Materia艂y edukacyjne s膮 dost臋pne i podzielone na pi臋膰 praktycznych sekcji - marketing, zasoby ludzkie, ksi臋gowo艣膰, 艂a艅cuch dostaw i przyw贸dztwo. Materia艂y w przyst臋pny i praktyczny spos贸b 艂膮cz膮 wiedz臋 o sztucznej inteligencji z realiami wsp贸艂czesnego biznesu 鈥� i co istotne, s膮 ca艂kowicie bezp艂atne. Ka偶da sekcja koncentruje si臋 na tym, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana 鈥� i jak powinna by膰 wykorzystywana 鈥� w r贸偶nych obszarach biznesu. Tre艣ci s膮 przeznaczone dla wyk艂adowc贸w uniwersyteckich, student贸w kierunk贸w biznesowych i zarz膮dzania oraz wszystkich zainteresowanych zrozumieniem, jak sztuczna inteligencja zmienia 艣wiat pracy.
- Projekt powsta艂 jako odpowied藕 na bardzo dynamiczny rozw贸j generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) w ostatnich latach i konieczno艣膰 dostosowania standard贸w nauczania w zakresie zarz膮dzania do najnowszej rzeczywisto艣ci biznesowej i technologicznej 鈥� m贸wi dr hab. T. Bartosz Kalinowski, prof. U艁 z Wydzia艂u Zarz膮dzania Uniwersytetu 艁贸dzkiego, kierownik projektu AI Leaders.
W marketingu i sprzeda偶y narz臋dzia AI s膮 wykorzystywane do personalizacji do艣wiadcze艅, przewidywania zachowa艅 klient贸w, generowania tre艣ci, a nawet zast臋powania ludzkich konsultant贸w w obs艂udze klienta. Jednak wraz z tymi innowacjami pojawiaj膮 si臋 wa偶ne pytania: jak mo偶emy zapewni膰 uczciwo艣膰 marketingu opartego na sztucznej inteligencji? Co si臋 dzieje, gdy rekomendacje tworz膮 ba艅ki informacyjne? Jak znale藕膰 r贸wnowag臋 mi臋dzy automatyzacj膮 a nadzorem cz艂owieka?
Sztuczna inteligencja zmienia tak偶e spos贸b, w jaki organizacje pozyskuj膮, zatrudniaj膮 i zarz膮dzaj膮 swoimi pracownikami - od skanowania CV po ranking kandydat贸w i monitorowanie wynik贸w. Chocia偶 narz臋dzia te mog膮 zwi臋ksza膰 wydajno艣膰, rodz膮 r贸wnie偶 wa偶ne pytania dotycz膮ce sprawiedliwo艣ci, stronniczo艣ci i przejrzysto艣ci. Co si臋 dzieje, gdy algorytm decyduje, kto zostanie zatrudniony, a kto nie? Czy narz臋dzia do monitorowania wynik贸w mog膮 wspiera膰 rozw贸j, nie staj膮c si臋 inwazyjne? I jak projektowa膰 systemy, kt贸re promuj膮 r贸wno艣膰, a nie powielaj膮 dyskryminacji? W tej sekcji uczniowie zg艂臋biaj膮 mo偶liwo艣ci i wyzwania zwi膮zane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w dzia艂ach HR.
Z kolei w 艂a艅cuchach dostaw sztuczna inteligencja pomaga firmom przewidywa膰 popyt, zarz膮dza膰 zapasami i redukowa膰 straty. AI zwi臋ksza wydajno艣膰 operacyjn膮, ale stawia r贸wnie偶 pytania dotycz膮ce uczciwo艣ci, zr贸wnowa偶onego rozwoju i etyki danych. Kiedy algorytmy optymalizuj膮 zapasy lub zakupy, czyje potrzeby s膮 priorytetem? I jakim kosztem dla 艣rodowiska? W tej sekcji uczniowie zg艂臋biaj膮 praktyczne zastosowanie AI w zarz膮dzaniu 艂a艅cuchem dostaw, a tak偶e jej szersze implikacje spo艂eczne i 艣rodowiskowe. Od prognozowania popytu po etyczne pozyskiwanie, te materia艂y pokazuj膮, jak sztuczna inteligencja mo偶e wspiera膰 trafniejsze decyzje 鈥� je艣li jest stosowana z rozwag膮.
- Opracowane w projekcie zasoby maj膮 na celu umo偶liwienie studentom zdobycia praktycznego do艣wiadczenia w korzystaniu z narz臋dzi sztucznej inteligencji kszta艂tuj膮cych kluczowe kompetencje z zakresu zarz膮dzania. Podczas gdy wykorzystanie GenAI rodzi pokus臋 p贸j艣cia na skr贸ty w z zakresie wykorzystania wygenerowanych tre艣ci, naszym celem by艂o zademonstrowanie, jak u偶ywa膰 tego narz臋dzia w spos贸b etyczny, przy jednoczesnym pokazaniu zar贸wno jego zalet, jak i zagro偶e艅 zwi膮zanych z u偶yciem - dodaje dr hab. Artur Modli艅ski, prof. U艁 z Wydzia艂u Zarz膮dzania Uniwersytetu 艁贸dzkiego, cz艂onek zespo艂u projektowego AI Leaders.
W podejmowaniu decyzji finansowych AI odgrywa obecnie kluczow膮 rol臋. Niezale偶nie od tego, czy chodzi o prognozowanie trend贸w, automatyzacj臋 weryfikacji kredytowej, wykrywanie oszustw, czy zarz膮dzanie portfelami, systemy sztucznej inteligencji obiecuj膮 szybko艣膰 i precyzj臋. Jednak gdy narz臋dzia te s膮 wykorzystywane do kszta艂towania wynik贸w finansowych o wysokiej stawce, stawka etyczna jest r贸wnie wysoka. Sk膮d wiemy, 偶e wygenerowany przez sztuczn膮 inteligencj臋 scoring kredytowy jest uczciwy? Czy mo偶emy zaufa膰 algorytmowi w wykrywaniu problem贸w z przestrzeganiem przepis贸w? Co si臋 dzieje, gdy transakcje s膮 inicjowane przez systemy automatyczne? Materia艂y edukacyjne w tej sekcji pomagaj膮 uczniom krytycznie przeanalizowa膰 zastosowanie i wp艂yw AI w finansach, koncentruj膮c si臋 na tym, gdzie mog膮 pojawi膰 si臋 stronniczo艣膰, nieprzejrzysto艣膰 i brak odpowiedzialno艣ci 鈥� oraz jak odpowiedzialnie zarz膮dza膰 tymi ryzykami.
W miar臋 jak sztuczna inteligencja wkracza w proces decyzyjny w biznesie, liderzy potrzebuj膮 czego艣 wi臋cej ni偶 tylko 艣wiadomo艣ci technicznej 鈥� potrzebuj膮 krytycznego zrozumienia, jak odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji wygl膮da w praktyce. Dzisiejsi liderzy musz膮 pomaga膰 organizacjom w podejmowaniu z艂o偶onych decyzji dotycz膮cych wykorzystania danych, przejrzysto艣ci, uczciwo艣ci i odpowiedzialno艣ci. Ta sekcja materia艂贸w koncentruje si臋 na wspomaganym sztuczn膮 inteligencj膮 procesie decyzyjnym w kontek艣cie przyw贸dztwa, prosz膮c student贸w o rozwa偶enie ogranicze艅 prognoz algorytmicznych i znaczenia nadzoru ze strony cz艂owieka. Czy lider mo偶e polega膰 na sztucznej inteligencji, podejmuj膮c decyzje maj膮ce wp艂yw na 偶ycie ludzi? Jak zespo艂y mog膮 unika膰 uprzedze艅 i budowa膰 zaufanie do system贸w sztucznej inteligencji? I jakie ramy prawne pomagaj膮 zapewni膰 etyczne i inkluzywne wybory?
- Korzystanie z materia艂贸w projektu AI Leaders to realna szansa na podniesienie jako艣ci nauczania i uczenia si臋 w obszarze zarz膮dzania. Zasoby te 艂膮cz膮 aktualn膮 wiedz臋 o zastosowaniach generatywnej sztucznej inteligencji z praktycznymi przyk艂adami, studiami przypadk贸w i interaktywnymi zadaniami, dzi臋ki czemu s膮 gotowe do bezpo艣redniego wykorzystania w dydaktyce. Dla nauczycieli stanowi膮 inspiracj臋 i wsparcie w prowadzeniu nowoczesnych zaj臋膰, pozwalaj膮c 艂atwo wprowadza膰 zagadnienia GenAI do program贸w studi贸w, natomiast dla student贸w s膮 okazj膮 do rozwijania kompetencji przysz艂o艣ci oraz zrozumienia realnych wyzwa艅 biznesowych i etycznych zwi膮zanych z technologi膮. Co wi臋cej, jako otwarte zasoby edukacyjne s膮 bezp艂atne, elastyczne i mo偶liwe do dostosowania do r贸偶nych kontekst贸w nauczania, co zwi臋ksza dost臋pno艣膰 wiedzy i wspiera nowoczesne, inkluzywne podej艣cie do edukacji - m贸wi dr hab. T. Bartosz Kalinowski, prof. U艁 z Wydzia艂u Zarz膮dzania Uniwersytetu 艁贸dzkiego.
Projekt by艂 wsp贸finansowany przez Uni臋 Europejsk膮 w ramach programu Erasmus+. W wyniku oceny przez Narodow膮 Agencj臋 Programu E+ w Polsce (FRSE) projekt otrzyma艂 wyr贸偶nienie 鈥濪obra praktyka Erasmus+鈥�, kt贸re otrzymuj膮 projekty o najwy偶szej warto艣ci merytorycznej rezultat贸w i wzorowo zrealizowane od strony zarz膮dzania projektem.
Wi臋cej informacji oraz materia艂y edukacyjne do pobrania na stronie projektu:
Redakcja: Wydzia艂 Zarz膮dzania U艁