AI w pracy: jak realnie zwiększyć swoją produktywność

AI może przejąć część pracy i przyspieszyć realizację powtarzalnych zadań. Może też dołożyć pracy związanej z przygotowaniem instrukcji, kontrolą i poprawianiem wyników. To, który efekt przeważy, zależy w dużej mierze od właściwego podziału pracy między człowieka i AI.

W nagraniu Remigiusz Pruszczak przedstawia praktyczny sposób oceny, które etapy zadania można powierzyć modelowi i jaką kontrolę powinien zachować człowiek. Pokazuje również, kiedy potrzebna jest wspólna praca, a kiedy AI może jedynie wspierać decyzję podejmowaną przez człowieka.

Program sesji

AI a produktywność
Kiedy AI odciąża w pracy, a kiedy koszt instrukcji, kontroli i poprawek może przewyższyć korzyści.

Współpraca człowieka z AI jako kompetencja przyszłości
Co pokazuje raport EY Academy of Business „Diagnoza jest. Systemu nie ma” o znaczeniu tej kompetencji oraz o zasadach korzystania z AI w organizacjach.

Trzy sposoby pracy z AI
Model wykonuje etap, a człowiek sprawdza wynik; człowiek i AI pracują wspólnie; AI wspiera, a człowiek podejmuje decyzję.

Jak zdecydować, co powierzyć AI?
Najpierw: czy wolno użyć AI do danego zadania i danych. Następnie: czy wynik można sprawdzić, czy model ma potrzebny kontekst i jakie będą skutki niewykrytego błędu.

Od danych do rekomendacji: praktyczny przykład
Wniosek o wydłużenie terminu płatności pokazuje, jak zmienia się podział pracy na kolejnych etapach, od zestawienia danych po rekomendację dla zarządu.

Kiedy AI nie zwiększa produktywności
Sytuacje, w których nietrafny podział pracy dokłada weryfikacji i poprawek zamiast je ograniczać.

Od czego zacząć po obejrzeniu webinaru
Jedno powtarzalne zadanie, podział na etapy, zasady kontroli i przegląd po kilku powtórzeniach: co przejęło AI, co wymagało poprawek i czy jakość wyniku jest wystarczająca.

Dlaczego warto obejrzeć?

• Poznasz warunki, w których AI może zwiększać produktywność, oraz sytuacje, w których może ją obniżać.
• Poznasz trzy sposoby podziału pracy między człowieka i AI.
• Dowiesz się, jak oceniać poszczególne etapy zadania przed powierzeniem ich modelowi.
• Poznasz warunek dopuszczalności użycia AI oraz trzy kryteria: weryfikowalność, kompletność kontekstu i skutki niewykrytego błędu.
• Zobaczysz na praktycznym przykładzie, jak zastosować te kryteria od analizy danych po kontrolę rekomendacji.
• Dowiesz się, jak zacząć od jednego powtarzalnego zadania i ocenić efekty po kilku wykonaniach.

Dla kogo?

Webinar jest przeznaczony dla osób, które chcą świadomie wykorzystywać AI w codziennej pracy, w szczególności dla:

• menedżerów i liderów zespołów,
• analityków i osób pracujących z danymi,
• specjalistów wykorzystujących AI,
• osób odpowiedzialnych za wdrażanie AI w organizacji.

Prowadzący

Remigiusz Pruszczak – ekspert w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) i automatyzacji procesów biznesowych, praktyk transformacji cyfrowej z ponad 30-letnim doświadczeniem w branży finansowej.