Czym jest sztuczna inteligencja? Rys historyczny rozwoju sztucznej inteligencji Transformery: Rewolucja w przetwarzaniu języka naturalnego Główne projekty Al: OpenAl, Google i Anthropic Możliwości oferowane przez Al oparte na transformerach Dlaczego narzędzia Ai zyskują na popularności? Etyka i odpowiedzialność w rozwoju Al Ewolucja, możliwości i przyszłość Al w codziennym życiu Pierwsze kroki z narzędziami Al ChatGPT (OpenAl) Ewolucja do GPT-4 i dalsze postępy Różnorodne zastosowania ChatGPT Claude (Anthropic) Korzystanie z Claude Gemini (Google) Grok (X Al) LLaMa (Meta Al) Qwen (Alibaba Cloud Sztuka rozmowy z maszyną - Jak tworzyć skuteczne prompty Historia promptów-jak ewoluowało komunikowanie się z Al? Początki: sztywne komendy i język maszynowy Pierwsze kroki w przetwarzaniu języka naturalnego Era wyszukiwarek i pierwsze algorytmy samouczące się Przełomowe modele językowe i rewolucja w promptowaniu Jak Al rozumie i przetwarza prompt Jak model „uczy się” na podstawie zadanych mu pytań? Czym jest prompt? Definicja i zasadyjego konstruowania Struktura promptu: budowanie skutecznej interakcji Rodzaje promptów-od prostych do zaawansowanych Prompty sekwencyjne - budowanie odpowiedzi krok po kroku w kolejnych interakcjach Typowe błędy w promptowaniu i jak ich unikać Testowanie i optymalizacja promptów-jaktworzyć coraz lepsze zapytania? Przyszłość promptów-czy nadal będziemy je pisać? Promptowanie w praktyce - scenariusze promptowania w działaniu Promptowanie w marketingu - jak zadawać pytania, które sprzedają Promptowanie w HR - jak zadawać pytania, które budują relacje i wspierają ludzi Promptowanie dla spotkań biznesowych - jak Al wspiera przygotowanie, przebieg i efektywność rozmów zawodowych Opisy, porównania i wyszukiwanie - jak promptować Al do pracy z przedmiotami, produktami i zjawiskami Promptowanie w analizie rynku - jak promptować Al do myślenia strategicznego Prezentacje biznesowe - jak promptować Al, by pomogła opowiadać historie, które przekonują Media społecznościowe-jak promptować Al, by generowała treści, które angażują, budują społeczność i sprzedają Zastosowanie promptów w biznesie Analiza rynku i otoczenia konkurencyjnego Analiza ogólna rynku - jak ocenić potencjał branży i określić popyt? Analiza konkurencji - jakie są mocne i słabe strony konkurencji? Analiza trendów-jakie zmiany zachodzą na rynku i które warto wykorzystać? Innowacje i badania Analiza demograficzna - kim są potencjalni klienci i jak do nich dotrzeć? Analiza cenowa - jak ustalić optymalną strategię cenową? Analiza wpływu mediów i marketingu -jakie kanały komunikacji są najskuteczniejsze? Analiza podsumowująca - jak syntetyzować zebrane dane i wyciągać wnioski? Analiza przyszłości - jakie są możliwe scenariusze rozwoju rynku? Strategia obecności w mediach społecznościowych Strategia Content Marketingu - Jak tworzyć treści, które angażują i sprzedają? Analiza Performance Marketingu i optymalizacja - Jak mierzyć i poprawiać skuteczność reklam? Influencer Marketing i kampanie UGC - Jak skutecznie współpracować z twórcami internetowymi? Targetowanie i segmentacja odbiorców - Jak precyzyjnie docierać do właściwych klientów? Analiza i optymalizacja kampanii Analiza wyników i raportowanie - Jak interpretować dane i podejmować lepsze decyzje? Analiza i strategia treści - Jak dostosowywać treści do zmieniających się potrzeb klientów? Kampanie influencerskie i współpraca z twórcami - Jak skutecznie skalować kampanie? Monitoring i mierzenie efektywności w mediach społecznościowych - Jak śledzić kluczowe wskaźniki sukcesu? Budowanie społeczności i wzmacnianie lojalności klientów - Jak zamieniać klientów w ambasadorów marki? Strategia reklamowa w mediach społecznościowych - Jak projektować skuteczne kampanie reklamowe? Optymalizacja i analiza kampanii w mediach społecznościowych - Jak poprawiać ROI działań marketingowych? Edukacja i świadomość ekologiczna - Jak budować wizerunek odpowiedzialnej społecznie marki? Rewolucja Al: Od teoretycznych koncepcji do biznesowych zastosowań Główni gracze i ich wpływ na rynek Al OpenAl i modele GPT Anthropic i modele Claude Google i ekosystem Gemini Meta i modele LLaMa iGrok Alibaba Cloud i Qwen Transformacja marketingu w erze Al Analiza rynku i konkurencji wspierana przez Al Rewolucja content marketingu Strategiczne podejście do mediów społecznościowych Analiza i optymalizacja kampanii Wyzwania i perspektywy

PROCES CRM IDENTYFIKACJA KLIENTÓW METODY GROMADZENIA INFORMACJI NT. KLIENTÓW WSKAZÓWKI DO ZARZĄDZANIA PORTFELEM KLIENTÓW STRATEGIE CRM Strategia agrafki Strategia rzepaPROGRAMY LOJALNOŚCIOWE CUSTOMIZACJA PRODUKTÓW KONCEPCJA CRM A SYSTEM INFORMATYCZNY KLASY CRM MITY NA TEMAT SYSTEMÓW CRM PODSTAWOWA FUNKCJONALNOŚĆ SYSTEMÓW KLASY CRM Obszar pozyskiwania nowych klientów - promocja Obszar procesu sprzedaży Obsługa posprzedażna - Utrzymanie więzi z klientem Obsługa posprzedażna - Badanie satysfakcji klientów Obsługa posprzedażna - Serwis i doradztwo Wspomaganie działalności operacyjnej - Planowanie i prognozowanie sprzedaży Wspomaganie działalności operacyjnej - Analizy i raporty Analityka CRM a sztuczna inteligencja System a koncepcja CRM Wykorzystanie systemu CRM na przykładzie marketingu Tradycyjny marketing a CRM Zarządzanie kampaniami w CRM Planowanie kampanii w CRM Moduły systemów klasy CRM Funkcjonalność dla małych i średnich przedsiębiorstw Funkcjonalność dla średnich i dużych przedsiębiorstw SocialCRM Funkcjonalności w ramach Social CRM PRZED ROZPOCZĘCIEM PROJEKTU Idealny projekt CRM Ocena potrzeby CRM Analiza opłacalności wdrożenia CRM Analiza gotowości do wdrożenia CRM Wpływ wdrożenia CRM na wnętrze i otoczenie firmy Budżet Ryzyko inwestycji Regulacje rządowe Przyczyny nieudanych wdrożeń Kłopoty z wdrożeniem ORGANIZACJA PROJEKTU CRM Zespół Współpraca z konsultantami Struktura organizacyna projektu CRM Sponsor Projektu Komitet Sterujący Kierownik Projektu Pracownicy oddelegowani do projektu Konsultant Prowadzący Konsultanci, Analitycy i Wdrożeniowcy Role poszczególnych członków zespołu ROLA DZIAŁU ITZadania współczesnego działu IT Informatyk marketingowcem? PROCES KOMUNIKACJI PROCEDURA ROZWIĄZYWANIA PROBLEMÓW I KONFLIKTÓW PRZEGLĄD STANU PROJEKTU AKCEPTACJA DOKUMENTACJI I RAPORTÓW PROCES KONTROLI ZMIAN W PROJEKCIE Proces akceptacji zmian OKREŚLENIE CELÓW PROJEKTU Przyczyny projektu CRM Cele wdrożenia CRM ANALIZA STANU BIEŻĄCEGO (SAMOOCENA) LISTA PYTAŃ KONTROLNYCH - PRODUKTY- RYNKI- KOMUNIKACJAPROMOCJASPRZEDAŻRELACJE OKREŚLENIE SZANS I MOŻLIWOŚCI WIZJA PRZYSZŁOŚCI PLAN AWARYJNYKONTROLA BUDOWA STRATEGII CRM WYBÓR METODY OCENY KLIENTÓW Czynniki oceny dla branży edukacyjnejdla branży usług medycznychdla branży energetycznej dla branży przemysłowej Przykład czynników oceny klientów - branża IT Przykład czynników oceny klientów - branża dystrybucyjna. Punkty odniesienia WYTYCZNE ZARZĄDZANIA KLIENTAMI Analiza procesów biznesowych pod kątem CRM Metodyka reeinginieringu dla projektu CRM Identyfikacja procesów i mapowanie stanu bieżącego Modelowanie procesów Implementacja zmian BUDOWA PROGRAMÓW LOJALNOŚCIOWYCH WYBÓR SYSTEMU CRM SPECYFIKACJA WYMAGAŃ ZAKRES WYMAGAŃ SYSTEMOWYCH Przykładowe wymagania funkcjonalne na system klasy CRM WYBÓR DOSTAWCY I OPROGRAMOWANIA KONFIGURACJA SYSTEMU PRZYGOTOWANIE DANYCH DO IMPORTU DEDUPLIKACJA DANYCH ROZBUDOWA BAZY DANYCH Kontrahenci, czyli o kim chcę przechowywać dane w systemie CRM? Klasyfikacja i grupowanie kontrahentów Stan relacji z kontrahentami, czyli statusy Definiowanie relacji pomiędzy kontrahentami INSTRUKCJE STANOWISKOWE PRZYKŁAD INSTRUKCJI STANOWISKOWEJ DLA PRACOWNIKA DZIAŁU HANDLOWEGO Wprowadzenie informacji podstawowych Uzupełnianie danych nt. klientów w zależności od ich statusu... Informacje gromadzone nt. pracowników klienta Historia kontaktów z klientem Utrzymanie stałego kontaktu z klientem Określenia standardów realizacji czynności URUCHOMIENIE SYSTEMU CHATBOTY: AUTOMATYZACJA OBSŁUGI KLIENTA W KANALE TEKSTOWYM VOICEBOTY: NATURALNA INTERAKCJA GŁOSOWA ARCHITEKTURA CHATBOTÓW I VOICEBOTÓW VOICEBOTY JAKO PRZYSZŁOŚĆ NATURALNEJ INTERAKCJI GŁOSOWEJ INTEGRACJAZCRM/ERP I SYSTEMAMI BIZNESOWYMI METODY CRM SFORMALIZOWANA BURZA MÓZGÓW Kwestionariusz audytu CRM Interpretacja audytu CRM

Rozdział 1: Początki i ewolucja sztucznej inteligencji 1.1 Test Turinga i marzenie o inteligentnych maszynach 1.2 Wczesna sztuczna inteligencja: Sieci neuronowe, perceptrony i sztuczna inteligencja symboliczna 1.3 Wzrost znaczenia uczenia maszynowego 1.4 Zastosowania AI w biznesie Rozdział 2: Przetwarzanie języka naturalnego w biznesie 2.1 Czym jest NLP? Praktyczne wprowadzenie 2.2 Główne biznesowe zastosowania NLP 2.3 Inne biznesowe zastosowania NLP: Eksploracja tekstu, podsumowywanie treści i wykrywanie nastrojów 2.4 Wyzwania związane z NLP: Kontekst, niejednoznaczność i różnorodność językowa Rozdział 3. Uczenie Maszynowe: Podstawy, ewolucja i zastosowania w biznesie 3.1 Wprowadzenie do uczenia maszynowego 3.2. Historia rozwoju uczenia maszynowego 3.3 Różnice między regułową sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym 3.4 Podejście hybrydowe: Łączenie regułowej sztucznej inteligencji z uczeniem maszynowym 3.5 Modele językowe nowej generacji: GPT, BERT i inne 3.6 Problem halucynacji w modelach językowych Rozdział 4: Chatboty i voiceboty w obsłudze klienta 4.1 Chatboty: Automatyzacja obsługi klienta w kanale tekstowym 4.2 Voiceboty: Naturalna interakcja głosowa 4.3 Architektura chatbotów i voicebotów 4.4 Projektowanie chatbotów zorientowanych na użytkownika: Od dialogów do osobowości 4.5 Voiceboty jako przyszłość naturalnej interakcji głosowej 4.6 Integracja z CRM/ERP i systemami biznesowymi 4.7 Studium inspiracji: Tworzenie chatbota dla firmy z branży telekomunikacyjnej Rozdział 5: Robotyzacja procesów biznesowych (RPA) i sztuczna inteligencja 5.1 Czym jest RPA? 5.2 Przykłady zastosowań RPA 5.3 RPA napędzane przez AI: Przechodzenie od reguł do inteligentnego podejmowania decyzji 5.4 Inspiracje z różnych branż Rozdział 6: AI w tworzeniu treści 6.1 Automatyzacja procesu pisania: Od opisów produktów po treści reklam 6.2 Treści generowane przez AI: Nie tylko tekst 6.3 Jak AI może szybko i dokładnie podsumować złożone informacje 6.4 Studium inspiracji: Wykorzystanie AI do efektywnego tworzenia dokumentów Rozdział 7: Asystenci personalni napędzani przez AI 7.1 Rola AI w asystentach personalnych: Od harmonogramowania po pozyskiwanie danych 7.2 Wsparcie w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym: AI jako strategiczny doradca 7.3 Wzmacnianie wydajności pracowników: Spersonalizowana pomoc na dużą skalę 7.4. Przykłady komercyjnych asystentów personalnych opartych o AI 7.5 Integracja asystentów AI z systemami korporacyjnymi (ERP, CRM) 7.6 Przyszłość AI we wsparciu pracowników: Automatyzacja poznawcza 7.7 Studium inspiracji: Wykorzystanie asystentów personalnych napędzanych przez AI do zwiększenia efektywności w miejscu pracy Rozdział 8: Pisanie skutecznych promptów 8.1 Czym są prompty i dlaczego są ważne w aplikacjach AI? 8.2 Pisanie skutecznych promptów dla scenariuszy biznesowych: Wskazówki i triki 8.3 Rozwiązywanie problemów biznesowych z wykorzystaniem promptów ChatGPT 8.4 Przydatne prompty dla rozwoju biznesu, operacji i podejmowania decyzji Rozdział 9: AI w tłumaczeniach i usługach językowych 9.1 Przełamywanie barier językowych: AI dla globalnego biznesu 9.2 Jak AI tłumaczy złożone teksty: Wyjaśnienie tłumaczenia maszynowego opartego na sieciach neuronowych 9.3 Kluczowe wyzwania w tłumaczeniach AI: Dokładność, kontekst kulturowy i niuanse 9.4 Wdrażanie narzędzi AI do tłumaczeń w małych i średnich przedsiębiorstwach 9.5 Studium inspiracji: Przyspieszenie komunikacji międzynarodowej za pomocą AI Rozdział 10: Jakość i integralność danych w systemach AI 10.1 Dlaczego jakość danych ma znaczenie: Wyzwanie związane z duplikatami informacji 10.2 Rozwiązania AI dla deduplikacji danych: Znajdowanie i łączenie duplikatów 10.3 Optymalizacja systemów CRM: Jak AI wykrywa anomalie w zestawach danych 10.4 Studium inspiracji: Deduplikacja napędzana przez AI w zarządzaniu relacjami z klientami 10.5 Przyszłe kierunki w integralności danych i AI Rozdział 11: Wyzwania i najlepsze praktyki we wdrażaniu AI 11.1 Najczęstsze pułapki przy wdrażaniu rozwiązań AI 11.2 Przezwyciężanie barier technicznych i organizacyjnych 11.3 Zarządzanie zmianami napędzanymi przez AI w przedsiębiorstwach 11.4 Rozważania prawne i etyczne w systemach napędzanych przez AI 11.5 AI a automatyzacja decyzji: Ryzyko dehumanizacji Rozdział 12: Przyszłość AI w świecie biznesu 12.1 Co dalej z AI w świecie biznesu? 12.2 Wschodzące trendy w technologiach AI: Od wyjaśnialnej AI do obliczeń kognitywnych 12.3 Przygotowanie organizacji na kolejną falę innowacji AI 12.4 Prognozy dotyczące roli AI w Przemyśle 4.0 i dalej