Celem kursu jest wyposażenie Uczestników w wiedzę i narzędzia niezbędne do skutecznego wdrażania rozwiązań AI w firmach. Uczestnicy nauczą się planować projekty AI, dobierać odpowiednie technologie, zarządzać danymi, oceniać ryzyka i mierzyć efektywność wdrożeń.

To praktyczny i zorientowany na rezultaty kurs, który przygotuje Cię do:
• identyfikowania procesów i obszarów w firmie, które można wspomóc AI,
• skutecznego komunikowania potrzeb i wymagań technologicznych,
• współpracy z zespołami data science, IT i dostawcami zewnętrznymi,
• planowania oraz przeprowadzania testów i wdrożeń (MVP, PoC, skalowanie),
• zarządzania ryzykiem technologicznym, organizacyjnym i prawnym,
• mierzenia efektów oraz ciągłego doskonalenia rozwiązań AI.

Udział w kursie to nie tylko teoria – to przede wszystkim praktyczne kompetencje, które pozwolą Ci działać jako skuteczny lider lub koordynator wdrożeń AI w Twojej organizacji.

Uczestnicy nabędą umiejętności:

• nauczą się planować i prowadzić projekty wdrożeniowe AI:
– poznasz cały cykl życia projektu AI: od identyfikacji potrzeby, przez stworzenie MVP/PoC, aż po skalowanie rozwiązania w organizacji
– nauczysz się, jak stosować metodyki Agile do projektów opartych na danych
– dowiesz się, jak integrować AI z istniejącymi systemami i procesami biznesowymi
• zdobędą umiejętność analizy procesów i identyfikacji obszarów do automatyzacji:
– nauczysz się mapować procesy biznesowe z perspektywy potencjału automatyzacji i optymalizacji
– ocenisz, które procesy nadają się do zastosowania AI, a które wymagają zmiany lub przygotowania danych
– poznasz narzędzia do analizy procesów i oceny ich dojrzałości technologicznej
• nauczą się skutecznie współpracować z zespołami IT, data science i biznesowymi:
– dowiesz się, jak łączyć język biznesu z językiem technologii – aby unikać nieporozumień i przyspieszać wdrożenia
– zrozumiesz role i kompetencje potrzebne w zespole AI (Data Scientist, ML Engineer, Analityk, Architekt IT)
– będziesz umieć koordynować projekty interdyscyplinarne i zarządzać interesariuszami
• poznają metody oceny ryzyk technologicznych, operacyjnych i prawnych:
– nauczysz się identyfikować ryzyka związane z jakością danych, błędami modeli, brakiem akceptacji użytkowników końcowych czy niewłaściwym wdrożeniem
– zrozumiesz, jak ocenić zgodność projektów AI z przepisami (RODO, AI Act, kodeksy etyczne),
– otrzymasz narzędzia do oceny i minimalizacji ryzyk na etapie planowania i realizacji projektu
• zdobędą umiejętność tworzenia roadmap wdrożeniowych i strategii AI:
– nauczysz się projektować ścieżkę rozwoju AI w organizacji – od pierwszego projektu, przez skalowanie, aż po integrację AI z kulturą firmy
– opracujesz własną roadmapę AI dopasowaną do branży, wielkości firmy i zasobów
– dowiesz się, jak planować inwestycje w AI z myślą o długoterminowej efektywności i konkurencyjności
• nauczą się komunikować wartość AI w organizacji:
– dowiesz się, jak przekonywać zarząd, liderów i zespoły operacyjne do wdrażania AI
– poznasz sposoby na mierzenie i raportowanie efektów wdrożeń (KPI, ROI, wpływ na cele strategiczne)
– zrozumiesz, jak budować narrację wokół projektów AI, by wspierać zaangażowanie i minimalizować opór wobec zmian

• Liderzy innowacji, którzy chcą przekształcać organizację dzięki AI
• Project Managerowie i Product Ownerzy, odpowiedzialni za wdrożenia technologiczne
• Analitycy biznesowi i specjaliści IT chcący rozwijać się w obszarze AI
• Konsultanci i doradcy, którzy wspierają klientów w procesach transformacji cyfrowej
• Każdy, kto chce zrozumieć, jak działa AI w praktyce – i jak wdrożyć ją z głową

DZIEŃ I
Wprowadzenie do AI i analiza potrzeb biznesowych:
• Czym jest sztuczna inteligencja i jak działa (ML, NLP, CV, LLM itp.)
• Rola AI w nowoczesnym biznesie – przykłady zastosowań
• Mity i realia AI – co jest możliwe, a co nie?
• Jak zidentyfikować procesy i obszary w firmie do automatyzacji z pomocą AI
• Przegląd narzędzi AI dostępnych na rynku (komercyjne, open-source)
• Case study: Sukcesy i porażki wdrożeń AI w firmach

DZIEŃ II
Projektowanie i planowanie wdrożenia AI:
• Proces wdrożeniowy krok po kroku: od pomysłu do prototypu
• Metody zbierania i przygotowania danych
• Wybór odpowiedniego modelu i narzędzi (gotowe modele vs. budowanie od zera)
• Wymagania technologiczne i infrastruktura (lokalna, chmura, edge)
• Kwestie prawne i etyczne (RODO, odpowiedzialność, AI Act)
• Komunikacja wewnętrzna – jak tłumaczyć AI w firmie

DZIEŃ III
Realizacja wdrożenia i zarządzanie zmianą:
• Współpraca z zespołem IT / Data Science / dostawcami zewnętrznymi
• Zarządzanie projektem AI w metodyce Agile / SCRUM
• Tworzenie i testowanie MVP rozwiązania AI
• Sposoby mierzenia skuteczności i KPI wdrożenia
• Zarządzanie zmianą i adaptacja zespołów do AI

DZIEŃ IV
Utrzymanie, skalowanie i rozwój AI w firmie:
• Monitorowanie działania AI po wdrożeniu (drift, aktualizacja modeli)
• Wyzwania w utrzymaniu modeli AI (ML Ops, retraining, SLA)
• Strategia skalowania AI w firmie – jak rozwijać AI w organizacji
• Tworzenie kultury AI w firmie: edukacja, świadomość, odpowiedzialność
• Trendy i przyszłość AI – na co się przygotować?