Praktični trening napredne rabe ChatGPT in popularnih orodij umetne inteligence (UI) v poslovnem okolju | Nadaljevalna delavnica

Vsebina Modul 1 - Napredna uporaba velikih jezikovnih modelov Kratek pregled osnov in odpravljanje najpogostejših napak pri delu z UI. Osebne nastavitve pri delu s ChatGPT: kalibracija modelov. Napredni prompt inženiring: 7-delna struktura in tehnike oblikovanja zahtev. Izbor in kombiniranje modelov (GPT Thinking) ter orodij, kot je način agenta, v ChatGPT. Varnostni vidiki pri delu z modeli: tipične pasti in kako jih preprečiti. Rezultat: udeleženci obvladajo napredne metode, ki prinašajo natančne, preverljive in ponovljive rezultate ter se izognejo najpogostejšim tveganjem. Modul 2 - Priprava zahtevnih dokumentov, analitika in poglobljeno raziskovanje Strukturirano ustvarjanje zahtevnih dokumentov z UI: tehnična dokumentacija, strokovna poročila, analize, interni akti. UI pri delu s številkami: preglednice, izračuni, priprava grafov ter praktični primeri iz financ in računovodstva. Raziskovanje z Google NotebookLM: strukturirano branje, povzemanje, primerjava virov in podpora pri poglobljenem razumevanju vsebin. Rezultat: udeleženci znajo umetno inteligenco uporabiti za pripravo zahtevnih dokumentov, analizo podatkov in poglobljeno raziskovanje. Modul 3 – Agenti umetne inteligence in avtomatizacija Agenti umetne inteligence: osnovna pravila, logika delovanja ter varnostni omejitveni mehanizmi. Praktična uporaba agentov v ChatGPT: zasnova, testiranje in izboljševanje agentov za pogosta opravila. Avtomatizacija z uporabo UI: kaj je smiselno avtomatizirati, kje so meje ter praktični primer rutinskega opravila v poslovnem okolju. Rezultat: udeleženci znajo oblikovati varne in uporabne agentske poteke, razumeti njihove omejitve ter uvajati enostavne, a učinkovite avtomatizacije. Modul 4 – Povezovanje orodij in dekodiranje prihodnosti v luči UI Povezovanje UI-orodij: pregled razširjenih orodij in praktična uporaba (Gemini, Claude, Perplexity, NotebookLM, Canva AI, DeepSeek). Uporaba strojnega vida: ustvarjanje kakovostnih slik in primeri praktične rabe računalniškega vida. Multimedijsko generiranje vsebin z UI: besedila, grafični prikazi, vizualni materiali, zvok in video. Prihodnost umetne inteligence: razvoj zmogljivosti UI, vpliv na delo in organizacijo ter prepoznavanje priložnosti. Rezultat: udeleženci znajo smiselno povezovati UI-orodja, izkoristiti multimedijske zmožnosti umetne inteligence ter razumeti vpliv njenega razvoja na svoje delo in organizacijo.