Szkolenie zamknięte – Strategiczne wdrażanie Generatywnej Sztucznej Inteligencji w organizacji

Opis

Ekonomia, ryzyko prawne, Agentic AI i przewaga konkurencyjna.

W dobie transformacji cyfrowej Generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI) przestaje być jedynie technologicznym buzzwordem, a staje się kluczowym elementem strategii biznesowej i przewagi konkurencyjnej.

To szkolenie zostało stworzone z myślą o kadrach zarządzających, liderach transformacji cyfrowej i ekspertach, którzy chcą nie tylko zrozumieć mechanizmy działania AI, ale przede wszystkim strategicznie je wdrożyć i wykorzystać w praktyce.

CELE SZKOLENIA

Celem szkolenia jest wyposażenie kadry zarządzającej oraz liderów transformacji cyfrowej w kompleksową wiedzę niezbędną do strategicznego wdrażania Generatywnej Sztucznej Inteligencji. Uczestnicy zrozumieją mechanizmy ekonomiczne stojące za rewolucją AI, nauczą się zarządzać ryzykiem prawnym i technologicznym, a także poznają metodyki projektowania procesów biznesowych opartych na autonomicznych agentach i modelach suwerennych. Szkolenie przesuwa punkt ciężkości z fascynacji technologią na inżynierię wartości i budowanie przewagi konkurencyjnej.

 

ADRESACI

 

• Kadra zarządzająca wyższego szczebla (C-Level: CEO, COO, CFO, CIO).
• Dyrektorzy ds. strategii, innowacji i rozwoju biznesu.
• Managerowie działów prawnych i Compliance (CRO).
• Liderzy zespołów HR oraz szefowie działów operacyjnych.
• Architekci systemów IT i właściciele produktów cyfrowych.

 

KORZYŚCI Z UDZIAŁU W SZKOLENIU

 

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zidentyfikować obszary biznesowe, w których spadek kosztu predykcji przyniesie największe ROI.
• Zastosować framework CO-STAR do standaryzacji komunikacji z modelami LLM w firmie.
• Odróżnić bezpieczne architektury wdrożeniowe (RAG) od ryzykownych (Shadow AI).
• Przygotować organizację do wymogów EU AI Act, w tym identyfikacji systemów wysokiego ryzyka.
• Zaprojektować mapę drogową wdrożenia AI, unikając pułapki „Pilot Purgatory”.
• Wdrożyć model kompetencyjny „AI-Augmented Worker” oparty na osądzie ewaluacyjnym.

Rozwijane Kompetencje

• Strategiczne zarządzanie technologią: Rozumienie ekonomii predykcji i cyklu życia projektów AI.
• Prompt Engineering (Hard Skill): Precyzyjne programowanie modeli językiem naturalnym.
• Zarządzanie ryzykiem i Compliance: Znajomość regulacji EU AI Act i zasad ochrony danych/własności intelektualnej.
• Architektura procesów: Projektowanie przepływów pracy dla Agentic AI.
• Przywództwo w zmianie: Zarządzanie transformacją kapitału ludzkiego i adaptacją technologiczną.

 

PROGRAM SZKOLENIA

 

MODUŁ 1: Ekonomia Predykcji – Nowa teoria wartości w biznesie

• GenAI jako maszyna predykcyjna:
• Zrozumienie modeli LLM jako silników statystycznych, a nie „myślących” maszyn.
• Implikacje spadku kosztu predykcji dla struktury kosztów firmy.
• Przejście od determinizmu IT do probabilistyki AI (zarządzanie wariancją).
• Prawo Komplementarności:
• Wzrost wartości ludzkiego osądu (Human Judgment) w obliczu taniej predykcji.
• Nowe role menedżerskie: nadawanie intencji, kuratorstwo, odpowiedzialność etyczna.
• Faza „The Between Times”:
• Dlaczego nie widzimy jeszcze zysków w wynikach kwartalnych?
• Różnica między rozwiązaniami punktowymi a zmianami systemowymi.
• Specyfika polskiego rynku i zjawisko „Token Tax” (podatku od polszczyzny).

MODUŁ 2: Język Maszyny – Inżynieria Promptów jako kompetencja biznesowa

• Redukcja entropii w komunikacji:
• Problem luki intencji i koszt nieprecyzyjnych instrukcji.
• Traktowanie promptu jako kontraktu biznesowego i kodu.
• Framework CO-STAR w praktyce:
• Analiza elementów: Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response.
• Warsztat: Transformacja nieprecyzyjnych poleceń w ustrukturyzowane prompty biznesowe.
• Case study: Zastosowanie CO-STAR w sprzedaży, windykacji i zarządzaniu kryzysowym.
• Zaawansowane techniki rozumowania:
• Chain-of-Thought (CoT): Wymuszanie na modelu myślenia krok po kroku.
• Tree-of-Thoughts (ToT): Planowanie scenariuszowe i rola „Adwokata Diabła”.
• Budowa firmowych Bibliotek Promptów dla powtarzalności procesów.

MODUŁ 3: Generatywne Multimedia – Prawo, bezpieczeństwo i marka

• Doktryny bezpieczeństwa prawnego:
• Model „Czystej Provenencji” (np. Adobe Firefly) vs. Model „Tarczy Prawnej” (np. OpenAI).
• Zrozumienie indemnifikacji i ryzyka naruszeń praw autorskich.
• Luka Własnościowa (The Ownership Gap):
• Status prawny utworów wygenerowanych przez AI.
• Kluczowa klauzula „No AI/ML Training” w kontraktach Enterprise.
• Przegląd narzędzi w kontekście komercyjnym:
• Midjourney (tryb Stealth) a bezpieczeństwo tajemnicy przedsiębiorstwa.
• Generowanie wideo i audio (Runway, HeyGen) – spójność marki a ryzyko deepfake.
• Macierz decyzyjna doboru narzędzi w zależności od poziomu ryzyka.

MODUŁ 4: Suwerenność Cyfrowa – Modele narodowe i Projekt PLLuM

• Ekonomia fleksji i Token Tax:
• Dlaczego modele globalne są droższe w obsłudze języka polskiego?
• Analiza wskaźnika „Fertility” i oszczędności dzięki polskim tokenizerom (Bielik v3).
• Ekosystem PLLuM i Konsorcjum HIVE:
• Rola NASK, COI i Cyfronetu w budowie infrastruktury narodowej.
• Zastosowanie modeli 7B, 70B i architektury MoE (Mixture of Experts) w administracji i biznesie.
• Strategia doboru modelu (Native Advantage):
• Kiedy stosować GPT-4, a kiedy polskie modele open-source?
• Przetwarzanie danych wrażliwych (PII), specyfika prawno-administracyjna i koszty skali.

MODUŁ 5: Architektura Wiedzy – RAG, Fine-tuning i zarządzanie danymi

• Strategie iniekcji wiedzy:
• RAG (Pamięć podręczna) vs. Fine-tuning (Pamięć mięśniowa) – różnice, wady i zalety.
• Podejście hybrydowe RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning).
• Ekonomia i bezpieczeństwo architektury:
• Pułapka „Context Bloat” – ukryte koszty operacyjne (OPEX) systemu RAG.
• Problem „Machine Unlearning” – dlaczego modeli nie da się wyczyścić z danych RODO.
• Rola Baz Wektorowych i Private Cloud w ochronie tajemnicy przedsiębiorstwa.
• Macierz decyzyjna: Kiedy RAG, a kiedy Fine-tuning?

MODUŁ 6: Agentic AI – Od Chatbota do Autonomicznego Pracownika

• Zmiana paradygmatu:
• Przejście od Generative AI do Agentic AI (Agentic Workflows).
• Dlaczego słaby model w pętli agentowej działa lepiej niż silny model zero-shot.
• Wzorce projektowe agentów:
• Reflection: Mechanizmy autokorekty i krytyki w procesach AI.
• Tool Use: Integracja modelu z systemami ERP, CRM i API zewnętrznymi.
• Automatyzacja Back-Office:
• Frameworki: Microsoft AutoGen vs. CrewAI.
• Case Study: Autonomiczna rekoncyliacja faktur i inteligentny łańcuch dostaw.
• Zarządzanie pętlami, latencją i nadzorem człowieka (Human-in-the-loop).

MODUŁ 7: Shadow AI – Zarządzanie ryzykiem nieautoryzowanych narzędzi

• Skala zjawiska BYOAI:
• Dlaczego pracownicy używają prywatnych narzędzi AI? (Bunt efektywności).
• Zagrożenia związane z SaaS Sprawl i wtyczkami do przeglądarek.
• Anatomia wycieku danych:
• Co tracimy? Kod źródłowy, dane R&D, dane osobowe klientów.
• Problem braku retencji danych na kontach prywatnych.
• Odzyskiwanie kontroli:
• Dlaczego blokady domenowe są nieskuteczne?
• Nowoczesne metody detekcji: CASB, DLP behawioralne i kontekstowe.
• Strategia „Safe Harbor” – budowa bezpiecznych bramek korporacyjnych AI.

MODUŁ 8: Compliance i Prawo – Wdrożenie EU AI Act w Polsce

• Kalendarz legislacyjny 2025-2026:
• Kluczowe daty graniczne dla polskich firm.
• Zakazy bezwzględne (Art. 5) i obowiązek AI Literacy (Art. 4).
• Systemy Wysokiego Ryzyka (High-Risk):
• Identyfikacja systemów HR, bankowych i scoringowych.
• Wyjątek dla systemów fraud detection.
• Obowiązki roli „Deployera” i procedura oceny skutków FRIA.
• Operacjonalizacja przepisów:
• Czerwone linie: Zakaz analizy emocji w miejscu pracy.
• Weryfikacja dostawców i nowe klauzule w umowach IT.

MODUŁ 9: Strategia Wdrożenia – Unikanie „Pilot Purgatory”

• Value Realization Gap:
• Dlaczego projekty utykają w fazie PoC? Bariera „Ostatniej Mili”.
• Koszty inżynierii niezawodności i obsługi wyjątków w skali produkcyjnej.
• Nowa architektura KPI:
• Odejście od metryk „oszczędności czasu” na rzecz „kosztu za wynik” i „wzrostu przychodu”.
• Krzywa J produktywności – zarządzanie spadkiem wydajności po wdrożeniu.
• Zasady skutecznej transformacji:
• Strategia „Latarni Morskich” (Lighthouse Strategy).
• Reguła 10-20-70: Algorytmy vs. Technologia vs. Ludzie/Procesy.
• Decyzja Buy vs. Build w kontekście krytyczności danych.

MODUŁ 10: AI-Augmented Worker – Nowy model kompetencji

• Transformacja roli pracownika:
• Przejście od Kreacji (Creation) do Kurateli (Curation).
• Zarządzanie „Cognitive Offloading” i rola „Redaktora Naczelnego” procesów.
• Kluczowa kompetencja: Osąd Ewaluacyjny (Evaluative Judgment):
• Weryfikacja faktograficzna, logiczna i zgodności z wartościami (Alignment).
• Nowa rola: „Process Exception Handler” (Zarządca Wyjątków Procesowych).
• Zarządzanie zmianą i Reskilling:
• Premia płacowa za umiejętności hybrydowe.
• Przełamywanie lęku przed zastąpieniem: Narracja Augmentacji a nie Substytucji.
• Partycypacyjne projektowanie agentów AI przez pracowników liniowych.

 

Program szkolenia stanowi prawnie chronioną własność intelektualną, a jego przetwarzanie, rozpowszechnianie lub korzystanie z niego bez wiedzy i zgody autora jest zabronione.

 

TRENER

Doświadczony ekspert w obszarze zarządzania, zakupów, logistyki, optymalizacji procesów oraz transformacji organizacyjnej, który od lat łączy podejście procesowe (LEAN) z nowoczesnymi technologiami, w tym Generatywną Sztuczną Inteligencją (AI) i automatyzacją pracy wiedzy.

Posiada ponad 12 lat doświadczenia w międzynarodowej korporacji branży motoryzacyjnej, gdzie pracował zarówno w środowisku małych i średnich przedsiębiorstw, jak i w złożonych strukturach korporacyjnych o globalnym zasięgu. Na co dzień wspierał organizacje w optymalizacji procesów end-to-end, zwiększaniu efektywności operacyjnej oraz budowaniu mierzalnej wartości biznesowej.

Jego unikalną specjalizacją jest łączenie klasycznych metod zarządzania procesami (LEAN, KAIZEN, 5S) z nowymi paradygmatami pracy opartymi na AI, w tym:

• automatyzacją procesów decyzyjnych,

• projektowaniem przepływów pracy dla Agentic AI,

• wykorzystaniem AI jako narzędzia wspierającego menedżerów i zespoły operacyjne („AI-Augmented Worker”),

• identyfikacją obszarów o najwyższym potencjale ROI wynikającym ze spadku kosztu predykcji.

Każdego dnia funkcjonuje w wielokulturowym środowisku biznesowym, współpracując z partnerami z całego świata, co wymaga doskonałego zrozumienia różnic kulturowych, kontekstu organizacyjnego oraz wysokich kompetencji komunikacyjnych. To doświadczenie bezpośrednio przekłada na prowadzone szkolenia – kładąc nacisk na praktyczne zastosowanie wiedzy, realne case studies i decyzje menedżerskie, a nie wyłącznie teorię.

Od 2017 roku Adrian dzieli się swoją wiedzą również jako wykładowca Uniwersytetu WSB Merito we Wrocławiu i Opolu, gdzie prowadzi zajęcia w systemie zaocznym, skutecznie łącząc praktykę biznesową z dydaktyką akademicką. Dzięki temu potrafi tłumaczyć złożone zagadnienia – takie jak Generatywna AI, automatyzacja, zarządzanie ryzykiem czy architektura procesów – w sposób zrozumiały i użyteczny dla kadry zarządzającej.

Jest autorem siedmiu książek o tematyce biznesowej, w których syntetyzuje doświadczenia zdobyte w korporacjach międzynarodowych z wiedzą akademicką, koncentrując się na praktycznych modelach decyzyjnych, efektywności operacyjnej i strategicznym zarządzaniu zmianą.

Główne obszary specjalizacji:

• Strategiczne zarządzanie i transformacja procesów

• Zakupy, zaopatrzenie i zarządzanie łańcuchem dostaw

• Logistyka, transport i spedycja

• LEAN, KAIZEN, 5S i doskonalenie procesów

• Automatyzacja procesów biznesowych

• Wdrażanie Generatywnej AI w organizacjach

• AI jako wsparcie decyzyjne dla menedżerów

• RFID i nowoczesne technologie operacyjne

Dzięki połączeniu doświadczenia korporacyjnego, kompetencji trenerskich i wiedzy o AI, Adrian pomaga organizacjom przechodzić od eksperymentów technologicznych do realnych, bezpiecznych i skalowalnych wdrożeń, które budują długofalową przewagę konkurencyjną.