Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem AI (sztuczna inteligencja) — narzędzia no-code i skuteczna współpraca z modelami AI- szkolenie.

Szkolenie skierowane jest do osób prowadzących działalność oraz pracowników mikro, małych i średnich przedsiębiorstw z woj. mazowieckiego (kadry nietechniczne i techniczne), w szczególności osoby odpowiedzialne za procesy operacyjne, obsługę klienta, marketing, sprzedaż, HR i administrację — czyli funkcje, w których powtarzalne zadania najczęściej nadają się do automatyzacji. Szkolenie nie wymaga wcześniejszych kompetencji programistycznych.

Moduł 1: Automatyzacja procesów biznesowych — wprowadzenie

• Definicja i rodzaje automatyzacji procesów: automatyzacja zadań, automatyzacja workflow, automatyzacja wspierana AI — różnice i zastosowania
• Metodyka mapowania procesów biznesowych: identyfikacja kroków, decyzji i wąskich gardeł w istniejących procesach
• Kryteria wyboru procesów do automatyzacji: powtarzalność, czasochłonność, podatność na błędy, wolumen zadań
• Ćwiczenie: identyfikacja przez każdego uczestnika min. 3 procesów-kandydatów do automatyzacji we własnej firmie
• Najczęstsze błędy przy wyborze procesów do automatyzacji i jak ich unikać

Moduł 2: Narzędzia no-code do automatyzacji (Claude, Zapier / Make )

• Przegląd i porównanie platform no-code: funkcjonalności, model cenowy, typowe zastosowania biznesowe
• Podstawowe pojęcia: triggery, akcje, filtry, moduły warunkowe (logika if/then)
• Konfiguracja konta i pierwsze połączenie dwóch aplikacji (np. formularz → arkusz kalkulacyjny)
• Budowa prostego scenariusza automatyzacji krok po kroku
• Integracje z popularnymi narzędziami biznesowymi: poczta e-mail, CRM, arkusze kalkulacyjne, komunikatory zespołowe
• Testowanie i debugowanie automatyzacji — wykrywanie i naprawa błędów w scenariuszu
• Dobre praktyki nazewnictwa, porządkowania i dokumentowania automatyzacji

Moduł 3: Warsztat praktyczny (część I) — budowa automatyzacji na bazie własnego przypadku

• Praca indywidualna lub w małych grupach nad rzeczywistym procesem z firmy uczestnika
• Zaprojektowanie schematu automatyzacji (diagram przepływu procesu przed i po automatyzacji)
• Wdrożenie pierwszej wersji automatyzacji w wybranym narzędziu no-code
• Indywidualne konsultacje z trenerem przy stanowiskach uczestników
• Krótka prezentacja i omówienie pierwszych efektów pracy na forum grupy

Moduł 4: Modele językowe AI w praktyce biznesowej

• Zasada działania dużych modeli językowych (LLM) — wyjaśnienie w sposób przystępny, bez wymogu wiedzy technicznej
• Przegląd dostępnych narzędzi (np. ChatGPT, Claude, Copilot) — różnice, mocne strony, typowe zastosowania
• Możliwości praktyczne: generowanie i redagowanie tekstu, analiza danych, tłumaczenia, streszczenia, klasyfikacja treści
• Ograniczenia i ryzyka: błędy merytoryczne, tzw. halucynacje, konieczność weryfikacji wyników przez człowieka
• Typowe zastosowania AI w działach MŚP: marketing, obsługa klienta, sprzedaż, administracja, HR
• Zasady bezpiecznego korzystania z narzędzi AI — jakich danych firmowych i osobowych nie należy do nich wprowadzać

Moduł 5: Skuteczna komunikacja z AI (prompt engineering)

• Anatomia dobrego polecenia (promptu): kontekst, rola, zadanie, oczekiwany format odpowiedzi
• Techniki formułowania poleceń: instrukcje krok po kroku, podawanie przykładów, prowadzenie AI przez tok rozumowania
• Iteracyjne dopracowywanie promptów — jak poprawiać niesatysfakcjonujące odpowiedzi
• Budowa promptów do konkretnych zadań biznesowych: e-maile, raporty, analiza danych, odpowiedzi dla klientów
• Tworzenie własnej, firmowej biblioteki sprawdzonych promptów
• Ćwiczenia praktyczne na rzeczywistych przykładach z pracy uczestników

Moduł 6: Łączenie AI z automatyzacją

• Koncepcja integracji modeli AI z narzędziami no-code (moduły/wtyczki AI dostępne w platformach automatyzacji)
• Automatyczne generowanie treści w ramach workflow, np. odpowiedzi na zapytania, streszczenia dokumentów
• Klasyfikacja i kategoryzacja danych przy użyciu AI wewnątrz procesu automatycznego
• Budowa scenariusza łączącego kilka kroków: pozyskanie danych → przetworzenie przez AI → akcja końcowa
• Zasada nadzoru człowieka nad wynikami generowanymi przez AI w procesie automatycznym (tzw. human-in-the-loop)

Moduł 7: Warsztat praktyczny (część II) — rozbudowa automatyzacji o komponent AI

• Rozbudowa automatyzacji zaprojektowanej w Module 3 o dodatkowy krok wykorzystujący AI
• Testowanie połączonego scenariusza (no-code + AI) na rzeczywistych danych uczestnika
• Rozwiązywanie typowych problemów integracyjnych: obsługa błędów, ograniczenia narzędzi, format danych
• Indywidualne konsultacje z trenerem

Moduł 8: Warsztat praktyczny (część III) — projekt końcowy

• Samodzielne zaprojektowanie (indywidualnie lub w parach) kompleksowej automatyzacji łączącej narzędzie no-code i AI, dla realnego procesu z firmy uczestnika
• Przygotowanie krótkiej prezentacji projektu: cel, przebieg procesu przed i po automatyzacji, spodziewane korzyści
• Wsparcie trenera w rozwiązywaniu indywidualnych trudności technicznych

Moduł 9: Dobre praktyki i typowe błędy przy wdrażaniu automatyzacji z AI

• Najczęstsze błędy przy wdrażaniu automatyzacji w MŚP i sposoby ich unikania
• Bezpieczeństwo danych i ochrona informacji poufnych przy korzystaniu z narzędzi AI i automatyzacji (w tym dane osobowe)
• Metody weryfikacji i kontroli jakości wyników generowanych przez AI, minimalizowanie ryzyka błędów
• Planowanie skalowania automatyzacji w organizacji — od pojedynczego procesu do szerszego wdrożenia
• Zarządzanie zmianą — jak wprowadzać automatyzację w zespole bez oporu pracowników

Walidacja efektów uczenia się

• Test wiedzy
• Analiza dowodów i deklaracji — zebranie dowodów :zaprojektowany i wdrożony workflow automatyzacj,, zbiór promptów przygotowanych przez uczestnika wraz z przykładowymi odpowiedziami AI, indywidualny plan wdrożenia automatyzacji we własnej firmie (efekt Modułu 10), notatki, workflow zaprojektowanego przez uczestnika.

Bilans czasu trwania usługi — łącznie 20 h zegarowych: zajęcia 16:45 h (teoria ~6h • praktyka ~10:45 h) + przerwy 2h 15 min + walidacja 1 h. Przerwy są wliczone w czas trwania usługi. Wszystkie godziny to godziny zegarowe (1 h = 60 min).

Usługodawca zapewnia rozdzielenie procesu szkoleniowego od procesu walidacji. Osoba prowadząca szkolenie nie dokonuje oceny wiedzy i umiejętności uczestników w obszarze, w którym prowadziła zajęcia. Końcową walidację przeprowadza osoba wyznaczona do tego procesu.

Uczestnicy otrzymują materiały szkoleniowe w trakcie realizacji usługi, w tym skrypt szkoleniowy, prezentację, karty pracy, przykładowe polecenia do narzędzi AI, zestawy ćwiczeń, opisy przypadków zawodowych oraz materiały pomocnicze dotyczące zasad bezpiecznego i odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji. Materiały są przekazywane w formie elektronicznej. Materiały służą do realizacji ćwiczeń praktycznych, przygotowania do walidacji oraz samodzielnego utrwalenia efektów uczenia się po zakończeniu szkolenia.

Uczestnik powinien mieć ukończone 18 lat oraz posiadać podstawową umiejętność obsługi komputera, korzystania z internetu i pocztyelektronicznej. Nie jest wymagana znajomość programowania ani wcześniejsze doświadczenie w pracy z narzędziami sztucznej inteligencji.Warunkiem udziału jest gotowość do aktywnego uczestnictwa w zajęciach, wykonywania ćwiczeń praktycznych oraz przystąpienia do walidacjiefektów uczenia się

Warunki techniczne:

Do udziału w szkoleniu uczestnik powinien posiadać:

• komputer stacjonarny lub laptop (zalecany) z aktualnym systemem operacyjnym Windows, macOS lub Linux,
• dopuszczalnie tablet (w przypadku pełnej funkcjonalności platformy),
• łącze internetowe o przepustowości minimum 10 Mb/s (zalecane 20 Mb/s lub więcej),
• przeglądarkę internetową: Google Chrome, Microsoft Edge, Mozilla Firefox lub Safari w aktualnej wersji,
• możliwość odbierania wiadomości e-mail.