Grupa docelowa i idea szkolenia: AI w zarządzaniu i prowadzeniu projektów dla pracowników administracyjnych i naukowych
Grupa docelowa szkolenia “AI w zarządzaniu i prowadzeniu projektów dla pracowników administracyjnych i naukowych” to pracownicy administracyjni i naukowi, którzy chcą zwiększyć swoją efektywność w zarządzaniu i prowadzeniu projektów dzięki wykorzystaniu narzędzi sztucznej inteligencji. Szkolenie skierowane jest do osób odpowiedzialnych za organizację pracy, planowanie oraz analizę danych w instytucjach publicznych, naukowych i administracyjnych. Mogą w nim wziąć udział zarówno osoby z doświadczeniem w zarządzaniu projektami, jak i te, które dopiero rozpoczynają swoją przygodę z wykorzystaniem nowoczesnych technologii w pracy.
Idea szkolenia “AI w zarządzaniu i prowadzeniu projektów dla pracowników administracyjnych i naukowych” opiera się na pokazaniu, jak sztuczna inteligencja może wspierać codzienne działania i procesy w zarządzaniu projektami oraz organizacji pracy w środowisku administracyjnym i naukowym. Kluczowym założeniem jest dostarczenie uczestnikom praktycznej wiedzy oraz umiejętności pozwalających na automatyzację powtarzalnych zadań, usprawnienie podejmowania decyzji i efektywne zarządzanie danymi. Szkolenie koncentruje się na połączeniu nowoczesnych technologii z praktycznymi wyzwaniami, przed jakimi stają pracownicy tych sektorów, aby umożliwić im wykorzystanie potencjału AI w ich codziennej pracy.
AI w zarządzaniu i prowadzeniu projektów dla pracowników administracyjnych i naukowych – korzyści ze szkolenia
- Poprawa jakości usług edukacyjnych: Wspólne wykorzystanie AI pozwala na lepsze dopasowanie działań dydaktycznych do potrzeb studentów, co wpływa na podniesienie poziomu kształcenia i zadowolenie interesariuszy.
- Większa innowacyjność w środowisku akademickim: Integracja nowoczesnych technologii w codziennej pracy uczelni i pracowników sprzyja budowaniu środowiska otwartego na innowacje, zarówno w administracji, jak i w badaniach.
- Szybsze podejmowanie decyzji: Zarówno uczelnia, jak i jej pracownicy mogą korzystać z analiz generowanych przez AI, co przyspiesza procesy decyzyjne i zwiększa trafność podejmowanych działań.
- Lepsza współpraca między działami: AI umożliwia łatwiejsze zarządzanie projektami międzydziałowymi, usprawniając przepływ informacji i koordynację między pracownikami różnych jednostek uczelni.
- Zwiększenie elastyczności w reagowaniu na zmiany: Zarówno uczelnia, jak i pracownicy mogą łatwiej dostosowywać się do dynamicznych zmian, takich jak nowe wyzwania w edukacji czy wymagania rynku, dzięki wykorzystaniu danych i przewidywań generowanych przez AI.
Korzyści dla uczelni
- Zwiększenie efektywności administracyjnej: AI wspiera automatyzację procesów takich jak obsługa studentów, planowanie zajęć, czy zarządzanie dokumentacją, co pozwala na zmniejszenie obciążenia działów administracyjnych i zwiększenie ich wydajności.
- Poprawa jakości badań naukowych: Uczelnia zyskuje możliwość wspierania swoich naukowców za pomocą narzędzi AI do analizy dużych zbiorów danych, modelowania wyników czy automatyzacji procesów badawczych, co przekłada się na lepsze rezultaty naukowe.
- Efektywne zarządzanie zasobami i finansami: Dzięki technologii AI uczelnia może precyzyjnie analizować koszty, zarządzać infrastrukturą i lepiej planować alokację zasobów, co prowadzi do optymalizacji budżetu i infrastruktury.
- Podniesienie prestiżu i atrakcyjności uczelni: Wdrażanie innowacyjnych rozwiązań technologicznych w edukacji i zarządzaniu podkreśla zaawansowanie uczelni na arenie krajowej i międzynarodowej, co przyciąga utalentowanych studentów, naukowców oraz partnerów biznesowych.
- Wsparcie procesów internacjonalizacji: Narzędzia AI ułatwiają tłumaczenie dokumentów, analizę trendów w edukacji międzynarodowej oraz współpracę z zagranicznymi instytucjami, co pomaga uczelni rozwijać współpracę globalną i budować sieć kontaktów na całym świecie.
Korzyści dla pracowników uczelni
- Redukcja obciążenia pracą administracyjną: Pracownicy administracyjni mogą skupić się na bardziej strategicznych działaniach dzięki automatyzacji rutynowych czynności, takich jak przetwarzanie danych studentów czy obsługa systemów rekrutacyjnych.
- Wsparcie w realizacji zadań dydaktycznych: AI może pomóc pracownikom dydaktycznym w tworzeniu spersonalizowanych materiałów dydaktycznych, automatyzacji oceny pracy studentów oraz lepszym dostosowaniu treści do potrzeb uczniów.
- Lepsza organizacja pracy naukowej: Pracownicy naukowi mogą korzystać z narzędzi AI do analizy literatury, przetwarzania danych badawczych czy generowania wniosków, co przyspiesza proces badawczy i zwiększa jego efektywność.
- Rozwój kompetencji cyfrowych: Udział w szkoleniu pozwala pracownikom uczelni na zdobycie praktycznej wiedzy o narzędziach AI, co zwiększa ich pewność w pracy z nowoczesnymi technologiami.
- Większa satysfakcja z pracy: Wykorzystanie AI redukuje powtarzalne i czasochłonne zadania, dając pracownikom więcej przestrzeni na rozwój zawodowy i realizację ambitnych projektów.
Program szkolenia
- Podstawy AI
- Definicja i kluczowe pojęcia (machine learning, big data, automatyzacja).
- Rola AI w nowoczesnych organizacjach.
- Przegląd najważniejszych technologii AI w kontekście administracyjnym i naukowym.
- Potencjał AI w sektorze edukacji i badań
- Przykłady zastosowań AI w uczelniach i instytucjach badawczych.
- Wpływ AI na efektywność pracy administracyjnej i naukowej.
- Automatyzacja rutynowych zadań
- Narzędzia do przetwarzania dokumentów (OCR, chatboty).
- Zarządzanie harmonogramami i kalendarzami za pomocą AI.
- Automatyczne generowanie raportów i zestawień.
- Zarządzanie danymi i ich analiza
- Wykorzystanie AI do organizacji dużych zbiorów danych.
- Analiza danych w czasie rzeczywistym w celach administracyjnych.
- Narzędzia do wizualizacji danych.
- Zastosowanie AI w badaniach naukowych
- Narzędzia do analizy literatury i przeszukiwania baz danych.
- Wspomaganie przetwarzania danych badawczych (modelowanie, predykcja).
- Optymalizacja procesów publikacyjnych i wnioskowania o granty.
- Zarządzanie projektami badawczymi
- Wykorzystanie AI w planowaniu i monitorowaniu projektów.
- Alokacja zasobów i analiza ryzyk z pomocą sztucznej inteligencji.
- Automatyzacja raportowania postępów w projektach.
- Planowanie projektów
- Tworzenie planów projektowych za pomocą narzędzi AI.
- Harmonogramowanie i priorytetyzacja zadań.
- Prognozowanie wyników i identyfikacja potencjalnych zagrożeń.
- Monitorowanie i kontrola projektów
- Automatyczne śledzenie postępów w realizacji projektu.
- Identyfikowanie odchyleń i problemów w czasie rzeczywistym.
- Analiza wydajności zespołów projektowych.
- Przegląd narzędzi AI w administracji i nauce
- Platformy do analizy danych: Microsoft Power BI, Tableau.
- Narzędzia do automatyzacji procesów: UiPath, Zapier.
- AI w organizacji współpracy: Trello, Asana z integracją AI.
- Ćwiczenia praktyczne
- Tworzenie raportów automatycznych.
- Planowanie i monitorowanie fikcyjnego projektu z wykorzystaniem AI.
- Analiza danych na przykładzie wybranego projektu uczelnianego.
- Etyczne aspekty korzystania z AI
- Odpowiedzialność za dane i ich przetwarzanie.
- Ryzyko uprzedzeń i błędów w algorytmach.
- Wpływ AI na zatrudnienie i strukturę pracy.
- Bezpieczeństwo danych
- Zabezpieczanie danych osobowych w kontekście AI.
- Zgodność z regulacjami prawnymi (RODO, lokalne przepisy dotyczące danych).
- Planowanie wdrożenia AI
- Ocena potrzeb organizacji i potencjalnych korzyści.
- Przygotowanie zespołów do pracy z technologią AI.
- Określenie kosztów i zasobów potrzebnych do implementacji.
- Monitorowanie skuteczności AI
- Mierzenie efektywności narzędzi AI w praktyce.
- Identyfikowanie barier i wdrażanie poprawek.
- Regularna analiza zwrotu z inwestycji (ROI).
Metody wykorzystywane podczas szkolenia
Wykład interaktywny
Prezentacja teoretycznych podstaw i koncepcji związanych z AI, dostosowana do potrzeb pracowników administracyjnych i naukowych. Wykłady są wzbogacone o interaktywne elementy, takie jak pytania do uczestników czy krótkie quizy.
Warsztaty praktyczne
Uczestnicy pracują z rzeczywistymi narzędziami AI w symulowanych warunkach. Zadania obejmują takie działania jak automatyzacja procesów, analiza danych i zarządzanie projektami przy użyciu dedykowanych aplikacji.
Studia przypadków
Analiza rzeczywistych scenariuszy wdrażania AI w instytucjach edukacyjnych i administracyjnych. Uczestnicy pracują w grupach nad rozwiązywaniem problemów i proponowaniem usprawnień.
Ćwiczenia grupowe
Uczestnicy dzieleni są na zespoły i wspólnie wykonują zadania związane z wdrożeniem AI w projektach, np. zaprojektowanie procesu automatyzacji czy optymalizacja harmonogramu projektu.