Szkolenie: wykorzystanie sztucznej inteligencji AI do wspierania zielonej transformacji i efektywnego zarządzania zasobami w organizacji

Program rozwija kompetencje związane z wykorzystaniem AI do analizowania wpływu procesów organizacyjnych na środowisko, monitorowania zużycia energii, materiałów, wody, ilości odpadów i emisji oraz projektowania działań zwiększających efektywność zasobową. AI jest główną technologią wykorzystywaną podczas szkolenia, natomiast efektem jej zastosowania są mierzalne działania wspierające zieloną transformację.

Program obejmuje zakres modułu ICDL Insights – Artificial Intelligence: podstawy działania i zastosowania AI, uczenie maszynowe, generatywną AI, etykę, bezpieczeństwo oraz wpływ AI na społeczeństwo i środowisko. Zielone efekty wykraczające poza zakres certyfikatu ICDL są realizowane i walidowane odrębnie.

Usługa jest powiązana z obszarem 4.7 PRT „Technologie telekomunikacyjne i informacyjne wspierające Przemysł 4.0”, w szczególności 4.7.10 „Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego”. Powiązanie polega na zastosowaniu AI do analizy danych zasobowych i środowiskowych, prognozowania, wykrywania nieefektywności oraz wspierania decyzji dotyczących wykorzystania zasobów

0. Diagnoza potencjału wykorzystania AI do wspierania zielonej transformacji organizacji

• analiza obecnego poziomu wykorzystania AI w organizacji uczestnika,
• identyfikacja procesów o największym zużyciu energii, materiałów, papieru, wody lub innych zasobów,
• określenie problemów wymagających optymalizacji z wykorzystaniem AI,
• wyznaczenie indywidualnego celu środowiskowego do realizacji podczas szkolenia,
• przygotowanie danych i procesu do dalszych warsztatów praktycznych.

I. Zielona transformacja, zrównoważony rozwój i wykorzystanie AI

• pojęcie zielonej transformacji, zielonych kompetencji i zrównoważonego rozwoju,
• efektywność energetyczna i zasobowa, ograniczanie emisji, minimalizacja odpadów i odpowiedzialne gospodarowanie zasobami,
• identyfikacja wpływu procesów organizacyjnych na środowisko,
• rola technologii cyfrowych i AI we wspieraniu działań środowiskowych,
• możliwości i ograniczenia wykorzystania AI w zielonej transformacji,
• wpływ funkcjonowania systemów AI na zużycie energii, zasobów i emisję CO₂,
• ćwiczenie: identyfikacja procesów i działań w środowisku zawodowym uczestnika, które mogą zostać zoptymalizowane pod kątem ograniczenia zużycia zasobów.

II. Analiza procesów i identyfikowanie możliwości ograniczenia zużycia zasobów

• analiza procesów organizacyjnych pod kątem zużycia energii, papieru, materiałów i innych zasobów,
• identyfikowanie zbędnych czynności, dokumentów, wydruków i operacji powodujących nieefektywne wykorzystanie zasobów,
• wykorzystanie AI do analizy procesów i identyfikowania obszarów wymagających optymalizacji,
• określanie możliwych korzyści środowiskowych wynikających z wdrożenia usprawnień,
• ćwiczenie: analiza przykładowego procesu i wskazanie minimum trzech możliwości ograniczenia zużycia zasobów.
• analizowanie zużycia wody, ilości odpadów i emisji;
• określanie wartości bazowej zużycia zasobów;
• dobór mierzalnego wskaźnika środowiskowego;
• wykorzystanie AI do wykrywania trendów i odchyleń w danych.

III. Projektowanie promptów wspierających realizację celów środowiskowych

• zasady komunikacji z generatywną AI,
• struktura skutecznego promptu,
• tworzenie promptów do analizy zużycia zasobów i identyfikowania nieefektywnych procesów,
• tworzenie promptów wspierających ograniczanie zużycia papieru, materiałów i energii,
• iteracyjne doskonalenie wyników generowanych przez AI,
• ocena jakości i wiarygodności odpowiedzi AI,
• ćwiczenie: opracowanie i przetestowanie minimum trzech promptów prowadzących do uzyskania propozycji działań wspierających cele środowiskowe.

IV. Projektowanie rozwiązań ograniczających zużycie zasobów z wykorzystaniem AI

• wykorzystanie AI do projektowania usprawnień i automatyzacji procesów,
• projektowanie rozwiązań ograniczających zużycie energii, wody, materiałów, ilość odpadów lub emisję;
• określanie wartości bazowej i docelowej;
• porównywanie minimum dwóch wariantów rozwiązania;
• ocena mierzalnych korzyści i ryzyk środowiskowych.
• projektowanie procesów wspierających efektywne gospodarowanie zasobami,
• określanie potencjalnych efektów środowiskowych projektowanych rozwiązań,
• porównywanie wariantów rozwiązań i wybór rozwiązania korzystniejszego pod względem środowiskowym,
• warsztat: opracowanie rozwiązania wykorzystującego AI do ograniczenia zużycia co najmniej jednego rodzaju zasobu.

V. Wykorzystanie AI do analizy danych i raportowania środowiskowego

• przygotowanie danych dotyczących zużycia energii, materiałów, papieru, odpadów lub emisji CO₂ do analizy,
• wykorzystanie AI do analizy danych i identyfikowania trendów oraz obszarów nieefektywności,
• tworzenie zestawień i raportów wspierających podejmowanie decyzji środowiskowych,
• interpretowanie wyników analiz,
• formułowanie rekomendacji dotyczących ograniczenia zużycia zasobów,
• określanie wskaźników umożliwiających monitorowanie rezultatów wdrażanych działań,
• warsztat: przygotowanie analizy lub raportu zawierającego minimum trzy rekomendacje działań zwiększających efektywność wykorzystania zasobów.

VI. Bezpieczne, etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie AI w działaniach środowiskowych

• ochrona danych i informacji przekazywanych do narzędzi AI,
• identyfikowanie ryzyk związanych z wykorzystaniem AI,
• weryfikowanie informacji i wyników generowanych przez AI,
• zużycie energii przez modele AI i centra danych;
• zużycie wody związane z chłodzeniem infrastruktury;
• emisje wynikające z wykorzystania zasobów obliczeniowych;
• wpływ infrastruktury cyfrowej na zużycie surowców i powstawanie elektroodpadów;
• ograniczanie zbędnych zapytań i dobór narzędzia proporcjonalnego do zadania.
• dobór narzędzia AI adekwatnego do zadania i przewidywanych korzyści,
• odpowiedzialne wykorzystywanie AI oraz ograniczanie nieuzasadnionego wykorzystania zasobów obliczeniowych,
• greenwashing i ryzyko generowania nieprawdziwych lub nieuzasadnionych deklaracji środowiskowych,
• ćwiczenie: ocena przykładowego zastosowania AI pod kątem bezpieczeństwa, wiarygodności oraz korzyści i ryzyk środowiskowych.

VII. Projektowanie i ocena rozwiązania wspierającego zieloną transformację

• wybór procesu lub problemu środowiskowego wymagającego usprawnienia,
• określenie celu środowiskowego projektowanego rozwiązania,
• wykorzystanie AI do opracowania wariantów rozwiązania,
• wybór rozwiązania ograniczającego zużycie energii, papieru, materiałów, ilość odpadów lub emisję CO₂,
• określenie przewidywanych korzyści środowiskowych,
• dobór wskaźników umożliwiających monitorowanie rezultatów,
• ocena rozwiązania z perspektywy zrównoważonego rozwoju,
• warsztat: opracowanie projektu rozwiązania wspierającego ograniczenie zużycia zasobów lub negatywnego wpływu działalności na środowisko.

VIII. Plan wdrożenia AI wspierającego efektywne gospodarowanie zasobami

• diagnoza możliwości wykorzystania AI w środowisku zawodowym uczestnika,
• określenie problemu, celu i zakresu wdrożenia,
• określenie działań niezbędnych do wdrożenia rozwiązania,
• identyfikacja ryzyk i ograniczeń,
• określenie przewidywanych korzyści środowiskowych,
• dobór wskaźników monitorowania zużycia zasobów i rezultatów wdrożenia,
• praca zespołowa, konsultowanie rozwiązań i uwzględnianie opinii innych uczestników,
• warsztat: przygotowanie indywidualnego planu wdrożenia AI wspierającego efektywne gospodarowanie zasobami.

IX. Podsumowanie i przygotowanie do walidacji

• podsumowanie zasad wykorzystania AI we wspieraniu zielonej transformacji,
• analiza opracowanych rozwiązań i planów wdrożenia,
• ocena możliwości ograniczenia zużycia zasobów i negatywnego wpływu działalności na środowisko,
• omówienie sposobów monitorowania rezultatów wdrożonych działań,
• przygotowanie uczestników do walidacji efektów uczenia się.

Walidacja została rozdzielona zgodnie z zakresem certyfikacji i dodatkowymi efektami usługi. Efekty Wiedzy z zakresu podstaw, zastosowań, ograniczeń, etyki i bezpieczeństwa AI są weryfikowane testem teoretycznym z wynikiem generowanym automatycznie, zgodnym z modułem ICDL Insights – Artificial Intelligence.

Efekty Umiejętności oraz Kompetencji społecznych, obejmujące analizę danych środowiskowych, projektowanie rozwiązania AI, przygotowanie raportu i planu wdrożenia, współpracę oraz odpowiedzialność za rekomendacje, są weryfikowane poprzez obserwację w warunkach symulowanych.

Walidacja jest realizowana przez podmiot zewnętrzny z zachowaniem rozdzielności funkcji kształcenia i walidacji oraz jest wliczona w czas usługi.

Uczestnicy otrzymują elektroniczne materiały i zestawy danych dotyczące zużycia energii, wody, materiałów, ilości odpadów i emisji. Materiały obejmują kartę analizy procesu, wzór promptu, arkusz wskaźników środowiskowych, formularz oceny rozwiązania, wzór raportu oraz plan wdrożenia i monitorowania rezultatów.

Treści szkoleniowe wspierają rozwój kompetencji cyfrowych i zielonych poprzez praktyczne wykorzystanie AI do analizy procesów, ograniczania zużycia zasobów, projektowania usprawnień, analizy danych i wspierania działań środowiskowych. Efekty dotyczące wiedzy z zakresu AI są weryfikowane testem teoretycznym.

Efekty praktyczne oraz kompetencje społeczne są weryfikowane poprzez obserwację w warunkach symulowanych zgodnie z kryteriami określonymi w Karcie Usługi.

Uczestnik przystępuje do egzaminu ICDL z modułu INS_AI – Artificial Intelligence 1.0. Po spełnieniu wymagań egzaminacyjnych uczestnik uzyskuje ICDL Profile Certificate potwierdzający zaliczenie modułu INS_AI

Warunkiem ukończenia usługi jest obecność na co najmniej 80% zajęć, udział w walidacji efektów Umiejętności i Kompetencji społecznych oraz przystąpienie do egzaminu ICDL Insights – Artificial Intelligence.

Treści szkoleniowe wspierają rozwój kompetencji cyfrowych i zielonych poprzez praktyczne wykorzystanie AI do analizy procesów, ograniczania zużycia zasobów, projektowania usprawnień, analizy danych i wspierania działań środowiskowych.

Efekty dotyczące wiedzy z zakresu AI są weryfikowane testem teoretycznym zgodnym z zakresem ICDL Insights – Artificial Intelligence.

Efekty dotyczące praktycznego wykorzystania AI do ograniczania zużycia zasobów, projektowania rozwiązań, analizy danych, oceny wpływu środowiskowego, opracowania planu wdrożenia oraz kompetencji społecznych są weryfikowane poprzez obserwację w warunkach symulowanych zgodnie z kryteriami określonymi w Karcie Usługi.

Uczestnik przystępuje do egzaminu ICDL Insights – Artificial Intelligence prowadzonego zgodnie z procedurami PTI. Po spełnieniu wymagań egzaminacyjnych uczestnik uzyskuje certyfikat ICDL Insights – Artificial Intelligence.