AI dla C-level i właścicieli: strategia, ROI i portfel use-case’ów
Zaawansowany warsztat dla CEO, COO, CFO i właścicieli firm, który prowadzi od wyboru właściwych inicjatyw AI do 10‑stronicowej strategii wdrożenia z modelem ROI, zasadami governance, checklistą dostawcy i planem „pilot → skala”.
Ten kurs nie jest przeglądem modnych narzędzi ani ogólnym wprowadzeniem do AI. Został zaprojektowany dla osób, które odpowiadają za wynik biznesowy, alokację kapitału i tempo zmian w firmie. Punktem wyjścia jest obserwacja z ostatnich raportów rynkowych: zarządy zwiększają wydatki na AI, ale wiele organizacji nadal ma problem z przełożeniem inwestycji na mierzalną produktywność i trwały zwrot, a przewaga pojawia się częściej wtedy, gdy firma przeprojektowuje procesy end-to-end zamiast wdrażać pojedyncze eksperymenty. W badaniach BCG z 2025 i 2026 liderzy deklarują wysoką intensywność użycia AI i rosnącą presję na mierzalny efekt biznesowy, podczas gdy Gartner podkreśla, że oczekiwania dotyczące wzrostu produktywności często wymagają korekty, a McKinsey wskazuje, że największa wartość koncentruje się w wybranych funkcjach i konkretnych zastosowaniach, a nie w rozproszonych inicjatywach. Dlatego kurs przyjmuje perspektywę portfela decyzji inwestycyjnych: jak wybrać 15 kandydatów na use-case’y, jak porównać wartość do ryzyka, jak policzyć ROI i TCO, kiedy kupować gotowe rozwiązania, a kiedy budować przewagę wewnętrznie, jak ocenić jakość dostawcy, jak poukładać odpowiedzialności oraz jak zaplanować pierwsze 90 dni tak, by nie kończyć na pokazowym pilocie. Uczestnicy pracują na artefaktach zarządczych, a nie na demonstracjach technicznych: portfolio use-case’ów, modelu ROI, checkliście dostawcy, dashboardzie KPI i finalnej 10‑stronicowej strategii AI dla własnej firmy.
Czego się nauczysz
- Zbudujesz portfel inicjatyw AI uporządkowany według wartości biznesowej, ryzyka i wykonalności.
- Odróżnisz działania wizerunkowe od use-case’ów, które realnie wpływają na przychód, marżę, koszty, produktywność lub jakość decyzji.
- Policzysz wstępny ROI i TCO dla inicjatyw AI, w tym koszty wdrożenia, zmian organizacyjnych, nadzoru i utrzymania.
- Podejmiesz bardziej świadomą decyzję build vs buy dla kluczowych zastosowań.
- Przygotujesz zasady governance, role odpowiedzialności i ścieżkę eskalacji ryzyk.
- Przeprowadzisz vendor due diligence z użyciem checklisty zakupowej i kryteriów oceny.
- Zaprojektujesz plan „pilot → skala” z KPI, kamieniami milowymi i warunkami kontynuacji.
- Stworzysz 10‑stronicową strategię AI dla firmy wraz z roadmapą 90 dni.
Wymagania wstępne
Doświadczenie w zarządzaniu firmą, pionem lub budżetem; znajomość podstaw finansów zarządczych; gotowość do pracy warsztatowej na przykładach własnej organizacji. Nie jest wymagana wiedza techniczna.
Program kursu
- Dlaczego dziś zarząd odpowiada za wynik AI, a nie tylko za eksperymenty
- Co pokazują najnowsze raporty: wzrost inwestycji, presja na ROI i rozczarowanie samą produktywnością
- Gdzie kończy się moda: jak odróżnić inicjatywę strategiczną od kosztownego rozproszenia
- Trzy profile ambicji firmy: defensywny, selektywny i ofensywny
- Kontrariańska teza warsztatu: mniej pilotaży, więcej przeprojektowania procesów
- Quiz: rozpoznawanie inicjatyw o wysokiej wartości i niskiej wartości pozornej
- Jak zmapować obszary firmy, w których AI może poprawić wynik P&L
- Pięć typów wartości: przychód, marża, koszty, szybkość i jakość decyzji
- Siedem wymiarów oceny use-case’u: wartość, ryzyko, dane, zmiana, czas, sponsor, skalowalność
- Ćwiczenie: scoring 15 use-case’ów na wspólnej macierzy priorytetu
- Jak rozmawiać o use-case’ach z CFO, operacją i sprzedażą, by uniknąć lokalnych optymalizacji
- Artefakt warsztatowy: portfolio use-case’ów dla zarządu
- Quiz: które inicjatywy wchodzą do pierwszej fali, a które do backlogu strategicznego
- Dlaczego większość deklaracji o zwrocie z AI jest zbyt ogólna, by podjąć decyzję inwestycyjną
- Model ROI dla zarządu: przychody, oszczędności, uniknięte koszty i wartość opcji
- TCO bez niespodzianek: koszty wdrożenia, nadzoru, zmian organizacyjnych i utrzymania
- Jak odróżnić oszczędność czasu od realnego efektu finansowego
- Przed i po: słaby business case vs business case gotowy na komitet inwestycyjny
- Ćwiczenie: budowa business case’u dla jednego use-case’u z własnej firmy
- Szablon: model ROI do wykorzystania po warsztacie
- Quiz: które założenia finansowe są wiarygodne, a które życzeniowe
- Cztery scenariusze decyzji: kupić, skonfigurować, współtworzyć lub odłożyć
- Jakie pytania zadać, zanim firma uzna, że musi mieć rozwiązanie „szyte na miarę”
- Co naprawdę przesądza o decyzji: unikalność procesu, ryzyko, tempo i kompetencje wewnętrzne
- Porównanie dwóch ścieżek: szybki zakup vs wolniejsze budowanie przewagi
- Jak uniknąć pułapki jednego dostawcy bez paraliżu decyzyjnego
- Mini‑warsztat: decyzja sourcingowa dla trzech typów use-case’ów
- Quiz: rozpoznawanie właściwego modelu zakupu dla sytuacji biznesowej
- Jak ocenić, czy firma ma warunki do wdrożenia bez grzęźnięcia w chaosie danych
- Które procesy warto łączyć z AI od razu, a które najpierw uporządkować
- Sygnały ostrzegawcze: inicjatywa wygląda atrakcyjnie, ale nie przejdzie przez realia operacyjne
- Mapa zależności: systemy, właściciele procesu, decyzje i punkty ryzyka
- Jak rozmawiać z zespołem o danych i integracjach bez schodzenia w szczegóły techniczne
- Ćwiczenie: ocena gotowości organizacji do uruchomienia pierwszej fali inicjatyw
- Quiz: które bariery są krytyczne na starcie, a które można rozwiązać po pilocie
- Minimalny ład decyzyjny dla firmy: sponsor, właściciel procesu, finanse, ryzyko, operacja
- Jak ustalić odpowiedzialności, żeby AI nie stało się projektem „niczyim”
- Ryzyka, które powinien widzieć zarząd: reputacja, błędne decyzje, zgodność, dostawca, ludzie
- Adaptive governance: jak utrzymać kontrolę bez zabijania tempa wdrożeń
- Polityka użycia i ścieżka eskalacji incydentów — co powinno być gotowe przed skalą
- Warsztat: projekt odpowiedzialności i komitetu sterującego dla portfela AI
- Quiz: dobór właściwej odpowiedzialności do typu ryzyka i etapu wdrożenia
- Jak oceniać dostawcę: nie obietnice, lecz dowody, referencje i gotowość do wdrożenia
- Pytania zarządcze do dostawcy przed podpisaniem umowy
- Czego szukać w referencjach i studiach przypadków, by nie kupić prezentacji zamiast efektu
- Słaba vs dobra oferta: co powinno znaleźć się w zakresie, KPI i odpowiedzialnościach
- Checklista dostawcy: bezpieczeństwo, jakość wdrożenia, wsparcie zmian, mierzenie efektów
- Ćwiczenie: porównanie trzech ofert i wybór partnera na pilot
- Quiz: sygnały ostrzegawcze w procesie zakupu i negocjacji
- Jak zaplanować pierwsze 90 dni, by dowieźć decyzję, nie tylko demonstrację
- Warunki przejścia z pilota do skali: jakie wyniki muszą się pojawić i kiedy
- Dashboard KPI dla zarządu: adopcja, jakość, efekt finansowy, ryzyko, tempo wdrożeń
- Plan „pilot → skala”: kamienie milowe, bramki decyzyjne i właściciele
- Capstone: struktura 10‑stronicowej strategii AI dla firmy
- Warsztat końcowy: przygotowanie własnej strategii AI na bazie szablonów kursu
- Quiz końcowy: decyzje zarządcze w pierwszych 12 miesiącach programu AI
Najczęściej zadawane pytania
Dla CEO, członków zarządu, właścicieli firm, dyrektorów funkcji biznesowych i osób odpowiadających za wynik, alokację kapitału oraz tempo zmian. To program dla decydentów, którzy chcą potraktować AI jako narzędzie wzrostu, produktywności i przewagi operacyjnej, a nie tylko eksperyment technologiczny.
Nie skupia się na przeglądzie modnych narzędzi ani na ogólnych definicjach. Punkt ciężkości leży na decyzjach zarządczych: gdzie AI naprawdę może poprawić ekonomię biznesu, jak budować portfel use-case’ów, jak liczyć wartość i jak uniknąć sytuacji, w której firma finansuje wiele inicjatyw, ale nie widzi trwałego zwrotu.
Bo rynek wszedł w fazę selekcji wartości. W badaniach Deloitte z 2025 roku 91% organizacji deklarowało wzrost wydatków na AI, ale przewagę budują przede wszystkim ci, którzy łączą inwestycje z ładem decyzyjnym, KPI i egzekucją na poziomie całych procesów, a nie pojedynczych wdrożeń. Z kolei McKinsey wskazuje, że największy wpływ na wynik EBIT ma redesign workflow, czyli przeprojektowanie sposobu działania firmy, a nie samo dołożenie technologii do istniejących schematów.
Kurs pomaga uporządkować decyzje inwestycyjne wokół AI: od wyboru obszarów o najwyższym potencjale, przez ocenę kosztów i ryzyk, po ustalenie sekwencji wdrożeń. Dzięki temu łatwiej odróżnić inicjatywy o wysokiej wartości od tych, które poprawiają głównie lokalną produktywność, ale nie zmieniają wyniku firmy w skali całego procesu.
Tak — szczególnie wtedy, gdy organizacja ma za sobą pierwsze pilotaże, ale brakuje jej wspólnego modelu priorytetyzacji, mierników sukcesu i spójnej strategii skalowania. To częsty moment, w którym zarząd potrzebuje przejść od rozproszonych eksperymentów do portfela use-case’ów powiązanego z celami finansowymi i operacyjnymi.
Między innymi: jak oceniać use case’y przez pryzmat wartości i wykonalności, jak rozumieć różnicę między automatyzacją punktową a transformacją end-to-end, jak rozmawiać o ROI w warunkach niepewności, jak ustawiać governance oraz jak podejmować decyzje, które zwiększają szansę na mierzalny efekt biznesowy.
Nie. Kurs jest zaprojektowany dla liderów biznesu, nie dla specjalistów technicznych. Tłumaczy AI z perspektywy strategii, inwestycji, organizacji i wyniku — tak, aby uczestnik mógł podejmować lepsze decyzje bez wchodzenia w złożone szczegóły architektury czy programowania.
Bo właśnie tam najczęściej materializuje się realna przewaga. Aktualne analizy firm doradczych pokazują, że największy zwrot pojawia się wtedy, gdy przedsiębiorstwo przeprojektowuje pełne przepływy pracy, role, decyzje i mierniki, zamiast ograniczać AI do pojedynczych narzędzi lub izolowanych usprawnień. Innymi słowy: nie chodzi o to, by „dodać AI”, ale by przełożyć ją na nowy sposób działania firmy.
- 12 godzin
- Zaawansowany
- Certyfikat po ukończeniu
- Dostęp natychmiast po zakupie
- Dożywotni dostęp i aktualizacje
30-dniowa gwarancja zwrotu pieniędzy