Dzień 1
Panorama rewolucji AI (2 h)
- Czym jest sztuczna inteligencja i dlaczego zmienia sposób pracy.
- Generatywna AI – rewolucja w produktywności.
- Globalne trendy AI w produkcji i zarządzaniu jakością.
- Ekosystem rozwiązań AI dla biznesu.
- Porównanie narzędzi – które do jakich zadań.
- Case studies z zakładów produkcyjnych.
Fundamenty technologii AI (1 h)
- Jak działa duży model językowy (LLM).
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
- Porównanie ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, DeepSeek.
- Główne ograniczenia AI: halucynacje, niepełna wiedza, okno kontekstowe.
- Kiedy AI sprawdza się, a kiedy wymaga weryfikacji.
Podstawy inżynierii promptów (2 h)
- Czym jest prompt i dlaczego ma kluczowe znaczenie.
- Anatomia skutecznego prompta – instrukcja, kontekst, rola, format.
- Omówienie interfejsu ChatGPT, Copilot i Gemini.
- Ochrona prywatności – kontrolki danych i ustawienia.
- Najczęstsze błędy w promptowaniu.
- Techniki podstawowe:
- Zero-shot – prosta instrukcja.
- Few-shot – uczenie na przykładach.
- Persona – nadawanie roli eksperckiej.
- Formatowanie i strukturyzowanie outputu.
Warsztaty – podstawowe zastosowania (3 h)
- Przygotowanie raportów i komunikacji.
- Generowanie i edycja treści biznesowych.
- Wsparcie w tworzeniu instrukcji i standardów.
- Burze mózgów i wsparcie procesów decyzyjnych.
Dzień 2
Zaawansowana inżynieria promptów (3 h)
- Techniki zaawansowane dla złożonych problemów:
- Chain-of-Thought (łańcuch myśli) – rozumowanie krok po kroku.
- Tree-of-Thoughts (drzewo myśli) – wielowymiarowa analiza.
- Prompty refleksyjne – iteracyjne podnoszenie jakości.
- Prompty sokratejskie – głęboka analiza przyczyn.
- Zarządzanie długim kontekstem
- Praca z własnymi plikami i bazami wiedzy.
- Ćwiczenia: projektowanie zaawansowanych promptów.
Warsztaty – tworzenie asystentów AI (3,5 h)
- Definiowanie problemów do rozwiązania asystentami AI.
- Projektowanie i tworzenie asystentów dla zaawansowanych zastosowań:
- Raport 8D (8 Disciplines problem solving).
- Analiza danych z dashboardów i systemów.
- Root Cause Analysis.
- Dokumentacja CAPA.
- Analiza odchyleń jakościowych.
- Uczestnicy tworzą prototypy asystentów do swoich zastosowań.
- Testowanie i optymalizacja asystentów.
Bezpieczeństwo danych i RODO (1 h)
- Jak AI wykorzystuje nasze dane.
- Polityki prywatności dostawców systemów AI.
- Co można bezpiecznie wrzucać do AI.
- RODO w kontekście pracy z AI.
- AI Act i regulacje UE.
- Specyfika branż regulowanych.
- Prawo własności intelektualnej treści generowanych przez AI.
- Najlepsze praktyki bezpiecznego użycia AI.
Strategia wdrożenia i podsumowanie (0,5 h)
- Identyfikacja procesów do augmentacji i automatyzacji.
- Mapowanie „quick wins”.
- Budowanie odpowiednich postaw wobec technologii.
- Plan wdrożenia asystentów w organizacji.
- Podsumowanie i sesja Q&A.