Higiena danych firmowych przed wdrożeniem AI: porządkowanie, dostępy, anonimizacja i przygotowanie do RAG
16 h (2 dni) · stacjonarna/zdalna · 1 900,00 zł/os. przed dofinansowaniem · szkolenie zgodne ze standardem BUR — kartę usługi rejestrujemy przy starcie grupy
O szkoleniu
Wdrożenie systemu AI opartego na wewnętrznych danych firmy — czy to system RAG podłączony do dokumentacji, czy asystent AI korzystający z baz CRM — kończy się porażką, gdy dane są nieuporządkowane, zdublowane, nieaktualne lub zawierają informacje, które nie powinny trafić do modelu. Efekt bywa kosztowny: AI podaje sprzeczne odpowiedzi, ujawnia dane osobowe lub poufne warunki kontraktów, a wdrożenie trzeba wstrzymać już po podpisaniu umowy z dostawcą. Szkolenie odpowiada na ten problem od strony praktycznej — zanim firma zainwestuje w licencje i integracje AI, a nie po fakcie.
Po szkoleniu uczestnik samodzielnie przeprowadzi audyt zasobów danych w swojej organizacji, oceni ryzyka związane z ich obecnym stanem, uporządkuje i ujednolici zbiory, zaprojektuje model dostępów oparty na zasadzie najmniejszych uprawnień oraz zastosuje anonimizację i pseudonimizację danych osobowych zgodnie z zasadami RODO. Nauczy się też przygotowywać dane w formacie gotowym do wdrożenia systemu RAG — z podziałem na fragmenty (chunking), metadanymi i strukturą ułatwiającą wyszukiwanie przez model.
Szkolenie ma charakter warsztatowy — większość ćwiczeń uczestnicy wykonują na własnych (zanonimizowanych na potrzeby zajęć) przykładach dokumentów, arkuszy i struktur danych, a nie na generycznych materiałach demo. Efektem drugiego dnia jest przygotowany przez uczestnika przykładowy zbiór danych gotowy pod wdrożenie AI oraz szkic polityki higieny danych, który można od razu wdrożyć w firmie. Zajęcia prowadzi praktyk z wieloletnim doświadczeniem we wdrażaniu narzędzi cyfrowych w MŚP oraz w bieżących projektach porządkowania danych pod kątem AI, koncentrujący się wyłącznie na praktycznym zastosowaniu AI jako narzędzia wspierającego pracę uczestnika — bez wykraczania poza ten obszar.
Program
Dzień 1 8 h:
- Moduł 1: Ryzyka danych firmowych w kontekście wdrożeń AI i systemów RAG 1,5 h E1
- Moduł 2: Audyt i inwentaryzacja zasobów danych — źródła, formaty, właściciele, poziom wrażliwości 2 h E2
- Moduł 3: Klasyfikacja i porządkowanie danych — deduplikacja, aktualizacja, standaryzacja formatów 2 h E3
- Moduł 4: Zarządzanie dostępami i uprawnieniami — model RBAC, zasada najmniejszych uprawnień 1,5 h E4
- Moduł 5: Warsztat: audyt i wstępne uporządkowanie wybranego zbioru danych uczestnika 1 h E2, E3
Dzień 2 8 h:
- Moduł 6: Anonimizacja i pseudonimizacja danych osobowych i wrażliwych — techniki i zasady RODO w kontekście AI 2 h E5
- Moduł 7: Przygotowanie danych do systemów RAG — chunking, metadane, indeksowanie, dobór formatu 2 h E6
- Moduł 8: Budowa polityki i procedur higieny danych przed wdrożeniem AI w organizacji 1,5 h E7
- Moduł 9: Warsztat praktyczny: przygotowanie własnego zbioru danych uczestnika do wdrożenia RAG (anonimizacja, chunking, metadane) 2 h E6, E8
- Moduł 10: Weryfikacja jakości przygotowanych danych, podsumowanie, test wiedzy i konsultacje indywidualne 0,5 h E8
Dla kogo
Administratorzy IT, kierownicy i specjaliści działów HR, sprzedaży, obsługi klienta oraz osoby odpowiedzialne za bazy danych, CRM, ERP i repozytoria dokumentów w mikro, małych i średnich firmach, które planują lub wdrażają rozwiązania AI (w tym systemy RAG oparte na wewnętrznej wiedzy firmy). Szkolenie adresowane jest do osób technicznych i nietechnicznych zarządzających danymi na co dzień, nie do programistów tworzących modele AI.
Efekty uczenia się (standard BUR)
- Ocenia ryzyka wynikające z wykorzystania nieuporządkowanych, nieaktualnych lub niesklasyfikowanych danych firmowych we wdrożeniach AI i systemach RAG.
- Przeprowadza audyt i inwentaryzację zasobów danych w organizacji, wskazując ich źródła, formaty, właścicieli i poziom wrażliwości.
- Porządkuje i standaryzuje zbiory danych firmowych (usuwa duplikaty, aktualizuje treści, ujednolica formaty i strukturę) pod kątem wykorzystania przez AI.
- Projektuje model dostępów i uprawnień do danych zgodny z zasadą najmniejszych uprawnień, adekwatny do wdrożenia narzędzi AI.
- Stosuje techniki anonimizacji i pseudonimizacji danych osobowych oraz informacji wrażliwych zgodnie z zasadami RODO.
- Przygotowuje zbiór danych do wdrożenia systemu RAG, w tym dzieli treści na fragmenty (chunking), nadaje metadane i porządkuje strukturę pod indeksowanie.
- Opracowuje politykę i procedury higieny danych obowiązujące przed wdrożeniem rozwiązań AI w organizacji.
- Weryfikuje jakość i bezpieczeństwo przygotowanego zbioru danych przed przekazaniem go do systemu AI, wskazując pozostałe luki i rekomendacje.
Walidacja: Test teoretyczny obejmujący klasyfikację i audyt danych, projektowanie modeli dostępów, zasady RODO oraz przygotowanie danych do RAG, uzupełniony zadaniem praktycznym: audyt i uporządkowanie próbki danych uczestnika, projekt modelu dostępów, anonimizacja danych osobowych, przygotowanie danych pod RAG wraz z weryfikacją ich jakości oraz szkic polityki higieny danych — próg zaliczenia 75%.