Praktiniai DI mokymai įmonėms
Dirbtinio intelekto mokymai verslui
Kad DI taptų komandos darbo metodu, o ne vienkartine prezentacija
Milios veda dirbtinio intelekto mokymus įmonėms ir jų komandoms. Mokome naudoti ChatGPT, Claude, Gemini ir kitus DI įrankius realioms darbo užduotims, o ne bendriniams pavyzdžiams. Mokymai vyksta Vilniuje, Kaune, jūsų biure bet kurioje Lietuvos vietoje arba nuotoliu.
Mumis pasitiki
Kur DI jiems realiai padeda
Kaip teisingai apibrėžti užduotį
Kaip pateikti kontekstą
Kaip patikrinti rezultatą
Kokios informacijos negalima perduoti
Kada DI pakanka
Kada procesą jau verta automatizuoti
Geri DI mokymai baigiasi ne žodžiais „buvo įdomu“, o nauju darbo būdu, kurį komanda gali pritaikyti kitą dieną.
Žmonės žino įrankį, bet nemato savo darbo scenarijaus
Darbuotojas gali suprasti, kad DI geba rašyti tekstą ar analizuoti dokumentus, bet vis tiek nežino: „Kur konkrečiai tai panaudoti mano darbe?“
Todėl mokymuose dirbame su realiomis funkcijomis, o ne vien bendriniais pavyzdžiais.
Skirtingi skyriai turi skirtingas užduotis
Pardavimų komanda sprendžia visai kitas problemas nei finansai.
Vadovui - sprendimų pasiruošimas ir analizė
Administracijai - informacijos apdorojimas
Klientų aptarnavimui - užklausos ir žinių paieška
Operacijoms - dokumentai, procesai ir pasikartojantis darbas
Todėl vienas mokymų scenarijus retai vienodai tinka visai organizacijai.
Komandoje labai skiriasi DI lygis
Vienas darbuotojas DI naudoja kasdien
Kitas yra parašęs kelis klausimus ChatGPT
Trečias įrankio vengia, nes nežino, ką su juo galima daryti saugiai
Didesnėms komandoms mokymus projektuojame taip, kad pirmiausia suvienodintume pagrindą, o tada eitume į tikslines temas pagal funkciją ir pasirengimo lygį.
Įrankiai naudojami be bendrų taisyklių
DI naudojimas įmonėje dažnai prasideda anksčiau nei atsiranda vidinės gairės. Darbuotojai patys renkasi įrankius ir ne visada žino:
Kokią informaciją galima perduoti
Kokios informacijos negalima kelti
Kada rezultatą būtina patikrinti
Kada negalima remtis vien DI atsakymu
Kas atsakingas už galutinį rezultatą
Todėl praktiniai mokymai turi apimti ne tik galimybes, bet ir ribas.
Po mokymų darbuotojai grįžta prie seno darbo būdo
Vienkartinė paskaita gali sudominti.
Tačiau jeigu žmogus negauna konkretaus metodo ir nepamato, kaip DI taikyti savo užduotyje, naujas įrankis greitai lieka nuošalyje.
Todėl mokymus projektuojame aplink realų darbą.
Rezultatas
Ką iš tikrųjų perkate
Ne prezentaciją apie naujausius DI įrankius. Ne kelių valandų „prompt engineering“ paskaitą. Ne technologijų apžvalgą, kuri po kelių mėnesių bus pasenusi.
Gaunate praktinę dirbtinio intelekto mokymų ir įsisavinimo programą jūsų komandai. Jos rezultatas turi būti:
Bendras pagrindas
Aiškūs darbo metodai
Skyriams pritaikyti scenarijai
Praktiniai šablonai
Saugaus naudojimo ribos
Realūs use case'ai
Tolimesni veiksmai
Mokymų turinį pritaikome pagal jūsų komandos dydį, funkcijas, esamą DI naudojimo lygį ir verslo poreikius.
Pasiruošimas
Pirmiausia suprantame, kaip dirba jūsų komanda
Prieš mokymus nenorime spėlioti, kas jums aktualu.
Todėl iš anksto renkame kontekstą.
Galime paprašyti:
Pagrindinių komandų ar skyrių sąrašo
Dažniausiai atliekamų užduočių
Naudojamų sistemų ir DI įrankių
Tipinių dokumentų be jautrios informacijos
Dažniausiai pasikartojančių problemų
Dalyvių DI patirties lygio
Vadovų lūkesčių
Konkrečių klausimų, kuriuos komanda nori išspręsti
Pagal tai parenkame:
Mokymų struktūrą
Praktines užduotis
Demonstracijas
Skyrių scenarijus
Tinkamą sudėtingumo lygį
Jūsų komanda neturi prisitaikyti prie bendrinės programos. Programą pritaikome prie jūsų komandos.
Programa
Rekomenduojamas kelias didesnei komandai
Kai organizacijoje yra daugiau žmonių ir skirtingų funkcijų, vienos bendros paskaitos dažniausiai neužtenka. Rekomenduojame etapais paremtą programą.
Poreikio ir DI naudojimo įvertinimas
01 ŽINGSNIS
Prieš mokymus išsiaiškiname:
Kaip darbuotojai DI naudoja šiandien
Kokie įrankiai jau naudojami
Kuriose funkcijose potencialas didžiausias
Kokios temos aktualiausios
Kokios yra pagrindinės saugumo ar naudojimo rizikos
Tikslas - nepradėti mokymų nuo bendrų prielaidų.
Bendras pagrindas visai komandai
02 ŽINGSNIS
Suvienodiname svarbiausias žinias. Komanda supranta:
Ką generatyvinis DI gali ir ko negali
Kaip modelis gauna kontekstą
Kaip formuluoti užduotį
Kaip tikrinti rezultatą
Kaip vertinti haliucinacijų riziką
Kaip saugiai dirbti su verslo informacija
Kaip pasirinkti tinkamą įrankį
Tikslas - sukurti bendrą kalbą visai organizacijai.
Lygio ir poreikių įvertinimas
03 ŽINGSNIS
Po bendro pagrindo matome, kurioms grupėms reikia daugiau praktikos, o kurios pasirengusios sudėtingesniems scenarijams.
Tai leidžia nešvaistyti laiko vienodam turiniui žmonėms, kurių poreikiai visiškai skirtingi.
Tikslinės dirbtuvės pagal funkciją
04 ŽINGSNIS
Toliau dirbame su konkrečiomis komandomis, pavyzdžiui:
Pardavimai
Administracija
Vadovai
Marketingas
Klientų aptarnavimas
Finansai ir analitika
Operacijos
Dirbtuvėse dalyviai ne tik stebi demonstraciją. Jie patys atlieka užduotis.
Darbo šablonai ir metodai
05 ŽINGSNIS
Po mokymų darbuotojui neturėtų reikėti pradėti nuo balto ChatGPT lango. Todėl paruošiame arba kartu sukuriame:
Užklausų struktūras
Darbo šablonus
Konteksto pateikimo principus
Rezultatų tikrinimo checklist’us
Konkrečių scenarijų pavyzdžius
Tikslas - kad gerą rezultatą būtų galima pakartoti.
Automatizavimo galimybių fiksavimas
06 ŽINGSNIS
Mokymų metu dažnai paaiškėja, kad kai kurių užduočių nereikėtų kiekvieną kartą atlikti rankiniu būdu net ir su DI. Jeigu matome pasikartojantį procesą, jį pažymime kaip galimą use case’ą:
Automatizavimo
DI agento
Duomenų
Individualaus sprendimo
Taip mokymai gali tapti ir praktiniu būdu atrasti tolimesnes DI diegimo galimybes.
Pardavimai
Klientų tyrimas
Susitikimo pasiruošimas
Komunikacijos juodraščiai
Susitikimų santraukos
CRM informacijos struktūrizavimas
Administracija
Dokumentų analizė
Informacijos struktūrizavimas
Laiškų rengimas
Susitikimų informacijos apdorojimas
Pasikartojančių užduočių spartinimas
Vadovai
Informacijos santraukos
Scenarijų analizė
Sprendimų pasiruošimas
Rizikų struktūrizavimas
Informacijos tikrinimas
Marketingas
Tyrimas
Idėjų generavimas
Turinio struktūra
Variantų kūrimas
Analizė ir optimizavimas
Klientų aptarnavimas
Atsakymų rengimas
Žinių paieška
Užklausų klasifikavimas
Sudėtingų atvejų konteksto paruošimas
Finansai ir analitika
Dokumentų analizė
Duomenų paaiškinimas
Ataskaitų ruošimas
Informacijos tikrinimas
Struktūruotas analizės pasiruošimas
Operacijos
Procesų dokumentavimas
Dokumentų ir užklausų apdorojimas
Darbo eigos analizė
Pasikartojančių veiksmų identifikavimas
01
Praktinį darbo metodą
Mokome ne vieno gero prompto. Dalyvis išmoksta pakartojamą seką:
Apibrėžti užduotį
Pateikti kontekstą
Nurodyti norimą rezultatą
Gauti struktūruotą išvestį
Patikrinti rezultatą
Patobulinti procesą
Šis metodas išlieka naudingas net keičiantis konkretiems DI įrankiams.
02
Savo darbui pritaikytus scenarijus
Dalyvis mato ne bendrinį „parašyk marketingo tekstą“ pavyzdį, o scenarijus, artimus jo realiam darbui.
03
Praktinius šablonus
Priklausomai nuo programos, tai gali būti:
Laiškų rengimo struktūros
Dokumentų analizės instrukcijos
Susitikimų apdorojimo šablonai
Tyrimo struktūros
Ataskaitų rengimo šablonai
Rezultatų tikrinimo checklist’ai
04
Aiškias saugaus naudojimo ribas
Dalyvis supranta:
Ką galima perduoti DI įrankiui
Ko nereikėtų perduoti
Kaip elgtis su konfidencialia informacija
Kada būtina tikrinti šaltinius
Kada sprendimas turi likti žmogaus rankose
05
Aiškesnį supratimą, ką verta automatizuoti
Darbuotojas pradeda atskirti užduotį, kurią verta atlikti geriau su DI, nuo užduoties, kurią verta automatizuoti visiškai.
Bendrą DI naudojimo pagrindą
Komanda turi vienodesnį supratimą apie DI galimybes, ribas ir darbo metodą.
Skyriams pritaikytus use case’us
Ne abstrakčias „AI galimybes“, o konkrečias užduotis, kuriose DI gali būti naudojamas.
Darbo šablonų rinkinį
Naudojamus pavyzdžius darbuotojai gali adaptuoti savo kasdieniam darbui.
Saugesnį DI naudojimą
Komanda aiškiau supranta:
Informacijos jautrumą
Duomenų perdavimo rizikas
Rezultatų tikrinimą
Žmogaus atsakomybę
Automatizavimo galimybių sąrašą
Praktinių sesijų metu išryškėjusias pasikartojančias užduotis galime užfiksuoti tolimesniam įvertinimui.
Aiškius tolimesnius žingsnius
Po mokymų galima atskirti:
Ką komanda gali pradėti taikyti pati
Kur reikia papildomos praktikos
Kur reikalingos naudojimo gairės
Kur verta automatizuoti
Kur reikalingas techninis sprendimas
DI pagrindai komandai
DI mokymai įmonėms, kuriose darbuotojų DI naudojimo patirtis labai skirtinga.
Galimos temos:
Generatyvinio DI veikimo principai
ChatGPT, Claude, Gemini ir kitų įrankių naudojimas
Užduoties formulavimas
Konteksto pateikimas
Rezultatų struktūrizavimas
Informacijos tikrinimas
Haliucinacijų rizika
Dokumentų ir tekstų analizė
Saugus naudojimas
Praktiniai darbo šablonai
Skyriui pritaikytos praktinės dirbtuvės
DI mokymai darbuotojams, dirbantiems konkrečioje funkcijoje.
Visa programa orientuojama į to skyriaus realias darbo užduotis.
Praktinės automatizavimo dirbtuvės
Skirta pažengusiai komandai, kuri DI jau naudoja ir nori pereiti nuo pavienių užklausų prie:
Darbo eigų
Automatizavimo
DI agentų
Integracijų
Tikslas - suprasti ne tik kaip atlikti užduotį su DI, bet ir kaip ją paversti pakartojamu procesu.
Individuali programa organizacijai
Kai organizacijoje yra keli skyriai ir skirtingas pasirengimo lygis, kuriame etapais paremtą programą:
Poreikio įvertinimas
Bendras pagrindas
Lygio įvertinimas
Tikslinės grupės
Praktinės dirbtuvės
Tolimesni veiksmai
Praktika
Mokymuose mažiau teorijos, daugiau darbo
Praktinėse sesijose dalyvis turi pats atlikti užduotį. Pavyzdžiui:
Išanalizuoti dokumentą
Paruošti struktūruotą ataskaitą
Sutrumpinti didelį informacijos kiekį
Ištraukti svarbius faktus
Paruošti susitikimo santrauką
Sukurti darbo instrukciją
Patikrinti DI atsakymą pagal šaltinį
Sukurti pakartojamą darbo šabloną
Įvertinti, ar užduotį verta automatizuoti
Demonstracija parodo galimybę.
Praktika parodo, ar žmogus gebės ją panaudoti savo darbe.
Saugumas
Saugus DI naudojimas yra programos dalis
DI mokymai neturėtų mokyti tik to, ką galima padaryti.
Komanda turi suprasti ir ribas.
Pagal naudojimo scenarijus aptariame:
Konfidencialios informacijos tvarkymą
Asmens duomenis
Viešų ir verslo paskyrų skirtumus
Informacijos tikrinimą
Šaltinių naudojimą
Autorių teisių klausimus, kai jie aktualūs scenarijui
Žmogaus atsakomybę už galutinį rezultatą
Vidinių DI naudojimo gairių poreikį
Jeigu organizacijai reikia, mokymų programą galime papildyti vidinių DI naudojimo principų parengimu.
Vertė
Greita vertė jau mokymų metu
Mokymų rezultatui nereikia laukti mėnesių.
Dalyviai praktinės sesijos metu gali:
Susikurti pirmą darbo šabloną
Patobulinti realią užduotį
Atrasti efektyvesnį darbo būdą
Suprasti, kurios užduotys DI netinka
Identifikuoti procesą automatizavimui
Todėl vertę siekiame sukurti ne tik „po mokymų“. Ji turi atsirasti pačios sesijos metu.
Įsitraukimas
Kaip mažiname jūsų komandos pasiruošimo naštą
Jums nereikia patiems paruošti mokymo programos.
Iš jūsų pusės
Dažniausiai reikia:
Nurodyti dalyvių skaičių ir funkcijas
Paaiškinti pagrindinius mokymų tikslus
Pateikti kelis tipinius darbo scenarijus
Jei įmanoma, pateikti anonimizuotų dokumentų ar užduočių pavyzdžių
Pasakyti, kokius DI įrankius komanda jau naudoja
Iš Milios pusės
Mes:
Suformuojame programą
Parenkame turinio lygį
Paruošiame praktinius scenarijus
Vedame mokymus
Moderuojame praktines užduotis
Paruošiame sutartą mokymų medžiagą
Fiksuojame vertingus use case’us
Rekomenduojame tolimesnius žingsnius
Jūs suteikiate kontekstą. Mes paverčiame jį praktine programa.
Konsultacijų valandos
Q&A sesija po praktinio naudojimo laikotarpio
Pažengusiųjų dirbtuvės
Konkrečių komandų mentoringas
Naujų use case’ų vertinimas
Vidinių DI darbo šablonų tobulinimas
Automatizavimo galimybių analizė
Tikslas nėra sukurti nuolatinę priklausomybę nuo konsultanto.
Tikslas - kad komanda taptų vis savarankiškesnė, o mūsų pagalba liktų ten, kur reikia gilesnės kompetencijos.
Matavimas
Kaip vertiname mokymų rezultatą
Ne viską verta matuoti vien dalyvių apklausa.
Priklausomai nuo programos galime vertinti:
Dalyvių DI naudojimo lygio pokytį
Praktinių užduočių atlikimą
Sukurtų darbo šablonų skaičių
Identifikuotus use case’us
Automatizavimo galimybes
Darbuotojų pasitikėjimą naudojant DI
DI naudojimo tęstinumą po mokymų
Konkrečius vertinimo kriterijus, jei jų reikia, sutariame prieš programą.
Diegimas
Mokymai kaip DI diegimo dalis
Technologinis sprendimas neveikia, jeigu žmonės jo nepriima.
Todėl mokymai gali būti ne tik atskira paslauga, bet ir didesnio DI diegimo projekto dalis. Pavyzdžiui:
Analizė ir pasirengimas
Komandos mokymai
Procesų automatizavimas ar DI agentas
Naujo darbo būdo įsisavinimas
Tokiu atveju mokymai padeda komandai suprasti ne tik naują įrankį, bet ir pasikeitusį darbo procesą.
Tinkamumas
Kada ši paslauga tinkama
Praktiniai DI mokymai įmonėms ir darbuotojams ypač tinka, jei:
Darbuotojai DI naudoja labai skirtingai
Dalis komandos dar tik pradeda
ChatGPT naudojamas, bet nesistemingai
Vadovai nori saugesnio DI naudojimo
Komanda nežino, kur DI taikyti realiame darbe
Bendrinės paskaitos anksčiau nedavė praktinio rezultato
Norite paruošti komandą DI diegimui
Norite rasti automatizavimo galimybes kartu su darbuotojais
Skirtingiems skyriams reikia skirtingų scenarijų
Kada vien mokymų gali neužtekti
Jeigu jau tiksliai žinote, kurį procesą reikia automatizuoti, mokymai nebūtinai yra pirmas žingsnis. Tokiu atveju gali būti prasmingiau iš karto vertinti:
Procesų automatizavimą
DI agentą
Duomenų sprendimą
Individualią sistemą
Jeigu problema yra ne darbuotojų įgūdžiai, o pats procesas, rekomenduosime spręsti procesą.
Mokome pagal realų darbą
Programą kuriame ne aplink įrankio funkcijų sąrašą, o aplink užduotis, kurias jūsų komanda iš tiesų atlieka.
Suprantame ir technologinį įgyvendinimą
Mokymų metu galime atskirti:
Ką žmogus gali atlikti su DI pats
Ką verta standartizuoti
Ką verta automatizuoti
Kur reikia agento
Kur reikia individualaus sprendimo
Mokome darbo metodo, o ne vieno produkto
DI įrankiai keičiasi.
Darbo principai - užduoties apibrėžimas, kontekstas, struktūra, tikrinimas ir rizikos vertinimas - išlieka.
Galime tęsti nuo mokymų iki diegimo
Jeigu praktinių sesijų metu atrandame vertingą procesą, galime padėti jį:
Išanalizuoti
Automatizuoti
Paversti DI agento use case’u
Integruoti į sistemą
Ar mokymai tinka visiškai pradedantiesiems?
Taip. Programą pradedame nuo bendro pagrindo, kad visa komanda turėtų vienodą supratimą apie DI galimybes, ribas ir saugų naudojimą. Techninių žinių nereikia.
Ar mokymai gali būti skirti vienam skyriui?
Taip. Dirbtuves galima organizuoti vienai funkcijai, pvz., pardavimams, marketingui, administracijai ar finansams. Tada visos užduotys būna iš to skyriaus kasdienio darbo.
Ar galima mokyti didesnę komandą?
Taip. Didesnėms organizacijoms siūlome etapais paremtą programą: poreikio įvertinimą, bendrą pagrindą visiems ir tikslines dirbtuves pagal funkciją bei lygį.
Ar naudojate mūsų realius pavyzdžius?
Taip. Prieš mokymus surenkame jūsų tipines užduotis ir anonimizuotus dokumentų pavyzdžius. Praktinės užduotys paremtos jais.
Ar mokote tik ChatGPT?
Ne. Mokome ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot ir kitų įrankių, bet svarbiausia yra darbo metodas, kuris lieka naudingas, kad ir kokie įrankiai keistųsi.
Ar po mokymų gausime medžiagą?
Taip. Dalyviai gauna sutartą mokymų medžiagą, darbo šablonus ir rezultatų tikrinimo sąrašus.
Ar galite padėti po mokymų?
Taip. Galime tęsti konsultacijų valandomis, Q&A sesija, pažengusiųjų dirbtuvėmis arba padėti automatizuoti mokymuose atrastus procesus.
Ar mokymai padeda įvykdyti ES DI akto reikalavimus?
ES DI akto 4 straipsnis nuo 2025 m. vasario 2 d. reikalauja, kad DI sistemas naudojančios organizacijos imtųsi priemonių užtikrinti pakankamą savo darbuotojų DI raštingumą. Mūsų mokymuose yra saugaus ir atsakingo DI naudojimo dalis, todėl jie padeda šį reikalavimą įgyvendinti, o mokymų faktą galima dokumentuoti.
Norite, kad komanda DI ne tik išbandytų, bet pradėtų realiai naudoti?
Papasakokite, kiek žmonių dalyvaus, kokius skyrius jie atstovauja, koks jų dabartinis DI naudojimo lygis ir kokį pokytį norite matyti po mokymų. Pagal tai pasiūlysime tinkamą programos struktūrą - nuo bendro pagrindo iki tikslinių praktinių dirbtuvių.