Praktyczne zastosowanie AI w biznesie - Live online

Część 1: MODELE JĘZYKOWE

• Jak działa model językowy (LLM – uproszczona architektura)
• Halucynacje
• Jak AI „rozumie” tekst (tokeny, kontekst, probabilistyka)
• Przegląd modeli: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, LLaMA, Qwen
• Różnice między modelami: jakość vs koszt, kontekst (długość), specjalizacje (kod, analiza, teksty)
• Kiedy który model wybrać?
• Wersje płatne vs darmowe – realne różnice
• Praca w przeglądarce vs API

Ćwiczenia:

porównanie odpowiedzi różnych modeli na ten sam prompt

identyfikacja „halucynacji”

Część 2: PROMPT ENGINEERING

• Fundamenty

Czym jest prompt i dlaczego decyduje o jakości wyniku

Jak AI interpretuje polecenia

Struktura dobrego promptu: kontekst, cel / instrukcja, format odpowiedzi, ton odpowiedzi, ograniczenia

• Techniki podstawowe

Prompty proste vs strukturalne

Prompty sekwencyjne (rozmowa jako proces)

Najczęstsze błędy

Wyszukiwanie

Praca z dokumentami

• Techniki zaawansowane

Chain of Thought (CoT)

zmuszanie AI do „myślenia krok po kroku”

zastosowanie w analizie, decyzjach, problemach biznesowych

Few-shot learning

uczenie modelu na przykładach

kiedy działa lepiej niż opis

Role Playing

nadawanie AI roli eksperta

Decomposition (rozbijanie problemu)

dzielenie złożonych zadań na etapy

Iteracyjne udoskonalanie

poprawianie wyników w kolejnych iteracjach

„feedback loop” z AI

• Ćwiczenia praktyczne:

poprawianie słabego promptu

budowa promptu krok po kroku

porównanie wyników (bez vs z technikami)

Część 3: AI W TWORZENIU TREŚCI I BIZNESIE

• Automatyzacja treści:

opisy produktów

kampanie marketingowe

social media

ogłoszenia o pracę

raporty i podsumowania

• Zastosowania biznesowe:

analiza rynku i trendów

generowanie pomysłów

optymalizacja procesów

przygotowanie ofert

• Promptowanie w praktyce:

Marketing:

treści sprzedażowe

storytelling

kampanie

HR:

komunikacja

ogłoszenia

onboarding

Spotkania biznesowe:

agenda

podsumowania

follow-up

Analiza:

porównania

raporty

decyzje strategiczne

Prezentacje:

budowa narracji

storytelling biznesowy

slajdy

• Ćwiczenia:

stworzenie kampanii marketingowej

analiza konkurencji

przygotowanie oferty

Część 4: AI W TŁUMACZENIACH I PRACY Z JĘZYKIEM

• Zakres:

który model do tłumaczeń

tłumaczenia vs lokalizacja

kontrola jakości tłumaczeń

tłumaczenia specjalistyczne

• Techniki:

few-shot dla stylu tłumaczeń

role: tłumacz specjalistyczny

• Ćwiczenia:

tłumaczenie tekstu branżowego

poprawa jakości tłumaczenia

dostosowanie stylu (formalny / marketingowy)

Część 5: AI + KOD

• Zakres:

Jak używać AI do pisania kodu: VBA, Python, SQL

Generowanie funkcji i makr

Debugowanie kodu

Wyjaśnianie istniejącego kodu (reverse engineering)

Refaktoryzacja kodu

• Techniki:

„Explain this code step by step”

„Rewrite this code to be more efficient”

„Find bugs in the code”

• Ćwiczenia:

stworzenie funkcji VBA z użyciem AI

poprawa błędnego kodu

tłumaczenie kodu na język biznesowy

Część 6: DOBRE PRAKTYKI I OGRANICZENIA

• Halucynacje modeli
• Weryfikacja informacji
• Dane wrażliwe / RODO
• Bezpieczeństwo
• Koszty korzystania z API
• Kiedy NIE używać AI