Dzień pierwszy | 9 października 2024

ONSITE (Centrum Konferencyjne Legii Warszawa)

Ścieżki tematyczne
Transformacja biznesu za sprawą AI
GenAI – wdrażanie rozwiązań bazujących na LLM
AI Development
Wyzwania we wdrożeniach
8.00 - 9.00
Prezentacja
8.00 - 8.45
Rejestracja uczestników i poranna kawa
Prezentacja
8.45 - 9.00
Otwarcie konferencji i powitanie uczestników
CEO, Meeting Designer
Evention
Director of Business Development
Evention
Sesja plenarna (9.00 - 10.55)
Prezentacja
9.00 - 9.20
Sesja plenarna
TECH
BUSINESS
Przyszłość AI w Polsce
Sekretarz Stanu
Ministerstwo Cyfryzacji

Sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w poprawie jakości życia obywateli, zwiększeniu produktywności gospodarczej oraz wzmocnieniu pozycji Polski na arenie międzynarodowej. Jako państwo musimy odpowiedzieć na pytanie, jakie fundamenty wdrażania AI w sektorze publicznym powinny nam towarzyszyć. Naszym celem jest, aby AI w Polsce było wdrażane etycznie i zgodnie z prawem, jednocześnie nie zaniedbując innowacyjności naszej gospodarki. Każdy cel jednak wymaga wytyczenia właściwej drogi.

#ministerstwocyfryzacji #rozwójai #wsparciepaństwa
Prezentacja
9.20 - 9.40
Sesja plenarna
TECH
BUSINESS
Dojrzałość do wykorzystania sztucznej inteligencji: kto jest gotowy? Firmy czy konsumenci?
Partner, lider zespołu Analytics & AI
PwC

Kto bardziej poszukuje rozwiązań sztucznej inteligencji: spragnieni nowości konsumenci, czy firmy, które poszukują możliwości optymalizacji procesów i rozwoju. Wnioski na podstawie wyników dwóch badań przeprowadzonych przez PwC, sprawdzających stopień gotowości tych dwóch grup. W jakich obszarach mają podobne oczekiwania, w jakich przeciwstawne i co to w praktyce oznacza dla organizacji, które szykują się do wejścia w AI.

#firmy #konsumenci #transformacjacyfrowa #wdrożenia
Prezentacja
9.40 - 10.15
Sesja plenarna
Panel dyskusyjny
Czy polskie firmy są gotowe na rewolucję AI?
Moderator:
CEO, Meeting Designer
Evention
Paneliści:
Partner, lider zespołu Analytics & AI
PwC

Współzałożyciel i Chief Innovation Officer
Booksy

Profesor
Szkoła Główna Handlowa

Wiceprezes Zarządu ds. Cyfrowych i Strategii
InPost

Dyrektor Zarządzający ds. Zarządzania Informacją, Danymi i Analityką
Grupa PZU

Ponad 30 lat polskie firmy rozwijały się dzięki niskim kosztom, spragnionym sukcesom przedsiębiorcom i szybkiej adaptacji do zmian na rynku. Z cyfryzacją bywało różnie: z jednej strony prężnie działające startupy i ecommerce, z drugiej bardziej tradycyjne branże mniej chętnie sięgają po takie rozwiązania. Czy w 2024 roku polskie firmy są gotowe na rewolucję sztucznej inteligencji? Czy firmy, które mniej odważnie sięgają po nowoczesne rozwiązania, są w stanie wdrażać AI, czy najpierw muszą zasypać swój dług technologiczny - nie tylko w obszarze systemów czy infrastruktury IT, ale przede wszystkim kompetencji organizacji do sięgania po nowe narzędzia?

Prezentacja
10.15 - 10.35
Sesja plenarna
TECH
BUSINESS
AI w modelu hybrydowym: ochrona własności intelektualnej i danych [ENG]
Head of Business Analysis I Executive Assistant for AI
3SOFT
EMEA Field CTO
Cloudera

Wdrożenia sztucznej inteligencji wymagają połączenia dwóch sprzecznych potrzeb: dużej mocy obliczeniowej, którą zapewnia chmura obliczeniowa, ale też ścisłej kontroli nad przetwarzanymi danymi oraz własnością intelektualną, co najlepiej gwarantuje model on-premise. Rozwiązaniem jest model hybrydowy, łączący zalety obu rozwiązań. Prezentacja o tym, jak zoptymalizować modele do pracy w środowisku hybrydowym, na podstawie rzeczywistego wdrożenia w pewnej organizacji. A także rekomendacje: których obszarach on-premises przewyższa chmurę i kiedy warto rozważyć migrację.

(Prezentacja w j. angielskim)

#cloud #hybryda #llm #migracja #onpremise
Prezentacja
10.35 - 10.55
Sesja plenarna
TECH
BUSINESS
Sztuczna inteligencja w rękach… sztucznej inteligencji: nowa era technologii czy zagrożenie?
IBM NCEE ATL Market Director, IBM PBU Chief Technology Officer
IBM
Executive Business Partner
Goldenore

AI w biznesie jest wykorzystywane przede wszystkim do automatyzacji i optymalizacja procesów oraz wspierania ludzi w wykonywaniu zadań. Czy jednak w pogoni za efektywnością nie tworzymy czegoś, co obróci się przeciwko nam? Obecnie działy IT w organizacjach koncentrują się na ułatwieniu korzystania z dostarczanych przez nie narzędzi, w czym mają wspierać narzędzia AI. Jakie są tego konsekwencje? Czy człowiek wciąż podejmuje decyzje dotyczące działania algorytmów, czy wkrótce stanie się zbędny, albo zostanie niewolnikiem własnych wynalazków? Czy nadszedł moment, w którym inwestycje w kapitał ludzki mogą ustąpić miejsca inwestycjom w rozwiązania oparte na AI? Gdzie leży granica między wartością, jaką wnosi GenAI, a niepewnością czy zagrożeniem, które mogą się z tym wiązać? Omówienie wyników najnowszego badania przeprowadzonego przez IBM Institute for Business Value, które rzuca światło na kierunki inwestycji w rozwój sztucznej inteligencji oraz na jej wpływ na biznes i społeczeństwo.

#aiwbiznesie #automatyzacjabiznesu #devops #genai #innowacjeai #llm #tworzenieoprogramowania
10.55 - 11.20
Prezentacja
10.55 - 11.20
Przerwa
Sesje równoległe (11.20 - 11.40)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Królestwo AI: czy będziemy w stanie bez niej żyć?
Aleksander Poniewierski Consulting

Sztuczna inteligencja jest dzisiaj innowacją, tak jak każda nowinka technologiczna w początkowej fazie adaptacji. Sensacją była kiedyś podróż koleją, elektryczność, samochód, czy internet – dzisiaj są absolutną oczywistością. Czy wraz z rosnącą popularnością AI z czasem uzależnimy się od niej tak jak od elektryczności? Czy wdrażając dzisiaj rozwiązania sztucznej inteligencji zastanawiamy się jak zapewnić ciągłość procesów, w przypadku jej braku?

#businesscontinuity #strategiaai #strategiait
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Jak wykorzystać modele generatywne do ulepszenia istniejących produktów i usług?
AI Product Manager
Allegro

Wdrożenie AI nie musi oznaczać budowania produktu lub usługi od zera, ale może być też optymalizacją już istniejących rozwiązań z użyciem techniki zero-shot, która pozwala skrócenie czasu implementacji. Case study trzech wdrożeń modeli generatywnych w Allegro, które pozwoliły podnieść stopień automatyzacji kontaktów, skrócić czas oczekiwania na raport poniżej i wesprzeć trening istniejących modeli ML w organizacji.

#automation #azure #customerservice #dataanalysis #generativeai #gpt #machinelearning #openai
Prezentacja
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
AI w walce z niebezpiecznymi treściami, czyli jak znaleźć szkodliwe wpisy za pomocą LLM-ów
Founder & Tech Lead
datarabbit.ai

Dziennie na świecie powstaje ok. 329 mln TB danych, z czego 13% to dane z mediów społecznościowych. W zalewie treści mamy do czynienia i z tym wartościowymi, ale też szkodliwymi, jak np. rasizm, przemoc czy pułapki pedofili lub predatorów seksualnych. Przy tak dużej skali tworzonego contentu możliwości jego weryfikacji przez ludzi są ograniczone. Prezentacja na temat wykorzystania LLM do screeningu danych, zarówno tekstowych, graficznych, a nawet wideo, pod kątem niebezpiecznych treści. Case study z praktycznego wdrożenia – od wyzwań związanych z zasobami, po sztuczki używane, żeby skłonić niesforne modele, aby generowały ustrukturyzowane dane wyjściowe.

#content moderation #image #llm #multimodal data #safety #text
Prezentacja
Ścieżka IV
TECH
BUSINESS
Jak zapobiegać deepfake’om? Bezpieczne wykorzystywanie generatywnej sztucznej inteligencji
Head of AI safety
Elevenlabs

Platformy AI do generowania tekstu, obrazów i audio są dziś wykorzystywane przez miliony użytkowników, znajdując zastosowania w rozrywce, edukacji, nauce i komunikacji. Nieograniczone możliwości wynikające z coraz bardziej zaawansowanych narzędzi AI tworzą też nowe zagrożenia, takie jak deepfake’i. ElevenLabs buduje topowe narzędzia AI do generowania audio, głosów i AI dubbingu oraz rozwija systemy zabezpieczeń do moderacji, analizy pochodzenia audio i identyfikacji szkodliwych treści.

#deepfake #etyka #genai #kreatywność
Sesje równoległe (11.45 - 12.05)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Opanowanie chaosu informacyjnego: zarządzanie dokumentami i wiedzą w epoce AI
BI Architect
Polarys Group

Zarządzanie dokumentami i rozproszoną wiedzą jest wyzwaniem dla wielu organizacji. Umowy, regulaminy, instrukcje, kontrakty, przepisy, wewnętrzne bazy wiedzy oraz liczne wersje dokumentów mogą powodować chaos informacyjny. Samo odnalezienie potrzebnych informacji może być trudne, nie wspominając o wyodrębnieniu istotnej wiedzy. Na szczęście z pomocą przychodzi RAG (Retrieval-Augmented Generation), który skutecznie odpowiada na te potrzeby.

Jak szybko i efektywnie połączyć fragmenty informacji pochodzące z różnych dokumentów w spójną i ustrukturyzowaną wiedzę? Jak przygotować zbiory danych, aby jakość generowanych przez modele LLM odpowiedzi była jak najwyższa? Jaką architekturę aplikacji należy wykorzystać, aby efektywnie zintegrować naszą firmę z AI?

W trakcie prezentacji omówione zostaną różne podejścia do zarządzania dokumentami w bazach wektorowych. Przedstawiona zostanie szczegółowa architekturę takich systemów, z uwzględnieniem kluczowych komponentów i sposobów działania. Na koniec zostaną zaprezentowane przykłady zastosowań, które pokażą, w jakich sytuacjach dane podejście jest najbardziej efektywne.

#automatyzacja #genai #llm #rag #workflow #zarządzaniedokumentami
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Szybkie modele dyfuzyjne
Senior Deep Learning Engineer
NVIDIA

Modele dyfuzyjne (diffusion models) mogą generować obrazy o wysokiej jakości i rozdzielczości na podstawie podpowiedzi tekstowych, czyli promptów. Ich wszechstronność pozwala na generowanie tekstu na wideo i obiektów 3D, przewidywanie struktury białek, a nawet prognozowanie pogody. Modele te zmieniają wiele branż, m.in. pojazdy autonomiczne, projektowanie i wizualizację produktów, opiekę zdrowotną i wiele innych.

Wyzwaniem w modelach dyfuzyjnych jest długi czas generowania. Zaprezentowana zostanie destylacja - technika, która może sprawić, że model dyfuzyjny będzie nawet 10 razy szybszy.

#destilation #diffussionmodel #genai #prompt
Prezentacja
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
5 kroków do skutecznego AI w chmurze
Pre-Sales Engineer
OVHcloud
Partner
Sorigo

Zestaw praktycznych porad jak wykorzystać moc chmury obliczeniowej w projektach AI, czego unikać i jak omijać pułapki. Wnioski z realnych wdrożeń.

#cloud #wdrożenia
Prezentacja
Ścieżka IV
TECH
BUSINESS
3 warstwy kompetencji wdrożenia AI w firmie
Manager
Polski Fundusz Rozwoju
Założycielka
Booster of Innovation

Zastosowanie sztucznej inteligencji w organizacji wymaga z jednej strony odpowiedniej technologii, ale z drugiej – umiejętności ich wykorzystania. Jakich kompetencji potrzebują pracownicy, żeby skutecznie wdrażać i wykorzystywać narzędzia AI w firmie? Rekomendacje na podstawie praktyki z wdrożeń w firmach współpracujących z PFR.

Sesje równoległe (12.10 - 12.30)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Jak w 2 tygodnie sprawdzić skuteczność AI w finansach?
Prezes Zarządu
Columb Technologies S.A.

Sztuczna inteligencja to nie tylko modele językowe, ale także modele dziedzinowe, wytrenowane do wspierania specjalistycznych procesów. Prezentacja na podstawie wdrożeń i ich rezultatów największego polskiego modelu do automatyzacji finansów: jak sprawnie i bezpiecznie przetestować model oraz w krótkim czasie ocenić jego skuteczność. A także odpowiedź na pytanie: czy AI zastąpi finansistów i księgowych?

#aiwfinansach #automatyzacja #trenowaniemodeli
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Od dema do produkcyjnych systemów GenAI czyli o LLMOps
Chief Data Architect
GetInData | Part of Xebia

Rozgrywający się przez ostatnie 2 lata ogromny postęp w rozwoju Large Language Model (LLM) oraz bazujących na nich usług chmurowych i otwartych bibliotek, otworzył niezliczone obszary ich zastosowań. Stworzenie dema aplikacji generującej wartościowe treści na podstawie konwersacji z użytkownikiem, czy multimodalnych wejść do modeli stało się proste jak nigdy dotąd. Niestety, jak pokazuje doświadczenie wielu projektów, proces operacjonalizacji takich rozwiązań jest już dużo bardziej skomplikowany. Podczas prezentacji dowiesz się jak podejście bazujące na LLMOps może pomóc podejmować wyzwania takie, jak: 

  • wrażliwość/niestabilność podpowiedzi, 
  • kontrola kosztów, 
  • bezpieczeństwo
  • strojenie modeli
  • ocena jakości modeli
  • wykorzystanie zaawansowanych wzorców (Agentic Workflows czy Mixture of Agents)
  • niezawodność potoków przetwarzania.
#largelanguagemodel #llm #llmops
Prezentacja
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
Jak poprawić jakość danych dzięki AI
Specjalistka Sekcji Rozwoju Sztucznej Inteligencji
Łukasiewicz – Poznański Instytut Technologiczny
Główny Specjalista Sekcji Rozwoju Sztucznej Inteligencji
Łukasiewicz – Poznański Instytut Technologiczny

Czarny sen każdego Chief Data Officera: terabajty danych z nieskończoną liczbą błędów (literówki, błędy ortograficzne, interpunkcja, małe/wielkie litery, itd.). Oczywiście wytrenowanie na takich danych modelu AI będzie skutkowało niską skutecznością (garbage in, garbage out). Manualne poprawianie tego jest niemożliwe ze względu na skalę i ciągły przyrost danych. Z pomocą przychodzi… sztuczna inteligencja. Prezentacja na temat różnych rodzajów błędów danych oraz o autorskich metodach ich wykrywania z wykorzystaniem modeli językowych (LLM), klasycznych narzędzi NLP, modeli typu BERT oraz narzędzi wizji komputerowej.

#bert #brudnedane #cleanlab #computervision #data #gpt4 #langchain #llm #nlp #promptengineering
Ścieżka IV
TECH
BUSINESS
AI or not AI? Kluczowy krok w budowie AI governance
Partner
Rymarz Zdort Maruta
Counsel
Rymarz Zdort Maruta

Rosnąca liczba systemów IT oraz dostępnych technologii powoduje, że nie zawsze można w prosty sposób rozróżnić klasyczne algorytmy od sztucznej inteligencji. Jest to tyle istotne, że AI podlega dodatkowym regulacjom prawnym, których niespełnienie grozi sankcjami. Pierwszym krokiem w budowie AI governance, czyli organizacyjnych ram bezpiecznego wykorzystania sztucznej inteligencji w organizacji jest precyzyjna kategoryzacja systemów. Prelegenci omówią na przykładach kryteria rozróżniania między "zwykłymi" rozwiązaniami IT a AI, pokażą jak ta klasyfikacja wpływa na wymogi regulacyjne i dalsze kroki w zarządzaniu AI. Zaprezentują jak przeprowadzić i udokumentować ten proces, minimalizując ryzyko błędów i zbędnych nakładów, a także ryzyko prawne.

#aigovernance #euaiact #klasyfikacjasystemówit
Sesje równoległe (12.35 - 12.55)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Sztuczna inteligencja, prawdziwe błędy
AI lead at Elephant AI
IKEA

Wdrażając systemy sztucznej inteligencji oczekujemy, że uzyskamy obiektywne narzędzie, nieskażone ludzkimi emocjami, które pozwoli podejmować optymalne biznesowo decyzje. Praktyka pokazuje, że AI wcale nie jest taki idealne. Sztuczna inteligencja ulega m.in. stereotypom związanym z płcią czy przedstawianiem różnych profesji. Prezentacja o tym, dlaczego AI nie jest idealnie obiektywna i jaki to ma wpływ na procesy biznesowe.

#compliance #halucynacje #jakośćdanych #obsługabłędów
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Hype na AI a polski wymiar sprawiedliwości – nowoczesne technologie na sali sądowej
Sędzia
Sąd Rejonowy Katowice-Wschód
Sędzia
Sąd Rejonowy w Przemyślu
Sędzia
Sąd Rejonowy w Przemyślu

Rozwiązania wykorzystujące AI prędzej czy później trafią do sądów i będą decydować o sposobie rozstrzygania sporów sądowych. Sztuczna inteligencja może być również niezwykle pomocnym narzędziem przy próbach polubownego rozwiązywania sporów w drodze arbitrażu lub mediacji. Prezentacja na temat tego, jak zastosowanie AI może wpłynąć na oblicze polskiego sądownictwa. Prelegentami są sędziowie i pracownicy naukowi, którzy jednocześnie są członkami m.in. Grupy Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji przy Ministerstwie Cyfryzacji, którzy uważają, że wymiar sprawiedliwości w Polsce powinien znaleźć się w epoce, w której żyją jej obywatele. Zaprezentowane zostaną rozwiązania oparte na AI, wykorzystane w sądownictwie państw takich jak Brazylia czy Chiny oraz analiza możliwości ich adaptacji w Polsce.

#ai&adr #ai&publicsector #aijudges
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
Sieci neuronowe w Wodociągach Miasta Krakowa
Kierownik ds. automatyki
Wodociągi Miasta Krakowa

Wnioski z przeprowadzonego w Wodociągach Miasta Krakowa S.A. wdrożenia sieci neuronowych do sterowania jedną z pompowni. Zadaniem tego rozwiązania jest optymalizacja pracy i poprawa efektywności energetycznej. Wdrożenie jest pierwszym krokiem do stworzenia pierwszej pasywnej oczyszczalni ścieków w Polsce z wykorzystaniem rozwiązań machine learning.

#ai #automatyka #efektywnoscenertetyczna #ml #przemysł #python #siecineuronowe #sterowanie #technologia
Prezentacja
Ścieżka IV
TECH
BUSINESS
Zarządzanie danymi w ML i systemach AI – ryzyka prawne
Założycielka
Gabriela Bar Law & AI

Prezentacja skupia się na kluczowych aspektach zarządzania danymi w kontekście uczenia modeli AI, a potem wykorzystania ich w konkretnych systemach AI i konkretnych use case'ach. Jak przepisy ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (GDPR) wpływają na procesy zbierania, przechowywania i przetwarzania danych osobowych w projektach AI. Omówienie także wpływu nowych regulacji AI Act i Data Act na obowiązki prawne dostawców i użytkowników AI w zakresie danych. Przedstawienie najlepsze praktyki w zarządzaniu ryzykiem prawnym w projektach związanych z AI.

#ai #aiact #data #dataact #datagovernance #gdpr #ml
Sesje równoległe (13.00 - 13.20)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Jak modele językowe optymalizują operacje bankowe?
IT Lead
ING Hubs Poland

Czyli nie tylko o technologii w kontekście refleksji na temat przyszłości SSC(Shared Service Centers) w Polsce. Koszty pracy w Polsce i Europie rosną i prowadzenie korporacyjnych centrów operacji przestaje się tutaj opłacać. Prezentacja o tym jak wykorzystując technologię machine translation można pewnego rodzaju czynności przenieść do Azji (realny, działający case study). To również okazja do refleksji: co dalej będzie się działo z naszym rynkiem pracy w kontekście następnych dziesięcioleci.

#machine translation #operations #shared service centre
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
LLM w służbie lekarzy – AI Asystent dla dokumentacji medycznej
Independent AI Consultant
VP Business Expansion, Head of AI
Docplanner (ZnanyLekarz)

Lekarze dużą część swojego cennego czasu muszą poświęcać na czynności administracyjne, takie jak m.in. stworzenie opisu choroby pacjenta, czy podsumowanie zaleceń. Z pomocą mogą przyjść narzędzia LLM, ale wymagania dotyczące jakości ich pracy są o wiele wyższe niż w innych branżach, specyfinczy i bardzo precyzyjny jest też język terminologii medycznej. Przedstawiciele Docplanner omówią w jaki sposób zintegrowali narzędzia LLM, aby ułatwić obsługę pacjenta, z zachowaniem odpowiedniej jakości usług zdrowotnych. Prezentacja przybliży konkretne wyzwania i wyniki na każdym etapie procesu tworzenia podsumowań: od generowania transkrypcji z wizyty, poprzez tworzenie samego podsumowania aż po systematyczną ocenę i skuteczne wychwytywanie błędów.

#ai #aiinhealthcare #datamanagement #healthcare #llm #medicaltranscription #speechtotext
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
Sztuczna inteligencja… w lesie
Lider Zespołu ds. precyzyjnego leśnictwa
IDEAS NCBR

Precyzyjna gospodarka leśna wymaga wiedzy precyzyjnej i aktualnej informacji o drzewach: gatunek, wysokość, grubość, itd. Oczywiście takie informacje dotąd zbierano ręcznie, co jest niezwykle czasochłonnym procesem. W IDEAS powstał zespół Precyzyjnego Leśnictwa, którego ambicją jest zastąpienie naziemnych pomiarów metodami zdalnymi i zaimplementowanie sztucznej inteligencji w rozpoznaniu gatunków i pozyskiwaniu cech biometrycznych drzew. Prezentacja o tym, jak dużym wyzwaniem jest analiza ogromnej ilości danych, które pozwalają np. na rozróżnienie jednego z 70 tys. gatunków drzew lub oszacowanie ich wieku na podstawie kształtu. Po przejściu precyzyjnego zebrania informacji o lasach, zespół badawczy zajmie się drugim analizą lasów przy zastosowaniu danych opisujących pojedyncze drzewa.

#analizaobrazow #gospodarkaleśna #precyzyjnelesnictwo
Prezentacja
Ścieżka IV
TECH
BUSINESS
Sztuczna inteligencja w starciu z ludzką chciwością
AI Director
TVN Warner Bros. Discovery

Wiele narzędzi AI ma za zadanie pilnować ciemnej strony ludzkiej natury, czyli uniemożliwiać dokonywanie oszustw. Ale ludzka natura nie zmieniła się od setek tysięcy lat: im groźniejszy przeciwnik, tym większa motywacja, żeby z nim walczyć. Prezentacja na temat wyścigu jaki rozgrywa się pomiędzy oszustami a narzędziami AI. Poruszy też wiele nowych pytań: czy oszukiwanie narzędzi sztucznej inteligencji jest nieetyczne? Czy deepfake przygotowany za zgodą jego bohatera jest etycznie dobry? Czy pogłębione dzięki algorytmom dostosowanie treści do jego odbiorców pogłębi podziały społeczne?

#compliance #deepfake #etyka #security
13.20 - 14.10
Prezentacja
13.20 - 14.10
Lunch
Roundtables (14.10 - 15.00)
Dyskusje Roundtables

To element agendy konferencji angażujący wszystkich uczestników.

Sesja dyskusji przy okrągłych stołach ma kilka celów. Po pierwsze, pozwala na bezpośrednią wymianę opinii i doświadczeń w ramach konkretnego zagadnienia, interesującego daną grupę uczestników. Po drugie, możliwość spotkania i rozmowy z prowadzącym dane roundtable – zapraszamy bowiem do ich prowadzenia osoby o dużej wiedzy i doświadczeniu. Sesja roundtables to bardzo szerokie spektrum tematów i bogate grono wybitnych osobowości ze świata sztucznej inteligencji w roli prowadzących – tak, aby każdy uczestnik konferencji mógł znaleźć interesującą go najbardziej dyskusję i poznać w ten sposób innych uczestników zainteresowanych tą samą tematyką.

Roundtables
1.
1. Sztuczna inteligencja w firmie: jak zacząć?
Moderator:

W organizacji pada hasło „wdrażamy sztuczną inteligencję”. Od czego zacząć? Najpierw analiza procesów w firmie, czy raczej analiza rynku – co oferują dostawcy rozwiązań? Od razu budować kompleksową strategię, czy raczej wdrażać punktowe rozwiązania i weryfikować ich działanie? Jak szybko sięgnąć po „nisko wiszące owoce”, które pokażą sens zastosowania takich rozwiązań?

Roundtables
2.
2. Jak przekonać organizację do sztucznej inteligencji?
Moderator:
Ad & Data Director
Ringier Axel Springer

"Z tym największy jest ambaras, żeby dwoje chciało naraz" - pisał Tadeusz Boy-Żeleński i trudno mu odmówić racji. W niektórych organizacjach to IT przychodzi z propozycją wdrożenia nowych narzędzi, w innych biznes chce testować innowacje, a druga strona protestuje, że to za duże koszty i problemy. Jak osiągnąć kompromis, żeby z jednej strony nie brnąć w projekty określane jako "sztuka dla sztuki", ale z drugiej – nie ominąć ważnego trendu technologicznego?

Roundtables
3.
3. Jak państwo może wspierać rynek AI?
Moderator:
Partner kancelarii Osborne Clarke
Szef zespołu IT & data

Czego firmy potrzebują od państwa, żeby mogły odważnie wdrażać rozwiązania sztucznej inteligencji. Czy potrzebny jest „komunikat AI-owy” na wzór tzw. komunikatu chmurowego KNF-u, który zwiększył adopcję chmury w sektorze finansowym? A może więcej zamówień ze strony administracji publicznej, które przyspieszą rozwój sektora? Czy preferencje podatkowe lub dotacje dla firm? Jakie kroki powinno podjąć państwo, żeby rozwój rynki AI w Polsce przyspieszył?

Roundtables
4.
4. AI w administracji publicznej: nowa jakość usług dla obywateli
Moderator:
Pełnomocnik Prezydenta Miasta Krakowa ds. Transformacji Cyfrowej
Urząd Miasta Kraków

Im większa skala jakiegoś procesu, tym większa pokusa, żeby wykorzystać do tego sztuczną inteligencję i podnieść jego jakoś lub obniżyć koszty. Nie jest zaskoczeniem, że administracja państwowa prowadzi procesy o największej skali, bo część z nich dotyczy wszystkich obywateli. I już sięga po sztuczną inteligencję: ministerstwo finansów i ZUS wykorzystują AI przede wszystkim do wykrywania fraudów. W jakich obszarach administracja państwowa może jeszcze sięgnąć po narzędzia AI, żeby dostarczyć obywatelom i przedsiębiorstwom nowoczesne i niedrogie usługi?

Roundtables
5.
5. Interakcja człowiek maszyna: czy czeka nas zmiana paradygmatu?
Moderator:
Head of Product
Quotebeam

W filmach i książkach science-fiction sztuczna inteligencja przeważnie otrzymuje „ciało” jakiejś maszyny, np. antropomorficznego robota. Ewentualnie jest komputerem, z którym ludzie prowadzą głosową konwersację, jak z człowiekiem. W prawdziwym życiu w interakcji z GenAI dominuje pisanie tekstowych promptów. Czy to jest faktycznie optymalny sposób kontaktów człowiek-maszyna? A może powinniśmy diametralnie zmienić podejście do interfejsów?

Roundtables
6.
6. Sztuczna inteligencja: kolejne narzędzie biznesowe, czy nieuchronna konieczność?
Moderator:
AI Team Leader
Bank Millennium

Temat sztucznej inteligencji budzi zainteresowanie mediów, ale także zarządzających w wielu organizacjach. W efekcie w wielu firmach pojawia się presja na szybkie wdrożenie rozwiązań wykorzystujących AI. Jednak praktyka pokazuje, że nie zawsze sztuczna inteligencja jest najlepszym rozwiązaniem dla wszystkich problemów biznesowych. Czy AI za kilka lat będzie jednym z narzędzi, z których część organizacji będzie korzystać, czy stanie się tak podstawowym wyposażeniem jak telefon komórkowy czy laptop?

Roundtables
7.
7. Kto w organizacji powinien wdrażać i rozwijać narzędzia AI?
Moderator:
Kierownik Wydziału Rozwoju Sztucznej Inteligencji
Orange Polska

Coraz częściej działy „data” albo „data and analytics” zmieniają nazwę na „data and analytics and AI”. Czy to jest optymalny scenariusz? Kto powinien wdrażać i rozwijać projekty AI w organizacjach? Działy danych, działy IT, a może wydzielone komórki ds. sztucznej inteligencji, dla których dział danych dostarczy tylko „paliwa” w postaci dobrej jakości odpowiednio przygotowanych danych? Jaki scenariusz jest optymalny w różnych branżach? Gdzie są kompetencje dotyczące technologii ale też odpowiedniego zrozumienia procesów biznesowych? Jak uniknąć wewnętrznych wojen między działami o budżet i zakres odpowiedzialności?

Roundtables
8.
8. Sztuczna inteligencja a ROI, czyli czy to się opłaca?
Moderator:
Head of Data Science
Allegro

Nie da się ukryć: projekty AI potrzebują dużo danych i dużej mocy obliczeniowej. A to przekłada się na koszty. Jak dobrze oszacować, czy dane wdrożenie ma sens? Czy przy rosnących kosztach energii, a co za tym idzie drożejącej mocy obliczeniowej… praca ludzka okaże się tańsza od sztucznej inteligencji? Jak dobrze oszacować koszty wdrożenia, wytrenowania modelu AI, jego utrzymania i modyfikacji w zestawieniu z oczekiwaną korzyścią biznesową? Jak znaleźć balans pomiędzy kosztami a efektywnością? Jak dobrze policzyć opłacalność wdrożeń AI?

Roundtables
9.
9. Czy AI może mieć moralność?
Moderator:
Dyrektor Korporacyjnego Centrum Technologicznego, ABB
Wiceprezes Zarządu ABB E-Mobility

W dużych modelach językowych staramy się matematycznie odtworzyć nasz naturalny język. Ale czy możemy odtworzyć moralność? Jej próby implementacji są raczej ręcznym sterowaniem, tzn. korygowaniem modeli, które poszły w złym kierunku. O tym jak kończy się takie „sztuczne wszczepianie moralności” mogliśmy się dowiedzieć gdy w jednym z modeli wdrożono zasady dotyczące różnorodności etnicznej, w efekcie czego generował obrazy czarnoskórych żołnierzy w mundurach niemieckiej armii z drugiej wojny światowej. Czy jesteśmy w stanie skutecznie nauczyć modele etyki, czy jest to z góry skazane na niepowodzenie? I czy my w ogóle tego potrzebujemy?

Roundtables
10.
10. Kompetencje użytkowników sztucznej inteligencji
Moderator:
Head of AI Open Lab
Uniwersytet SWPS

Korzystanie z narzędzi IT wykorzystujących sztuczną inteligencję różni się od zwykłych programów. Jak budować w organizacji kompetencje, które pozwolą bezpiecznie i efektywnie wykorzystywać narzędzia AI, aby przynosiły jak największą wartość biznesową, a nie stały się źródłem nowych wyzwań i problemów?

Roundtables
11.
11. Cloud, hybryda, a może on-premises? Wady i zalety wdrożeń
Moderator:
Chief Technology Officer
3Soft

Różne organizacje posiadają swoje unikalne potrzeby. Od licznych czynników zależy, które rozwiązanie – chmurowe, hybrydowe czy on-premises – najlepiej odpowiada ich wymaganiom. Kluczowy jest dobór optymalnego rozwiązania, biorąc pod uwagę bezpieczeństwo, skalowalność i koszty. Jakie czynniki należy wziąć pod uwagę i jak dopasować je do rozwiązania, aby wybrać najbardziej optymalne rozwiązanie?

15.00 - 15.10
Prezentacja
15.00 - 15.10
Przerwa techniczna
Sesje równoległe (15.10 - 15.45)
Prezentacja
Ścieżka I
Panel dyskusyjny
Czy AI uratuje rynek pracy?
Paneliści:
DS & AI Global Leader, Principal Data Scientist
GE Healthcare
Doradca ds. transformacji cyfrowej
wiceprezeska zarządu
Instytut Badań Strukturalnych
Managing Partner
Sherpa Search
Moderator:
Director of Business Development
Evention

Jak w dłuższej perspektywie AI wpłynie na rynek pracy? Luddyści XXI wieku mówią, że pracę zabierze, optymiści twierdzą, że wygeneruje nowe stanowiska. Czy mamy w Polsce odpowiednie zasoby kompetentnych kadr, żeby rozwijać i wdrażać rozwiązania sztucznej inteligencji? Czy jesteśmy skazani na odpływ największych talentów, które zasilają czołowe globalne firmy z tego obszaru? Co z wyzwaniami, takimi jak zastępowanie junior developerów, pracowników obsługi klienta przez AI. Czy pozbawimy się trwale pewnych kompetencji, tak jak coraz ciężej jest nam czytać mapę, odkąd mamy GPS w smartfonach?

Prezentacja
Ścieżka II
Panel dyskusyjny
Duże Modele Językowe: do czego są potrzebne i dlaczego warto budować własne?
Paneliści:
CTO
Voicelab.AI
Chief Innovation Officer
Deviniti & SpeakLeash
Kierownik AI Lab
Ośrodek Przetwarzania Informacji – PIB
Senior research engineer
PLLuM
Moderator:
Organizator
Masovian AI Fest

LLM, czyli Large Language Models zdominowały dyskusję o sztucznej inteligencji, a najwięcej mówi się oczywiście o ChatGPT – największym, globalnym projekcie. Z jednej strony – ma imponujące możliwości, ale z drugiej – jest wytrenowany przede wszystkim w języku angielskim i siłą rzeczy, w tym języku najlepiej i najszybciej się rozwija. Ale pojawiły się też konkurencyjne projekty: Claude, Gemini czy Mistral. Jak w tym wszystkim plasuje się język polski, o wiele rzadziej używany niż angielski czy francuski, ale jednak nie tak niszowy jak litewski czy estoński? Czy powinniśmy rozwijać swój własny LLM? Jakie korzyści przyniesie polskim Duży Model Językowy administracji publicznej lub polskim firmom? Panel z udziałem twórców czołowych projektów LLM w Polsce.

Prezentacja
Ścieżka III
Panel dyskusyjny
Modele adaptacji sztucznej inteligencji
Head of Data Science & AI
Univio & Numlabs
Dyrektor ds. Zarządzania Sztuczną Inteligencją
UBS Group
Chief Data Officer
Leroy Merlin
Główny Architekt Platformy Generatywnej AI
PepsiCo
Moderator:

Sztuczna inteligencja jest odmieniana w mediach przez wszystkie przypadki, a jak wygląda praktyka wdrożeń? Wiadomo, że najmniejsze firmy mogą skorzystać tylko z gotowych rozwiązań w modelu SaaS – bariera wejścia jest zbyt duża. Ale jak powinien wyglądać model adaptacji w średnich i dużych przedsiębiorstwach? Rozwój własnych modeli? Kupno gotowych rozwiązań? Kompleksowe systemy do zarządzania całą firmą oparte o LLM i integrujące w jednym miejscu różne podsystemy (ERP, CRM, f-k), czy raczej wyspecjalizowane modele realizujące konkretny proces biznesowy?

Prezentacja
Ścieżka IV
Panel dyskusyjny
Kto powinien wdrażać AI?
Paneliści:
Dyrektor ds. Innowacji
Grupa PZU
Head of AI
Hapag-Lloyd AG
Head of Digital Operations Sector
Frontex
Head of ML
Tooploox
Moderator:
CEO, Meeting Designer
Evention

Gwałtownie rosnąca liczba projektów wdrożeniowych sztucznej inteligencji stawia przed organizacjami pytania: gdzie powinna być umocowana sztuczna inteligencja w strukturze? Czy to jest zadanie działów danych i analiz? A może IT? Czy potrzebne są do tego znane z największych organizacji działy innowacji lub rozwoju? A jeżeli to ma być wspólny projekt różnych działów, kto powinien być koordynatorem? I jakich kompetencji dzisiaj brakuje w organizacjach, żeby skutecznie wdrażać AI? Jak podchodzić do wdrażania AI mają przedsiębiorstwa z tradycyjnych gałęzi gospodarki, w których IT nie jest ośrodkiem innowacji, ale raczej koncentruje się na obniżaniu kosztów i zapewnieniu ciągłości działania? Co z organizacjami, w których większość IT jest wyuotsourcowana?

Sesje równoległe (15.50 - 16.10)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Niekonwencjonalne wykorzystanie AI w bankowości
Principal Expert - Data Science
ING Bank Śląski
Expert Lead - Data Science
ING Bank Śląski

Wnioski z wdrożenia dwóch rozwiązań sztucznej inteligencji w ING Banku Śląskim: aplikacji do oceny zaawansowania prac budowlanych na podstawie zdjęć oraz wirtualny asystent korzystający z wewnętrznej bazy wiedzy. Opis wykorzystanych metod, przemyślenia na temat możliwości modeli i opłacalności wdrożenia.

#ai #bank #datascience #llm
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Innowacje w walce z dezinformacją – jak sztuczna inteligencja i technologie grafowe wspierają analizę Tweetów?
Founder
Million Monkeys Software
Managing Director
MIM Solutions

Modele sztucznej inteligencji stanowią niezastąpione narzędzie do analizy danych tekstowych. Technologie grafowe pozwalają umieścić wyniki modeli w szerszym kontekście, ujawniając nowe informacje. Prezentujemy rozwiązanie łączące dedykowane modele sztucznej inteligencji i algorytmy grafowe w celu walki z dezinformacją. Działanie systemu omawiamy analizując incydent z początków wojny rosyjsko-ukraińskiej. Prezentowane technologie można zastosować również w innych dziedzinach, na przykład w marketingu, czy analizie użytkowników.

#analityka grafowa #analiza danych #analiza mediów społecznościowych #analiza tekstu #dezinformacja #gnn detekcja dezinformacji #kontrastywne uczenie #modele bert #monitorowanie dyskursu publicznego #nlp #osadzenia lingwistyczne #technologie informacyjne #twitter #wizualizacja grafowa #wojna rosyjsko-ukraińska
Prezentacja
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
AI z ISO: Co tak naprawdę znaczy w biznesie i jak odpowiedzialnie wykorzystywać AI
Deputy of Business Manager & Sales and Development Manager
SGS
CEO
AI Clearing

Odpowiedzią na dynamiczny rozwój AI jest ISO/IEC 42001 - globalna norma określająca wymagania dotyczące ustanowienia, wdrożenia, utrzymania i ciągłego doskonalenia systemu zarządzania sztuczną inteligencją. Jej celem jest pomoc organizacjom i społeczeństwu w czerpaniu jak największych korzyści z AI, przy jednoczesnym zapewnieniu interesariuszy, że systemy są opracowywane i wykorzystywane w sposób odpowiedzialny. W prezentacji prelegenci przedstawią pierwszy na świecie projekt wdrożenia i certyfikacji ISO/IEC 42001 w firmie AI Clearing.

#aiact #aicertification #aimanagementsystem #iso42001 #responsibleai #trustworthyai
Sesje równoległe (16.15 - 16.35)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Szybkie prototypowanie w czasach GenAI
Head of AI
XTB

Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) zespoły mogą samodzielnie budować rozwiązania, które do tej pory wymagały zaangażowania specjalistów oraz czasochłonnego procesu zbierania danych. Na podstawie doświadczeń XTB we wdrażaniu GenAI prezentacja odpowie na następujące pytania:

  • Jak wykorzystać few-shot i many-shot learning do prototypowania rozwiązań automatyzujących procesy?
  • Jak budować samoadaptujące się procesy przetwarzania wykorzystujące kontekstowo wiedzę już dostępną w organizacji?
  • Jak wspomagać zespoły produktowe w definiowaniu i monitorowaniu realizacji tego typu projektów?
  • Jakie narzędzia i formy szkolenia należy im zapewnić?
  • Kiedy migrować rozwiązania tego typu do formy “klasycznych” projektów z uczestnictwem zespołów Data Science?
#ai agents #assisted topic mining #llm #unsupervised learning #vector search
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Trustworthy AI – wymogi prawne przy wdrażaniu i tworzeniu systemów AI
Managing Associate
Traple Konarski Podrecki i Wspólnicy

Wdrożenie rozwiązań AI wymaga uwzględnienia odpowiednich ram prawnych. Prezentacja na temat aktualnych wymogów prawnych dotyczących AI, w tym wymogów dotyczących ochrony danych osobowych (RODO) oraz prawa autorskiego, a także przyszłych wyzwań regulacyjnych związanych z AI Act. Zaprezentowane będzie również studium przypadku: jakie wyzwania prawne wiążą się z wdrożeniem narzędzia AI wysokiego ryzyka, np. narzędzia wspierającego rekrutację pracowników.

#aiact #ailaw #lawtech #rodo #trustworthyai
Prezentacja
Ścieżka III
TECH
BUSINESS
Federated Learning w ubezpieczeniach: współpraca dla precyzyjnej predykcji roszczeń przy zachowaniu prywatności danych

Federated Learning (FL) to nowa metoda trenowania modeli uczenia maszynowego, zapoczątkowana przez Google, przeznaczona do użytku na smartfonach. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia maszynowego, gdzie dane są centralizowane i przekazywane do modelu, FL polega na tym, że algorytm jest przenoszony do danych, a rozproszone dane nie są centralizowane, co zapewnia zachowanie prywatności. Prezenentacja o tym, jak firmy ubezpieczeniowe mogą wykorzystać tę technikę do wspólnego budowania modelu predykcji częstotliwości roszczeń za pomocą sieci neuronowej, łącząc i wykorzystując dane swoich klientów, bez faktycznego udostępniania lub naruszania jakichkolwiek wrażliwych informacji.

#collaboration #datascience #federatedlearning #machinelearning #ml #networkprogramming #privacy
Sesje równoległe (16.40 - 17.00)
Prezentacja
Ścieżka I
TECH
BUSINESS
Gdzie rule engine nie może, tam model pośle
Senior Engineering Manager
Bolt

Bolt dostarcza 5 różnych produktów/usług ponad 200 milionom ludzi na całym świecie. Wsparcie tak dużej liczby klientów na wielu zróżnicowanych rynkach jest wymagające zarówno ze względu na skalę jak i na liczbę lokalnych polityk i procesów, które agenci wsparcia muszą stosować. Prezentacja na temat drogi związanej z automatyzacją wsparcia klienta - od zapisywania częstych polityk w kodzie przez budowanie silnika do automatyzacji procesów do użycia uczenia maszynowego i GenAI.

Większość czat botów do wsparcia klienta ogranicza się do zaprezentowania informacji użytkownikowi lub zasugerowania agentowi wsparcia następnego kroku. Bot Alfred czuje się komfortowo z oferowaniem klientom zwrotu pieniędzy i innych akcji mających potencjalnie duże implikacje biznesowe.

#automations #genai
Prezentacja
Ścieżka II
TECH
BUSINESS
Asystent AI w narzędziach do pracy: jak projektować doświadczenia użytkownika?
Head of Growth
Autentika

Jak przygotować i zaangażować pracowników w proces wdrożenia asystenta AI w narzędziach do pracy? Jakie wyzwania dotyczące UX designu pojawiają się w kontekście budowania relacji pomiędzy człowiekiem a robotem? Kluczowe wnioski na przykładzie systemu redakcyjnego dla ponad 1000-osobowego newsroomu.

#ai2human #userexperience #ux
17.00 - 17.10
Prezentacja
17.00 - 17.10
Przerwa
Sesja plenarna (17.10 - 18.05)
Prezentacja
17.10 - 17.25
Sesja plenarna
TECH
BUSINESS
State of Warsaw AI 2024 – kluczowe wnioski
Dyrektor zarządzający
Fundacja Digital Poland

Prezentacja raportu wykonanego przez fundację Digital Poland i JP Weber dla Miasta Stołecznego Warszawa. Raport przedstawia wyniki dwóch badań przeprowadzonych na warszawskich spółkach i pracownikach z sektora sztucznej inteligencji. W raporcie przedstawiono warszawski sektor AI, w tym kluczowe podmioty, dokonano przeglądu oferowanych narzędzi, inicjatyw czy percepcję Warszawy jako centrum AI. W raporcie ukazano również per perspektywę pracowników AI: ich wynagrodzenia, pulę talentów czy oferowane benefity.

#badania #sektorai #warszawa
Panel dyskusyjny
17.25 - 18.05
Sesja plenarna
Panel dyskusyjny
AI: nowa “ziemia obiecana”?
Paneliści:
Dyrektor Departamentu Badań i Innowacji
Ministerstwo Cyfryzacji
Moderator:
Director of Business Development
Evention
Dyrektorka ds. Rozwoju Innowacji
Polski Fundusz Rozwoju

Uniwersytet Warszawski, MIM Solutions

Członek zarządu
Movens VC

Dyrektor Departamentu Gospodarki Cyfrowej
Ministerstwo Rozwoju i Technologii

"-(...) ja nie mam nic, ty nie masz nic, on nie ma nic(...)
- To razem właśnie mamy tyle, w sam raz tyle, żeby założyć wielką fabrykę."

Cytat z „Ziemi obiecanej” Władysława Reymonta dobrze ilustruje tempo rozwoju przemysłu włókienniczego w Łodzi pod koniec XIX wieku. Przemysłowe technologie w zestawieniu z tradycyjną gospodarką rolną były szokująco nowoczesne dla ówczesnego społeczeństwa. Po stukilkudziesięciu latach możemy powiedzieć, że tempo rozwoju cywilizacji przyspieszyło wykładniczo. Najlepsi eksperci w dziedzinie sztucznej inteligencji nie mają odwagi stawiać jakichkolwiek prognoz na dalej niż 3-4 kwartały. Czy sztuczna inteligencja może być dla polskiej gospodarki nową ziemią obiecaną? Co musimy zrobić jako przedsiębiorcy, jako państwo ale i jako obywatele, żeby nad Wisłą wyrosła „Dolina AI”, która zapewni nam kilkadziesiąt lat wzrostu gospodarczego?

18.05 - 20.00
Prezentacja
18.05 - 18.20
Podsumowanie merytorycznej części konferencji
Director of Business Development
Evention
Prezentacja
18.20 - 20.00
Networking coctail

Wieczorna integracja, czyli dyskusje o sztucznej inteligencji w nieformalnej atmosferze

Pobieranie biorgamu... Proszę czekać...

×

Dzień drugi | 10 października 2024

ONLINE (Platforma Zoom)

9.30 - 11.30
9.30 - 11.30
Warsztaty
Przyspiesz wdrożenie AI dzięki automatyzacji, dobrym praktykom i profesjonalnym narzędziom do zarządzania
AI Expert
Goldenore
IBM Technical Specialist – Data & AI: Data Science and Machine Learning
IBM Polska

Podczas warsztatów zaprezentujemy kluczowe wyzwania, które utrudniają skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji w organizacjach – zarówno w obszarze klasycznych modeli Machine Learning, jak i generatywnej AI. Następnie omówimy technologie, rozwiązania i najlepsze praktyki, które pomagają w pokonywaniu tych trudności. Szczególną uwagę poświęcimy możliwości automatyzacji wybranych procesów w całym cyklu życia modeli analitycznych oraz korzyściom płynącym z uporządkowania tych procesów przy wsparciu narzędzi do AI Governance.

Pełne informacje

12.00 - 14.00
Warsztaty: AI w praktyce
Testowanie Pomysłów Biznesowych z wykorzystaniem AI
Manager
The Heart
Product Owner
The Heart

Warsztat skupia się na trzech aspektach, w których AI może wspierać w procesie testowania pomysłów biznesowych:

  • wyszukiwanie inspiracji
  • ideacja
  • prototypowanie

Nie jest to szkolenie z narzędzia, które w magiczny sposób wykona za nas całą pracę. To raczej holistyczne spojrzenie na poszczególne elementy procesu testowania pomysłów oraz zadania, które stają się prostsze lub dostępne do szerszego grona osób (demokratyzacja) dzięki korzystaniu z narzędzi AI.

Uczestnicy prezentacji/dyskusji warsztatowej będą mogli pracować na własnych pomysłach korzystając z proponowanych przeze prowadzących narzędzi AI do budowania stron internetowych oraz autorskiego GPTs "Ideation Buddy" bazującego na idei Synthetic Personas. W trakcie warsztatu prowadzący pokażą również jak narzędzie Preplexity ułatwia proces pozyskiwania publicznie dostępnych informacji.

Pełne informacje

Warsztaty: chatboty
Budowa chatbota w praktyce: jak zrobić to dobrze w budżecie od 5 tys. do 1 mln zł
Generative AI Engineer
GenAI Cracow

Jednym z podstawowych zastosowań sztucznej inteligencji w optymalizacji obsługi klienta są chatboty automatyzujące kontakt. Podczas warsztatu uczestnicy zapoznają się z case study kilku wdrożeń chatbotów w różnych organizacjach – od prostych rozwiązań za kilka tysięcy złotych do dużych, złożonych projektów o wartości miliona złotych. Celem jest pokazanie uczestnikom różnic pomiędzy różnymi wdrożeniami, a w szczególności:

  • dozwolony poziom halucynacji,
  • powtarzalność i szybkość odpowiedzi,
  • przygotowywanie (i jakość) danych,
  • multimodalność odpowiedzi,
  • wymagania użytkowników,
  • poziom skuteczności.

Następnie grupy uczestników będą projektować własny system, oceniać ryzyko korzystania z niego i proponować jego mitygację.

Pełne informacje

Warsztaty: bezpieczeństwo
(Generative) AI – wspaniałe możliwości biznesowe, czarna dziura security
Founder & Tech Lead
datarabbit.ai

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) i duże modele językowe (LLM) rewolucjonizują produkty i procesy w wielu branżach. Wraz z wdrażaniem tych użytecznych rozwiązań, pojawia się jednak nowe wyznania. W szczególności, z uwagi na szybkie tempo rozwoju, oraz fakt że są one zintegrowane z wieloma źródłami danych i systemami obecnie istniejącymi w organizacjach – związanych z bezpieczeństwem.

Warsztat skupi się na cyberbezpieczństwie w aplikacjach wykorzystujących LLM i poruszy tematy najczęstszych kategorii zagrożeń, podatności i unikalnych wyzwań do tej pory sklasyfikowanych. Zostanie omówiona nie tylko ich natura oraz możliwe metody wykonania ataków, ale także sposoby w jakie programiści i architekci mogą spróbować zabezpieczyć przy projektowaniu i wdrażaniu systemów.

Pełne informacje

15.00 - 17.00
Warsztaty: AI w praktyce
Sztuka promptowania: wykorzystaj AI w codziennej pracy
Founder
JuliaSzopa.com

Warsztat "Sztuka Promptowania: Wykorzystaj AI w Codziennej Pracy" poprowadzi uczestników przez najważniejsze techniki tworzenia skutecznych promptów, pozwalających na maksymalne wykorzystanie potencjału narzędzi AI.

Pełne informacje

Warsztaty: chatboty
Chatbot a prawo: jak zrobić chatbota, który działa zgodnie z prawem
Adwokat / Wspólnik
act legal

Budowanie chatbota zgodnie z prawem wymaga uwzględnienia kilku kluczowych aspektów, takich jak ochrona danych osobowych, prawa własności intelektualnej, zgodność z regulacjami EU AI Act oraz prawem telekomunikacyjnym. Celem jest pokazanie uczestnikom praktycznego podejścia do budowania chatbota zgodnego z prawem, zasadami etycznymi oraz najlepszymi praktykami.

Pełne informacje

Pobieranie biorgamu... Proszę czekać...

×