Szkolenie z agentic AI dla firm

Dwa formaty, ten sam zakres

Długość ustalamy przed startem: jeden dzień na podstawy albo dwa dni z wdrożeniem pilotażu.

Program szkolenia

1. Czym agent różni się od czatu. Kiedy agent się opłaca, a kiedy wystarczy prosty prompt albo zwykły skrypt.
2. Konfiguracja agenta. Wybór modelu, instrukcje systemowe, narzędzia, limity czasu i obsługa błędów.
3. Narzędzia i uprawnienia. Podłączanie API, plików i baz danych. Zakres dostępu i kroki wymagające zgody człowieka.
4. Kontekst i pamięć. Co podać agentowi w zadaniu, co trzymać w bazie wiedzy, jak nie przepłacać za tokeny.
5. Automatyzacja procesu. Rozbicie procesu na kroki, uruchamianie po zdarzeniu lub harmonogramie, przekazanie sprawy człowiekowi.
6. Testy i koszty. Przypadki testowe, logi, miary jakości i kontrola rachunku za model.

Procesy, które automatyzujemy na warsztacie

• Obsługa powtarzalnych zgłoszeń i maili z gotową odpowiedzią do zatwierdzenia.
• Odczyt faktur, umów i zamówień do pól w systemie.
• Codzienne raporty z kilku źródeł zamiast ręcznego klikania w arkusze.
• Kontrole jakości danych, które zgłaszają tylko odstępstwa.
• Zbieranie informacji o rynku i konkurencji z podaniem źródeł.

Co dostajesz po szkoleniu

• Repozytorium z konfiguracją agenta zbudowanego na warsztacie.
• Listę kontrolną do oceny kolejnych pomysłów na automatyzację.
• Zasady bezpieczeństwa: dane, uprawnienia, zgody, rejestr działań.
• Godzinną konsultację po dwóch tygodniach, kiedy zespół zderzy się z praktyką.

Jeśli po szkoleniu chcecie oddać budowę na zewnątrz, przejmujemy ją w ramach inżynierii agentów AI.

Pytania przed zapisem

• Czy zespół musi znać programowanie?

  Nie dla części procesowej. Moduł o konfiguracji narzędzi i uprawnień wymaga osoby technicznej, więc najlepiej działa grupa mieszana: proces plus IT.

• Na czyich danych pracujemy?

  Na Twoich. Przed szkoleniem wybieramy jeden proces i kilka prawdziwych przykładów, a agent dostaje dostęp tylko do nich.

• Czego potrzebujemy na start?

  Laptopy uczestników, konto u dostawcy modelu i zgoda na dostęp do jednego systemu testowego. Resztę środowiska przygotowujemy my.

• Co jeśli mamy politykę zakazującą chmury publicznej?

  Prowadzimy ćwiczenia na modelu uruchomionym lokalnie albo na Twojej infrastrukturze. Zakres pozostaje ten sam.