Poznanie realnych możliwości wykorzystania AI w pracy z Excelem oraz zrozumienie, kiedy sztuczna inteligencja przyspiesza pracę, a kiedy wymaga kontroli użytkownika.

• czym jest AI i jak działa przy pracy z danymi,
• ChatGPT, Claude, Gemini i inne narzędzia AI a Microsoft Copilot,
• AI jako nauczyciel lub wykonawca,
• zasady bezpiecznej pracy z danymi,
• ograniczenia AI,
• najczęstsze błędy modeli AI,
• porównanie odpowiedzi różnych modeli,
• dlaczego znajomość Excela nadal pozostaje kluczowa.

Przygotowanie do efektywnej współpracy z AI podczas rozwiązywania problemów, analizy danych oraz automatyzacji pracy.

• zasady skutecznego promptowania,
• budowa skutecznych poleceń,
• przekazywanie kontekstu biznesowego,
• zadawanie pytań dotyczących danych,
• doprecyzowywanie odpowiedzi AI,
• najczęstsze błędy użytkowników,
• tworzenie własnej biblioteki promptów.

Warsztat przewijający się przez całe szkolenie

W każdym kolejnym module uczestnicy:

• tworzą własne prompty,
• porównują odpowiedzi różnych modeli AI,
• uczą się poprawiać uzyskane rezultaty,
• budują własną bazę sprawdzonych poleceń.

Przygotowanie danych do dalszej analizy z wykorzystaniem AI.

• identyfikacja brakujących danych,
• wykrywanie błędów w danych i ich wyjaśnianie,
• poprawa jakości danych i tworzenie instrukcji naprawy krok po kroku,standaryzacja nazw i kategorii,
• wykrywanie duplikatów,
• walidacja danych oraz formatowanie warunkowe,
• tworzenie tabel Excela,
• raport jakości danych.

• dobór, generowanie oraz wyjaśnianie formuł i funkcji,
• funkcje wyszukujące i tekstowe,
• funkcje warunkowe oraz logiczne (w tym zagnieżdżone i zaawansowane),
• nowoczesne formuły dynamiczne,
• diagnozowanie błędów,
• optymalizacja istniejących rozwiązań,
• tłumaczenie formuł na język naturalny,
• interpretacja komunikatów błędów oraz ich poprawianie.

• analiza sprzedaży, klientów i produktów,
• identyfikacja trendów,
• wykrywanie anomalii,
• generowanie podsumowań,
• tworzenie rekomendacji biznesowych,
• prognozowanie wyników,
• weryfikacja poprawności odpowiedzi generowanych przez AI,
• tworzenie prostych analiz i tabel przestawnych przy wsparciu AI.

Projektowanie nowoczesnych raportów i dashboardów przy wsparciu AI.

Microsoft Copilot

• generowanie dashboardów,
• automatyczne wizualizacje,
• dobór KPI.

ChatGPT / Claude / Inny AI

• projektowanie dashboardów od podstaw,
• generowanie makiet,
• tworzenie instrukcji budowy krok po kroku,
• rekomendacja najlepszych wizualizacji.

• opis problemu biznesowego w języku naturalnym,
• generowanie instrukcji działania w Power Query krok po kroku,
• proponowanie kolejnych transformacji,
• wyjaśnianie działania poszczególnych kroków,
• pomoc w diagnozowaniu błędów,
• generowanie kodu M na podstawie opisu problemu biznesowego,
• tłumaczenie istniejącego kodu M,
• poprawianie błędów w kodzie,
• optymalizacja zapytań,
• możliwości i ograniczenia Copilota przy pracy z Power Query,
• kiedy lepiej wykorzystać Copilota, kiedy skuteczniejszy będzie ChatGPT lub Claude.

Wykorzystanie AI jako wsparcia podczas tworzenia modeli danych oraz analiz wielowymiarowych w Excelu.

• projektowanie modelu danych przy pomocy AI,
• identyfikacja relacji pomiędzy tabelami,
• generowanie formuł DAX na podstawie opisu biznesowego,
• tłumaczenie i wyjaśnianie działania miar oraz wskaźników KPI,
• diagnozowanie błędów w modelu danych,
• wykorzystanie AI do nauki Power Pivot i DAX,
• możliwości i ograniczenia Copilota przy pracy z Power Pivot.

Wykorzystanie AI jako programisty, konsultanta oraz nauczyciela przy pracy z VBA.

• opisanie procesu automatyzacji w języku naturalnym,
• wygenerowanie gotowego kodu VBA lub Office Script,
• analiza i zrozumienie działania kodu,
• testowanie rozwiązania,
• diagnozowanie i poprawianie błędów,
• rozwijanie istniejącej automatyzacji o kolejne funkcjonalności.

Praktyczne zastosowanie AI do analizy danych biznesowych, finansowych oraz porównania wyników organizacji z konkurencją.

• pozyskiwanie danych z ogólnodostępnych źródeł,
• przygotowanie danych do analizy,
• analiza finansowa i operacyjna,
• benchmarking konkurencji,
• identyfikacja trendów,
• analiza mocnych i słabych stron,
• analiza szans i zagrożeń,
• generowanie rekomendacji biznesowych,
• przygotowanie podsumowania dla kadry zarządzającej.

Przykładowe warianty case study

• analiza finansowa i benchmarking konkurencji,
• analiza rynku pracy i wynagrodzeń (HR),
• analiza cen i produktów konkurencji (sprzedaż),
• analiza zakupów i dostawców,
• analiza efektywności procesów biznesowych.

📌 Case study może zostać dostosowane do branży uczestników oraz rzeczywistych zadań wykonywanych w organizacji.