1. AI w przemyśle
- Wprowadzenie do AI w środowisku produkcyjnym
- Analiza danych produkcyjnych
- Predykcja awarii (predictive maintenance)
- Analiza danych z czujników i IoT
2. Optymalizacja i automatyzacja
- Automatyzacja raportów produkcyjnych
- AI w optymalizacji procesów
- Zastosowania w:
- jakości
- logistyce
- planowaniu produkcji
3. AI dla managerów – decyzje i ROI
- Jak wybierać narzędzia AI
- Modele kosztowe (TCO, ROI)
- Ryzyka wdrożeń
- Typowe błędy organizacyjne
- Jak rozmawiać z dostawcami (checklista pytań)
- Różnica: implementacja vs transformacja
- AI lokalnie i bezpieczeństwo danych
4.Roadmapa wdrożenia AI (6–12 miesięcy)
- Od quick wins do transformacji
- Struktura organizacyjna AI
- Role:
- IT
- biznes
- zarząd
- Gotowy plan wdrożeniowy
- Podejście wg standardów Microsoft / AWS
5. Bezpieczeństwo AI
- Cyfrowa higiena
- Deepfake i phishing AI
- Jak zabezpieczać organizację i pracowników



