Szkolenie Generative AI w zarządzaniu jakością – praktyczne zastosowania dla jakościowców, menedżerów i analityków | Online

PROGRAM SZKOLENIA: Generative AI w zarządzaniu jakością– praktyczne zastosowania dla jakościowców, menedżerów i analityków (16h szkoleniowych, 1h szkoleniowa = 45 minut)

Moduł 1: Wprowadzenie do Generative AI w kontekście jakości

• czym jest Generative AI i czym różni się od klasycznego AI/ML
• jak działają modele językowe (LLM) – w uproszczeniu
• gdzie Gen AI wspiera obszar jakości (przykłady zastosowań)
• ograniczenia i ryzyka (halucynacje, błędy, dane wrażliwe)

Moduł 2: Promptowanie w pracy jakościowca

• jak zadawać pytania, żeby AI dawało użyteczne odpowiedzi
• struktura dobrego promptu (kontekst, cel, dane wejściowe, format)
• typowe błędy w pracy z AI
• iteracyjne doprecyzowywanie odpowiedzi
• tworzenie własnych „szablonów promptów”

Moduł 3: Generowanie i analiza dokumentacji jakościowej

• tworzenie procedur, instrukcji, checklist
• analiza i upraszczanie istniejącej dokumentacji
• generowanie raportów jakościowych i podsumowań
• przygotowanie wniosków z audytów
• standaryzacja dokumentów

Moduł 4: AI w analizie problemów jakościowych

• wsparcie w analizie reklamacji i niezgodności
• generowanie hipotez przyczyn problemów (RCA)
• strukturyzowanie danych opisowych
• podsumowywanie dużych zbiorów informacji
• tworzenie rekomendacji działań naprawczych

Moduł 5: AI w komunikacji i współpracy

• przygotowanie komunikacji do klienta (np. odpowiedzi na reklamacje)
• wsparcie komunikacji wewnętrznej (raporty, podsumowania spotkań)
• tłumaczenia techniczne i upraszczanie języka
• przygotowanie prezentacji jakościowych
• ujednolicanie komunikacji

Moduł 6: AI jako asystent analityka jakości

• analiza danych w Excel/raportach z pomocą AI
• generowanie insightów i wniosków
• wsparcie w interpretacji wyników
• automatyczne tworzenie opisów do danych
• zadawanie pytań do danych (data Q&A)

Moduł 7: Tworzenie prostych asystentów AI dla jakości

• czym jest własny asystent AI (custom GPT / Copilot)
• budowa asystenta do konkretnych zadań (np. analiza reklamacji)
• wykorzystanie dokumentacji firmowej jako bazy wiedzy
• scenariusze użycia (audytor, analityk, kontroler jakości)
• dobre praktyki wdrożeniowe

Moduł 8: Bezpieczeństwo i dobre praktyki

• jakie dane można, a jakich nie można wprowadzać do AI
• praca na danych firmowych – ryzyka i zabezpieczenia
• weryfikacja odpowiedzi AI
• budowanie nawyków pracy z AI w zespole jakości

Moduł 9: Warsztat – zastosowanie AI w realnych zadaniach (część 1)

• praca na przykładach dokumentów jakościowych
• tworzenie promptów do generowania raportów i analiz
• testowanie różnych podejść do tego samego problemu
• identyfikacja szybkich usprawnień (quick wins)

Moduł 10: Warsztat – zastosowanie AI w realnych zadaniach (część 2)

• praca na problemach jakościowych uczestników
• tworzenie własnych mini-asystentów (use case’y)
• generowanie komunikacji i rekomendacji działań
• dopracowanie promptów i standardów pracy

Moduł 11: Wdrożenie AI w codziennej pracy

• jak zacząć wykorzystywać AI „od jutra”
• wybór pierwszych zastosowań o wysokiej wartości
• organizacja pracy zespołu z AI
• budowanie prostych standardów i dobrych praktyk
• plan działania po szkoleniu