DTMethod® x AI


Naucz się wykorzystywać narzędzia sztucznej inteligencji w procesie Design Thinking

 


inprogress +
Zrealizuj to szkolenie w ramach subskrypcji.
Czas trwania
1 dzień
Język szkolenia
polski
Język materiałów
polski
Format
online lub stacjonarnie
Egzamin
Nieobowiązkowy

Najbliższe terminy

Data Status Tryb Język Format Cena Akcja
Weekendowe polski Szkolenie online od 990,00 zł Wybierz
W tygodniu polski Szkolenie online od 990,00 zł Wybierz
Weekendowe polski Szkolenie online od 990,00 zł Wybierz
W tygodniu polski Szkolenie online od 990,00 zł Wybierz

Opis szkolenia

Warsztaty DTMethod® x AI łączą metodykę Design Thinking z praktycznym wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji. Uczestnicy uczą się, jak świadomie i w ustrukturyzowany sposób wykorzystywać AI w codziennej pracy projektowej, aby usprawnić działania zespołu, ograniczyć dług badawczy oraz uniknąć błędów poznawczych, takich jak np. efekt IKEA czy zmęczenie decyzyjne.

Szkolenie opiera się na podejściu Human-in-the-loop, w ramach którego AI wspiera działania człowieka, ale nie przejmuje za niego procesu. Technologia działa jako szybki generator możliwości, natomiast człowiek pozostaje odpowiedzialny za nadanie kontekstu, ocenę jakości rozwiązań i podejmowanie decyzji.

Faza eksploracyjna to praca z własnymi danymi – m. in. wywiadami, raportami i innymi materiałami badawczymi. W jej ramach uczestnicy uczą się wykorzystywać technologię RAG, np. NotebookLM, aby szybciej analizować duże zbiory informacji, bezpiecznie je przetwarzać, wyciągać wnioski i pracować wyłącznie na dostarczonych źródłach. Uczą się również jak ograniczać ryzyko halucynacji modeli i świadomie weryfikować informacje generowane przez AI.

Faza kreatywna koncentruje się na skutecznej komunikacji z modelami językowymi. Uczestnicy poznają m. in. strukturę instrukcji R-Z-K-F (Rola, Zadanie, Kontekst, Format) oraz techniki Lateral Prompting, które pomagają w tworzeniu różnorodnych pomysłów oraz rozwijaniu ich w odpowiedzi na konkretne wyzwania projektowe.

Faza konstrukcyjna skupia się na prototypowaniu i testowaniu pomysłów. Uczestnicy pracują w cyklu „Zbuduj – Zepsuj – Napraw”, wykorzystując AI do krytycznej oceny projektów. Za pomocą m. in. instrukcji The Red Team Prompt uczą się identyfikować luki logiczne, a następnie udoskonalać rozwiązania tak, aby lepiej odpowiadały rynkowym realiom.

Dzięki szkoleniu uczestnicy uczą się praktycznego i świadomego korzystania z AI na każdym etapie pracy projektowej. Zachowują pełną kontrolę merytoryczną nad procesem, jednocześnie

wykorzystując sztuczną inteligencję jako realne wsparcie w analizie, tworzeniu i testowaniu rozwiązań, a nie jako substytut własnego myślenia.

Uwaga: Do udziału w szkoleniu konieczny jest dostęp do narzędzi pakietu Google, w tym Gemini, NotebookLM i Google Drive, a także do platformy Mural. Dzięki temu uczestnicy mogą pracować na rzeczywistych materiałach i od razu testować poznane rozwiązania w praktyce.

Szczegóły

Cele szkolenia

Uczestnik po zakończeniu szkolenia będzie:

  • Rozumiał ustrukturyzowany proces DTMethod i potrafił wskazać, na których etapach AI może wspierać pracę zespołu projektowego.
  • Znał koncepcję Human-in-the-loop, w której człowiek nadaje kontekst i weryfikuje decyzje, a AI pełni rolę generatora opcji.
  • Rozróżniał klasyczne odpytywanie modeli od technologii RAG i wiedział, jak ograniczać ryzyko halucynacji poprzez pracę na własnych danych.
  • Rozumiał, jak wykorzystać AI do ograniczania długu badawczego oraz minimalizowania błędów poznawczych w procesie projektowym.
  • Znał zasady skutecznej komunikacji z modelami językowymi w oparciu o ramę R-Z-K-F i techniki Lateral Promptingu.

Uczestnik w trakcie warsztatów nabędzie umiejętności:

  • Przekształcania surowych materiałów w bazę wiedzy z wykorzystaniem narzędzi takich jak NotebookLM.
  • Szybkiego generowania i grupowania pomysłów poprzez połączenie techniki 6-3-5 z ukierunkowanym promptowaniem.
  • Prototypowania i testowania rozwiązań w cyklu „Zbuduj – Zepsuj – Napraw” z wykorzystaniem AI do weryfikacji logiki biznesowej.

Szkolenie kształtuje następujące postawy:

  • Podejście oparte na danych: uczestnik opiera decyzje projektowe na faktach z badań, wspierając się AI w ich analizie.
  • Koncentracja na realnych potrzebach użytkowników: uczestnik na podstawie badań włącza do procesu projektowego także skrajne punkty widzenia i niestandardowe perspektywy ze wsparciem AI.
  • Odpowiedzialne korzystanie z AI: uczestnik zachowuje kontrolę biznesową i krytycznie ocenia odpowiedzi modeli.
  • Podejście iteracyjne i eksperymentalne: uczestnik rozwija rozwiązania krok po kroku, testując i ulepszając je przy wsparciu AI.
  • Współpraca człowieka i technologii: angażuje zespół do działania, łącząc potencjał ekspertów i asystentów AI w tworzeniu innowacji.

Korzyści

  • Opanowanie kompletnego „przepisu” na innowacje z AI: uczestnik poznaje ramę DTModelu, która prowadzi przez fazę eksploracyjną, kreatywną i konstrukcyjną.
  • Ograniczenie długu badawczego i błędów poznawczych: szkolenie pokazuje, jak dzięki syntezie danych szybciej podejmować trafne decyzje.
  • Bezpieczna praca z własnymi danymi: uczestnik dowiaduje się, jak korzystać z NotebookLM i technologii RAG, aby ograniczać ryzyko halucynacji modeli.
  • Utrzymanie kontroli nad procesem: dzięki podejściu Human-in-the-loop człowiek zachowuje rolę kuratora i sędziego, delegując AI zadania pomocnicze.
  • Skuteczniejsze promptowanie i generowanie pomysłów: warsztaty rozwijają umiejętność tworzenia instrukcji i stosowania technik Lateral Promptingu.
  • Większa odporność tworzonych rozwiązań: uczestnik uczy się wykorzystywać AI do krytycznej oceny prototypów i wychwytywania słabych punktów.
  • Przyspieszone prototypowanie i wizualizacja: szkolenie pokazuje, jak szybciej zamieniać pomysły w makiety, schematy i wizje produktu przy wsparciu AI.

Grupa docelowa

Grupa docelowa szkolenia DTMethod x AI obejmuje osoby, które chcą praktycznie wykorzystywać sztuczną inteligencję w procesach projektowych, badawczych i rozwojowych, zachowując kontrolę nad jakością, logiką i wartością biznesową tworzonych rozwiązań.

  • Członkowie zespołów Design Thinking: osoby, które chcą przyspieszyć pracę projektową i wzbogacić warsztat o narzędzia AI.
  • DTFacylitatorzy: eksperci prowadzący grupy robocze, którym zależy na sprawnym zarządzaniu warsztatem w dobie AI.
  • Badacze i analitycy UX: specjaliści pracujący z dużą ilością danych z wywiadów, ankiet i obserwacji.
  • Product Ownerzy i osoby odpowiedzialne za kształt produktu: osoby chcące szybciej weryfikować koncepcje i testować logikę biznesową rozwiązań.
  • Uwaga: Do udziału w szkoleniu konieczny jest dostęp do narzędzi pakietu Google, w tym Gemini, NotebookLM i Google Drive, a także do platformy Mural. Dzięki temu uczestnicy mogą pracować na rzeczywistych materiałach i od razu testować poznane rozwiązania w praktyce.
Moduł I: Wprowadzenie do Design Thinking i AI
  • Design thinking jako proces dywergencji i konwergencji: trzy fazy: eksploracyjna, kreatywna i konstrukcyjna. 
  • AI jako asystent projektowy: czynniki wpływające na jakość wyników, sposoby unikania halucynacji i ograniczanie błędów poznawczych. 
Moduł II: Model Human-in-the-loop w projektowaniu
  • Człowiek jako kurator i sędzia: selekcja danych wejściowych, nadawanie kontekstu i krytyczna ocena wyników. 
  • AI jako generator opcji: synteza informacji i tworzenie wariantów rozwiązań. 
Moduł III: Faza eksploracyjna – praca z danymi i RAG
  • Technologia RAG i NotebookLM: budowa interaktywnej bazy wiedzy z wywiadów, ankiet i raportów. 
  • Tworzenie user stories i map potrzeb: wykorzystanie AI do syntezy danych i odkrywania insightów. 
Moduł IV: Faza kreatywna – prompting i generowanie pomysłów
  • Formuła R-Z-K-F: zastosowanie struktury rola–zadanie–kontekst–format do uzyskiwania precyzyjnych wyników. 
  • Lateral Prompting i ideacja 6-3-5: przełamywanie schematów i generowanie niestandardowych rozwiązań ze wsparciem AI. 
Moduł V: Faza konstrukcyjna – prototypowanie, testowanie i ocena koncepcji
  • Cykl Zbuduj-Zepsuj-Napraw ze wsparciem AI.  
  • Red teaming z AI – użycie promptów (The Red Team Prompt, The Resilience Architect) do szukania wąskich gardeł i barier wdrożeniowych. 
  • Testy z użytkownikami – podział i cel testów alfa (wewnętrznych), beta (z użytkownikami) i gamma (z głównymi interesariuszami) i w czym może pomóć AI. 

Rozwijaj swoje kompetencje

Podobne szkolenia

Poznaj inne możliwości rozwoju zawodowego, które uzupełnią Twoją ścieżkę nauki.