AI w firmie – Od pomysłu do bezpiecznego wdrożenia

Szkolenie jest przeznaczone dla:

• właścicieli firm i członków zarządu,
• dyrektorów i menedżerów odpowiedzialnych za procesy biznesowe,
• liderów transformacji cyfrowej i programów AI,
• właścicieli produktów i projektów,
• przedstawicieli działów IT, bezpieczeństwa, compliance, prawnych i HR współpracujących przy wdrożeniach AI,
• osób odpowiedzialnych za innowacje, automatyzację i doskonalenie procesów,
• wewnętrznych ambasadorów AI i osób przygotowujących pilotaż tej technologii.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla zespołów interdyscyplinarnych, w których uczestniczą zarówno właściciele potrzeb biznesowych, jak i osoby odpowiedzialne za technologię, dane, bezpieczeństwo lub rozwój pracowników.

Korzyści dla organizacji

1. Lepszy wybór inicjatyw AI – organizacja skoncentruje się na problemach o największej wartości, zamiast wdrażać narzędzia bez jasno określonego celu.
2. Szybsze przejście od pomysłu do pilotażu – uczestnicy poznają uporządkowany proces przygotowania eksperymentu, zakresu, właścicieli i kryteriów sukcesu.
3. Ograniczenie ryzyka – projekt od początku uwzględni jakość danych, prywatność, bezpieczeństwo, zgodność, prawa autorskie i nadzór człowieka.
4. Mierzalny efekt biznesowy – organizacja określi stan wyjściowy oraz wskaźniki czasu, jakości, kosztu, przychodu, ryzyka lub satysfakcji użytkownika.
5. Większa adopcja wśród pracowników – wdrożenie zostanie powiązane z rzeczywistym sposobem pracy, kompetencjami i komunikacją zmiany.
6. Świadomy wybór modelu rozwiązania – uczestnicy rozróżnią sytuacje wymagające asystenta, agenta, automatyzacji, integracji z firmową wiedzą lub tradycyjnego systemu informatycznego.
7. Spójne zasady korzystania z AI – firma będzie mogła określić role, uprawnienia, punkty kontrolne i odpowiedzialność za wyniki.

Korzyści dla uczestnika

Po ukończeniu szkolenia uczestnik:

• zidentyfikuje procesy i zadania, w których AI może dostarczyć realną wartość,
• oceni przypadek użycia pod kątem wartości, wykonalności, danych, kosztu i ryzyka,
• zaprojektuje podział pracy pomiędzy człowieka, AI i istniejące systemy,
• określi kryteria jakości oraz punkty wymagające akceptacji człowieka,
• przygotuje kartę pilotażu z zakresem, właścicielem, harmonogramem i miernikami,
• rozpozna podstawowe ryzyka prawne, etyczne, organizacyjne i technologiczne,
• zaplanuje rozwój kompetencji i działania wspierające adopcję,
• stworzy praktyczny plan uruchomienia inicjatywy AI w ciągu 90 dni.

Dzień 1: Od potrzeby biznesowej do projektu rozwiązania

1. AI w firmie – aktualny krajobraz możliwości

• Od generowania treści do systemów wykonujących wieloetapowe zadania.
• Asystenci, deep research, praca z firmową wiedzą, automatyzacje i agenci AI.
• Modele ogólnego przeznaczenia, rozwiązania firmowe i narzędzia wyspecjalizowane.
• Wersje konsumenckie, komercyjne i korporacyjne – różnice w funkcjach, administracji i ochronie danych.
• Kiedy AI jest właściwym rozwiązaniem, a kiedy problem wymaga zmiany procesu, lepszych danych lub klasycznego systemu.

2. Od listy pomysłów do wartościowego przypadku użycia

• Poszukiwanie zastosowań w procesach, a nie tylko w pojedynczych zadaniach.
• Najczęstsze kierunki wartości: czas, koszt, jakość, przychód, ryzyko i doświadczenie klienta lub pracownika.
• Identyfikacja wąskich gardeł, pracy ręcznej, opóźnień i decyzji opartych na rozproszonych informacjach.
• Opis problemu przed wyborem narzędzia.
• Warsztat: mapa możliwości AI w wybranym obszarze organizacji.

3. Priorytetyzacja inicjatyw AI

• Ocena wartości biznesowej i liczby użytkowników.
• Wykonalność: dostępność danych, powtarzalność procesu, integracje i kompetencje.
• Ryzyko błędu, wpływ na klienta, pracownika i organizację.
• Koszt rozwiązania oraz koszt jego utrzymania i nadzoru.
• Macierz wartość–wykonalność–ryzyko.
• Warsztat: wybór przypadku użycia do pilotażu.

4. Projektowanie procesu człowiek–AI

• Rozpisanie obecnego procesu i oczekiwanego rezultatu.
• Co wykonuje człowiek, co AI, a co istniejący system.
• Kontekst, dane, narzędzia i uprawnienia potrzebne do wykonania zadania.
• Punkty przekazania pracy, kontroli i zatwierdzenia.
• Obsługa wyjątków, niepewności i sytuacji, w których AI powinna przerwać pracę.
• Warsztat: projekt przyszłego procesu z jasno określoną odpowiedzialnością.

5. Dane i wiedza firmowa jako paliwo dla AI

• Dane publiczne, wewnętrzne, poufne, osobowe i objęte dodatkowymi ograniczeniami.
• Jakość, aktualność, kompletność i właścicielstwo danych.
• Praca z dokumentami, repozytoriami wiedzy i aplikacjami firmowymi.
• Dostęp do wiedzy na żądanie a synchronizacja danych i trwały kontekst.
• Minimalizacja danych i zasada najmniejszych uprawnień.
• Warsztat: mapa źródeł i ograniczeń danych dla wybranego przypadku użycia.

6. Bezpieczeństwo, zgodność i odpowiedzialność od początku projektu

• AI literacy i obowiązki organizacji związane ze świadomym korzystaniem z AI.
• Role organizacji oraz podstawowe znaczenie AI Act dla projektów biznesowych.
• Prywatność, dane osobowe, tajemnica przedsiębiorstwa i prawa autorskie.
• Ryzyko halucynacji, uprzedzeń, manipulacji treścią i nadmiernego zaufania do automatyzacji.
• Human oversight: kiedy i w jaki sposób człowiek powinien nadzorować wynik lub działanie.
• Rejestr ryzyk i działania ograniczające ryzyko.

Dzień 2: Od projektu do kontrolowanego pilotażu

7. Projekt pilotażu AI

• Cel pilotażu i hipoteza wartości biznesowej.
• Minimalny zakres pozwalający sprawdzić najważniejsze założenia.
• Grupa użytkowników, właściciel biznesowy i osoby wspierające.
• Dane wejściowe, oczekiwane rezultaty i kryteria akceptacji.
• Harmonogram, punkty decyzyjne i warunki przerwania eksperymentu.
• Warsztat: karta pilotażu wybranego przypadku użycia.

8. Pomiar jakości, efektywności i wartości

• Ustalenie stanu wyjściowego przed uruchomieniem pilotażu.
• Mierniki czasu, kosztu, jakości, błędów, satysfakcji, adopcji i wpływu biznesowego.
• Ocena wyników AI: poprawność, kompletność, zgodność z instrukcją, użyteczność i bezpieczeństwo.
• Testowanie na przypadkach typowych, trudnych i nietypowych.
• Koszt wykonania zadania a całkowity koszt procesu, integracji i nadzoru.
• Warsztat: scorecard pilotażu i zasady podejmowania decyzji po jego zakończeniu.

9. Wybór narzędzia i modelu dostarczania rozwiązania

• Narzędzie gotowe, własny asystent, agent, automatyzacja czy dedykowana aplikacja.
• Konta indywidualne, firmowe i korporacyjne – konsekwencje dla zarządzania i danych.
• Kryteria oceny dostawcy: funkcjonalność, bezpieczeństwo, administracja, integracje, koszty i możliwość rezygnacji.
• Test porównawczy oparty na realnym zadaniu zamiast ogólnych rankingów modeli.
• Ryzyko uzależnienia od dostawcy i częstych zmian funkcji.
• Warsztat: karta oceny rozwiązania i dostawcy.

10. Governance i model operacyjny AI

• Role: sponsor, właściciel biznesowy, właściciel procesu, IT, bezpieczeństwo, prawnik, HR i użytkownik.
• Zasady zatwierdzania narzędzi i przypadków użycia.
• Poziomy ryzyka i zakres wymaganej kontroli.
• Dokumentowanie instrukcji, źródeł, wersji, wyników i incydentów.
• Monitorowanie jakości po wdrożeniu oraz reagowanie na zmiany modeli i narzędzi.
• Minimalny zestaw zasad wystarczający do uruchomienia bezpiecznego pilotażu.

11. Adopcja, kompetencje i zarządzanie zmianą

• Dlaczego dostęp do narzędzia nie oznacza jego skutecznego wykorzystania.
• Segmentacja użytkowników według roli, potrzeb i poziomu ryzyka.
• Rozwój AI literacy, nauka przez przypadki użycia i sieć wewnętrznych ambasadorów.
• Komunikowanie celu wdrożenia oraz wpływu AI na zadania i odpowiedzialność pracowników.
• Wsparcie użytkowników, zbieranie informacji zwrotnej i dzielenie się dobrymi praktykami.
• Mierzenie adopcji i wykorzystywania rozwiązania w rzeczywistej pracy.

12. Skalowanie i plan działania na 90 dni

• Analiza wyników pilotażu: kontynuować, zmienić, zatrzymać czy skalować.
• Warunki przejścia od eksperymentu do rozwiązania produkcyjnego.
• Plan kolejnych integracji, zabezpieczeń, kompetencji i właścicielstwa.
• Portfel inicjatyw AI i zarządzanie zależnościami.
• Warsztat końcowy: plan 30–60–90 dni dla wybranego wdrożenia.
• Prezentacja projektów uczestników, feedback i rekomendacje dalszych działań.

Szkolenie nie wymaga wiedzy programistycznej ani doświadczenia w budowaniu systemów AI. Pomocna będzie znajomość co najmniej jednego procesu, problemu lub obszaru biznesowego, który uczestnik chciałby usprawnić.

Przed szkoleniem uczestnik może przygotować krótki opis wybranego procesu oraz przykładowe, odpowiednio zanonimizowane materiały. Nie należy przynosić danych osobowych, informacji poufnych ani dokumentów, których wykorzystanie nie zostało zatwierdzone przez organizację.

1. Wprowadzenia merytoryczne i demonstracje aktualnych możliwości AI.
2. Studia przypadków wdrożeń i nieudanych eksperymentów.
3. Warsztaty indywidualne i zespołowe.
4. Mapę przypadków użycia i macierz ich priorytetyzacji.
5. Szablon procesu człowiek–AI i rejestru ryzyk.
6. Kartę pilotażu oraz zestaw mierników sukcesu.
7. Kartę oceny rozwiązania i dostawcy.
8. Szablon planu działania na 90 dni.
9. Sesję pytań, odpowiedzi i feedback do projektów uczestników.

Czas trwania: 2 dni, 14 godzin.

• Szkolenie: polski.
• Materiały i interfejsy wybranych narzędzi mogą być prezentowane w języku polskim lub angielskim.