Szkolenia branżowe

Farmacja, redakcje, kancelarie, biura rachunkowe, weterynarze, szkoły. Każda branża inna, lekcje wspólne.

Szkoliliśmy biura rachunkowe, kancelarie notarialne, redakcje, portale, urzędy, firmy farmaceutyczne, szkoły średnie i wyższe, gabinety weterynaryjne. Dzięki temu doświadczeniu widzimy różnice, ale widzimy też stałe potrzeby małych i średnich firm oraz korporacji (bo w takich też szkoliliśmy).

Jak przeprowadzimy szkolenie dla Twojej firmy? Nie sprzedajemy „AI dla wszystkich". Patrzymy na Twoją branżę: co ją wyróżnia, co jest regulowane, jakie są potrzeby, kto i czym jest najbardziej obciążony oraz jak najłatwiej zdjąć z ludzi zadania zabierające nawet tylko 15 minut. Bo jeśli uda się w paru miejscach zebrać po 15 minut, to nagle w skali dnia albo tygodnia jest realna ulga.

Co zyskasz po takim szkoleniu?

Przyspieszenie. Damy Wam lub razem zrobimy narzędzia do pracy. Zaczynamy od najłatwiejszych, żebyście używali ich już następnego dnia. Pokażemy Wam, jak możecie zrobić sobie skrypty, narzędzia do pracy na swoich komputerach. Przykład: prywatne oprogramowanie generowane w AI dla kancelarii notarialnej, które dla nich stworzyliśmy, skróciło tworzenie umowy sprzedaży lokalu z godziny do kilku minut.

Asystent, nie tylko narzędzie. Przeważnie jest niestety tak, że używacie AI w przeglądarce internetowej lub w appce telefonicznej. Wtedy ChatGPT albo Gemini w zasadzie nie pamiętają nic na Wasz temat i nie mogą skutecznie pomóc. Nie są asystentem, tylko najwyżej narzędziem. Pokażemy Wam, jak to zmienić, czyli jak możecie dać sztucznej inteligencji pamięć oraz znajomość waszej branży i waszych działań. Chodzi głównie o to, co warto zapisać, gdzie to trzymać i co podsuwać modelowi, żeby pamiętał.

Dane. Doradzamy też, jak powinny być gromadzone dane, jak je opisywać, jak spróbować zmienić dokumenty w firmie, żeby AI mogła skutecznie pomagać. Sztuczna inteligencja, nawet w formie chatbotów, daje znacznie wyższą jakość, jeśli pokażecie jej, jak wygląda dobry wynik. Czy wasza firma ma zgromadzone przykłady idealnych ofert? Wzorcowo jasnych umów? Skutecznych maili, które w przeszłości zadziałały? Jeśli AI pracuje na tej podstawie, to zaczyna działać prawie jak kolejna osoba w zespole, tylko znacznie tańsza i dostępna całą dobę. Ten mechanizm rozkładamy szerzej na Akceleratorze AI.

Skuteczne social media. W wielu firmach social media są na dobrym poziomie tylko wtedy, gdy jest osoba, która to lubi i robi. Jeśli tej osoby nie ma, to trzeba dać to komuś z zewnątrz. Najczęściej jednak małe i średnie firmy po prostu social mediów nie mają, nie prowadzą ich regularnie i na dobrym poziomie.

Odpowiedź: tamten weterynarz automatyzuje działania w social mediach. Model językowy wersjonuje gotowy materiał (artykuł, post na blogu, opis przypadku), pisze warianty pod różne platformy, sugeruje hashtagi i tytuły. Treść jest tak samo dobra, a czasu schodzi nawet dziesięć razy mniej.

To samo dla małej kancelarii, fizjoterapeuty, terapeuty, lekarza, każdej firmy, która walczy o klienta lokalnie i wie, że bez obecności w sieci dziś po prostu nie idzie. Bardzo podobne sygnały dostajemy od kancelarii prawnych i notarialnych: chcemy szybciej, lepiej, łatwiej publikować w socialach, musimy być aktywni, konkurencja jest duża.

Jesteśmy dziennikarzami (Marcin i Karol), mamy bardzo duże doświadczenie z treścią i mamy unikalne kompetencje do doradzania, jak prowadzić social media i jak wykorzystywać do tego AI. Startując od zera, bez reklam i profesjonalnej współpracy, każdy z nas notuje dziś ponad 800 tysięcy wyświetleń rocznie na LinkedIn, a z każdym miesiącem to rośnie. Mamy sprawdzone sposoby, co i jak się dobrze czyta na poszczególnych platformach. Pokażemy wam, jak użyć do tego AI oraz co zrobić, żeby potem wpisy nie wyglądały sztucznie i robotycznie.

Bezpieczeństwo. Pracowaliśmy z branżami silnie regulowanymi (farmacja, prawo, rachunkowość, medycyna), z mediami i edukacją, z administracją publiczną i z małymi gabinetami specjalistycznymi. Wiemy, jak pracuje się z danymi, informacjami poufnymi i wrażliwymi, i tak prowadzimy szkolenie. Większość firm nie wie, że nawet płatne konta nie dają wymaganej prawem kontroli nad informacjami, które wprowadzamy do ChatGPT, Gemini albo do Claude. Po szkoleniu spada ryzyko Shadow IT, czyli sytuacji, gdy ludzie używają prywatnych kont i prywatnych dostępów do przetwarzania firmowych danych w ryzykowny sposób.

Jakość i krytyczne myślenie. W wielu sytuacjach użycie AI chwilowo pomoże, a potem będzie jeszcze gorzej, ponieważ ludzie przestają myśleć krytycznie. Dlatego identyfikujemy zadania, których nie wolno oddać AI, oraz momenty, w których człowiek musi być czujny i rozumieć, dlaczego. Na szkoleniu uczymy odróżniać momenty, w których wolno użyć AI, od tych, w których człowiek musi być aktywny i podjąć niezależną decyzję. Więcej o tym ryzyku piszemy przy Bezpieczeństwie pracy z AI.

Wybrane przykłady z przeszłości

Te obserwacje mamy z realnej współpracy, nie z teorii. To pozwala nam widzieć wspólne cechy i problemy oraz łatwiej uczyć się kolejnych branż.

Firma farmaceutyczna, polski oddział, około 20 osób, z czego 2-3 osoby naprawdę dobrze ogarniają AI. Firma głównie używa Google Workspace.

Pokazywaliśmy im, jak tworzyć komunikację handlową: korespondencję do leadów i partnerów handlowych, materiały pomagające zdobywać rynek hurtowni farmaceutycznych oraz lekarzy i lekarek. Marketing produktowy i potrzeby handlowe. Pracowaliśmy na modelach Gemini: jakiego typu prompty dają najlepsze efekty, jak precyzyjny i jak szczegółowy musi być prompt.

Wniosek z tego szkolenia: im kto wyżej w strukturze, tym przeważnie lepiej promptuje. Osoby kierujące działami robią to najlepiej, bo naturalne jest dla nich delegowanie. Rozumieją, że dobre delegowanie to zejście na właściwy poziom szczegółowości. Nie za szczegółowo, bo wtedy de facto sam robisz robotę. Ale i nie za ogólnikowo, bo wtedy polecenie zostaje wykonane nieprecyzyjnie.

Ograniczenie techniczne: modelom językowym trzeba pomagać w pracy z arkuszami Google Sheets czy Excel. Jasno opisane arkusze, tabele, kolumny i rzędy, jak dla początkującego. Bez uporządkowanych arkuszy model po prostu nie da rady.

Biuro rachunkowe, zatrudnia 80 osób. Branża silnie regulowana, która jednocześnie budzi duże emocje. Język trudny, hermetyczny, klienci potrzebują wyjaśnień. Biuro nie ma tyle czasu, żeby intensywnie edukować klientów. Szef biura podkreśla: pracując w biurze rachunkowym nie mamy czasu zadbać o relacje z klientami i mamy nadzieję, że sztuczna inteligencja w tym nam pomoże.

Co u nich działało: tłumaczenie perspektywy. Modele językowe są świetne w tłumaczeniu perspektywy. Mam swoją perspektywę profesjonalną i chciałbym, żeby zrozumiał ją klient. Albo odwrotnie: potrzebuję zrozumieć perspektywę klienta, który nie potrafi się wysłowić. Muszę odgadnąć, o co pyta, jaki jest jego dylemat. Model w obie strony znacząco przyspiesza.

Modele jako warstwa redakcyjna. Nie wszystkie osoby zatrudnione w księgowości czy rachunkowości mają równie mocne nawyki dobrej obsługi klienta. Model może być wtedy warstwą redakcyjną. Mogą też przypominać o polityce firmy, o właściwej formie komunikacji, stale wzmacniać dobre nawyki zespołu. Nie chodzi już o to, żeby sięgać po model tylko wtedy, kiedy trzeba coś wyjaśnić. Skoro i tak sięgam po niego za każdym razem, gdy komunikuję się ze światem, automatycznie wzmacnia moje słabe strony i przypomina mi o tym, co konieczne.

Konkret z policzoną oszczędnością: automatyzacja generowania raportów rocznych spółek. W ocenie szefa biura to w skali rocznej uwolnienie tygodnia pracy zespołu. Każde 15, 20 czy 45 minut uwolnione tu i tam sumuje się szybciej, niż się wydaje.

Kilka redakcji naraz, doświadczenie zbiorcze.

Zasada naczelna. Redakcje nie chcą używać AI jako narzędzia do publikacji ani do tworzenia wersji ostatecznych. Decydujące słowo i weryfikacja należą do człowieka. W tych redakcjach modele sprawdzają się do tworzenia scenariuszy i hipotez oraz do szukania, w którą stronę pójść z tematem.

Social media to zadanie, którego dziennikarze nie lubią. Większość starszych dziennikarzy nie lubi social mediów i niespecjalnie dobrze je rozumie. Pojawiły się, kiedy byli już dorośli, więc nie poruszają się w nich naturalnie. Nie są social media natives. Modele językowe pomagają wziąć na siebie kolejny obowiązek, niezbyt lubiany i niezbyt ceniony, ale w redakcji ważny.

Brudnopisy i prototypowanie. Każda forma dziennikarska, tekst czy wywiad, jest w pewnym momencie w fazie prototypu. Jeszcze nie nagrałem, jeszcze nie napisałem, ale już robię założenia, już się uczę. Modele językowe tworzą świetne brudnopisy. Możemy je weryfikować z ekspertami: wychodzę z brudnopisem na świat i zaczynam sprawdzać. Jeśli zawiera już moje uwagi eksperckie, klasyczna obróbka dziennikarska zaczyna się od dużo lepszego punktu wyjścia.

Tworzymy pierwszą wersję pytań, sprawdzamy ich sens, albo uczymy się języka i pojęć z dziedziny, a potem potwierdzamy je z ekspertami. Zjazd na przykład z godziny do 15 minut. To samo przydaje się w każdej branży, gdzie trzeba przygotować wystąpienie albo odwrotnie, opracować notatki po spotkaniu, które już się odbyło.

Przyspieszanie przejść między etapami. Modele skracają drogę z etapu na etap. Dokumentacji nie tworzę w całości w AI, bo wyjdzie niewiarygodna. Ale gdy już ją mam, szybciej przechodzę do pytań, a potem do założeń.

Szkoły średnie (mniej akademickie). To bardzo ciekawy przykład szkoleń branżowych. Uczniowie i nauczyciele chcą używać AI w sprzecznych celach. Jedni narzucają wysiłek, a drudzy chcą go uniknąć. Dlatego pokazujemy każdej z tych grup inny zestaw zastosowań.

Dla nauczycieli: personalizacja nauczania. Jeżeli nauczyciel albo nauczycielka wiedzą, że mają w grupie osoby o konkretnych zainteresowaniach, mogą natychmiast stworzyć wersję materiału, zadania albo ćwiczenia dopasowaną pod te zainteresowania. Albo wariant pod inny poziom trudności. W klasie bywa 15, 20, a czasem i 30 osób. W większej grupie rośnie szansa, że poziom będzie bardzo nierówny. Przygotowywanie materiałów pomocniczych jest cenne, zjada czas, ale dzięki modelom językowym idzie znacznie łatwiej.

Sprytna technika przepytywania. W wielu szkołach nauczyciele są bardzo przeciążeni, a jednocześnie nie mogą już zlecać prac do domu, bo jest ryzyko, że uczniowie wykonają je przy pomocy modelu. Pozostaje rozliczanie i testowanie umiejętności podczas zajęć, co z kolei zjada czas na naukę. Koło się zamyka. Stąd technika, która przyspiesza: przepytywanie, ręczne notatki, a jednocześnie nagrywanie odpowiedzi i transkrypcja. Jeśli do modelu nie trafiają dane personalne, samo nagranie głosu nie powinno być problemem. Tym bardziej, że w tej rutynie nauczyciel od razu kasuje nagranie i zostaje tylko transkrypcja, same słowa. Nie ma ryzyka wycieku, ważne tylko, żeby nie wysyłać imienia i nazwiska ucznia.

AI nie ocenia, podpowiada. Modelu nie używamy do tego, żeby to on oceniał uczniów. Może podpowiadać. Pokazywaliśmy nauczycielom, że modele są całkiem dobre w proponowaniu roboczych ocen dla wypowiedzi i prac pisemnych. Robocze oceny nauczyciel uzupełnia na podstawie własnych notatek. Notatki nie muszą być bardzo dokładne, ale jakieś być muszą, jako zaczepienie dla pamięci osoby oceniającej.

Dla uczniów: siłownia kontra budowa. Szkoła jest siłownią dla mózgu. Dlatego nie należy sobie pomagać w wykonywaniu zadań. Rozumienie, skupienie, motywacja, słownictwo to wszystko odrębne umiejętności, które warto rozwijać poprzez wysiłek.

Dla młodzieży ze szkół średnich to przeważnie jest przykre zaskoczenie, gdy mówimy im, że bardzo dużo ryzykują, używając AI do zadań szkolnych. Tracicie zdolność skupienia, wytrwałości, radzenia sobie ze stresem, czytania dokumentów (te same, które będziecie czytać na egzaminie, prawdopodobnie bez modelu).

Problem jest taki, że to musi im powiedzieć ktoś inny niż ich nauczyciele. Nauczyciele na szkoleniach mówią nam: dobrze, że się pojawiliście, bo gdybyśmy my im to powiedzieli, to by nam nie uwierzyli. Powiedzieliby, że to po prostu taka typowa gadka.

Przepaść technologiczna. Między młodzieżą a kadrą nauczającą jest olbrzymia różnica sprawności technologicznej. Młodzieży nie trzeba uczyć, gdzie się włącza i co się z tym robi. Szkolenia dla kadry muszą być dużo bardziej basicowe. Wiemy o tym i tak prowadzimy nasze sesje.

Bardzo ciekawe liczby pokazują badania z USA. Gallup i Walton Family Foundation (2025): około jedna trzecia nauczycieli używa AI tygodniowo do planów lekcji, dopasowania materiałów do różnych grup, generowania quizów i analizy danych ucznia. Średnia oszczędność: około 6 godzin tygodniowo. To dokładnie te scenariusze, które pokazujemy na naszych szkoleniach dla kadry.

Trzy lekcje z naszych szkoleń, które zapamiętaliśmy

Lekcja 1. Pracujesz w jakiejś branży 7 lat albo dłużej. Znasz typowe przypadki, wielokrotnie współpracowałeś z innym działem firmy albo z zewnętrznym partnerem, z marketingiem, z prawem, z eventami. Co zmienia AI? Eksperci, ekspertki używając AI nie potrzebują opinii drugiego działu do rozwiązywania problemów trywialnych. Inni zawracają głowę prawnikom, marketingowi itd., konsultując nawet podstawowe problemy. Doświadczony handlowiec z modelem lepiej rozpoznaje problemy prawne, lepiej opisane trafiają do działu prawnego, który krócej nad nimi pracuje. To dokładnie ten model pracy, który Ethan Mollick z Wharton (Harvard Business School, 2024) nazywa centaurem: wyraźny podział pracy między człowieka a model. Rozkładamy to badanie szerzej na Akceleratorze AI.

Lekcja 2. Siłownia kontra budowa. Tę metaforę używamy szczególnie na szkoleniach w szkołach, ale warto ją znać niezależnie od branży. Są działania typu siłownia. Chcemy je wykonać sami, bo się dzięki nim rozwijamy. Jeśli ich nie wykonamy, jesteśmy w sytuacji kogoś, kto idzie na siłownię i podnosi ciężary wózkiem widłowym. Bez sensu. I są działania typu budowa. Tu nie chodzi o to, żeby zbudować mięśnie, tylko żeby sprawnie i szybko zrobić robotę. Tylko w tych zadaniach powinniśmy używać modeli językowych. Każde wdrożenie zaczynamy od mapowania: co u Was jest siłownią (tego nie automatyzujemy), a co budową (tu AI naprawdę pomaga).

Lekcja 3. Modele językowe kochają dobrze opisane dane historyczne. Najszybciej idzie wszystko wtedy, kiedy mam duży zbiór dokumentów wzorcowych. Jeśli chcę tworzyć dobre rzeczy na przyszłość, muszę mieć dużo dobrych przykładów z przeszłości. Często na szkoleniach zaczynamy więc od szukania takich dokumentów i ustalania, jak je gromadzić i opisywać. To moment, w którym firma sama widzi, ile brakuje jej porządku. AI staje się wtedy katalizatorem systemowego porządkowania wiedzy, a nie tylko narzędziem do generowania treści.

Każdy program robimy pod konkretną branżę, na Waszych dokumentach i Waszych przypadkach, i z Waszymi ograniczeniami: regulacje, poufność danych, to jakich narzędzi możecie używać.

Kiedy szkolenie branżowe ma sens

• Jeśli przygotowywanie materiałów, ofert, komunikacji, sociali, pism i tekstów profesjonalnych zabiera Wam czas, który powinien iść na planowanie i myślenie.
• Jeśli w codziennym natłoku spraw gorzej wypada komunikacja z klientami i kontrahentami.
• Jeśli upraszczanie języka to ważny element Waszej pracy.
• Jeśli Wasza praca w dużej części polega na tłumaczeniu: języki obce, ale też języki branżowe, żargony.
• Jeśli pracujecie na dużych zbiorach dokumentów, tekstów i szablonów.
• Jeśli pracujecie na danych poufnych albo wrażliwych i nie macie pewności, co wolno wkleić do AI, a czego nie.
• Jeśli widzicie, że typowe odpowiedzi chatbotów nie uwzględniają specyfiki Waszej branży.
• Jeśli chcecie „ruszyć" swoje social media, żeby wreszcie zaczęły wspomagać Waszą pracę.
• Jeśli już używacie AI, ale nikt Was nie przeszkolił i liczycie, że jakoś to będzie (do pierwszej porządnej afery).

Co dostajesz na wynos

• Działające narzędzie albo skrypt, zrobione na szkoleniu na Waszym realnym zadaniu. Nie demo. Coś, czego używacie następnego dnia.
• Mapa najniżej wiszących owoców: 3-5 zadań do automatyzacji, z grubsza policzone, ile czasu uwalniają.
• Startowy „kontekst firmowy" do wklejenia w AI: kim jesteście, jak piszecie, czego nie robić. Od tego momentu model Was pamięta, zamiast pytać o wszystko od nowa.
• Zalążek biblioteki złotych wzorców: Wasze najlepsze oferty, pisma, maile, plus instrukcja, jak ją dalej zbierać.
• Jednostronicowa ściąga bezpieczeństwa: co wolno wkleić do AI, czego nie, co zawsze sprawdza człowiek.
• Wasza mapa „siłownia kontra budowa": które zadania zostają u ludzi, a które przejmuje AI.
• Zestaw promptów do social mediów, które nie brzmią robotycznie, przetestowany na Waszych treściach.

Nie wychodzicie z notatkami ze szkolenia. Wychodzicie z jednym działającym narzędziem, teczką gotowców i AI, które zaczyna Was pamiętać. Reszta to już tylko używanie tego od poniedziałku.

Format

• 1 dzień warsztatu
• Dopasowane do firmy
• Stacjonarnie
• Na Waszych problemach i materiałach

Szkolisz cały zespół albo całą firmę? Zobacz Szkolenia AI dla firm – jak dobieramy program, EU AI Act i politykę AI pod Waszą branżę.

Instytucja kultury albo samorząd? Zobacz AI dla domów kultury i bibliotek – szkolenie zespołu, opcjonalnie prelekcja dla mieszkańców.