Wejście w symulowany projekt, podstawy zarządzania ryzykiem
Wykład o metodyce zarządzaniu ryzykiem w projektach
Wprowadzenie w symulowaną sytuację
Zaplanowanie strategii programu
Pierwsza połowa symulacji
Podsumowanie rezultatów pierwszej połowy
Symulacja z zarządzania ryzykiem w projektach
Jakość potwierdzona dwoma międzynarodowymi nagrodami
Poznanie podstawowych pojęć z zakresu zarządzania projektami, np.: zakres, koszt, harmonogram, wykres Gantta, zmiana, sponsor, ryzyko itp.
Poznanie środowiska realizacji projektu i wpływu udziałowców
Poznanie cyklu życia projektu i wpływu zmian, ryzyk, udziałowców, zysku, kosztu naprojekt w poszczególnych etapach
Poznanie i przećwiczenie w praktyce technik zarządzania projektami: rejestr ryzyk, strategie zarządzania ryzykami, wykres Gantta, planowanie bieżące.
Budowanie postaw traktowania ryzyk jak zagrożenia, ale i okazje
Uświadomienie wartości dzielenia się wiedzą o ryzykach


















Wykład o metodyce zarządzaniu ryzykiem w projektach
Wprowadzenie w symulowaną sytuację
Zaplanowanie strategii programu
Pierwsza połowa symulacji
Podsumowanie rezultatów pierwszej połowy
Wykład na temat technik i strategii zarządzania ryzykiem
Analiza problemów w zarządzaniu projektem z poprzedniego dnia
Wdrożenie przez zespół usprawnionej metodyki projektowej
Druga połowa symulacji
Zebranie wyników i podsumowanie gry
Pozostaw swój adres email, a my odezwiemy się do Ciebie ze szczegółami.

Firmy dostarczające rozwiązania na bazie IT wygrają lub przegrają nie tym, czy stosują AI, czy nie do kodowania, tylko tym, czy szybciej są w stanie spełnić wymagania użytkowników. Klasyczny agile of...

W **Octigo** stworzyliśmy **[Verbalu](https://verbalu.com/)** – kompleksową platformę interaktywnych narzędzi i gier szkoleniowych, zaprojektowaną od podstaw z myślą o współczesnych wyzwaniach L&D. To przestrzeń, która zamienia biernych słuchaczy w zaangażowanych graczy, a suchą teorię – w namacalne, warsztatowe doświadczenie.

Faza Define w metodyce DAPIS odpowiada na pytanie „po co?" – zanim organizacja sięgnie po LLM, musi zdefiniować konkretny problem, zmierzyć jego skalę i przekonać sponsora projektu. Etap kończy się zatwierdzonym canvasem zawierającym opis problemu, spodziewane korzyści i wstępną koncepcję rozwiązania. To inwestycja czasu, która chroni przed najczęstszą przyczyną porażki projektów AI: brakiem jasnego celu.