Twoja firma ma już narzędzia AI. Czas zacząć z nich korzystać.
Przekształcam teoretyczny dostęp do AI w realną produktywność zespołów: od programistów po HR i biznes. Praktyczne warsztaty z Copilota, Gemini i agentowych workflow dla ludzi, którzy mają dowozić, a nie tylko testować nowinki.
Przemysław Zagórski
Programista i trener AI · 14+ lat w enterprise IT
Technologie, na których prowadzę warsztaty
- GitHub Copilot
- Google ADK
- Gemini
- NotebookLM
- Model Context Protocol
- Agentic workflow

O mnie
Przemysław Zagórski
Programista, architekt i trener AI dla zespołów inżynierskich i biznesowych.
Od ponad dekady pracuję w środowiskach, w których software musi działać pod presją skali, legacy i odpowiedzialności produkcyjnej. Dlatego AI traktuję jak narzędzie inżynierskie, a nie efektowną zabawkę. Sam zaczynałem od sceptycyzmu wobec Copilota, a skończyłem jako osoba, która projektuje i prowadzi programy adopcji AI dla zespołów IT.
Pokazuję zespołom, jak używać modeli w codziennym delivery: od analizy codebase, przez testy i refaktor, po agentowe workflow w IDE. Najlepiej czuję się tam, gdzie trzeba przełożyć hype na praktykę: repozytorium, proces, jakość i konkretne nawyki pracy.
Copilot
Train the Trainer i szkolenia dla programistów oraz testerów
500+
uczestników na największych webinarach AI w środowisku enterprise
50–70
NPS w wybranych programach szkoleniowych
- 14+ lat w telco i enterprise IT: Java, architektura, delivery i prowadzenie zespołów.
- Przeszedł ścieżkę Train the Trainer i prowadził wewnętrzne szkolenia z GitHub Copilot dla programistów i testerów.
- Tworzy autorskie programy Gemini, NotebookLM i Google Workspace dla zespołów technicznych oraz biznesowych.
- Prowadził webinary dla kilkuset osób, małe warsztaty robocze i szkolenia dla firm zewnętrznych.
- Brał udział w warsztatach i hackathonach z dostawcami technologii AI; pracuje też z narzędziami agentowymi w codziennym delivery.
- Wybrane szkolenia osiągały NPS 50–70, zależnie od formatu i liczebności grupy.
Szkolenia AI dla zespołów IT i biznesu
Praktyczne warsztaty dostosowane do poziomu zaawansowania Twojego zespołu. Kliknij kartę, żeby zobaczyć zakres i efekty.
2026Nowy Workflow Dewelopera
Agentic Software Engineering: kontekst, agenci, narzędzia i kontrola jakości w codziennym delivery.
Program i efekty
Nowy Workflow Dewelopera
Agentic Software Engineering: kontekst, agenci, narzędzia i kontrola jakości w codziennym delivery.
Warsztat dla zespołów, które chcą przejść od czatu z AI do kontrolowanego procesu pracy w IDE. Skupiamy się na kontekście repozytorium, agentach, narzędziach i walidacji zmian.
- Dla kogo
- Senior developerzy, tech leadzi, architekci
- Czas
- 2 dni × 8 h
- Format
- On-site lub remote, 70% praktyka / 30% teoria
- Poziom
- Senior
Zakres warsztatu
Dzień 1: Kontekst i kontrola
- Reguły repozytorium i instrukcje, które porządkują pracę modeli AI
- Planowanie zmian, testy i review jako naturalne bramki dla agentów
- Rozpoznawanie miejsc, gdzie AI przyspiesza zespół, a gdzie wymaga kontroli
Dzień 2: Narzędzia i automatyzacja
- MCP, skills i integracje z lokalnym środowiskiem deweloperskim
- Hooki, sandboxing i testy jako zabezpieczenie przed złymi zmianami
- Ćwiczenie end-to-end: od zadania do zweryfikowanej zmiany w repo
Po szkoleniu uczestnik potrafi
- Projektować workflow z agentami, które da się kontrolować i weryfikować
- Ustawić kontekst repozytorium tak, żeby AI pracowało zgodnie z zasadami zespołu
- Wprowadzać automatyzacje bez rezygnowania z jakości, testów i bezpieczeństwa
Systemy Agentowe w Praktyce
GitHub Copilot jako narzędzie zespołowe: kontekst repo, prompty, review i agenci.
Program i efekty
Systemy Agentowe w Praktyce
GitHub Copilot jako narzędzie zespołowe: kontekst repo, prompty, review i agenci.
Warsztat porządkuje praktyczne użycie GitHub Copilot w zespole: od promptów i kontekstu po agenty, review oraz reguły pracy z codebase.
- Dla kogo
- Developerzy, tech leadzi, zespoły inżynierskie
- Czas
- 2 dni × 8 h
- Format
- On-site lub remote, 70% praktyka / 30% teoria
- Poziom
- Mid+
Zakres warsztatu
Dzień 1: Copilot w codziennym delivery
- Promptowanie techniczne, dobór kontekstu i praca z konkretnym kodem
- Planowanie zmian, dokumentacja, testy i refaktor z pomocą Copilota
- Instrukcje repozytorium i standardy pracy dla całego zespołu
Dzień 2: Agenty, skills i MCP
- Custom Agents i skills dla powtarzalnych zadań inżynierskich
- Code review, self-correction i praca z błędami z terminala
- MCP i antywzorce: kiedy rozszerzać Copilota, a kiedy zatrzymać proces
Po szkoleniu uczestnik potrafi
- Skonfigurować Copilota tak, żeby wspierał standardy konkretnego repozytorium
- Używać agentów i skills do realnych zadań, nie tylko do generowania fragmentów kodu
- Rozpoznawać antywzorce zanim trafią do procesu zespołu
Google ADK (High-Code)
Budowa agentów w Google ADK: narzędzia, dane, pamięć i deploy.
Program i efekty
Google ADK (High-Code)
Budowa agentów w Google ADK: narzędzia, dane, pamięć i deploy.
Dwa dni programowania na własnym laptopie. Uczestnicy przechodzą przez najważniejsze elementy budowy agenta: narzędzia, dane, pamięć, routing i wdrożenie.
- Dla kogo
- Developerzy z doświadczeniem w Pythonie
- Czas
- 2 dni × 8 h
- Format
- On-site lub remote, 70% praktyka / 30% teoria
- Poziom
- Mid+
Zakres warsztatu
Dzień 1: Agent, narzędzia, dane
- Model działania agenta i pierwsza aplikacja w Google ADK
- Narzędzia w Pythonie i integracja agenta z danymi
- Debugowanie zachowania agenta na konkretnych przykładach
Dzień 2: RAG, pamięć, deployment
- RAG i pamięć jako kontekst dla bardziej użytecznych odpowiedzi
- Routing, współpraca wielu agentów i podstawy projektowania systemu
- Ścieżka do wdrożenia na Google Agent Engine
Po szkoleniu uczestnik potrafi
- Zbudować prostego agenta z narzędziami, danymi i pamięcią
- Rozumieć, jak projektować routing i podział odpowiedzialności między agentami
- Ocenić, co jest potrzebne do wdrożenia agenta w środowisku Google Cloud
Inżynieria Intencji & Kontekstu
Precyzyjna komunikacja z LLM: lepsze briefy, kontekst i weryfikowalne odpowiedzi.
Program i efekty
Inżynieria Intencji & Kontekstu
Precyzyjna komunikacja z LLM: lepsze briefy, kontekst i weryfikowalne odpowiedzi.
Warsztat dla osób, które chcą korzystać z LLM bardziej przewidywalnie. Uczymy się formułować intencję, dobierać kontekst i sprawdzać jakość odpowiedzi.
- Dla kogo
- Developerzy, tech leadzi, analitycy, PM-owie
- Czas
- 2 dni × 8 h
- Format
- On-site lub remote, 70% praktyka / 30% teoria
- Poziom
- Mid+ (zakłada doświadczenie z ChatGPT/Copilot/Gemini)
Zakres warsztatu
Dzień 1: Intencja
- Anatomia dobrego zadania dla modelu: rola, cel, kontekst i kryteria sukcesu
- Techniki prowadzenia modelu przez analizę, plan i krytykę odpowiedzi
- Najczęstsze antywzorce, które prowadzą do słabych lub losowych wyników
Dzień 2: Kontekst
- Dobór kontekstu: co model powinien dostać, a czego nie warto mu podawać
- Instructions, memory i RAG: kiedy które podejście ma sens
- Weryfikacja odpowiedzi: grounding, kryteria jakości i pętle walidacji
Po szkoleniu uczestnik potrafi
- Formułować zadania dla LLM w sposób konkretny i weryfikowalny
- Dobierać kontekst do celu zamiast wrzucać modelowi wszystko naraz
- Budować prostą pętlę walidacji odpowiedzi przed użyciem jej w pracy
Od podstawEkosystem Gemini & Workspace
Gemini, NotebookLM i Workspace w codziennej pracy zespołów technicznych i biznesowych.
Program i efekty
Ekosystem Gemini & Workspace
Gemini, NotebookLM i Workspace w codziennej pracy zespołów technicznych i biznesowych.
Praktyczny warsztat dla zespołów, które chcą sensownie używać Gemini i NotebookLM w dokumentacji, analizie, komunikacji i pracy z wiedzą firmową.
- Dla kogo
- Każdy: zespoły mieszane (tech + biznes)
- Czas
- 2 dni × 8 h
- Format
- On-site lub remote, 70% praktyka / 30% teoria
- Poziom
- Każdy poziom
Zakres warsztatu
Dzień 1: Gemini w pracy
- Bezpieczne zasady pracy z AI w środowisku Google Workspace
- Promptowanie do analizy, komunikacji, podsumowań i pracy koncepcyjnej
- AI jako partner w dialogu: krytyka, warianty, synteza i decyzje
Dzień 2: GEM-y, NotebookLM, plan wdrożenia
- GEM-y jako powtarzalne narzędzia dla zespołu
- NotebookLM jako baza wiedzy do pracy z dokumentacją i materiałami
- Plan wdrożenia: konkretne rytuały i zastosowania na kolejne 30 dni
Po szkoleniu uczestnik potrafi
- Używać Gemini w codziennej pracy bez przypadkowego wynoszenia danych poza proces
- Tworzyć GEM-y i NotebookLM jako praktyczne narzędzia zespołowe
- Wyjść ze szkolenia z planem wdrożenia AI w pracy na najbliższy miesiąc
Opinie uczestników
Co mówią po warsztatach
Setki przeszkolonych osób, NPS 50–70 w wybranych programach. Poniżej autentyczne opinie z ankiet poszkoleniowych.
„Najlepsze szkolenie, na jakim byłam – a byłam już na wielu z AI."
Magdalena K. · Starszy analityk
„Trener wykazał się imponującą, ekspercką wiedzą popartą praktycznymi przykładami z życia."
Przemysław M. · Programista Java
„Wspaniałe szkolenie, gratulacje."
Tomasz W. · Szef centrum kompetencyjnego
„Świetnie przygotowany trener – jakość merytoryczna i kontakt z uczestnikami znakomite."
Paweł R. · Solution Architect
„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
„Tworzy dobrą atmosferę. Odpowiada na każde pytanie i wyjaśnia myśli składnie."
Krzysztof M. · Tech Lead
„Nawet sposób prowadzenia i głos prowadzącego sprawiały, że słuchało się tego z przyjemnością przez cały dzień."
Joanna P. · Manager zespołu
„Miły, bezpośredni, ciekawie przekazuje wiedzę, swobodna atmosfera."
Marcin L. · Backend Developer
„Świetne szkolenie, bardzo fajna prezentacja możliwości Google Gemini."
Kamil D. · Frontend Developer
„Super tipy – praktyczne wskazówki w ramach rzeczywistej pracy z czatem."
Bartosz N. · Programista
„Prowadzący z dużą wiedzą i doświadczeniem nt. technologii, o której mówi."
Robert J. · Analityk
„Konkret od pierwszej minuty, zero lania wody. Wyszłam z gotowymi nawykami, których używam następnego dnia w pracy."
Natalia G. · Starszy analityk
„Miły, kompetentny, kontaktowy. Odpowiadał na każdy temat poruszany przez uczestników."
Łukasz B. · Manager
Adopcja AI. Z głową.
Twoja firma opłaciła już subskrypcje AI, ale zespoły nadal pracują po staremu? Nie potrzebujecie kolejnego skomplikowanego systemu IT. Potrzebujecie zdrowego rozsądku, zmiany nawyków i kogoś, kto umie przeprowadzić ludzi od sceptycyzmu do codziennego użycia AI w realnym delivery.
Skonsultuj swój przypadekDiagnoza
Wybieramy procesy, w których AI ma sens od razu: kod, testy, review, dokumentację i wiedzę zespołu.
Warsztaty
Pracujemy na realnych przykładach, nie na katalogu promptów ani demonstracjach oderwanych od produkcji.
Niezależność
Buduję wewnętrznych liderów AI, którzy po warsztacie potrafią prowadzić zmianę dalej w swoich zespołach.
Częste pytania
Krótko i konkretnie, bez marketingu.
Ile to kosztuje?
Remote, on-site czy hybrid?
Na czym pracujemy podczas warsztatu?
Czy program da się dopasować do nas?
Czy szkolenia są tylko dla programistów?
Czy szkolenia pomagają spełnić wymogi AI Act?
Szkolisz po angielsku?
Porozmawiajmy
Opisz krótko sytuację swojego zespołu – odpowiem osobiście.
Wolisz mail? przemek@zagorskiai.com
Wysyłając formularz akceptujesz politykę prywatności.