Praktyczne szkolenie z Generative AI w jakości: naucz się tworzyć dokumentację, analizować problemy,
tworzyć prostych asystentów AI i wdrażać rozwiązania w codziennej pracy.
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
