Marketing
Tworzenie i optymalizacja treści, briefy i researche rynkowe, personalizacja komunikacji, analiza kampanii oraz przygotowanie raportów.
16 godzin · stacjonarnie · certyfikat
Zastosowania AI w Procesach Biznesowych
Od promptowania, przez asystentów, po agentów AI. Praktyczne warsztaty prowadzone przez ekspertów i praktyków, oparte na aktualnych studiach przypadku i narzędziach dostępnych na rynku.
Celem szkolenia jest przekazanie zaawansowanej wiedzy teoretycznej oraz praktycznych umiejętności w zakresie wykorzystania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w środowisku biznesowym.
Program koncentruje się na efektywnym zastosowaniu modeli językowych i platform agentowych do optymalizacji procesów, automatyzacji zadań i podejmowania decyzji opartych na danych. Uczestnicy poznają całe spektrum możliwości: od formułowania precyzyjnych zapytań (prompt engineering) po podstawy budowy i implementacji autonomicznych agentów AI.
Szkolenie prowadzone jest w formie warsztatowej przez ekspertów i praktyków, co gwarantuje oparcie programu na aktualnych studiach przypadku i dostępnych na rynku technologiach.
- Tryb
- stacjonarny, Wydział Zarządzania UW
- Wymiar
- 16 godzin dydaktycznych
- Koszt
- 2 650 zł
- Harmonogram
- czwartek 16:00–20:00, piątek 16:00–20:00, sobota 09:00–17:00 (z przerwą)
Dla kogo
Profil uczestników
- Kadra zarządzająca i liderzy zespołów dążący do podniesienia efektywności operacyjnej i wdrażania innowacji.
- Przedsiębiorcy i menedżerowie poszukujący nowych dróg do budowania przewagi konkurencyjnej dzięki technologiom AI.
- Specjaliści z obszarów marketingu, sprzedaży, HR, finansów i analityki, zainteresowani automatyzacją i analityką danych.
- Analitycy biznesowi i produktowi, którzy chcą poszerzyć kompetencje o zaawansowane narzędzia technologiczne.
Program ramowy (16 godzin)
Przebieg warsztatu
Mapowanie i porządkowanie procesów oraz decyzje o doborze rozwiązań
Proces mapowania, układania i porządkowania procesów oraz decyzji w organizacji pod kątem doboru właściwego rozwiązania: od promptowania, przez asystentów AI, po agentów. To fundament, który porządkuje pracę na kolejnych etapach warsztatu i wskazuje, gdzie AI realnie się opłaca.
Generatywna AI w biznesie i metodyka prompt engineeringu
- jak działają modele językowe (LLM) i gdzie mają realne zastosowanie w biznesie
- różnica między wyszukiwaniem, asystentem AI a systemami agentowymi
- podstawy prompt engineeringu: jak formułować polecenia, aby uzyskiwać precyzyjne wyniki
- techniki pracy z AI: strukturyzowanie zapytań, iteracja, kontekst
- najczęstsze błędy, ograniczenia i ryzyka związane z modelami AI
Efekt dnia: uczestnik potrafi samodzielnie tworzyć skuteczne prompty i wykorzystywać AI do wsparcia codziennych zadań (analiza, research, komunikacja, tworzenie treści).
Ekosystem narzędzi AI i automatyzacja procesów
- przegląd narzędzi AI w biznesie (ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, narzędzia no-code/low-code)
- wprowadzenie do automatyzacji procesów (n8n)
- integracja AI z narzędziami codziennej pracy (e-mail, dokumenty, komunikatory)
- identyfikacja procesów w organizacji, które można zautomatyzować: warsztaty
- przykłady zastosowań: raporty i analizy, wsparcie zespołów marketingu i sprzedaży, podsumowania spotkań, zarządzanie wiedzą
Efekt dnia: uczestnik rozumie, jak dobrać narzędzia AI do konkretnych procesów oraz jak projektować proste automatyzacje wspierające pracę zespołów.
Projektowanie i wdrażanie własnych agentów AI
- czym są agenci AI i czym różnią się od klasycznej automatyzacji
- przegląd platform agentowych (w tym środowiska no-code)
- projektowanie agenta AI pod konkretny proces biznesowy
- praca warsztatowa: definiowanie problemu i celu, budowa logiki działania agenta, testowanie i iteracja
- zarządzanie kosztami i wydajnością (tokeny, limity, skalowanie)
- bezpieczeństwo i zgodność (zarządzanie dostępami, praca na danych firmowych)
Efekt dnia: uczestnik potrafi zaprojektować i stworzyć prostego agenta AI wspierającego wybrany proces biznesowy.
Plan wdrożenia i zastosowanie w organizacji
- jak zacząć wdrażanie AI w firmie: od czego rozpocząć
- najczęstsze bariery i ryzyka (organizacyjne, technologiczne, kompetencyjne)
- budowa mini-roadmapy wdrożenia AI
- identyfikacja quick wins i obszarów o najwyższym potencjale
Efekt: uczestnik wychodzi ze szkolenia z konkretnym planem zastosowania AI w swojej pracy lub organizacji.
Co zyskujesz
Efekty i wsparcie po szkoleniu
Indywidualne wsparcie
Sesja monitoringowa 1:1 do 30 dni po warsztacie: omówienie pierwszych wdrożeń, rozwiązanie napotkanych problemów i doprecyzowanie kierunku dalszych działań.
Sylwetka absolwenta
Uporządkowana wiedza o ekosystemie narzędzi generatywnej AI oraz praktyczne umiejętności: prompt engineering, wdrażanie rozwiązań no-code/low-code, wykorzystanie platform agentowych do analiz i researchu, ocena technologii AI i budowa własnych agentów. Ukończenie potwierdza certyfikat.
Program realizowany we współpracy z Digital Techies. Warsztaty oparte są na aktualnych studiach przypadku i narzędziach dostępnych na rynku, w tym m.in. na platformie Betel.gs.
W ofercie
Discovery Engine
Odkrywanie i układanie procesów biznesowych na bazie danych firmowych.
Na czym polega
Discovery Engine analizuje dane i dokumenty organizacji, aby odkryć, zmapować i uporządkować rzeczywiste procesy biznesowe. Zamiast zaczynać od pustej kartki, wychodzimy od tego, jak organizacja faktycznie pracuje, i wskazujemy miejsca o największym potencjale dla AI.
Co daje uczestnikom
Uporządkowaną mapę procesów opartą na danych firmowych, zestaw priorytetów wdrożeniowych (quick wins i obszary strategiczne) oraz punkt wyjścia do decyzji, gdzie zastosować promptowanie, asystentów, a gdzie agentów AI.
Bezpieczeństwo i architektura
AI governance oraz klasyfikacja agentów
Jak wdrażać AI odpowiedzialnie i jak dobierać właściwy typ rozwiązania do zadania.
AI governance
- zasady i polityki korzystania z AI w organizacji
- zarządzanie dostępami, danymi firmowymi i poufnością
- ocena ryzyka, zgodność i nadzór nad rozwiązaniami AI
- role, odpowiedzialność i kontrola jakości wyników
Klasyfikacja agentów AI
- asystenci: wsparcie człowieka w pojedynczych zadaniach
- agenci zadaniowi: realizacja zdefiniowanego procesu end-to-end
- agenci autonomiczni: podejmowanie decyzji i działanie w pętli
- systemy wieloagentowe: współpraca kilku agentów nad złożonym celem
Jak dobrać rozwiązanie
Nie każde zadanie wymaga agenta. Uczestnicy uczą się rozróżniać, kiedy wystarczy dobry prompt, kiedy warto sięgnąć po asystenta, a kiedy realną wartość daje dopiero agent lub system wieloagentowy, uwzględniając koszt, ryzyko i złożoność procesu.
Zastosowania
Przykłady rozwiązań dla działów
Konkretne zastosowania AI w codziennej pracy poszczególnych zespołów.
Sprzedaż
Przygotowanie ofert i podsumowań spotkań, kwalifikacja leadów, wsparcie w korespondencji oraz analiza pipeline i danych sprzedażowych.
HR
Wsparcie rekrutacji i onboardingu, tworzenie dokumentów i procedur, odpowiedzi na najczęstsze pytania pracowników, analiza ankiet.
Finanse i analityka
Analiza danych i raportowanie, porządkowanie dokumentów, automatyczne zestawienia oraz szybkie podsumowania na potrzeby decyzji.
Operacje
Mapowanie i automatyzacja powtarzalnych procesów, zarządzanie wiedzą, obsługa dokumentów oraz agenci wspierający procesy end-to-end.
Zarząd i strategia
Synteza informacji z wielu źródeł, przygotowanie materiałów decyzyjnych, monitoring rynku oraz budowa roadmapy wdrożenia AI.
Zapisz się na szkolenie AI
Zarezerwuj miejsce lub zapytaj o najbliższy termin. O przyjęciu decyduje kolejność zgłoszeń. Szkolenie prowadzimy także w formule zamkniętej dla zespołów.
kontakt@ul. Szturmowa 1/3, 02-678 Warszawatel. 22 55 34 181, 22 55 34 032
Wolisz napisać z własnej skrzynki? Adres powyżej działa tak samo – formularz jest po prostu szybszy.