Analizuj dane.
Działaj z AI.

CO OSIĄGNIESZ

1. Narzędzia

   Wiesz, czym różni się czat od agenta

   i skąd biorą się błędne odpowiedzi AI, więc przestajesz im ufać w ciemno.

2. Proces

   Wiesz, które zadania oddać AI, a których nie

   i jakich danych firmowych nie wolno wkleić do czatu.

3. Proces

   Planujesz analizę, zanim ją zaczniesz

   cel, pytania do danych, sposób sprawdzenia wyniku.

CO STWORZYSZ

1. Brief analizy w pliku Markdown

   Markdown to zwykły plik tekstowy z prostym formatowaniem. AI czyta go lepiej niż długi prompt. W briefie: cel, skąd dane, czego nie wolno, po czym poznasz dobry wynik.

2. Lista zadań dla AI z Twojej pracy

   Trzy zadania, w których AI pomoże od jutra, i trzy, których mu nie dasz.

3. Checklista „czego nie wklejam do AI”

   Dane osobowe, umowy, hasła. Jedna strona, którą możesz dać zespołowi.

CO OSIĄGNIESZ

1. Proces

   Spisujesz, co w firmie znaczą kluczowe pojęcia

   „klient”, „marża”, „konwersja”. AI przestaje zgadywać, a Ty przestajesz tłumaczyć to samo w każdej rozmowie.

2. Narzędzia

   Odróżniasz jednorazowe polecenie od stałych zasad

   i od procedury, którą uruchamiasz jednym słowem.

3. Narzędzia

   Łączysz AI z narzędziami firmy

   i wiesz, kiedy AI tylko czyta, a kiedy może coś zmienić.

CO STWORZYSZ

1. Plik kontekstu firmy (CLAUDE.md / AGENTS.md)

   CLAUDE.md to po prostu nazwa pliku, którą rozpoznaje narzędzie. Jeden plik z definicjami i zasadami, który AI czyta na starcie każdej rozmowy.

2. Repozytorium projektu z README.md

   Repozytorium to folder projektu z historią zmian, a README to jego spis treści: gdzie co jest. Wiedza nie ginie po zamknięciu czatu.

3. Pierwszy Skill

   Skill to zapisana procedura powtarzalnego zadania, np. „zrób tygodniowe podsumowanie sprzedaży”. Uruchamiasz jednym poleceniem.

4. Połączenie AI z Notion i Linearem przez MCP

   MCP to wtyczka, przez którą AI zagląda do Twoich narzędzi. Linear to tablica zadań, jak Trello. Każde zadanie ma zakres i kryteria odbioru.

CO OSIĄGNIESZ

1. Narzędzia

   Zadajesz pytania do Excela, CSV i PDF

   i dostajesz odpowiedzi z liczbami: trendy, odstępstwa, hipotezy do sprawdzenia.

2. Proces

   Odróżniasz to, co widać w danych, od tego, co AI dopowiada

   obserwacja to jedno, wyjaśnienie to drugie.

3. Proces

   Sprawdzasz liczby, zanim je pokażesz

   obliczenia, braki w danych, definicje wskaźników, czy wniosek wynika z danych.

CO STWORZYSZ

1. Analiza danych sprzedażowych

   Z pliku Excel lub CSV. Pytania, odpowiedzi z liczbami i krótkie podsumowanie dla szefa.

2. Dashboard HTML

   Jedna strona z wykresami, którą otwierasz w przeglądarce i wysyłasz mailem. Bez instalowania czegokolwiek.

3. Checklista weryfikacji wyników AI

   Pięć pytań, które zadajesz, zanim uwierzysz w liczbę. Używasz jej do końca kursu i po nim.

CO OSIĄGNIESZ

1. Narzędzia

   Pracujesz z agentem na plikach i w terminalu

   Codex, Claude Cowork. Agent sam wykonuje kroki, Ty zatwierdzasz.

2. Narzędzia

   Podłączasz bazę danych bezpiecznie

   tylko odczyt, hasła poza czatem, każdy ruch zapisany.

3. Proces

   Dobierasz skalę rozwiązania

   szybka analiza, prototyp czy coś na stałe. Bez budowania na zapas.

CO STWORZYSZ

1. Agent z dostępem do bazy danych tylko do odczytu

   Agent to AI, które samo wykonuje kolejne kroki, nie tylko odpowiada. Tylko do odczytu znaczy, że nic nie zmieni ani nie skasuje.

2. Zapytania SQL sprawdzone przez Ciebie

   SQL to język pytań do bazy danych. AI pisze zapytanie, Ty czytasz, rozumiesz i zatwierdzasz wynik.

3. Plik .env z hasłami

   Hasła do bazy trzymasz w osobnym pliku, poza kodem i poza czatem. Tak robią programiści, a Ty też będziesz.

4. Decyzja o skali

   YAGNI to zasada: nie buduj tego, czego jeszcze nie potrzebujesz. Jedna strona: co robimy raz, co jako prototyp, co na stałe.

CO OSIĄGNIESZ

1. Narzędzia

   Budujesz z AI model i raport Power BI

   skille Microsoftu i projekty PBIP, czyli Power BI zapisany tak, żeby AI mogło go czytać i poprawiać.

2. Narzędzia

   Robisz audyt jakości modelu

   tabele, relacje, obliczenia. AI wskazuje, co jest nie tak, Ty decydujesz.

3. Proces

   Zamieniasz potrzebę biznesu w plan

   dla kogo, co ma robić, po czym poznasz, że działa. Pod Twoją rolę: A, B albo C.

CO STWORZYSZ

1. Model danych Power BI z miarami DAX i opisem każdej miary

   DAX to formuły Power BI, jak w Excelu, tylko liczone dla całych tabel. Każda miara ma opis po ludzku, więc biznes wie, co widzi.

2. Raport Power BI z dokumentacją

   Strony, wykresy i krótki opis dla analityka i dla biznesu.

3. Specyfikacja własnego projektu

   Jedna strona: dla kogo, jaki problem, jakie dane, co ma wychodzić, jak sprawdzisz, że działa. Plus lista zadań.

4. Lokalny projekt analityczny, etap 1

   Program na Twoim komputerze: wczytuje dane, liczy, pokazuje wynik. Budujesz go z agentami, krok po kroku.

CO OSIĄGNIESZ

1. Proces

   Wiesz, kiedy wystarczy skrypt, a kiedy potrzebny jest agent

   i ustawiasz, kto za co odpowiada, kiedy raport się uruchamia i gdzie człowiek sprawdza.

2. Narzędzia

   Masz raport, który odświeża się sam

   łączy dane z kilku źródeł i daje znać, gdy coś się zmieni.

3. Proces

   Zabezpieczasz proces

   wiesz, co zrobić, gdy AI się pomyli albo ktoś spróbuje je oszukać.

CO STWORZYSZ

1. Automatyczny raport z harmonogramem

   Na przykład w poniedziałek o 8:00 sam pobiera dane, liczy i wysyła podsumowanie. Lokalny projekt, etap 2.

2. Monitoring KPI z powiadomieniem

   KPI to wskaźniki, które śledzisz: sprzedaż, marża, koszt pozyskania klienta. Gdy któryś wyjdzie poza normę, dostajesz wiadomość.

3. Asystent wiedzy firmowej (RAG)

   RAG to sposób, w którym AI odpowiada na podstawie Twoich dokumentów i pokazuje, z którego pliku wzięło odpowiedź.

4. Lista zabezpieczeń Twojego procesu

   Prompt injection to sytuacja, w której ktoś ukrywa w danych polecenie dla AI. Wiesz, jak to wyłapać. Do tego anonimizacja danych i reakcja na błędy.