{"id":35131,"date":"2026-07-23T11:17:48","date_gmt":"2026-07-23T09:17:48","guid":{"rendered":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/?p=35131"},"modified":"2026-07-29T11:49:03","modified_gmt":"2026-07-29T09:49:03","slug":"generatywna-ai-w-firmie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/","title":{"rendered":"Ile b\u0142\u0119d\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\u0119 brak strategii wdro\u017cenia? #OcotenSzum"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Wdro\u017cenie generatywnej AI to nie jedno szkolenie ani polecenie: \u201eod dzi\u015b pracujemy szybciej&#8221;. Modele j\u0119zykowe usprawniaj\u0105 procesy, ale nie rozumiej\u0105 \u015bwiata i pope\u0142niaj\u0105 b\u0142\u0119dy, a przy z\u0142ym wdro\u017ceniu os\u0142abiaj\u0105 kompetencje pracownik\u00f3w, zamiast je wzmacnia\u0107. Rozmawiamy o tym, czym naprawd\u0119 s\u0105 LLM-y, dlaczego wdro\u017cenia AI ko\u0144cz\u0105 si\u0119 pora\u017ck\u0105 i jak korzysta\u0107 z tych narz\u0119dzi bez oddawania im odpowiedzialno\u015bci za decyzje.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Czytasz transkrypcj\u0119 z odcinka videocastu \u201eO co ten Szum?\u201d, w kt\u00f3rym go\u015bcili\u015bmy dr. Iwa Zmy\u015blonego. Je\u015bli chcesz pos\u0142ucha\u0107 tego epizodu, zaobserwuj nas na <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P2zo9BqL0RI\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"YouTube\">YouTube<\/a> lub <a href=\"https:\/\/open.spotify.com\/episode\/0lPFb29jSdDIAR8agOY9lH?si=C0owZ1m2QJ2AmpQiM1L7sA\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\">Spotify<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Dr Iwo Zmy\u015blony: AI to \u201eautouzupe\u0142nianie na sterydach\u201d. Dlaczego przypisujemy maszynie my\u015blenie?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/mHS5ze6Eqgk?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Czym tak naprawd\u0119 jest generatywna AI?<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Chcia\u0142bym, \u017ceby\u015bmy zacz\u0119li od podstaw. Gdy kto\u015b w firmie m\u00f3wi: \u201ewdra\u017camy generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119\u201d, co to tak naprawd\u0119 oznacza? Co ma na my\u015bli i czym w\u0142a\u015bciwie jest to, co wdra\u017ca?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Cz\u0119sto oznacza po prostu szkolenia. Firma organizuje 1\u20132 spotkania i zak\u0142ada, \u017ce dzi\u0119ki temu natychmiast obni\u017cy koszty oraz przyspieszy prac\u0119. Potem pojawia si\u0119 frustracja, bo takie \u201ewdro\u017cenie\u201d nie przynosi oczekiwanych efekt\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>Najpierw trzeba zrozumie\u0107, czym jest generatywna AI. W tej kwestii niewiele zmieni\u0142o si\u0119 od kilku lat. Autorzy tacy jak Melanie Mitchell, Gary Marcus, Emily Bender czy Timnit Gebru ju\u017c przed popularyzacj\u0105 ChataGPT opisywali mo\u017cliwo\u015bci i ograniczenia tych system\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>To nie jest wiedza, kt\u00f3ra pojawi\u0142a si\u0119 razem z mod\u0105 na chatboty. Ze studentami pracowali\u015bmy z modelami generatywnymi ju\u017c w latach 2019\u20132020. Bartosz Fr\u0105ckowiak kuratorowa\u0142 w 2022 r. wystaw\u0119 pokazuj\u0105c\u0105 ich mo\u017cliwo\u015bci i ograniczenia. Dla os\u00f3b \u015bledz\u0105cych temat mechanizm by\u0142 wi\u0119c znany, zanim ChatGPT sta\u0142 si\u0119 masowym produktem.<\/p>\n\n\n\n<p>To przede wszystkim maszyny do kompresowania ogromnych ilo\u015bci danych. Dane s\u0105 zapisywane w postaci embedding\u00f3w i wektor\u00f3w, a model wyszukuje w nich korelacje, czyli wzorce. Nast\u0119pnie generuje teksty, obrazy lub wideo podobne do tego, co znajdowa\u0142o si\u0119 w danych treningowych.<\/p>\n\n\n\n<p>LLM-y nie pojawi\u0142y si\u0119 nagle w listopadzie 2022 r. Wtedy po prostu trafi\u0142y pod strzechy za spraw\u0105 ChatGPT 3.5. Razem z nimi wr\u00f3ci\u0142a jednak stara, licz\u0105ca co najmniej p\u00f3\u0142 wieku opowie\u015b\u0107 o syntetycznym m\u00f3zgu, samo\u015bwiadomo\u015bci i superinteligencji. To spekulacje oparte na filozoficznych za\u0142o\u017ceniach, a nie opis tego, co dzisiejsze modele faktycznie robi\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>Te maszyny maj\u0105 wiele warto\u015bciowych zastosowa\u0144. Trzeba jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce s\u0105 systemami statystycznymi: kompresuj\u0105 dane, odnajduj\u0105 wzorce i generuj\u0105 tre\u015bci podobne do tych wzorc\u00f3w. Nie mamy podstaw, by przypisywa\u0107 im samo\u015bwiadomo\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p>Wok\u00f3\u0142 tej technologii powsta\u0142 jednak pot\u0119\u017cny szum. Z dnia na dzie\u0144 pojawili si\u0119 komentatorzy m\u00f3wi\u0105cy o \u201enowym gatunku\u201d, odczuwaniu b\u00f3lu czy wolnej woli. Miliony odbiorc\u00f3w dosta\u0142y opowie\u015b\u0107, kt\u00f3ra pomiesza\u0142a realne mo\u017cliwo\u015bci modeli z fantazjami o AGI. Dzi\u015b trzeba t\u0119 narracj\u0119 demontowa\u0107, bo na jej podstawie firmy podejmuj\u0105 konkretne decyzje.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>No w\u0142a\u015bnie, skoro jest tak, jak m\u00f3wisz, to de facto m\u00f3wimy o dzia\u0142aniu probabilistycznym, prawda? O przewidywaniu, jakie tokeny powinny pojawi\u0107 si\u0119 po sobie?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Tak. Dobr\u0105 metafor\u0105 jest \u201estochastyczna papuga\u201d: co\u015b, co m\u00f3wi bardzo sugestywnie, ale nie rozumie znaczenia swoich s\u0142\u00f3w. Mo\u017cna te\u017c powiedzie\u0107, \u017ce to autouzupe\u0142nianie na sterydach \u2013 podobne do podpowiedzi w telefonie, tylko dzia\u0142aj\u0105ce na niepor\u00f3wnywalnie wi\u0119ksz\u0105 skal\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>U\u017cywam r\u00f3wnie\u017c okre\u015blenia \u201estatystyczne echo przysz\u0142o\u015bci\u201d. Model jest u\u017cyteczny wtedy, gdy chcemy wygenerowa\u0107 co\u015b podobnego do tego, co ju\u017c by\u0142o. Nie ma jednak dost\u0119pu do wiedzy spoza danych treningowych, chyba \u017ce pobierze dodatkowe informacje z sieci lub z pod\u0142\u0105czonej bazy.<\/p>\n\n\n\n<p>Tryb agentowy mo\u017ce do\u0142o\u017cy\u0107 do tego bie\u017c\u0105ce informacje z sieci, ale nie zmienia natury systemu. Model nadal generuje odpowied\u017a na podstawie tekst\u00f3w, kt\u00f3re znalaz\u0142 i skompresowa\u0142. Je\u015bli \u017ar\u00f3d\u0142a s\u0105 s\u0142abe, sprzeczne albo nie opisuj\u0105 interesuj\u0105cego nas zjawiska, system nie \u201ezobaczy\u201d rzeczywisto\u015bci samodzielnie.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>St\u0105d te\u017c bior\u0105 si\u0119 du\u017ce podobie\u0144stwa mi\u0119dzy tekstami wygenerowanymi przez AI. Gdy wpiszemy prosty prompt w rodzaju \u201enapisz artyku\u0142 na temat X\u201d, pojawiaj\u0105 si\u0119 te same generyczne sformu\u0142owania: \u201ew dzisiejszym cyfrowym \u015bwiecie\u201d, \u201ebez chaosu\u201d i inne zwroty, po kt\u00f3rych coraz \u0142atwiej rozpozna\u0107 tekst generatywnej AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Na jako\u015b\u0107 wp\u0142ywa te\u017c ekonomia dostawc\u00f3w. Utrzymanie modeli kosztuje ogromne pieni\u0105dze, wi\u0119c firmy optymalizuj\u0105 obci\u0105\u017cenie i limity. Gdy u\u017cytkownik korzysta z bezp\u0142atnego planu albo wyczerpie okre\u015blon\u0105 pul\u0119, mo\u017ce trafi\u0107 na s\u0142abszy model lub mniej zasobny tryb. To kolejny pow\u00f3d, dla kt\u00f3rego wynik nie jest sta\u0142y ani w pe\u0142ni przewidywalny.<\/p>\n\n\n\n<p>To ma praktyczny skutek. 2 osoby mog\u0105 u\u017cy\u0107 \u201etego samego\u201d chatbota i dosta\u0107 r\u00f3\u017cn\u0105 jako\u015b\u0107, bo jedna ma wersj\u0119 p\u0142atn\u0105, druga trafi\u0142a na ograniczony model, a trzecia zu\u017cy\u0142a ju\u017c cz\u0119\u015b\u0107 dost\u0119pnego kontekstu. Firmy powinny testowa\u0107 <a href=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/narzedzia-ai-dla-biznesu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\">narz\u0119dzie AI<\/a> w warunkach zbli\u017conych do realnej pracy, nie na pojedynczym pokazie sprzeda\u017cowym.<\/p>\n\n\n\n<p>Z drugiej strony biznes cz\u0119sto nie potrzebuje dzie\u0142a wybitnego. Wystarczy mu wynik \u201egood enough\u201d. Nie chodzi o to, \u017ceby uzna\u0107 AI za bezwarto\u015bciowe. Problemem s\u0105 nieadekwatne oczekiwania, nakr\u0119cane przez dostawc\u00f3w technologii i najwi\u0119ksze podcasty. Firmy uwierzy\u0142y, spr\u00f3bowa\u0142y, wyda\u0142y pieni\u0105dze, a teraz pytaj\u0105, gdzie jest zwrot z inwestycji. Cz\u0119sto go nie ma, bo na pocz\u0105tku obiecano im co\u015b, czego te systemy nie potrafi\u0105 zapewni\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p>Niekt\u00f3re organizacje dos\u0142ownie \u201ewdro\u017cy\u0142y AI\u201d przez zakup licencji i 2 szkolenia. Potem okaza\u0142o si\u0119, \u017ce pracownicy nie wiedz\u0105, do czego narz\u0119dzie ma s\u0142u\u017cy\u0107, mened\u017cerowie nie ustalili kryteri\u00f3w sukcesu, a nikt nie policzy\u0142 kosztu weryfikowania b\u0142\u0119dnych odpowiedzi. To nie jest problem jednego promptu, tylko ca\u0142ego modelu zarz\u0105dzania zmian\u0105.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Dlaczego wdro\u017cenia generatywnej AI w firmach zawodz\u0105?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Porozmawiajmy wi\u0119c o wdro\u017ceniach. Gdy ludzie zaczynaj\u0105 my\u015ble\u0107 o pracy z AI, zwykle pytaj\u0105: co zautomatyzowa\u0107, co przyspieszy\u0107, co zast\u0105pi\u0107 albo kogo zast\u0105pi\u0107? A mo\u017ce w\u0142a\u015bnie nie t\u0119dy droga?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>To my\u015blenie jest zrozumia\u0142e, bo tak przez dekady uczono zarz\u0105dzania: robi\u0107 to samo szybciej i taniej. Dostawcy rozwi\u0105za\u0144 opartych na LLM-ach dobrze znaj\u0105 te oczekiwania. Sprzedaj\u0105 wi\u0119c wizj\u0119 narz\u0119dzia, kt\u00f3re obni\u017cy koszty, skr\u00f3ci procesy i pozwoli zwolni\u0107 cz\u0119\u015b\u0107 zespo\u0142u. To jest prymitywna narracja, ale to sprzedaje.<\/p>\n\n\n\n<p>T\u0119 opowie\u015b\u0107 wzmacnia marketing big tech\u00f3w \u2013 OpenAI, Google\u2019a, Anthropica i innych dostawc\u00f3w \u2013 a p\u00f3\u017aniej powtarzaj\u0105 j\u0105 liderzy opinii. Obietnica jest prosta: \u201ewdro\u017cymy AI, b\u0119dziecie szybsi, bogatsi i mniej zale\u017cni od ludzi\u201d. Tyle \u017ce organizacja nie dzia\u0142a jak fabryka, w kt\u00f3rej wystarczy podmieni\u0107 jeden element maszyny.<\/p>\n\n\n\n<p>Tymczasem dobrze opisane wdro\u017cenia, na przyk\u0142ad w firmach takich jak IKEA czy Moderna, opieraj\u0105 si\u0119 na innym za\u0142o\u017ceniu. Celem nie jest samo ci\u0119cie koszt\u00f3w, lecz danie ludziom narz\u0119dzia, z kt\u00f3rym mog\u0105 bezpiecznie eksperymentowa\u0107 i usprawnia\u0107 w\u0142asn\u0105 prac\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>To rozr\u00f3\u017cnienie jest wa\u017cne: firma mo\u017ce kupi\u0107 technologi\u0119, ale nie wdro\u017cy\u0107 nowego sposobu pracy. Licencja pojawia si\u0119 w bud\u017cecie od razu. Zmiana kompetencji, zasad odpowiedzialno\u015bci i proces\u00f3w wymaga miesi\u0119cy, a czasem lat.<\/p>\n\n\n\n<p>Trzeba te\u017c jasno powiedzie\u0107: AI jest narz\u0119dziem, a nie partnerem, kt\u00f3ry bierze odpowiedzialno\u015b\u0107. Gdy akceptujesz regulamin us\u0142ugi, odpowiedzialno\u015b\u0107 za b\u0142\u0119dy pozostaje po twojej stronie. Je\u015bli wypuszczasz do klienta materia\u0142 zawieraj\u0105cy halucynacje modelu, to ty odpowiadasz za skutki.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>W odcinku z Paul\u0105 Skrzypeck\u0105 rozmawiali\u015bmy o tym, \u017ce w przypadku big tech\u00f3w zasada cz\u0119sto brzmi: \u201ekorzy\u015bci s\u0105 nasze, problemy s\u0105 wasze\u201d. I rzeczywi\u015bcie \u2013 regulaminy zostawiaj\u0105 odpowiedzialno\u015b\u0107 po stronie u\u017cytkownika.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017cna tak to uj\u0105\u0107. Dlatego nie lubi\u0119 te\u017c s\u0142owa \u201ewsp\u00f3\u0142praca\u201d w odniesieniu do modelu. Wsp\u00f3\u0142praca zak\u0142ada drug\u0105 stron\u0119, kt\u00f3rej mo\u017cna przypisa\u0107 intencj\u0119, odpowiedzialno\u015b\u0107 i zobowi\u0105zanie. Tutaj mamy us\u0142ug\u0119 technologiczn\u0105. Mo\u017cemy z ni\u0105 iterowa\u0107 i tworzy\u0107 materia\u0142, ale odpowiedzialno\u015b\u0107 pozostaje po stronie cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Czyli samo szkolenie nie wystarczy?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Nie wystarczy nawet przy wdro\u017ceniu nowego CRM-u, ERP-u czy SharePointa. Ka\u017cda wi\u0119ksza zmiana w organizacji wywo\u0142uje skutki, kt\u00f3rych nie da si\u0119 w pe\u0142ni przewidzie\u0107. Dlatego wdro\u017cenie jest eksperymentem, a nie jednorazowym wydarzeniem.<\/p>\n\n\n\n<p>Nazywamy je skutkami emergentnymi. Pojawiaj\u0105 si\u0119 dopiero wtedy, gdy nowe narz\u0119dzie spotyka si\u0119 z realnymi zachowaniami ludzi, struktur\u0105 firmy, systemem premiowym i presj\u0105 prze\u0142o\u017conych. Nawet szkolenie z Excela nie ko\u0144czy si\u0119 na pokazaniu tabel przestawnych. Ludzie potrzebuj\u0105 czasu, bezpiecznego \u015brodowiska i konkretnych zada\u0144, na kt\u00f3rych mog\u0105 \u0107wiczy\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p>Dojrza\u0142e firmy najpierw t\u0142umacz\u0105, jak system dzia\u0142a, jakie ma ograniczenia i gdzie pojawia si\u0119 ryzyko halucynacji. Potem tworz\u0105 pracownikom warunki do testowania. To oni szukaj\u0105 zastosowa\u0144, kt\u00f3re rzeczywi\u015bcie pomagaj\u0105 im w pracy.<\/p>\n\n\n\n<p>Taka edukacja neutralizuje te\u017c strach. Opowie\u015bci o superinteligencji sprawiaj\u0105, \u017ce ludzie boj\u0105 si\u0119 utraty pracy, unikaj\u0105 narz\u0119dzia albo sabotuj\u0105 wdro\u017cenie. Z drugiej strony pojawia si\u0119 FOMO. Odpowiedzialne wdro\u017cenie musi pracowa\u0107 z oboma zjawiskami, a nie udawa\u0107, \u017ce ich nie ma.<\/p>\n\n\n\n<p>Dopiero potem mo\u017cna obserwowa\u0107, gdzie pracownicy rzeczywi\u015bcie oszcz\u0119dzaj\u0105 czas, gdzie poprawia si\u0119 jako\u015b\u0107, a gdzie narz\u0119dzie tworzy dodatkow\u0105 prac\u0119. To pracownicy s\u0105 najbli\u017cej procesu i cz\u0119sto lepiej ni\u017c zewn\u0119trzny dostawca widz\u0105, kt\u00f3re zastosowanie ma sens.<\/p>\n\n\n\n<p>W takim modelu sukces nie oznacza, \u017ce ka\u017cdy u\u017cywa AI codziennie. Czasem najlepszym wynikiem eksperymentu jest decyzja, \u017ce w danym procesie narz\u0119dzie nie daje przewagi albo koszt kontroli przewy\u017csza oszcz\u0119dno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Jak korzysta\u0107 z generatywnej AI i nie straci\u0107 w\u0142asnych kompetencji?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Promujesz prac\u0119 z AI nie jako z wykonawc\u0105 zada\u0144 \u2013 narz\u0119dziem do generowania tekst\u00f3w, grafik czy prezentacji \u2013 tylko jako z narz\u0119dziem, kt\u00f3re ma uruchamia\u0107 wolniejsze, bardziej wymagaj\u0105ce my\u015blenie. Co dok\u0142adnie masz przez to na my\u015bli? Jak taka praca wygl\u0105da i jakie korzy\u015bci mo\u017ce dawa\u0107?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Staram si\u0119 tak pracowa\u0107, cho\u0107 im d\u0142u\u017cej korzystam z tych technologii, tym wi\u0119ksz\u0105 zachowuj\u0119 ostro\u017cno\u015b\u0107. Jednym z powod\u00f3w jest sykofancja, o kt\u00f3rej m\u00f3wi si\u0119 znacznie rzadziej ni\u017c o halucynacjach.<\/p>\n\n\n\n<p>Modele s\u0105 projektowane tak, \u017ceby dopasowywa\u0107 odpowiedzi do u\u017cytkownika i historii jego interakcji. To sprzedaje si\u0119 jako personalizacj\u0119. W praktyce sto os\u00f3b mo\u017ce zada\u0107 to samo pytanie i dosta\u0107 100 r\u00f3\u017cnych odpowiedzi \u2013 bardziej dopasowanych do ich przekona\u0144 ni\u017c do obiektywnego obrazu sytuacji.<\/p>\n\n\n\n<p>W skrajnych przypadkach taka mechanika mo\u017ce wzmacnia\u0107 uzale\u017cnienie, ruminacje czy zaburzenia poznawcze. S\u0105 mened\u017cerowie, kt\u00f3rzy nie potrafi\u0105 ju\u017c podj\u0105\u0107 decyzji bez konsultacji z chatbotem. Dlatego trzeba rozumie\u0107 ograniczenia interfejsu i \u015bwiadomie zarz\u0105dza\u0107 w\u0142asnym my\u015bleniem.<\/p>\n\n\n\n<p>Nie twierdz\u0119, \u017ce ka\u017cdy u\u017cytkownik sko\u0144czy w takim miejscu. Chodzi o to, \u017ce model zosta\u0142 zoptymalizowany pod utrzymanie interakcji i satysfakcj\u0119 u\u017cytkownika. Je\u015bli kto\u015b oczekuje potwierdzenia w\u0142asnej tezy, system cz\u0119sto mu je dostarczy. W decyzjach biznesowych mo\u017ce to wzmacnia\u0107 b\u0142\u0119dy, zamiast je korygowa\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>A co rozumiesz przez \u201emy\u015blenie wolne\u201d?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>To praca, w kt\u00f3rej naprawd\u0119 u\u017cywamy swoich kompetencji, budujemy nowe po\u0142\u0105czenia i nie oddajemy ca\u0142ego wysi\u0142ku maszynie. Przeciwie\u0144stwem jest deskilling, czyli atrofia kompetencji.<\/p>\n\n\n\n<p>W takim trybie cz\u0142owiek nie pyta tylko: \u201edaj mi odpowied\u017a\u201d, ale sam stawia hipotezy, por\u00f3wnuje warianty, szuka brakuj\u0105cych danych i sprawdza za\u0142o\u017cenia. AI mo\u017ce przyspieszy\u0107 fragment procesu, lecz nie przejmuje odpowiedzialno\u015bci za tok rozumowania.<\/p>\n\n\n\n<p>Znajoma wdra\u017caj\u0105ca AI w agencji reklamowej opowiada\u0142a mi o awarii inteligentnej wtyczki do Adobe. Po jednym dniu okaza\u0142o si\u0119, \u017ce zesp\u00f3\u0142 nie potrafi bez niej pracowa\u0107. To pokazuje ryzyko: co si\u0119 stanie, gdy narz\u0119dzie przestanie dzia\u0142a\u0107, subskrypcja zdro\u017ceje albo dostawca zmieni warunki?<\/p>\n\n\n\n<p>Sama awaria nie by\u0142a najwi\u0119kszym problemem. Najwa\u017cniejsze by\u0142o to, \u017ce zale\u017cno\u015b\u0107 zd\u0105\u017cy\u0142a powsta\u0107 bardzo szybko i nikt wcze\u015bniej jej nie mierzy\u0142. Dop\u00f3ki narz\u0119dzie dzia\u0142a\u0142o, wszyscy widzieli wy\u0142\u0105cznie przyspieszenie. Dopiero przerwa ods\u0142oni\u0142a koszt utraconych umiej\u0119tno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>\u017beby nie traci\u0107 suwerenno\u015bci poznawczej, warto korzysta\u0107 z AI przede wszystkim tam, gdzie jeste\u015b ekspertem i umiesz wykona\u0107 zadanie bez niej. Od czasu do czasu trzeba te\u017c zrobi\u0107 t\u0119 prac\u0119 \u201ena piechot\u0119\u201d, \u017ceby nie zatraci\u0107 umiej\u0119tno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017cna to te\u017c nazwa\u0107 bezpiecze\u0144stwem poznawczym. Chodzi o zdolno\u015b\u0107 do samodzielnego oceniania informacji, utrzymania w\u0142asnych kryteri\u00f3w i rozpoznawania momentu, w kt\u00f3rym narz\u0119dzie zaczyna sterowa\u0107 sposobem formu\u0142owania problemu. To szczeg\u00f3lnie wa\u017cne dla os\u00f3b podejmuj\u0105cych decyzje pod presj\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>Dotyczy to szczeg\u00f3lnie zada\u0144, kt\u00f3re buduj\u0105 warsztat: pisania, analizy, liczenia, projektowania argumentacji czy prowadzenia rozm\u00f3w z klientami. Je\u017celi zawsze zaczynasz od gotowego szkicu modelu, mo\u017cesz przesta\u0107 zauwa\u017ca\u0107, kt\u00f3re decyzje s\u0105 naprawd\u0119 twoje, a kt\u00f3re zosta\u0142y podsuni\u0119te przez statystyczny wzorzec.<\/p>\n\n\n\n<p>To zasada human in the loop \u2013 cz\u0142owiek w p\u0119tli. W procesie musi pozosta\u0107 ekspert, kt\u00f3ry potrafi oceni\u0107 wynik, poprawi\u0107 go i zdoby\u0107 informacje spoza bazy modelu: od klient\u00f3w, interesariuszy, zespo\u0142\u00f3w czy rynku.<\/p>\n\n\n\n<p>W marketingu i sprzeda\u017cy s\u0105 to na przyk\u0142ad motywacje klienta, uk\u0142ad komitetu zakupowego, relacje mi\u0119dzy decydentami albo informacje o tym, dlaczego kto\u015b odrzuci\u0142 ofert\u0119. Tego cz\u0119sto nie ma w dokumentach i w internecie. Trzeba zadzwoni\u0107, pojecha\u0107 na spotkanie, obserwowa\u0107 i zada\u0107 dobre pytanie.<\/p>\n\n\n\n<p>Dlatego cz\u0142owiek w p\u0119tli nie mo\u017ce by\u0107 wy\u0142\u0105cznie operatorem, kt\u00f3ry klika \u201ezatwierd\u017a\u201d. Musi mie\u0107 wiedz\u0119 pozwalaj\u0105c\u0105 rozpozna\u0107 b\u0142\u0105d oraz odwag\u0119, by odrzuci\u0107 odpowied\u017a, nawet je\u015bli brzmi bardzo pewnie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Czy obawa przed deskillingiem przez generatywn\u0105 AI nie jest przesadzona?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Chc\u0119 wr\u00f3ci\u0107 do deskillingu, bo spodziewam si\u0119, \u017ce taki kontrargument mo\u017ce pojawi\u0107 si\u0119 w komentarzach. M\u00f3wisz o wtyczce, kt\u00f3ra przestaje dzia\u0142a\u0107, a ludzie bez niej nie potrafi\u0105 pracowa\u0107. Z drugiej strony jako cywilizacja ju\u017c dzi\u015b nie umiemy wielu rzeczy, kt\u00f3re potrafili nasi przodkowie. Technologia zawsze odbiera nam cz\u0119\u015b\u0107 dawnych umiej\u0119tno\u015bci. Copywriterzy nie pisz\u0105 ju\u017c na kartce jak za czas\u00f3w Davida Ogilvy\u2019ego, tylko na laptopach \u2013 a laptop, komputer czy internet te\u017c mog\u0105 si\u0119 zepsu\u0107. Chcia\u0142bym, \u017ceby\u015b si\u0119 z tym zmierzy\u0142, bo ostrzeganie przed deskillingiem mo\u017ce brzmie\u0107 troch\u0119 doomersko.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>R\u00f3\u017cnica polega na tym, \u017ce kto\u015b, kto przeszed\u0142 drog\u0119 od kartki do komputera, potrafi wr\u00f3ci\u0107 do kartki. Jego m\u00f3zg nauczy\u0142 si\u0119 wykonywa\u0107 t\u0119 prac\u0119 bez cyfrowego wsparcia. Dlatego np. matur\u0119 nadal pisze si\u0119 na kartce papieru.<\/p>\n\n\n\n<p>Oczywi\u015bcie powr\u00f3t nie b\u0119dzie wygodny. Cz\u0142owiek przyzwyczajony do komputera pisze r\u0119cznie wolniej, podobnie jak u\u017cytkownik kalkulatora wolniej liczy w pami\u0119ci. Nadal jednak ma podstawowy model zadania w g\u0142owie. Je\u015bli nigdy go nie zbudowa\u0142, awaria narz\u0119dzia zostawia go bez punktu oparcia.<\/p>\n\n\n\n<p>Nie dlatego, \u017ce papier jest moralnie lepszy od komputera. Chodzi o trening uwagi i pami\u0119ci roboczej. Kiedy zapisujesz argument w\u0142asnymi s\u0142owami, nie mo\u017cesz jednym klikni\u0119ciem wygenerowa\u0107 5 wariant\u00f3w i wybra\u0107 tego, kt\u00f3ry brzmi najm\u0105drzej. Musisz przej\u015b\u0107 przez ca\u0142y tok rozumowania.<\/p>\n\n\n\n<p>Problem pojawia si\u0119 wtedy, gdy cz\u0142owiek od pocz\u0105tku korzysta z narz\u0119dzia i nie ma do czego wr\u00f3ci\u0107. W badaniach nad cyfrow\u0105 demencj\u0105 czy wt\u00f3rnym analfabetyzmem wida\u0107, \u017ce kolejne pokolenia mog\u0105 nie rozwin\u0105\u0107 kompetencji, kt\u00f3re wcze\u015bniejsze pokolenia najpierw zdoby\u0142y, a dopiero p\u00f3\u017aniej wspar\u0142y technologi\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>Do tego dochodzi presja organizacyjna: \u201edostali\u015bcie AI, wi\u0119c macie produkowa\u0107 szybciej\u201d. Ludzie zaczynaj\u0105 zu\u017cywa\u0107 tokeny na bzdury, by pokaza\u0107 aktywno\u015b\u0107. Powstaje tak zwany workslop \u2013 materia\u0142 wygenerowany w kilka minut, kt\u00f3ry kto\u015b inny musi potem przez dwie godziny czy\u015bci\u0107 z b\u0142\u0119d\u00f3w. Albo, co gorsza, przepycha go dalej do klienta.<\/p>\n\n\n\n<p>To szczeg\u00f3lnie niebezpieczne w pracy zespo\u0142owej. Jedna osoba \u201eoszcz\u0119dza\u201d kilka godzin, ale przerzuca koszt na kolejn\u0105. W raportach, prezentacjach czy ofertach pojawia si\u0119 du\u017co tekstu, kt\u00f3ry wygl\u0105da profesjonalnie, a nie niesie decyzji. Organizacja mierzy szybko\u015b\u0107 produkcji, nie mierzy za\u015b czasu potrzebnego na sprz\u0105tanie.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Z perspektywy firmy pojawia si\u0119 jeszcze jedno pytanie: kto na ko\u0144cu ma nasze kompetencje, know-how i dane? Czy zostaj\u0105 w organizacji, czy oddajemy je dostawcy zewn\u0119trznego modelu?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Dok\u0142adnie. Je\u015bli wiedza zostaje w zespole, a pracownicy potrafi\u0105 wykona\u0107 zadanie tak\u017ce bez narz\u0119dzia, ryzyko jest ograniczone. Je\u015bli jednak know-how i kluczowe dane trafiaj\u0105 do Anthropic, Google\u2019a czy OpenAI, a firma zwalnia ludzi, kt\u00f3rzy nauczyli system wykonywa\u0107 dan\u0105 prac\u0119, uzale\u017cnia si\u0119 od zewn\u0119trznego dostawcy.<\/p>\n\n\n\n<p>Do tego dochodzi ryzyko zmiany cen, warunk\u00f3w licencyjnych, dost\u0119pu do modelu albo polityki prywatno\u015bci. Firma mo\u017ce z dnia na dzie\u0144 zosta\u0107 z procesem, kt\u00f3rego nie potrafi wykona\u0107 samodzielnie. To ju\u017c nie jest tylko kwestia produktywno\u015bci, lecz odporno\u015bci operacyjnej.<\/p>\n\n\n\n<p>W szerszej skali chodzi o przejmowanie proces\u00f3w i danych z bankowo\u015bci, medycyny, edukacji, finans\u00f3w czy wojskowo\u015bci. Eksperci mog\u0105 dzi\u015b zarabia\u0107 na data annotation albo data labeling, czyli trenowaniu modeli w\u0142asnymi umiej\u0119tno\u015bciami. Dostaj\u0105 za to atrakcyjn\u0105 stawk\u0119, ale firma sprzedaje p\u00f3\u017aniej przej\u0119te kompetencje wielokrotnie dro\u017cej.<\/p>\n\n\n\n<p>Nie trzeba od razu przyjmowa\u0107 najbardziej katastroficznego scenariusza. Wystarczy zauwa\u017cy\u0107 prost\u0105 zale\u017cno\u015b\u0107: im wi\u0119cej proces\u00f3w opieramy na jednym zewn\u0119trznym modelu, tym wi\u0119cej wiedzy o sposobie dzia\u0142ania organizacji przekazujemy jego dostawcy i tym trudniej p\u00f3\u017aniej zmieni\u0107 technologi\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>Z perspektywy pojedynczego eksperta oferta mo\u017ce wygl\u0105da\u0107 atrakcyjnie. Pytanie brzmi jednak, co dok\u0142adnie oddaje: pr\u00f3bk\u0119 pracy, prawo do wielokrotnego u\u017cycia, mo\u017cliwo\u015b\u0107 budowania cyfrowej kopii czy trwa\u0142\u0105 licencj\u0119 bez udzia\u0142u w przysz\u0142ych przychodach. Warto czyta\u0107 te umowy jak umowy o w\u0142asno\u015bci intelektualnej, a nie jak jednorazowe zlecenie.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sam regularnie dostaj\u0119 na LinkedInie wiadomo\u015bci z propozycj\u0105, \u017cebym zosta\u0142 \u201eAI voice aktorem\u201d i udzieli\u0142 g\u0142osu do trenowania modeli. Nie zgodzi\u0142em si\u0119, bo nie widz\u0119 w tym proporcjonalnej korzy\u015bci: zarobi\u0142bym mo\u017ce kilka tysi\u0119cy dolar\u00f3w, a firma mog\u0142aby monetyzowa\u0107 ten g\u0142os wielokrotnie. Oczywi\u015bcie du\u017co zale\u017cy od konstrukcji umowy \u2013 gdy tw\u00f3rca dostaje procent od wykorzystania g\u0142osu, jak bywa w ElevenLabs, sytuacja wygl\u0105da inaczej.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>To zawsze zale\u017cy od umowy. Je\u015bli tw\u00f3rca dostaje udzia\u0142 w przysz\u0142ych przychodach, sytuacja wygl\u0105da inaczej. Problem w tym, \u017ce prawo i praktyka kontraktowa nie nad\u0105\u017caj\u0105 za technologi\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>Znajomy aktor dosta\u0142 kilka lat temu propozycj\u0119 pe\u0142nego skanu cia\u0142a i twarzy dla Netflixa. Umowa nie dawa\u0142a mu jasnej odpowiedzi, jak firma b\u0119dzie mog\u0142a wykorzysta\u0107 ten materia\u0142 w przysz\u0142o\u015bci. Dzi\u015b na podstawie takich danych mo\u017cna tworzy\u0107 syntetyczne awatary, a zakres ich u\u017cycia mo\u017ce by\u0107 znacznie szerszy, ni\u017c tw\u00f3rca zak\u0142ada\u0142 przy podpisywaniu dokument\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>Podobne propozycje dostaj\u0105 lektorzy i dziennikarze radiowi. Niekt\u00f3rzy decyduj\u0105 si\u0119 na nie \u015bwiadomie, zw\u0142aszcza gdy model rozlicze\u0144 obejmuje udzia\u0142 w wykorzystaniu g\u0142osu. Inni wol\u0105 zachowa\u0107 kontrol\u0119. Nie ma tu jednej odpowiedzi, ale musi by\u0107 jasno\u015b\u0107 co do praw i przysz\u0142ych scenariuszy.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Czy firmy wybieraj\u0105 generatywn\u0105 AI nawet wtedy, gdy cz\u0142owiek zrobi to lepiej?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>W bran\u017cy reklamowej wida\u0107 dzi\u015b presj\u0119 na materia\u0142y generowane przez AI. Zdarza si\u0119, \u017ce klient chce je mie\u0107 nawet wtedy, gdy produkcja z lud\u017ami by\u0142aby ta\u0144sza i lepsza. Sk\u0105d bierze si\u0119 takie podej\u015bcie?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Takie sytuacje si\u0119 zdarzaj\u0105. Znajomy produkuj\u0105cy reklamy dla bank\u00f3w m\u00f3wi\u0142 klientowi wprost: \u201ezrobi\u0119 to lepiej i taniej z lud\u017ami\u201d. Odpowied\u017a brzmia\u0142a: \u201ema by\u0107 AI\u201d. Trudno powiedzie\u0107, czy wynika to z mody, presji zarz\u0105d\u00f3w czy potrzeby pokazania innowacyjno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>W efekcie cz\u0119\u015b\u0107 os\u00f3b traci prac\u0119 nie dlatego, \u017ce AI faktycznie wykonuje j\u0105 lepiej, lecz dlatego, \u017ce klient chce materia\u0142 oznaczony jako \u201ezrobiony przez AI\u201d. To r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy realn\u0105 przewag\u0105 technologiczn\u0105 a spo\u0142eczn\u0105 presj\u0105 na symbol innowacyjno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>To wida\u0107 w mediach, reklamie i produkcji filmowej. Technologia zbierania g\u0142osu, twarzy i ruchu rozwija si\u0119 szybciej ni\u017c standardy wynagradzania oraz ochrony wykonawc\u00f3w. Firmy ju\u017c dzi\u015b gromadz\u0105 materia\u0142, kt\u00f3ry za kilka lat mo\u017ce pos\u0142u\u017cy\u0107 do znacznie szerszej automatyzacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Trzeba pami\u0119ta\u0107, \u017ce generatywna AI to bardzo droga infrastruktura. Za prostym interfejsem stoj\u0105 centra danych, procesory pracuj\u0105ce na pe\u0142nych obrotach, energia i ch\u0142odzenie. M\u00f3wimy o \u201echmurze\u201d, cho\u0107 fizycznie jest to ci\u0119\u017cka, zasobo\u017cerna infrastruktura.<\/p>\n\n\n\n<p>U\u017cytkownik widzi pole tekstowe i kilka sekund oczekiwania. Nie widzi serwerowni, zapotrzebowania na energi\u0119, ch\u0142odzenia ani koszt\u00f3w procesor\u00f3w. Ta fizyczna warstwa ma znaczenie dla ceny, dost\u0119pno\u015bci i trwa\u0142o\u015bci us\u0142ug.<\/p>\n\n\n\n<p>Jako\u015b\u0107 modeli b\u0119dzie si\u0119 poprawia\u0107, ale biznes cz\u0119sto zadowala si\u0119 wynikiem \u201egood enough\u201d. Pytanie brzmi wi\u0119c nie tylko: \u201eczy cz\u0142owiek potrafi zrobi\u0107 co\u015b lepiej?\u201d, lecz tak\u017ce: \u201eczy klient jest got\u00f3w zap\u0142aci\u0107 za t\u0119 r\u00f3\u017cnic\u0119?\u201d. R\u0119cznie szyte garnitury, buty czy winyle znalaz\u0142y swoje nisze. Z prac\u0105 eksperck\u0105 mo\u017ce by\u0107 podobnie.<\/p>\n\n\n\n<p>Nie potrafimy dzi\u015b uczciwie przewidzie\u0107, jak daleko p\u00f3jdzie ten rozw\u00f3j i jak zmieni si\u0119 ekonomia generowania. Mo\u017cemy natomiast ocenia\u0107 obecne narz\u0119dzia przez koszt, jako\u015b\u0107, ryzyko i przydatno\u015b\u0107 w konkretnym procesie. Wdro\u017cenia nie powinny by\u0107 zak\u0142adem na mityczn\u0105 przysz\u0142\u0105 wersj\u0119 modelu.<\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017cliwe, \u017ce koszt generowania gwa\u0142townie spadnie. Mo\u017cliwe te\u017c, \u017ce cz\u0119\u015b\u0107 us\u0142ug pozostanie droga, bo wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Dla decyzji podejmowanej dzi\u015b nie ma znaczenia, co obiecuje prezentacja na 2030 r. Liczy si\u0119 rachunek dla obecnego procesu.<\/p>\n\n\n\n<p>Dlatego nie wystarczy powtarza\u0107: \u201ecz\u0142owiek jest bardziej kreatywny\u201d. Trzeba jeszcze znale\u017a\u0107 klienta, dla kt\u00f3rego ta r\u00f3\u017cnica ma warto\u015b\u0107 biznesow\u0105. W cz\u0119\u015bci rynku standardowa odpowied\u017a AI b\u0119dzie wystarczaj\u0105ca. W cz\u0119\u015bci liczy\u0107 si\u0119 b\u0119dzie os\u0105d, relacja, odpowiedzialno\u015b\u0107 i wiedza niewidoczna w danych.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Na jednym ze szkole\u0144 mia\u0142em klienta, kt\u00f3ry bardzo chcia\u0142 generowa\u0107 materia\u0142y wideo. Zapyta\u0142em: po co, do czego chce ich u\u017cy\u0107? Prowadzi hurtowni\u0119 zamk\u00f3w b\u0142yskawicznych i chcia\u0142 wygenerowa\u0107 film, na kt\u00f3rym kto\u015b zapina bluz\u0119, z bliskim uj\u0119ciem zamka. Pomy\u015bla\u0142em wtedy, \u017ce przecie\u017c wystarczy za\u0142o\u017cy\u0107 bluz\u0119, wyj\u0105\u0107 telefon, rozpi\u0105\u0107 j\u0105 i zapi\u0105\u0107. 15 sekund. Generowanie oznacza\u0142oby tylko ryzyko driftu, b\u0142\u0119d\u00f3w fizyki, kolejnych poprawek itd. itp.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Dok\u0142adnie \u2013 we\u017a telefon i to nagraj. Pami\u0119tam t\u0119 histori\u0119, bo mi j\u0105 kiedy\u015b opowiada\u0142e\u015b. Je\u015bli celem jest pokazanie dzia\u0142aj\u0105cego zamka, generowanie komplikuje proste zadanie. Najpierw trzeba zapyta\u0107, jaki problem naprawd\u0119 rozwi\u0105zujemy, a dopiero p\u00f3\u017aniej wybiera\u0107 narz\u0119dzie.<\/p>\n\n\n\n<p>I to jest dobry test. Nie zaczynaj od pytania: \u201ejak u\u017cy\u0107 AI?\u201d, tylko: \u201ejaki problem chc\u0119 rozwi\u0105za\u0107?\u201d. Je\u015bli telefon daje lepszy wynik szybciej i taniej, generowanie wideo nie ma sensu. Inaczej tracisz czas na poprawianie driftu, b\u0142\u0119d\u00f3w fizyki i kolejnych wersji materia\u0142u.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jak wi\u0119c znale\u017a\u0107 si\u0119 w grupie ludzi, kt\u00f3rych praca nadal b\u0119dzie potrzebna? Co rozwija\u0107, \u017ceby AI przyspiesza\u0142o mr\u00f3wcz\u0105 robot\u0119, ale nie odbiera\u0142o nam umiej\u0119tno\u015bci samodzielnego my\u015blenia?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Trzeba rozwija\u0107 i kultywowa\u0107 kompetencje, kt\u00f3rych LLM-y nie maj\u0105. Korzysta\u0107 z AI do przyspieszania mr\u00f3wczej pracy, ale nie oddawa\u0107 jej samodzielnego my\u015blenia.<\/p>\n\n\n\n<p>W projektach badawczych z Paw\u0142em Szcz\u0119snym u\u017cywamy system\u00f3w agentowych i LLM-\u00f3w do zada\u0144, kt\u00f3re potrafiliby\u015bmy wykona\u0107 r\u0119cznie, tylko zaj\u0119\u0142oby to sto razy wi\u0119cej czasu. Dzi\u0119ki temu wiemy, czego oczekiwa\u0107, umiemy wychwyci\u0107 b\u0142\u0119dy i nie przypisujemy modelowi zdolno\u015bci, kt\u00f3rych nie ma.<\/p>\n\n\n\n<p>Ta \u201emr\u00f3wcza robota\u201d obejmuje porz\u0105dkowanie materia\u0142u, por\u00f3wnywanie wielu wariant\u00f3w i wykonywanie powtarzalnych krok\u00f3w. Model sprawdza si\u0119 tam bardzo dobrze. Nie powierzamy mu jednak samodzielnego ustalania, co jest wa\u017cne naukowo i jak interpretowa\u0107 wynik.<\/p>\n\n\n\n<p>Ryzyko ro\u015bnie, gdy laik traktuje model jak wyszukiwark\u0119 lub wyroczni\u0119: wrzuca zadanie, bierze odpowied\u017a i przekazuje j\u0105 dalej, bo \u201eAI jest inteligentniejsze\u201d. Ekspert widzi, gdzie wynik jest s\u0142aby, czy odpowiada kontekstowi i czy dla klienta rzeczywi\u015bcie jest wystarczaj\u0105cy.<\/p>\n\n\n\n<p>W jednym z przywo\u0142anych bada\u0144 badano oko\u0142o 1200 pracownik\u00f3w wykonuj\u0105cych zadania matematyczne i zadania z rozumienia tekstu. Gdy cz\u0119\u015bci uczestnik\u00f3w bez uprzedzenia odebrano dost\u0119p do AI, szybko spada\u0142a ich motywacja i zdolno\u015b\u0107 do samodzielnej pracy. Najgorzej radzi\u0142y sobie osoby, kt\u00f3re traktowa\u0142y model jak wyszukiwark\u0119 i bezrefleksyjnie przyjmowa\u0142y wynik.<\/p>\n\n\n\n<p>W badaniu du\u017ca cz\u0119\u015b\u0107 uczestnik\u00f3w \u2013 oko\u0142o 61% \u2013 korzysta\u0142a z modelu w\u0142a\u015bnie w tym trybie: jak z Google\u2019a, tylko z gotow\u0105 odpowiedzi\u0105. To grupa najbardziej nara\u017cona na iluzj\u0119 kompetencji, bo p\u0142ynny wynik daje poczucie zrozumienia, kt\u00f3rego w rzeczywisto\u015bci mo\u017ce nie by\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p>Wyniki sugerowa\u0142y, \u017ce efekt mo\u017ce pojawia\u0107 si\u0119 bardzo szybko \u2013 ju\u017c po kr\u00f3tkiej interakcji z narz\u0119dziem. Nie oznacza to, \u017ce 10 minut z chatbotem trwale \u201eog\u0142upia\u201d cz\u0142owieka. Pokazuje raczej, jak \u0142atwo m\u00f3zg prze\u0142\u0105cza si\u0119 z aktywnego rozwi\u0105zywania problemu na oczekiwanie podpowiedzi.<\/p>\n\n\n\n<p>Badacze z Oksfordu, Uniwersytetu Kalifornijskiego i MIT obserwowali zadania matematyczne oraz rozumienie tekstu. W rozmowie przywo\u0142ujemy ten wynik jako ostrze\u017cenie, nie jako prost\u0105 recept\u0119. R\u00f3\u017cne zadania i r\u00f3\u017cne sposoby u\u017cycia modelu mog\u0105 dawa\u0107 inne efekty.<\/p>\n\n\n\n<p>Inna grupa korzysta\u0142a z narz\u0119dzia \u015bwiadomie. Ci u\u017cytkownicy znali ograniczenia, potrafili wykona\u0107 zadanie bez modelu i traktowali odpowied\u017a jako materia\u0142 do dalszej pracy. To w\u0142a\u015bnie ta r\u00f3\u017cnica \u2013 nie sam dost\u0119p do AI \u2013 decydowa\u0142a o ryzyku deskillingu.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Dlaczego LLM-y halucynuj\u0105 i brzmi\u0105 tak przekonuj\u0105co?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Na jednym webinarze robi\u0142em ma\u0142y eksperyment pokazuj\u0105cy, jak dzia\u0142a generatywno\u015b\u0107 i sk\u0105d bior\u0105 si\u0119 halucynacje. Pyta\u0142em ChatGPT: \u201ekim jest fa\u0142d\u017cej?\u201d. Zada\u0142em to samo pytanie 3\u2013<\/strong>4<strong> razy i za ka\u017cdym razem dostawa\u0142em inn\u0105 odpowied\u017a. Prawid\u0142owa jest prosta: fa\u0142d\u017cej to tatarski znachor.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<p>No w\u0142a\u015bnie i wiesz to, bo jeste\u015b ekspertem. Model nie ma wystarczaj\u0105cych danych, ale zamiast powiedzie\u0107 \u201enie wiem\u201d, generuje odpowied\u017a. Na szkoleniach robili\u015bmy podobny eksperyment z \u0142amig\u0142\u00f3wk\u0105 matematyczn\u0105, kt\u00f3ra celowo nie mia\u0142a rozwi\u0105zania. R\u00f3\u017cne modele i tryby za ka\u017cdym razem proponowa\u0142y inne \u201erozwi\u0105zanie\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>\u0141amig\u0142\u00f3wka by\u0142a zaprojektowana przez in\u017cyniera tak, \u017ceby odpowied\u017a nie istnia\u0142a. Model jednak pr\u00f3bowa\u0142 j\u0105 znale\u017a\u0107, zmienia\u0142 za\u0142o\u017cenia i za ka\u017cdym razem dochodzi\u0142 do innego wyniku. Dla uczestnik\u00f3w by\u0142o to bardziej przekonuj\u0105ce ni\u017c kolejna prezentacja o ryzyku halucynacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Dopiero wtedy wiele os\u00f3b rozumie, na czym polega generowanie. Model nie odtwarza prawdy zapisanej w jakiej\u015b ukrytej bazie. Losuje najbardziej prawdopodobny ci\u0105g na podstawie wzorc\u00f3w. Sam termin \u201ehalucynacja\u201d te\u017c antropomorfizuje maszyn\u0119. Trafniejsze by\u0142oby powiedzenie, \u017ce system konfabuluje lub po prostu generuje b\u0142\u0119dny wynik.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Do tego dochodzi podobie\u0144stwo j\u0119zykowe. Gdy pyta\u0142em, kim jest fa\u0142d\u017cej, model odpowiada\u0142 czasem, \u017ce to \u201ekiepski DJ\u201d, bo brzmi podobnie np. do <strong>\u201e<\/strong>false DJ<strong>\u201d<\/strong>. Skoro w internecie prawie nie ma informacji o tatarskich fa\u0142d\u017cejach, model nie ma si\u0119 na czym oprze\u0107 i w\u0142a\u015bnie zaczyna dzia\u0142a\u0107 probabilistycznie i generuje prawdopodobn\u0105 odpowied\u017a.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Tak dzia\u0142a ta maszyna. Gdy informacji jest bardzo ma\u0142o, ro\u015bnie znaczenie podobie\u0144stw j\u0119zykowych i statystycznych skojarze\u0144. <\/p>\n\n\n\n<p>To wa\u017cne tak\u017ce na poziomie j\u0119zyka. Ju\u017c sama nazwa \u201esztuczna inteligencja\u201d sugeruje cechy umys\u0142u. John McCarthy wcze\u015bniej m\u00f3wi\u0142 o \u201emy\u015bl\u0105cych automatach\u201d, a p\u00f3\u017aniej przyj\u0105\u0142 termin, kt\u00f3ry znacznie lepiej si\u0119 sprzedawa\u0142. Podobnie dzia\u0142aj\u0105 s\u0142owa \u201ehalucynacja\u201d, \u201epami\u0119\u0107\u201d czy \u201etemperatura\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Antropomorfizacja jest wygodna marketingowo, bo \u0142atwiej sprzeda\u0107 \u201easystenta\u201d, kt\u00f3ry \u201erozumie\u201d, ni\u017c system statystyczny, kt\u00f3ry przelicza prawdopodobie\u0144stwa. Problem zaczyna si\u0119 wtedy, gdy t\u0119 metafor\u0119 traktujemy dos\u0142ownie i budujemy na niej polityk\u0119 firmy.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Jak u\u017cywa\u0107 generatywn\u0105 AI do my\u015blenia, a nie do unikania my\u015blenia?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Wr\u00f3\u0107my do praktyki: jak pracowa\u0107 z generatywn\u0105 AI, \u017ceby rzeczywi\u015bcie co\u015b z tego wyci\u0105ga\u0107? Promujesz podej\u015bcie w stylu metody sokratejskiej \u2013 model nie ma od razu radzi\u0107 i podawa\u0107 gotowej odpowiedzi, tylko zadawa\u0107 pytania, kt\u00f3re zmuszaj\u0105 nas do my\u015blenia i rozbijaj\u0105 utarte schematy. Jak to ustawi\u0107, \u017ceby nie sko\u0144czy\u0142o si\u0119 na li\u015bcie dziesi\u0119ciu generycznych pyta\u0144?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Najpierw trzeba mie\u0107 odpowiedni\u0105 postaw\u0119. Sama lista pyta\u0144 niczego nie zmieni, je\u015bli u\u017cytkownik nie ma ciekawo\u015bci, pokory intelektualnej, dociekliwo\u015bci i gotowo\u015bci do zawieszenia w\u0142asnych przekona\u0144. LLM nie wykona tej pracy za cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017ce wygenerowa\u0107 dowolnie d\u0142ug\u0105 list\u0119 pyta\u0144, ale nie zmusi u\u017cytkownika do zatrzymania si\u0119. Je\u015bli cz\u0142owiek chce tylko szybko domkn\u0105\u0107 zadanie, potraktuje pytania, jak przeszkod\u0119 i poprosi o gotow\u0105 odpowied\u017a. Metoda sokratejska dzia\u0142a wtedy, gdy jest decyzj\u0105 u\u017cytkownika, a nie ozdob\u0105 promptu.<\/p>\n\n\n\n<p>Dlatego w dobrym prompcie warto ograniczy\u0107 tempo rozmowy. Jedno pytanie naraz daje przestrze\u0144 na odpowied\u017a i pozwala modelowi dopasowa\u0107 kolejne pytanie do tego, co rzeczywi\u015bcie napisa\u0142e\u015b. Dziesi\u0119\u0107 pyta\u0144 w jednym komunikacie zwykle ko\u0144czy si\u0119 powierzchownymi odpowiedziami.<\/p>\n\n\n\n<p>Technicznie mo\u017cna poprosi\u0107 model, \u017ceby nie udziela\u0142 odpowiedzi, lecz prowadzi\u0142 rozmow\u0119 pytaniami. Warto doda\u0107 ograniczenie: zadawaj jedno pytanie naraz, wybierz trzy najwa\u017cniejsze, dr\u0105\u017c odpowiedzi, szukaj innych perspektyw. Dzi\u0119ki temu interakcja bardziej przypomina rozmow\u0119 ni\u017c formularz z dziesi\u0119cioma punktami.<\/p>\n\n\n\n<p>Trzeba jednak pami\u0119ta\u0107 o kontek\u015bcie organizacyjnym. Je\u015bli prze\u0142o\u017cony rozlicza pracownika wy\u0142\u0105cznie z szybko\u015bci, ten raczej nie b\u0119dzie u\u017cywa\u0142 AI do pog\u0142\u0119bionej refleksji. Wybierze skr\u00f3t.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Czy do takiej pracy potrzebujemy zaawansowanej in\u017cynierii prompt\u00f3w? Czy wystarczy dobrze opisa\u0107 rol\u0119, odbiorc\u0119, cel i ograniczenia?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>W wi\u0119kszo\u015bci codziennych zada\u0144 nie, coraz bardziej jestem zwolennikiem promptu \u201egood enough\u201d. Cz\u0119sto u\u017cywam jednego modelu do napisania promptu dla drugiego. Wystarczy dobrze okre\u015bli\u0107 rol\u0119, odbiorc\u0119, cel oraz ograniczenia.<\/p>\n\n\n\n<p>Ograniczenia bywaj\u0105 wa\u017cniejsze ni\u017c rozbudowany opis roli. Warto napisa\u0107, czego model nie ma robi\u0107: nie wymy\u015blaj \u017ar\u00f3de\u0142, nie uzupe\u0142niaj brak\u00f3w domys\u0142ami, oddziel fakty od hipotez, wska\u017c niepewno\u015b\u0107. To nie daje 100% ochrony, ale poprawia higien\u0119 pracy.<\/p>\n\n\n\n<p>Trzeba te\u017c pami\u0119ta\u0107, \u017ce nie rozmawiamy z istot\u0105. Programujemy maszyn\u0119, kt\u00f3ra ma wygenerowa\u0107 wynik z okre\u015blonego rozk\u0142adu prawdopodobie\u0144stwa. Por\u00f3wnuj\u0119 to do automatu z chwytakiem nad morzem: ustawiasz \u0142apk\u0119 i kolejnymi pr\u00f3bami zwi\u0119kszasz szans\u0119, \u017ce wyci\u0105gniesz w\u0142a\u015bciw\u0105 maskotk\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>W promptach warto zapisa\u0107: \u201eje\u015bli brakuje danych, napisz: nie wiem\u201d albo \u201eje\u015bli \u017ar\u00f3d\u0142a s\u0105 sprzeczne, wska\u017c sprzeczno\u015b\u0107\u201d. To nie wyeliminuje b\u0142\u0119d\u00f3w, ale mo\u017ce je ograniczy\u0107. Podobnie dzia\u0142a obni\u017canie temperatury \u2013 zmniejsza rozrzut odpowiedzi, lecz nie daje gwarancji prawdy.<\/p>\n\n\n\n<p>W praktyce lepiej my\u015ble\u0107 iteracyjnie. Pierwszy prompt nie jest \u201erozmow\u0105 z geniuszem\u201d, lecz ustawieniem parametr\u00f3w zadania. Oceniasz wynik, doprecyzowujesz warunki, dodajesz brakuj\u0105ce dane i ponawiasz pr\u00f3b\u0119. Dopiero po kilku iteracjach mo\u017cesz dosta\u0107 co\u015b naprawd\u0119 u\u017cytecznego.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Do czego sam wykorzystujesz taki tryb pracy? W jakich zadaniach pytania modelu rzeczywi\u015bcie pomagaj\u0105 ci my\u015ble\u0107, zamiast tylko szybciej produkowa\u0107 odpowiedzi?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Na przyk\u0142ad do krytycznego czytania w\u0142asnego tekstu: prosz\u0119 model, \u017ceby znalaz\u0142 s\u0142abe punkty, luki w argumentacji i alternatywne interpretacje. Mo\u017cna te\u017c zbudowa\u0107 sta\u0142ego \u201esyntetycznego Sokratesa\u201d w trybie asystenta \u2013 jako GPT, Gem, projekt w Claude albo agent w Copilocie.<\/p>\n\n\n\n<p>Nazwy r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 mi\u0119dzy platformami, ale idea jest podobna: zapisujesz metaprompt, do\u0142\u0105czasz materia\u0142y i wracasz do sta\u0142ego sposobu pracy. Mo\u017cesz mie\u0107 osobnego asystenta do t\u0142umacze\u0144, krytycznej analizy, przygotowania pyta\u0144 do klienta czy sprawdzania sp\u00f3jno\u015bci dokumentu.<\/p>\n\n\n\n<p>Taki sta\u0142y asystent oszcz\u0119dza czas, bo nie musisz za ka\u017cdym razem odtwarza\u0107 instrukcji. Jednocze\u015bnie \u0142atwo zapomnie\u0107, \u017ce jego odpowiedzi nadal s\u0105 probabilistyczne. Metaprompt porz\u0105dkuje zachowanie, ale nie zamienia modelu w deterministyczne oprogramowanie.<\/p>\n\n\n\n<p>Inne zastosowanie to red team. Tworzysz wirtualny zesp\u00f3\u0142: dyrektora finansowego, szefa produkcji, utrzymania ruchu, marketingowca i sprzedawc\u0119. Ka\u017cda z tych r\u00f3l analizuje projekt ze swojej perspektywy, a model generuje zapis dyskusji o ryzykach.<\/p>\n\n\n\n<p>Nie nale\u017cy traktowa\u0107 tej dyskusji jak prawdziwego posiedzenia zarz\u0105du. To spos\u00f3b na wydobycie z modelu r\u00f3\u017cnych zestaw\u00f3w wzorc\u00f3w i sprawdzenie, czego sam nie zauwa\u017cy\u0142e\u015b. Ostateczna ocena nadal nale\u017cy do ludzi, kt\u00f3rzy znaj\u0105 firm\u0119, bud\u017cet i realne ograniczenia projektu.<\/p>\n\n\n\n<p>Je\u017celi wszystkie role dostan\u0105 og\u00f3lny opis, model mo\u017ce wygenerowa\u0107 pi\u0119\u0107 podobnie brzmi\u0105cych g\u0142os\u00f3w. Im lepiej zdefiniujesz interesy, ograniczenia, kryteria i konflikty mi\u0119dzy rolami, tym wi\u0119ksza szansa, \u017ce symulacja poka\u017ce rzeczywi\u015bcie r\u00f3\u017cne punkty widzenia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Czym s\u0105 syntetyczne persony i kiedy maj\u0105 sens?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Ten wirtualny zesp\u00f3\u0142 mo\u017cna rozwin\u0105\u0107 w syntetyczne persony \u2013 rozm\u00f3wc\u00f3w reprezentuj\u0105cych okre\u015blone typy klient\u00f3w albo pracownik\u00f3w. Co daje takie rozwi\u0105zanie i jak daleko mo\u017cna si\u0119 w tym posun\u0105\u0107?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>LLM jest ogromn\u0105 baz\u0105 wzorc\u00f3w zapisanych w j\u0119zyku. Nie ma dost\u0119pu do rzeczywisto\u015bci pozaj\u0119zykowej, ale w tekstach skompresowano mn\u00f3stwo informacji o ludziach: ich stylach komunikacji, rolach spo\u0142ecznych, warto\u015bciach, j\u0119zyku i zachowaniach.<\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017cna metaforycznie powiedzie\u0107, \u017ce zawiera fragment \u201ezbiorowej ja\u017ani\u201d: profile osobowo\u015bci, sposoby argumentacji, stereotypy i rejestry j\u0119zykowe. Trzeba jednak trzyma\u0107 si\u0119 s\u0142owa \u201emetaforycznie\u201d. Model nie ma zbiorowej \u015bwiadomo\u015bci \u2013 ma skompresowane \u015blady tego, jak ludzie pisali. To jest podej\u015bcie, kt\u00f3re zreszt\u0105 podpatrzy\u0142em u dr. Paw\u0142a Szcz\u0119snego, wiem, \u017ce Ty te\u017c dzia\u0142asz z syntetycznymi personami. <\/p>\n\n\n\n<p>Na tej podstawie mo\u017cna budowa\u0107 syntetycznych rozm\u00f3wc\u00f3w \u2013 awatary pracownik\u00f3w, klient\u00f3w lub grup docelowych. Z in\u017cynierem Mariuszem Wzi\u0105tkiem tworzymy takie rozwi\u0105zania do projekt\u00f3w szkoleniowych. U\u017cytkownik skanuje kod QR i rozmawia w telefonie z modelem ograniczonym metapromptem, kt\u00f3ry definiuje zachowanie konkretnego profilu.<\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017cemy przygotowa\u0107 r\u00f3\u017cne persony z pokolenia Z: lewicowe, prawicowe, sympatyzuj\u0105ce z Konfederacj\u0105, zaanga\u017cowane w aktywizm klimatyczny. Ka\u017cda b\u0119dzie reagowa\u0142a inaczej. W ten spos\u00f3b da si\u0119 zbudowa\u0107 wirtualn\u0105 grup\u0119 fokusow\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>W praktyce nie chodzi o jedn\u0105 rozmow\u0119 z \u201eprzeci\u0119tn\u0105 zetk\u0105\u201d, lecz o zestaw profili z r\u00f3\u017cnymi motywacjami, do\u015bwiadczeniami i j\u0119zykiem. Dopiero por\u00f3wnanie ich reakcji mo\u017ce ods\u0142oni\u0107 miejsca, w kt\u00f3rych komunikat jest niejasny albo trafia tylko do cz\u0119\u015bci odbiorc\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>Taka grupa mo\u017ce te\u017c s\u0142u\u017cy\u0107 szkoleniom. Handlowiec prze\u0107wiczy rozmow\u0119 z nieufnym dyrektorem finansowym, mened\u017cer \u2013 trudny feedback z pracownikiem, a marketer \u2013 reakcje r\u00f3\u017cnych odbiorc\u00f3w na kampani\u0119. Bezpiecznie testuje warianty, zanim spotka si\u0119 z cz\u0142owiekiem.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Czy wyniki takiej syntetycznej grupy mo\u017cna traktowa\u0107 powa\u017cnie? Gdzie ko\u0144czy si\u0119 u\u017cyteczna symulacja, a zaczyna udawanie prawdziwego badania?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Pod warunkiem \u017ce dobrze j\u0105 zaprojektujesz, skalibrujesz i przetestujesz. Tu wa\u017cniejsza od samego promptowania staje si\u0119 wiedza z psychologii, socjologii, bada\u0144 i segmentacji. W cz\u0119\u015bci projekt\u00f3w wyniki wirtualnych i rzeczywistych grup fokusowych potrafi\u0105 by\u0107 do siebie bardzo podobne.<\/p>\n\n\n\n<p>W przywo\u0142ywanych przez nas testach zgodno\u015b\u0107 si\u0119ga\u0142a ponad 90%, ale tak\u0105 liczb\u0119 trzeba czyta\u0107 w kontek\u015bcie konkretnej metody i konkretnego zadania. Nie jest to dow\u00f3d, \u017ce syntetyczna grupa zast\u0105pi badania terenowe. Raczej sygna\u0142, \u017ce mo\u017ce by\u0107 u\u017cyteczna do wst\u0119pnego testowania hipotez, przygotowania scenariusza badania albo szybkiego por\u00f3wnania wariant\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>Dla wielu zastosowa\u0144 to wystarczy, ale nie nale\u017cy myli\u0107 symulacji z rzeczywisto\u015bci\u0105. Model odtwarza wzorce z danych. Nie tworzy nowej wiedzy o \u015bwiecie w taki spos\u00f3b, w jaki mo\u017ce j\u0105 stworzy\u0107 badacz, kt\u00f3ry wychodzi w teren i zauwa\u017ca co\u015b, czego wcze\u015bniej nie opisano.<\/p>\n\n\n\n<p>Mo\u017ce za to bardzo dobrze pom\u00f3c przed badaniem. <a href=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/marketing-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\">Marketer z AI<\/a> mo\u017ce prze\u0107wiczy\u0107 pytania, sprawdzi\u0107 reakcje na r\u00f3\u017cne wersje komunikatu i zobaczy\u0107, gdzie j\u0119zyk brzmi zbyt ekspercko. Potem idzie do prawdziwych ludzi z lepszym scenariuszem.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sam stworzy\u0142em syntetyczn\u0105 person\u0119 m\u0142odej kobiety z pokolenia Z. Szybko zauwa\u017cy\u0142em jednak, \u017ce og\u00f3lna \u201ezetka\u201d jest zbyt szeroka. Tak jak m\u00f3wi\u0142e\u015b: mo\u017cna mie\u0107 zetki lewicowe, prawicowe, zwi\u0105zane z Konfederacj\u0105 czy aktywizmem klimatycznym. Ka\u017cda z tych os\u00f3b b\u0119dzie reagowa\u0142a inaczej. Czyli jednym z podstawowych b\u0142\u0119d\u00f3w jest zbudowanie persony zbyt og\u00f3lnej?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>I to jest cz\u0119sty b\u0142\u0105d. Og\u00f3lna persona mo\u017ce brzmie\u0107 wiarygodnie, ale niewiele m\u00f3wi o konkretnej grupie. Podobny problem przez lata dotyczy\u0142 design thinking. \u0141atwo zrobi\u0107 warsztat, wymy\u015bli\u0107 person\u0119 i nazwa\u0107 to badaniem.<\/p>\n\n\n\n<p>Dobre projektowanie zaczyna si\u0119 od pracy \u201ez nosem przy ziemi\u201d: obserwacji, rozm\u00f3w, etnografii i poznania kontekstu u\u017cytkownika. LLM mo\u017ce przyspieszy\u0107 analiz\u0119 tekst\u00f3w, raport\u00f3w czy desk research, ale nie znajdzie za ciebie thick data \u2013 \u201et\u0142ustych danych\u201d, s\u0142abych sygna\u0142\u00f3w i informacji, kt\u00f3rych nie ma jeszcze w internecie.<\/p>\n\n\n\n<p>To w\u0142a\u015bnie tam powstaj\u0105 rzeczywi\u015bcie nowe insighty. W raporcie znajdziesz to, co ju\u017c kto\u015b opisa\u0142. W rozmowie z klientem mo\u017cesz zauwa\u017cy\u0107 sprzeczno\u015b\u0107 mi\u0119dzy deklaracj\u0105 a zachowaniem, nieformaln\u0105 rol\u0119 jednej osoby w komitecie zakupowym albo obaw\u0119, kt\u00f3rej nikt wcze\u015bniej nie nazwa\u0142.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Je\u017celi segmentujemy wy\u0142\u0105cznie na podstawie demografii, Robert Mak\u0142owicz i Wojciech Cejrowski trafiaj\u0105 praktycznie do tej samej grupy docelowej. Wiek, pokolenie, zaw\u00f3d, praca w tych samych stacjach TV, a p\u00f3\u017aniej prowadzenie kana\u0142\u00f3w na YouTubie, podr\u00f3\u017ce \u2013 wiele rzeczy si\u0119 zgadza, a jednak trudno wyobrazi\u0107 sobie jeden komunikat, kt\u00f3ry r\u00f3wnie dobrze trafi do obu.<\/strong> <strong>Czyli przewaga zaczyna si\u0119 tam, gdzie ko\u0144cz\u0105 si\u0119 dane dost\u0119pne dla wszystkich \u2013 w rozmowach, obserwacjach i wiedzy, kt\u00f3rej model nie znajdzie w internecie?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Tak. LLM pomo\u017ce ci przeanalizowa\u0107 istniej\u0105ce \u017ar\u00f3d\u0142a, ale konkurencja mo\u017ce zrobi\u0107 dok\u0142adnie to samo. R\u00f3\u017cnic\u0119 daje informacja spoza tekst\u00f3w i internetu: wiedza zdobyta w rozmowach, obserwacjach, relacjach z klientami i analizie realnych proces\u00f3w decyzyjnych.<\/p>\n\n\n\n<p>Dlatego sama deklaracja \u201eu\u017cywamy Perplexity Pro\u201d nie daje przewagi. To dobre narz\u0119dzie do researchu i cz\u0119sto znacznie ogranicza liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych, ale nadal mo\u017ce pomyli\u0107 cytowanie albo zmy\u015bli\u0107 odno\u015bnik. Przewag\u0119 daje spos\u00f3b zadawania pyta\u0144, dob\u00f3r \u017ar\u00f3de\u0142 i po\u0142\u0105czenie researchu z wiedz\u0105 terenow\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>Dotyczy to szczeg\u00f3lnie B2B. Informacje o formalnych stanowiskach mo\u017cna znale\u017a\u0107 na LinkedInie, ale nie o tym, kto naprawd\u0119 blokuje zakup, kto ma nieformalny wp\u0142yw na prezesa i czego obawia si\u0119 dzia\u0142 utrzymania ruchu. Takie dane powstaj\u0105 w relacjach, a nie w modelu.<\/p>\n\n\n\n<p>Na tej podstawie mo\u017cna dopasowa\u0107 syntetyczn\u0105 person\u0119 do rzeczywisto\u015bci. Warto ograniczy\u0107 jej j\u0119zyk: \u201em\u00f3w wy\u0142\u0105cznie j\u0119zykiem swojej grupy, unikaj s\u0142ownictwa z innych perspektyw\u201d. Mo\u017cna te\u017c pod\u0142\u0105czy\u0107 RAG z zapisami rozm\u00f3w, postami, komentarzami czy materia\u0142ami badawczymi.<\/p>\n\n\n\n<p>W jednej z person do\u0142\u0105czyli\u015bmy osobny plik ze slangiem pokolenia Z. Odpowiedzi sta\u0142y si\u0119 bardziej charakterystyczne, cho\u0107 czasem model u\u017cywa\u0142 \u017cargonu zbyt intensywnie. To dobry przyk\u0142ad: dodatkowe dane poprawiaj\u0105 symulacj\u0119, ale nie zwalniaj\u0105 z redakcji i kalibracji.<\/p>\n\n\n\n<p>Sam plik ze slangiem mo\u017ce poprawi\u0107 wiarygodno\u015b\u0107 wypowiedzi, cho\u0107 model czasem przesadzi i upchnie za du\u017co \u017cargonu. Dlatego nadal potrzebny jest ekspert, kt\u00f3ry oceni, czy persona brzmi naturalnie i czy nie zamieni\u0142a si\u0119 w karykatur\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>RAG mo\u017ce tu pom\u00f3c, bo ogranicza model do wybranych materia\u0142\u00f3w: transkrypcji rozm\u00f3w, komentarzy klient\u00f3w, raport\u00f3w, zapis\u00f3w z medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych czy bada\u0144 jako\u015bciowych. Nadal jednak to cz\u0142owiek decyduje, jakie \u017ar\u00f3d\u0142a s\u0105 reprezentatywne, aktualne i zgodne z prawem.<\/p>\n\n\n\n<p>\u0179r\u00f3d\u0142em mog\u0105 by\u0107 r\u00f3wnie\u017c zanonimizowane zapisy rozm\u00f3w z klientami, transkrypcje wywiad\u00f3w, komentarze z for\u00f3w czy materia\u0142y z medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych. Im bli\u017cej s\u0105 j\u0119zyka realnej grupy, tym mniej generyczna b\u0119dzie symulacja. Nadal trzeba jednak pilnowa\u0107 zg\u00f3d, prywatno\u015bci i jako\u015bci danych.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Gdzie generatywna AI daje firmie realn\u0105 warto\u015b\u0107?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Wiele firm nadal goni za automatyzacj\u0105 i ci\u0119ciem koszt\u00f3w. Czy widzisz te\u017c dojrzalsze podej\u015bcie \u2013 takie, w kt\u00f3rym AI ma usprawni\u0107 proces i prac\u0119 ludzi, a nie tylko podnie\u015b\u0107 liczb\u0119 wygenerowanych materia\u0142\u00f3w?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Oczywi\u015bcie. W Polsce s\u0105 tysi\u0105ce przedsi\u0119biorc\u00f3w, kt\u00f3rzy rozumiej\u0105, \u017ce AI jest inwestycj\u0105 w lepsze procesy, a nie magicznym sposobem na zwolnienie ludzi. Raporty z obszaru human capital pokazuj\u0105 ju\u017c rozczarowanie firm, kt\u00f3re wdra\u017ca\u0142y technologi\u0119 wy\u0142\u0105cznie pod presj\u0105 FOMO i szybkich oszcz\u0119dno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>Takie organizacje cz\u0119sto mierzy\u0142y liczb\u0119 licencji, przeszkolonych os\u00f3b albo wygenerowanych materia\u0142\u00f3w. Nie mierzy\u0142y jako\u015bci decyzji, czasu weryfikacji, liczby b\u0142\u0119d\u00f3w ani wp\u0142ywu na wsp\u00f3\u0142prac\u0119. Na papierze adopcja ros\u0142a, ale w rachunku ekonomicznym wynik pozostawa\u0142 s\u0142aby.<\/p>\n\n\n\n<p>To troch\u0119 jak liczenie sukcesu SharePointa liczb\u0105 za\u0142o\u017conych kont. Narz\u0119dzie mo\u017ce by\u0107 wsz\u0119dzie, a wiedza nadal kr\u0105\u017cy w mailach i prywatnych plikach. Z AI jest podobnie: aktywno\u015b\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w nie m\u00f3wi jeszcze, czy firma podejmuje lepsze decyzje.<\/p>\n\n\n\n<p>Lepsze wyniki pojawiaj\u0105 si\u0119 tam, gdzie AI wspiera pracownik\u00f3w, a ludzie zachowuj\u0105 sprawczo\u015b\u0107. Wsp\u00f3lnie z dr. Paw\u0142em Szcz\u0119snym i zespo\u0142em Politechniki Rzeszowskiej wykorzystujemy LLM-y oraz systemy agentowe w badaniach. W 3 miesi\u0105ce, przy znacz\u0105cym koszcie token\u00f3w, przeanalizowali\u015bmy materia\u0142, kt\u00f3rego r\u0119cznie nie byliby\u015bmy w stanie przerobi\u0107 w podobnym czasie.<\/p>\n\n\n\n<p>Sam koszt token\u00f3w w projekcie wyni\u00f3s\u0142 oko\u0142o dw\u00f3ch tysi\u0119cy dolar\u00f3w. To te\u017c obala mit, \u017ce generatywna AI jest z definicji tania. Mo\u017ce radykalnie skr\u00f3ci\u0107 czas pracy, ale przy wi\u0119kszej skali trzeba uwzgl\u0119dni\u0107 rachunki za modele, infrastruktur\u0119, testy i weryfikacj\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>AI niczego za nas nie \u201eodkry\u0142a\u201d. To ludzie zaprojektowali proces, kryteria, \u017ar\u00f3d\u0142a danych i podzia\u0142 na elementy deterministyczne oraz generatywne. Potem konfrontujemy wyniki z praktykami z firm Doliny Lotniczej w woj. podkarpackim, wiem, \u017ce miejsce ci znane, bo jeste\u015b z Mielca. Metodyka nadal wymaga kalibracji, ale bez AI ten projekt by\u0142by niewykonalny w takim zakresie.<\/p>\n\n\n\n<p>To wa\u017cne zastrze\u017cenie. Nie przedstawiamy pierwszego wyniku jako prawdy objawionej. Sprawdzamy go z przedsi\u0119biorcami, por\u00f3wnujemy z do\u015bwiadczeniem praktyk\u00f3w i poprawiamy kryteria. AI przyspiesza iteracj\u0119, ale nie zwalnia z metodologii.<\/p>\n\n\n\n<p>W regionie dzia\u0142a Dolina Lotnicza \u2013 dziesi\u0105tki firm i oko\u0142o 35 tys. pracownik\u00f3w zwi\u0105zanych z zaawansowan\u0105 produkcj\u0105 dla przemys\u0142u lotniczego. To \u015brodowisko, w kt\u00f3rym wiedza procesowa, standardy jako\u015bci i bezpiecze\u0144stwo danych maj\u0105 realn\u0105 wag\u0119. Nie da si\u0119 tam wdra\u017ca\u0107 modelu na zasadzie \u201ezobaczmy, co wypluje\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>W rozmowie pada szacunek, \u017ce region odpowiada za oko\u0142o 90 procent polskiej produkcji dla przemys\u0142u lotniczego. Niezale\u017cnie od dok\u0142adnej proporcji m\u00f3wimy o \u015brodowisku wysokich technologii, w kt\u00f3rym pomy\u0142ka nie jest tylko niezr\u0119cznym zdaniem w po\u015bcie.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jakie ryzyka powstaj\u0105 przy \u017ale prowadzonym wdro\u017ceniu? Co dzieje si\u0119 wtedy, gdy pracownicy s\u0142ysz\u0105 jednocze\u015bnie: \u201eAI was zast\u0105pi\u201d i \u201emacie u\u017cywa\u0107 AI\u201d?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Jednym z nich jest shadow AI. Gdy pracownicy boj\u0105 si\u0119, \u017ce narz\u0119dzie ma ich zast\u0105pi\u0107, b\u0119d\u0105 ukrywa\u0107 w\u0142asne zastosowania, korzysta\u0107 z prywatnych kont i fotografowa\u0107 poufne dokumenty telefonem, \u017ceby wklei\u0107 je do publicznego chatbota.<\/p>\n\n\n\n<p>To nie jest problem samej technologii, lecz zarz\u0105dzania zmian\u0105. Dezinformacja i narracja \u201eAI zabierze wam prac\u0119\u201d wytwarzaj\u0105 zachowania, kt\u00f3re zwi\u0119kszaj\u0105 ryzyko prawne, bezpiecze\u0144stwa i utraty danych.<\/p>\n\n\n\n<p>Najgorsza sytuacja powstaje wtedy, gdy oficjalnie firma zakazuje narz\u0119dzi, a nieoficjalnie mened\u017cerowie oczekuj\u0105 wynik\u00f3w \u201ez AI\u201d. Pracownicy obchodz\u0105 zabezpieczenia, bo chc\u0105 spe\u0142ni\u0107 oczekiwania. Dlatego potrzebne s\u0105 jasne zasady: do jakich danych mo\u017cna u\u017cy\u0107 kt\u00f3rego modelu, kto zatwierdza wynik i gdzie zg\u0142asza si\u0119 b\u0142\u0105d.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Mo\u017ce wi\u0119c szans\u0105 nie jest samo generowanie tre\u015bci, ale przekazywanie wiedzy mi\u0119dzy lud\u017ami i zespo\u0142ami? Nasz wsp\u00f3lny kolega Konrad Bujak cz\u0119sto m\u00f3wi, \u017ceby zacz\u0105\u0107 od wewn\u0119trznego chatbota, kt\u00f3ry agreguje rozproszon\u0105 wiedz\u0119. Dzi\u0119ki temu nie wytr\u0105casz kolegi z pracy pytaniem, na kt\u00f3re odpowied\u017a ju\u017c istnieje w firmie, tylko znajdujesz j\u0105 sam. <\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>To zastosowanie jest ma\u0142o efektowne w prezentacji dla zarz\u0105du, ale cz\u0119sto ma wi\u0119cej sensu ni\u017c masowa produkcja post\u00f3w. Dobrze zaprojektowany system skraca szukanie informacji, ogranicza przerywanie pracy ekspert\u00f3w i pomaga zachowa\u0107 wiedz\u0119 w organizacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Tu nie chodzi o prymitywne \u201eszybciej i taniej\u201d, lecz o popraw\u0119 procesu i wygod\u0119 pracownik\u00f3w. Najprostszy przyk\u0142ad to asystent HR pod\u0142\u0105czony przez RAG do regulamin\u00f3w, procedur i informacji kadrowych. Zesp\u00f3\u0142 kadr nie musi odpowiada\u0107 w k\u00f3\u0142ko na te same pytania, a pracownik dostaje odpowied\u017a od razu.<\/p>\n\n\n\n<p>Podobny asystent mo\u017ce agregowa\u0107 instrukcje techniczne, procedury sprzeda\u017cowe, opisy produkt\u00f3w, dokumentacj\u0119 wdro\u017ceniow\u0105 czy histori\u0119 decyzji projektowych. Warto\u015b\u0107 nie polega na tym, \u017ce firma \u201ema chatbota\u201d, lecz \u017ce pracownik szybciej dociera do w\u0142a\u015bciwej, zatwierdzonej informacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Oczywi\u015bcie model mo\u017ce si\u0119 pomyli\u0107, dlatego trzeba dobra\u0107 zastosowanie do kosztu b\u0142\u0119du. W pytaniach o podstawowe procedury b\u0142\u0105d mo\u017cna szybko wyja\u015bni\u0107. W decyzjach medycznych, prawnych czy finansowych wymagany poziom kontroli b\u0119dzie zupe\u0142nie inny.<\/p>\n\n\n\n<p>Dobr\u0105 zasad\u0105 jest dobieranie autonomii modelu do konsekwencji pomy\u0142ki. Im dro\u017cszy b\u0142\u0105d, tym wi\u0119cej walidacji, log\u00f3w, \u017ar\u00f3de\u0142 i ludzkiej akceptacji. Nie ma jednego poziomu zabezpiecze\u0144 dla wszystkich zastosowa\u0144.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jest te\u017c przyk\u0142ad Rolls-Royce\u2019a, gdzie AI wykorzystano do ochrony wiedzy organizacyjnej, kt\u00f3rej pojedynczy cz\u0142owiek nie jest w stanie przyswoi\u0107. Jak takie rozwi\u0105zanie dzia\u0142a i dlaczego wymaga zamkni\u0119tej infrastruktury?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Josh Bersin opisywa\u0142 przypadek Rolls-Royce\u2019a. Firma gromadzi ogromn\u0105 ilo\u015b\u0107 specjalistycznej wiedzy z obszaru zaawansowanej in\u017cynierii. Jeden cz\u0142owiek potrzebowa\u0142by setek lat, \u017ceby przyswoi\u0107 ca\u0142y zas\u00f3b.<\/p>\n\n\n\n<p>Tego problemu nie rozwi\u0105\u017ce nawet najlepszy program mentoringowy, bo ilo\u015b\u0107 wiedzy przekracza mo\u017cliwo\u015bci pojedynczych os\u00f3b. Do\u015bwiadczeni in\u017cynierowie wiedz\u0105, dlaczego pewne procedury wygl\u0105daj\u0105 w\u0142a\u015bnie tak, jakie wyj\u0105tki pojawia\u0142y si\u0119 w przesz\u0142o\u015bci i gdzie dokumentacja nie opisuje ca\u0142ego kontekstu.<\/p>\n\n\n\n<p>Problem polega na tym, \u017ce in\u017cynierowie zdobywaj\u0105 know-how przez wiele lat, a potem odchodz\u0105 na emerytur\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>Cz\u0119\u015b\u0107 tej ich wiedzy jest zapisana w procedurach, a cz\u0119\u015b\u0107 pozostaje w do\u015bwiadczeniu ludzi: w wyj\u0105tkach, skr\u00f3tach diagnostycznych i pami\u0119ci o dawnych awariach. Dobre rozwi\u0105zanie powinno wi\u0119c nie tylko przeszukiwa\u0107 dokumenty, ale pomaga\u0107 w przechwytywaniu wiedzy od ekspert\u00f3w, zanim odejd\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>AI mo\u017ce dzia\u0142a\u0107 tu jako agregator i interfejs do firmowej wiedzy. Nie robi si\u0119 tego jednak przez publiczn\u0105 us\u0142ug\u0119, do kt\u00f3rej wysy\u0142a si\u0119 wra\u017cliwe dane. Potrzebne s\u0105 w\u0142asne serwery, zamkni\u0119ty obieg i inwestycja infrastrukturalna dopasowana do warto\u015bci informacji.<\/p>\n\n\n\n<p>W tak zaawansowanej firmie wys\u0142anie dokumentacji do publicznego modelu by\u0142oby nieodpowiedzialne. Rozwi\u0105zanie musi dzia\u0142a\u0107 w kontrolowanym \u015brodowisku, z uprawnieniami, audytem i jasn\u0105 polityk\u0105 dost\u0119pu. To ju\u017c nie jest \u201esubskrypcja chatbota\u201d, tylko projekt infrastrukturalny.<\/p>\n\n\n\n<p>W takiej sytuacji koszty w\u0142asnej infrastruktury mog\u0105 by\u0107 uzasadnione, bo chroni\u0105 wiedz\u0119 budowan\u0105 przez dekady. W ma\u0142ej firmie ten sam model by\u0142by przesad\u0105. Dlatego wdro\u017cenie trzeba zacz\u0105\u0107 od warto\u015bci danych, kosztu b\u0142\u0119du i skali u\u017cycia, a nie od mody na konkretn\u0105 platform\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>To nie oznacza, \u017ce model \u201estaje si\u0119 ekspertem Rolls-Royce\u2019a\u201d. Pozwala raczej szybciej odnale\u017a\u0107 fragmenty wiedzy, po\u0142\u0105czy\u0107 dokumenty i wskaza\u0107 osobie ucz\u0105cej si\u0119 w\u0142a\u015bciwy trop. Nadal potrzebne s\u0105 \u017ar\u00f3d\u0142a, uprawnienia i mo\u017cliwo\u015b\u0107 dotarcia do cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n<p>Wracamy wi\u0119c do punktu wyj\u015bcia: najpierw trzeba zna\u0107 ograniczenia. Bez tego firma \u0142atwo zmarnuje czas i pieni\u0105dze, a na ko\u0144cu b\u0119dzie sfrustrowana, bo oczekiwa\u0142a od narz\u0119dzia czego\u015b, czego ono nie potrafi zrobi\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":35111,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1102],"tags":[],"class_list":["post-35131","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-podcast"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.9 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Damian Jemiolo\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 4.9.9\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"Akademia Brand24\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1300\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"730\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-07-23T09:17:48+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-07-29T09:49:03+00:00\" \/>\n\t\t<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n\t\t<meta name=\"twitter:title\" content=\"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24\" \/>\n\t\t<meta name=\"twitter:description\" content=\"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.\" \/>\n\t\t<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp\" \/>\n\t\t<script type=\"application\/ld+json\" class=\"aioseo-schema\">\n\t\t\t{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#article\",\"name\":\"Generatywna AI w firmie, jak wdro\\u017cy\\u0107? | Brand24\",\"headline\":\"Ile b\\u0142\\u0119d\\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\\u0119 brak strategii wdro\\u017cenia? #OcotenSzum\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/author\\\/damian-jemiolo\\\/#author\"},\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/#organization\"},\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"url\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/app\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp\",\"width\":1300,\"height\":730,\"caption\":\"Wdro\\u017cenie generatywnej AI w firmie\"},\"datePublished\":\"2026-07-23T11:17:48+02:00\",\"dateModified\":\"2026-07-29T11:49:03+02:00\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#webpage\"},\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#webpage\"},\"articleSection\":\"Podcast\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#breadcrumblist\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog#listItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\",\"nextItem\":{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/category\\\/podcast\\\/#listItem\",\"name\":\"Podcast\"}},{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/category\\\/podcast\\\/#listItem\",\"position\":2,\"name\":\"Podcast\",\"item\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/category\\\/podcast\\\/\",\"nextItem\":{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#listItem\",\"name\":\"Ile b\\u0142\\u0119d\\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\\u0119 brak strategii wdro\\u017cenia? #OcotenSzum\"},\"previousItem\":{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog#listItem\",\"name\":\"Home\"}},{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#listItem\",\"position\":3,\"name\":\"Ile b\\u0142\\u0119d\\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\\u0119 brak strategii wdro\\u017cenia? #OcotenSzum\",\"previousItem\":{\"@type\":\"ListItem\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/category\\\/podcast\\\/#listItem\",\"name\":\"Podcast\"}}]},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/#organization\",\"name\":\"Brand24\",\"description\":\"Porady, Analizy, Case study\",\"url\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/author\\\/damian-jemiolo\\\/#author\",\"url\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/author\\\/damian-jemiolo\\\/\",\"name\":\"Damian Jemiolo\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#webpage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/\",\"name\":\"Generatywna AI w firmie, jak wdro\\u017cy\\u0107? | Brand24\",\"description\":\"Czym naprawd\\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\\u017cenia cz\\u0119sto zawodz\\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\\u015bcie \\u201eO co ten Szum?\\u201d.\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/#website\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#breadcrumblist\"},\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/author\\\/damian-jemiolo\\\/#author\"},\"creator\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/author\\\/damian-jemiolo\\\/#author\"},\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"url\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/app\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#mainImage\",\"width\":1300,\"height\":730,\"caption\":\"Wdro\\u017cenie generatywnej AI w firmie\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/generatywna-ai-w-firmie\\\/#mainImage\"},\"datePublished\":\"2026-07-23T11:17:48+02:00\",\"dateModified\":\"2026-07-29T11:49:03+02:00\"},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/\",\"name\":\"Brand24\",\"description\":\"Porady, Analizy, Case study\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/brand24.pl\\\/blog\\\/#organization\"}}]}\n\t\t<\/script>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24","description":"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.","canonical_url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/","robots":"max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#article","name":"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24","headline":"Ile b\u0142\u0119d\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\u0119 brak strategii wdro\u017cenia? #OcotenSzum","author":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/author\/damian-jemiolo\/#author"},"publisher":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/#organization"},"image":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp","width":1300,"height":730,"caption":"Wdro\u017cenie generatywnej AI w firmie"},"datePublished":"2026-07-23T11:17:48+02:00","dateModified":"2026-07-29T11:49:03+02:00","inLanguage":"en-US","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#webpage"},"isPartOf":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#webpage"},"articleSection":"Podcast"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#breadcrumblist","itemListElement":[{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog#listItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/brand24.pl\/blog","nextItem":{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/category\/podcast\/#listItem","name":"Podcast"}},{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/category\/podcast\/#listItem","position":2,"name":"Podcast","item":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/category\/podcast\/","nextItem":{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#listItem","name":"Ile b\u0142\u0119d\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\u0119 brak strategii wdro\u017cenia? #OcotenSzum"},"previousItem":{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog#listItem","name":"Home"}},{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#listItem","position":3,"name":"Ile b\u0142\u0119d\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\u0119 brak strategii wdro\u017cenia? #OcotenSzum","previousItem":{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/category\/podcast\/#listItem","name":"Podcast"}}]},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/#organization","name":"Brand24","description":"Porady, Analizy, Case study","url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/author\/damian-jemiolo\/#author","url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/author\/damian-jemiolo\/","name":"Damian Jemiolo"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#webpage","url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/","name":"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24","description":"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.","inLanguage":"en-US","isPartOf":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/#website"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#breadcrumblist"},"author":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/author\/damian-jemiolo\/#author"},"creator":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/author\/damian-jemiolo\/#author"},"image":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#mainImage","width":1300,"height":730,"caption":"Wdro\u017cenie generatywnej AI w firmie"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/#mainImage"},"datePublished":"2026-07-23T11:17:48+02:00","dateModified":"2026-07-29T11:49:03+02:00"},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/#website","url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/","name":"Brand24","description":"Porady, Analizy, Case study","inLanguage":"en-US","publisher":{"@id":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/#organization"}}]},"og:locale":"en_US","og:site_name":"Akademia Brand24","og:type":"article","og:title":"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24","og:description":"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.","og:url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/","og:image":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp","og:image:secure_url":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp","og:image:width":1300,"og:image:height":730,"article:published_time":"2026-07-23T09:17:48+00:00","article:modified_time":"2026-07-29T09:49:03+00:00","twitter:card":"summary_large_image","twitter:title":"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | Brand24","twitter:description":"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.","twitter:image":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/app\/uploads\/2026\/07\/generatywna-ai-wdrozenie-w-firmie.webp"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"35131","title":"Generatywna AI w firmie, jak wdro\u017cy\u0107? | #site_title","description":"Czym naprawd\u0119 jest generatywna AI i dlaczego wdro\u017cenia cz\u0119sto zawodz\u0105? Rozmawiamy o LLM-ach, halucynacjach i kosztach w videoca\u015bcie \u201eO co ten Szum?\u201d.","keywords":null,"keyphrases":{"focus":{"keyphrase":"","score":0,"analysis":{"keyphraseInTitle":{"score":0,"maxScore":9,"error":1}}},"additional":[]},"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":"","og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"Article","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":"default","schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":"-1","robots_max_videopreview":"-1","robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":"default","location":null,"local_seo":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"ai":{"faqs":[],"keyPoints":[],"schemas":[],"titles":[],"descriptions":[],"socialPosts":{"email":{"subject":"","preview":"","content":""},"linkedin":[],"twitter":[],"facebook":[],"instagram":[]}},"created":"2026-07-29 09:17:48","updated":"2026-07-29 10:22:47","seo_analyzer_scan_date":null},"aioseo_breadcrumb":"<div class=\"aioseo-breadcrumbs\"><span class=\"aioseo-breadcrumb\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\" title=\"Home\">Home<\/a>\n\t\t<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb-separator\">&raquo;<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/brand24.pl\/blog\/category\/podcast\/\" title=\"Podcast\">Podcast<\/a>\n\t\t<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb-separator\">&raquo;<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb\">\n\t\t\tIle b\u0142\u0119d\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\u0119 brak strategii wdro\u017cenia? #OcotenSzum\n\t\t<\/span><\/div>","aioseo_breadcrumb_json":[{"label":"Home","link":"https:\/\/brand24.pl\/blog"},{"label":"Podcast","link":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/category\/podcast\/"},{"label":"Ile b\u0142\u0119d\u00f3w generatywnej AI kosztuje ci\u0119 brak strategii wdro\u017cenia? #OcotenSzum","link":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/generatywna-ai-w-firmie\/"}],"cf_author_first_name":"Damian","cf_author_last_name":"Jemiolo","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35131","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35131"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35131\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35135,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35131\/revisions\/35135"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35111"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35131"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35131"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/brand24.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35131"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}