AI dla liderów i zarządu
Portfel inicjatyw AI, priorytety, ROI liczone z pełnym kosztem zmiany w organizacji i decyzje: finansować, przeprojektować czy zatrzymać, na Waszych inicjatywach.
Szkolenie na żywo, in-company · 1 dzień
Zobacz programIn-company · na żywo
Wiedza o AI, która nie kończy się na demie
Szkolenia dla tych, którzy planują transformację AI, i dla tych, którzy ją wdrażają. Prowadzą je ludzie, którzy takie transformacje planowali i wdrażali.
AI już u Was jest
Wasz zespół już używa AI. Pytanie tylko, na jakich zasadach.
43%
incydentów bezpieczeństwa miało związek z AI używanym poza kontrolą IT. Rok wcześniej było ich o połowę mniej.
IBM, Cost of a Data Breach Report 2026 (602 organizacje, 17 branż)
Świadomie i bezpiecznie
- jasne zasady i governance
- dane firmy pod kontrolą
- mierzalna, policzalna wartość
- zespół wie, co mu wolno
Po cichu: shadow AI
- prywatne konta ChatGPT / Codex
- firmowy kod i dokumenty wklejane na zewnątrz
- zero kontroli, audytu i śladu
Ponad dwie trzecie organizacji, które miały naruszenie, nie miało procesów ograniczających shadow AI.
IBM, Cost of a Data Breach Report 2026
Oferta
Dla tych, którzy decydują, i dla tych, którzy budują
Programy zaprojektowane pod różne grupy docelowe. Każdy z nich poprzedzamy rozmową, żeby dostosować go do faktycznych potrzeb Waszej organizacji.
AI dla inżynierów i zespołów produktowych
Od zasady działania modeli po wdrożenie, m.in. AI-assisted coding, architektura systemów agentowych (tool calling, MCP, systemy wieloagentowe), RAG na danych firmy oraz kryteria oceny jakości, kosztu i ryzyka.
Szkolenie na żywo, in-company · 2 dni
Zobacz programAI w zespole inżynierskim
Co Engineering Manager ma zmienić w pracy zespołu, gdy inżynierowie używają AI, a wynik się nie poprawia: standardy pracy, rozwój ludzi, miary efektu i wąskie gardła.
Szkolenie na żywo, in-company · 6 h + przerwy
Zobacz programProdukcyjne AI dla inżynierów
Utrzymanie systemów AI na produkcji, m.in. pomiar jakości i wykrywanie jej spadków, zabezpieczenia, przewidywalny koszt i czas odpowiedzi przy realnym obciążeniu.
Szkolenie na żywo, in-company
WkrótceMapa kompetencji
AI to nie jedna kompetencja
Rozkłada się na pięć warstw organizacji, od infrastruktury po zarząd, i cztery etapy: od danych, przez informację i wiedzę, po decyzje. Te warstwy są od siebie zależne. Zespół może zbudować działający system agentowy, ale o jego finansowaniu decyduje zarząd, patrząc na to, czego z poziomu zespołu nie widać: koszt zmiany procesów, ryzyko regulacyjne i inne inicjatywy walczące o ten sam budżet.
Filtruj wg szkolenia:
DaneInformacjaWiedzaDecyzje
L5Strategia / WartośćZarząd, Liderzy
L4Procesy / OrganizacjaLiderzy / Eksperci
L3Governance / ComplianceLiderzy / Eksperci
L2agentic AI / LLM / NarzędziaLiderzy / Eksperci
L1Infrastruktura / DaneEksperci
Przygotowanie do szkolenia
Każde szkolenie dostosowujemy do Waszej organizacji
Program dopasowujemy do Waszych procesów, struktury organizacyjnej i poziomu uczestników. Moduły w razie potrzeby rozszerzamy.
- 1
Rozmowa
Poznajemy Wasze procesy, stack, poziom zespołu i realne przypadki.
- 2
Diagnoza
Mapa kompetencji: gdzie jesteście i od czego zacząć.
- 3
Dostosowany program
Dostrajamy moduły i akcenty pod Waszą specyfikę.
- 4
Szkolenie
Na żywo, na Waszych przypadkach, z dokumentem do użycia.
AI dla liderów i zarządu
Inwestycje w AI oparte na policzonym ROI i założeniach, które można sprawdzić w pilotażu, nie na optymizmie.
W programie
- Portfel inicjatyw: wartość × wykonalność, priorytety
- Modele ROI: od pilota do skali
- Decyzje finansuj, przeprojektuj albo zatrzymaj na Waszych inicjatywach
- Nadzór zarządczy: kryteria, ryzyko i AI Act
Wyjdziecie z odpowiedzią na:
- Które inicjatywy AI finansować, które przeprojektować, a które zatrzymać, i na jakiej podstawie?
- Jak oszacować ROI inicjatywy AI, zanim zaangażujecie budżet?
- Jak zapewnić nadzór nad AI i ryzykiem na poziomie zarządu?
Efekt szkolenia
Roadmapa portfela AI
Priorytety, decyzja dla każdej inicjatywy i business case w jednym dokumencie, gotowy do przedstawienia zarządowi.
Decyzje
FINANSUJPRZEPROJEKTUJZATRZYMAJ
Kryteria
wartość × wykonalnośćROIryzyko
Formuła
Szkolenie na żywo, in-company
Czas
1 dzień
Grupa
Wasz zespół
Wycena
po zakresie
AI dla inżynierów i zespołów produktowych
Od doraźnego używania AI do świadomego budowania z LLM.
W programie
- Jak działają modele i gdzie leży granica ich użycia
- Praca z kontekstem: jak dojść do powtarzalnego wyniku
- AI-assisted coding: pułapki, review, estymacje
- Architektura agentów: narzędzia, pamięć, MCP, systemy wieloagentowe
- Dane firmy: RAG, uprawnienia, dane wrażliwe
- Jakość, koszt i ryzyko oraz co musi być gotowe przed produkcją
Wyjdziecie z odpowiedzią na:
- Jak działa model, którego używamy, i gdzie leży granica jego zastosowania?
- Co AI-assisted coding realnie zmienia w kodzie, w review i w planowaniu pracy?
- Kiedy sięgać po RAG albo agenta, a kiedy to zły pomysł?
Efekt szkolenia
Kryteria oceny rozwiązań AI
Pytania i progi, którymi oceniacie własne pomysły oraz oferty dostawców: kiedy LLM, kiedy agent, kiedy RAG i czego wymagać.
Zakres
pętla agentatool callingMCPmulti-agentAI-assisted codingRAG
Kryteria oceny
jakośćkosztryzykobuild vs buy
Formuła
Szkolenie na żywo, in-company
Czas
2 dni
Grupa
Wasz zespół
Wycena
po zakresie
AI w zespole inżynierskim
Od mierzenia aktywności zespołu do mierzenia efektu dla odbiorcy.
W programie
- Na jakim etapie adopcji AI jest zespół i co z tego wynika dla lidera
- Standardy pracy i wsparcie, bez którego nie da się ich utrzymać
- Diagnoza i wsparcie, gdy inżynier nie sięga po AI albo mu nie ufa
- Miary efektu, jakości i kosztu zamiast liczby PR
- Wąskie gardła dostarczania i uzgodnienie priorytetu z Product Managerem
- Co zmienić w zespole po szkoleniu i kiedy sprawdzić, czy zadziałało
Wyjdziecie z odpowiedzią na:
- Jak ustalić wyższe oczekiwania, dając zespołowi warunki do ich realizacji?
- Jak poprowadzić zmianę, gdy inżynierowie różnią się umiejętnościami i zaufaniem do AI?
- Jak ocenić efekt AI bez sprowadzania pracy inżyniera do liczby PR?
Efekt szkolenia
Karta Eksperymentu SDLC
Diagnoza zespołu, uzgodnione zasady pracy, wsparcie dla ludzi, miary efektu i jedna zmiana do wprowadzenia, zbierane w jednym dokumencie przez cały program.
Formuła
Szkolenie na żywo, in-company
Czas
6 h + przerwy
Grupa
Wasz zespół
Wycena
po zakresie
Kto prowadzi
Od decyzji zarządu po kod na produkcji
Każdy z tych etapów prowadzi ktoś, kto sam przez niego przeszedł. Cztery perspektywy w jednym zespole.
- Decyzje zarządu
- Dane i strategia
- Architektura
- Kod na produkcji
dr inż. Kamil Żbikowski
AI/ML, data science, systemy produkcyjne
Architektura + kod na produkcjiCEO Processifier i adiunkt Politechniki Warszawskiej. Doświadczenie jako Data Science Manager w mBanku oraz CTO w inhire.io. Łączy praktykę biznesową z głęboką wiedzą techniczną i naukową w obszarze AI i machine learningu.
dr hab. inż. Piotr Gawrysiak, prof. PW
AI, dane, strategia technologiczna
Dane i strategiaProfesor Politechniki Warszawskiej, z doświadczeniem jako Chief Data Scientist mBanku oraz współzałożyciel Polidea (przejętej przez Snowflake). Łączy perspektywę akademicką, technologiczną i biznesową.
Tomasz Romanowski
AI engineering, data science, product development
Architektura + kod na produkcjiWspółzałożyciel i CTO Processifier. Ponad dziesięć lat w data science w dużych organizacjach, w ostatnich latach przy systemach agentowych i produkcyjnych wdrożeniach modeli językowych. Wykłada na studiach podyplomowych Big Data na Politechnice Warszawskiej.
dr Radosław Lipiński
Transformacja, operating model, wartość i sourcing
Decyzje zarząduPonad 20 lat doświadczenia w Roche, Citi i Samsung w prowadzeniu transformacji technologicznych i organizacyjnych, projektowaniu modeli operacyjnych, governance i współpracy z dostawcami. Łączy perspektywę executive, transformacyjną, akademicką i coachingową.
Zespół z doświadczeniem zdobywanym między innymi w:
RocheCitiSamsungmBankPolitechnika Warszawska
Kontakt
Zacznij od mini-diagnozy
Napisz, kto będzie na sali i co chcecie osiągnąć. Wrócimy z krótką diagnozą Waszej organizacji na mapie kompetencji: gdzie jesteście dziś i od których pól warto zacząć.
- odpowiadamy w 2 dni robocze
- programy in-company dopasowujemy do Waszych procesów