Narzędzia AI w zrównoważonej analizie danych biznesowych w MŚP - zastosowanie sztucznej inteligencji w transformacji cyfrowej i gospodarce niskoemisyjnej w erze Przemysłu 4.0 - szkolenie z egzaminem

DZIEŃ PIERWSZY:

Moduł 1. Wprowadzenie do tematu AI w pracy analityka biznesowego

• • Najważniejsze pojęcia i zasady działania AI (Machine learning, Deep learning, Artificial Intelligence)
  • Rola AI w analizie biznesowej
  • Kluczowe kompetencje analityka biznesowego w erze AI
  • Wpływ AI na redukcję zużycia zasobów w analizie danych, np. poprzez eliminację papieru, automatyzację i e-pracę
  • PRZEMYSŁ 4.0: rola AI w transformacji cyfrowej firm – skracanie procesów decyzyjnych
  • Omówienie roli analityki danych w przygotowywaniu organizacji do nowych standardów unijnych
  • Przedstawienie klasyfikacji zielonych umiejętności ESCO jako standardu opisywania kompetencji na nowoczesnym rynku pracy
  • Znaczenie inteligentnej specjalizacji „Zielona gospodarka” dla przedsiębiorstw z województwa śląskiego

Moduł 2. Przegląd narzędzi AI dla analityka biznesowego

• • Przegląd narzędzi opartych na AI przydatnych w analizie biznesowej
  • Przykłady: m.in. Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity, Mistral, Scribe
  • Jak narzędzia wspierają ekologię (np. ograniczenie podróży służbowych przez asystentów AI, analiza ESG)
  • PRZEMYSŁ 4.0: wykorzystanie AI w systemach ERP do monitorowania efektywności

Moduł 3. Automatyzacja i usprawnienie procesów analitycznych

• • Automatyzacja zbierania i przetwarzania danych
  • AI w przygotowywaniu dokumentacji: raporty, podsumowania, analizy, notatki ze spotkań (narzędzia np. Fathom, AIDA)
  • Narzędzia do analizy dokumentów i ekstrakcji informacji
  • Oszczędność energii/czasu dzięki automatyzacji raportowania i analizy danych
  • Analiza śladu węglowego z wykorzystaniem AI
  • Wykorzystanie AI do identyfikacji marnotrawstwa surowców i wdrażania modeli „produkt jako usługa”
  • Tworzenie algorytmów nadzorujących zużycie wody, energii i gazu w czasie rzeczywistym
  • Automatyzacja procedur segregacji i recyklingu w procesach biznesowych

Moduł 4. Analiza danych i prognozowanie z użyciem AI

• • Narzędzia do analizy i wizualizacji danych: Claude, Tableau, Julius AI, Spotfire
  • Przykłady zastosowań: analiza trendów, prognozowanie
  • Analiza danych środowiskowych, emisji, zużycia zasobów.
  • PRZEMYSŁ 4.0: predictive maintenance, analiza awarii, modele predykcyjne dla efektywności energetycznej
  • Metody komputerowej oceny oddziaływania inwestycji na środowisko
  • Wykorzystanie modeli predykcyjnych do oceny śladu węglowego produktu od powstania do utylizacji
  • Wykorzystanie AI do monitorowania czystości powietrza i wód w kontekście specyfiki przemysłowej regionu

Przewidywany czas trwania dnia szkoleniowego: 8 h zegarowych z przerwami

DZIEŃ DRUGI:

Moduł 5. AI w komunikacji i współpracy zespołowej

• • Asystenci AI w spotkaniach: automatyczne notatki, podsumowania, generowanie agend (np. MS Copilot, Gemini)
  • AI w przygotowaniu prezentacji i materiałów warsztatowych (np. Gamma App)
  • Współpraca z użyciem narzędzi AI (Notion AI, Confluence AI)
  • Promowanie zdalnej współpracy i wirtualnych spotkań jako forma redukcji emisji
  • Ograniczenie podróży i drukowanych materiałów

Moduł 6. Praktyczne warsztaty – case studies i ćwiczenia

• • Praca z wybranymi narzędziami (np. Akkio)
  • Automatyzacja analizy dokumentów i danych – przykłady praktyczne
  • Tworzenie promptów i generowanie raportów z AI z uwzględnieniem ekologicznych potrzeb biznesu
  • Wizualizacja wyników na rzeczywistych przypadkach biznesowych
  • Opracowywanie przy pomocy AI zestawu działań naprawczych służących osiągnięciu neutralności klimatycznej
  • Ćwiczenia z zakresu wykrywania niespójności w danych niefinansowych i zapewniania ich przejrzystości
  • Warsztat z ograniczania śladu węglowego samej infrastruktury IT (wybór energooszczędnych modeli AI i optymalizacja zapytań)

Moduł 7. Zarządzanie ryzykiem i etyka AI w analizie biznesowej

• • Zasady odpowiedzialnego korzystania z AI (FATE - Fairness, Accountability, Transparency, Ethics)
  • Ograniczenia i ryzyka związane z AI w analizie biznesowej
  • Odpowiedzialność środowiskowa i społeczna, neutralność danych w kontekście ESG
  • Rozszerzenie o aspekty sprawiedliwości społecznej w automatyzacji procesów kadrowych i płacowych
  • Wykorzystanie AI do monitorowania zmian w prawie ekologicznym i zapewniania ciągłej zgodności
  • Rola analityka jako lidera zmian (ESG Champion) budującego świadomość środowiskową wśród interesariuszy

Przewidywany czas trwania dnia szkoleniowego: 8h zegarowych z przerwami.

DZIEŃ TRZECI:

Moduł 8: Egzamin (metody walidacji: Test teoretyczny, Analiza dowodów i deklaracji)

W ramach przedmiotowego modułu przeprowadzony zostanie egzamin w zakresie kwalifikacji GE.IEES.BA.1 Analizowanie danych biznesowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz uwzględnieniem zasad zielonej gospodarki.

Walidację w formie egzaminu przeprowadza podmiot zewnętrzny, niezależny od procesu szkoleniowego. Osoba prowadząca szkolenie (trener) nie będzie ingerował w jakikolwiek sposób w proces wypełniania dokumentacji walidacyjnej ani w jej ocenę (tj. trener nie ocenia i nie weryfikuje osiągniętych efektów uczenia się).

Przewidywany czas trwania części egzaminacyjnej: 2h zegarowe i 15 min (z przerwą).

Łącznie (3 dni): 18h zegarowych i 15 min z przerwami.

W ramach szkolenia nastąpi skonsolidowanie części szkoleniowej (stricte merytorycznej) z częścią praktyczną (warsztatową), dzięki którym na bieżąco i elastycznie będą dostosowywane i omawiane narzędzia i rozwiązania, w zależności od potrzeb grupy. Zakłada się realizacje szkolenia w części teoretycznej o wymiarze 8 h zegarowych oraz części praktycznej o wymiarze 8 h zegarowych oraz 2h zegarowych i 15 min walidacji (egzaminu).

Co do zasady, usługa będzie realizowana zgodnie z harmonogramem. Jednocześnie godziny realizacji przerw również dostosowane będą do postępów realizacji programu, tempa przyswajania wiedzy przez uczestników szkolenia oraz potrzeb uczestników i trenera. Uczestnik szkolenia ma możliwość merytorycznego kontaktu z trenerem również podczas przerw (w przypadku, gdyby uczestnik nie chciał skorzystać z danej przerwy).

....

Podczas szkolenia uczestnicy będą pracować na samodzielnych stanowiskach komputerowych (laptop).

......

Program niniejszego szkolenia poprzez poszczególne moduły realnie nawiązuje do zrównoważonego rozwoju i przyczynia się do nabycia zielonych kwalifikacji, a jego struktura wynika z rzeczywistej wartości ekologicznej i operacyjnej:

Moduł 1. Wprowadzenie do AI w pracy analityka biznesowego

Uczestnik poznaje rolę AI w transformacji cyfrowej i analizie danych, co stanowi fundament dla efektywnego zarządzania zasobami i podejmowania decyzji uwzględniających cele zrównoważonego rozwoju. Wprowadza również pojęcia ESG i zielonych kompetencji w kontekście analityki danych.

Moduł 2. Przegląd narzędzi AI dla analityka biznesowego

Narzędzia takie jak Copilot, Gemini czy Notion AI wspierają ekologiczne formy pracy (zdalna współpraca, ograniczenie druków, automatyczne podsumowania spotkań). Uczestnik zdobywa wiedzę, jak AI może ograniczyć zużycie zasobów i emisję CO₂ poprzez lepszą organizację pracy i zarządzanie informacją.

Moduł 3. Automatyzacja i usprawnienie procesów analitycznych

Uczestnik uczy się wdrażać automatyzację, która zmniejsza obciążenie środowiskowe organizacji: ograniczenie papieru, zmniejszenie zużycia energii, skrócenie czasu pracy analitycznej. Moduł ten pozwala zrozumieć, jak AI wspiera efektywność zasobową i czasową.

Moduł 4. Analiza danych i prognozowanie z użyciem AI

Moduł zawiera elementy pracy z danymi środowiskowymi i emisjami. AI pomaga identyfikować nieefektywności, przewidywać wpływ działań biznesowych na środowisko i optymalizować zużycie energii oraz zasobów – co jest kluczowe dla zielonej transformacji w Przemyśle 4.0.

Moduł 5. AI w komunikacji i współpracy zespołowej

Promuje cyfrową współpracę i ograniczanie podróży służbowych, co bezpośrednio przyczynia się do zmniejszenia emisji. Narzędzia AI wspierają wirtualne środowiska pracy i minimalizują zużycie materiałów biurowych (druk, notesy, prezentacje).

Moduł 6. Praktyczne warsztaty – case studies i ćwiczenia

Uczestnicy ćwiczą realne zastosowania AI w kontekście redukcji śladu węglowego, oszczędności operacyjnej i tworzenia raportów ESG. Dzięki pracy na rzeczywistych danych środowiskowych nabywają praktyczne zielone umiejętności wymagane w sektorze zielonej gospodarki.

Moduł 7. Zarządzanie ryzykiem i etyka AI w analizie biznesowej

Moduł ten rozwija kompetencje społeczne związane z odpowiedzialnością za środowisko i społeczeństwo. Omawia kwestie neutralności danych, etyki środowiskowej, a także ryzyka nadmiernej eksploatacji zasobów w kontekście automatyzacji i cyfryzacji.

Podsumowując, to szkolenie przyczynia się do nabycia zielonych kwalifikacji poprzez rozwijanie umiejętności wykorzystywania narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w analizie danych biznesowych w sposób wspierający cele zrównoważonego rozwoju, niskoemisyjności i efektywności zasobowej. Program szkolenia obejmuje zastosowanie AI do optymalizacji procesów (Moduły 3 i 4), ograniczania zużycia energii i materiałów (Moduły 2 i 5), automatyzacji pracy z dokumentami przy zastosowaniu cyfrowych narzędzi i rozwiązań eliminujących potrzebę druku (Moduł 3) oraz prognozowania z wykorzystaniem danych środowiskowych (Moduł 4).

Uczestnicy nabywają umiejętności wykorzystywania AI w raportowaniu ESG oraz ocenie wpływu działalności organizacji na środowisko (Moduł 6), a także rozwijają kompetencje społeczne w zakresie etycznego, odpowiedzialnego i prośrodowiskowego stosowania nowych technologii (Moduł 7). Szkolenie promuje cyfrową współpracę zamiast mobilności fizycznej, ograniczając ślad węglowy i wspierając transformację cyfrową zgodną z założeniami Przemysłu 4.0

.

Każdy uczestnik otrzyma materiały szkoleniowe ( m.in. skrypt/konspekt).

....

CIĄG DALSZY OPISU POLA CEL EDUKACYJNY (ZGODNIE Z POLECENIEM ADMINISTRATORA BUR PARP POZOSTAŁY TEKST, KTÓRY NIE ZMIEŚCIŁ SIĘ W POLU "CEL EDUKACYJNY" ZE WZGLĘDU NA LIMIT ZNAKÓW, WPISANO TUTAJ):

raportowaniu ESG oraz ocenie wpływu działalności na środowisko. Nauczą się korzystać z nowoczesnych narzędzi wspierających efektywność energetyczną i surowcową oraz usprawniających podejmowanie decyzji w organizacjach funkcjonujących w warunkach Przemysłu 4.0.

(koniec opisu celu edukacyjnego).

Minimalna liczba uczestników niezbędna do realizacji usługi: 12 osób (maksymalnie 22 z uwagi na konieczność zapewnienia komfortowych warunków szkolenia dla uczestników przy tej tematyce szkolenia i jednoczesnym zachowaniu wysokiej efektywności usługi oraz możliwości bezpośredniego kontaktu z trenerem podczas zajęć).

...............

Koszt nie zawiera kosztów dojazdu i ewentualnego noclegu. Potencjalne opłaty należy ponieść we własnym zakresie.

............

Efekty kształcenia zostały opracowane w oparciu o informacje opublikowane na stronie operatora tj. Załącznik 4. Wykaz przykładowych zielonych umiejętności, opracowany przez Komisję Europejską w ramach klasyfikacji ESCO w ramach Konkursu Utworzenie i wsparcie funkcjonowania 120 branżowych centrów umiejętności (BCU), realizujących koncepcję centrów doskonałości zawodowej (CoVEs) konkurs uzupełniający.

Wszelkie materiały (teksty, grafiki, zdjęcia itp.) przedstawione w niniejszej Karcie usługi są objęte prawem autorskim i podlegają ochronie na mocy „Ustawy o prawie autorskim i prawach pokrewnych” z dnia 4 lutego 1994 r. (t.j.Dz.U.2022 poz. 2509). Kopiowanie, przetwarzanie, rozpowszechnianie tych materiałów w całości lub w części bez zgody RECON Consulting jest zabronione.

Uwaga: przed podpisaniem umowy o dofinansowanie szkolenia z Operatorem, skontaktuj się z nami w celu potwierdzenia terminu szkolenia i dostępności wolnych miejsc.

W trakcie szkolenia możliwa jest wizytacja z udziałem PARP, Operatora, WUP Katowice lub innej jednostki wyznaczonej w celu sprawdzenia poprawności realizacji usługi.

Szkolenie może być zwolnione z VAT dla Uczestników, których poziom dofinansowania wynosi co najmniej 70% na podstawie:

- §3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień.