Szkolenie- AI w przedsiębiorstwie

Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych 1 godzina =60 minut. Przerwy są wliczone w godziny szkolenia.

Moduł 1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Czym jest AI i jak działa -Przykłady zastosowań w produkcji, marketingu i sprzedaży. Jakie narzędzia są dostępne: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Midjourney, NotebookLM, Gamma.pp, Krótki pokaz: generowanie treści, grafiki, planów działań. Narzędzia do researchu - analiza dokumentów, tworzenie prezentacji

Moduł 2. AI w marketingu i pozyskiwaniu klientów -Tworzenie strategii marketingowych z pomocą AI.Budowanie treści oraz contentu - warsztat -Generowanie treści promocyjnych (posty LinkedIn, opisy realizacji, artykuły branżowe, SEO). -Tworzenie grafik, wizualizacji i materiałów reklamowych (Canva AI, DALL·E, Leonardo AI). -Analiza rynku i konkurencji za pomocą AI - pakiet office oraz NotebookLM -Ćwiczenie: „AI jako doradca marketingowy” – przygotowanie kampanii reklamowej.

Moduł 3. AI w komunikacji z klientami (2 h) -Tworzenie profesjonalnych wiadomości e-mail, ofert, odpowiedzi na zapytania.- analiza możliwości Google i Microsoft -Budowanie relacji z klientem z pomocą AI (tone of voice, personalizacja).Tworzenie spójnej komunikacji -Czym jest agent AI i jak może wspierać firmę. Przykłady zastosowań: -odpowiadanie na zapytania ofertowe, -przypomnienia i organizacja pracy, warsztat design thinking -analiza danych i raporty. Demo: budowa prostego „agenta sprzedażowego” w ChatGPT / zaprojektowanie promptów.

Moduł 4. Szybkie wyceny i analiza zapytań ofertowych. Jak AI może wspierać proces ofertowania. -Generowanie kosztorysów i opisów technicznych (np. na podstawie zapytania mailowego lub pliku PDF). -Integracja z arkuszami kalkulacyjnymi i CRM (np. Google Sheets, Excel + AI). -Ćwiczenie: przygotowanie modelu promptów do szybkiej wyceny.

Moduł 5. AI w systemach informatycznych. Integracja AI z ERP/CRM – przegląd dostępnych rozwiązań (np. Microsoft Copilot, Notion AI, ChatGPT w Slacku). -Praktyczne automatyzacje: -generowanie raportów produkcyjnych, -planowanie zadań, -analiza danych z produkcji. Przykłady narzędzi low-code/no-code do automatyzacji (Zapier, Make, Power Automate). -Ćwiczenie: tworzenie prostego przepływu automatyzacji (np. zlecenie → wycena → mail do klienta).

Moduł 6. Opracowanie koncepcji wdrożenia AI w wybranym obszarze (np. marketing, wyceny, obsługa klienta). -prezentacja wyników. -Dyskusja.

Moduł 7. Zaawansowane zastosowania AI w marketingu, sprzedaży i wycenach. Generowanie technicznych opisów produktów z uwzględnieniem norm i parametrów. Automatyczne przygotowanie wycen na podstawie:- PDF,- zdjęć,- szkiców,- parametrów podanych przez klienta. Przykłady promptów zaawansowanych:- „prompt chain” (łańcuch poleceń),- „role prompting”,- metodyka RAI (Refine–Add–Iterate). Ćwiczenie praktyczne: tworzenie złożonej odpowiedzi na zapytanie ofertowe klienta B2B.

Moduł 8. Automatyzacje i integracje systemowe. Tworzenie przepływów automatyzacji w Make/Zapier/Power Automate (opcjonalnie narzędzie wybrane po konsultacji z firmą). Łączenie AI z systemami:- CRM, ERP, Excel, SharePoint, Google Workspace,- firmowa baza produktów,- biblioteka projektowa. Case study branżowe: warsztat,case study- automatyczne generowanie oferty + wysyłka maila + zapis do CRM,- automatyczny raport produkcji,- planowanie i harmonogramowanie prac. Ćwiczenie: zbudowanie mini-automatyzacji z użyciem AI + firmowych danych.

Moduł 9. Wprowadzenie do budowy Agenta AI. Co to jest Agent AI — fakty i mity.Rodzaje agentów: Przegląd narzędzi do budowania agentów (na przykładzie ChatGPT Team/Enterprise, OpenAI Assistants, Gemini AI Studio, Microsoft Copilot Studio). Próba opisu Agenta AI:Warsztat kierunkujący:- Jakiego Agenta firma najbardziej potrzebuje?- 3 propozycje Agentów: marketingowy / sprzedażowy / ofertowy / produkcyjny

Moduł 10. Architektura i logika działania Agenta AI. Podział Agenta na moduły:1. Zbieranie danych wejściowych (zapytania, parametry techniczne).2. Przetwarzanie (analiza, obliczenia, wyszukiwanie).3. Generowanie wyniku (wycena, mail, specyfikacja, analiza).4. Integracje (CRM, pliki, biblioteki, automatyzacje). Projektowanie przepływu danych. Porównanie architektur agentów (LLM-only vs LLM + Tools).

Moduł 11. Warsztat praktyczny: Budowa Agenta AI – część 1. Uczestnicy pracują w grupach nad wybranymi agentami. Przykładowe projekty:Agent 1: Agent ofertowy / wycenowy Agent 2: Agent marketingowyAgent 3: Agent komunikacji z klientemZadania warsztatowe:Budowa promptu systemowego, testy, analiza wyników

Moduł 12. Warsztat: Budowa Agenta AI – część 2. Dodanie logiki postępowania krok po kroku (reasoning). Tworzenie chain-of-thought surrogates (uproszczonych procedur myślenia). Poprawianie i optymalizacja: Test końcowy Agenta na realnym zestawie zapytań.

Moduł 13. Wdrożenie Agenta AI w firmie i podsumowanie. Modele wdrożenia: testowy → pilotaż → produkcja. Ryzyka i ich minimalizacja:- błędy merytoryczne,- halucynacje,- ograniczenia modeli. Jak monitorować i poprawiać Agenta po wdrożeniu. Podsumowanie szkolenia

14 Walidacja

Materiały w postaci prezentacji i skryptów zostaną udostępnione dla uczestników podczas usługi oraz po jej realizacji.

Uczestnik otrzyma zaświadczenie o ukończeniu usługi. Warunkiem otrzymania zaświadczenia jest minimum 80% obecności w usłudze.