Sztuczna inteligencja przestała być tematem przyszłości – dziś realnie zmienia sposób, w jaki prowadzimy projekty. To szkolenie pokazuje, jak przejść od pojedynczych, przypadkowych prób z AI do świadomej, powtarzalnej praktyki projektowej: od zrozumienia, jak działają modele językowe, przez sprawną pracę w środowiskach takich jak Microsoft Copilot, Claude, ChatGPT i Gemini, aż po budowę własnych agentów AI wspierających konkretne zadania w cyklu życia projektu.
Program łączy niezbędne fundamenty z intensywną praktyką. Uczestnicy najpierw zbudują wspólny język i wiedzę dotyczącą działania AI – czym jest model językowy (LLM), na czym polega RAG, gdzie kończy się asystent, a zaczyna agent, dlaczego modele halucynują oraz jak zarządzać kontekstem i pamięcią. Następnie poznają najważniejsze środowiska pracy z AI i nauczą się dobierać właściwe narzędzie do zadania projektowego. Kulminacją szkolenia jest samodzielne zaprojektowanie i uruchomienie prostych agentów AI dla realnych scenariuszy projektowych.
Szkolenie jest przeznaczone dla kierowników projektów, liderów zespołów projektowych, członków biur projektów (PMO) oraz menedżerów odpowiedzialnych za realizację i nadzór nad projektami. Skierowane jest do osób, które chcą przejść od podstawowej, intuicyjnej pracy z AI do świadomego, ustandaryzowanego wykorzystania jej w prowadzeniu projektów – niezależnie od dotychczasowego doświadczenia z narzędziami AI.
- Zbudowanie poprawnego rozumienia działania AI i modeli językowych — bez zbędnej teorii, z naciskiem na praktyczne konsekwencje dla pracy projektowej.
- Praktyczne opanowanie najważniejszych środowisk AI – Microsoft Copilot, Claude, ChatGPT i Gemini – oraz umiejętność świadomego doboru narzędzia do zadania.
- Wykorzystanie AI na każdym etapie cyklu życia projektu – od inicjacji i planowania po realizację, monitorowanie i zamknięcie.
- Wypracowanie kompetencji w zakresie skutecznego promptowania, zarządzania kontekstem i weryfikacji wyników generowanych przez AI.
- Samodzielne zaprojektowanie i uruchomienie prostych agentów AI wspierających konkretne zadania projektowe.
- Wypracowanie standardów i dobrych praktyk pracy z AI w projektach, gotowych do wdrożenia w organizacji.
Uczestnicy wyjdą ze szkolenia z praktycznym warsztatem pracy z AI, który mogą zastosować już od następnego dnia we własnych projektach. Nauczą się nie tylko „rozmawiać” z modelami, ale rozumieć, kiedy można im ufać, jak ograniczać ryzyko halucynacji i jak dostarczać modelowi właściwy kontekst projektowy. Poznają mocne i słabe strony poszczególnych środowisk – od głęboko zintegrowanego z Microsoft 365 Copilota, przez Claude i ChatGPT, po Gemini. Przede wszystkim zaś zobaczą, jak zamienić powtarzalne zadania kierownika projektu – raportowanie, dokumentowanie, przygotowywanie planów i analiz – w działających agentów AI, co realnie skraca czas pracy i podnosi jej jakość.
Moduł 1: Wprowadzenie do AI – jak naprawdę działają modele językowe – Moduł buduje wspólny język i poprawne intuicje dotyczące działania AI, bez wchodzenia w matematykę uczenia maszynowego. Uczestnicy dowiedzą się, czym jest model językowy (LLM) i jak „myśli”, na czym polega RAG (wzbogacanie modelu o wiedzę z własnej dokumentacji projektowej i źródeł) oraz gdzie przebiega granica między asystentem a agentem AI. Omówimy zjawisko halucynacji – dlaczego modele „zmyślają” i jak temu przeciwdziałać, co ma kluczowe znaczenie przy pracy na danych projektowych. Wyjaśnimy też rolę kontekstu i pamięci w rozmowie z AI oraz istotną w praktyce różnicę między promptami a instrukcjami (trwałymi wytycznymi definiującymi zachowanie modelu), stanowiącą fundament dalszej pracy z agentami.
Moduł 2: Środowiska i modele AI w praktyce – Copilot, Claude, ChatGPT, Gemini – Praktyczny przegląd najważniejszych środowisk pracy z AI wraz z pokazaniem, jak realnie się w nich pracuje. Szczególny nacisk położymy na Microsoft Copilot jako narzędzie najgłębiej zintegrowane ze środowiskiem pracy kierownika projektu (Microsoft 365 – Word, Excel, Outlook, Teams, PowerPoint, Project), prezentując jego zastosowania w codziennych zadaniach projektowych. Zaprezentujemy i porównamy środowiska modeli LLM – Claude (m.in. praca z długim kontekstem, projekty i artefakty), ChatGPT oraz Gemini – omawiając ich mocne strony, ograniczenia i typowe scenariusze użycia. Uczestnicy nauczą się świadomie dobierać narzędzie do zadania, zamiast korzystać z jednego rozwiązania „na siłę”.
Moduł 3: AI w inicjacji i planowaniu projektu – Moduł pokazuje zastosowanie AI na wczesnych etapach projektu, gdzie jakość przygotowania decyduje o późniejszym powodzeniu. Uczestnicy zobaczą, jak wykorzystać AI do opracowania karty projektu i uzasadnienia biznesowego, analizy interesariuszy i planu komunikacji, a także do budowy zakresu i struktury podziału prac (WBS), wstępnego harmonogramu oraz rejestru ryzyk wraz z planami reakcji. Praca oparta jest na realistycznych przykładach i szablonach, z naciskiem na to, jak dostarczyć modelowi właściwy kontekst i jak rzetelnie zweryfikować wygenerowany rezultat.
Moduł 4: AI w realizacji, monitorowaniu i zamknięciu projektu – Moduł koncentruje się na codziennej pracy kierownika projektu w trakcie realizacji. Uczestnicy nauczą się wykorzystywać AI do prowadzenia dokumentacji decyzji, przygotowywania notatek i podsumowań ze spotkań, aktualizowania statusów zadań oraz komunikacji z zespołem i interesariuszami. Osobno omówimy raportowanie postępu, analizę odchyleń od planu, wczesne wykrywanie sygnałów ryzyka oraz przygotowanie dokumentacji zamknięcia projektu i wniosków z lekcji wyciągniętych (lessons learned).
Moduł 5: Budowa agentów AI w projektach – warsztat praktyczny – Kulminacyjny, w pełni praktyczny moduł, w którym uczestnicy samodzielnie projektują i uruchamiają prostych agentów AI. Przejdziemy przez kolejne warstwy budowy agenta: instrukcję (trwałe zdefiniowanie roli i zachowania), kontekst i wiedzę (RAG / dołączone dokumenty projektowe), narzędzia, wyzwalacze oraz pamięć. Pracę oprzemy na konkretnych, realnych przykładach – na przykład agent przygotowujący raport statusowy projektu na podstawie danych wejściowych, agent porządkujący i streszczający notatki ze spotkań projektowych, agent sprawdzający kompletność i spójność dokumentacji projektowej oraz agent wspierający identyfikację i aktualizację ryzyk. Każdy uczestnik wychodzi z co najmniej jednym działającym agentem, gotowym do dalszego rozwoju.
Moduł 6: Wdrożenie, standardy i dobre praktyki – Moduł zamykający, poświęcony przełożeniu nabytych umiejętności na trwałą praktykę zespołu projektowego i organizacji. Uczestnicy wypracują standardy pracy z AI – zasady promptowania, zarządzania kontekstem i danymi projektowymi, weryfikacji wyników oraz bezpiecznego korzystania z narzędzi. Omówimy, jak dzielić się wiedzą w zespole (biblioteki promptów, katalog agentów), jak identyfikować „quick wins” i budować roadmapę wdrożenia oraz jak zadbać o zgodność i odpowiedzialne korzystanie z AI.
Cena 
Cena za osobę
