SZTUCZNA INTELIGENCJA W BIZNESIE

Kategoria

INFORMATYKA

Typ szkolenia

otwarte

Profil uczestników

Menedżerowie i kadra zarządzająca – odpowiedzialni za strategiczne decyzje i inwestycje w nowe technologie. Specjaliści ds. rozwoju biznesu i innowacji – definiujący i wdrażający innowacyjne projekty, w tym AI. Liderzy projektów IT oraz analitycy danych – zajmujący się aspektami technicznymi i wdrażający modele AI. Pracownicy działów operacyjnych, marketingu i sprzedaży – poszukujący możliwości zwiększenia efektywności i optymalizacji procesów poprzez AI. Osoby zainteresowane tematyką AI także bez wiedzy programistycznej, ale chcące poszerzyć kompetencje w obszarze nowych technologii.

Program

Program szkolenia:

Dzień 1: Fundamenty AI i zastosowanie w biznesie

1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w biznesie

• Co naprawdę oznacza sztuczna inteligencja - definicje praktyczne.
• Kluczowe technologie AI: uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie głębokie.
• Jak odróżniać realne możliwości AI od marketingowego szumu?

2. Typowe rodzaje AI w kontekście biznesowym

• Modele predykcyjne i klasyfikacyjne w prostym ujęciu.
• Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem AI.
• Analiza danych i wspieranie decyzji menedżerskich.

3. Główne obszary zastosowania AI w firmie

• AI w sprzedaży: personalizacja ofert, analiza, segmentacja, ocena klientów, prognozowanie wyników.
• AI w marketingu: analiza zachowań klientów, automatyzacja kampanii, tworzenie treści.
• AI w logistyce i łańcuchu dostaw: prognozowanie popytu, optymalizacja procesów.
• AI w HR: rekrutacja, rozwój talentów, analiza ryzyka odejść.
• AI w obsłudze klienta: chatboty, analiza opinii, wsparcie omnichannel.

4. Studium przypadków zastosowania AI w różnych branżach

• Przegląd wybranych udanych wdrożeń.
• Kluczowe czynniki sukcesu i typowe błędy.
• Co zrobić, aby nie powielać błędów innych organizacji?

5. Warsztat: Mapa potencjalnych zastosowań AI w mojej organizacji

• Identyfikacja procesów i obszarów z największym potencjałem.
• Określanie priorytetów wdrożeń pod kątem wartości biznesowej.

Dzień 2: Zarządzanie projektami AI, wyzwania i rozwój kompetencji

6. Od potrzeby biznesowej do projektu AI

• Jak rozpoznać, czy projekt AI ma sens biznesowy?
• Planowanie wdrożenia AI: analiza potrzeb, celów i dostępnych danych.
• Tworzenie MVP w projektach AI: kiedy warto zaczynać od małej skali?

7. Cykl życia projektu AI w biznesie

• Etapy projektu: od definicji problemu do wdrożenia rozwiązania.
• Rola biznesu w projekcie AI – czego nie można zostawić tylko specjalistom IT.
• Przykład struktury projektu AI (na szablonie biznesowym).

8. Zarządzanie ryzykiem i wyzwaniami wdrożenia AI

• Bariery organizacyjne i jak je pokonywać (luki kompetencyjne, opór wobec zmiany).
• Jak minimalizować ryzyko niepowodzenia projektu AI?
• Znaczenie jakości danych i ich dostępności dla sukcesu wdrożenia.

9. Etyka, regulacje i odpowiedzialność w projektach AI

• Praktyczne zasady etyki AI w firmie.
• Przegląd regulacji prawnych (EU AI Act, RODO a przetwarzanie danych przez AI).
• Rola przejrzystości i wyjaśnialności modeli AI w odpowiedzialnym biznesie.

10. Praktyczne narzędzia i platformy wspierające wdrożenia AI w firmach

• Przegląd dostępnych rozwiązań no-code i low-code dla biznesu.
• Wprowadzenie do platform chmurowych ułatwiających wdrożenia.
• Kiedy budować własne rozwiązania, a kiedy korzystać z gotowych usług?

11. Trendy i przyszłość sztucznej inteligencji w biznesie

• Rozwój Generative AI i jego wpływ na procesy biznesowe.
• Multimodalne modele i AI operujące na wielu typach danych (tekst, obraz, wideo).
• Wzrost znaczenia Edge AI i AI operacyjnego (Operative AI).
• Wpływ AI na zmiany modeli biznesowych i kompetencji pracowników.

12. Warsztat końcowy: Tworzenie własnej mapy rozwoju AI w organizacji

• Wstępna koncepcja strategii AI w mojej firmie.
• Określenie kompetencji do rozwinięcia i działań "na start".
• Plan dalszego rozwoju osobistego i zespołowego w zakresie AI.

 

Ćwiczenia:

• Symulacja projektu AI: opracowanie koncepcji projektu opartego na AI.
• Analiza przypadku wdrożenia chatbota.
• Analiza ryzyk i barier wdrożeniowych.

Forma

stacjonarna / online

Czas trwania

2 DNI PO 8 GODZ.

Termin / Lokalizacja

1. 25.09.2025 / Kraków, ul. Bociana 22a
2. 27.11.2025 / Kraków, ul. Bociana 22a

Cena

3198.00 zł brutto

Zgłoszenie

Zapisz się - kliknij!

W cenę wliczono

- udział w szkoleniu, - materiały w formie papierowej, segregator, notatnik, długopis, - bezpłatny dostęp do elektronicznych materiałów szkoleniowych, - certyfikat uczestnictwa w szkoleniu, - możliwość bezpłatnych 3-miesięcznych konsultacji po szkoleniu, - obiady, przerwy kawowe oraz słodki poczęstunek.

Zdobyta wiedza

Uczestnik uczy się: · Analizować i przygotowywać dane do projektów AI (czyszczenie, selekcja, transformacja). · Rozpoznawać główne algorytmy uczenia maszynowego i ich zastosowania w biznesie. Planować etapowe wdrożenie rozwiązań AI w firmie (od koncepcji do prototypu i skalowania). · Zarządzać ryzykiem i unikać typowych błędów we wdrożeniach sztucznej inteligencji. Uczestnik dowiaduje się: · Gdzie i w jaki sposób sztuczna inteligencja przynosi wymierne korzyści (case studies). · Jakie są kluczowe aspekty etyczne i prawne związane z wdrażaniem AI. · Jak mierzyć i oceniać sukces wdrożonych rozwiązań (KPI, ROI). · Jakie są najnowsze trendy technologiczne i możliwości finansowania projektów AI (np. dotacje badawczo-rozwojowe).

Organizator

TQMsoft - kontakt z organizatorem - kliknij!

1. drukuj