„A mesterséges intelligencia képes e-mailt megfogalmazni, egy negyedév adatait elemezni, vagy egyetlen utasítás alapján működőképes alkalmazást készíteni. De csak az a tudás, hogy mit kell kérdezni – és hogyan lehet alkalmazni és értelmezni az eredményeket –, alakítja a képességeket valódi (munkaerőpiaci) értékké. Akár most kezded, akár már kísérletezel a technológiával, ezek a szakértők által vezetett tanfolyamok segítenek abban, hogy a gyakorlatban is hasznosítsd a tudásodat. Sok sikert!” – köszönti a LinkedIn-felhasználókat a cég saját ai-képzései kapcsán friss hírlevelében Shea Hanson, a LinkedIn Learning edukációs tartalomstratégája.
Tartalom
Nos, igen, jómagam is folyamatosan ezt ajánlom több hónapja a közvetlen környezetemnek. Sőt, bár egyelőre továbbra is kevés szó esik róla, az EU AI Act keretében certifikációs kényszer is nyomja már a felhasználókat, legyen szó magánszemélyről, vállalkozás tulajdonosáról vagy szakterületi vezetőjéről.
Erről itt írtunk korábban:
Miközben a LinkedIn-től azért elég sokan elfordulnak már, főként az Y és Z generáció, sok szempontból megkerülhetetlen a használata, vagyis inkább az, hogy „fent legyünk rajta”.
Milyen AI-képzéseket ajánl a LinkedIn?
A válogatott kurzusok nem elsősorban technológiát, hanem munkamódszert tanítanak: hogyan delegáljunk ügynököknek, hogyan ellenőrizzünk, és hogyan illesszük az AI-t a saját szakmai identitásunkhoz.
AI‑csapatok, böngészős ügynökök, kockázatok
A „From Tool to Teammates: Working Smarter with AI” azt ígéri, hogy a magányos „egy prompt = egy válasz” helyett több „AI‑kollégával” dolgozunk, külön szerepkörökkel, hibakezeléssel és személyes fejlődési fókuszokkal. Ez különösen hasznos lehet ügynökségeknek, tanácsadóknak, akik eleve több diszciplína (kutatás, írás, elemzés) között koordinálnak.
Az „AI Agents in Your Browser: Boosting Productivity with Gemini in Chrome” a böngészőbe épített ügynöki munkavégzést mutatja be, például hogyan delegáljunk webes kutatást, hogyan ellenőrizzük a kapott információt, és hogyan alakítsuk át a napi online munkafolyamatokat. Ez a gyakorlatban médiafigyelésnél, versenytárs‑monitoringnál vagy akár CSR‑témák kutatásánál tud azonnali előnyt adni.
A „Managing AI Risks: 8 Common Mistakes to Avoid at Work” tipikusan azoknak szól, akik már használják az AI-t, de nincsen formalizált kockázatkezelésük: végigveszi a munkahelyi AI‑használat nyolc leggyakoribb hibáját és az elkerülési stratégiákat. PR‑os, HR‑es vagy bármilyen reputáció‑érzékeny területen dolgozó szakembereknek ez a kurzus a „fékrendszer”, ami nélkül a gyorsulás veszélyes lenne.
Saját AI‑ügynök, no‑code eszközök
A „Build Your Own AI News Agent to Stay Ahead (No Code Required)” azt mutatja meg, hogyan építsünk kódírás nélkül olyan AI‑ügynököt, amely kurált híreket szállít bármely gyorsan változó területről. Ez a modell könnyen adaptálható szektorális sajtószemlére, szakmai hírlevelekre vagy éppen civil projektek média‑monitoringjára.
A „Build with AI: Running Local Workflows with n8n” arra fókuszál, hogyan építsünk helyben futó, adatbiztonság‑barát AI‑automatizmusokat n8n és Ollama használatával. Az ilyen, lokális workflow-k üzembiztos megoldást adhatnak olyan szervezeteknek, amelyeknél érzékeny adatok miatt nem opció a nyílt felhős szolgáltatásokba való „kiszórás”.
Az „AI Challenge: Build an AI Agent in 7 Steps in 7 Days with AWS” egy hét napos, lépésről lépésre építkező kihívás: Amazon Bedrock alapú ügynökökkel dolgozik, eszközöket, memóriát, guardrail‑eket és CloudWatch‑monitoringot is érintve. Fejlesztői csapatoknak, startupoknak vagy innovációs vezetőknek ez egy intenzív belépő a valódi, termelésre kész agent‑ek világába.
Vállalati co‑pilotok, testreszabott GPT‑k és Gemini‑szakértők
A „Microsoft 365 Copilot Shorts: 20 Skills in 20 Minutes” koncentrált, rövid leckéken keresztül mutatja, hogyan használható a Copilot Wordben, Excelben, PowerPointban, Outlookban és Teamsben. Ez különösen azoknak a szervezeteknek érdekes, ahol az Office‑ökoszisztéma a mindennapi működés gerince, de az AI‑funkciók még kihasználatlanok.
Az „Automating Your Work with Custom GPTs (No Code Required)” azt tanítja meg, hogyan hozzunk létre egyedi, témaspecifikus GPT‑ket kódolás nélkül, hogy rutinfeladatokat, szakmai folyamatokat automatizáljunk. Kommunikációs, CSR‑, vagy bármilyen tartalomipari területen ez a kurzus az első lépés ahhoz, hogy a szervezet saját hangján, saját szabályai szerint működő AI‑„szakértőket” építsen.
A „Build Custom AI Experts using Gemini Gems” hasonló logikát követ Google‑oldalon: természetes nyelvvel konfigurálható, specializált Gemini‑„szakértők” építését mutatja be, fókuszban az expert‑szintű workflow‑k automatizálásával. Azoknak ideális, akik több platformon párhuzamosan szeretnének AI‑t használni, és nem akarnak egyetlen ökoszisztémába bezárkózni.
„Vibe coding” és a low‑code
A „Learn to Vibe Code in 10 Minutes” egy rövid, kísérletező kurzus, amely bevezet a „vibe coding” fogalmába, vagyis abba, hogyan lehet intuitív, AI‑támogatott módon közelíteni a kódoláshoz. A hangsúly nem a szintaxis‑tanuláson, hanem azon van, hogy a felhasználó megtanulja jól artikulálni a szándékát, és ebből működő megoldásokat faragni.
E képzéssor mögötti közös gondolat az, hogy az AI‑tudás ma már nem „adat‑tudós privilégium”, hanem alapvető munkaszervezési kompetencia: ügynököket irányítunk, co‑pilotokat tanítunk, saját AI‑szakértőket építünk, és közben tudjuk, milyen kockázatot vállalunk. A LinkedIn Learning csomagja ehhez ad strukturált, könnyen skálázható tudásanyagot, amelyet akár forprofit, akár nonprofit területen meglepő gyorsasággal lehet marketingértékké involválni, nemkülönben a hatékonyságot növelve vagy akár új szolgáltatásokat bevezetve.
ZBT
Kiemelt kép: Canva
