SPECJALISTA DO SPRAW SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAKRESIE ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU - szkolenie z egzaminem

Usługa trwa 16 godzin zegarowych, zgodnie z harmonogramem:. Przerwy są wliczone w czas usługi.

Około 70% zajęć stanowi praktyka, a 30% teoria, instruktaż i analiza przypadków.

Kwalifikacja

SPECJALISTA DO SPRAW SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAKRESIE ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU

Szkolenie przygotowuje uczestnika do wykorzystywania AI w analizie danych środowiskowych i biznesowych, monitorowaniu emisji CO₂ i zużycia energii, optymalizacji recyklingu, agregacji danych ESG oraz projektowaniu rozwiązań ograniczających marnotrawstwo energii, materiałów i innych zasobów.

Uczestnik pracuje na przykładowych danych dotyczących energii, paliw, transportu, zakupów, materiałów, odpadów i procesów organizacji. Wykorzystuje modele AI, arkusze danych oraz narzędzia cyfrowe do klasyfikowania informacji, wykrywania anomalii, porównywania wariantów, tworzenia prognoz i opracowywania rekomendacji. Program obejmuje ochronę danych, odpowiedzialność za wyniki AI, ograniczanie greenwashingu oraz ocenę zużycia zasobów obliczeniowych.

Powiązanie z RSI i PRT

RSI – główne specjalizacje:

• Technologie informacyjne i komunikacyjne;
• Zielona gospodarka.

RSI – specjalizacja uzupełniająca:

• Energetyka – w zakresie efektywności energetycznej oraz monitorowania i optymalizowania zużycia energii.

PRT – rdzeń technologiczny:

• 4.2 Technologie informacyjne;
• 4.4 Modelowanie i symulacje procesów i zjawisk;
• 4.6 Bezpieczeństwo informacji;
• 3.6 Technologie zarządzania środowiskiem.

PRT – obszary środowiskowego zastosowania AI:

• 3.3 Technologie gospodarowania odpadami;
• 3.5 Technologie ochrony powietrza.

Powiązanie nie opiera się na ogólnych zachowaniach proekologicznych. Uczestnik wykorzystuje AI jako technologię przetwarzania i modelowania danych wspierającą cyfrowy monitoring emisji i energii, zarządzanie środowiskowe, optymalizację recyklingu i raportowanie ESG. RSI określa efektywność energetyczną i materiałową, gospodarowanie zasobami, odpady, recykling oraz zrównoważoną produkcję jako domeny Zielonej gospodarki.

DZIEŃ 1: AI W MONITOROWANIU ŚRODOWISKOWYM I OPTYMALIZACJI BIZNESU

Rozpoczęcie szkolenia

Omówienie celu, kwalifikacji, efektów uczenia się, organizacji pracy i walidacji. Wprowadzenie do zastosowania AI w biznesie: automatyzacja procesów, analiza danych, prognozowanie, tworzenie strategii, ograniczanie kosztów, optymalizacja zasobów i wspieranie decyzji zarządczych.

Uczestnik poznaje znaczenie danych środowiskowych dla planowania, kontroli kosztów, zarządzania ryzykiem, raportowania ESG i budowania przewagi konkurencyjnej.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: AI wspiera ograniczanie emisji, energii, materiałów i odpadów; RSI: ICT i Zielona gospodarka; PRT: 4.2, 4.4 i 3.6.

Moduł 1. AI w monitorowaniu emisji CO₂, energii i śladu węglowego

Moduł obejmuje wykorzystanie AI do analizy danych dotyczących energii, paliw, transportu, zakupów, materiałów, odpadów, wody, procesów operacyjnych i dostawców.

Uczestnik poznaje sposoby wykorzystywania danych z faktur, liczników, arkuszy oraz systemów sprzedażowych, produkcyjnych, logistycznych i magazynowych. Omawiane są zasady klasyfikowania danych istotnych dla śladu węglowego oraz oceny ich kompletności, aktualności i wiarygodności.

Program obejmuje porządkowanie i agregowanie danych, wykrywanie braków, duplikatów i anomalii, porównywanie wyników między okresami, prognozowanie zużycia energii oraz identyfikowanie procesów generujących nadmierne koszty lub emisje.

W kontekście biznesowym monitoring wspiera planowanie budżetu, optymalizację transportu i zakupów, wybór dostawców, ocenę inwestycji oraz tworzenie strategii ograniczania kosztów i wpływu środowiskowego.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: cyfrowy monitoring emisji i energii oraz identyfikowanie strat; RSI: ICT, Zielona gospodarka i uzupełniająco Energetyka; PRT: 4.2, 4.4, 3.5 i 3.6.

Moduł 2. Zielone prompty, dobór modeli AI, automatyzacja, etyka i bezpieczeństwo

Moduł obejmuje tworzenie promptów zawierających cel biznesowy, kontekst organizacji, dane wejściowe, kryteria środowiskowe, ograniczenia, mierniki i format odpowiedzi.

Uczestnik formułuje zapytania dotyczące redukcji emisji CO₂, zużycia energii, materiałów, wody, odpadów, czasu pracy i kosztów. Ocenia odpowiedzi AI pod względem zgodności z danymi, wykonalności, mierzalności efektów i wpływu na środowisko.

Program obejmuje kryteria wyboru modelu AI: rodzaj zadania, jakość danych, dokładność, koszt, czas działania, możliwość automatyzacji, integrację z procesami firmy, bezpieczeństwo, skalowalność i zużycie zasobów obliczeniowych.

Uczestnik poznaje sposoby automatyzowania analizy danych, raportowania, monitorowania wskaźników i przygotowywania rekomendacji biznesowych. Porównuje rozwiązania pod względem kosztów, oszczędności, produktywności i ryzyka wdrożenia.

Omawiane są manipulowanie danymi, selektywne prezentowanie wyników, ukrywanie braków, greenwashing, ochrona informacji poufnych, anonimizacja danych, prawa autorskie i nadzór człowieka.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: dobór rozwiązań zapewniających efekt biznesowy przy ograniczonym zużyciu energii i zasobów obliczeniowych; RSI: ICT i Zielona gospodarka; PRT: 4.2, 4.4, 4.6 i 3.6.

DZIEŃ 2: AI W GOZ, ESG I PROJEKTOWANIU ROZWIĄZAŃ BIZNESOWYCH

Rozpoczęcie dnia 2

Powtórzenie zasad odpowiedzialnego korzystania z AI. Omówienie wykorzystania danych odpadowych, materiałowych, energetycznych i ESG do zarządzania kosztami, ryzykiem, efektywnością i strategią organizacji.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: ograniczanie strat materiałowych, odpadów, energii i emisji; RSI: ICT i Zielona gospodarka; PRT: 4.2, 3.3 i 3.6.

Moduł 3. AI w recyklingu, optymalizacji materiałów i raportowaniu ESG

Moduł obejmuje analizę danych dotyczących rodzaju, ilości, źródła, kosztu i częstotliwości powstawania odpadów. AI jest wykorzystywana do klasyfikowania strumieni odpadów, identyfikowania strat materiałowych, prognozowania ich ilości oraz porównywania możliwości zapobiegania odpadom, ponownego wykorzystania, odzysku i recyklingu.

W kontekście biznesowym omawiane są koszty zakupów, magazynowania, odbioru odpadów, reklamacji, strat produkcyjnych i nadmiarowych zapasów. AI wspiera planowanie zakupów, kontrolę zużycia, ograniczanie nadwyżek, zwiększanie odzysku i rentowności procesów.

Moduł obejmuje automatyczne gromadzenie, porządkowanie, agregowanie i analizowanie danych środowiskowych, społecznych i zarządczych. Uczestnik poznaje zasady tworzenia wskaźników dotyczących emisji, energii, wody, materiałów i odpadów oraz przygotowywania raportów ESG.

Omawiane są sposoby kontroli zgodności wyników z danymi źródłowymi, dokumentowania źródeł oraz rozpoznawania nieuzasadnionych deklaracji środowiskowych.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: gospodarka obiegu zamkniętego, optymalizacja materiałów i rzetelne raportowanie; RSI: ICT i Zielona gospodarka; PRT: 3.3, 3.6, 4.2 i 4.4.

Moduł 4. Projektowanie strategii i rozwiązania AI dla zrównoważonego biznesu

Moduł obejmuje analizę procesów biznesowych pod względem zużycia energii, materiałów, czasu pracy, zasobów obliczeniowych i kosztów. Uczestnik poznaje zastosowanie AI do identyfikowania marnotrawstwa, wąskich gardeł, powtarzalnych czynności, ryzyk i obszarów możliwych do automatyzacji.

Omawiane są elementy wdrożenia AI: problem biznesowy i środowiskowy, cele strategiczne, dane, wybór narzędzia, automatyzacja procesu, bezpieczeństwo, mierniki, odpowiedzialność człowieka i monitoring efektów.

Uczestnik ustala wskaźniki biznesowe i środowiskowe, m.in. koszt procesu, czas realizacji, produktywność, rentowność, zużycie energii, emisję CO₂, ilość materiałów i odpadów. Poznaje zasady tworzenia strategii wdrożenia obejmującej cele, priorytety, zasoby, odpowiedzialności, ryzyka i ocenę rezultatów.

Program uwzględnia współpracę z zarządem, pracownikami, IT, osobami odpowiedzialnymi za ESG, dostawcami i klientami oraz komunikowanie korzyści, ograniczeń i ryzyk AI. Obejmuje także tworzenie personalizowanych treści edukacyjnych dotyczących oszczędzania energii, materiałów i ograniczania odpadów.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: projektowanie strategii ograniczających zużycie energii, emisję, odpady i marnotrawstwo przy zwiększaniu produktywności; RSI: ICT i Zielona gospodarka; PRT: 4.2, 4.4, 4.6, 3.6 oraz 3.3 lub 3.5.

Podsumowanie szkolenia

Powtórzenie zagadnień

Uczestnik określa obszary wykorzystania AI wspierające ograniczanie kosztów, automatyzację pracy, optymalizację zasobów, poprawę efektywności operacyjnej i zmniejszanie wpływu środowiskowego.

Powiązanie zielone oraz RSI/PRT: integracja technologii informacyjnych z zarządzaniem środowiskowym i efektywnością zasobową; RSI: ICT i Zielona gospodarka; PRT: 4.2, 4.4, 4.6 i 3.6.

Walidacja efektów uczenia się

Walidacja jest niezależna od procesu szkoleniowego. Osoba prowadząca szkolenie nie bierze udziału w ocenie wyników egzaminu. Walidacja odbywa się w formie testu teoretycznego oraz analizy dowodów i deklaracji uczestnika.

ROZWIJANE KOMPETENCJE

Uczestnik po szkoleniu:

– charakteryzuje wykorzystanie AI w monitorowaniu CO₂ i energii;

– klasyfikuje dane dotyczące śladu węglowego;

– analizuje dane biznesowe i środowiskowe;

– identyfikuje anomalie, straty i nieefektywności;

– rozróżnia etyczne i nieetyczne zastosowania AI;

– identyfikuje greenwashing i manipulowanie danymi;

– dobiera model AI do zadania biznesowego i środowiskowego;

– ocenia wpływ AI na zużycie energii i zasobów obliczeniowych;

– tworzy prompty z kryteriami ekologicznymi i biznesowymi;

– automatyzuje analizę, agregowanie i raportowanie danych;

– analizuje dane o odpadach, recyklingu i materiałach;

– generuje raporty i wskaźniki ESG;

– projektuje rozwiązania optymalizujące procesy i zasoby;

– tworzy strategię wdrożenia AI;

– ocenia skutki finansowe, technologiczne i środowiskowe;

– współpracuje z interesariuszami wdrożenia;

– tworzy treści edukacyjne dotyczące zrównoważonego rozwoju;

– stosuje zasady bezpieczeństwa danych i nadzoru człowieka.

Opracowania własne trenera - prezentacja, skrypt szkoleniowy (materiały w formie elektronicznej - po zakończonym szkoleniu).

Warunkiem uczestnictwa jest zarejestrowanie się i założenie konta w Bazie Usług Rozwojowych, zapisanie się na szkolenie za pośrednictwem Bazy oraz spełnienie wszystkich warunków określonych przez Operatora, do którego składają Państwo dokumenty o dofinansowanie.

Uczestnik musi być obecny na co najmniej 80% czasu zajęć usługi rozwojowej, na co potwierdzeniem będzie wygeneroany raport ze szkolenia oraz zaliczyć zajęcia, np. w formie testu wiedzy, testu kompetencyjnego, zadań praktycznych do wykonania lub innych form zaliczenia zajęć.

Zalecane jest, aby uczestnicy posiadali swój laptop/tablet lub poinformowali organizatora o braku posiadania takiego sprzęty, aby ten mógł zorganizować wymagane wyposażenie.

Walidacja, egzamin - wliczone w cenę usługi.

Usługa kończy się egzaminem zewnętrznym oraz wydaniem stosownego certyfikatu i zaświadczenia o ukończeniu szkolenia.

Czas oczekiwania na certyfikat - do 10 dni.

Szkolenie jest prowadzone z wykorzystaniem metod aktywizujących rozumianych jako metody umożliwiające uczenie się w oparciu o doświadczenie i pozwalające uczestnikom na ćwiczenie nabywanych umiejętności. Metodologia pracy oparta jest o cykl uczenia się ludzi dorosłych, dzięki czemu teoria połączona jest z refleksją, doświadczeniem oraz dyskusją grupy, mającą na celu podsumowanie danego tematu.

Usługa szkoleniowa może być zwolniona z podatku VAT o ile kursant uzyska dofinansowanie minimum 70% (na podstawie §3 ustęp 1. pkt.14 Rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20.12.2013/ Dz. U. 2020.0.1983)