Kurs AI Toolbox – ekosystem narzędzi AI, ich dobór i efektywne wykorzystanie

1. Ekosystem narzędzi AI – jak się w nim odnaleźć

• najważniejsze kategorie narzędzi AI,
• różnice między chatbotami, asystentami, generatorami i narzędziami specjalistycznymi,
• modele ogólnego zastosowania a rozwiązania dedykowane,
• bezpłatne i płatne wersje narzędzi,
• jak szybko ocenić, do czego dane narzędzie sprawdzi się najlepiej.

2. Przegląd najpopularniejszych narzędzi generatywnej AI

• ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Microsoft Copilot i inne rozwiązania,
• najważniejsze możliwości poszczególnych narzędzi,
• mocne strony i ograniczenia,
• różnice w sposobie pracy z tekstem, danymi, plikami i Internetem,
• kiedy warto korzystać z więcej niż jednego narzędzia.

3. Jak dobrać narzędzie AI do konkretnego zadania

• określanie celu przed wyborem rozwiązania,
• dobór AI do tworzenia tekstów i komunikacji,
• AI do analizy informacji i dokumentów,
• AI do pracy z danymi i arkuszami,
• AI do researchu i wyszukiwania informacji,
• AI do prezentacji, grafiki i materiałów wizualnych,
• AI do organizacji pracy i zwiększania produktywności.

4. AI do wyszukiwania i researchu

• klasyczne wyszukiwarki a wyszukiwarki wspierane przez AI,
• wyszukiwanie informacji z wykorzystaniem modeli AI,
• analiza i porównywanie źródeł,
• tworzenie podsumowań większej liczby informacji,
• weryfikacja odpowiedzi generowanych przez AI,
• ograniczanie ryzyka błędnych lub nieaktualnych informacji.

5. AI w pracy z dokumentami i treścią

• streszczanie dokumentów i raportów,
• wyszukiwanie informacji w dużych materiałach,
• porównywanie dokumentów,
• tworzenie nowych treści na podstawie istniejących materiałów,
• redagowanie, skracanie i upraszczanie tekstów,
• tłumaczenie i dostosowywanie treści do odbiorcy.

6. AI jako wsparcie codziennej pracy

• przygotowywanie wiadomości i odpowiedzi,
• tworzenie notatek, podsumowań i list zadań,
• przygotowywanie planów działania,
• generowanie pomysłów i wariantów rozwiązań,
• porządkowanie informacji,
• przygotowywanie materiałów na spotkania.

7. Prompting – jak skutecznie komunikować się z AI

• czym jest dobry prompt,
• określanie celu, kontekstu i oczekiwanego rezultatu,
• wskazywanie roli, odbiorcy i formatu odpowiedzi,
• doprecyzowywanie poleceń,
• praca iteracyjna z AI,
• poprawianie odpowiedzi zamiast rozpoczynania od początku.

8. Techniki promptowania zwiększające jakość odpowiedzi

• tworzenie promptów krok po kroku,
• wykorzystywanie przykładów,
• zadawanie AI dodatkowych kryteriów i ograniczeń,
• proszenie o kilka wariantów rozwiązania,
• porównywanie wyników z różnych narzędzi,
• budowanie własnych szablonów promptów.

9. Jedno narzędzie czy kilka? Budowanie własnego AI Toolbox

• dobór zestawu narzędzi do codziennej pracy,
• określanie głównego i pomocniczego narzędzia AI,
• łączenie możliwości różnych aplikacji,
• przekazywanie rezultatów pomiędzy narzędziami,
• unikanie dublowania funkcji i nadmiaru aplikacji,
• tworzenie prostego workflow AI dopasowanego do własnych zadań.

10. Multimodalne AI – tekst, obraz, głos i pliki

• praca z obrazami i zdjęciami,
• analiza dokumentów PDF i prezentacji,
• wykorzystanie głosu w pracy z AI,
• generowanie grafik i materiałów wizualnych,
• możliwości i ograniczenia modeli multimodalnych.

11. AI do automatyzacji i bardziej zaawansowanych zastosowań

• różnica między chatbotem, asystentem i agentem AI,
• automatyzowanie powtarzalnych czynności,
• AI współpracujące z innymi aplikacjami,
• podstawy agentów i automatyzacji opartych na AI,
• kiedy automatyzacja ma sens, a kiedy wystarczy zwykły chatbot.

12. Bezpieczeństwo i odpowiedzialne korzystanie z narzędzi AI

• jakie dane można przekazywać do AI,
• informacje poufne, dane osobowe i dane firmowe,
• różnice między kontami prywatnymi i rozwiązaniami biznesowymi,
• ryzyko halucynacji i błędnych odpowiedzi,
• zasada ograniczonego zaufania do wygenerowanych treści,
• dobre praktyki bezpiecznego korzystania z AI.

13. Jak oceniać nowe narzędzia AI

• czy nowe narzędzie rzeczywiście rozwiązuje problem,
• funkcjonalność a atrakcyjny marketing,
• jakość rezultatów i łatwość obsługi,
• możliwość integracji z obecnym środowiskiem pracy,
• bezpieczeństwo i model przetwarzania danych,
• koszt w stosunku do rzeczywistej wartości.

14. Efektywna praca z AI – dobre praktyki

• kiedy AI rzeczywiście oszczędza czas,
• zadania, których nie warto przekazywać AI,
• kontrolowanie jakości rezultatów,
• łączenie wiedzy człowieka z możliwościami AI,
• tworzenie własnych standardów pracy z narzędziami AI.

15. Budowa własnego AI Toolbox – podsumowanie

• mapa narzędzi dopasowana do najczęstszych zadań,
• wybór narzędzi podstawowych i uzupełniających,
• określenie zastosowań dla poszczególnych rozwiązań,
• przygotowanie własnego zestawu promptów i dobrych praktyk,
• plan dalszego rozwijania kompetencji AI.