Działy zakupów otrzymują dostęp do coraz większej liczby narzędzi AI, jednak ich wykorzystanie często ogranicza się do redagowania wiadomości, podsumowywania dokumentów i pojedynczych eksperymentów z promptami. Trwała poprawa sposobu pracy wymaga: właściwego wyboru zadania, przygotowania danych i kontekstu, oceny jakości wyniku oraz zapisania sprawdzonego sposobu działania do ponownego wykorzystania.
SmartBuyer AI in Practice rozwija te kompetencje na rzeczywistych zadaniach zakupowych. Uczestnicy wykorzystują AI między innymi do analizy danych i dokumentów, przygotowania komunikacji, raportów i materiałów RFx, badania rynku, organizacji wiedzy oraz przygotowania negocjacji.
Dwa dni, dwa różne cele
Dzień 1 — metodyka, narzędzia i przygotowanie własnego przypadku
Pierwszy dzień porządkuje sposób pracy z generatywną AI. Uczestnicy poznają zasady definiowania zadań, przygotowania kontekstu, oceny jakości odpowiedzi, doboru narzędzia i ochrony informacji. Każdy etap łączy krótkie wprowadzenie z ćwiczeniem opartym na rzeczywistym zadaniu zakupowym.
Dzień 2 — AI Clinic
Drugi dzień w całości przeznaczony jest na pracę nad zadaniami uczestników. Każda osoba wybiera jeden główny przypadek lub ograniczony zestaw powiązanych zadań odpowiadających jej bieżącej pracy.
Uczestnicy pracują indywidualnie lub w małych zespołach na własnych albo odpowiednio zanonimizowanych materiałach. Prowadzący wspiera ich w doborze narzędzia, przygotowaniu danych, budowie instrukcji, ocenie jakości odpowiedzi oraz identyfikacji błędów i ryzyk.
Zakres pracy podczas AI Clinic zależy od złożoności przypadku, jakości materiałów i możliwości bezpiecznego wykorzystania danych. Rezultatem jest rozpoczęty materiał roboczy, zweryfikowany sposób działania, plan dalszego wykorzystania opracowanego rozwiązani a, a także gotowe narzędzia pracy, np. dashboardy analityczne, które po szkoleniu będzie można natychmiast wykorzystać w pracy.
1. Dobór zastosowań AI w zakupach
Zakres
- generatywna AI i główne grupy zastosowań,
- różnice między modelami, aplikacjami i środowiskami organizacji,
- zadania, w których AI może ograniczyć czas pracy,
- znaczenie danych, kontekstu i możliwości kontroli wyniku,
- halucynacje, nieaktualne informacje i pozorna pewność odpowiedzi,
- odpowiedzialność za interpretację i decyzję,
- ocena wartości i ryzyka poszczególnych zastosowań.
Narzędzia: mapa zastosowań AI, macierz wartość–ryzyko, checklista wyboru narzędzia, checklista weryfikacji odpowiedzi.
AI Lab: analiza własnych obowiązków i wybór przypadków odpowiednich do pracy podczas programu.
2. Definiowanie zadania i budowanie kontekstu
Zakres
- cel biznesowy, odbiorca i decyzja, której ma służyć materiał,
- kontekst, dane, dokumenty, ograniczenia i założenia,
- oczekiwany format odpowiedzi,
- kryteria jakości i kompletności,
- dzielenie złożonych zadań na etapy,
- wymaganie źródeł i oznaczania niepewności,
- poprawianie odpowiedzi w kolejnych iteracjach,
- rozpoznawanie momentu, w którym dalsza praca z AI przestaje wnosić wartość.
Narzędzia: Prompt Canvas, struktura cel–kontekst–zadanie–format, prompt etapowy, kryteria jakości, checklista oceny wyniku.
AI Lab: przygotowanie instrukcji do własnego zadania, porównanie kolejnych wersji i zapisanie pierwszego zweryfikowanego wzorca pracy.
3. AI w codziennej pracy działu zakupów
Zakres
- wiadomości i komunikacja z dostawcami,
- podsumowania spotkań i porządkowanie notatek,
- raporty, prezentacje i Executive Summary,
- redagowanie, upraszczanie i tłumaczenie treści,
- porównywanie dokumentów i ich wersji,
- organizowanie informacji, terminów i działań,
- dostosowanie materiału do potrzeb biznesu, finansów lub zarządu.
Narzędzia: szablony komunikacji, Meeting Summary, Executive Summary, porównanie dokumentów, struktura raportu, plan działań.
AI Lab: praca na własnym dokumencie oraz przygotowanie komunikacji, raportu lub prezentacji dopasowanej do wybranego odbiorcy.
4. AI w procesach zakupowych
Zakres
- analiza danych, ofert i rynku,
- Category Management i sourcing,
- przygotowanie dokumentów RFI, RFQ i RFP,
- przygotowanie negocjacji,
- analiza fragmentów umów,
- identyfikacja zapisów, różnic, braków i obszarów wymagających oceny prawnej,
- zarządzanie dostawcami i ryzykiem,
- projekty zakupowe,
- inicjatywy oszczędnościowe.
Narzędzia: analiza oferty, szablon RFI/RFQ, brief negocjacyjny, checklista dokumentu, mapa ryzyk, karta inicjatywy.
AI Lab: porównanie ofert, przygotowanie fragmentu RFx, analiza krótkiego dokumentu kontraktowego oraz stworzenie pierwszej wersji briefu negocjacyjnego.
5. Research, zarządzanie wiedzą i dobór rozwiązania
Zakres
- Deep Research i pogłębione wyszukiwanie informacji,
- ocena wiarygodności, aktualności i kompletności źródeł,
- praca z dokumentami i tworzenie przestrzeni wiedzy,
- wykorzystanie funkcji głosowych do pracy z notatkami i organizacji informacji,
- podstawy asystentów, agentów i automatyzacji,
- wybór między promptem, wzorcem pracy, bazą wiedzy, automatyzacją i agentem,
- identyfikacja procesu odpowiedniego do dalszego usprawnienia.
Narzędzia: Research Brief, mapa źródeł, checklista wiarygodności, Knowledge Inventory, Source Register, Use Case Canvas, mapa procesu.
AI Lab: przygotowanie researchu dla wybranego rynku lub dostawcy, uporządkowanie materiałów źródłowych i wybór procesu do dalszego usprawnienia.
Początek własnego Human–AI Workbench
Podczas programu uczestnik rozpoczyna budowę własnego Human–AI Workbench – zestawu zweryfikowanych metod współpracy z AI, które można rozwijać przy kolejnych zadaniach.
Każdy wzorzec obejmuje:
- cel biznesowy,
- dane i dokumenty wejściowe,
- sposób przygotowania kontekstu,
- instrukcję dla AI,
- oczekiwany rezultat,
- kryteria oceny jakości,
- sposób weryfikacji odpowiedzi,
- decyzje pozostające po stronie człowieka.
W zależności od wybranego zadania uczestnik kończy program z:
- mapą zastosowań AI odpowiednich dla własnej roli,
- strukturą definiowania zadań i przygotowania kontekstu,
- co najmniej jednym zweryfikowanym wzorcem pracy,
- materiałem roboczym rozwiniętym podczas AI Clinic,
- checklistą kontroli jakości i bezpieczeństwa,
- planem dalszego wykorzystania opracowanego rozwiązania.
AI Clinic może obejmować:
- analizę ofert i danych zakupowych,
- przygotowanie materiałów RFI, RFQ lub RFP,
- porównanie dokumentów i ich wersji,
- identyfikację zapisów, różnic, braków i obszarów wymagających oceny prawnej,
- przygotowanie komunikacji do dostawców,
- opracowanie raportu, prezentacji lub Executive Summary,
- research rynku i dostawców,
- organizację źródeł i przestrzeni wiedzy,
- przygotowanie pierwszego zweryfikowanego wzorca pracy z AI.
Kompetencje rozwijane podczas programu
Uczestnik rozwija umiejętność:
- wyboru zadań, w których wykorzystanie AI ma uzasadnienie biznesowe,
- określania celu, odbiorcy, kontekstu, danych wejściowych i oczekiwanego formatu wyniku,
- dzielenia złożonych zadań na etapy,
- analizowania dokumentów, ofert i prostych zbiorów danych,
- przygotowywania pierwszych wersji raportów, prezentacji i komunikacji biznesowej,
- porównywania dokumentów oraz identyfikowania braków, sprzeczności i nieuzasadnionych założeń,
- wymagania źródeł i oznaczania niepewności,
- weryfikowania obliczeń, logiki, kompletności i zgodności odpowiedzi z materiałem źródłowym,
- ochrony informacji zgodnie z zasadami obowiązującymi w organizacji,
- zapisywania skutecznych sposobów pracy jako wzorców możliwych do ponownego wykorzystania.
- umiejętność promptowania i zarządzania kontekstem
Praca z AI odbywa się zgodnie z zasadami bezpieczeństwa i odpowiedzialności opisanymi we wprowadzeniu do linii SmartBuyer.
Zakres programu
SmartBuyer AI in Practice przedstawia zastosowania AI obecne w całym procesie zakupowym i rozwija podstawy samodzielnej, krytycznej i bezpiecznej pracy z technologią.
Program nie obejmuje programowania, integracji systemów ani produkcyjnego wdrażania automatyzacji. Po jego ukończeniu uczestnik potrafi przeprowadzić wybrane zadanie zakupowe z wykorzystaniem AI — od zdefiniowania celu do przygotowania zweryfikowanego materiału roboczego.
Trenerzy Big Fish dostarczający twardą wiedzą zakupową to osoby aktywne zawodowe związane z zakupami od ponad 20 lub więcej lat. Posiadają doświadczenie w dużych międzynarodowych koncernach, zarządzając zakupami o zasięgu (lokalnym, regionalnym, globalnym). Eksperci z nami współpracujący posiadają praktykę zarówno w zarządzaniu kategoriami pośrednimi jak i bezpośrednio produkcyjnymi. Klientom którzy będą zainteresowani naszymi usługami udostępnimy pełne sylwetki trenerów dedykowanych do danego programu szkoleniowego.