Ugrás a tartalomhoz
DarwinAI

AI oktatás

Ne AI-eszközöket tanuljanak. AI-képességet építsenek.

Az AI által megváltoztatott munkahelyi környezetben más lesz az elvárt sebesség, minőség és költség. Az oktatás célja ezért nem egy adott platform kezelőfelületének megtanítása.

Olyan érthető, gyakorlati és azonnal használható AI-képességeket adunk át, amelyekkel a résztvevők a saját munkájukat tudják gyorsabban vagy jobban elvégezni.

A képzés gerincét a résztvevők és a szervezet valós feladatai adják.

Egy nagyobb, tudással teli sejt-kocka és körülötte nyolc kisebb, eltérő méretű kocka nyitott ívben; mindegyik előtt más-más valós munkadarab lebeg, és a fény ezeken keresztül jut el a résztvevőkig

1. Az AI-környezet változik. A szervezetnek alkalmazkodnia kell.

Az evolúciós analógiában a környezeti változás nagyon konkrét dolgot jelent: más munkavállalók és más vállalatok ugyanazt a munkát ma másképp végzik el.

  • Gyorsabban

    Ami tegnap egy nap volt, ma egy óra.

  • Jobb minőségben

    Több forrás, alaposabb ellenőrzés, kevesebb hiba.

  • Alacsonyabb költséggel

    Ugyanaz az eredmény kevesebb ráfordításból.

  • Korábban elérhetetlen mélységben

    Olyan elemzés, amire eddig egyszerűen nem volt kapacitás.

Az oktatás célja, hogy a résztvevők és a szervezet képességei ehhez az új környezethez alkalmazkodjanak.

Ugyanaz a munka két oldalon: balra három halvány kocka hosszú láncban, várakozási résekkel, kicsi eredménnyel; jobbra egyetlen kék rácsos kocka rövid úton, jóval részletgazdagabb, arany fényű eredménnyel
Ugyanaz a feladat, kétféle képességgel – ez a környezeti változás.

2. Hogyan épül fel a képzés?

Két alapblokkal indulunk – utána már végig valós feladatokon dolgozunk.

1. Alapozás

Megértjük, hogyan működik az AI

Röviden és érthetően áttekintjük az AI alapvető működését. Nem azért, hogy technológiai szakértőket képezzünk, hanem azért, hogy a résztvevők értsék, mire számíthatnak.

  • Mit várhatnak egy AI-rendszertől – és mit nem.
  • Miért hibázik, és mit lehet ez ellen tenni.
  • Miért számít a modellválasztás.
  • Mikor kell keresést vagy más külső forrást használni.
  • Hogyan lehet megbízhatóbb eredményt kapni.

2. Alapok

Amitől a mindennapi használat látványosan javul

Még rendszeres AI-felhasználóknál is gyakori, hogy néhány alapvető lehetőséget nem használnak. Ezeket végig a vállalat saját működéséből vett példákon mutatjuk be.

  • Modellválasztás
  • Projektek
  • Memória
  • Fájlok használata
  • A kontextus megfelelő felépítése
  • Megfelelő feladatbontás

3. Egy szintre hozzuk a csapatot

Egy szervezeten belül gyakran óriási különbség van az AI-használatban. A képzés egyik célja egy közös alapszint kialakítása – miközben azonosítjuk azokat az AI-championokat, akik később tovább tudják vinni a használatot.

  • Alig próbálta

    Hallott róla, egyszer-kétszer beírt valamit, de nem épült be a munkájába.

  • Rendszeresen használja

    Napi szinten kérdez, de jellemzően az első lépcsőn – promptolás szinten.

  • Jóval előrébb jár

    Saját megoldásokat épít. Szinte minden szervezetben van néhány ilyen munkatárs.

A cél kettős: közös alapszint a teljes csapatnak, és nevesített AI-championok, akik a képzés után is viszik tovább a témát a szervezetben.

Kilenc sejt-kocka egy sorban, nagyon eltérő magasságokban; egy vízszintes fényvonal jelöli a közös alapszintet, amely felé az alacsonyabbak emelkednek, két arany fényű kocka pedig felülről segíti őket

4. A képzés legfontosabb része: valós feladatok

Nem előre gyártott „írjunk egy verset ChatGPT-vel” példákból indulunk ki. A résztvevőktől és a szervezettől gyűjtünk valódi feladatokat – tudatosan haladva az egyszerűtől az összetettebb megoldásokig.

Egyszerűegy jó kérdés is elégÖsszetettépíteni és automatizálni kell

Reklamáció kezelése

Hogyan lehet egy beérkező problémát gyorsabban elemezni és megfelelő választ készíteni?

Ajánlatértékelés

Hogyan lehet több ajánlat dokumentumait strukturáltan összehasonlítani?

E-mail kezelés

Hogyan lehet ismétlődő bejövő levelek feldolgozását vagy válaszait támogatni?

Dokumentumelemzés

Hogyan lehet több száz oldalnyi tender-, szerződés- vagy projektdokumentációt feldolgozni?

Kutatás

Hogyan végezhető komplex technológiai vagy piackutatás több forrásból?

Belső célszoftver

Mikor érdemes egy ismétlődő feladatra saját kalkulátort, dashboardot vagy webes eszközt készíteni?

AI-asszisztens

Mikor indokolt egy olyan megoldás, amely például a Gmailt, Drive-ot, Mailchimpet vagy más rendszereket is használja?

Öt sejt-kocka emelkedő átlóban, egyre nagyobbak és hűvösebb színűek; balról más-más nehézségű valós munkadarab érkezik beléjük, jobbról mindegyikből azonos minőségű, arany fényű kész eredmény távozik

5. A 6+1 modell: melyik feladathoz melyik AI-módszer kell?

A képzés egyik gerince a Budaházy 6+1 modell. Nem tool-listát tanítunk – egy döntési logikát adunk.

A résztvevő később egy új feladattal találkozva képes legyen eldönteni:

Ehhez elég egy prompt? Saját GPT kell? Automatizáció? Office AI? Projektkörnyezet? Vibe Coding? Vagy már egy önjáró asszisztens?

6. A képzés egyben workshop

A résztvevők nem csak azt tanulják meg, hogyan oldjanak meg egy már ismert feladatot AI-val. Közösen keressük azokat a munkákat is, amelyek jobban elvégezhetők másképp.

Ezekből gyakran a képzés során születik meg egy következő automatizációs vagy fejlesztési projekt ötlete.

  • Sok időt vesznek el.
  • Rendszeresen ismétlődnek.
  • Manuálisak.
  • Nehezen szerethetők.
  • Sok adatot vagy dokumentumot tartalmaznak.
  • Vagy egyszerűen jobban elvégezhetők AI-val.

7. A képzés nem ér véget az utolsó slide-dal

A valódi eredmény akkor jön létre, ha a résztvevők másnap is használni kezdik a tanultakat.

  1. Azonnal

    Follow-up csomag

    Az oktatáson bemutatott platformok, példák, linkek és segédanyagok összegyűjtve.

  2. A következő hetekben

    Emlékeztető és gyakorlati anyagok

    Rövid utánkövetés, amely segít abban, hogy a megtanult módszerek valóban napi rutinná váljanak.

  3. Folyamatosan

    AI-hírlevél

    Új módszerek, platformok és vállalati use case-ek, hogy a megszerzett tudás ne avuljon el egy gyorsan változó területen.

Vízszintes idővonal négy csomóponttal: ugyanaz a három sejt-kocka egyre távolabb kerül egymástól, de minden csomópontnál rövid fénysugár éri őket, így a belső rácsszerkezetük nem halványul el, hanem sűrűsödik
Rendszeres, rövid visszatérések nélkül a megszerzett tudás elhalványul.

8. Kiknek szól?

  • Cégvezetőknek
  • Tulajdonosoknak
  • Senior szakembereknek
  • Területi vezetőknek
  • Kisebb szakmai csapatoknak
  • AI-champion csoportoknak
  • Teljes vállalati program résztvevőinek

Az oktatást vezetői és csapatszintű képzésként, valós feladatokra épülő workshopként és mentorálásként értelmezzük – a csoport összetétele dönti el, melyik arány dominál.

9. Javasolt működési forma

Csoportlétszám
6–15 fő
Javasolt egység
2 órás sessionök
Helyszín
A megrendelő oktatóterme vagy egyeztetett helyszín

A program sikeréhez fontos

  • Belső felelősLegalább egy belső gazda vagy AI-champion, aki a képzés után is viszi a témát.
  • Elérhető AI-platformA résztvevők számára biztosított, valóban használható AI-hozzáférés.
  • Dedikált időA képzés után elkülönített idő az AI-alapú feladatokra.
  • Ne pluszfeladat legyenAz AI használata a napi munka része legyen, ne a tetejére rakott extra teher.

Amit az AI oktatásról kérdeznek

Mennyi ideig tart egy AI képzés?
A javasolt egység 2 órás session, 6–15 fős csoportnak. A teljes program hossza attól függ, milyen mélyre megyünk és hány valós feladatot dolgozunk fel közösen. A képzést jellemzően utánkövetés és mentorálás egészíti ki.
Kell-e technikai előképzettség?
Nem. A képzés üzleti szemléletű: a résztvevők a saját szakterületük feladataiból indulnak ki. A technikai részbe annyira megyünk bele, amennyi a gyakorlati használathoz szükséges.
Mi van, ha a csapatban nagyon eltérő az AI-tudás?
Ez a tipikus helyzet, és a képzés kifejezetten számol vele. Az egyik cél éppen egy közös alapszint kialakítása, miközben azonosítjuk azokat az AI-championokat, akik később a szervezeten belül is tovább tudják vinni a használatot.
Milyen feladatokon gyakorlunk?
A résztvevőktől és a szervezettől gyűjtött valódi feladatokon: reklamációkezelés, ajánlatértékelés, e-mail kezelés, dokumentumelemzés, kutatás, belső célszoftver, AI-asszisztens. A példák tudatosan haladnak az egyszerű feladatoktól az összetettebb megoldásokig.
Mi történik a képzés után?
A program része lehet azonnali follow-up (platformok, példák, linkek, segédanyagok), rendszeres emlékeztető és gyakorlati anyagok, valamint az AI-hírlevél. A valódi eredmény akkor jön létre, ha a résztvevők másnap is használni kezdik a tanultakat.

Hozzuk közös szintre a csapat AI-tudását – a saját feladataikon keresztül

Az első egyeztetésen megnézzük a résztvevői kört, a jelenlegi tudásszintet és azokat a vállalati feladatokat, amelyekre érdemes felépíteni a képzést.