Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu modeli AI w codziennej pracy specjalistów IT. Uczestnicy poznają realne scenariusze zastosowań AI w analizie systemowej i biznesowej, projektach IT, utrzymaniu systemów, Service Desk oraz wytwarzaniu oprogramowania.
Szkolenie nie ma charakteru podstawowego – zakłada znajomość realiów projektów IT, pracy z wymaganiami, dokumentacją, backlogiem, ticketami oraz kodem.
Celem jest zwiększenie produktywności, jakości decyzji i skrócenie czasu realizacji zadań, a nie demonstracja narzędzi.
Cel szkolenia
Celem szkolenia jest dostarczenie uczestnikom praktycznej wiedzy i sprawdzonych schematów wykorzystania AI w:
- analizie wymagań i dokumentacji,
- realizacji projektów IT (waterfall / agile),
- utrzymaniu systemów i wsparciu użytkowników,
- pracy programistycznej,
- zarządzaniu ryzykiem, jakością i komunikacją techniczną.
Korzyści dla uczestników
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą:
- rozumieli gdzie i jak AI realnie wspiera pracę specjalistów IT,
- potrafili wykorzystywać AI do analizy, syntezy i weryfikacji informacji technicznych,
- znali zaawansowane scenariusze promptowania dla zadań IT,
- umieli stosować AI jako wsparcie decyzyjne, a nie źródło „prawdy objawionej”,
- wiedzieli jak bezpiecznie korzystać z AI w środowisku korporacyjnym,
- potrafili dobrać zastosowania AI do roli: analityk, PM, developer, Service Desk.
Adresaci szkolenia
Szkolenie jest skierowane do:
- specjalistów IT i inżynierów systemowych,
- analityków systemowych i biznesowych,
- Project Managerów realizujących projekty IT,
- Product Ownerów i liderów zespołów technicznych,
- pracowników Service Desk / Help Desk (L2, L3),
- programistów i architektów rozwiązań IT.
Minimum 1–2 lata pracy w projektach IT lub utrzymaniu systemów.
Program szkolenia
- AI w ekosystemie IT – podejście praktyczne
- Rola AI w cyklu życia systemu IT
- AI vs automatyzacja vs klasyczne narzędzia IT
- Gdzie AI daje realną wartość, a gdzie generuje ryzyko
- Typowe błędy zespołów IT przy wdrażaniu AI
- Modele językowe jako narzędzie pracy specjalisty IT
- Jak „myśli” LLM z perspektywy analizy technicznej
- Ograniczenia modeli w kontekście systemów IT
- Praca z kontekstem, założeniami i niejednoznacznością
- Weryfikacja wyników generowanych przez AI
- AI w analizie systemowej i biznesowej
- Wsparcie AI w:
- zbieraniu i porządkowaniu wymagań,
- analizie dokumentacji legacy,
- mapowaniu procesów i zależności,
- identyfikacji luk i sprzeczności.
- AI jako „drugi analityk” – jak zadawać pytania
- Przekształcanie wymagań biznesowych w techniczne
- AI w projektach IT (PM / PO / liderzy techniczni)
- AI jako wsparcie:
- estymacji,
- planowania,
- identyfikacji ryzyk,
- komunikacji projektowej.
- Analiza backlogu i ticketów przy użyciu AI
- AI w raportowaniu statusów i decyzji projektowych
- Granice odpowiedzialności człowieka vs AI
- AI w Service Desk i utrzymaniu systemów
- Analiza zgłoszeń i incydentów
- Klasyfikacja, priorytetyzacja i korelacja ticketów
- AI jako wsparcie L2/L3 (nie chatbot dla użytkownika)
- Analiza przyczyn źródłowych (RCA) z użyciem AI
- AI w pracy programisty (poziom średniozaawansowany)
- Wsparcie w:
- analizie istniejącego kodu,
- refaktoryzacji,
- testach jednostkowych i integracyjnych,
- dokumentowaniu kodu.
- Jak nie używać AI do „kopiuj–wklej kodu”
- Odpowiedzialność techniczna i bezpieczeństwo
- Zaawansowane promptowanie w projektach IT
- Struktura promptów technicznych
- Prompt jako specyfikacja zadania
- Iteracyjne doprecyzowanie odpowiedzi AI
- Typowe anty-wzorce promptowania w IT
- Bezpieczeństwo, dane i odpowiedzialność
- Jakie dane techniczne wolno przekazywać do AI
- Ryzyka prawne i bezpieczeństwa informacji
- AI w środowiskach regulowanych i korporacyjnych
- Rekomendowane zasady korzystania z AI w IT
Forma zajęć
- szkolenie eksperckie
- dyskusje techniczne i decyzyjne,
- przykłady z realnych wdrożeń i utrzymania systemów.
Materiały szkoleniowe
Wydruk materiałów szkoleniowych, dyplom udziału w szkoleniu, materiały biurowe. Dla szkoleń w formule zdalnej, wszystkie materiały szkoleniowe są w wersji elektronicznej.
Prowadzenie szkolenia
Trener posiadający kompetencje merytoryczne oraz bogate, wieloletnie doświadczenie w projektach IT (30 lat w branży IT, +20 lat doświadczenia w pracy z AI), praktyczną znajomością AI, automatyzacji i analizy systemowej, umiejętnością łączenia perspektywy technicznej i biznesowej oraz przekazywaniem wiedzy. Z najwyższą starannością, dostosujemy prowadzenie szkolenia do potrzeb oraz wymagań organizacji dla grup zamkniętych.
Warunki uczestnictwa
Doświadczenie w pracy IT (projekty lub utrzymanie), brak wymagań certyfikacyjnych.
Grupa: od 8 do 16 osób
Czas trwania: 2 dni / 16 h
