Modul 1: Prompt & Contextual Engineering (Osnove profesionalne komunikacije)

Ova nedelja postavlja temelje: učimo kako da prestanemo da tretiramo AI kao pretraživač, a počnemo da ga koristimo kao visokostručnog saradnika koji razume poslovni kontekst.

 Od običnog dijaloga do poslovnog brifa (2h)

• Šta je Prompt? Evolucija komunikacije:
• Običan dijalog: Zašto postavljanje opštih pitanja daje prosečne rezultate.
• Poslovni kontekst: Transformacija upita u radni nalog koji se primenjuju na konkretne poslovne aktivnosti.
• Struktura idealnog prompta (Arhitektura zahteva):
• Uloga (Role-based prompting): Definisanje specifičnog eksperta (pravnik, HR, finansijski analitičar).
• Kontekst (Context): Pružanje pozadinskih informacija (specifičnosti tržišta Srbije, ciljna grupa).
• Zadatak (Task): Precizno definisanje akcije sa jasnim ciljem.
• Format (Output): Kontrola rezultata (Tabele, Markdown, JSON, profesionalni ton).
• Praktična vežba: Redizajniranje svakodnevnih "opštih" upita u operativne protokole koji direktno optimizuju radne zadatke.

Napredni Contextual Engineering i Tehnike Razmišljanja (2h)

• Example-based i Role-based Prompting: Tehnika davanja konkretnih uzoraka i definisanja identiteta modela kako bi se postigao specifičan brend glas ili stručni ton.
• Chain of Thought (CoT): Tehnika kojom primoravamo AI da "razmišlja naglas".
• Akcenat na metodi: Analiziraj – Zaključi – Preporuči kao logičkoj sekvenci koju mašina primenjuje kako bi obavila zadatak bez preskakanja koraka.
• Iterativni inženjering i Feedback petlje: Korigovanje odgovora modela kroz inkrementalne instrukcije (fino podešavanje tona i dubine analize).

Modul 2: Rad sa analizom teksta i Istraživački AI alati

Fokus: Ovde prelazimo sa pisanja poruka na rad sa analizom teksta. Umesto da sate provodite listajući stotine stranica ugovora, tehničkih specifikacija ili internih pravilnika, učimo kako da aktiviramo te izvore. AI ovde prestaje da bude samo sagovornik i postaje vaš najbrži analitičar koji filtrira informacije, pronalazi skrivene podatke i pretvara nizove teksta u jasne strateške uvide i materijale spremne za donosioce odluka.

Analiza obimnog teksta (2h)

• Rad sa tekstualnim fajovima: Tehnike za učitavanje i obradu tekstualnih dokumenata bez gubitka fokusa modela.
• Upoređivanje teksta: Pronalaženje suptilnih razlika u verzijama kreiranog sadržaja teksta pomoću AI analitike.

 NotebookLM i Strateško Istraživanje (2h)

• NotebookLM (Google): Kreiranje zatvorenog ekosistema znanja baziranog isključivo na odabranim izvorima teksta i znanja.
• Sinteza informacija: Automatsko kreiranje strukture za slide deck prezentacije i pisanje sažetaka za menadžment (Executive Summaries) na osnovu analiziranog teksta.
• Grounding: Eliminacija halucinacija kroz strogo vezivanje odgovora za izvorne izvore teksta.

Modul 3: Prilagođeni AI alati i Agenti

Fokus: Od četbota do digitalnih saradnika koji poznaju vaša pravila. U ovoj fazi obuke, prestajemo da posmatramo AI kao eksterni alat i počinjemo da ga oblikujemo prema unutrašnjim potrebama firme. Cilj je kreiranje digitalnih saradnika koji nisu samo pametni, već su "edukovani" da poznaju vaše interne pravilnike, specifičan brend glas i radne procedure. Na ovaj način, AI prestaje da daje generičke odgovore i postaje nerazdvojni deo procesa rada u skladu sa definisanim standardima i poslovnom logikom.

Kreiranje Gemova (Gems) i Custom GPTs (2h)

• Koncept Gemova: Kako "konzervirati" dobro napisan prompt i pretvoriti ga u trajni interni alat.
• Sistemske instrukcije: Pisanje prompt instrukcija po kojem se AI alat usaglašava i izvršava definisani zadatak.
• Baza znanja (Knowledge Base): Povezivanje Gemova sa internim bazama (npr. katalog proizvoda ili HR priručnik).

 AI Agenti i Agentic Workflows (2h)

• Agenturalni pristup kroz GenAI: Kreiranje Master Promptova za upravljanje kompleksnim operacijama.
• Dizajniranje toka posla (Decomposition): Metodologija razlaganja jednog velikog, kompleksnog projekta na niz manjih, upravljivih zadataka radi veće preciznosti.
• HILT (Human-in-the-loop): Postavljanje obaveznih kontrolnih tačaka za ljudsku potvrdu između svakog pod-zadatka, čime se sprečava prenošenje grešaka kroz sistem.
• Praktičan primer: EDA analiza skupa podataka kroz lanac od 5 Gemova:
• Gem 1 (Data Cleaner): Čišćenje i struktuiranje sirove baze podataka.
• Gem 2 (Data Analyst): Primarna statistička obrada.
• Gem 3 (Correlation Expert): Analiza korelacija i zavisnosti među podacima.
• Gem 4 (Insight Generator): Kreiranje logičkih zaključaka na osnovu obrade.
• Gem 5 (Advisor): Formiranje finalnih poslovnih preporuka.
• Napomena: Povezivanje ovih faza vrši se putem logova u standardizovanom zapisu (JSON formatu) koji precizno dokumentuju rad svakog Gema i služe kao strukturirani ulaz za naredni korak u lancu.

Modul 4: Podaci, Bezbednost i Standardizacija

Fokus: Odgovorna, sigurna i precizna primena AI tehnologija. U ovoj završnoj fazi, fokus se pomera sa same funkcionalnosti na nivo poverenja i bezbednosti koji je neophodan za profesionalno poslovno okruženje. Učimo kako da podatke tretiramo kao najvredniju imovinu, obezbeđujući da svaki AI odgovor bude precizan i proverljiv, a svaki proces usklađen sa standardima zaštite podataka i etičkim normama. Cilj je da polaznici ovladaju sistemom koji omogućava bezbednu skalabilnost AI rešenja uz očuvanje privatnosti i integriteta informacija.

Analiza Skupova Podataka (Deterministički pristup) (2h)

• Rad sa podacima: Korišćenje AI-a kao data analyst-a za Excel i CSV fajlove.
• Vizuelizacija i Validacija: Generisanje grafikona i unutrašnja provera tačnosti (cross-checking) kako bi se eliminisale greške u brojevima.
• Automatizacija izveštavanja: Put od sirovih podataka do gotovog mesečnog izveštaja.

 Security, Etika i ISO 42001:2023 (2h)

• Bezbednost podataka: Razlika između javnih i enterprise instanci i zaštita intelektualne svojine.
• ISO/IEC 42001:2023: Pregled prvog standarda za upravljanje AI sistemima i njegova važnost za kompanije.
• Završna evaluacija: Prezentacija polaznika – rešavanje realnog poslovnog problema korišćenjem naučenih tehnika.

Modul 5: AI u Pravno-Administrativnim poslovima, HR-u i Compliance-u

Fokus: Ovaj modul je fokusiran na zaštitu poslovanja, minimiziranje rizika i standardizaciju dokumenata koji regulišu rad organizacionih jedinica.

Izrada i provera internih regulativa (2h)

• Primena u sektorima: Pravni poslovi, Ljudski resursi (HR) i kadrovski poslovi, Administracija.
• Detaljan sadržaj i zadaci:
• Postupak za kreiranje internih akata, politika, procedura i pravilnika za organizacione poslove i aktivnosti.
• Tehnike provere usaglašenosti novih i postojećih internih akata sa važećom zakonskom regulativom.
• Simulacija uloge Compliance Officer-a: Korišćenje AI modela za skeniranje akata preduzeća, identifikaciju kritičnih odstupanja i generisanje konkretnih korektivnih predloga za usaglašavanje akata.
• Praktična izrada strukturirane biblioteke promptova za potrebe HR i pravne službe prema tipovima naprednih tehnika promptovanja: Example Based prompting, Role Base prompting i Chain of Thoughts prompting.

Upravljanje ugovorima i napredna analiza rizika (2)

• Primena u sektorima: Pravni poslovi, Nabavka i logistika, Prodaja, Administracija.
• Detaljan sadržaj i zadaci:
• Tehnike za brzo i precizno sastavljanje poslovnih ugovora različitih tipova (ugovori za nabavku robe, ugovori o prodaji, ugovori o pružanju usluga).
• Sprovođenje komparativne analize predloga ili već zaključenih ugovora (npr. ugovori o nabavci usluga, ugovori o nabavci robe ili ugovori o transportu) korišćenjem unakrsnih rezultata generativnih AI alata.
• Primena Sentiment analize na tekstualne ugovorne dokumente i pregovaračke zapise sa ciljem ranog otkrivanja prisustva operativnih, finansijskih ili pravnih rizika i potencijalnih negativnih posledica po preduzeće.

Modul 6: AI u Finansijama, Nabavci, Prodaji i Marketingu

Fokus: Ovaj modul transformiše sirove podatke, tekstove i povratne informacije sa tržišta u jasne smernice za povećanje prihoda, optimizaciju troškova i kreiranje marketinških strategija.

Deterministička analitika podataka i formula

• Primena u sektorima: Finansije i analitika, Nabavka, Prodaja, Proizvodnja, Administracija.
• Detaljan sadržaj i zadaci:
• Obrada i dubinska analiza skupova podataka (baza sa podacima) u .xlsx, .csv i .txt formatima za ključne biznis procese: proizvodnja, nabavka, prodaja, marketing, analitika kupaca, analiza dobavljača i detaljna analitika operativnih troškova poslovanja.
• Tehnike sprovođenja EDA (Exploratory Data Analysis) analize, korelacionih analiza među kolonama i definisanje matematičkih uslova koji služe kao baza za kasniju prediktivnu ML (Machine Learning) analitiku.
• Izrada naprednih i preciznih promptova, sintaksi i formula za Python i Power BI okruženja, čime se obezbeđuje deterministička analiza skupova podataka u strukturiranom i nestrukturiranom formatu.
• Praktično izvođenje naprednih analiza podataka o prodaji direktno kroz interaktivno okruženje Google Sheet-a.
• Tehnika kreiranja čistog tabelarnog sadržaja od potpuno nestrukturiranih podataka izvučenih iz kompleksnih internih dokumenata ili javno dostupnih eksternih izvora radi analize i preciznog merenja sadržaja učinka.

Istraživanje tržišta, ESG i eksterni marketing

• Primena u sektorima: Nabavka, Marketing, Prodaja, Odnosi sa kupcima (Customer Support).
• Detaljan sadržaj i zadaci:
• Postupak primene genAI alata za sprovođenje sveobuhvatne analize tržišta predmeta nabavke sa fokusom na cene, dostupnost i stabilnost dobavljača.
• Kreiranje naprednih zahteva i promptova za automatizovano periodično prikupljanje informacija na temu upravljanja održivošću i ispunjavanja savremenih ESG standarda.
• Analize kupaca i dobavljača uz direktnu izradu profesionalnih izveštaja u formatu funkcionalne web stranice.
• Pisanje ciljanih objava za društvene mreže u svrhu promocije proizvoda i usluga preduzeća, uz kreiranje pratećih vizuelnih rešenja (slika za objavu) pomoću generativnih alata.
• Rad sa povratnim informacijama sa tržišta: napredna analiza reklamacija kupaca, osmišljavanje odgovora na komentare, kao i razmatranje i analiza eksternih komentara objavljenih na javnim društvenim mrežama i stručnim forumima.

Modul 7: Sveobuhvatni Integrativni Projekat

Fokus: Ova nedelja simulira realno korporativno okruženje i zahteva od polaznika saradnju i primenu celokupnog stečenog znanja iz svih segmenata programa.

Postavka i obrada projektnog zahteva (2h)

• Koncept vežbe: Polaznici se organizuju u timove koji simuliraju različite sektore jedne kompanije (npr. Tim za pravo i HR, Tim za finansije i nabavku, Tim za marketing i prodaju).
• Zadatak: Svaki tim dobija isti kompleksan biznis scenario (npr. „Lansiranjem novog održivog proizvoda/usluge na tržište Srbije uz optimizaciju operativnih troškova i transporta“).
• Rad u ovom terminu:
• Pravni i HR sektor postavlja osnove: piše predlog pravila/politika i kreira nacrt ugovora za transport.
• Finansijski i nabavni sektor uzima sirovu bazu podataka, vrši EDA i korelacionu analizu, i postavlja Python/Power BI formule za proračun troškova.
• Sektor prodaje i marketinga analizira kupce, kreira zahteve i marketing kampanju sa analizom potencijalnih rizika i komentara kupaca.

Prezentacija radova i evaluacija (2h)

• Rad u ovom terminu:
• Svaki tim prezentuje svoj završen projekat u formi interaktivne web stranice i sažetog izveštaja za menadžment (Executive Summary).
• Simulira se sastanak upravnog odbora gde se rešenje brani kroz prizmu ostvarenih ušteda, pravne bezbednosti i usklađenosti sa ISO 42001:2023 standardom.
• Evaluacija programa.