Korzyści
Uczestnicy szkolenia:
- Zrozumieją, że właściwe opanowanie narzędzi AI umożliwia budowanie spersonalizowanych asystentów, agentów i automatyzacji – i przekonają się o tym na własnych, działających przykładach.
- Nauczą się tworzyć własnych asystentów AI (Gemini Gems, modele GPT, projekty Claude) wielokrotnego użytku – dotrenowanych własnymi materiałami źródłowymi i instrukcjami.
- Poznają nieoczywiste zastosowania Gemini Notebook – wszechstronnego narzędzia do pracy na kontrolowanych źródłach wiedzy.
- Nauczą się tworzyć i wykorzystywać Skills (Claude, ChatGPT) do replikowania konkretnych, powtarzalnych zadań zgodnie z instrukcjami użytkownika – od korekty i porządkowania plików po złożone, wieloetapowe procedury.
- Zbudują własne automatyzacje w Make/n8n – ciągi zadań (workflows) oparte na dobrych praktykach i gotowych szablonach, nie wymagających od użytkowników umiejętności programowania (no-code).
- Poznają możliwości agentów AI (m.in. Claude Code, Claude Cowork) realizujących autonomicznie złożone zadania, pracujących lokalnie na plikach, obsługujących zewnętrzne aplikacje itp.
- Zobaczą zaawansowane zastosowania badawcze: budowanie użytecznych narzędzi i aplikacji (personal software), np. własne i lokalne narzędzie do transkrypcji wywiadów, tworzenie repozytorium wiedzy z badań (RAG).
- Poznają zasady bezpieczeństwa pracy z AI: pracę z modelami lokalnymi, ryzyka związane ze Skills i ich walidację oraz zasady ochrony danych poufnych i osobowych.
Zakres
- Wprowadzenie
- Przedstawienie programu zajęć i zasad pracy warsztatowej.
- Doświadczenia uczestników z AI i oczekiwania wobec szkolenia.
- Identyfikacja własnych powtarzalnych zadań – czynności, które chcielibyśmy i które warto zautomatyzować.
- Bezpieczeństwo i prywatność danych w pracy z narzędziami AI (ustawienia uczenia modeli, przygotowanie danych wejściowych).
- Asystenci AI – gotowi i budowani samodzielnie przez uczestników
- Czym są asystenci AI i do jakich zastosowań są lepsi od złożonego systemu.
- Gemini Gems: tworzenie własnych asystentów.
- Modele GPT jako odpowiedniki w ekosystemie OpenAI.
- Przegląd gotowych zastosowań asystentów w pracy badawczej jako inspiracja i punkt startu do własnych ćwiczeń.
- Gemini Notebook – praca ze źródłami w kontrolowanym środowisku, bez halucynacji.
- Wgrywanie i selekcja źródeł, tworzenie instrukcji dla modelu.
- Analiza materiałów wideo i całych kanałów YouTube – jako jedna z unikalnych cech narzędzia.
- Notebook studio – dostępne formy podsumowań i ich konfiguracja: mapy myśli, podcasty, infografiki, prezentacje, tabele danych i inne.
- Skills – automatyzacja konkretnych zadań
- Czym są Skills (Claude, ChatGPT) i jak tworzyć własne.
- Gotowe biblioteki i agregatory Skills – gdzie szukać, jak wykorzystać i przerabiać istniejące rozwiązania.
- Bezpieczeństwo Skills: ryzyka instalacji cudzych rozszerzeń, walidacja i wykrywanie niepożądanych działań.
- Tworzenie Skills odpowiadających na potrzeby uczestników szkolenia.
- Agenty AI – działający lokalnie i w chmurze
- Czym są agenty AI, jakie są ich możliwości i ograniczenia.
- Claude Code i Claude Cowork jako bezpieczne środowiska agentowe.
- Praca lokalna na wskazanych folderach (sandbox).
- Tworzenie artefaktów, dokumentów MS Office, stron internetowych, dashboardów z danymi statycznymi lub odświeżanymi na żywo.
- Automatyzacje – Make i n8n
- Logika budowania automatyzacji – jak myśleć o workflow.
- Proste automatyzacje w Make: zadania cykliczne, powiadomienia w następstwie zdarzenia (trigger), integracje z ekosystemem Google.
- n8n – możliwości i wyzwania; korzystanie z gotowych szablonów (kopiuj – wklej – dostosuj).
- Automatyzacje klasyczne (bez LLM) oraz współpracujące z modelem LLM przez konektory / MCP.
- Zasady BHP tworzenia i udostępniania automatyzacji.
- Vibe coding – budowanie własnych narzędzi w zastosowaniach badawczych
- Od problemu i pomysłu na rozwiązanie do działającego narzędzia nawet w kilkanaście-kilkadziesiąt minut.
- Interaktywne narzędzia badawcze (symulatory, konwertery, aplikacje).
- Dobre praktyki w tworzeniu i udoskonalaniu własnych aplikacji z pomocą AI.
- Podsumowanie i wdrożenie
- Prezentacja efektów pracy uczestników – co zadziałało, a co wymaga dopracowania.
- Wybór i wdrożenie własnego narzędzia do realnej potrzeby zawodowej lub prywatnej.
- Rekomendacje dotyczące dalszego rozwoju kompetencji AI oraz wsparcie po szkoleniu.
- Pytania i odpowiedzi, ewaluacja szkolenia.
Dla kogo
Szkolenie kierowane jest do szeroko rozumianych badaczek i badaczy rynku (z agencji badawczych, pracujących po stronie klienta; do osób odpowiedzialnych za zamawianie badań, klientów samodzielnie realizujących projekty badawcze), którzy znają już podstawy AI, korzystają z narzędzi AI i chcą w większym stopniu wykorzystać ich możliwości.
Kluczowe pojęcia
Asystenci AI, Gemy, projekty i modele GPT, NotebookLM/ Gemini Notebook, Skills (Claude / ChatGPT), agenty AI, Claude Code, Claude Cowork, automatyzacje, Make, n8n, konektory / MCP, artefakty, vibe coding, personal software.
Forma
Stacjonarne, dwudniowe. Szkolenie ma formę warsztatową, z dużym udziałem ćwiczeń praktycznych: po krótkim wprowadzeniu teoretycznym następują ćwiczenia, a potem prezentacja wyników pracy przez uczestników. Uczestnicy pracują na własnych laptopach i kontach.
Ważne: do efektywnego udziału konieczny jest nieograniczony dostęp do komputera i Internetu (możliwość korzystania z narzędzi AI online). Zalecany jest laptop prywatny lub służbowy z odblokowanym dostępem do wykorzystywanych narzędzi online. Do udziału w szkoleniu nie jest potrzebna możliwość instalowania oprogramowania na komputerze.
Przewidziane jest również wsparcie po szkoleniu (m.in. indywidualny kontakt i konsultacje), aby uczestnicy mogli dokończyć i wdrożyć własne rozwiązania.
Stopień zaawansowania
Poziom średniozaawansowany. Wymagane jest wcześniejsze doświadczenie z narzędziami AI (ChatGPT, Gemini, Claude) na poziomie co najmniej średniozaawansowanym; przydatne będzie ukończenie szkoleń podstawowego („Narzędzia AI w badaniach i marketingu”) bądź średniozaawansowanego („Narzędzia AI w badaniach jakościowych, ilościowych, desk research i weryfikacji treści”). Nie jest wymagana umiejętność programowania.
