Warsztaty na realnych zadaniach, w dwóch ścieżkach: dla zespołów inżynierskich pracujących w repozytorium i dla zespołów mieszanych, które kodu nie dotykają. Ćwiczymy to, co zespół robi w zwykły poniedziałek, zamiast przerabiać katalog promptów.
Przemysław Zagórski
Programista i trener AI · 14+ lat w enterprise IT
Narzędzia
Praktyki
O mnie
Programista, architekt i trener AI dla zespołów inżynierskich i biznesowych.
Od kilkunastu lat pracuję w telco i enterprise IT, przy systemach z dużym ruchem i długą historią. Dlatego oceniam AI jak każde inne narzędzie inżynierskie: po tym, co zmienia w kodzie i w pracy zespołu. Do Copilota podchodziłem sceptycznie, dziś projektuję i prowadzę programy adopcji AI.
Pracuję z dwiema różnymi grupami i nie udaję, że potrzebują tego samego. Zespołom inżynierskim pokazuję pracę z asystentem w repozytorium: kontekst, testy, review, agentowe workflow. Z zespołami mieszanymi i nietechnicznymi zaczynam od zadań, które zabierają im najwięcej czasu w tygodniu, bez wchodzenia w kod. Warsztat prowadzę jak rozmowę: pytania są mile widziane w każdej chwili, a tempo dopasowuję do grupy.
Train the Trainer
ścieżka trenerska GitHub Copilot; szkolenia dla programistów i testerów
550–600
uczestników na największych webinarach AI w środowisku enterprise
60+
NPS w mniejszych grupach warsztatowych; 50–70 na dużych webinarach
Dwie ścieżki, ten sam sposób pracy: ćwiczenia na zadaniach z codziennej pracy zespołu. Kliknij kartę, żeby zobaczyć zakres i efekty. Jeśli żadna nie pasuje, pod kartami opisuję, jak układam program od zera.
Praca w repozytorium, na Waszym stacku. Narzędzie dobieramy do środowiska: GitHub Copilot, Claude Code albo Augment Code.
Praca z agentami w repozytorium: kontekst, narzędzia i kontrola jakości na co dzień.
Warsztat dla zespołów, które chcą przejść od czatu z AI do kontrolowanego procesu pracy w IDE. Ćwiczymy ustawianie kontekstu repozytorium, pracę z agentami i sprawdzanie zmian, zanim trafią do review.
Dzień 1: Kontekst i kontrola
Dzień 2: Narzędzia i automatyzacja
Copilot, Claude Code albo Augment Code jako narzędzie całego zespołu: kontekst repozytorium, polecenia, review i agenci.
Warsztat porządkuje pracę z asystentem AI w zespole: od poleceń i kontekstu po agentów, review i wspólne reguły dla repozytorium. Narzędzie dobieramy do Waszego środowiska, bo mechanika pracy jest wspólna, a różnice sprowadzają się do konfiguracji.
Dzień 1: Asystent w codziennej pracy
Dzień 2: Agenci, skills i MCP
Budowa agentów w Pythonie na Google ADK: narzędzia, dane, pamięć i wdrożenie.
Dwa dni programowania na własnym laptopie. Uczestnicy przechodzą przez najważniejsze elementy budowy agenta: narzędzia, dane, pamięć, routing i wdrożenie.
Dzień 1: Agent, narzędzia, dane
Dzień 2: RAG, pamięć, wdrożenie
Analitycy, managerowie, HR, administracja. Bez wymagań technicznych i bez zaglądania w kod.
Jak zlecać pracę modelowi językowemu: jasne polecenie, dobrany kontekst i odpowiedź, którą da się sprawdzić.
Warsztat dla osób, które używają już ChatGPT, Copilota albo Gemini i chcą dostawać mniej przypadkowe odpowiedzi. Ćwiczymy formułowanie intencji, dobór kontekstu i sprawdzanie odpowiedzi.
Dzień 1: Intencja
Dzień 2: Kontekst
Gemini, NotebookLM i Workspace w codziennej pracy zespołów technicznych i biznesowych.
Warsztat dla zespołów, które mają Gemini w Google Workspace i chcą używać go oraz NotebookLM przy dokumentacji, analizach, korespondencji i firmowej bazie wiedzy.
Dzień 1: Gemini w pracy
Dzień 2: Gemy, NotebookLM, plan wdrożenia
Karty powyżej to sprawdzone programy, ale nie zamknięta lista. Jeśli potrzebujecie innego tematu albo innego rozkładu akcentów, ułożę program pod poziom zespołu i narzędzia, których używacie.
1. Ankieta przed startem
Kilka pytań do uczestników: czego już używają, co ich blokuje i czego chcą się nauczyć. Nie tracimy potem czasu na rzeczy, które zespół zna.
2. Rozmowa z liderem
Cele, stack i ograniczenia, na przykład polityka bezpieczeństwa albo dostępne licencje. Z tego powstaje program i dobór przykładów.
3. Warsztat i informacja zwrotna
Prowadzę szkolenie, a po nim zbieram opinie uczestników. Widać w nich, co zadziałało i czym warto zająć się dalej.
Przykładowe tematy spoza listy
Tematy, którymi zajmuję się na co dzień. O każdym pisałem na blogu, więc możecie sprawdzić, jak do niego podchodzę.
Doradztwo
Gdy potrzebujecie więcej niż szkolenia: analiza potrzeb na podstawie ankiet w kilku zespołach, zasady pracy z AI i plan adopcji. Zakres ustalamy osobno.
Opinie uczestników
NPS 50–70 na dużych webinarach, 60+ w mniejszych grupach warsztatowych. Poniżej autentyczne opinie z ankiet poszkoleniowych.
Uczestnicy pracują w telco, bankowości, finansach, usługach i HR.
„Trener wykazał się imponującą, ekspercką wiedzą popartą praktycznymi przykładami z życia.”
Przemysław M. · Programista Java
„Świetnie przygotowany trener, jakość merytoryczna i kontakt z uczestnikami znakomite.”
Paweł R. · Solution Architect
„Tworzy dobrą atmosferę. Odpowiada na każde pytanie i wyjaśnia myśli składnie.”
Krzysztof M. · Tech Lead
„Świetne szkolenie, bardzo fajna prezentacja możliwości Google Gemini.”
Kamil D. · Frontend Developer
„Konkret od pierwszej minuty, zero lania wody. Wyszłam z gotowymi nawykami, których używam następnego dnia w pracy.”
Natalia G. · Starsza analityczka
„Najlepsze szkolenie, na jakim byłam, a byłam już na wielu z AI.”
Magdalena K. · Starsza analityczka
„Dostosowuje swoje „flow” wypowiedzi do grupy, daje dobre poczucie rozmowy: luźnej albo w pełni profesjonalnej, zależnie od nastroju grupy. Tak trzymać.”
Anna S. · Team Leader
„Nawet sposób prowadzenia i głos prowadzącego sprawiały, że słuchało się tego z przyjemnością przez cały dzień.”
Joanna P. · Managerka zespołu
Licencje to najprostsza część wdrożenia. Trudniej sprawić, żeby ludzie sięgali po AI przy zwykłych zadaniach i przestali traktować je jak ciekawostkę. Zwykle dotyczy to kilku grup naraz, z różnymi oporami, więc każdą prowadzę osobno: od sceptycyzmu do codziennego użycia, bez wdrażania nowego systemu IT.
Skonsultuj swój przypadekWybieramy procesy, w których AI ma sens od razu: od kodu, testów i review po raportowanie, dokumentację, rekrutację i obsługę wiedzy firmowej.
Osobne grupy dla zespołów inżynierskich i nietechnicznych, bo co innego je blokuje. Ćwiczenia dobieram do tego, czym zajmujecie się na co dzień.
Celem jest zespół, który po warsztatach radzi sobie beze mnie. Dlatego pracuję też z osobami, które potem prowadzą zmianę w swoich zespołach.
Blog
Konkretne teksty o pracy z AI: co działa, co się psuje i skąd wiadomo. Każda liczba ma źródło.
Pi to otwarty agent do kodu w terminalu, który celowo nie ma MCP, subagentów ani trybu planu. Zmierzyłem, ile wysyła do modelu na starcie, i opisuję, dla kogo to dobry wybór.
Od 27 lipca artykuł 4 AI Act wymaga działań wspierających kompetencje, a nie zapewnienia ich poziomu. Rozbieram nowe brzmienie, stanowisko Komisji i to, co w praktyce wystarczy, także gdy szkolenie nie jest odpowiedzią.
Agent przy każdym kroku wysyła modelowi całą dotychczasową historię. Liczę na oficjalnym cenniku, skąd bierze się rachunek, ile zmienia cache i które decyzje obniżają koszt najbardziej.
Krótko i konkretnie, bez marketingu.
Opisz krótko, czym zajmuje się zespół i co chcielibyście zmienić. Odpowiem osobiście, a jeśli szkolenie nie okaże się dla Was dobrym rozwiązaniem, powiem to od razu.
Wolisz mail? przemek@zagorskiai.com
Wysyłając formularz, akceptujesz politykę prywatności.