PRZEDMIOT | LICZBA GODZIN | ZAGADNIENIA |
Wprowadzenie do SI dla menedżerów | 28 | Omówienie podstawowych pojęć związanych ze sztuczną inteligencją oraz jej zastosowań w zarządzaniu. Uczestnicy poznają możliwości i ograniczenia SI z perspektywy decydenta biznesowego. |
Myślenie statystyczne, analiza danych i metryki biznesowe | 16 | Praktyczne podejście do analizy danych: interpretacja statystyk, dobór wskaźników KPI i analiza efektywności działań z wykorzystaniem danych liczbowych. |
Prawo, etyka i cyberbezpieczeństwo danych (RODO, AI Act) | 8 | Regulacje dotyczące przetwarzania danych i wdrażania AI (RODO, AI Act), zagadnienia etyki oraz bezpieczeństwa informacji w kontekście organizacji. |
Narzędzia GenAI i prompt engineering w praktyce | 24 | Praktyczna praca z narzędziami generatywnej AI (np. ChatGPT, Claude, Gemini) oraz tworzenie efektywnych promptów do automatyzacji, analizy i tworzenia treści. |
Wsparcie SI w optymalizacji procesów biznesowych | 8 | Od process-miningu po RPA + AI: mapowanie procesów, identyfikacja wąskich gardeł i szybkie prototypowanie automatyzacji. Case studies z cyfrowymi bliźniakami i symulacjami efektów. |
SI w Design Thinking | 16 | Integracja narzędzi AI na każdym etapie Design Thinking. Generowanie person, synteza insightów, prototypowanie konwersacyjnych interfejsów. Ćwiczenia na realnych briefach z udziałem chat-asystentów. |
Wizualizacja danych z użyciem SI | 12 | Przekształcanie złożonych zbiorów danych w narrację wizualną i tekstową. Praca z narzędziami i wsparcie SI w tworzeniu wizualizacji i prezentacji danych. |
Strategia SI i transformacja cyfrowa organizacji | 8 | Tworzenie strategii wdrażania AI w organizacji, zarządzanie zmianą i rozwój kompetencji cyfrowych zespołów. |
Narzędzia SI i no-code w codziennej pracy menadżerskiej | 20 | Przegląd ekosystemu no-/low-code i laboratoria budowania automatyzacji, raportów bez pisania kodu. Zastosowania generatywnej AI w tworzeniu treści, personalizacji komunikacji marketingowej, automatyzacji procesów rekrutacyjnych i analityce HR. |
Wsparcie SI w zarządzaniu projektami | 12 | Wykorzystanie modeli do prognozowania terminów, ryzyk i analizy scenariuszowej budżetów. Generatywni asystenci Scrum/Kanban (podsumowania sprintów, automatyczne notatki, alerty KPI). |
Analiza finansowa inwestycji w SI (CBA, TCO) | 8 | Modelowanie opłacalności z uwzględnieniem wprowadzania AI w tym kosztów treningu modeli, licencji API i energii. Symulacje Monte Carlo, dynamiczny NPV i integracja metryk ESG w analizie ROI. |
Agenty AI i systemy wieloagentowe w praktyce | 16 | Praca z autonomicznymi agentami AI, ich zastosowaniem w podejmowaniu decyzji, optymalizacją i automatyzacją działań. |
Zrównoważony rozwój a nowoczesne technologie | 12 | Zastosowanie AI i technologii cyfrowych w działaniach prośrodowiskowych i zgodnych z ideą ESG; wpływ SI na zrównoważony rozwój organizacji. |
RAZEM: | 188 |