Dzień 2 | GenAI w praktyce biznesowej. Przykłady wdrożeń i zastosowań

• GenAI - od POC do produkcji
  Prowadzący: Robert Buda
  Robert odpowiada w mBanku za wdrożenie GenAI. Na podstawie swoich doświadczeń podzieli się wiedzą: jakie warunki muszą zostać spełnione, żeby GenAI był adekwatny do oczekiwań, kiedy projekt warto skalować, jakie modele wybierać i kiedy decydować o ich zmianie oraz jakie tips&tricks pomagają we wdrożeniu GenAI w dużej skali.
• AI supported Customer Value Management - case study Orange Polska
  Prowadzący: Piotr Sobczyk i Marek Grabowski
  Pogłębione case study wieloletniego projektu wykorzystującego modele ML i AI, mającego na celu optymalizację procesów sprzedaży. Piotr Sobczyk, CDO i Marek Grabowski, odpowiedzialny za Customer Value Management, pokażą biznesową i technologiczną perspektywę skomplikowanej transformacji, która dotknęła wielu obszarów firmy. Podzielą się szczegółami dotyczącymi zarówno architektury systemów, jak i wskaźników biznesowych oraz pokażą, jak przez lata dokładali kolejne komponenty AI, w tym Agentów.

Dzień 3 | Agenci AI. Architektury, zastosowania i wyzwania wdrożeniowe

• Agenci AI - od projektu po skalowanie
  Prowadzący: Tomasz Falkowski
  Architektura Agentyczna i Fundamenty Rozumowania: RAG vs. Agentic Workflow, koncepcja Rational Agent i anatomia agenta oraz obszary, w których agenci dają realne ROI. Omówimy systemy multi-agent, topologie współpracy, zarządzanie stanem, wybór API i narzędzi, security, trust & risk management, strategie checkpointingu, audytowalność, tracing oraz strategię wdrażania od „Cienia Agenta” do pełnej autonomii.
• Wyzwania prawne w zakresie agentów
  Prowadzący: Marcin Maruta
  Analiza pozaregulacyjnych obszarów, na które warto zwrócić uwagę przy wdrażaniu AI - szczególnie w kontekście Agentów AI.

Dzień 4 | Agentic AI w organizacji. Bezpieczeństwo i doświadczenia wdrożeniowe

• Live demo ataku na model LLM
  Prezentacja połączona z life demo ataku na serce modelu LLM - jak AI wpływa na procesy i procedury cyber security, jak zautomatyzować wykrywanie ataków i jak się przed nimi skutecznie bronić.
• Agenci AI na przykładzie PepsiCo
  Prowadzący: Dariusz Korzun
  Identyfikacja i projektowanie zastosowań Agentów AI w PepsiCo, wybór architektury, danych i środowiska technologicznego, zarządzanie ryzykiem, uprawnieniami i jakością danych, integracja Agentów AI z procesami biznesowymi, ROI i skalowanie rozwiązań Agentic AI oraz life demo tworzenia Agenta AI.
• Dojrzałe wdrożenie platformy Generatywnej AI w PepsiCo
  Prowadzący: Dariusz Korzun
  Szczegółowa analiza etapów budowania elastycznej platformy pod AI na przykładzie wdrożenia w PepsiCo. Podczas sesji, na podstawie rzeczywistych przykładów, przeanalizujemy pięć kluczowych obszarów tworzących dojrzałą platformę GenAI. Omówimy decyzje, które organizacja musi podjąć, zanim GenAI zacznie faktycznie przynosić wartość biznesową, oraz potencjalne pułapki, które pomagają odróżnić dojrzałe wdrożenie od kosztownego eksperymentu.

Dzień 5 | Dane jako fundament AI. Data Governance i zarządzanie platformami AI

• Data Governance
  Prowadzący: Marcin Choiński
  Jak AI wpływa na procesy Data Governance? Omówienie na przykładzie TVN, ze szczególnym uwzględnieniem wiarygodności danych, projektowania i egzekwowania Data Governance w dużej organizacji, właścicielstwa danych, przekonywania organizacji do inwestycji w Data Governance oraz strukturalnego umiejscowienia zespołu AI i Data Management.
• Platforma AI Governance
  Prowadzący: Marcin Mazurek
  Na bazie rzeczywistych wdrożeń omówimy, jakie mechanizmy zastosować, żeby algorytmy zbudowane na danych albo model, z którego korzysta organizacja, nie sprowokowały pozwu lub reakcji nadzoru. Przejdziemy przez etapy: inwentaryzacja i wydobycie danych, audyt i czyszczenie danych, budowa i komercjalizacja rozwiązań, codzienne korzystanie z modeli AI w firmie oraz etyka jako mechanizm kontroli.

Dzień 6 | AI Governance w praktyce. Struktury, procesy i nadzór nad AI

• AI Governance w ujęciu prawnym
  Czym z prawnego punktu widzenia jest AI Governance i dlaczego powinniśmy go stworzyć. Jak tworzyć struktury zarządzania w organizacji, które będą nadzorować rozwój i wdrażanie AI, a potem monitorować i doskonalić ten proces. Które polityki i procedury w organizacji wymagają analizy i dostosowania.
• Zarządzanie złożonymi modelami na przykładzie Ringier Axel Springer Polska
  Case study Data i AI Governance oraz platformy do zarządzania modelami, jaką rozwija Ringier Axel Springer Polska. W przejrzystej formie pokażemy, jak RASP doszedł do dojrzałego Data Governance i jak zarządza złożonym środowiskiem modeli.
• Sztuczna inteligencja wymaga prawdziwych danych - dlaczego konieczny jest powrót do klasyki zarządzania danymi
  Jak AI wpływa na procesy data governance? Omówienie ze szczególnym uwzględnieniem data quality, danych strukturalnych i niestrukturalnych, zarządzania metadanymi, dostępu do danych i raportów w kontekście security, wpływu laboratorium AI na podejście do platform danych oraz strukturalnego umiejscowienia zespołu AI i Data Management.

Dzień 7 | Skalowanie AI w organizacji. Strategia, odpowiedzialność i Governance

• Jak radzić sobie ze stronniczością algorytmów
  Prowadzący: Daniel Kaszyński
  Gratka dla umysłów ścisłych. Poznasz modele matematyczne, które pozwalają mierzyć „sprawiedliwość” modelu. Dowiesz się, jak identyfikować wyzwania etyczne na etapie specyfikacji modelu i jak budować modele sprawiedliwe.
• Skalowanie AI i strategia Enterprise
  Prowadząca: Aleksandra Suchorzewska
  Dowiesz się, jak do strategii wykorzystania AI podchodzą największe europejskie firmy: skalowanie rozwiązań, tworzenie architektury referencyjnej, wpływ AI na model operacyjny oraz tworzenie Center of Excellence.
• Wykorzystanie danych
  Prowadzący: Marcin Serafin i Wojciech Piszewski
  Dowiesz się, na co należy zwrócić szczególną uwagę przy projektowaniu systemów w obszarach: prawa własności intelektualnej, ochrony baz danych, ochrony danych osobowych i regulacji RODO, zapewnienia poufności i bezpieczeństwa danych oraz analizy warunków korzystania z najbardziej typowych narzędzi AI.

Dzień 8 | Warsztat strategiczny - identyfikacja, ocena i skalowanie inicjatyw AI

• Warsztat: od identyfikacji use case'ów do wartości biznesowej z AI
  Prowadzący: Krystian Jabłoński i Wiktor Fido
  Gdzie szukać obszarów o największym potencjale wykorzystania AI. Jak wybierać inicjatywy AI, które mają realne uzasadnienie biznesowe. Jak projektować skuteczne projekty pilotażowe i unikać najczęstszych błędów. Jak oceniać gotowość organizacji do skalowania rozwiązań AI. Jak mierzyć wartość biznesową i ROI inicjatyw AI. Jak zwiększać adopcję AI i budować zaangażowanie interesariuszy.

Zakończenie programu i wręczenie certyfikatów