Ai w firmach

Pracuję głównie z firmami, które chcą przejść od ciekawości wobec AI do jej realnego wykorzystania w codziennej pracy — niezależnie od branży i wielkości. Szkolenia i programy rozwojowe sprawdzają się szczególnie w zespołach nietechnicznych, które potrzebują zrozumieć narzędzia i zacząć ich używać, a wdrożenia AI — u liderów, którzy chcą uporządkować procesy, skrócić czas powtarzalnych zadań i podnieść efektywność pracy.
Jeśli myślisz „chcemy wdrożyć AI, ale nie wiemy od czego zacząć” albo „przeszliśmy szkolenie, ale zespół nie używa narzędzi na co dzień” — to jest właściwy moment na rozmowę.

Po pierwsze — projektuję programy edukacyjne od 9 lat i mam za sobą ponad 5 000 przeszkolonych uczestników. Wiem, jak układać treść tak, żeby wiedza nie została tylko w notatkach, ale zaczęła być używana w praktyce.
Po drugie — każdy program dopasowuję do konkretnej organizacji: jej procesów, poziomu zespołu i celów biznesowych. Nie sprzedaję gotowego „pakietu szkoleniowego nr 3”. Przykładowy warsztat dla zespołu marketingu wygląda inaczej niż dla działu operacyjnego, choć obydwa mogą dotyczyć tych samych modeli językowych.
Po trzecie — pracuję na technologii, którą sama testowałam. Przez lata przeszłam przez około 200 modeli językowych (GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama i modele open-source), więc rekomendacje wynikają z praktyki, a nie z tego, co akurat jest modne.

Zależy od skali, ale schemat jest zawsze ten sam i składa się z czterech etapów:
Diagnoza potrzeb – rozmawiamy o celach biznesowych, procesach i realnych wyzwaniach zespołu. Na tym etapie ustalamy, gdzie AI faktycznie ma sens, a gdzie tylko ładnie brzmi na prezentacji.
Projekt rozwiązania – dobieram format: szkolenie, warsztat, program rozwojowy albo konkretne wdrożenie AI wspierające wskazane procesy.
Realizacja i praca z zespołem – prowadzę proces w sposób praktyczny i zrozumiały, bez przeciążania technologią tam, gdzie nie jest potrzebna.
Ewaluacja i rozwój – sprawdzamy efekty, zbieramy feedback i dopracowujemy rozwiązanie, żeby kompetencje naprawdę zostały w organizacji.
Pojedynczy warsztat może zamknąć się w kilku dniach roboczych. Rozbudowany program rozwojowy albo wdrożenie AI w procesach to kwestia tygodni do kilku miesięcy — zawsze rozpisuję harmonogram po diagnozie.

Nie. Większość osób, z którymi pracuję, to zespoły nietechniczne — marketing, sprzedaż, HR, operacje, zarządy. Moją rolą jest przełożyć technologię (LLM, prompt engineering, RAG, ewaluacja jakości odpowiedzi) na język konkretnych zadań i decyzji biznesowych.
Uczestnicy nie muszą rozumieć, jak działa model językowy „pod spodem”, żeby skutecznie używać go w pracy. Muszą wiedzieć, do czego się nadaje, do czego nie, jak formułować polecenia i jak oceniać jakość wyników — i dokładnie tego uczę.

To najczęstsza obawa, z jaką przychodzą do mnie firmy — i słusznie, bo wiele wdrożeń technologicznych kończy się dokładnie tak.
Dlatego nie zaczynam od narzędzia, tylko od procesu. Najpierw identyfikujemy konkretne obszary, w których AI może dać realną oszczędność czasu lub poprawić jakość pracy — i to one są punktem odniesienia dla sukcesu wdrożenia, a nie liczba przeszkolonych osób czy liczba uruchomionych promptów.
Kolejna rzecz: nie projektuję programów „do odtworzenia”, tylko ścieżki od „nie wiem” do „umiem i używam”. Zakładam w programie moment, w którym zespół używa narzędzi pod moją opieką na swoich realnych zadaniach — to dużo skuteczniejsze niż sala szkoleniowa z przykładami oderwanymi od ich pracy.
No i ostatnie: po zakończeniu współpracy sprawdzamy, co się zmieniło. Jeżeli coś nie działa, iterujemy, zamiast zamykać projekt na fajerwerkach i zapomnieć.