AI Trénink: Automatizační základ
Práce, která se dělá sama. První produkční automatizace pro váš tým.
Posun od „ručního přepisování mezi Excely či celými aplikacemi" k flow, které běží samo. Účastník pochopí, čím automatizovat (Make vs. n8n vs. Power Automate), postaví si první běžící flow a ví, kdy se automatizace vyplatí a kdy ne.
Pro koho
Moduly
4 moduly na 1 den. Pořadí a detaily přizpůsobíme tomu, co vaši firmu nejvíc posune.
Modul 1: Kdy a čím automatizovat
Než cokoliv postavíte: čím automatizovat a kdy se to vyplatí.
Zobrazit obsah
- Srovnání nástrojů (Make, n8n, Power Automate, Zapier): k čemu se který hodí
- Pokud už máte Microsoft 365 nebo Google Workspace: kdy zůstat v něm a kdy sáhnout jinam
- Ekonomika podle objemu (100 / 1 000 / 10 000 běhů měsíčně)
- Kdy automatizaci nedělat (jednorázové úlohy, příliš proměnlivé procesy)
Výstup:Rozhodovací pravidlo, který nástroj a kdy.
Modul 2: První automatizace a její rozšíření
Postavíte si první flow, které běží samo, a hned ho rozšíříte na další výstupy.
Zobrazit obsah
- Z čeho se flow skládá: spouštěč, akce, krok s AI, větvení
- Naživo postavíme jednoduché flow (nový záznam, zpracování přes AI, upozornění)
- Rozšíření na víc výstupů z jednoho spouštěče (např. nová poptávka → ocenění + zápis do přehledu + zpráva obchodníkovi)
- Propojení kroků a předání dat mezi nimi bez programování
Výstup:Jedno běžící flow a návrh jeho rozšíření pro reálný opakovaný proces.
Modul 3: Automatizace nad vašimi daty a nástroji
Automatizace sáhne přímo do nástrojů a dat, která firma denně používá.
Zobrazit obsah
- Napojení na firemní úložiště, e-mail a tabulky (Microsoft 365, Google nebo jiné)
- Firemní asistent, který odpovídá nad vašimi vlastními daty
- Licenční a nákladové pasti, na které si dát pozor
- Kde data zůstávají a kdo k nim má přístup (bezpečnostní zóny)
Výstup:Funkční automatizace nad vlastními daty firmy a přehled licenčních úskalí.
Modul 4: Spolehlivost a ošetření chyb
Rozdíl mezi prototypem a něčím, co běží v provozu.
Zobrazit obsah
- Ošetření chyb a opakování: flow přežije výpadek nástroje
- Před a po: flow bez ošetření spadne, s ošetřením pokračuje
- Sledování běhu a upozornění na selhání
- Otestování flow nanečisto, než ho pustíte na ostrá data
Výstup:Seznam toho, co musí flow mít, než ho pustíte do provozu.
Nechte opakovanou práci běžet samu.
Nebo napište rovnou: petr@naviglab.cz · +420 603 424 633
Další služby
Navazující kroky, které dávají smysl po AI Trénink: Automatizační základ.