AI & Business Analytics

09:00

Rozpoczęcie webinaru 

09:00 – 09:30

Mój warsztat AI 2026: drugi mózg z instrukcją obsługi

– Marcin Rutecki (Becour, Klub Inteligencji Biznesu)

• Jak wykorzystywać struktury logiczne w pracy z modelami językowymi.
• Jak dekomponować problemy.
• Jakie kluczowe umiejętności są wymagane.
• Jak wspierać i budować własne workflow oparte na AI.
• Czym różni się specjalista od modelu językowego.

09:35 – 10:05

AI w przetwarzaniu treści: od odczytu danych do realnej automatyzacji procesów

– Marcin Makowski (BeOne)

Wiele firm inwestuje w AI do przetwarzania treści, ale nie osiąga oczekiwanych efektów biznesowych. Powód jest prosty — sama ekstrakcja danych nie tworzy wartości.
Prawdziwa automatyzacja zaczyna się dopiero wtedy, gdy dokument uruchamia konkretne działania: decyzje, akceptacje, rozliczenia czy obsługę klienta.
W trakcie sesji pokażemy, jak:
•    przełożyć treść na mierzalne działania biznesowe 
•    zwiększyć efektywność operacyjną i skrócić czas obsługi spraw 
•    ograniczyć błędy i ryzyko dzięki kontrolowanym procesom 
•    połączyć AI z istniejącymi systemami i workflow 
Zaprezentujemy praktyczne podejście do budowy rozwiązań, które nie tylko „czytają” dokumenty, ale automatycznie uruchamiają i prowadzą procesy w organizacji.
Efekt to realne oszczędności, większa skalowalność operacji i pełna kontrola nad procesami przy wykorzystaniu AI.

10:10 – 10:40

Wykład zarezerwowany dla Sponsora webinaru

– Euvic Future Work

10:45 – 11:15

Od planowania reaktywnego do autonomicznego: jak AI w IBM Planning Analytics wspiera decyzje biznesowe

– Bartosz Kochanowski (Rhenai Digital Workforce), Pavel Arno (IBM)

W dynamicznym środowisku biznesowym tradycyjne podejście do planowania finansowego i operacyjnego przestaje być wystarczające. Organizacje potrzebują nie tylko raportowania „co się wydarzyło”, ale zdolności przewidywania i automatycznego reagowania na zmiany.
Podczas prezentacji pokażemy, jak w Rhenai, wykorzystując IBM Planning Analytics – platformę do zintegrowanego planowania, wykorzystuje sztuczną inteligencję do przejścia od modelu reaktywnego do predykcyjnego i coraz częściej autonomicznego zarządzania.
Omówione zostaną kluczowe obszary:
1.    AI-driven forecasting – jak modele predykcyjne identyfikują trendy, sezonowość i anomalie w czasie rzeczywistym 
2.    Natural language & AI Assistant – interakcja z danymi biznesowymi bez znajomości narzędzi BI 
3.    Automatyzacja procesów planistycznych – redukcja pracy manualnej i eliminacja błędów arkuszy kalkulacyjnych 
4.    Scenariuszowe planowanie (what-if) – szybkie symulacje wpływu decyzji biznesowych 
5.    Od insight do action – wykorzystanie agentów AI do uruchamiania procesów i workflow 
Platforma umożliwia konsolidację planowania finansowego, sprzedażowego, HR i łańcucha dostaw w jednym środowisku, eliminując silosy danych i przyspieszając podejmowanie decyzji. 
Dzięki wbudowanym mechanizmom AI organizacje mogą skrócić cykle planistyczne, zwiększyć dokładność prognoz oraz szybciej reagować na zmiany rynkowe.

11:20 – 11:50

Systemy agentyczne w praktyce: Jak firmy (naprawdę) korzystają z agentów na AWS?

– Rafał Król (Alef we współpracy z Trek2Summit)

Na konkretnych przykładach pokażę Ci, jak firmy różnej wielkości wdrażają systemy agentyczne na AWS, wykorzystując Amazon Bedrock do automatyzacji procesów i bezpiecznej pracy na danych firmowych. Dowiesz się, kiedy inwestycja w agentów ma realny sens biznesowy oraz jak uniknąć typowych pułapek, by sprawnie przejść od fazy eksperymentu do stabilnej produkcji.

11:55 – 12:25

Fundamenty AI zaczynają się w data center: podejście Amd i ASBIS do nowoczesnej infrastruktury

– Jacek Szoka (ASBIS)

Sukces projektów AI wymaga odpowiedniego podejścia do infrastruktury. Pokażemy, jak dzięki naszym rozwiązaniom budować centra danych, które są jednocześnie wydajne, skalowalne i zoptymalizowane kosztowo.

12:30 – 12:50

Z czym mierzą się inni – ryzyko bańki informacyjnej w projektach IT

– Marcin Oleksy (b2bery)

Prawdopodobnie myśląc o nowych projektach w Twojej organizacji, wielokrotnie zastanawiałaś/es się: „Jak to robią inni?”. Czy padało kiedykolwiek pytanie: „Kim są Ci Inni? Jakie to firmy i dlaczego akurat te?”
Opowiemy o realnych wyzwaniach, z jakimi mierzą się organizacje realizujące projekty technologiczne. Przedstawimy konkretne przykłady decyzji – zarówno trafionych, jak i nietrafionych – w tym związanych z wdrażaniem rozwiązań AI, automatyzacją procesów oraz wyborem technologii. Wskażemy, jakie czynniki decydują o powodzeniu projektów oraz jak unikać typowych pułapek prowadzących do opóźnień, przekroczenia budżetu czy niespełnienia celów biznesowych. 
Omówimy, jak weryfikować kompetencje partnerów – szczególnie w obszarach data i AI – oraz jak budować współpracę, która realnie wspiera osiąganie wartości biznesowej i rentowność wdrożenia.

12:55 – 13:25

Fabryki AI – jak budować suwerenne rozwiązania bez wydawania milionów

– Katarzyna Starosławska (Innovation & Data Advisor)

13:30 – 14:00

Od danych do decyzji: jak ensemble AI osiąga 87–91% trafności prognoz w realiach biznesowych – case study wdrożenia analityki predykcyjnej w sektorze FMCG

– dr hab. Piotr Senkus (Dyrektor Programu AI4Executives MBA – WZ UW, Uniwersytet Kaliski i Uniwersytet Pokoju ONZ)

Na przykładzie rzeczywistego wdrożenia pokażę, jak zbudowaliśmy system prognozowania sprzedaży oparty na ensemble modeli AI, który osiągnął weighted Forecast Accuracy na poziomie 87–91% (vs 78–85% klasycznych metod statystycznych). Omówię architekturę rozwiązania, dobór modeli, walidację na danych out-of-sample (6 miesięcy produkcyjnych) oraz to, co zazwyczaj pomija się w prezentacjach: dlaczego 60% sukcesu analityki predykcyjnej leży poza algorytmami — w jakości danych, procesach biznesowych i zaufaniu użytkowników do wyników.

14:05 – 14:35

Wykład merytoryczny zarezerwowany

– Karol Dąbrowski (Ekspert niezależny)

14:40