Manager w erze AI – strategia, narzędzia, kompetencje AI

Agnieszka Spychała, project manager, dział konferencji i szkoleń, dziennik "Rzeczpospolita"

• Rewolucje przemysłowe, dlaczego nowoczesne technologie nie są innym fenomenem niż poprzednio. A może jednak jest cos nowego?
• Nowe technologie dla produktywności biznesu a może nowego biznesu?
• Konwergencja nowych technologii? Strategiczne znaczenie dla firm.

• Jak uporządkować procesy i dane przed użyciem AI – praktyczne wskazówki, jak stworzyć środowisko pracy gotowe na integrację z narzędziami sztucznej inteligencji.
• Jak skutecznie korzystać z narzędzi AI – od pierwszych promptów w ChatGPT po efektywne wykorzystanie kopilotów (Microsoft Copilot, Google Gemini) w codziennych aplikacjach biurowych.
• Jak wdrażać AI odpowiedzialnie i bezpiecznie – tworzenie własnego planu wdrożenia, z uwzględnieniem etyki, bezpieczeństwa danych i realnych korzyści dla zespołu.

Interaktywny warsztat online pomoże managerom i zrozumieć, jak przygotować się do skutecznego wdrożenia AI w ich codziennej pracy. Zamiast od razu "pisać prompty", uczestnicy nauczą się, jak wykonać kluczowe działania przygotowawcze: rozpoznać obszary, w których AI może przynieść wartość, przygotować procesy, określić cele i kryteria sukcesu, a potem jak krok po kroku, systematycznie, implementować AI w swojej codziennej pracy.
Następnie uczestnicy poznają praktyczne sposoby korzystania z ogólnych narzędzi AI (np. ChatGPT, Gemini, Claude), a w dalszej części - asystentów AI zintegrowanych z narzędziami biurowymi: Microsoft Copilot i Google Gemini for Workspace. 

Agnieszka Spychała, project manager, dział konferencji i szkoleń, dziennik "Rzeczpospolita"

• Czym jest Bring Your Own AI (BYOAI) i jak zmienia kulturę organizacyjną.
• Przykłady różnych modeli wdrażania AI w firmach (od oddolnych po centralne).
• Mapa narzędzi.
• Dyskusja: gdzie AI faktycznie wspiera efektywność, a gdzie wprowadza chaos?
• Analiza plusów, minusów i ryzyk (bezpieczeństwo danych, zgodność, motywacja pracowników).
• Studium przypadku – jak różne firmy łączą oba podejścia.
• Wskazówki, jak budować kulturę eksperymentu z zachowaniem zasad bezpieczeństwa.
• Rekomendacje narzędzi i źródeł do dalszego rozwoju.

W erze generatywnej sztucznej inteligencji zespoły coraz częściej korzystają z narzędzi AI — zarówno tych wdrażanych oficjalnie przez organizację, jak i „przynoszonych” przez pracowników (BYOAI – Bring Your Own AI). Warto opracować świadomą strategię wdrażania nowej technologii, zgodną ze specyfiką działalności i celami firmy.

• Warsztat pomoże menadżerom zrozumieć jak znaleźć równowagę między kontrolą a swobodą eksperymentowania. 
• Uczestnicy poznają różne modele wdrażania AI i omówią ryzyka, a także szanse związane z oddolnym korzystaniem z narzędzi.
• Wypracują pierwsze pomysły na strategię wdrożenia AI w swoim zespole.

Warsztat pokaże, jak dzięki AI można radykalnie uprościć i przyspieszyć proces tworzenia produktów. Na przykładzie realnych case studies zobaczymy, jak zadania wymagające wcześniej wielu miesięcy pracy zespołów można zrealizować w kilka dni przy wsparciu modeli językowych. Uczestnicy dowiedzą się:

• Jak przełożyć złożone procesy na proste i mierzalne kroki.
• Gdzie AI przynosi największy zwrot z inwestycji.
• Jak projektować rozwiązania, które są użyteczne dla użytkowników i łatwe w utrzymaniu dla zespołów.

Spotkanie ma charakter praktyczny, skoncentrujemy się na konkretnych przykładach zastosowania AI i metodach, które pozwalają zbudować wartość biznesową szybko, tanio i skutecznie.

Agnieszka Spychała, project manager, dział konferencji i szkoleń, dziennik "Rzeczpospolita"

• Dlaczego potężne LLM popełniają błędy nawet w trakcie prostych obliczeń?
• Skąd biorą się błędy i halucynacje w AI i w jaki sposób je redukować i ograniczać.
• W jaki sposób zwiększać skuteczność i trafność modeli językowych przy pracy z danymi ilościowymi.
• Jak przygotować dane tabelaryczne aby były przyjazne do procesowania przez LLM – dobre praktyki.

Po warsztacie uczestnicy będą potrafili:
• Rozpoznawać i wyjaśniać zastosowania LLM w analizie danych, w tym generowanie insightów i eksplorację danych tabelarycznych.
• Rozumieć, dlaczego LLM popełniają błędy w prostych obliczeniach i jakie są typowe źródła halucynacji oraz błędów w AI.
• Sięgać po techniki ograniczania błędów i halucynacji w pracy z modelami językowymi (m.in. prompt engineering, RAG, łączenie LLM z narzędziami zewnętrznymi).
• Optymalizować skuteczność modeli językowych w analizie danych ilościowych, w tym stosować odpowiednie strategie podziału zadań i np. delegowania obliczeń.
• Przygotowywać i formatować dane tabelaryczne tak, aby były przyjazne dla LLM – zgodnie z dobrymi praktykami (czystość danych, standaryzacja nagłówków, uproszczone struktury).

• NotebookLM - unikalne przewagi w porównaniu do innych modeli AI.
• Case study - skrócenie czasu onboardingu o 50-75% po wdrożeniu NotebookLM.
• Interfejs i funkcje NotebookLM - prezentacja.
• Warsztaty praktyczne:
  • tworzenie FAQ, testów i innych materiałów wdrożeniowych na podstawie własnej dokumentacji,
  • wykorzystanie NotebookLM jako interaktywnej wikipedii wiedzy firmowej,
• Bezpieczeństwo danych w NotebookLM.

Po warsztacie uczestnicy będą potrafili:
• Wgrać i przetwarzać własne dokumenty w NotebookLM.
• Budować mapy myśli i tworzyć fiszki na bazie materiałów.
• Generować FAQ, testy i inne materiały dla nowych pracowników w ciągu kilku minut.
• Błyskawicznie tworzyć materiały audio i wideo na podstawie dokumentów.
• Budować eksperta AI odpowiadającego na pytania w zakresie wiedzy firmowej.