Grupa docelowa i idea szkolenia: Tworzenie chatbotów z ChatemGPT
Grupa docelowa szkolenia “Tworzenie chatbotów z ChatemGPT” przede wszystkim specjaliści IT, programiści i developerzy, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o tworzenie interaktywnych asystentów. Szkolenie jest również skierowane do marketerów, menedżerów projektów oraz osób z branży obsługi klienta, które chcą wdrożyć chatboty w celu automatyzacji procesów i poprawy komunikacji z klientami.
Idea szkolenia “Tworzenie chatbotów z ChatemGPT” opiera się na przekazaniu uczestnikom praktycznej wiedzy i umiejętności niezbędnych do projektowania i implementacji chatbotów, które efektywnie komunikują się z użytkownikami przy użyciu sztucznej inteligencji. Szkolenie ma na celu uproszczenie procesu tworzenia zaawansowanych narzędzi konwersacyjnych, które mogą automatyzować obsługę klienta, wspierać procesy biznesowe oraz personalizować interakcje. Dzięki temu uczestnicy będą mogli wykorzystać potencjał AI do budowania nowoczesnych, efektywnych rozwiązań odpowiadających na potrzeby współczesnego rynku.
Tworzenie chatbotów z ChatemGPT – korzyści ze szkolenia
- Szybsza adaptacja do nowych technologii – Zarówno organizacje, jak i pracownicy zyskują na umiejętności szybkiego wdrażania i wykorzystywania nowoczesnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, co umożliwia płynniejsze przystosowanie się do dynamicznie zmieniających się wymagań rynkowych.
- Podniesienie poziomu innowacyjności w obsłudze klienta – Dzięki chatbotom organizacje mogą oferować nowoczesne rozwiązania, które zwiększają satysfakcję klientów, podczas gdy pracownicy zyskują umiejętność projektowania i zarządzania takimi narzędziami, co pozwala im wprowadzać bardziej kreatywne i nowatorskie rozwiązania.
- Usprawnienie procesów decyzyjnych – Dzięki chatbotom, które gromadzą i analizują dane, zarówno organizacja, jak i pracownicy mogą podejmować bardziej świadome i szybkie decyzje, co usprawnia działania operacyjne oraz pozwala lepiej dostosowywać strategie do bieżących potrzeb.
- Zmniejszenie obciążenia administracyjnego – Chatboty pomagają organizacjom i pracownikom w uproszczeniu codziennych, administracyjnych zadań, takich jak wypełnianie formularzy, organizowanie dokumentów czy planowanie, co prowadzi do bardziej efektywnego zarządzania czasem i zasobami.
Korzyści dla organizacji
- Automatyzacja procesów i oszczędność czasu – Dzięki wdrożeniu chatbotów, organizacje mogą automatyzować obsługę klientów, eliminując potrzebę ręcznej interwencji w prostych i powtarzalnych zadaniach, co pozwala zaoszczędzić czas pracowników na bardziej złożone zadania.
- Poprawa jakości obsługi klienta – Chatboty umożliwiają organizacjom oferowanie całodobowej obsługi, szybkiej reakcji na pytania klientów i lepszego dostosowania odpowiedzi do indywidualnych potrzeb, co zwiększa satysfakcję klientów.
- Lepsze wykorzystanie danych i personalizacja usług – Chatboty mogą zbierać dane o preferencjach i zachowaniach klientów, co pozwala organizacjom lepiej zrozumieć ich potrzeby i dostosować oferty lub komunikację, co w efekcie zwiększa efektywność działań marketingowych i sprzedażowych.
- Skalowalność i elastyczność – Chatboty mogą obsługiwać jednocześnie nieograniczoną liczbę użytkowników, co jest kluczowe dla organizacji, które planują rozwijać swoją działalność i skalować operacje. Elastyczność AI pozwala także na szybkie dostosowywanie botów do nowych potrzeb, trendów czy rynków, co wspiera dynamiczny rozwój organizacji.
- Szybsza adaptacja do zmian rynkowych – Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą być łatwo aktualizowane, co umożliwia organizacji szybkie reagowanie na zmiany w trendach, preferencjach klientów czy warunkach rynkowych. To pozwala firmie być bardziej elastyczną i konkurencyjną.
Korzyści dla pracowników
- Rozwój umiejętności technologicznych – Pracownicy zdobędą nowe kompetencje w zakresie sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego, co zwiększy ich wartość na rynku pracy i pozwoli lepiej rozumieć nowoczesne technologie.
- Odciążenie od rutynowych zadań – Dzięki chatbotom, pracownicy mogą skupić się na bardziej kreatywnych i wymagających zadaniach, ponieważ chatboty automatyzują powtarzalne i czasochłonne zadania, takie jak odpowiadanie na często zadawane pytania.
- Zwiększenie efektywności pracy – Chatboty mogą wspierać pracowników w codziennych obowiązkach, udzielając szybkich odpowiedzi, organizując zadania czy automatyzując procesy wewnętrzne, co prowadzi do zwiększenia produktywności.
- Poprawa satysfakcji z pracy – Eliminacja monotonnych czynności i wprowadzenie nowoczesnych narzędzi może zwiększyć zaangażowanie oraz satysfakcję pracowników z wykonywanej pracy, co sprzyja lepszemu morale i pozytywnemu środowisku pracy.
- Poprawa umiejętności rozwiązywania problemów – Pracownicy, ucząc się projektowania i zarządzania chatbotami, rozwijają swoje zdolności analityczne oraz umiejętność rozwiązywania problemów, co pozwala im skuteczniej reagować na wyzwania i optymalizować działania.
Program szkolenia
- efinicja i rodzaje chatbotów
- Chatboty regułowe
- Chatboty oparte na sztucznej inteligencji (AI)
- Podstawy przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Co to jest NLP?
- Kluczowe techniki NLP
- Sztuczna inteligencja w chatbotach
- Jak działa AI w chatbotach?
- Korzyści z zastosowania AI
- Zastosowania chatbotów w różnych branżach
- Chatboty w obsłudze klienta
- Chatboty w e-commerce
- Chatboty w edukacji i HR
- Zrozumienie potrzeb użytkowników
- Tworzenie person użytkowników
- Określanie celów konwersacyjnych
- Tworzenie scenariuszy konwersacji
- Skryptowanie dialogów
- Strategie angażowania użytkownika
- Interfejsy użytkownika i integracje
- Wybór platform komunikacyjnych
- Integracja chatbotów z narzędziami zewnętrznymi
- Architektura modelu GPT
- Sieci neuronowe
- Uczenie transferowe
- Przetwarzanie danych przez ChatGPT
- Proces szkolenia modeli językowych
- Optymalizacja odpowiedzi chatbotów
- Wyzwania i ograniczenia modelu GPT
- Problemy z generowaniem odpowiedzi
- Etapy radzenia sobie z błędami
- Zasady pisania skutecznych skryptów
- Kluczowe elementy konwersacji
- Personalizacja odpowiedzi
- Optymalizacja chatbotów do celów biznesowych
- Analiza skuteczności chatbotów
- Dopasowanie odpowiedzi do różnych scenariuszy
- Monitorowanie i doskonalenie chatbotów
- Zbieranie danych z interakcji
- Interakcyjne ulepszanie
- Zagadnienia związane z prywatnością
- Przechowywanie i przetwarzanie danych użytkowników
- Zasady ochrony prywatności
- Etyczne wyzwania w AI
- Zrozumienie ryzyka związanych z AI
- Przeciwdziałanie uprzedzeniom algorytmicznym
- Transparentność i zaufanie użytkownika
- Ujawnianie, że użytkownik rozmawia z chatbotem
- Budowanie zaufania poprzez przejrzystość
- Trendy i innowacje w AI i chatbotach
- Rozwój GPT i przyszłe wersje
- Nowe zastosowania chatbotów
- Chatboty wielojęzyczne i globalne rynki
- Wyzwania i korzyści w tworzeniu chatbotów wielojęzycznych
- Technologia tłumaczeń w czasie rzeczywistym
- Integracja chatbotów z innymi technologiami
- Chatboty w połączeniu z IoT
- AI w rozszerzonej rzeczywistości (AR) i wirtualnej rzeczywistości (VR)
Metody wykorzystywane podczas szkolenia
Warsztaty praktyczne
Uczestnicy biorą udział w warsztatach, gdzie w zespołach lub indywidualnie tworzą własne chatboty. Pod okiem trenera uczą się implementacji modeli językowych, pisania skryptów oraz integrowania chatbotów z platformami komunikacyjnymi.
Symulacje konwersacji
Symulacje konwersacji pomagają uczestnikom zrozumieć, jak chatboty reagują na różne interakcje użytkowników. Dzięki temu mogą testować i dostosowywać odpowiedzi chatbotów w rzeczywistych scenariuszach, sprawdzając ich skuteczność i poprawność.
Testowanie A/B
Uczestnicy przeprowadzają testy A/B, porównując różne wersje chatbotów w celu oceny ich skuteczności. Metoda ta pozwala na weryfikację, które elementy interfejsu lub konwersacji są bardziej efektywne w angażowaniu użytkowników.
Analiza danych i optymalizacja
Uczestnicy uczą się monitorować wyniki swoich chatbotów, analizując dane z interakcji użytkowników (takie jak wskaźniki zaangażowania i czas odpowiedzi). Na tej podstawie wprowadzają usprawnienia, co rozwija ich umiejętności w optymalizacji działania AI.