Fundamenty projektu AI to praktyczny przewodnik po planowaniu i prowadzeniu inicjatyw AI i GenAI w organizacji. Od pierwszej oceny potencjału, przez przygotowanie PoC, aż po zarządzanie cyklem życia modeli — poznasz kroki, które pozwalają przejść od pomysłu do mierzalnych rezultatów. Kurs porządkuje pojęcia, pokazuje typowe wyzwania i wskazuje, jak łączyć potrzeby biznesu z możliwościami technologicznymi, uwzględniając koszty, role zespołu oraz wymogi prawne i etyczne.

Produkty gotowe czy rozwiązania na miarę

W świecie AI łatwo pomylić szybki zakup narzędzia z dobrze zaplanowanym projektem. Kurs pomaga rozróżnić gotowe produkty od rozwiązań tworzonych na zamówienie i świadomie zdecydować, które podejście jest właściwe dla danego celu. Omawia kryteria wyboru, takie jak dopasowanie do procesu, możliwość uzyskania przewagi oraz elastyczność rozwoju. Dzięki temu zobaczysz, kiedy sięgnąć po dostępne rozwiązania, a kiedy zaplanować własny projekt, który lepiej odpowie na specyficzne potrzeby organizacji.

Ocena potencjału i strategia wdrożenia

Ocena potencjału zaczyna się od diagnozy obszarów, w których AI może przynieść wymierne korzyści. Nauczysz się prowadzić warsztaty eksploracyjne, które porządkują pomysły i przekładają je na konkretne cele. Kolejny krok to zdefiniowanie strategii wdrożenia: zakresu, priorytetów, etapów oraz sposobu mierzenia efektów. Kurs pokazuje, jak budować spójną mapę działań, powiązaną z celami biznesowymi, aby inicjatywy AI nie traciły impetu i prowadziły do przewidywalnych, mierzalnych rezultatów.

Warsztaty wymagań i KPI

Solidne wymagania i sensowne KPI to podstawa powodzenia projektu. Dowiesz się, jak organizować warsztaty, w których interesariusze współtworzą opis potrzeb, ograniczeń i kryteriów sukcesu. Poznasz zestaw kluczowych aspektów, które warto uwzględnić przy definiowaniu wymagań oraz sposobów oceny postępów. Zrozumiesz, jak formułować cele PoC oraz jak projektować wskaźniki, które realnie potwierdzają wartość rozwiązania, a nie tylko mierzą aktywność zespołu.

Zwinność i cykl życia modeli

Projekty AI wymagają podejścia iteracyjnego. Kurs wyjaśnia cykl życia modelu i pokazuje, jak zastosować metody zwinne, by planować krótkie przyrosty, szybko uczyć się na danych i korygować kierunek. Dowiesz się, jak dzielić pracę na etapy, ustalać plan prac, synchronizować interesariuszy i unikać typowych pułapek zarządzania. Takie podejście pomaga ograniczać ryzyka, przejrzyście komunikować postępy i skutecznie dowozić wartość w kolejnych iteracjach.

Zespół, koszty i aspekty prawne

W centrum są ludzie, koszty i odpowiedzialność. Nauczysz się budować interdyscyplinarny zespół, jasno rozdzielać role i obowiązki oraz usprawniać współpracę między technologią a biznesem. Omówione zostaje planowanie projektu z uwzględnieniem trade‑offów oraz sposób oceny opłacalności: jakie koszty rozważyć i jak interpretować korzyści. Kurs akcentuje również kwestie prawne i etyczne, w tym regulacje unijne związane z AI, by prowadzić projekty w sposób bezpieczny i świadomy.