Praca z lokalnym AI różni się nieco od korzystania z narzędzi chmurowych i wymaga odrębnego przeszkolenia zespołu.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przeprowadzenie szkolenia z korzystania z lokalnie zainstalowanego AI, działającego bez dostępu do internetu.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm korzystających z lokalnego AI, które chcą przeszkolić pracowników z jego obsługi.

Ile to trwa

Szkolenie mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy. Gwarancja dotyczy tu przede wszystkim rzetelności przeprowadzonego szkolenia — jeśli po jego zakończeniu okaże się, że część materiału wymaga powtórzenia lub uzupełnienia, taka reklamacja jest rozpatrywana poza kolejnością, bez ponownego doliczania pełnego zakresu zajęć.

Czym różni się lokalny AI od narzędzi chmurowych

Lokalny model językowy (LLM, czyli program wytrenowany do generowania tekstu na podstawie wprowadzonego zapytania) działa na sprzęcie firmowym, bez przesyłania zapytań na zewnętrzne serwery. W praktyce oznacza to, że treści wpisywane do takiego narzędzia nie opuszczają sieci firmowej, co ma znaczenie przy pracy z danymi poufnymi, umowami czy danymi klientów. Jednocześnie taki model nie ma dostępu do bieżących informacji z sieci i nie aktualizuje się automatycznie, jak robią to popularne narzędzia chmurowe. Pracownicy przyzwyczajeni do chatbotów działających online muszą więc nauczyć się innego podejścia do formułowania zapytań i innych oczekiwań co do zakresu wiedzy, jaką dysponuje program.

Warianty szkolenia

Zakres zajęć dobiera się do tego, kto z lokalnego AI będzie korzystał na co dzień. Dla zespołów biurowych szkolenie skupia się zwykle na podstawach: sposobie formułowania poleceń (tzw. promptów), pracy z dokumentami tekstowymi, streszczaniu materiałów czy przygotowywaniu wersji roboczych pism. Dla działów, które mają obsługiwać narzędzie od strony technicznej (np. dbać o aktualizacje modelu lub zarządzać dostępem), zakres jest szerszy i obejmuje też podstawy działania samego oprogramowania oraz to, co decyduje o jego wydajności, w tym ilość pamięci RAM i karty graficznej (VRAM). Osobnym wariantem jest szkolenie uzupełniające, prowadzone po zmianie wersji modelu lub po jego wymianie na inny — w takim przypadku zajęcia są krótsze i skupiają się głównie na różnicach względem poprzedniej wersji.

Błędy przy samodzielnej nauce obsługi lokalnego AI

Część firm próbuje wdrożyć pracowników do pracy z lokalnym AI bez zewnętrznego szkolenia, opierając się na instrukcjach znalezionych w internecie, które najczęściej dotyczą narzędzi chmurowych. Prowadzi to do kilku powtarzających się problemów. Pracownicy formułują zapytania tak, jakby program miał dostęp do aktualnych wydarzeń czy internetu, co kończy się błędnymi lub nieaktualnymi odpowiedziami. Zdarza się też przeciążanie sprzętu zbyt dużymi zapytaniami lub uruchamianie kilku sesji jednocześnie, co przy ograniczonych zasobach lokalnej stacji roboczej znacząco spowalnia działanie całego systemu. Kolejny częsty błąd to samodzielna zmiana ustawień modelu (np. parametrów odpowiedzialnych za długość czy losowość odpowiedzi) bez zrozumienia, na co one wpływają, co bywa trudne do cofnięcia bez odpowiedniej wiedzy. Zdarza się również, że pracownicy próbują zainstalować dodatkowe wtyczki lub rozszerzenia pobrane z niesprawdzonych źródeł, licząc na rozszerzenie funkcji offline — takie działania mogą naruszyć stabilność środowiska, a w skrajnych przypadkach otworzyć furtkę do zagrożeń, których lokalny AI miał właśnie unikać.

Kiedy to nie jest ta usługa

Szkolenie z obsługi lokalnego AI nie obejmuje samego wdrożenia narzędzia, czyli instalacji modelu, konfiguracji sprzętu czy doboru odpowiedniej wersji oprogramowania do posiadanej infrastruktury — to osobne zagadnienie, poprzedzające szkolenie. Nie jest to też ogólne szkolenie komputerowe dla pracowników niezwiązane z AI, ani przegląd środowiska IT firmy pod kątem bezpieczeństwa, choć taki przegląd bywa wykonywany oddzielnie i bezpłatnie dla firm. Szkolenie nie obejmuje również migracji danych z narzędzi chmurowych do lokalnego środowiska ani nauki obsługi konkretnych zewnętrznych serwisów AI działających online — tam zasady pracy i ograniczenia są zupełnie inne niż w modelu offline.

Dodatkowe pytania klientów

Czy szkolenie odbywa się w siedzibie firmy klienta?

Tak, zajęcia prowadzone są na miejscu, na sprzęcie i w środowisku, na którym pracownicy pracują na co dzień, bez potrzeby przenoszenia stacji roboczych czy serwerów poza firmę.

Czy trzeba przygotować dane do logowania administratora na czas szkolenia?

Nie jest to standardowa praktyka — hasła klienta nie są wymagane, chyba że konkretna sytuacja techniczna faktycznie tego wymaga, i wtedy zawsze wyjaśniany jest powód takiej potrzeby.

Ile osób może brać udział jednocześnie?

Wielkość grupy ustala się indywidualnie na etapie bezpłatnej wyceny, w zależności od liczby stanowisk i charakteru pracy poszczególnych działów.

Co jeśli po szkoleniu pojawią się dodatkowe pytania ze strony pracowników?

Po zakończeniu szkolenia dostępne jest wsparcie do 30 dni, obejmujące pomoc przy pytaniach, które pojawiają się dopiero w codziennej pracy z narzędziem.

Czy szkolenie obejmuje też kwestie bezpieczeństwa danych?

Tak, elementem zajęć jest omówienie tego, jakie informacje mogą być wprowadzane do lokalnego AI oraz jak korzystanie z niego różni się pod tym względem od narzędzi działających w chmurze.

Materiały i forma zajęć

Szkolenie prowadzone jest w formie praktycznej — uczestnicy pracują na rzeczywistych przykładach zadań, które wykonują na co dzień, zamiast na oderwanych od kontekstu ćwiczeniach. Dzięki temu łatwiej przenieść nabyte umiejętności bezpośrednio do codziennych obowiązków. W trakcie zajęć omawiane są też typowe ograniczenia lokalnego AI wynikające z braku dostępu do sieci, tak aby pracownicy realistycznie oceniali, do jakich zadań narzędzie się nadaje, a do jakich nie. Jeśli w toku szkolenia ujawnią się usterki sprzętu, na którym uruchomiony jest lokalny model, diagnoza takiego problemu jest wykonywana w ramach tej samej wizyty, bez dodatkowych formalności.

Przygotowanie stanowisk przed szkoleniem

Zanim rozpocznie się właściwe szkolenie, warto sprawdzić, czy stanowiska, na których lokalny AI ma być używany na co dzień, są do tego przygotowane. Obejmuje to zarówno sprzęt (odpowiednia ilość pamięci RAM oraz karta graficzna z wystarczającą ilością pamięci VRAM, jeśli model korzysta z akceleracji graficznej), jak i samo środowisko systemowe, w tym aktualność sterowników. Jeżeli w trakcie takiego sprawdzenia okaże się, że któryś z komputerów nie spełnia wymagań albo działa wolniej niż powinien, diagnoza takiej sytuacji odbywa się na miejscu, bez konieczności umawiania osobnej wizyty. Warto to zrobić przed szkoleniem, a nie w jego trakcie — pracownicy uczą się wtedy na sprawnie działającym narzędziu, a nie na przykładzie, który przez ograniczenia sprzętowe działa nietypowo wolno lub niestabilnie.

Rola opiekuna po stronie firmy

W praktyce szkolenie przebiega sprawniej, jeśli po stronie firmy klienta wyznaczona jest jedna osoba pełniąca rolę punktu kontaktowego — najczęściej ktoś z działu IT lub osoba odpowiedzialna za wdrożenie lokalnego AI. Taka osoba zna specyfikę pracy zespołu, wie, jakie zadania pracownicy najczęściej wykonują i jakie pytania już wcześniej się pojawiały, co pozwala dopasować przykłady omawiane na zajęciach do rzeczywistych potrzeb. Opiekun ułatwia też komunikację po zakończeniu szkolenia, w okresie, w którym dostępne jest dodatkowe wsparcie — zamiast każdy pracownik zgłasza pytania osobno, mogą być one najpierw zebrane i przekazane zbiorczo, co usprawnia cały proces.

Rozwijanie kompetencji zespołu w czasie

Jedno szkolenie zwykle nie wyczerpuje tematu, zwłaszcza w firmach, w których zakres wykorzystania lokalnego AI z czasem się rozszerza — np. z prostego wsparcia przy pisaniu tekstów na analizę dokumentów wewnętrznych czy pracę z bazami wiedzy firmy. W takich przypadkach sensowne jest zaplanowanie kolejnych, krótszych spotkań uzupełniających, zamiast jednorazowego, bardzo obszernego kursu obejmującego z góry wszystkie możliwe zastosowania. Krótsze, rozłożone w czasie sesje pozwalają też lepiej dopasować materiał do tego, co pracownicy faktycznie już wykorzystują w codziennej pracy, a co wciąż pozostaje dla nich nowe. Taki model sprawdza się szczególnie w większych zespołach, gdzie różne działy zaczynają korzystać z tego samego narzędzia w różnym tempie i do różnych celów.

Praca z lokalnym AI wymaga innych nawyków niż korzystanie z chmury, a najlepszym momentem na ich wypracowanie jest okres bezpośrednio po wdrożeniu narzędzia — zanim w zespole utrwalą się błędne przyzwyczajenia trudne do skorygowania później.

22 378 48 09

Szkolenie z korzystania z lokalnego AI (offline) dla pracowników