Program konferencji
AI Business Automation & Agents Expo

Otwarcie pierwszego dnia: gdzie sztuczna inteligencja realnie zmienia pracę firm, a gdzie wciąż zawodzi. Jak odróżnić obietnice od wdrożeń i przygotować organizację na technologię, która rozwija się szybciej niż procesy.

Organy nadzoru zaczynają korzystać z uprawnień kontrolnych, a krajowe przepisy wdrażające AI Act nabierają kształtu. Jak ocenić dostawcę, jakich logów, uprawnień agentów i nadzoru człowieka wymagać w umowie oraz jak przygotować firmę na systemy wysokiego ryzyka.

Od IVR i klasyfikatorów wiadomości do ekosystemu agentów w głosie, czacie i e-mailu. Doświadczenia z telekomunikacji, bankowości i ubezpieczeń, w tym automatyzacja obsługi zgłoszeń i szkód. Jak mierzyć FCR, CSAT i koszt kontaktu.

Automatyzacja obsługi zamówień z marketplace'ów, integracja z ERP i WMS, AI w obsłudze zwrotów i reklamacji — oraz zgodność z AI Act i przepisami o reklamie online.

Scoring leadów, asystenci handlowców, prognozowanie sprzedaży i analiza rozmów. Dlaczego jakość danych w CRM decyduje o tym, czy AI w sprzedaży w ogóle zadziała.

Nowe obowiązki oznaczania treści reklamowych generowanych przez AI oraz agentowe standardy zakupu mediów. Jak generować treści w skali bez utraty kontroli nad marką i zgodnością.

Wykrywanie treści generowanych przez AI, ograniczanie halucynacji modeli i ochrona marki przed nadużyciami. Jak wybierać technologie i dostawców z perspektywy bezpieczeństwa i suwerenności cyfrowej.

Jak mierzyć efekt wdrożeń AI i automatyzacji: koszt procesu przed i po, czas obsługi, jakość, przychód. Dlaczego wiele projektów kończy się na pilotażu, jak liczyć całkowity koszt utrzymania modeli i agentów oraz jak przygotować rzetelny business case dla zarządu.

Otwarcie drugiego dnia: popularnonaukowe spojrzenie na to, czym jest i czym nie jest inteligencja maszyn — i co z tego wynika dla ludzi, którzy w firmach powierzają AI procesy, dane i decyzje.

Praktyczne wdrażanie agentów AI i automatyzacji procesów: uprawnienia agentów, orkiestracja, logowanie działań, połączenie RPA z modelami językowymi i granice rozwiązań low-code.

Rodzime modele językowe i wyszukiwawcze w zastosowaniach firmowych: koszty, jakość w języku polskim, praca na danych wrażliwych w infrastrukturze własnej i suwerenność technologiczna.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów, automatyzacja procesów P2P, O2C i R2R, obieg e-faktur oraz zarządzanie danymi dokumentowymi w centrach usług biznesowych. Ile realnie oszczędza automatyzacja i gdzie nadal potrzebny jest człowiek.

AI w rekrutacji a ochrona danych osobowych, systemy wysokiego ryzyka w obszarze zatrudnienia, obowiązek budowania kompetencji AI pracowników (art. 4 AI Act), AI w onboardingu, analityce kadr i planowaniu zatrudnienia.

Nowe obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa, bezpieczeństwo systemów AI i odpowiedzialne tworzenie oprogramowania z użyciem AI. Jak włączyć narzędzia AI do firmowej polityki bezpieczeństwa.

Programy wsparcia pilotaży AI dla małych i średnich firm, huby innowacji cyfrowych, piaskownica regulacyjna AI i źródła finansowania wdrożeń w regionie. Od diagnozy potrzeb do pierwszego wdrożenia.

Narzędzia AI używane przez pracowników bez wiedzy działu IT: ryzyka wycieku danych i tajemnicy przedsiębiorstwa, zgodność z RODO i AI Act, obowiązek budowania kompetencji AI. Jak zinwentaryzować realne użycie, ustalić politykę dopuszczonych narzędzi i zamienić oddolne eksperymenty w bezpieczne wdrożenia.