Sztuczna inteligencja w biznesie

Część I. Zrozumienie AI i jej potencjału biznesowego

Moduł 1: Wprowadzenie do AI w biznesie

• Co oznacza sztuczna inteligencja – praktyczne definicje bez żargonu technicznego.
• Kluczowe pojęcia wyjaśnione przystępnie: uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), deep learning, Generative AI.
• Jak oddzielić realne możliwości AI od marketingowego szumu – krytyczna ocena obietnic dostawców.
• Krótka demonstracja: „AI w akcji” – pokaz możliwości nowoczesnych narzędzi AI na żywo.

Moduł 2: Obszary zastosowań AI w organizacji

• Sprzedaż i marketing: personalizacja, segmentacja klientów, rekomendacje produktowe.
• Logistyka i łańcuch dostaw: prognozowanie popytu, optymalizacja tras i zapasów.
• HR: automatyzacja filtrowania CV, wsparcie rekrutacji, analiza retencji i predykcja rotacji pracowników, personalizacja ścieżek onboardingu i rozwoju.
• Produkcja: przewidywanie postojów maszyn, wykrywanie anomalii, kontrola jakości.
• Obsługa klienta: chatboty, voiceboty, analiza opinii i sentymentu.
• Finanse: wykrywanie nadużyć (fraud), automatyzacja raportowania.

Moduł 3: Studium przypadków i mapa potencjału

• Przegląd udanych wdrożeń AI w różnych branżach (produkcja różnych branż, m.in. motoryzacyjna, usługi, handel).
• Kluczowe czynniki sukcesu i najczęstsze błędy przy wdrożeniach.
• Warsztat: identyfikacja potencjalnych obszarów zastosowania AI w mojej firmie – każdy Uczestnik tworzy własną „mapę potencjału AI”.

Część II. Od pomysłu do wdrożenia

Moduł 4: Od potrzeby biznesowej do projektu AI

• Jak oceniać sens biznesowy projektu AI – proces decyzyjny, kryteria.
• Cykl życia projektu AI: od zdefiniowania problemu biznesowego do wdrożenia i skalowania.
• Tworzenie MVP (Minimum Viable Product) – jak szybko zacząć i testować pomysły.
• Rola danych w projekcie AI – jak ocenić ich gotowość w organizacji (bez programowania).
• Budżetowanie i szacowanie kosztów projektów AI.

Moduł 5: Ryzyka, wyzwania i etyka AI

• Bariery organizacyjne i kompetencyjne – jak je pokonywać.
• Jak minimalizować ryzyko porażki projektów AI – lekcje z nieudanych wdrożeń.
• Etyka i regulacje: EU AI Act, RODO, odpowiedzialne wdrażanie AI.
• Bezpieczeństwo danych i AI – demonstracja prompt injection (zrozumienie zagrożeń bez kodowania).

Moduł 6: Narzędzia no-code/low-code i trendy

• Gotowe platformy i narzędzia AI dostępne bez programowania (przegląd rynku).
• Kiedy korzystać z gotowych usług, a kiedy inwestować we własne rozwiązania – kryteria decyzji.
• Trendy: Generative AI, multimodalne modele, Edge AI i ich wpływ na modele biznesowe.
• Możliwości finansowania projektów AI (dotacje badawczo-rozwojowe, programy unijne).
• Warsztat końcowy: opracowanie wstępnej mapy rozwoju AI w organizacji – plan działania na najbliższe 6 miesięcy.

Ćwiczenia:

• Mapa potencjału AI – identyfikacja obszarów wdrożenia AI w organizacji Uczestnika (w tym HR, sprzedaż, produkcja, logistyka).
• Symulacja projektu AI – opracowanie biznesowej koncepcji projektu opartego na AI (Business Case).
• Demonstracja chatbota opartego na RAG – Uczestnicy testują i oceniają działającego chatbota (bez kodowania).
• Analiza ryzyk i barier wdrożeniowych – warsztat grupowy.
• Demonstracja prompt injection – zrozumienie zagrożeń bezpieczeństwa AI.
• Plan rozwoju AI – opracowanie roadmapy wdrożenia AI w organizacji.

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą przynieść firmie liczne korzyści, takie jak:

• Optymalizacja procesów logistycznych i produkcyjnych – redukcja czasu / kosztów / błędów.
• Automatyzacja procesów i redukcja kosztów operacyjnych.
• Personalizacja oferty handlowej i wzrost sprzedaży.
• Lepsza analiza danych i wsparcie w podejmowaniu decyzji strategicznych, taktycznych i operacyjnych.
• Usprawnienie procesów HR (szybsza rekrutacja, lepsza retencja pracowników, trafniejsze decyzje kadrowe dzięki analizie danych).
• Poprawa jakości obsługi klienta (chatboty, voiceboty, systemy rekomendacji).

Dzięki temu szkoleniu organizacje zyskują wiedzę, jak skutecznie zaplanować, wdrożyć i ocenić projekty związane z AI, co przekłada się na realne przewagi konkurencyjne.

• Mini wykład wprowadzający z przykładami z różnych branż.
• Ćwiczenia warsztatowe indywidualne i w grupach.
• Analiza przypadków (case studies) z różnych branż.
• Demonstracje narzędzi AI na żywo (bez konieczności programowania przez Uczestników).
• Moderowana dyskusja i wymiana doświadczeń Uczestników.

• Cena szkolenia obejmuje:

  • udział w szkoleniu,
  • materiały w formie papierowej, segregator, notatnik, długopis,
  • bezpłatny dostęp do elektronicznych materiałów szkoleniowych w systemie Biblioteka TQMsoft,
  • certyfikat uczestnictwa w szkoleniu,
  • możliwość bezpłatnych 3-miesięcznych konsultacji po szkoleniu, które realizowane są poprzez Panel Konsultacyjny,
  • obiady, przerwy kawowe oraz słodki poczęstunek