Szkolenie AI dla firm: jak wybrać i czego oczekiwać

Rynek szkoleń AI dla firm rośnie szybciej niż jakość dostępnej oferty. Wybór niewłaściwego programu kosztuje czas i pieniądze, a organizacja często pozostaje w tym samym miejscu: pracownicy znają możliwości narzędzia, ale nie potrafią wykorzystać go w codziennych procesach. Dobre szkolenie AI dla firm powinno zaczynać się od realnych zadań, dokumentów i problemów operacyjnych, a dopiero później przechodzić do technologii.

Dlatego przed wyborem dostawcy warto sprawdzić, czy program koncentruje się na procesach uczestników, wykorzystuje ich materiały, obejmuje bezpieczeństwo danych i jest prowadzony przez osoby rozumiejące sposób działania organizacji. Te cztery kryteria pozwalają odróżnić praktyczne szkolenie AI w biznesie od prezentacji funkcji ChatGPT, Copilota lub innego narzędzia.

Dlaczego szkolenie AI dla firm to nie to samo co szkolenie z narzędzi AI

Szkolenie z narzędzia AI zwykle pokazuje jego interfejs, dostępne funkcje i sposób tworzenia poleceń. Uczestnicy wykonują ćwiczenia przygotowane przez prowadzącego, na przykład tworzą ofertę, podsumowują tekst albo analizują przykładowy arkusz.

Po takim spotkaniu wiedzą, jak działa narzędzie. Trudność pojawia się po powrocie do pracy. Przykład szkoleniowy nie przypomina dokumentów, danych i zadań występujących w ich dziale. Nie wiadomo, czy firmowe materiały można wprowadzić do modelu, jak sprawdzić jakość wyniku oraz jak włączyć AI do istniejącego sposobu pracy.

Szkolenie dotyczące AI w procesach biznesowych zaczyna się od sposobu wykonywania pracy, a dopiero później przechodzi do wyboru narzędzia. Najpierw analizowane są zadania wykonywane przez uczestników:

• gdzie występuje powtarzalna praca;
• które czynności wymagają przeglądania lub porównywania dokumentów;
• gdzie pracownicy tracą czas na wyszukiwanie informacji;
• które raporty, zestawienia lub odpowiedzi powstają według podobnego schematu;
• w jakich miejscach pojawiają się błędy, poprawki i ponowne sprawdzanie danych.

Dopiero na tej podstawie można zdecydować, gdzie zastosowanie AI jest zasadne i jaki model pracy należy zaprojektować. Różnica jest praktyczna. Pytanie „jak działa ChatGPT?” prowadzi do poznania funkcji narzędzia. Pytanie „które elementy procesu obsługi reklamacji można wspomóc za pomocą AI?” prowadzi do analizy pracy, danych wejściowych, ryzyk oraz oczekiwanego rezultatu.

W Sigla Consulting szkolenia z wykorzystania AI rozwijaliśmy jako rozszerzenie pracy nad efektywnością procesów. Łączymy doświadczenie w mapowaniu procesów, Lean i eliminacji marnotrawstwa z praktycznym zastosowaniem narzędzi AI. Technologia jest dobierana do zadania, a nie odwrotnie.

Cztery kryteria oceny szkolenia AI dla firm przed podpisaniem umowy

Atrakcyjny opis programu i długa lista narzędzi nie wystarczą do oceny jakości szkolenia. Więcej informacji dają cztery pytania zadane dostawcy przed wyborem oferty.

1. Czy program wychodzi od procesów, czy od narzędzi?

Dobry program rozpoczyna się od identyfikacji miejsc, w których AI może wesprzeć konkretne zadania uczestników. Mogą to być między innymi:

• weryfikacja dokumentów;
• przygotowywanie cyklicznych raportów;
• klasyfikowanie zgłoszeń;
• porównywanie danych z kilku źródeł;
• przygotowywanie projektów odpowiedzi;
• wyszukiwanie informacji w dokumentacji;
• obsługa wyjątków i niezgodności.

Słabszy program zaczyna się od prezentacji narzędzia. Prowadzący pokazuje kolejne funkcje, gotowe prompty i efektowne przykłady, ale nie łączy ich ze sposobem działania firmy.

Aby to sprawdzić, należy zapytać:

Jakie procesy lub zadania uczestnicy będą analizować podczas szkolenia?

Jeżeli odpowiedź dotyczy wyłącznie narzędzi, modeli i technik promptowania, szkolenie prawdopodobnie przekaże wiedzę ogólną. Jeżeli prowadzący pyta o procesy, role, dokumenty, wolumen pracy oraz problemy operacyjne, program ma większą szansę przełożyć się na praktykę.

2. Czy uczestnicy pracują na własnych materiałach?

Ćwiczenia przygotowane przez prowadzącego są potrzebne do wyjaśnienia zasad. Nie powinny jednak stanowić całego szkolenia. Uczestnik może sprawnie analizować przykładowy raport sprzedażowy, a jednocześnie nie wiedzieć, jak przygotować analizę własnego zestawienia zawierającego inne kolumny, skróty, wyjątki i błędy. Podobna trudność pojawia się przy umowach, procedurach, korespondencji z klientami oraz dokumentach finansowych.

Praca na własnych materiałach pozwala sprawdzić:

• czy dokument nadaje się do przetwarzania przez AI;
• jak należy przygotować dane wejściowe;
• jakie instrukcje dają powtarzalny wynik;
• gdzie model popełnia błędy;
• jaka kontrola człowieka jest potrzebna;
• czy osiągnięta oszczędność czasu uzasadnia dalsze działania.

Przed wyborem oferty warto zapytać:

Czy uczestnicy przygotowują przed szkoleniem własne zadania i materiały oraz jak będą one wykorzystywane?

Dobra odpowiedź powinna opisywać proces przygotowania przykładów, zasady anonimizacji danych oraz sposób pracy podczas szkolenia. Samo zapewnienie, że program zostanie „dopasowany do branży”, jest zbyt ogólne.

3. Czy program obejmuje bezpieczeństwo danych i dokumentów wewnętrznych?

Pracownicy bardzo szybko zaczynają eksperymentować z AI. Jeżeli organizacja nie określi zasad, część z nich może wprowadzać do ogólnodostępnych narzędzi dane klientów, dokumenty finansowe, informacje pracownicze, umowy albo wewnętrzne raporty.

Szkolenie AI dla pracowników powinno wyjaśniać co najmniej:

• z jakich narzędzi dopuszczonych przez firmę można korzystać;
• jak rozpoznać dane poufne, osobowe i wrażliwe biznesowo;
• kiedy materiał należy zanonimizować;
• jak bezpiecznie przygotować przykład do analizy;
• które dokumenty nie powinny trafiać do zewnętrznego modelu;
• kto odpowiada za sprawdzenie wyniku;
• kiedy zastosowanie AI wymaga konsultacji z IT, bezpieczeństwem informacji albo zespołem prawnym.

Zakres tej części powinien uwzględniać branżę. Inne ryzyka występują w dziale marketingu pracującym na publicznych treściach, a inne w banku, firmie ubezpieczeniowej, dziale HR lub księgowości.

Pytanie do dostawcy powinno brzmieć:

Jak program odnosi się do bezpieczeństwa danych i jakie zalecenia są przygotowywane dla naszej branży?

Odpowiedź ograniczona do hasła „nie wprowadzamy danych poufnych” nie daje pracownikom wystarczających kryteriów postępowania.

4. Czy prowadzący rozumie procesy biznesowe, a nie tylko AI?

Znajomość technologii jest potrzebna, ale nie wystarcza do prowadzenia szkolenia osadzonego w realiach firmy. Prowadzący powinien rozumieć, jak przebiegają procesy w finansach, zakupach, logistyce, obsłudze klienta, sprzedaży lub back office. Bez tego trudno właściwie ocenić, dlaczego pracownik wykonuje daną kontrolę, skąd biorą się wyjątki, jakie ryzyko wiąże się z błędną odpowiedzią oraz gdzie powinien pozostać punkt decyzyjny człowieka.

Technolog może pokazać, że model potrafi porównać dwie umowy. Osoba z doświadczeniem procesowym zada dodatkowe pytania:

• ile umów jest analizowanych miesięcznie;
• które zapisy są rzeczywiście sprawdzane;
• jakie niezgodności pojawiają się najczęściej;
• czy istnieje wzorzec lub checklista kontroli;
• kto zatwierdza wynik;
• jaki błąd jest dopuszczalny;
• czy proces jest na tyle powtarzalny, aby warto było go wspierać technologią.

Przed wyborem szkolenia warto poprosić o przykłady procesów, nad którymi pracował prowadzący. Lista certyfikatów i narzędzi nie zastępuje doświadczenia operacyjnego.

Dla kogo szkolenie AI dla firm ma sens, a kiedy potrzebny jest inny krok

Szkolenie może być dobrym początkiem, ale nie rozwiązuje każdego problemu związanego z wykorzystaniem AI. Jego sens zależy od punktu wyjścia organizacji oraz oczekiwanego rezultatu.

Szkolenie AI dla firm ma sens, gdy organizacja dopiero rozpoczyna pracę z AI i potrzebuje wspólnego języka. Pracownicy powinni rozumieć możliwości, ograniczenia i zasady bezpiecznego korzystania z narzędzi, zanim firma zacznie wybierać konkretne zastosowania.

Jest również zasadne, gdy dyrektor lub menedżer chce rozpoznać potencjał procesów swojego obszaru bez uruchamiania dużego projektu. Uczestnicy mogą wtedy przeanalizować zadania wykonywane w zespole i wskazać kilka obszarów do dalszej weryfikacji.

Trzeci scenariusz dotyczy firm, w których występuje dużo pracy dokumentowej, analitycznej lub obsługowej. Powtarzalne raporty, klasyfikacja zgłoszeń, weryfikacja danych, przygotowywanie odpowiedzi i wyszukiwanie informacji dają dobry materiał do praktycznych ćwiczeń.

Szkolenie ma mniejszą wartość, gdy organizacja szuka odpowiedzi na precyzyjne pytanie: „Czy AI poradzi sobie z tym konkretnym procesem?”. Takiego pytania nie da się rozstrzygnąć na podstawie ogólnej prezentacji. Potrzebna jest analiza procesu, danych i oczekiwanego wyniku, a czasem również test na reprezentatywnej próbce.

Inna sytuacja występuje, gdy firma ma już dostęp do narzędzi AI, ale pracownicy rzadko z nich korzystają. Przyczyną może być brak czasu na zmianę sposobu pracy, brak wsparcia menedżerów, niedopasowanie narzędzia albo brak powiązania z rzeczywistymi obowiązkami. Kolejne szkolenie z funkcji systemu może wtedy niewiele zmienić.

Szkolenie nie jest też właściwym narzędziem, gdy zarząd oczekuje natychmiastowej poprawy wskaźników. Może zbudować kompetencje i wskazać potencjał, ale skrócenie czasu procesu lub ograniczenie błędów wymaga wdrożenia nowego sposobu pracy, pomiaru rezultatów oraz jego stabilizacji.

Co powinno wyjść z dobrego szkolenia AI dla firm

Efekt szkolenia powinien dać się ocenić inaczej niż przez ankietę satysfakcji. Po zakończeniu programu uczestnik powinien dysponować konkretnymi rezultatami związanymi ze swoją pracą.

Lista dwóch do pięciu zadań, w których AI może przynieść wartość

Uczestnik powinien umieć wskazać zadania, w których AI może skrócić czas, ograniczyć liczbę błędów albo ułatwić analizę większej liczby informacji.

Każde zastosowanie powinno mieć krótki opis:

• na czym polega zadanie;
• jak często jest wykonywane;
• jakie dane są potrzebne;
• jaki rezultat ma powstać;
• jakie ryzyko wiąże się z błędem;
• czy dalszy test jest uzasadniony.

Sama lista pomysłów nie wystarcza. Potrzebna jest wstępna ocena ich wykonalności i wartości.

Działający schemat pracy dla co najmniej jednego zadania

Dobry rezultat to schemat przygotowany na materiale uczestnika. Może obejmować kolejność działań, strukturę polecenia, wymagany format danych wejściowych, sposób sprawdzania wyniku i sytuacje wymagające decyzji pracownika. Taki schemat powinien być możliwy do ponownego wykorzystania po szkoleniu. Jednorazowy prompt, który działał na demonstracyjnym przykładzie, nie spełnia tego warunku.

Jasne zasady bezpieczeństwa

Uczestnik powinien wiedzieć, z jakich narzędzi może korzystać, jakie dane wolno w nich przetwarzać oraz kiedy potrzebna jest anonimizacja lub dodatkowa zgoda. Zasady muszą być na tyle praktyczne, aby pracownik mógł podjąć decyzję podczas codziennej pracy. Ogólne ostrzeżenie przed udostępnianiem danych poufnych pozostawia zbyt wiele miejsca na dowolną interpretację.

Kryteria oceny kolejnych procesów

Po szkoleniu uczestnik powinien umieć samodzielnie ocenić następne zastosowanie AI. Pomagają w tym trzy podstawowe kryteria:

1. Wolumen: jak często zadanie jest wykonywane i ile czasu łącznie pochłania.
2. Powtarzalność: czy wejścia, reguły i oczekiwany wynik są wystarczająco podobne.
3. Dostępność danych: czy materiały są kompletne, cyfrowe i możliwe do bezpiecznego wykorzystania.

Do tego dochodzą koszt błędu, potrzeba kontroli człowieka oraz możliwość pomiaru efektu. AI może technicznie wykonać dane zadanie, ale wdrożenie nadal może nie mieć uzasadnienia biznesowego.

Konkretny następny krok

Szkolenie powinno zakończyć się decyzją, co organizacja zrobi z rozpoznanym potencjałem. Następnym krokiem może być samodzielne wdrożenie prostego schematu pracy, przygotowanie zasad korzystania z AI, analiza procesu albo test wybranego zastosowania na ograniczonej próbce. Szkolenie AI w kontekście procesów nie jest kursem obsługi ChatGPT. Jego zadaniem jest przełożenie wiedzy o procesie na praktyczny sposób wykorzystania AI w codziennej pracy operacyjnej.

Szkolenie AI w optymalizacji procesów: co wyróżnia podejście procesowe

Prowadzący mający doświadczenie w optymalizacji procesów biznesowych, mapowaniu procesów i eliminacji marnotrawstwa patrzy na zastosowania AI inaczej niż osoba skoncentrowana wyłącznie na technologii. Zwraca uwagę na pracę, która pochłania czas, ale nie tworzy wartości: ręczne przepisywanie danych, wielokrotne kontrole, szukanie informacji, porównywanie wersji dokumentów, przygotowywanie podobnych raportów i obsługę powtarzalnych wyjątków.

W jednym z analizowanych przez Sigla Consulting procesów obiegu dokumentów firma przetwarzała ponad 32 tys. dokumentów rocznie, z czego większość stanowiły faktury. Część pracy przejął robot, ale wysoka zmienność błędów i ręczna kontrola powodowały dalsze obciążenie zespołu. Problem nie sprowadzał się do wyboru lepszego narzędzia. Wymagał uporządkowania wariantów procesu, zdefiniowania kategorii błędów oraz przejścia z kontroli wszystkich dokumentów na obsługę wyjątków. Podobny mechanizm może występować w procesie finansowym. Pracownik co tydzień porównuje faktury z zamówieniami, sprawdza numery rachunków, kwoty, terminy i brakujące pola. Dobrze zaprojektowany schemat wykorzystania AI może skrócić analizę pakietu dokumentów z godzin do minut. Pracownik nadal kontroluje niezgodności i podejmuje decyzję, ale nie musi ręcznie przeglądać każdej pozycji w taki sam sposób.

Więcej informacji o takim podejściu znajduje się na stronie szkolenia z wykorzystania AI w optymalizacji procesów.

Kiedy po szkoleniu AI warto sprawdzić, co dalej z procesem

Dobre szkolenie kończy się listą obszarów, w których AI może mieć zastosowanie, oraz wstępną oceną ich potencjału.

Dla części organizacji taki rezultat wystarczy. Zespół może samodzielnie wdrożyć prostsze schematy pracy, ustalić zasady bezpieczeństwa i rozwijać kolejne zastosowania.

W innych przypadkach pojawiają się pytania, których nie da się rozstrzygnąć podczas szkolenia:

• czy dane mają wystarczającą jakość;
• czy proces jest wykonywany w podobny sposób przez wszystkich pracowników;
• ile czasu rzeczywiście pochłania analizowane zadanie;
• jaki poziom błędów jest akceptowalny;
• czy AI będzie lepsze od klasycznej automatyzacji;
• jak rozwiązanie połączyć z obecnymi systemami;
• czy potencjalny efekt uzasadnia koszt wdrożenia.

W takiej sytuacji kolejnym krokiem może być przegląd procesu, pomiar pracy albo pilotaż na wybranej próbce dokumentów. Szkolenie i ocena procesu są osobnymi działaniami. Udział w szkoleniu nie zobowiązuje firmy do uruchamiania projektu doradczego lub technologicznego.

Najczęstsze pytania o szkolenie AI dla firm

Ile trwa szkolenie AI dla firm?

Najczęściej od kilku godzin do dwóch dni, zależnie od zakresu, liczby uczestników i udziału pracy na materiałach firmy. Krótka sesja wystarcza do zbudowania świadomości. Analiza procesów i przygotowanie własnych schematów pracy wymagają więcej czasu.

Czy szkolenie AI jest dla wszystkich pracowników, czy tylko dla menedżerów?

To zależy od celu. Menedżerowie powinni umieć oceniać potencjał procesów, ryzyka i zasadność wdrożeń. Pracownicy operacyjni potrzebują praktycznych schematów wykorzystania AI w swoich zadaniach. Program powinien być dopasowany do roli uczestników.

Czym szkolenie AI różni się od warsztatu AI?

Szkolenie rozwija wiedzę i umiejętności uczestników. Warsztat koncentruje się na wypracowaniu rozwiązania dla określonego procesu lub problemu. Jeżeli celem jest wspólny poziom wiedzy, właściwe będzie szkolenie. Jeżeli firma chce ocenić konkretne zastosowania, lepszy może być warsztat. Szerzej opisujemy tę różnicę w artykule o szkoleniu AI i warsztacie AI dla firm.

Jak ocenić, czy szkolenie AI było skuteczne?

Należy sprawdzić, czy uczestnicy potrafią wskazać właściwe zastosowania AI, przygotować działający schemat pracy, bezpiecznie wykorzystać dane i określić następny krok. Sama satysfakcja uczestników nie potwierdza zmiany sposobu pracy.

Czy firma musi mieć już wdrożone narzędzia AI, żeby uczestniczyć w szkoleniu?

Nie. Szkolenie może pomóc w ocenie potrzeb przed wyborem narzędzia. Firma powinna jednak ustalić, na jakich środowiskach uczestnicy mogą wykonywać ćwiczenia i jakie materiały wolno wykorzystywać.

Ile kosztuje szkolenie AI dla firm?

Cena zależy od czasu trwania, liczby grup, stopnia dopasowania programu, przygotowania materiałów firmy oraz zakresu pracy po szkoleniu. Oferty warto porównywać na podstawie zakresu i oczekiwanych rezultatów, a nie wyłącznie stawki za dzień.

Jak wybrać szkolenie AI, które zmieni sposób pracy

Przy wyborze szkolenia AI dla firmy warto zacząć od rezultatu, a nie od programu narzędziowego. Organizacja powinna określić, czy potrzebuje wspólnej wiedzy, praktycznych umiejętności pracowników, identyfikacji zastosowań czy odpowiedzi dotyczącej konkretnego procesu.

Następnie należy sprawdzić, czy dostawca pracuje na procesach i materiałach uczestników, rozumie bezpieczeństwo danych oraz potrafi połączyć technologię z realiami operacyjnymi. Po szkoleniu powinny pozostać nie tylko notatki i lista promptów, ale także wybrane zastosowania, działający schemat pracy oraz decyzja dotycząca następnego kroku.

Jeżeli szukasz szkolenia, które łączy AI z analizą i optymalizacją procesów, sprawdź program Sigla Consulting i porozmawiaj z nami o zakresie dopasowanym do zadań Twojego zespołu.

Radosław Jeziorski

Partner Zarządzający, Sigla Consulting

Partner Zarządzający Sigla Consulting. Przez ponad 20 lat zarządzał sprzedażą, operacjami i transformacjami w sektorze finansowym. Dziś wspiera zarządy w diagnozowaniu źródeł nieefektywności i przekładaniu wniosków na konkretne zmiany w procesach.

ProcesyAI i automatyzacja