Z jakimi wyzwaniami mierzy się dziś Twoja firma?
Jak oceniają nas klienci i partnerzy?
01 FUNDAMENTY
Szkolenia AI na start — każda firma potrzebuje
Compliance, standardy bezpiecznej pracy i baza kompetencyjna dla całej organizacji.
Solidny fundament, zanim zaczniesz skalować AI.
FUNDAMENTY 1.1
„Regulacje AI Act wymagają przeszkolenia pracowników korzystających z systemów AI. Organizacja potrzebuje udokumentowanego procesu."
FUNDAMENTY 1.3
02 AI W PROCESACH BIZNESOWYCH
Warsztaty AI dla działów — konkretne wsparcie
PROCESY 2.1
„Przygotowanie oferty zajmuje godziny, follow-upy giną, kontekst rozmów z klientem się rozprasza."
Czego się nauczysz:
Certyfikat ukończenia, raport dla organizacji
PROCESY 2.2
„Content tworzy się za wolno, ton komunikacji jest niespójny, personalizacja wymaga za dużo manualnej pracy."
PROCESY 2.3
„Ręczne raportowanie, copy-paste z wielu źródeł, przygotowanie materiałów dla zarządu zajmuje dni."
zespoły operacyjne, finanse, administracja
PROCESY 2.4
Czego się nauczysz:
Efektywna praca z GitHub Copilot / Cursor
/ Claude Code
zespoły developerskie i IT
Szukasz szkolenia dla innego działu?
03 | NARZĘDZIA
Adopcja narzędzi AI — ROI z zakupionych licencji
NARZĘDZIA 3.1
„Kupiliśmy licencje Copilot, ale większość zespołu
nie wie, jak wykorzystać go w codziennej pracy."
Pełne możliwości Copilot w M365
„Płacimy za to od 6 miesięcy, a używaliśmy może 20% możliwości."
15 os.
NARZĘDZIA 3.2
„Mamy firmową licencję ChatGPT,
ale ludzie nadal korzystają z darmowej wersji."
NARZĘDZIA 3.3
„Mamy Google Workspace, ale nie używamy Gemini."
Integracje z Google Workspace
(Docs, Sheets, Gmail)
użytkownicy Google Workspace
NARZĘDZIA 3.4
„Wdrożyliśmy Claude, ale zespoły
nie rozumieją różnic vs ChatGPT."
użytkownicy z dostępem do Claude
NARZĘDZIA 3.5
„Zbudowaliśmy własne narzędzie AI,
ale zespoły wracają do starych metod."
„Narzędzie było gotowe od miesięcy — brakowało szkolenia, które pokaże ludziom dlaczego warto."
użytkownicy narzędzia wewnętrznego
04 | AI LAB
Unikalny program — 2 tygodnie. Działający prototyp. Zatwierdzony business case.
NASZ FLAGOWY PROGRAM
AI Lab - od pomysłów do działających prototypów.
Jak to działa:
„Weszliśmy z pomysłami na AI. Wyszliśmy z działającymi prototypami
i business case'ami, które zarząd zatwierdził w tydzień."
Uczestnicy:
Format:
05 | STRATEGIA I TRANSFORMACJA
Szkolenie dla Liderów — prowadzenie transformacji AI
Spójna wizja AI dla całej organizacji.
Roadmapa, governance, kryteria decyzyjne — żeby AI nie kończyło się na pilotażach.
TRANSFORMACJA
Transformacja AI w organizacji
„Zarząd każe wdrażać AI, ale brakuje spójnego planu."
Czego się nauczysz:
Ocena gotowości organizacji
Priorytetyzacja obszarów wdrożeń
Budowanie roadmapy z fazami i KPI
Model governance AI
Ocena gotowości organizacji
„Narzędzie było gotowe od miesięcy — brakowało szkolenia, które pokaże ludziom dlaczego warto."
Uczestnicy:
zarząd, dyrektorzy i liderzy transformacji
Format:
1-2 dni warsztatowe
Min. grupa:
3.os
06 | SZKOLENIA DEDYKOWANE
Program change management i adopcji AI — szkolenia dedykowane
Dlaczego firmy wybierają nasze szkolenia AI
Pilotaż lub wdrożenie
Spełniamy Standard Usług Szkoleniowo-Rozwojowych — potwierdzenie jakości procesów i metodyki.
Sesje follow-up i konsultacje po warsztatach.
Nie zostawiamy zespołów
z samą teorią.
Biblioteka promptów, checklisty jakości i szablony do natychmiastowego wdrożenia.
Mierzymy efekty: reakcja → wiedza → zachowanie → wynik biznesowy.
Doświadczenie z projektów Data & AI w firmach takich jak Accenture czy PwC.
Jak wygląda współpraca?
1
Rozmowa
Poznajemy kontekst — etap organizacji, wyzwania, cele. Bez formularzy i ankiet.
2
Dopasowanie
Dobieramy szkolenia i format do sytuacji.
Bez zbędnych etapów — robimy to, co ma sens.
3
Realizacja
Prowadzimy szkolenia na ustalonym zakresie. Praktyczne ćwiczenia na realnych case'ach.
4
Mierzenie efektów
Walidujemy wyniki: quiz wiedzy, adopcja narzędzi, Impact Report.
Kiedy nie zaczynamy współpracy?
Szkolenia dofinansowane
Najczęstsze pytania o szkolenia AI dla firm
1. Jakie szkolenie wybrać, jeśli dopiero zaczynamy z AI?
Zaczynamy od Fundamentów: szkolenie AI Act Compliance (obowiązkowe dla firm korzystających z systemów AI), warsztaty Standardy pracy z AI (bezpieczne korzystanie, dobre praktyki promptowania, praca z dokumentami) oraz dostęp do platformy Hi_AI jako bazy do dalszego rozwoju. To daje organizacji solidny fundament — compliance, bezpieczeństwo danych i bazę kompetencyjną — zanim zaczniecie skalować AI w procesach biznesowych. Minimalna grupa: 20 osób. Format: e-learning (compliance) + webinary lub warsztaty stacjonarne.
2. Czy mierzycie efekty szkolenia?
Tak. Stosujemy 4-poziomowy framework oceny efektów: (1) reakcja — NPS i ocena warsztatu, (2) wiedza — quiz i test kompetencji, (3) zachowanie — pomiar adopcji narzędzi AI w codziennej pracy, (4) wynik biznesowy — wpływ na KPI procesu. Po każdym programie dostarczamy Impact Report, który pokazuje mierzalne rezultaty szkolenia. Pracujemy zgodnie ze Standardem Usług Szkoleniowo-Rozwojowych (SUS 3.0) — potwierdzenie jakości procesów i metodyki szkoleniowej.
3. Czym szkolenia AI od WeAreFuture różnią się od typowych kursów?
Nie prowadzimy generycznych kursów z AI. Każde szkolenie projektujemy wokół konkretnego problemu biznesowego — i mierzymy, czy go rozwiązało. Nasz wyróżnik to doświadczenie w change management i adopcji: wiemy, że samo przekazanie wiedzy nie wystarczy, jeśli nie zmienimy nawyków i procesów. Dlatego każdy program zawiera elementy wdrożenia wiedzy w praktykę.
4. Jak wygląda współpraca przy szkoleniach AI?
Proces jest prosty i bez zbędnych etapów: (1) Rozmowa — poznajemy kontekst organizacji, etap AI, wyzwania i cele. (2) Dopasowanie — dobieramy szkolenia, format i harmonogram do sytuacji. (3) Realizacja — prowadzimy warsztaty z ćwiczeniami na realnych case'ach. (4) Mierzenie efektów — Impact Report z wynikami: wiedza, adopcja, wpływ na procesy. Cały proces od rozmowy do startu zajmuje zwykle ok. 3 tygodnie. Nie wymagamy wypełniania formularzy i ankiet przed pierwszą rozmową.
5. Czy prowadzicie szkolenia AI dopasowane do konkretnej branży?
Tak — realizujemy szkolenia dedykowane, ale tylko gdy widzimy realną możliwość ROI. Zanim przygotujemy ofertę, rozumiemy problem biznesowy i walidujemy, czy szkolenie to właściwe rozwiązanie. Mamy doświadczenie w branżach: farmacja (programy adopcji AI dla zespołów medycznych), FMCG (AI w marketingu i sprzedaży), produkcja (AI w procesach operacyjnych), finanse i ubezpieczenia, retail. Pracowaliśmy m.in. z AbbVie, Henkel, Medicover, Versuni, LPP, PZU, E.Wedel. Opowiedz nam o swoim wyzwaniu — dobierzemy podejście.
6. Czy szkolenia mogą być dofinansowane?
Część naszych programów kwalifikuje się do dofinansowania w ramach programów rozwojowych (SUS/BUR). Skontaktuj się z nami po szczegóły i pomoc w dokumentacji.
7. Czym jest program adopcji AI i czym różni się od zwykłego szkolenia?
Program adopcji AI to kompleksowe podejście do budowania kompetencji AI w organizacji, które wykracza poza samo przekazanie wiedzy. Oprócz warsztatów obejmuje: diagnozę procesów i nawyków pracy, wdrożenie narzędzi AI w codzienne workflow'y zespołu, wsparcie po szkoleniu (sesje follow-up, konsultacje), change management — zmianę nawyków i procesów, a nie tylko umiejętności, oraz mierzenie realnego wykorzystania AI w pracy (nie tylko wynik quizu). W WeAreFuture specjalizujemy się właśnie w programach adopcyjnych. Efekt u klienta z branży farmaceutycznej: wzrost dziennego wykorzystania AI z 12% do 90% w ciągu 6 miesięcy
całościowe podejście do AI w organizacji
Gdy AI przestaje być pojedynczym wdrożeniem, a zaczyna wpływać na wiele obszarów naraz, potrzebne jest całościowe podejście.
AI SYSTEM to nasz sposób pracy, który porządkuje temat AI
w organizacji end-to-end: od decyzji i priorytetów,
przez wdrożenia, po adopcję.
Co obejmuje AI SYSTEM?
Jedną odpowiedzialność za cały obszar AI
Od decyzji i priorytetów po wdrożenia IT i adopcję
Kierunek i priorytety działań AI
Co wdrażać, w jakiej kolejności i dlaczego
ma to sens biznesowy
Projektowanie i realizację wdrożeń AI
Systemy IT, automatyzacje, agenci i analityka
— od koncepcji do działania
Adopcję i współpracę zespołów
Biznes, IT i data — bez silosów i rozmytej odpowiedzialności