Modele AI w pracy zawodowej — od promptu do nadinstrukcji stanowiskowej - szkolenie

1. Wybór zadania powtarzalnego do nadinstrukcji stanowiskowej 

• Identyfikacja powtarzalnych zadań zawodowych możliwych do wsparcia przez model AI
• Ocena zadania pod kątem częstotliwości, czasochłonności, ryzyka błędu i przydatności do wsparcia przez AI
• Opracowanie karty wyboru zadania obejmującej: nazwę zadania, stanowisko, częstotliwość, obecny problem oraz oczekiwany efekt usprawnienia

2. Rozbiór zadania: cel, wejście, wyjście, odbiorca i kryterium sukcesu

• Rozłożenie wybranego zadania zawodowego na podstawowe elementy procesu
• Określenie, jakie informacje są niezbędne do wykonania zadania przez model AI
• Przygotowanie mapy zadania obejmującej: cel, odbiorcę, dane wejściowe, wynik oraz kryterium sukcesu

3. Od promptu do instrukcji: rola modelu, kontekst i zakres pracy

• Przekształcenie prostego polecenia kierowanego do modelu AI w bardziej kompletną instrukcję stanowiskową
• Uzupełnienie instrukcji
• Porównanie efektu pracy modelu AI przy użyciu pierwotnego promptu oraz instrukcji rozbudowanej
• Opracowanie wersji instrukcji 0.1 zawierającej rolę, kontekst i zakres pracy modelu.

4. Format wyniku i standard odpowiedzi: tabela, lista, mail, notatka, raport, pytania

• Ćwiczenie formułowania oczekiwanego formatu odpowiedzi modelu AI
• Testowanie 2–3 formatów wyniku dla jednego zadania
• Ocena, który format najlepiej odpowiada celowi zadania, odbiorcy oraz praktycznemu zastosowaniu wyniku w pracy
• Wybór docelowego formatu odpowiedzi wraz z uzasadnieniem jego przydatności dla danego stanowiska

5. Kryteria jakości i pytania kontrolne w nadinstrukcji

• Opracowanie kryteriów jakości, które model AI ma stosować przy wykonywaniu zadania
• Tworzenie pytań kontrolnych pozwalających sprawdzić, czy wynik modelu AI spełnia wymagania stanowiskowe i organizacyjne
• Uzupełnienie nadinstrukcji o mechanizm samokontroli jakości odpowiedzi
• Przygotowanie listy kryteriów jakości oraz pytań kontrolnych do każdorazowego użycia przy realizacji zadania

6. Dane wejściowe: dozwolone, zakazane, wymagane i opcjonalne

• Określenie, jakie dane wejściowe są wymagane do prawidłowego wykonania zadania przez model AI, a jakie mają charakter opcjonalny
• Wskazanie danych zakazanych lub wymagających anonimizacji przed użyciem w modelu AI
• Ustalenie granic pracy modelu
• Opracowanie sekcji „Dane wejściowe i granice użycia” jako elementu nadinstrukcji stanowiskowej

7. Przykłady dobrego i złego użycia: uczenie modelu przez wzorce

• Przygotowanie przykładu poprawnego użycia nadinstrukcji, obejmującego dane wejściowe oraz oczekiwany, prawidłowy wynik
• Przygotowanie przykładu błędnego wyniku
• Analiza znaczenia przykładów jako wzorców wzmacniających skuteczność nadinstrukcji
• Uzupełnienie nadinstrukcji o sekcję „przykład poprawny / przykład błędny”

8. Test nadinstrukcji na drugim przypadku

• Zastosowanie opracowanej nadinstrukcji do innego, podobnego przypadku zawodowego
• Sprawdzenie, czy instrukcja działa nie tylko na pierwszym przykładzie, ale również w sytuacji częściowo odmiennej lub bardziej wymagającej
• Identyfikacja elementów, które wymagają korekty
• Przygotowanie raportu testu wskazującego, co działa poprawnie, co wymaga poprawy oraz w których miejscach instrukcja była zbyt słaba

9. Wersja 0.2: poprawa nadinstrukcji po teście

• Wprowadzenie poprawek do nadinstrukcji na podstawie wyników testu przeprowadzonego na drugim przypadku
• Doprecyzowanie kroków działania modelu, ograniczeń, formatu odpowiedzi, kryteriów jakości, pytań kontrolnych oraz zasad pracy na źródłach
• Usunięcie niejasności, które powodowały błędy, rozjazdy interpretacyjne lub niepełne wyniki
• Opracowanie nadinstrukcji 0.2 po korekcie

10. Nadinstrukcja stanowiskowa 1.0 i przekazanie do dalszego cyklu

• Uporządkowanie kompletnego dokumentu nadinstrukcji stanowiskowej
• Przygotowanie finalnej wersji nadinstrukcji stanowiskowej 1.0 możliwej do dalszego wykorzystywania i rozwijania w pracy
• Opracowanie krótkiej prezentacji
• Przekazanie nadinstrukcji do dalszego cyklu stosowania, testowania i aktualizacji na stanowisku pracy

11. Walidacja - 1 godzina

Liczba godzin usługi: 20 godzin (usługa jest realizowane w godzinach zegarowych: 1 h szkolenia = 60 min.)

• Liczba godzin teoretycznych - 8 godzin 25 minut
• Liczba godzin praktycznych - 4 godziny 15 minut
• Walidacja - 1 godzina
• Przerwy - 1 godzina 35 minut

Format szkolenia - mieszany (stacjonarne połączone z usługą zdalną w czasie rzeczywistym) z wykorzystaniem platformy LiveWebinar:

• wykłady i prezentacje prowadzone przez trenera,
• warsztaty praktyczne i case studies umożliwiające zastosowanie wiedzy w rzeczywistych sytuacjach marketingowych,
• analiza przykładów strategii i kampanii marketingowych wykorzystujących narzędzia sztucznej inteligencji.

Walidacja – test wiedzy online i umiejętności z zakresu tematycznego szkolenia:

• Forma: test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie (online)
• Próg zaliczenia: 75%
• Metoda testu: 20 pytań
• Narzędzie: platforma Google Forms

Każdy uczestnik po ukończeniu szkolenia otrzyma imienny certyfikat potwierdzający ukończenie szkolenia „Motywacja w praktyce – jak budować zaangażowane zespoły - szkolenie”, wydany przez Fundację Biznes Odpowiedzialny Społecznie, zawierający zakres tematyczny, liczbę godzin oraz potwierdzenie nabytych efektów uczenia się. Uczestnicy otrzymają również materiały dydaktyczne w formie prezentacji multimedialnej opracowanej specjalnie na potrzeby szkolenia.

Warunki zaliczenia usługi:

Warunkiem zaliczenia usługi jest uczestnictwo w co najmniej 80% całkowitej liczby godzin zegarowych, przy czym jedna godzina zegarowa oznacza 60 minut uczestnictwa w zajęciach online prowadzonych w czasie rzeczywistym. Dla usługi obejmującej 20 godzin zegarowych oznacza to obowiązek uczestnictwa w minimum 16 godzinach zegarowych - co powinno zostać potwierdzone na podstawie raportów logowań każdego uczestnika. Zaliczenie szkolenia następuje po spełnieniu powyższego warunku obecności (na podstawie raportów logowań) oraz pozytywnym ukończeniu testu wiedzy kończącego szkolenie.

Raporty z logowania zawierają:

• pełna nazwa firmy kierującej uczestnika na szkolenie; ID numer usługi, datę przeprowadzenia szkolenia
• imię i nazwisko uczestnika,
• datę, godzinę rozpoczęcia i zakończenia każdego logowania, całkowity czas aktywnej obecności na platformie (w minutach).

• Uczestnicy nie muszą wykazywać się minimalnym doświadczeniem/stażem aby uczestniczyć w usłudze rozwojowej.
• Usługa realizowana jest w godzinach zegarowych tj. za godzinę usługi szkoleniowej rozumie się 60 minut. Walidacja i przerwy wlicza się w czas trwania usługi. Przerwy sygnalizowane są przez osobę prowadzącą i zapisywane na czacie w platformie szkoleniowej.
• Usługa jest realizowana przez podmiot spełniający wymagania określone w Rozporządzeniu Ministra Funduszy i Polityki Regionalnej z dnia 28.07.2023 r. w sprawie rejestru podmiotów świadczących usługi rozwojowe (Dz.U. z 2023 r. poz. 1686).
• Usługa zwolniona z VAT na podstawie art. 43 ust. 1 pkt 29 lit. c ustawy o VAT w zw. z § 3 ust. 1 pkt 14 rozporządzenia MF z 20.12.2013 r.

Wymagania techniczno-sprzętowe:

Każdy uczestnik szkolenia powinien mieć możliwość korzystania z urządzenia mobilnego z dostępem do Internetu z przesyłem

conajmniej 5MB/s oraz wyposarzonego w miktofon, kamerę i głośnik.

Urządzenie powinno posiadać:

• Procesor dwurdzeniowy 2GHz lub lepszy;
• 2 GB pamięci RAM lub więcej;
• System operacyjny Windows, Mac OS, Linux, ChromeOS, Android, IOS - zalecane najnowsze wersje;

Szkolenie prowadzone będzie na platformie opartej na przeglądarce internetowej. Wymagane jest posiadanie jednej z przeglądarek:

Google Chrome, Mozilla Firefox, Safari, Edge, Opera, Safari.

Kody dostępowe do usługi:

Szkolenie będzie się odbywać za pomocą platformy LiveWebinar. Program umożliwia

prezentację ekranu: https://livewebinar.com/860-895-234

Okres ważności linku do usługi – od 23.07.2026 do 28.07.2026 o godzinie 13:05.

Uczestnicy, trener oraz Operator drogą mailową otrzymają dostęp tj. link i hasło przed rozpoczęciem szkolenia