TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
AML w sektorze finansowym – automatyzacja minimalizująca ryzyko regulacyjne
In recent years, anti-money laundering (AML) and counter-terrorism financing (CTF) have become top priorities across the financial services industry. Banks, payment institutions, brokerage houses, and investment firms operate under some of the strictest regulatory requirements when it comes to compliance. As AML regulations become more complex and regulators increase their expectations, financial institutions are under growing pressure to invest in effective compliance systems. Traditional, manual approaches to AML are no longer sufficient—both from an efficiency standpoint and in terms of risk management. That’s why many companies are now embracing AML process automation to streamline compliance and, crucially, minimize regulatory and reputational risk. What Does AML Compliance Really Mean for Financial Institutions? Under current Polish and EU law, financial institutions are required to implement a comprehensive AML compliance framework. This includes: Customer identification and verification (KYC), Assigning risk levels to each client, Ongoing transaction monitoring, Suspicious activity detection and reporting (SAR), Reporting threshold-based transactions, Maintaining proper documentation and audit trails. In practice, this means handling large volumes of data, analyzing behavior patterns, and documenting every step in a way that satisfies legal requirements. Even unintentional non-compliance can result in severe financial penalties and damage to the company’s credibility with both regulators and clients. Manual AML Procedures: Risky and Inefficient Despite the stakes, many organizations in the financial sector still rely on manual processes or fragmented systems to manage AML obligations. This introduces several operational challenges: Inconsistent client risk assessments, often based on subjective judgment, Limited ability to analyze large transaction volumes in a timely manner, No real-time alerts or automated transaction monitoring, Time-consuming report preparation for regulators, Risk of human error and delays in suspicious activity reporting. All of this puts institutions at significant legal and financial risk, including the possibility of license revocation, public investigations, or regulatory action. Moreover, operational costs associated with manual AML handling rise in proportion to customer base and transaction volume. AML Automation: A Strategic Move for Risk Mitigation and Efficiency Financial institutions that implement AML automation systems benefit from more reliable, scalable, and cost-effective compliance operations. Key advantages include: 1. Faster Execution Automated systems perform real-time analysis of client data and transactions, dramatically reducing the time needed for due diligence, transaction monitoring, and reporting. 2. Higher Accuracy and Consistency Automation eliminates human variability, ensuring that risk assessments and alerts follow uniform rules and thresholds. This improves the detection of suspicious activity and reduces false positives. 3. Full Audit Readiness With built-in audit trails and report templates, automated AML tools simplify inspections by internal audit teams or external regulators. 4. Scalability for Growth As your customer base grows, so do your compliance needs. Automated systems can scale with your organization, supporting thousands of clients and transactions with consistent oversight. 5. Improved Regulator Confidence Institutions that demonstrate proactive and well-documented AML programs are perceived as lower risk by supervisory authorities—leading to smoother audits and fewer interruptions. Automated solutions can typically perform tasks such as: Risk-based customer profiling, Ongoing transaction monitoring with real-time alerts, Report generation in line with legal requirements, Integration with PEP lists, sanctions databases, and company registries, Centralized data storage for documentation and internal reviews. What Do Regulators Expect? Regulatory bodies increasingly demand that financial institutions go beyond basic compliance checklists. They expect companies to use advanced tools to actively monitor, assess, and mitigate risk. This includes: Documented, repeatable, and measurable procedures, Timely and accurate reporting of suspicious activities, Evidence that the institution’s compliance tools are adequate for the scale and complexity of its operations. Automation supports these expectations and enables businesses to adapt quickly to legislative updates—such as the EU’s 6th AML Directive or changes introduced by national law. Our AML Solution – Intelligent Compliance Without the Complexity TTMS AML System is an advanced software platform that automates the full anti-money laundering (AML) and counter-terrorism financing (CTF) compliance cycle for financial institutions. Designed in partnership with leading legal experts, it combines AI-driven analytics, machine learning, and secure API integrations to deliver rapid client verification, real-time transaction monitoring, and continuous screening against up-to-date sanctions and PEP lists. The system centralizes all compliance data—risk scores, transaction histories, and verification records—into a single, audit-ready environment, enabling fast and reliable regulator reporting. Fully scalable for banks, payment providers, brokerage houses, insurers, and other obliged entities, TTMS AML System is tailored to industry-specific risk profiles and can be deployed on-premises or in the cloud. Its flexible configuration allows organizations to fine-tune risk models and monitoring rules, eliminating compliance gaps while minimizing false positives—something generic solutions often fail to achieve. With TTMS AML System, financial institutions can meet stringent legal requirements efficiently, cut operational costs, and strengthen their defense against financial crime. Conclusion: Automation as a Foundation for Secure and Scalable Compliance In the financial sector, where compliance is mission-critical, AML automation is no longer a luxury—it’s a necessity. The risks of manual operations—fines, reputational damage, and missed threats—are simply too high in today’s regulatory landscape. By investing in a smart, automated AML system, financial institutions gain not only operational efficiency but also a strategic edge in compliance, improved trust with regulators, and the capacity to grow securely. Organizations that act now will not only safeguard themselves but also build resilience into their compliance framework, making it future-proof against both regulatory changes and evolving financial crime threats. What is the difference between AML automation and traditional compliance methods? Traditional AML compliance typically involves manual checks, spreadsheets, and case-by-case assessments by compliance staff. AML automation replaces these with software that can perform identity verification, transaction monitoring, and risk scoring instantly, using predefined rules and algorithms. This reduces human error, speeds up workflows, and increases consistency across the organization. Is AML automation only for large banks and financial institutions? No, AML automation is increasingly accessible to small and mid-sized businesses as well. Many SaaS providers now offer scalable solutions that can be tailored to the size and complexity of your operation. Whether you’re a fintech startup, a payment processor, or an investment advisory firm, automated tools can help you meet regulatory requirements without hiring a large compliance team. How long does it take to implement an automated AML system? Implementation time depends on the system’s complexity, the size of your organization, and whether you need integration with existing tools (e.g., CRM or core banking). On average, implementation can take from a few days to several weeks. Many modern AML solutions offer cloud-based deployments that significantly reduce setup time and do not require heavy IT involvement. Can AML automation help detect fraud as well? While AML and fraud detection serve different purposes, they often overlap. Automated AML tools can flag suspicious behavior that may also indicate fraud—such as unusual transaction patterns or identity mismatches. Some platforms combine AML with fraud analytics, giving you a more comprehensive view of customer risk. Is automated AML compliance accepted by regulators? Yes, regulatory bodies not only accept AML automation but increasingly expect institutions to use technology to improve efficiency and accuracy. However, the software must be properly configured, documented, and auditable. Regulators want assurance that the system supports risk-based approaches and allows for transparent decision-making during audits or investigations.
Czytaj
AML w kancelariach prawnych – jak automatyzacja wspiera odpowiedzialność zawodową i ogranicza ryzyko
AML w kancelariach prawnych – jak automatyzacja wspiera odpowiedzialność zawodową i ogranicza ryzyko Przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML) stało się jednym z kluczowych wyzwań dla kancelarii prawnych w obliczu coraz bardziej rygorystycznych wymogów regulacyjnych. Prawnicy obsługują transakcje – od obrotu nieruchomościami po zarządzanie środkami klientów – które mogą być atrakcyjnym celem dla przestępców próbujących zalegalizować nielegalne środki. Jeśli zabezpieczenia AML są niewystarczające, konsekwencje mogą być poważne. Kancelariom grożą nie tylko wysokie kary finansowe, ale także utrata reputacji, a w niektórych przypadkach osobista odpowiedzialność wspólników. Dobrą wiadomością jest to, że wzmacniając procesy AML i korzystając z automatyzacji, można znacząco zminimalizować te zagrożenia. Ryzyka AML w sektorze usług prawnych Kancelarie świadczą usługi, które – bez odpowiednich zabezpieczeń – mogą zostać wykorzystane do prania pieniędzy. Do najważniejszych obszarów ryzyka należą: Transakcje nieruchomościowe: Prawnicy często pośredniczą w zakupach nieruchomości i finalizacji transakcji. Takie transakcje o dużej wartości są znanym kanałem prania pieniędzy – przestępcy mogą próbować lokować nielegalne środki w nieruchomościach, udając legalne inwestycje. Bez wnikliwej kontroli kancelaria może nieświadomie pomóc w „oczyszczeniu” znacznych sum. Onboarding klienta: Przyjmowanie nowych klientów bez rzetelnej weryfikacji to poważna luka w bezpieczeństwie. Jeśli kancelaria nie sprawdzi tożsamości klienta, źródła środków i jego historii, może nawiązać współpracę z osobą publicznie eksponowaną (PEP), objętą sankcjami lub przestępcą. Taki klient może następnie wykorzystać usługi kancelarii do transferu nielegalnych środków. Rachunki powiernicze i depozytowe: Kancelarie często przechowują środki klientów na rachunkach powierniczych przy transakcjach takich jak ugody czy sprzedaż nieruchomości. Mogą one zostać użyte do prania pieniędzy, np. poprzez wpłatę nielegalnych środków i późniejsze wypłacenie ich jako „legalnego” dochodu. Brak nadzoru sprawia, że nietypowe operacje, takie jak duże, niewyjaśnione przelewy czy powtarzalne wpłaty i wypłaty, mogą pozostać niezauważone. Obsługa płatności wysokiej wartości: Niestandardowo duże wpłaty – zwłaszcza gotówkowe lub z nieprzejrzystych źródeł – to sygnały ostrzegawcze. Zdarza się, że przestępcy opłacają wysokie honoraria czy zaliczki z nielegalnych źródeł lub przepuszczają środki przez kancelarię pod pozorem obsługi prawnej. Bez jasnych procedur takie płatności mogą wyglądać na rutynowe, a w rzeczywistości służyć ukryciu pochodzenia pieniędzy. Najczęstsze wyzwania w obszarze AML dla kancelarii prawnych Mimo świadomości ryzyk wiele kancelarii boryka się z problemami proceduralnymi, które osłabiają skuteczność działań AML. Do najczęstszych należą: Niespójna weryfikacja klientów Brak jednolitego procesu due diligence w całej kancelarii powoduje, że poszczególni partnerzy czy działy stosują różne standardy. W efekcie jedni klienci są weryfikowani bardzo dokładnie, a inni przechodzą proces pobieżnie. Takie luki mogą doprowadzić do przyjęcia klientów wysokiego ryzyka bez właściwej analizy. Brak automatycznych alertów i monitoringu w trakcie współpracy Częstym problemem jest ograniczenie weryfikacji klienta wyłącznie do momentu rozpoczęcia współpracy. Tymczasem profil ryzyka może się zmienić – klient może zostać powiązany z aferą finansową, trafić na listę sankcyjną czy rozpocząć nietypowe transakcje. Bez automatycznego monitoringu i powiadomień takie zmiany mogą pozostać niezauważone. Rozproszone przechowywanie dokumentacji Dane dotyczące weryfikacji klientów często są porozrzucane między e-maile, kopie papierowe, arkusze i różne systemy. Taki chaos utrudnia uzyskanie pełnego obrazu sytuacji, a także przygotowanie się do kontroli czy audytu. Braki w dokumentacji zwiększają ryzyko uchybień i utrudniają obronę kancelarii w przypadku sporu. Koszty nieprzestrzegania przepisów: kary, utrata reputacji i odpowiedzialność osobista Zaniedbania w obszarze AML mogą skutkować poważnymi konsekwencjami. Organy nadzoru coraz częściej nakładają wysokie kary za brak właściwych procedur lub niewystarczającą weryfikację klientów. W Wielkiej Brytanii, np. Solicitors Regulation Authority (SRA) w samym 2025 roku w ciągu kilku tygodni nałożył ponad 60 000 funtów kar na kancelarie za braki w ocenie ryzyka i due diligence. Utrata reputacji może być jednak jeszcze dotkliwsza niż kara finansowa. Prawo opiera się na zaufaniu, a jego utrata prowadzi do odpływu klientów i ograniczenia poleceń. Kancelaria, która trafi na nagłówki gazet z powodu uchybień AML, może potrzebować lat, aby odbudować wiarygodność. Być może najbardziej niepokojącym sygnałem dla kadry zarządzającej kancelarii jest rosnący trend osobistej odpowiedzialności. Organy nadzoru coraz częściej pociągają do odpowiedzialności poszczególnych prawników i partnerów za zgodność z AML w obszarach, za które odpowiadają. Oznacza to, że kary czy sankcje mogą dotyczyć nie tylko samej kancelarii – partnerzy mogą stanąć przed postępowaniem dyscyplinarnym, zapłacić grzywnę, a w skrajnych przypadkach umyślnego zaniedbania lub współudziału – nawet usłyszeć zarzuty karne. Zdarzały się sytuacje, w których inspektorzy ds. zgodności i partnerzy zostali osobiście ukarani wysokimi grzywnami za brak wdrożenia lub przestrzegania procedur AML. W niektórych jurysdykcjach prawnik rażąco ignorujący przepisy AML może ryzykować zawieszenie w czynnościach zawodowych lub skreślenie z listy adwokatów, a świadome ułatwianie prania pieniędzy może skończyć się procesem karnym. Innymi słowy – luki w kontroli AML mogą zagrozić bezpośrednio karierze zawodowej. To podnosi AML z poziomu formalnego „punktu na liście” do kwestii o realnym, osobistym znaczeniu dla każdego partnera. Jak automatyzacja AML ogranicza ryzyko odpowiedzialności zawodowej Biorąc pod uwagę wysoką stawkę, kancelarie coraz częściej sięgają po technologie, aby wzmocnić swoje zabezpieczenia przed praniem pieniędzy. Wdrożenie automatyzacji AML pozwala skutecznie minimalizować ryzyka w kilku kluczowych obszarach: Ustandaryzowane due diligence klienta: Zautomatyzowany system AML wymusza spójny, ogólnokancelaryjny proces weryfikacji nowych klientów. Każdy klient przechodzi te same etapy – weryfikację tożsamości, sprawdzenie pod kątem sankcji i statusu PEP oraz ocenę ryzyka – zgodnie z zasadami compliance kancelarii. Dzięki temu żaden klient nie jest przyjmowany bez odpowiedniej kontroli. Centralny system nie „zapomina” o krokach tak, jak może to zrobić człowiek, więc nie ma wyjątków ani przeoczeń. Efekt to jednolicie wysoki poziom due diligence, który uniemożliwia prześlizgnięcie się klienta wysokiego ryzyka. Monitoring i alerty w czasie rzeczywistym: Oprogramowanie AML działa nie tylko na etapie onboardingu – monitoruje aktywność klienta i jego status przez cały czas trwania relacji z kancelarią. System może wykrywać zmiany, takie jak wpisanie klienta na nową listę sankcyjną, negatywne publikacje prasowe czy nietypowe schematy transakcji. W momencie wykrycia zagrożenia generowany jest alert dla zespołu ds. zgodności lub odpowiednich partnerów. Na przykład próba przelania wyjątkowo dużej kwoty przez rachunek powierniczy kancelarii może być natychmiast oznaczona do weryfikacji. Taki monitoring w czasie rzeczywistym wychwytuje ryzyka na wczesnym etapie – zanim przerodzą się w poważne problemy. Centralizacja dokumentacji i ścieżka audytu: Automatyzacja rozwiązuje problem rozproszonej dokumentacji, gromadząc wszystkie dane AML w jednym bezpiecznym miejscu. Dokumenty tożsamości, raporty weryfikacyjne, oceny ryzyka, rejestry transakcji – wszystko jest powiązane z profilem klienta. Tworzy to kompletną, audytowalną ścieżkę dowodową, którą można udostępnić organom nadzoru w kilka chwil. System minimalizuje ryzyko braków w dokumentacji, wymagając uzupełnienia wszystkich pól i plików przed dopuszczeniem sprawy do dalszego etapu. Większa efektywność i kultura zgodności: Automatyzacja przyspiesza i upraszcza żmudne kroki proceduralne. Weryfikacja, która manualnie zajęłaby dni, dzięki technologii trwa minuty. Szybkość procesu zmniejsza pokusę omijania procedur i eliminuje ryzyko „skrócenia drogi”. Z czasem automatyzacja buduje wśród prawników pozytywne podejście do compliance – widzą oni, że przestrzeganie procedur nie spowalnia pracy, a wręcz ją ułatwia i chroni przed ryzykiem. Łącznie te funkcje automatyzacji znacząco ograniczają ryzyko uchybień AML. Kancelaria działająca według ustandaryzowanych i stale monitorowanych procesów jest mniej narażona na kary, skandale czy osobistą odpowiedzialność partnerów. Automatyzacja działa jak siatka bezpieczeństwa – wyłapuje to, czego ludzkie oko może nie zauważyć, i gwarantuje, że żaden krok nie zostanie pominięty. System TTMS AML – tarcza Twojej kancelarii przed ryzykiem compliance TTMS AML System to kompleksowa platforma dla instytucji zobowiązanych – w tym kancelarii prawnych, banków, biur rachunkowych, notariuszy i ubezpieczycieli – spełniająca wymogi w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu. Automatyzuje kluczowe procesy compliance, takie jak weryfikacja tożsamości klienta, ocena ryzyka i bieżące sprawdzanie w rejestrach oficjalnych oraz na globalnych listach sankcyjnych. Centralizacja danych, jednolita procedura i gotowe rejestry minimalizują błędy ludzkie, obniżają koszty operacyjne i zwiększają skuteczność wykrywania podejrzanych aktywności. Podsumowanie: automatyzacja i AI w praktyce prawniczej W realiach zaostrzonych wymogów regulatorów i coraz bardziej wyrafinowanej przestępczości finansowej, kancelarie muszą działać proaktywnie. Automatyzacja AML to klucz do minimalizowania ryzyk i budowania solidnych fundamentów zgodności. Standaryzacja due diligence, monitoring w czasie rzeczywistym oraz nienaganna dokumentacja pozwalają znacząco zmniejszyć ryzyko kar, utraty reputacji i odpowiedzialności osobistej. Połączenie silnych narzędzi AML z innowacyjnymi rozwiązaniami AI – takimi jak platforma AI4Legal – pozwala kancelarii działać szybciej, bezpieczniej i bardziej konkurencyjnie, jednocześnie chroniąc jej dobre imię. Czy kancelarie prawne rzeczywiście podlegają przepisom AML? Tak. W wielu jurysdykcjach – w tym w całej UE i w Wielkiej Brytanii – kancelarie prawne są klasyfikowane jako tzw. „instytucje obowiązane” (ang. obliged entities), jeśli wykonują określone rodzaje usług, takie jak transakcje na rynku nieruchomości, zarządzanie środkami klientów czy zakładanie spółek. Działania te wiążą się z podwyższonym ryzykiem prania pieniędzy, dlatego organy nadzoru wymagają od kancelarii stosowania środków należytej staranności, monitorowania transakcji oraz zgłaszania podejrzanych działań. Obowiązki te dotyczą również małych czy butikowych kancelarii, jeśli świadczą one tego typu usługi. Jakie są najczęstsze błędy kancelarii prawnych w zakresie AML? Jednym z najczęstszych błędów jest niespójne lub niewystarczające stosowanie procedur należytej staranności wobec klienta – szczególnie w relacjach opartych na wysokim zaufaniu. Niektóre kancelarie zbyt mocno polegają na intuicji lub rekomendacjach i nie weryfikują klientów w odpowiedni sposób. Do innych częstych problemów należy brak ponownej oceny ryzyka klienta w czasie, niedokładne dokumentowanie przeprowadzonych kontroli AML czy przeoczenie sygnałów ostrzegawczych w transakcjach klientów. Takie zaniedbania często wynikają z nadmiernego polegania na procesach manualnych lub braku świadomości dotyczącej zmieniających się obowiązków w zakresie AML. W jaki sposób automatyzacja AML może pomóc zapobiec postępowaniom dyscyplinarnym wobec partnerów? Automatyzacja AML pomaga partnerom wykazać, że podjęli rozsądne kroki w celu zapobiegania praniu pieniędzy, zapewniając konsekwentne przestrzeganie procedur w całej kancelarii. Eliminuje luki wynikające z błędów ludzkich i tworzy cyfrowy ślad audytowy każdego kroku podjętego w ramach działań zgodnych z przepisami. W przypadku kontroli ze strony regulatora kancelaria może udowodnić, że posiada solidne mechanizmy nadzoru, co zmniejsza ryzyko nałożenia kar – lub osobistej odpowiedzialności partnerów – wynikających z zaniedbań czy przeoczeń. Czy kancelarie prawne potrzebują pełnoetatowego pracownika ds. compliance do wdrożenia automatyzacji AML? Niekoniecznie. Choć większe kancelarie mogą wyznaczyć dedykowanego MLRO (ang. Money Laundering Reporting Officer – Osobę Odpowiedzialną za Zgłaszanie Przypadków Prania Pieniędzy), wiele platform do automatyzacji AML jest zaprojektowanych tak, aby były intuicyjne i możliwe do obsługi nawet przez mniejsze kancelarie bez wewnętrznego zespołu ds. compliance. Oprogramowanie często prowadzi użytkowników krok po kroku przez cały proces zgodności, a także automatycznie generuje alerty lub raporty, zmniejszając obciążenie zespołów prawniczych przy jednoczesnym utrzymaniu wysokich standardów. Czy narzędzia AML mogą integrować się z innymi platformami legal tech używanymi przez kancelarie? Tak. Wiele rozwiązań do automatyzacji AML jest projektowanych z myślą o integracji. Mogą łączyć się z systemami zarządzania dokumentami, narzędziami CRM, platformami rozliczeniowymi, a nawet z systemami prawnymi opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak AI4Legal. Dzięki temu możliwe jest włączenie działań związanych z compliance bezpośrednio w istniejące procesy, co sprawia, że AML nie staje się dodatkowym obowiązkiem, lecz integralną częścią codziennego funkcjonowania kancelarii.
Czytaj
OpenAI wprowadza ChatGPT-5: Duży krok naprzód w technologii chatbotów AI
OpenAI wprowadza ChatGPT-5: Duży krok naprzód w technologii chatbotów AI OpenAI oficjalnie zaprezentowało ChatGPT-5 – najnowszą wersję swojego chatbota opartego na sztucznej inteligencji. Opisywany jako „najmądrzejszy, najszybszy i najbardziej użyteczny model” w historii firmy, ChatGPT-5 (napędzany nowym modelem językowym GPT-5) obiecuje istotne usprawnienia w zakresie rozumowania, szybkości działania i trafności odpowiedzi. Aktualizacja jest wdrażana globalnie dla wszystkich użytkowników ChatGPT – w tym korzystających z wersji bezpłatnej – co po raz pierwszy oznacza natychmiastowy dostęp do nowego modelu GPT dla każdego. Poniżej znajdziesz przegląd nowości w ChatGPT-5, różnic w porównaniu z wcześniejszymi wersjami, informacji o dostępności (w tym w ramach poszczególnych planów), wyjaśnienie trybów „Thinking” i „Pro” oraz tego, co ta premiera oznacza dla deweloperów, biznesu i przyszłych modeli AI. Czym jest ChatGPT-5? ChatGPT-5 to duży krok naprzód w rozwoju konwersacyjnej AI od OpenAI, wprowadzony ponad dwa lata po premierze GPT-4. Prezes OpenAI, Sam Altman, przeskok z GPT-4 do GPT-5 porównał do zmiany z ekranu standardowego na ekran Retina w iPhonie – różnicy tak dużej, że „nie chcesz wracać do starego rozwiązania”. W jego ocenie GPT-3 przypominało rozmowę z uczniem szkoły średniej, GPT-4 – z studentem, natomiast GPT-5 po raz pierwszy „naprawdę sprawia wrażenie rozmowy z ekspertem na poziomie doktoratu”. Według OpenAI, GPT-5 jest inteligentniejszy, szybszy i dokładniejszy niż wszystkie wcześniejsze wersje. Znacząco ograniczono skłonność do tzw. halucynacji (czyli podawania nieprawdziwych lub zmyślonych informacji), a model potrafi udzielać bardziej precyzyjnych i wnikliwych odpowiedzi, zarówno w zakresie ogólnej wiedzy i pisania, jak i programowania czy tematów medycznych. Firma podaje, że odpowiedzi ChatGPT-5 są o około 45% mniej podatne na błędy merytoryczne niż GPT-4 i aż o 80% mniej niż w przypadku starszego GPT-3.5. W praktyce oznacza to bardziej wiarygodne informacje i mniej pomyłek. Model działa też odczuwalnie szybciej, często odpowiadając niemal natychmiast na proste pytania. Jeden model – koniec ręcznego przełączania Najbardziej widoczną zmianą jest to, że ChatGPT-5 został udostępniony jako jeden, spójny model w interfejsie ChatGPT, likwidując konieczność ręcznego przełączania między trybem „standardowym” a „zaawansowanym”. W poprzednich wersjach użytkownicy musieli sami wybierać pomiędzy GPT-3.5 a GPT-4 (lub korzystać z eksperymentalnych funkcji do dłuższego rozumowania). Teraz ten przełącznik zniknął. Zamiast tego GPT-5 korzysta z ukrytego mechanizmu routingu, który automatycznie decyduje, jak najlepiej obsłużyć Twoje zapytanie. Jak działa ten mechanizm routingu? OpenAI wytrenowało „router”, który decyduje, czy odpowiedzieć natychmiast, korzystając z szybkiego i wydajnego podmodelu, czy też uruchomić głębszy proces rozumowania (wewnętrznie nazywany GPT-5 Thinking) w przypadku trudniejszych problemów. Na przykład – jeśli zadasz pytanie złożone lub wprost poprosisz AI, aby „pomyślało nad tym dokładniej”, system skieruje zapytanie do bardziej analitycznego trybu rozumowania. Przy prostszych pytaniach odpowiedź zostanie wygenerowana przez szybszy model bazowy. Daje to użytkownikowi to, co najlepsze z obu światów: szybkie odpowiedzi, gdy jest to możliwe, i metodyczne, krok po kroku rozumowanie, gdy jest to potrzebne – bez konieczności samodzielnego przełączania trybów. Sam Altman przyznał, że poprzedni interfejs wyboru modelu stał się „bardzo chaotycznym rozwiązaniem” dla użytkowników – jednolity model ChatGPT-5 znacząco upraszcza całe doświadczenie. Za kulisami GPT-5 składa się z kilku elementów: szybkiego modelu bazowego, modelu „thinking” do intensywnego rozumowania oraz algorytmu routingu, który płynnie łączy ich wyniki. Co istotne, po osiągnięciu przez użytkownika pewnego limitu korzystania z głównego modelu (w darmowej wersji), ChatGPT automatycznie przełącza się na lżejszy model GPT-5 Mini, aby kontynuować sesję. Ta miniwersja jest mniejsza i szybsza – idealna do obsługi dodatkowych pytań po wyczerpaniu dziennego limitu pełnego GPT-5. OpenAI zapowiada, że docelowo planuje całkowicie zintegrować tryb szybkiego i głębokiego rozumowania „w jeden model”, bez konieczności stosowania oddzielnych komponentów. W czym GPT-5 jest inteligentniejszy i lepszy od GPT-4? OpenAI oraz pierwsi testerzy wskazują na kilka kluczowych ulepszeń, jakie wprowadza GPT-5 względem GPT-4: Lepsze rozumowanie i większa dokładność: GPT-5 jest znacznie mniej podatny na błędy i nietrafne odpowiedzi. Został wytrenowany tak, aby być bardziej rzeczowy i prawdomówny, unikając uprzejmego, lecz mylącego „schlebiania” użytkownikowi, które w przeszłości wywoływało kontrowersje. Lepiej też przyznaje, kiedy czegoś nie wie lub nie jest w stanie wykonać zadania – zamiast zgadywać i podawać błędne informacje. Testy wewnętrzne wykazały znaczną redukcję tzw. halucynacji oraz „sykofancji” (czyli mówienia użytkownikowi tego, co chce usłyszeć). Szybsze odpowiedzi: Dzięki mechanizmowi routingu i usprawnieniom w wydajności ChatGPT-5 odpowiada znacznie szybciej niż dotychczas. Przy prostych pytaniach odpowiedzi pojawiają się niemal natychmiast. Nawet przy złożonych zapytaniach, gdy model korzysta z trybu „thinking”, użytkownicy odczuwają przyspieszenie – „nie trzeba czekać tak długo” na dobrze uzasadnioną odpowiedź w porównaniu z GPT-4, jak podkreśla OpenAI. Sam Altman żartował nawet, że GPT-5 czasem odpowiada tak szybko, iż obawia się, że „mogło coś pominąć”. Bardziej „ludzkie” interakcje: Testerzy zauważają, że odpowiedzi GPT-5 brzmią naturalniej i są „bardziej ludzkie” w rozmowie. „Wibracje tego modelu są naprawdę świetne… po prostu czuć w nim więcej człowieka” – powiedział Nick Turley. „Osobowość” chatbota została dostrojona tak, by był pomocny i angażujący, ale bez przekraczania granic – to reakcja na kwietniową aktualizację, która uczyniła bota zbyt wylewnym i spotkała się z krytyką. OpenAI ograniczyło nadmierne przepraszanie czy nadużywanie emoji, nadając tonowi większą równowagę. Większe umiejętności w pisaniu i kreatywności: GPT-5 wykazuje bardziej dopracowane zdolności pisarskie. Według OpenAI ma „lepszy gust” w generowaniu tekstu – tworzy odpowiedzi spójniejsze, kontekstowo trafniejsze i stylistycznie bardziej wyrafinowane. Może na przykład przygotować e-maile, raporty czy teksty kreatywne z większą klarownością i lepszą kompozycją. Użytkownicy mogą oczekiwać, że model będzie lepiej trzymał się instrukcji i utrzymywał kontekst w bardzo długich rozmowach czy dokumentach, dzięki rozszerzonej pamięci (okno kontekstu do 256 000 tokenów, znacznie większe niż wcześniej). Silniejsze umiejętności programistyczne: GPT-5 został określony przez CEO OpenAI jako „najlepszy model na świecie do programowania”. Znacząco przewyższa poprzednie wersje w testach benchmarkowych i w niektórych zadaniach wyprzedza konkurencyjne systemy, takie jak Claude od Anthropic. W demonstracjach GPT-5 potrafił stworzyć od podstaw całe aplikacje internetowe w kilka minut – na przykład przygotował w pełni funkcjonalny serwis do nauki francuskiego (z interaktywnymi ćwiczeniami) na podstawie zaledwie kilku akapitów instrukcji. Ten skok skłonił Altmana do przewidywania ery „oprogramowania na żądanie”, w której nawet osoby bez umiejętności programowania będą mogły tworzyć aplikacje, po prostu opisując swoje potrzeby. Wczesne wyniki testów pokazują, że GPT-5 uzyskał 74,9% w teście SWE-Bench (inżynieria oprogramowania) wobec 69,1% dla poprzedniego modelu, a także bardzo wysokie wyniki w edycji i debugowaniu kodu. Programiści podkreślają, że model lepiej radzi sobie z wieloetapowymi zadaniami programistycznymi, nie gubiąc się po drodze, dzięki ulepszonym zdolnościom „agenticznym” (potrafi samodzielnie zdecydować, kiedy skorzystać z narzędzi, pokazywać kroki pośrednie itd.). Lepsze radzenie sobie ze złożonymi zapytaniami (rozumowanie): Jedną z najbardziej wyróżniających się cech GPT-5 jest zdolność do wykonywania widocznych łańcuchów rozumowania w przypadku trudnych pytań. W „trybie rozumowania” chatbot może prezentować proces myślowy krok po kroku – umożliwiając użytkownikowi podejrzenie pośrednich etapów analizy, zanim wygeneruje odpowiedź końcową. To podejście, często nazywane „chain-of-thought”, może prowadzić do dokładniejszych rozwiązań w zadaniach matematycznych, logicznych czy wieloetapowych problemach. OpenAI po raz pierwszy testowało model z widocznym rozumowaniem w 2024 roku dla użytkowników płatnych; teraz, dzięki GPT-5, wielu użytkowników po raz pierwszy doświadczy tego eksperckiego stylu analitycznego. Warto jednak podkreślić, że wyświetlane kroki rozumowania są elementem techniki poprawiającej trafność odpowiedzi – a nie dosłownym „myśleniem” modelu jak u człowieka. Mimo to sprawiają, że proces pracy chatbota staje się bardziej przejrzysty i często atrakcyjny do obserwowania przy rozwiązywaniu trudnych pytań. Mocniejsze kompetencje w określonych dziedzinach (np. medycyna): OpenAI informuje, że GPT-5 został specjalnie dostrojony do lepszego odpowiadania na pytania medyczne i zdrowotne. Potrafi analizować wyniki badań, objaśniać pojęcia medyczne oraz wskazywać potencjalne kwestie zdrowotne w zapytaniach użytkownika z większą dokładnością niż dotychczas. (OpenAI zastrzega, że „nie jest to zastępstwo dla lekarza”, ale może stanowić przydatne źródło informacji.) Ogólnie rzecz biorąc, GPT-5 wykazuje wyższą skuteczność w „zadaniach o wartości ekonomicznej” oraz w odpowiadaniu na pytania z różnych dziedzin praktycznych. Podsumowując, ChatGPT-5 sprawia wrażenie bardziej kompetentnego i pewnego siebie asystenta, który popełnia mniej błędów, działa szybciej i radzi sobie z bardziej złożonymi zadaniami niż dotychczasowe wersje AI. Wczesne recenzje, choć podkreślają, że „nie jest to radykalna zmiana” w samej konstrukcji, mówią, że model „rzadko się myli i na ogół sprawia wrażenie kompetentnego, a czasem wręcz imponującego” w każdym zastosowaniu. Wciąż jednak nie jest doskonały – jeśli przy trudnym pytaniu model nie uruchomi trybu rozumowania, może powrócić do dawnych nawyków, pewnie podając błędne informacje. Użytkownik może jednak wprost poprosić go o „dłuższe zastanowienie się”, aby wymusić pełną analizę – co zazwyczaj rozwiązuje problem. Nowy tryb „Thinking” i model „Pro” – co oznaczają? Wraz z GPT-5 OpenAI wprowadziło nowe pojęcia, takie jak „GPT-5 Thinking” oraz „GPT-5 Pro”. Odnoszą się one do wyspecjalizowanych trybów/wariantów modelu przeznaczonych do najbardziej wymagających zadań: GPT-5 Thinking: To „wersja głębokiego rozumowania” GPT-5. W interfejsie ChatGPT, gdy AI musi zmierzyć się z trudnym pytaniem, faktycznie przełącza się w ten rozszerzony tryb analizy (możesz zauważyć, że chatbot robi pauzę, aby wygenerować serię kroków rozumowania). Tryb Thinking pozwala modelowi poświęcić więcej czasu i „myśleć dłużej” przed udzieleniem odpowiedzi. Efektem jest zazwyczaj dokładniejsza i bardziej szczegółowa reakcja na wymagające pytania. Użytkownik może wywołać tryb rozumowania GPT-5, używając w poleceniu fraz takich jak „pomyśl nad tym dokładniej”, co sygnalizuje routerowi, aby uruchomił bardziej zaawansowany silnik analityczny. Dla użytkowników płatnych (Plus/Pro) dostępna jest także opcja ręcznego wyboru „GPT-5 Thinking” jako modelu dla całej rozmowy, jeśli chcą, aby każda odpowiedź domyślnie była maksymalnie przemyślana. W skrócie, GPT-5 Thinking stawia na dokładność kosztem szybkości – „myśli dłużej”, aby dostarczyć bardziej kompleksowe odpowiedzi, działając jak ekspert, który nie spieszy się z konkluzją. GPT-5 Pro: To jeszcze potężniejszy wariant GPT-5, który OpenAI udostępniło użytkownikom najwyższego poziomu subskrypcji oraz klientom biznesowym. GPT-5 Pro jest przeznaczony do „najtrudniejszych i najbardziej złożonych zadań” i „myśli jeszcze dłużej” niż standardowy tryb GPT-5 Thinking, wykorzystując zwiększoną moc obliczeniową, aby maksymalizować jakość odpowiedzi. OpenAI zastąpiło swoim nowym GPT-5 Pro wcześniejszy topowy model („OpenAI o3-pro”). W testach GPT-5 Pro osiągnął najlepsze wyniki w całej rodzinie GPT-5 w wyjątkowo wymagających benchmarkach – na przykład ustanowił nowy rekord w trudnym zestawie pytań z zakresu nauk ścisłych. Eksperci preferowali odpowiedzi GPT-5 Pro w porównaniu z regularnym trybem rozumowania w ok. 68% przypadków przy trudnych poleceniach, a liczba poważnych błędów była o 22% mniejsza. W skrócie, GPT-5 Pro to „elitarna” wersja modelu, która „myśli” najdłużej i dostarcza najbardziej szczegółowe wyniki. Jest jednak dostępna wyłącznie w ramach subskrypcji Pro lub wybranych planów korporacyjnych – to jeden z przywilejów najwyższego poziomu oferty. Warto podkreślić, że większość użytkowników nie będzie musiała ręcznie wybierać między tymi trybami. Jak wspomniano, system automatycznie zarządza złożonością w tle. OpenAI zaznacza wręcz, że „większość użytkowników nie będzie już musiała wybierać między modelami”, ponieważ interfejs czatu automatycznie dobierze odpowiednią wersję w zależności od zapytania i poziomu subskrypcji. Użytkownicy darmowi i Plus zasadniczo korzystają z GPT-5 w trybie standardowym (z automatycznym rozumowaniem, gdy jest to uzasadnione), natomiast subskrybenci Pro mogą dodatkowo „wymusić” maksymalną dokładność, jawnie wybierając tryb Pro lub Thinking. Stare menu rozwijane, które pozwalało przełączać się między GPT-3.5 a GPT-4, zniknęło; teraz ChatGPT oferuje tylko jedną opcję – GPT-5 – i samodzielnie dobiera odpowiednie ustawienia. Personalizacja: nowe osobowości ChatGPT i opcje wyglądu OpenAI testuje także funkcje personalizacji w ChatGPT-5. Zauważając, że różni użytkownicy mają odmienne style komunikacji i preferencje, firma wprowadziła cztery predefiniowane profile osobowości chatbota, dostępne jako wersja testowa dla wszystkich. Te opcjonalne „persony” – nazwane „Cynik”, „Robot”, „Słuchacz” i „Nerd” – pozwalają subtelnie zmienić ton i styl odpowiedzi ChatGPT bez konieczności każdorazowego formułowania tego w poleceniu. Na przykład: Cynik – odpowiada w zdystansowanym, sarkastycznym tonie. Robot – jest bardziej formalny i rzeczowy (precyzyjny, czasem wręcz lakoniczny). Słuchacz – odpowiada łagodnie, z empatią i wsparciem. Nerd – wplata w odpowiedziach więcej elementów zabawnych, drobiazgowych lub akademickich . Te profile można przełączać w ustawieniach ChatGPT w dowolnym momencie. Nie wpływają one na wiedzę czy możliwości GPT-5 – zmieniają wyłącznie styl komunikacji. Wszystkie cztery zostały przetestowane pod kątem zgodności ze standardami OpenAI, aby uniknąć nadmiernego „schlebiania” czy manipulacyjnych zachowań – innymi słowy, AI ma pozostać bezpieczne i nieprzesadne w formie, nawet przy zmianie „głosu”. W przyszłości OpenAI planuje rozszerzyć te profile osobowości również na rozmowy głosowe, co pozwoliłoby usłyszeć różne style wypowiedzi. Oprócz „osobowości”, użytkownicy mogą także dostosować wygląd interfejsu czatu. ChatGPT-5 pozwala teraz wybrać kolor akcentu dla poszczególnych wątków. To wprawdzie kosmetyczny dodatek, ale może pomóc spersonalizować doświadczenie lub uporządkować różne rozmowy (np. rozdzielić czaty służbowe od prywatnych) według schematu kolorów. Dodatkowo, ulepszona zdolność GPT-5 do podążania za instrukcjami oznacza, że lepiej reaguje na Twoje Własne Instrukcje – funkcję, w której możesz poinformować ChatGPT o swoich preferencjach lub kontekście (np. „załóż, że jestem inżynierem oprogramowania” albo „ograniczaj odpowiedzi do 3 akapitów”), a on będzie konsekwentnie stosował te wytyczne w kolejnych sesjach. W GPT-5 te indywidualne polecenia są realizowane bardziej niezawodnie niż wcześniej, co w praktyce pozwala na głębszą personalizację sposobu, w jaki AI z Tobą współpracuje. Celem OpenAI przy wprowadzaniu tych funkcji jest sprawienie, by AI „stało się Twoim własnym” asystentem, dopasowanym do Twojego stylu komunikacji. Wszystko to jest opcjonalne – użytkownicy, którzy wolą klasyczną, neutralną wersję ChatGPT, mogą po prostu nie korzystać z motywów osobowości. Firma zbiera opinie na temat tego, czy te profile faktycznie zwiększają satysfakcję użytkowników. Pierwsze sygnały wskazują, że dzięki większej „sterowalności” GPT-5 potrafi przyjmować różne tony wypowiedzi bez wychodzenia z roli i bez ryzyka wejścia w niebezpieczne obszary. Kto może korzystać z ChatGPT-5? (Free vs Plus vs Pro vs Enterprise) Dobra wiadomość jest taka, że ChatGPT-5 jest dostępny dla wszystkich, w tym dla użytkowników darmowych. Dostęp różni się jednak zakresem limitów i funkcji w zależności od planu: Użytkownicy darmowi: Jeśli korzystasz z ChatGPT bez płatnej subskrypcji, GPT-5 jest teraz domyślnym modelem, z którym będziesz rozmawiać (zastępując GPT-3.5 i GPT-4 znane z poprzednich wersji). Wszyscy użytkownicy darmowi otrzymują przynajmniej próbkę możliwości ulepszonego GPT-5. Istnieje jednak limit liczby odpowiedzi generowanych przez GPT-5 w określonym przedziale czasu. OpenAI nie ujawnia dokładnej wartości tego limitu, ale po jego osiągnięciu ChatGPT automatycznie przełączy się na starszy lub mniejszy model (wspomniany wcześniej GPT-5 Mini) przy kolejnych pytaniach. Dzięki temu darmowa usługa pozostaje dostępna dla milionów użytkowników bez przeciążania systemu. W praktyce możesz zauważyć, że w bardzo długich rozmowach lub przy intensywnym korzystaniu w jednej sesji odpowiedzi staną się nieco mniej złożone, dopóki limit się nie odnowi. Mimo tych ograniczeń użytkownicy darmowi wciąż zyskują ogromnie dzięki temu, że GPT-5 jest nowym domyślnym modelem w codziennych zapytaniach – to istotny krok w realizacji misji OpenAI, aby AI służyła „całej ludzkości”, a nie tylko płacącym klientom. ChatGPT Plus (20 USD/mies.): Subskrybenci Plus, którzy wcześniej mieli priorytetowy dostęp do GPT-4, otrzymują teraz ChatGPT-5 jako domyślny model, z dużo wyższymi limitami użytkowania niż w wersji darmowej. Jako użytkownik Plus możesz swobodnie korzystać z GPT-5 w większości zapytań, nie obawiając się o szybkie osiągnięcie limitu (OpenAI informuje, że w planie Plus dostępność GPT-5 jest „znacząco wyższa” zanim nastąpi automatyczne przełączenie na model mini). Subskrybenci Plus nadal mają dostęp do szybszych odpowiedzi i priorytetu w godzinach szczytu, tak jak dotychczas. Dodatkowo, mogą korzystać z trybu GPT-5 Thinking poprzez selektor modelu, jeśli chcą wymusić szczegółowe rozumowanie przy zapytaniu. W skrócie, Plus to idealny wybór dla zaawansowanych użytkowników, którzy chcą korzystać z GPT-5 na co dzień, z jedynie okazjonalnymi ograniczeniami. Cena pozostaje taka sama – 20 USD miesięcznie – ale teraz obejmuje GPT-5 zamiast GPT-4. ChatGPT Pro (200 USD/mies.): Wprowadzono nowy plan Pro, skierowany do entuzjastów i profesjonalistów o bardzo intensywnym użytkowaniu lub krytycznych potrzebach biznesowych. Użytkownicy Pro otrzymują nielimitowany dostęp do GPT-5 – bez ograniczeń czy progów zużycia. Plan Pro odblokowuje także specjalny wariant GPT-5 Pro przeznaczony do wyjątkowo złożonych zadań oraz dedykowany tryb GPT-5 Thinking dla rozszerzonego rozumowania na żądanie. Oznacza to, że subskrybenci Pro mają pełny wachlarz możliwości GPT-5. Zachowują też priorytetowy dostęp do nowych funkcji oraz mogą korzystać z modeli starszych generacji (GPT-4 itd.), jeśli zajdzie taka potrzeba. Przy cenie 200 USD miesięcznie, plan ten jest przeznaczony dla badaczy, deweloperów i firm, które w dużym stopniu polegają na ChatGPT. Warto zaznaczyć, że wyłącznie użytkownicy Pro otrzymują dostęp do modelu GPT-5 Pro i najwyższych możliwych parametrów wydajności. Jeśli potrzebujesz, aby AI poświęciła maksymalną ilość czasu na odpowiedź, bez martwienia się o limity – Pro to najlepszy wybór. Plany Team i Enterprise: OpenAI oferuje także plany Team (dla mniejszych organizacji) oraz Enterprise. Użytkownicy Team/Enterprise mają teraz GPT-5 jako domyślny model w swojej wersji ChatGPT, z bardzo wysokimi limitami zużycia, dostosowanymi do szerokiego zastosowania w firmie. W praktyce oznacza to, że cały zespół lub organizacja może wykorzystywać GPT-5 w procesach bez obaw o szybkie wyczerpanie zasobów. Klienci Enterprise otrzymają dostęp do GPT-5 tydzień po publicznej premierze (OpenAI wdraża go etapami). Plany te oferują także szyfrowanie danych, dodatkowe funkcje bezpieczeństwa i zgodności, a także możliwość integracji ChatGPT z oprogramowaniem firmowym. Co istotne, OpenAI ogłosiło, że klienci Enterprise (oraz Team/Education) „wkrótce otrzymają również dostęp do GPT-5 Pro” w ramach pakietu. Oznacza to, że zaawansowane rozumowanie i najwyższy wariant modelu będzie dostępny także dla firm, a nie tylko dla indywidualnych subskrybentów Pro. Ceny tych planów są zróżnicowane (Enterprise wyceniany indywidualnie, Team wcześniej kosztował ok. 40 USD za użytkownika/miesiąc dla grup). Deweloperzy (dostęp przez API): Poza aplikacją ChatGPT, GPT-5 jest również dostępny dla deweloperów poprzez API OpenAI od dnia premiery. W API GPT-5 występuje w trzech wariantach dla elastycznego skalowania: pełny gpt-5, mniejszy gpt-5-mini oraz jeszcze mniejszy gpt-5-nano. Dwa ostatnie mają mniejsze wymagania obliczeniowe i są tańsze, co pozwala dobrać odpowiedni kompromis między wydajnością a szybkością/kosztem. Przykładowo, GPT-5 kosztuje 1,25 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 10 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, podczas gdy wersja mini to 0,25 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 2 USD za 1 mln wyjściowych – znacznie taniej dla aplikacji tolerujących nieco niższą wydajność. Model nano jest jeszcze tańszy (ok. 0,05 USD za 1 mln tokenów wejściowych), co czyni podstawowe możliwości GPT-5 przystępne do integracji w aplikacjach. Wszystkie trzy modele API obsługują nowe funkcje deweloperskie, takie jak parametr reasoning_effort (kontrolujący, ile model „myśli” w porównaniu do szybkiej odpowiedzi) oraz verbosity (pozwalający ustawić długość odpowiedzi). Programiści mogą także korzystać z integracji niestandardowych narzędzi, umożliwiającej GPT-5 wywoływanie zewnętrznych narzędzi w formie czystego tekstu (nowa funkcja dla większej elastyczności w pracy z narzędziami). OpenAI zauważa, że domyślny model API gpt-5 odpowiada modelowi zoptymalizowanemu pod kątem rozumowania (temu, który napędza zaawansowane „myślenie” ChatGPT). Z kolei „nierozumujący” model zoptymalizowany do czatu, którego ChatGPT czasem używa do szybkich odpowiedzi, jest również dostępny w API jako gpt-5-chat-latest dla deweloperów, którzy chcą uzyskać szybsze, choć mniej szczegółowe wyniki. Dodatkowo Microsoft wdraża GPT-5 we wszystkich swoich produktach – jest on integrowany z Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, Azure AI Services i innymi rozwiązaniami w tle. Oznacza to, że firmy korzystające z funkcji AI Microsoftu będą pośrednio wykorzystywać możliwości GPT-5. Każdy użytkownik ChatGPT może w pewnym stopniu skorzystać z GPT-5. Użytkownicy darmowi mają możliwość przetestowania go w ograniczonym zakresie, użytkownicy Plus mogą polegać na nim na co dzień z wysokimi limitami, a subskrybenci Pro i klienci biznesowi zyskują nielimitowany dostęp oraz dodatkowe, najbardziej zaawansowane tryby. Programiści mają pełny dostęp do API z kilkoma rozmiarami modelu do wyboru. Tak szeroka dostępność to strategiczny ruch OpenAI mający na celu utrzymanie pozycji lidera w branży – po okresie, gdy konkurenci zaczęli doganiać, firma teraz oddaje swój najlepszy model w ręce jak największej liczby użytkowników. Jak firmy i zespoły mogą skorzystać z GPT-5 Dla biznesu premiera GPT-5 może być przełomowa. OpenAI określa GPT-5 jako „duży krok w kierunku umieszczenia inteligencji w centrum działania każdej firmy”. Oto przykłady, w jaki sposób organizacje mogą na tym zyskać: Większa produktywność i nowe scenariusze użycia: Pierwsi klienci biznesowi raportują znaczący wzrost dokładności, szybkości i niezawodności w zadaniach realizowanych z pomocą GPT-5. Przykładowo, przedstawiciel firmy biotechnologicznej Amgen podkreślił, że GPT-5 spełnił ich wysokie wymagania w zakresie precyzji naukowej i lepiej radził sobie z niejednoznacznymi kontekstami, zapewniając „wyższej jakości wyniki i szybsze działanie” w wewnętrznych procesach w porównaniu do wcześniejszych modeli. Dzięki rozszerzonym możliwościom GPT-5 firmy mogą automatyzować lub wspierać więcej zadań – od przygotowywania raportów i podsumowań badań, przez generowanie kodu, aż po analizę danych – z większą pewnością co do jakości rezultatów. Silniejsze zdolności rozumowania pozwalają modelowi skuteczniej rozwiązywać złożone, wieloetapowe problemy biznesowe (np. analizy finansowe czy diagnozowanie usterek). Wiele firm już bada nowe przypadki użycia AI teraz, gdy GPT-5 potrafi obsługiwać dłuższy kontekst (np. wielostronicowe dokumenty), integrować się z narzędziami oraz utrzymywać wysoką dokładność w specjalistycznych dziedzinach. OpenAI przewiduje, że „prawdziwa magia” nadejdzie, gdy organizacje zaczną kreatywnie wykorzystywać GPT-5, przeprojektowując procesy i usługi wokół niego. Spójne doświadczenie ChatGPT w organizacjach: Firmy korzystające z ChatGPT w swoich narzędziach lub poprzez API skorzystają na ujednoliconym modelu GPT-5. Członkowie zespołów mogą używać tego samego chatbota zarówno do szybkich pytań, jak i do pogłębionej analizy, bez konieczności zmiany narzędzia. To „jedno AI do wszystkiego” może uprościć dostęp do wiedzy i realizację zadań. OpenAI podaje, że około 5 milionów płacących użytkowników (z różnych branż i instytucji) już korzysta z produktów ChatGPT – teraz wszyscy oni będą mieć do dyspozycji GPT-5, co może szybko uczynić go standardowym asystentem cyfrowym w wielu sektorach. Codzienne zadania, takie jak przygotowanie e-maili, tworzenie treści marketingowych czy podsumowywanie spotkań, mogą być realizowane szybciej i z mniejszą liczbą błędów. Z kolei zespoły techniczne mogą wykorzystać możliwości GPT-5 w programowaniu, prototypowaniu i debugowaniu, co potencjalnie skróci cykle wytwarzania oprogramowania. Lepsze decyzje i analiza: Dzięki poprawionej dokładności merytorycznej i zdolnościom rozumowania GPT-5 może wspierać podejmowanie lepszych decyzji. Potrafi gromadzić i analizować duże zbiory danych (pamiętajmy o ogromnym oknie kontekstu do 256 tys. tokenów) – na przykład przeanalizować obszerny raport finansowy lub umowę prawną i odpowiedzieć na pytania dotyczące ich treści. Ta funkcja pozwala pracownikom szybciej wyciągać wnioski z trudnych materiałów. OpenAI wskazuje, że organizacje wdrażające GPT-5 mogą liczyć na „lepsze decyzje, efektywniejszą współpracę i szybsze wyniki w zadaniach o wysokiej stawce”, jeśli AI będzie stosowane we właściwy sposób. W środowisku współpracy GPT-5 może pełnić rolę eksperckiego asystenta na spotkaniach (np. odpowiadać na pytania w czasie rzeczywistym czy generować plany działań po spotkaniu). Integracja z narzędziami biznesowymi: Integracja GPT-5 z aplikacjami pakietu Office od Microsoft oznacza, że funkcje takie jak Microsoft 365 Copilot staną się jeszcze potężniejsze. Użytkownicy w środowisku biznesowym będą mogli korzystać z GPT-5 do tworzenia dokumentów Word, analiz arkuszy Excel, generowania treści w PowerPoint czy zarządzania pocztą w Outlooku na podstawie prostych komend w języku naturalnym. Podczas premiery GPT-5 OpenAI pokazało także, że ChatGPT potrafi łączyć się z osobistymi narzędziami pracy – użytkownicy Pro wkrótce będą mogli podłączyć ChatGPT-5 bezpośrednio do Gmaila, Kalendarza Google i Kontaktów. W praktyce oznacza to, że AI może odczytywać Twój kalendarz i e-maile (za zgodą) oraz np. umawiać spotkania czy pisać wiadomości, które odwołują się do niedawnych konwersacji. „Automatycznie wie, kiedy warto się do nich odwołać” – więc jeśli zapytasz: „Kiedy mam następne spotkanie z Klientem X?”, sprawdzi Twój kalendarz i odpowie. Takie integracje pokazują, w jaki sposób firmy mogą w przyszłości połączyć GPT-5 z wewnętrznymi źródłami danych lub bazami wiedzy, pozwalając AI działać w kontekście specyficznych informacji firmowych. Niezawodność i bezpieczeństwo w biznesie: OpenAI poświęciło wiele pracy aspektom bezpieczeństwa i zgodności w GPT-5, co jest kluczowe dla jego zastosowań korporacyjnych. Przeprowadzono ponad 5000 godzin testów modelu, koncentrując się na tym, by GPT-5 nie generował treści niedozwolonych i odpowiednio obsługiwał zapytania wrażliwe. Przykładowo, GPT-5 stosuje „bezpieczne odpowiedzi” w przypadku potencjalnie szkodliwych poleceń: zamiast całkowicie odmówić, stara się udzielić pomocnej, ale bezpiecznej odpowiedzi (ograniczając się do informacji ogólnych, które nie mogą być nadużyte). Takie podejście może być w środowisku biznesowym bardziej użyteczne niż kategoryczna odmowa, ponieważ zapewnia pewien zakres informacji, jednocześnie pozostając w granicach bezpieczeństwa. Ponadto OpenAI współpracowało z ekspertami medycznymi i psychologicznymi, aby ulepszyć sposób, w jaki ChatGPT reaguje na użytkowników w kryzysie lub poruszających temat samookaleczeń – celem jest, by interakcje były bezpieczniejsze i bardziej wspierające. Wszystkie te udoskonalenia sprawiają, że firmy mogą wdrażać GPT-5 z większym zaufaniem, że AI będzie działać odpowiedzialnie i nie spowoduje tylu potencjalnych problemów prawnych. Partnerstwa OpenAI z firmami podczas testów GPT-5 pokazują obiecujące rezultaty. Przykładowo, Morgan Stanley (jeden z największych banków inwestycyjnych na świecie) korzysta z modeli OpenAI, aby wspierać doradców finansowych; lepsze rozumienie kontekstu i większa dokładność GPT-5 mogą sprawić, że te narzędzia będą jeszcze skuteczniejsze w wyszukiwaniu właściwych informacji dla klientów. Wśród innych wczesnych partnerów (wymienianych przez OpenAI) znajdują się m.in. uniwersytety, firmy tworzące oprogramowanie do projektowania, takie jak Figma, sieci detaliczne jak Lowe’s oraz operatorzy telekomunikacyjni, tacy jak T-Mobile – to dowód, że GPT-5 jest testowany w różnych branżach. Wiele organizacji traktuje wdrożenie GPT-5 jako sposób na uzyskanie przewagi konkurencyjnej, zwiększenie efektywności i odblokowanie nowych możliwości. Podsumowując, pojawienie się GPT-5 prawdopodobnie przyspieszy trwającą „transformację AI” w miejscu pracy, gdzie asystenci AI wspierają ludzi w niemal każdej roli – od pracy kreatywnej i obsługi klienta po analitykę i inżynierię oprogramowania. Bezpieczne, dopasowane rozwiązania AI dla strategicznych potrzeb biznesowych Choć otwarte modele językowe, takie jak ChatGPT-5, oferują imponujące możliwości, nie zawsze są one najbezpieczniejszym wyborem do obsługi wrażliwych, krytycznych danych biznesowych. W zastosowaniach strategicznych lepszym rozwiązaniem są zamknięte, korporacyjne modele klasy enterprise, które zapewniają większą kontrolę, zgodność z przepisami i bezpieczeństwo – gwarantując, że AI działa w ramach ustalonego ładu organizacyjnego. Jeśli chcesz wdrożyć AI w sposób bezpieczny, skalowalny i w pełni dopasowany do celów Twojej firmy, możemy w tym pomóc. W Transition Technologies MS pomagamy firmom w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji dzięki gotowym narzędziom oraz rozwiązaniom tworzonym na zamówienie. Niezależnie od tego, czy budujesz wewnętrznych agentów AI, czy optymalizujesz złożone procesy, nasz zestaw usług opartych na AI jest zaprojektowany tak, aby skalować się wraz z rozwojem Twojego biznesu. AI4Legal – automatyzacja analizy dokumentów prawnych i procesów obsługi umów z najwyższą precyzją. AI Document Analysis Tool – przekształcanie nieustrukturyzowanych plików w dane gotowe do użycia. AI4E-learning – generowanie firmowych materiałów szkoleniowych w kilka minut. AI4Knowledge – tworzenie inteligentnych baz wiedzy dopasowanych do potrzeb zespołów. AI4Localisation – skalowalna lokalizacja treści na różne rynki i języki. AEM + AI – wzbogacenie Adobe Experience Manager o generatywne treści i automatyczne tagowanie. Salesforce + AI – personalizacja CRM i automatyzacja sprzedaży w oparciu o analizę AI. Power Apps + AI – inteligentna automatyzacja w aplikacjach biznesowych opartych na Microsoft Power Platform. Przyszłość: co dalej po ChatGPT-5? Choć ChatGPT-5 to istotny kamień milowy, zarówno OpenAI, jak i obserwatorzy branży podkreślają, że nie jest to jeszcze końcowy cel rozwoju AI. Sam Altman nazwał GPT-5 „ważnym krokiem na drodze do AGI (sztucznej inteligencji ogólnej)”, ale zaznaczył, że GPT-5 nie jest ani AGI, ani „superinteligencją”. „To bez wątpienia model o ogólnych zdolnościach intelektualnych” – powiedział Altman – „jednak wciąż brakuje mu czegoś bardzo istotnego”. Jednym z brakujących elementów jest zdolność AI do ciągłego uczenia się w locie. GPT-5, podobnie jak jego poprzednicy, nie aktualizuje swojej wiedzy w oparciu o nowe interakcje po zakończeniu procesu trenowania. Altman zasugerował, że prawdziwe AGI musiałoby posiadać taką zdolność – umiejętność adaptacji i poprawy poprzez bieżące przyswajanie nowych danych. Kolejne modele mogą rozwiązywać ten problem uczenia się przez całe „życie” lub stałego włączania świeżych informacji (z zachowaniem bezpieczeństwa i zgodności). OpenAI nie ogłosiło jeszcze oficjalnie GPT-6 ani harmonogramu jego premiery. Biorąc pod uwagę, że od GPT-4 do GPT-5 minęły dwa lata, na kolejną zmianę tej skali możemy poczekać. Ciekawe jest, że według doniesień wcześniejszy model pośredni („GPT-4.5” lub „Orion”) nie spełnił oczekiwań i został wycofany, co skłoniło zespół do sięgnięcia wyżej i zarezerwowania „piątki” dla prawdziwego przełomu. Teraz, gdy GPT-5 jest już dostępny, OpenAI zapewne będzie obserwować, jak jest wykorzystywany, zbierać opinie i prowadzić dalsze prace badawcze. W najbliższej przyszłości – według bloga OpenAI – planowane jest połączenie obecnego systemu dwóch modeli GPT-5 w jeden model zintegrowany. Obecnie GPT-5 korzysta z routera, który przełącza między szybkim a wolniejszym, bardziej analitycznym trybem. OpenAI wierzy, że uda się połączyć te funkcje w taki sposób, aby jeden model samodzielnie dostosowywał głębokość rozumowania wewnętrznie. Mogłoby to dodatkowo uprościć korzystanie z systemu i poprawić jego efektywność. Być może zobaczymy to w aktualizacji GPT-5.x lub w kolejnym dużym modelu. Drugim obszarem wartym obserwacji jest dostrajanie modeli i ich specjalizacja. OpenAI sygnalizuje możliwość wprowadzenia modeli „open-weight” oraz bardziej konfigurowalnej AI w przyszłości. Możliwe, że firmy będą mogły hostować lekko zmodyfikowane wersje GPT-5 (dla własnych danych) lub że pojawią się warianty zoptymalizowane pod kątem określonych branż. Konkurencja na rynku AI jest duża – Google (Gemini), Anthropic (Claude), Meta i inni także rozwijają swoje modele. OpenAI będzie dążyć do utrzymania GPT-5 w ścisłej czołówce, być może poprzez iteracyjne ulepszenia lub dodatkowe funkcje (lepsze korzystanie z narzędzi, wtyczki czy rozbudowane możliwości multimodalne – warto pamiętać, że GPT-5 jest już częściowo multimodalny, z funkcjami wizji przeniesionymi z GPT-4). Model potrafi analizować obrazy i prawdopodobnie audio, choć w mediach najwięcej uwagi poświęcono jego zdolnościom tekstowym. Altman i zespół badawczy OpenAI pozostają optymistyczni, ale ostrożni. Uważają GPT-5 za „znaczną część drogi do czegoś bardzo zbliżonego do AGI”. Misją firmy jest stworzenie AGI, które przyniesie korzyści całej ludzkości, a GPT-5 przybliża ich do tego celu. Każdy taki krok rodzi jednak nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa i zgodności. OpenAI mocno inwestuje w badania nad bezpieczeństwem AI, co widać w szczegółowym raporcie bezpieczeństwa GPT-5 i nowych technikach, takich jak „safe completions” (próba udzielenia pomocnej odpowiedzi bez możliwości jej niewłaściwego wykorzystania). Możemy się spodziewać, że przyszłe modele będą jeszcze mocniej koncentrować się na równowadze między użytecznością a bezpieczeństwem – tworząc systemy AI coraz potężniejsze, ale też kontrolowalne i zgodne z wartościami ludzi. Podsumowując, ChatGPT-5 otwiera nowy rozdział w historii chatbotów AI – taki, w którym przeciętny użytkownik zyskuje dostęp do AI znacznie bardziej przypominającej eksperta. Tworzy to fundament dla innowacji, takich jak oprogramowanie na żądanie czy głębsza integracja AI z codziennymi narzędziami. To jednak nie koniec drogi – w nadchodzących latach możemy spodziewać się GPT-6 lub innych przełomów, być może wprowadzających ciągłe uczenie się lub inne cechy, których GPT-5 jeszcze nie ma. Obecnie GPT-5 jest szczytem możliwości i prawdopodobnie stanie się punktem odniesienia dla przyszłych modeli. W miarę jak użytkownicy i firmy na całym świecie zaczną z niego korzystać, dowiemy się więcej o jego możliwościach i ograniczeniach, co wpłynie na kolejne etapy rozwoju AI. Główny naukowiec OpenAI, Ilya Sutskever, i inni sugerują, że postęp w kierunku AGI może przyspieszyć – więc przerwa do kolejnego dużego modelu może nie być tak długa jak ostatnio. Jedno jest pewne: krajobraz AI rozwija się błyskawicznie, a ChatGPT-5 jest obecnie w jego absolutnej czołówce. Jak uzyskać dostęp do ChatGPT-5? Po prostu zaloguj się do ChatGPT (chat.openai.com) – od sierpnia 2025 r. ChatGPT-5 jest domyślnym modelem dla wszystkich użytkowników. Jeśli korzystasz z wersji darmowej, automatycznie otrzymasz odpowiedzi generowane przez GPT-5 (do momentu osiągnięcia limitu bezpłatnego użycia). Subskrybenci Plus i Pro również korzystają z GPT-5 domyślnie, mając do dyspozycji wyższe limity lub ich całkowity brak. Nie trzeba pobierać żadnej dodatkowej aplikacji – to ten sam interfejs ChatGPT, ale z nowym, znacznie potężniejszym „mózgiem”. Jaka jest różnica między GPT-5 a „ChatGPT-5”? W praktyce terminy te są używane zamiennie. GPT-5 odnosi się do bazowego modelu AI (sieci neuronowej) opracowanego przez OpenAI. „ChatGPT-5” zazwyczaj oznacza aplikację–chatbota, która korzysta z GPT-5 do rozmów z użytkownikami. W oficjalnej komunikacji OpenAI używa po prostu nazwy „ChatGPT” (bez numeru) dla samej usługi, jednak ta najnowsza wersja działa w oparciu o model GPT-5, dlatego potocznie bywa nazywana ChatGPT-5. Kluczowe jest to, że jest to najnowsza generacja AI, znacząco ulepszona względem modelu (GPT-4), który napędzał wcześniejsze wersje ChatGPT. Czy ChatGPT-5 jest lepszy od GPT-4? W jaki sposób? Tak – pod wieloma względami. GPT-5 jest dokładniejszy (popełnia mniej błędów merytorycznych), rzadziej „halucynuje”, czyli generuje nieprawdziwe informacje, oraz lepiej przestrzega instrukcji użytkownika. Dzięki optymalizacjom działa także szybciej. Potrafi obsługiwać znacznie dłuższe dane wejściowe lub rozmowy (do 256 tys. tokenów, czyli w przybliżeniu kilkuset stron tekstu) bez utraty kontekstu. Lepiej radzi sobie ze złożonym rozumowaniem i rozwiązywaniem problemów wieloetapowych, często przejrzyście dzieląc zadania na kroki. Dodatkowo GPT-5 ma lepsze umiejętności w zakresie programowania, pisania oraz specjalistycznych dziedzin, takich jak medycyna czy matematyka. OpenAI podkreśla, że GPT-5 przewyższa GPT-4 w wielu testach porównawczych i „sprawia wrażenie” rozmowy z ekspertem, a nie tylko uzdolnionym studentem. Trzeba jednak zaznaczyć, że GPT-4 był już bardzo zaawansowany, a GPT-5 to raczej stopniowy, ale znaczący krok naprzód – zauważysz, że jest bardziej dopracowany i mniej podatny na błędy, choć wciąż nie jest nieomylny (może nadal popełniać pomyłki lub wymagać poprawek). Czym są „GPT-5 Thinking” i „GPT-5 Pro”? To są tryby/warianty modelu GPT-5 zaprojektowane do bardziej wymagających zastosowań: GPT-5 „Thinking”: To tryb, w którym AI poświęca więcej czasu na przeanalizowanie zapytania. W praktyce jest to ustawienie głębokiego rozumowania w GPT-5, używane do trudnych pytań. W interfejsie ChatGPT można go uruchomić, wpisując polecenie w stylu „proszę, pomyśl krok po kroku” lub wybierając opcję GPT-5 Thinking (dla użytkowników płatnych). W tym trybie chatbot prezentuje bardziej przemyślany proces i udziela szczegółowej odpowiedzi. GPT-5 „Pro”: To specjalna, bardziej zaawansowana wersja modelu GPT-5, którą OpenAI udostępnia subskrybentom planu Pro i klientom biznesowym. GPT-5 Pro wykorzystuje większą moc obliczeniową, aby dostarczyć odpowiedź o najwyższej jakości – jeszcze dokładniejszą niż w standardowym trybie Thinking. Jest przeznaczony do najbardziej złożonych lub krytycznych zadań. Dostęp do GPT-5 Pro mają wyłącznie osoby z planem Pro (200 USD/mies.) lub odpowiednim planem korporacyjnym. Jeśli jesteś użytkownikiem Pro, możesz mieć możliwość wyboru tego trybu lub po prostu uzyskiwać lepsze wyniki przy trudnych zapytaniach automatycznie. Kluczowa idea: GPT-5 Pro „myśli” jeszcze dłużej i analizuje więcej możliwości przed udzieleniem odpowiedzi, co skutkuje wyjątkowo szczegółowym i trafnym wynikiem. Dla większości użytkowników wystarczający będzie standardowy GPT-5 (z możliwością automatycznego rozumowania w razie potrzeby). Można traktować GPT-5 Pro jako model „klasy badawczej”, a GPT-5 Thinking jako tryb „wolniejszy i bardziej wnikliwy” – oba głównie dla zaawansowanych użytkowników lub osób potrzebujących najwyższej precyzji. Czy ChatGPT-5 jest dostępny za darmo? Tak. W przeciwieństwie do niektórych wcześniejszych aktualizacji, które były dostępne wyłącznie dla użytkowników premium, OpenAI udostępniło bazowy model GPT-5 wszystkim od pierwszego dnia. Jeśli korzystasz z darmowej wersji ChatGPT, Twoje pierwsze zapytania będą obsługiwane przez GPT-5. Należy jednak pamiętać, że w wersji bezpłatnej obowiązuje limit użycia – po zadaniu określonej liczby pytań (OpenAI nie podało dokładnej wartości) system przełączy się na mniejszy model (GPT-5 Mini lub starszy GPT) przy kolejnych zapytaniach. Reset limitu może następować codziennie lub w zależności od obciążenia. W praktyce oznacza to, że codziennie otrzymujesz bezpłatną próbkę możliwości GPT-5, ale intensywni użytkownicy darmowego planu nie będą mieli nielimitowanego dostępu do odpowiedzi z GPT-5. Dobra wiadomość jest taka, że limit jest dość wysoki dla zwykłego, okazjonalnego korzystania, a celem OpenAI jest zapewnienie każdemu przydatnej pomocy AI bez blokowania podstawowych funkcji za paywallem. Jeśli potrzebujesz więcej, plan Plus (20 USD/mies.) usuwa większość ograniczeń, a plan Pro – wszystkie (dodając przy tym dodatkowe funkcje). Jak GPT-5 radzi sobie z wrażliwymi lub potencjalnie niebezpiecznymi pytaniami? OpenAI udoskonaliło mechanizmy bezpieczeństwa w GPT-5. Jeśli zapytasz o coś, co wcześniej skutkowałoby natychmiastową odmową (np. wrażliwe pytania typu „jak to zrobić”), GPT-5 może teraz spróbować zastosować „bezpieczne dokończenie”. Oznacza to, że udzieli częściowej odpowiedzi lub ogólnego wyjaśnienia bez podawania niebezpiecznych szczegółów. Na przykład, zamiast całkowicie odmówić odpowiedzi na pytanie o materiały wybuchowe, może w abstrakcyjny sposób wyjaśnić ogólne zasady dotyczące energii potrzebnej do zapłonu, ale nie poda instrukcji, które mogłyby zostać wykorzystane w niewłaściwy sposób. Celem jest bycie możliwie najbardziej pomocnym w granicach bezpieczeństwa. GPT-5 lepiej rozpoznaje też sytuacje, gdy użytkownik może być w kryzysie (np. wspomina o samookaleczeniu) i reaguje w sposób bardziej wspierający i bezpieczny. Należy jednak pamiętać, że GPT-5 wciąż przestrzega zasad korzystania – nie generuje treści nielegalnych, mowy nienawiści, treści o charakterze seksualnym itp., zgodnie z regułami OpenAI. Te udoskonalenia mają na celu ograniczenie zbyt rygorystycznych odmów tam, gdzie nie są one konieczne, dzięki czemu bot jest odbierany jako bardziej użyteczny, a jednocześnie pozostaje odpowiedzialny. Czy GPT-5 potrafi korzystać z narzędzi lub uzyskiwać dostęp do internetu? Domyślnie ChatGPT-5 (podobnie jak wcześniejsze wersje) w publicznej wersji nie ma włączonego dostępu do internetu ani możliwości korzystania z narzędzi. OpenAI pracuje jednak nad funkcją o nazwie ChatGPT „Agents” lub Toolformer, w ramach której AI może samodzielnie używać narzędzi (np. przeglądarki internetowej, kalkulatora czy innych wtyczek), gdy zajdzie taka potrzeba. Wraz z GPT-4 udostępniono już pewne możliwości wtyczek dla użytkowników Plus i są one kontynuowane w GPT-5. Co więcej, GPT-5 radzi sobie z narzędziami jeszcze lepiej – OpenAI twierdzi, że potrafi „niezawodnie łączyć dziesiątki wywołań narzędzi” przy realizacji złożonych zadań. Oczekuje się, że ekosystem wtyczek (przeglądanie sieci, interpreter kodu itd.) zostanie przeniesiony lub udoskonalony w GPT-5 dla użytkowników Plus/Pro. W przypadku API deweloperzy mogą umożliwić GPT-5 wykonywanie wyszukiwań w internecie lub korzystanie z innych narzędzi poprzez nowe interfejsy. Jednak „z pudełka” publiczny ChatGPT nie będzie przeszukiwał sieci, dopóki nie włączysz odpowiedniej wtyczki lub trybu przeglądania OpenAI (jeśli jest dostępny). Zawsze warto mieć świadomość, co jest, a co nie jest aktywne. Jeśli zapytasz GPT-5 o aktualne wydarzenia lub o coś, czego nie ma w jego danych treningowych (które prawdopodobnie kończą się w 2024/2025 roku), może nie znać najnowszych informacji, dopóki nie otrzyma dostępu do wyszukiwarki. Co oznacza GPT-5 dla przyszłości sztucznej inteligencji? GPT-5 to kolejny krok w kierunku bardziej ogólnych i potężnych systemów sztucznej inteligencji. Pokazuje, że AI staje się coraz bardziej „ludzka” pod względem kompetencji – potrafi rozumować nad problemami, tworzyć kompletne aplikacje i prowadzić rozmowy w sposób bardziej naturalny niż wcześniejsze chatboty. W praktyce GPT-5 zapoczątkuje nową falę wdrożeń AI – można się spodziewać, że będzie (wraz z podobnymi modelami) integrowany z coraz większą liczbą produktów: od oprogramowania biurowego, przez boty obsługi klienta, narzędzia edukacyjne, aplikacje kreatywne, po wiele innych. Dla zwykłych użytkowników oznacza to, że asystenci AI staną się bardziej przydatni i godni zaufania w szerszym zakresie zadań. Dla branży AI GPT-5 podnosi poprzeczkę konkurentom (takim jak nadchodzący model Gemini od Google czy Claude od Anthropic), prawdopodobnie skłaniając ich do szybszego rozwoju własnych modeli. Patrząc w przyszłość, GPT-5 nie jest celem ostatecznym. Samo OpenAI przyznaje, że osiągnięcie prawdziwego AGI (systemu, który potrafi wykonywać dowolne zadania intelektualne tak dobrze jak człowiek) wymaga kolejnych przełomów – takich jak ciągłe uczenie się i być może nowe architektury. GPT-5 nie uczy się samodzielnie po wdrożeniu, co jest zdolnością, którą część ekspertów uważa za kluczową dla inteligencji zbliżonej do ludzkiej. Dlatego badacze będą pracować nad tym, jak wprowadzić tę funkcję w przyszłych systemach (GPT-6 lub innych). Widać też rosnące zainteresowanie tym, aby AI była bardziej niezawodna i przejrzysta. Wyświetlanie „łańcucha rozumowania” w GPT-5 to jeden z kroków w tym kierunku; w przyszłości takie rozwiązania mogą zostać rozwinięte, aby użytkownicy mogli łatwiej weryfikować i ufać decyzjom AI. Podsumowując, GPT-5 oznacza, że sztuczna inteligencja dojrzewa i staje się szerzej użyteczna, ale przed nami wciąż długa droga. OpenAI i inne laboratoria już pracują nad kolejnymi generacjami, a jak powiedział Sam Altman, „to ważny krok, ale wciąż brakuje czegoś istotnego” – i to właśnie poszukiwanie tego „czegoś” zdefiniuje kolejne rozdziały w rozwoju AI. Jak mogę w pełni wykorzystać możliwości ChatGPT-5? Aby skutecznie wykorzystać ChatGPT-5: Formułuj polecenia jasno i precyzyjnie. GPT-5 najlepiej radzi sobie z dokładnymi instrukcjami. Im więcej kontekstu lub wskazówek (w rozsądnych granicach) podasz, tym lepiej będzie mógł dostosować odpowiedź. Korzystaj z Własnych Instrukcji i ustawień osobowości. Jeśli jesteś zalogowany, ustaw w preferencjach swoje Własne Instrukcje (w ustawieniach), aby GPT-5 znał Twój kontekst (np. zawód czy preferowany styl odpowiedzi). Wypróbuj też nowe tryby osobowości (Cynik, Robot itd.), aby sprawdzić, czy któryś lepiej odpowiada Twoim potrzebom lub czyni odpowiedzi bardziej przydatnymi. Włącz tryb rozumowania przy trudnych problemach. Jeśli masz skomplikowane pytanie (np. złożone zadanie matematyczne lub prośbę o szczegółową analizę), możesz poprosić GPT-5 poleceniem „pomyślmy krok po kroku” albo „pomyśl nad tym dokładnie”. To skłoni model do uruchomienia trybu łańcucha rozumowania, co często daje lepszy efekt. Wykorzystaj jego umiejętności programistyczne. Nie wahaj się prosić GPT-5 o napisanie fragmentów kodu, debugowanie błędów czy tworzenie algorytmów. Teraz radzi sobie z tym szczególnie dobrze. Podaj szczegóły dotyczące języka programowania lub frameworka, którego potrzebujesz, a nawet poproś o podział zadania na kroki („proszę, podziel rozwiązanie na etapy”). Wielu programistów używa go jako wirtualnego partnera w kodowaniu. Sprawdzaj poprawność odpowiedzi. Choć GPT-5 jest dokładniejszy, nie jest nieomylny. Weryfikuj kluczowe fakty, które podaje. Jeśli coś wygląda podejrzanie lub zbyt dobrze, aby było prawdziwe, dopytaj lub sprawdź w wiarygodnych źródłach. GPT-5 lepiej niż wcześniej potrafi przyznać „nie jestem pewien” – jeśli to zrobi, to sygnał, by zweryfikować informację. Pilnuj limitów użycia (lub rozważ upgrade). Jeśli intensywnie korzystasz z darmowej wersji i zauważysz spadek jakości (może to oznaczać przełączenie na model mini), rozważ przejście na plan Plus, aby mieć stały dostęp do pełnego GPT-5. Plus daje też dostęp do funkcji takich jak wtyczki GPT-5 czy tryb przeglądania (jeśli zostaną ponownie włączone), co poszerza możliwości. Rozumiejąc nowe funkcje i ograniczenia, możesz uczynić z ChatGPT-5 potężnego sojusznika w zadaniach – od codziennego pisania po rozwiązywanie skomplikowanych problemów. Odkrywaj, co potrafi ta nowa AI! Słyszałem, że GPT-5 ma kontekst 256 tys. tokenów – co to oznacza? „256 tys. tokenów” odnosi się do ilości tekstu, jaką model może uwzględnić naraz. 256 tys. tokenów to w przybliżeniu ok. 192 000 słów (ponieważ 1 token to średnio ~0,75 słowa w języku angielskim). Tak ogromne okno kontekstu oznacza, że GPT-5 może przetwarzać bardzo obszerne dokumenty lub prowadzić wyjątkowo długie rozmowy bez zapominania wcześniejszych fragmentów. Na przykład możesz wkleić do GPT-5 całą książkę lub rozbudowany raport i zadawać pytania na ich temat, a model będzie w stanie odwoływać się do dowolnej części tego tekstu przy formułowaniu odpowiedzi. Dla porównania – w wersji z 2023 roku GPT-4 obsługiwał maksymalnie 32 tys. tokenów (~24 000 słów), a pośredni model OpenAI „o3” zwiększył ten limit do 200 tys. tokenów. GPT-5 podnosi poprzeczkę do 256 tys. To szczególnie przydatne w takich zadaniach jak podsumowywanie czy analiza długich umów, artykułów naukowych czy nawet miesięcy historii czatu w jednym wątku. To bardzo zaawansowana funkcja – w rzeczywistości wiele konkurencyjnych modeli ma znacznie mniejsze limity kontekstu. Warto jednak pamiętać, że korzystanie z tak dużego okna kontekstu może być kosztowne obliczeniowo (i może być dostępne jedynie w wyższych planach lub w API z odpowiednią opłatą). Zasadniczo jednak GPT-5 potrafi „przeczytać i zapamiętać” niezwykle obszerne teksty naraz, co otwiera nowe możliwości w przetwarzaniu dużych zbiorów danych w języku naturalnym.
Czytaj
Automatyzacja AML: Jak uprościć procedury przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu
In today’s regulatory environment, AML (Anti-Money Laundering) compliance is no longer limited to banks and financial institutions. Real estate brokers, law firms, accounting offices, insurers, art dealers, and even developers accepting cash payments above €10,000 are now legally required to implement AML procedures. Yet for many businesses, AML compliance remains a manual, fragmented process—one that consumes time, invites human error, and exposes the organization to regulatory penalties. This article explains the current challenges in AML enforcement, especially in Poland, and explores how automation can transform compliance from a burden into a manageable, efficient process. Poland’s AML System Under Scrutiny: What the Supreme Audit Office Found According to the Supreme Audit Office of Poland (Najwyższa Izba Kontroli), Poland is one of the 10 EU countries with the highest risk of money laundering and terrorist financing. Despite this elevated threat level, the national AML framework has been deemed ineffective in key areas. Recent audits revealed delays in legislative updates, gaps in oversight (especially for sectors like foundations, associations, or online currency exchanges), and a general lack of coordination between regulatory bodies. In some cases, suspicious transaction reports submitted by obligated institutions were reviewed over a year later, which dramatically reduces their usefulness in preventing financial crime. You can review the NIK report summary here — a sobering overview of the shortcomings in national AML enforcement. The Hidden Cost of Manual AML Compliance Manual AML processes are often reactive, time-consuming, and prone to inconsistency. This becomes especially problematic for organizations without dedicated compliance departments. The most common pain points include: Inefficient customer due diligence (CDD) — Gathering and verifying customer identity documents takes time, especially when done without digital tools. Poor transaction monitoring — Identifying unusual payment patterns across spreadsheets or fragmented systems is unreliable and resource-intensive. Incomplete audit trails — Regulators often require documentation showing compliance at every step. Without automation, maintaining consistent, exportable records is difficult. Risk of human error — Even well-trained staff can overlook suspicious activity or apply procedures incorrectly. Lack of real-time insights — Manual reviews are slow, making it easy to miss fast-moving threats or react too late. For smaller firms—such as accounting offices, law firms, or independent real estate agents—these obligations can seem overwhelming. But failing to meet them could result in fines reaching up to €5 million or 10% of annual turnover, depending on the severity of the breach. What AML Automation Can Do for Your Business Automated AML solutions help businesses comply with regulatory requirements more efficiently and accurately. By using software to handle key compliance tasks, companies can focus on their core operations while reducing risk. Key benefits include: 1. Save Time and Lower Costs Automated systems drastically reduce the time needed to conduct client verification, monitor transactions, or prepare regulatory reports. What might take hours of manual effort can now be completed in minutes. This not only reduces labor costs but also enables compliance officers to focus on critical, judgment-based tasks. 2. Ensure Accuracy and Consistency Software operates according to pre-defined rules, eliminating variability in how checks are performed. This results in fewer false positives, more consistent decision-making, and more reliable detection of suspicious activity. Automation also ensures that no step in the procedure is skipped or forgotten. 3. Stay Compliant — Always Good AML systems are regularly updated to reflect national and EU regulations, including the EU’s 6th AML Directive. They help ensure that businesses remain fully compliant with requirements such as transaction thresholds, UBO (ultimate beneficial owner) checks, and risk scoring. Full documentation is automatically generated and stored, making audits far easier to manage. The European Commission maintains an up-to-date resource on AML legislation and obligations for businesses, accessible here. AML Solution from TTMS Our AML solution is a comprehensive software platform designed to support businesses in combating money laundering and terrorist financing, fully compliant with current EU and national AML regulations. The solution automates and streamlines key obligations required of entities such as banks, accounting firms, notaries, real estate agencies, insurers, and other obliged institutions. Core functionalities include automated client risk analysis, identity verification, continuous screening against official databases and sanction lists (e.g., CEIDG, KRS, CRBR), and integrated monitoring of transactions. By minimizing manual intervention and significantly reducing human error, our AML system cuts compliance costs while ensuring rigorous adherence to regulatory standards. Moreover, it can be tailored specifically to your organization’s size, sector, and compliance needs. Why It Matters AML automation is not just about ticking compliance boxes — it’s about building trust, minimizing legal exposure, and gaining operational resilience. Whether you run a small accounting firm or a medium-sized real estate business, investing in AML automation now will protect your company from much larger risks in the future. If your organization is struggling to keep up with its AML obligations, now is the time to explore automated solutions designed for your industry. With the right tools, compliance becomes a strength — not a liability. Which businesses must comply with AML regulations in the EU? AML (Anti-Money Laundering) compliance in the EU isn’t just for banks. It also applies to real estate brokers, law firms, accounting offices, insurance providers, art dealers, developers accepting large cash payments (€10,000+), and other obligated entities. If your business handles substantial financial transactions or sensitive client information, it likely falls under AML obligations. What are the risks of manual AML compliance? Manual AML processes are prone to human error, inconsistent record-keeping, and inefficient transaction monitoring. These limitations can lead to regulatory breaches, substantial fines (up to €5 million or 10% of annual turnover), reputational damage, and potential loss of clients or business licenses. How does automation improve AML compliance for smaller businesses? Automation significantly reduces the compliance burden for smaller businesses by quickly verifying identities, performing real-time screening against official registries and sanctions lists, monitoring transactions, and providing comprehensive, auditable records. This frees up valuable staff time, reduces errors, and ensures consistent adherence to regulatory requirements. Are automated AML solutions regularly updated to reflect regulatory changes? Yes, reputable AML automation solutions are continuously updated to align with current EU regulations, including the latest directives such as the 6th AML Directive. Automated updates ensure your business remains compliant with evolving rules, reducing the risk of non-compliance due to outdated procedures. Can AML automation integrate easily with existing systems? Yes, most advanced AML automation platforms offer flexible integration options with your existing CRM, banking systems, accounting software, or other business tools. Such seamless integration allows your business to streamline AML compliance without disrupting your current workflows or requiring extensive internal change.
Czytaj
Study Mode w ChatGPT: Rewolucja w uczeniu się dla użytkowników indywidualnych i firm
Spójrzmy na przykład formalnych kursów online oraz MOOC (masowych otwartych kursów online). Study Mode w ChatGPT: Rewolucja w uczeniu się dla użytkowników indywidualnych i firm ChatGPT zawsze świetnie odpowiadał na zapytania – ale co gdyby mógł pomóc Ci lepiej się uczyć, a nie tylko szybciej udzielać odpowiedzi? Właśnie na tym polega idea stojąca za nowym „Study Mode” w ChatGPT, funkcją wprowadzoną w połowie 2025 roku, która zmienia popularnego chatbota AI w interaktywnego nauczyciela. W tym artykule przyjrzymy się, czym jest Study Mode, jak działa oraz dlaczego jest przełomowym rozwiązaniem zarówno dla nauki indywidualnej, jak i szkoleń firmowych. Omówimy praktyczne zastosowania w e-learningu, onboardingu, podnoszeniu kwalifikacji i innych obszarach – oraz jak wykorzystanie tego narzędzia może zapewnić firmom przewagę konkurencyjną. Na koniec odpowiemy na najczęstsze pytania (FAQ) i pokażemy, jak dzięki wsparciu ekspertów TTMS skutecznie wdrożyć rozwiązania AI (takie jak Study Mode). Zaczynajmy! 1. Czym jest tryb nauki ChatGPT i jak działa? Wyobraź sobie, że masz cierpliwego, kompetentnego nauczyciela dostępnego 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu za pośrednictwem komputera lub telefonu. Tryb nauki ChatGPT ma właśnie taki charakter. W swojej istocie Tryb nauki to specjalne ustawienie w ChatGPT, które prowadzi Cię krok po kroku do znalezienia odpowiedzi, zamiast po prostu Ci je podawać. Po aktywacji Trybu nauki, sztuczna inteligencja zaangażuje Cię w pytania, wskazówki i informacje zwrotne, naśladując sposób, w jaki dobry nauczyciel poprowadziłby Cię do samodzielnego rozwiązania problemu. To podejście przekształca ChatGPT z wyszukiwarki szybkich odpowiedzi w prawdziwego towarzysza nauki. W praktyce włączenie trybu nauki jest proste – wystarczy wybrać opcję „Ucz się i ucz” z menu ChatGPT (dostępnego w przeglądarce, na komputerze lub urządzeniu mobilnym). Po włączeniu ChatGPT dostosowuje swoje zachowanie: pyta o to, czego chcesz się nauczyć, ocenia Twój aktualny poziom zrozumienia (często zadając kilka pytań wprowadzających dotyczących Twojego poziomu lub celów), a następnie odpowiednio dostosowuje odpowiedzi. Doświadczenie staje się interaktywne i spersonalizowane. Na przykład, jeśli zadajesz pytanie z zakresu nauk ścisłych, ChatGPT w trybie nauki może najpierw zapytać Cię, co już wiesz na dany temat lub na jakim jesteś poziomie nauczania. Następnie będzie wyjaśniał koncepcje w przystępnych fragmentach, zadawał pytania uzupełniające, aby upewnić się, że rozumiesz materiał, i stopniowo dążył do uzyskania ostatecznej odpowiedzi. Podczas dialogu zachęca do krytycznego myślenia i uzupełniania luk, zamiast wykonywania całej pracy za Ciebie. Pod maską OpenAI zbudowano tryb nauki, włączając sprawdzone techniki edukacyjne do instrukcji AI. System wykorzystuje pytania sokratejskie (zadając pytania pomocnicze, które stymulują krytyczne myślenie), zapewnia skomplikowane wyjaśnienia (rozbijając złożony materiał na łatwe do przyswojenia sekcje) i obejmuje okresowe sprawdzanie wiedzy (takie jak quizy lub podpowiedzi „spróbuj sam”) w celu wzmocnienia zrozumienia. System jest również adaptacyjny: ChatGPT może dostosować się do Twojego poziomu umiejętności, a nawet wykorzystać historię czatów lub przesłane materiały do nauki (takie jak notatki z zajęć lub pliki PDF), aby spersonalizować sesję. Innymi słowy, zapamiętuje, co już omówiłeś i jak dobrze Ci poszło, a następnie wyświetla kolejne pytania lub wskazówki na odpowiednim poziomie trudności. Co najważniejsze, możesz włączyć lub wyłączyć Tryb nauki w dowolnym momencie rozmowy – dzięki czemu możesz wrócić do normalnego trybu odpowiadania, gdy potrzebujesz szybko poznać fakt, lub włączyć Tryb nauki, gdy chcesz uzyskać bardziej szczegółowe wyjaśnienie. Główne funkcje trybu nauki ChatGPT obejmują: Interaktywne podpowiedzi i wskazówki: Zamiast udzielać bezpośrednich odpowiedzi, ChatGPT zadaje pytania i oferuje wskazówki, które pokierują Twoim myśleniem. Dzięki temu aktywnie angażujesz się w rozwiązywanie problemu. Odpowiedzi oparte na stopniowaniu trudności: Wyjaśnienia są ustrukturyzowane w przejrzyste, łatwe do zrozumienia fragmenty, które wzajemnie się uzupełniają. Sztuczna inteligencja zaczyna od prostych pytań i dodaje złożoności w miarę postępów, dzięki czemu nigdy nie czujesz się przytłoczony nadmiarem informacji. Spersonalizowane wsparcie: Wskazówki są dostosowane do Twojego poziomu i celów. ChatGPT dostosuje swój styl nauczania na podstawie Twoich odpowiedzi oraz (jeśli jest włączony) Twoich poprzednich czatów lub udostępnionych materiałów, niczym korepetytor pamiętający Twoje poprzednie sesje. Sprawdzanie wiedzy i feedback: Tryb nauki będzie okresowo sprawdzał Twoje zrozumienie za pomocą szybkich quizów, pytań otwartych lub ćwiczeń z lukami. Zapewnia konstruktywny feedback – wyjaśniając, dlaczego odpowiedź była poprawna lub błędna – aby wzmocnić proces nauki. Łatwe przełączanie trybów: Zachowasz kontrolę. Możesz włączyć Tryb nauki, aby uczyć się krok po kroku, a następnie wyłączyć go, aby uzyskać bezpośrednią odpowiedź w razie potrzeby. Ta elastyczność oznacza, że sztuczna inteligencja może obsługiwać różne metody nauki na bieżąco. Wszystkie te funkcje współpracują ze sobą, aby przekształcić proces nauki. ChatGPT staje się w zasadzie korepetytorem na żądanie, który nie tylko zna niezliczone fakty, ale także wie, jak uczyć. Został zaprojektowany, aby utrzymać Twoją ciekawość i aktywność w procesie, co jest kluczowe dla prawdziwego zrozumienia. Zespół edukacyjny OpenAI podkreślił, że nauka jest procesem aktywnym – „wymaga tarcia” i wysiłku – a Tryb nauki został stworzony, aby zachęcać do tego produktywnego wysiłku, zamiast pozwalać użytkownikom na bierne kopiowanie odpowiedzi. Rezultatem jest bardziej angażujący i efektywny sposób nauki wszystkiego, od matematyki i nauk ścisłych po języki, kodowanie i umiejętności zawodowe. 2. Korzyści z Trybu nauki dla indywidualnych uczniów Nauka nie jest zarezerwowana tylko dla klasy – a Tryb nauki ChatGPT jest równie pomocny w przypadku zadania domowego ze szkoły średniej, jak i dla osoby dorosłej, która uczy się nowej umiejętności. Ta funkcja została pierwotnie stworzona z myślą o uczniach, ale szybko okazała się cenna dla każdego, kto chce dogłębnie zrozumieć dany temat. Oto kilka praktycznych sposobów wykorzystania trybu nauki: Pomoc w odrabianiu prac domowych ze zrozumieniem: Uczniowie mogą rozwiązywać trudne zadania domowe, korzystając z ChatGPT, który poprowadzi ich przez każdy krok. Zamiast po prostu przepisywać odpowiedź, uczeń może faktycznie poznać metodę prowadzącą do jej rozwiązania. Na przykład, jeśli utkniesz z zadaniem matematycznym, tryb nauki zapyta, jak możesz do niego podejść, podpowie, jeśli zboczysz z kursu, i podzieli rozwiązanie na mniejsze części. To buduje prawdziwe umiejętności rozwiązywania problemów i pewność siebie w zakresie materiału. Przygotowanie do egzaminu i quizy: Podczas nauki do testu możesz skorzystać z ChatGPT, który przeprowadzi Cię przez test z danego tematu. Załóżmy, że przygotowujesz się do egzaminu z biologii – możesz poprosić ChatGPT w trybie nauki o omówienie kluczowych pojęć, takich jak metabolizm komórkowy czy ekologia. Sztuczna inteligencja może zacząć od pytania o Twoją wiedzę na dany temat, a następnie uczyć Cię i zadawać pytania w sposób konwersacyjny. Może tworzyć pytania praktyczne, sprawdzać Twoje odpowiedzi i wyjaśniać ewentualne błędy. To aktywne przypominanie jest fantastyczne dla zapamiętywania i pomaga zidentyfikować obszary, które wymagają dokładniejszego powtórzenia. Nauka nowych języków lub umiejętności: Tryb nauki nie ogranicza się do przedmiotów akademickich. Jeśli uczysz się przez całe życie, możesz go używać do rozwijania praktycznie każdej nowej umiejętności lub hobby. Na przykład możesz użyć ChatGPT do nauki języka francuskiego. Zamiast tylko tłumaczyć, Tryb nauki zadaje Ci pytania po francusku, cierpliwie poprawia Twoje odpowiedzi i zachęca do próbowania budowania zdań, zamieniając naukę języka w interaktywne ćwiczenie. Podobnie, jeśli chcesz nauczyć się kodowania, ChatGPT może nauczyć Cię koncepcji programowania krok po kroku, a następnie poprosić o napisanie fragmentu kodu i udzielić Ci na jego temat informacji zwrotnej. Konwersacyjne, iteracyjne podejście sprawia, że samodzielna nauka jest o wiele bardziej angażująca niż samo czytanie podręcznika. Złożone tematy w prosty sposób: Wszyscy spotykamy się z tematami, które trudno nam ogarnąć – może to być koncepcja finansowa, taka jak „budżetowanie i inwestowanie”, lub techniczna, taka jak „podstawy uczenia maszynowego”. W trybie nauki możesz zapytać: „Naucz mnie podstaw finansów osobistych” lub „Pomóż mi zrozumieć, jak działa uczenie maszynowe”. ChatGPT podzieli te szerokie tematy na ustrukturyzowany plan lekcji, często zaczynając od podstawowych terminów, a następnie dodając szczegóły. Będzie się z Tobą kontaktować na bieżąco (np. „Czy to ma sens? Spróbujmy szybkiego przykładu?”), aby upewnić się, że nadążasz. Tego rodzaju spersonalizowane, dostarczane na bieżąco wyjaśnienia mogą rozwiać tajemnice tematów, które kiedyś wydawały się onieśmielające. Uczenie się przez całe życie i ciągłe doskonalenie: Co być może najważniejsze, tryb nauki zachęca do ciągłego uczenia się. Ponieważ jest dostępny o każdej porze i na każdym urządzeniu, możesz przekształcić zwykłą ciekawość w okazję do nauki. Zastanawiasz się nad wydarzeniem historycznym, zjawiskiem naukowym lub nad tym, jak poprawić umiejętność osobistą, taką jak wystąpienia publiczne? Możesz od razu skorzystać z sesji nauki z ChatGPT. Umożliwia to ciągłe podnoszenie kwalifikacji poza formalnymi kursami. W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie, posiadanie osobistego trenera AI, który pomoże Ci w ciągłej nauce, może być niezwykle cenne. To, co sprawia, że te aplikacje są tak ekscytujące, to poziom personalizacji i interaktywności. Każdy uczy się trochę inaczej – niektórzy potrzebują więcej pytań ćwiczeniowych, inni analogii i przykładów. Tryb nauki stara się dostosować do tych potrzeb. Jeśli popełnisz błąd, nie karci ani nie wyświetla tylko prawidłowej odpowiedzi; zamiast tego wyjaśnia dlaczego prawidłowa odpowiedź jest taka, jaka jest, a następnie często daje kolejne podobne pytanie do wypróbowania. Jest cierpliwy i bezstronny, więc możesz poświęcić czas na zrozumienie koncepcji. Zasadniczo każdy uczeń, od studenta po profesjonalistę szlifującego swoje umiejętności, może korzystać z trybu nauki ChatGPT jako prywatnego nauczyciela. Obniża on barierę w uczeniu się nowych rzeczy, czyniąc proces bardziej przystępnym i dopasowanym do indywidualnych potrzeb. 3. Potencjał e-learningu: kursy, wdrażanie i podnoszenie kwalifikacji E-learning i szkolenia korporacyjne przeżywają rozkwit, a tryb nauki ChatGPT idealnie wpisuje się w ten trend. Niezależnie od tego, czy chodzi o platformę kursów online, wewnętrzne szkolenia w firmie, czy uniwersytet wykorzystujący sztuczną inteligencję do wspierania studentów, tryb nauki może wzbogacić doświadczenie edukacyjne, czyniąc je bardziej interaktywnym i spersonalizowanym. Spójrzmy na przykład formalnych kursów online oraz MOOC (masowych otwartych kursów online). Często oferują one lekcje wideo i quizy, ale uczniowie nie zawsze otrzymują indywidualne wsparcie. Dzięki trybowi nauki (Study Mode), osoba uczestnicząca np. w kursie online z analizy danych (data science) może korzystać z ChatGPT jako dodatkowego korepetytora. Po obejrzeniu lekcji o sieciach neuronowych, student może skorzystać z ChatGPT, aby przeprowadzić go przez kluczowe koncepcje lub rozwiązać zadania praktyczne w trybie nauki. Sztuczna inteligencja może odwołać się do treści kursu (na przykład student może przesłać notatki z zajęć lub fragment tekstu lekcji), a następnie przeprowadzić sesję pytań i odpowiedzi, która utrwali materiał. To jak asystent nauczyciela dostępny w każdej chwili – student może zapytać: „Nie zrozumiałem tego fragmentu, czy możesz mi to wyjaśnić?”, a ChatGPT cierpliwie wyjaśni i sprawdzi zrozumienie studenta. Może to znacznie poprawić wyniki w nauce we własnym tempie, z którą uczniowie czasami mają trudności w izolacji. Dzięki aktywnemu zaangażowaniu studenta, tryb nauki pomaga utrzymać motywację i przejrzystość materiału przez cały kurs online. Teraz pomyśl o wdrażaniu pracowników w firmie. Nowi pracownicy są zazwyczaj bombardowani dokumentami, instrukcjami i filmami szkoleniowymi na temat polityki, produktów i procesów firmy. Może to być przytłaczające i często nowi pracownicy wahają się zadać wiele pytań. Tryb nauki ChatGPT może działać jako przyjazny przewodnik po treściach wprowadzających. Na przykład dział HR mógłby polecić nowym pracownikom korzystanie z trybu nauki, aby dowiedzieć się o wartościach firmy, zasadach zgodności lub kluczowych informacjach o produktach. Zamiast czytać suchy podręcznik od deski do deski, nowy pracownik mógłby nawiązać kontakt z tutorem AI: „Pomóż mi nauczyć się kluczowych protokołów bezpieczeństwa w naszej firmie” lub „Muszę zrozumieć cechy produktu X, który produkuje nasza firma”. ChatGPT przedstawiłby następnie informacje w sposób interaktywny — być może zaczynając od podsumowania pierwszych kilku zasad bezpieczeństwa, a następnie prosząc pracownika o rozważenie scenariuszy („Co powinieneś zrobić, jeśli zdarzy się sytuacja Y?”), aby upewnić się, że rozumie. Ten rodzaj ukierunkowanego wdrożenia nie tylko sprawia, że proces jest bardziej interesujący, ale także pomaga w utrwalaniu informacji. Nowi pracownicy mogą rozwijać się we własnym tempie i otrzymywać natychmiastowe odpowiedzi lub wyjaśnienia na wszystko, co wydaje im się niezrozumiałe, bez poczucia skrępowania zadawania wielu „podstawowych” pytań trenerowi. Rezultatem jest często szybszy czas wdrożenia – nowi członkowie zespołu stają się szybciej produktywni, ponieważ naprawdę rozumieją materiał. Podnoszenie kwalifikacji i ciągłe uczenie się dla obecnych pracowników to kolejny ogromny obszar możliwości. Branże szybko się rozwijają, a firmy wymagają, aby ich pracownicy stale nabywali nowe umiejętności lub wiedzę, czy to poprzez naukę nowego oprogramowania, zrozumienie zaktualizowanych przepisów, czy doskonalenie umiejętności miękkich, takich jak komunikacja. Tryb nauki może być jak zawsze dostępny trener szkoleniowy. Pracownik w zespole marketingowym może na przykład wykorzystać go do poznania nowego trendu lub narzędzia marketingu cyfrowego. Mogą powiedzieć: „Muszę szybko zapoznać się z najlepszymi praktykami SEO”, a ChatGPT może zorganizować mini-warsztat: najpierw pytając, co już wiedzą o SEO, następnie omawiając kluczowe koncepcje, zadając im pytania dotyczące strategii, a nawet odgrywając scenariusze (np. opracowując plan treści i uzyskując informacje zwrotne). Ponieważ sztuczna inteligencja działa na żądanie, pracownicy mogą wpasować te sesje szkoleniowe w swoje harmonogramy, kiedy tylko czas na to pozwoli – to ogromna zaleta dla zapracowanych profesjonalistów. Co więcej, spersonalizowane podejście trybu nauki oznacza, że pracownik, który ma już wiedzę w określonych obszarach, nie będzie się nudził materiałami, które już zna; sztuczna inteligencja szybko ocenia jego poziom i koncentruje się na lukach, co jest efektywnym sposobem nauki. Warto zauważyć, że e-learning z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może zwiększyć zaangażowanie i zapamiętywanie wiedzy. Badania wykazały, że aktywna nauka – w której uczeń uczestniczy i przypomina sobie informacje – prowadzi do lepszego zapamiętywania niż bierne czytanie lub słuchanie. Tryb nauki z natury promuje aktywną naukę dzięki stylowi pytań i odpowiedzi. W kontekście korporacyjnym oznacza to, że sesje szkoleniowe wzbogacone o ChatGPT mogą sprawić, że pracownicy będą lepiej zapamiętywać procedury lub umiejętności, gdy będą musieli je zastosować w pracy. Dla organizacji oznacza to mniej błędów i bardziej kompetentną kadrę. Potencjał e-learningu rozciąga się również na scenariusze nauczania mieszanego. Podczas zajęć lub warsztatów instruktor może zlecić uczestnikom korzystanie z trybu nauki ChatGPT jako ćwiczenia uzupełniającego. Podczas seminariów szkoleniowych w firmach uczestnicy mogą podzielić się na indywidualne sesje z ChatGPT, aby przećwiczyć to, czego się właśnie nauczyli, a następnie skupić się na rekonwalescencji. Sztuczna inteligencja może zasadniczo pełnić rolę osobistego trenera w szkoleniach na dużą skalę, gdzie indywidualna uwaga jest ograniczona. Ponieważ działa na wielu urządzeniach, uczestnicy mogą kontynuować ćwiczenia w domu lub w podróży, utrzymując dynamikę nauki poza salą lekcyjną lub biurową. Krótko mówiąc, tryb nauki otwiera nowe możliwości e-learningu, czyniąc edukację bardziej adaptacyjną, angażującą i dostępną. Kursy stają się czymś więcej niż jednokierunkowym przekazywaniem treści; stają się dialogami. Wdrażanie i szkolenie stają się mniej uciążliwe, a bardziej ukierunkowaną eksploracją. Co ważne, to podejście oparte na sztucznej inteligencji jest skalowalne – niezależnie od tego, czy masz 5, czy 5000 uczniów, każda osoba nadal ma możliwość indywidualnej interakcji. To znaczące ulepszenie tradycyjnych programów e-learningowych i szkoleniowych. 4. Jak firmy i zespoły mogą wykorzystać tryb nauki Współczesne firmy wiedzą, że inwestowanie w rozwój pracowników to nie tylko inicjatywa poprawiająca samopoczucie – jest to bezpośrednio związane z wynikami biznesowymi. W rzeczywistości eksperci branżowi często twierdzą, że firmy, które „prześcigną” konkurencję w zdobywaniu wiedzy, ostatecznie ją prześcigną. Tryb nauki ChatGPT zapewnia najnowocześniejsze narzędzie, które pomaga w budowaniu kultury ciągłego uczenia się w organizacji. Przyjrzyjmy się, jak różne jednostki biznesowe i zespoły mogą skorzystać z tej funkcji: Kadry (HR) i wdrażanie: Działy HR mogą korzystać z trybu nauki, aby usprawnić proces wdrażania nowych pracowników i zapewnić spójne zrozumienie polityki firmy. Zamiast wręczać nowemu pracownikowi stos dokumentów do przeczytania, HR może zachęcić go do zapoznania się z tym materiałem za pośrednictwem ChatGPT. Na przykład, nowy pracownik może przesłać lub wkleić plik PDF z polityką HR do ChatGPT i aktywować tryb nauki. Sztuczna inteligencja poprowadzi go następnie przez treść, zadając pytania, aby potwierdzić zrozumienie kluczowych punktów (takich jak zasady bezpieczeństwa danych lub procedury bezpieczeństwa w miejscu pracy) i wyjaśniając wszelkie niejasności. Ten proces może znacznie zwiększyć zapamiętywanie ważnych informacji i uczynić wdrażanie bardziej interaktywnym. Dział HR może również wykorzystać go do odświeżenia wiedzy z zakresu zgodności – np. coroczne szkolenie z etyki można przekształcić w sesję pytań i odpowiedzi z ChatGPT, aby upewnić się, że pracownicy naprawdę rozumieją koncepcje, a nie tylko klikają w pokaz slajdów. Korzyścią dla firmy jest to, że pracownicy wdrażani w firmie są dobrze poinformowani i przygotowani, a ryzyko popełniania błędów wynikających z niezrozumienia zasad jest mniejsze. Zespoły ds. uczenia się i rozwoju (L&D): Korporacyjne działy L&D lub szkoleń mogą zintegrować tryb nauki ChatGPT ze swoimi programami jako osobistego asystenta nauki dla pracowników. Zespoły L&D często stają przed wyzwaniem dostosowania się do pracowników o różnym poziomie umiejętności i tempie nauki. Tryb nauki może wypełnić tę lukę, zapewniając spersonalizowany coaching na dużą skalę. Na przykład, po warsztacie z zarządzania projektami, zespół L&D może zasugerować uczestnikom kontynuowanie ćwiczeń z ChatGPT: mogą poprosić sztuczną inteligencję o przedstawienie scenariusza projektu i przeprowadzenie pracownika przez proces jego planowania, prosząc go o zidentyfikowanie ryzyka lub ustalenie priorytetów zadań, a następnie udzielenie mu informacji zwrotnej. Ponadto specjaliści L&D mogą tworzyć określone ścieżki i zasoby nauki, a następnie korzystać z ChatGPT, aby je wzmocnić. Możliwe jest nawet opracowanie niestandardowych person AI lub wtyczek, które dopasowują ChatGPT do wewnętrznej bazy wiedzy firmy (z narzędziami OpenAI i pewną integracją techniczną), co oznacza, że AI może odwoływać się do procesów specyficznych dla firmy podczas szkoleń. Chociaż wymaga to pewnej konfiguracji, gotowy tryb nauki jest już skuteczny w utrwalaniu ogólnych umiejętności. W rezultacie szkolenie nie kończy się wraz z warsztatami — pracownicy mają możliwość kontynuowania nauki i ćwiczenia samodzielnie, co maksymalizuje zwrot z inwestycji w programy szkoleniowe. Zespoły sprzedaży i obsługi klienta: Sprzedawcy i zespoły obsługi klienta rozwijają się dzięki wiedzy — o produktach, usługach i sposobach radzenia sobie z różnymi scenariuszami. Tryb nauki może służyć jako poligon doświadczalny dla tych ról. Dla zespołów sprzedaży wyobraź sobie użycie ChatGPT do ćwiczenia wiedzy o produkcie: handlowiec może ćwiczyć rozmowy z symulowanym klientem, zadawać pytania, testować argumenty sprzedażowe i otrzymywać wskazówki. Może również przepytać sprzedawcę o funkcje produktu lub szczegóły cenowe, aby upewnić się, że ma te informacje pod ręką. W przypadku agentów obsługi klienta ChatGPT może odgrywać rolę klienta z problemem, a agent może ćwiczyć przechodzenie przez kroki rozwiązywania problemów. Jeśli agent „utknie”, tryb nauki delikatnie naprowadzi go na kolejne kroki lub podsunie potrzebne wskazówki. Tego rodzaju próba buduje zaufanie i kompetencje wśród personelu mającego kontakt z klientami. Ponadto, ponieważ sztuczną inteligencję można wstrzymać i zapytać w dowolnym momencie, pracownicy mogą zasadniczo uczyć się w trakcie pracy. Jeśli agent pomocy technicznej napotka nowe pytanie, może dyskretnie skorzystać z ChatGPT w trybie nauki, aby lepiej zrozumieć przyczynę problemu lub poznać nieznaną funkcję produktu, a następnie odpowiedzieć klientowi z większą pewnością. Z czasem ta ciągła pętla uczenia się sprawia, że zespół staje się bardziej kompetentny i elastyczny – co stanowi zdecydowaną przewagę konkurencyjną w zakresie celów sprzedażowych i satysfakcji klienta. Zespoły techniczne i IT: Utrzymywanie zespołów technicznych na bieżąco z najnowszymi narzędziami i praktykami to ciągłe wyzwanie. Tryb nauki może pomóc programistom, inżynierom, analitykom danych i specjalistom IT w szybkiej nauce nowych technologii lub metod rozwiązywania problemów. Na przykład inżynier oprogramowania może go użyć, aby nauczyć się nowego frameworka programistycznego krok po kroku, a ChatGPT uczy składni i najlepszych praktyk, a nawet sprawdza krótkie fragmenty kodu pod kątem błędów. Technik wsparcia IT może go użyć, aby zrozumieć nowy system: „Naucz mnie podstaw administrowania Cloud Platform X”, a sztuczna inteligencja interaktywnie przeprowadzi, powiedzmy, przez konfigurację serwera, prosząc technika o potwierdzenie kroków i sugerując, co wypróbować, jeśli coś pójdzie nie tak. Tego rodzaju kierowana, praktyczna nauka przyspiesza typowy czas wdrażania nowych technologii. Co ważne, jest to rozwiązanie samoobsługowe – zamiast czekać na kolejne formalne szkolenie lub przeszkadzać starszemu koledze, członkowie zespołu mogą proaktywnie uczyć się z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, gdy tylko zajdzie taka potrzeba. Dla firmy oznacza to bardziej wykwalifikowaną kadrę techniczną, która może wdrażać nowe narzędzia lub szybciej rozwiązywać problemy, zapewniając firmie elastyczność w korzystaniu z technologii. Inne jednostki biznesowe i rozwój zawodowy: Praktycznie każdy dział może znaleźć zastosowanie dla asystenta uczenia się AI. Zespoły marketingowe mogą szkolić się na nowych platformach analitycznych lub poznawać pojawiające się trendy rynkowe z pomocą ChatGPT. Zespoły finansowe mogą z niego korzystać, aby być na bieżąco ze zmianami regulacyjnymi lub dogłębnie zrozumieć koncepcje finansowe (np. młodszy analityk może przejść „Finanse korporacyjne 101” z AI, upewniając się, że naprawdę rozumie takie pojęcia, jak przepływy pieniężne i wycena, wyjaśniając je AI i otrzymując informację zwrotną). Menedżerowie i liderzy mogą używać trybu nauki do doskonalenia swoich umiejętności miękkich – na przykład ćwicząc udzielanie konstruktywnej informacji zwrotnej pracownikom, gdzie sztuczna inteligencja może wcielić się w rolę pracownika, a następnie instruować menedżera w zakresie jego podejścia. Rozwój talentów ludzkich jest szeroki, a ponieważ ChatGPT nie ogranicza się do jednej dziedziny, może pomóc w nauce wszystkiego, od zasad przywództwa po korzystanie z oprogramowania do projektowania. Kluczem dla firm jest stworzenie środowiska, w którym pracownicy są zachęcani do korzystania z narzędzi takich jak tryb nauki w celu rozwoju. Niektóre firmy myślące przyszłościowo mogą nawet tworzyć wewnętrzne „stacje nauki AI” lub zachęcać każdego pracownika do spędzania określonej ilości czasu na samodzielną naukę z AI każdego miesiąca w ramach planu rozwoju. To sygnalizuje, że firma ceni ciągłe doskonalenie i wyposaża pracowników w środki do jego realizacji. Wykorzystując tryb nauki w tych różnych przypadkach użycia, firmy mogą stworzyć bardziej zmotywowaną i kompetentną siłę roboczą. To nie tylko poprawia wydajność indywidualną, ale ma również efekt domina na sukces organizacji. Pracownicy, którzy czują, że firma inwestuje w ich rozwój (poprzez najnowocześniejsze narzędzia i możliwości uczenia się), są zazwyczaj bardziej zaangażowani i lojalni. Są lepiej przygotowani do innowacji i adaptacji do nowych wyzwań. Jednocześnie zespoły odnoszą korzyści zbiorowe, ponieważ każdy członek podnosi swoje umiejętności, co zwiększa ogólny potencjał organizacji. Oczywiście, w przypadku wiedzy poufnej lub specyficznej dla firmy, firmy będą chciały zapewnić prywatność danych, jeśli korzystają z publicznych narzędzi AI. Aby zwiększyć bezpieczeństwo, niektóre firmy mogą zdecydować się na wersje korporacyjne ChatGPT (które oferują szyfrowanie danych i nie udostępniają danych do celów szkoleniowych) lub współpracować z dostawcami rozwiązań AI w celu wdrożenia niestandardowych, bezpiecznych korepetytorów AI przeszkolonych w zakresie danych wewnętrznych. W obu przypadkach koncepcja wprowadzona przez tryb nauki – kierowana nauka za pomocą sztucznej inteligencji – może być wdrożona w sposób bezpieczny dla firmy. Wniosek jest taki, że tryb nauki ChatGPT stanowi wzór tego, jak sztuczna inteligencja może wspierać rozwój pracowników: spersonalizowany, interaktywny i dostępny w razie potrzeby. Firmy, które wykorzystają tę szansę, mogą rozwijać talenty szybciej i skuteczniej niż te, które polegają na tradycyjnych, uniwersalnych metodach szkoleniowych. 5. Tryb nauki, wspomagany AI – co przyniesie przyszłość? Wdrożenie trybu nauki ChatGPT (i ogólnie narzędzi uczenia się opartych na sztucznej inteligencji) to nie tylko nowość – może ono przełożyć się na wymierne korzyści konkurencyjne dla firm. W gospodarce, w której wiedza i elastyczność są kluczowe, posiadanie pracowników, którzy potrafią szybko się uczyć i adaptować, daje przewagę. Oto niektóre z głównych korzyści, jakie firmy zyskują dzięki wykorzystaniu tego rodzaju uczenia się wspomaganego przez sztuczną inteligencję: Błyskawiczny rozwój umiejętności – szybsze innowacje: Umożliwiając pracownikom naukę na żądanie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, firmy mogą radykalnie skrócić czas potrzebny na rozpowszechnianie nowych informacji lub umiejętności wśród pracowników. Zamiast czekać na kolejne kwartalne szkolenie lub wysyłać pracowników na kursy zewnętrzne, wiedzę można zdobywać w czasie rzeczywistym, w miarę potrzeb. Oznacza to, że zespoły mogą szybciej wdrażać nowe pomysły lub technologie, co prowadzi do szybszych cykli innowacji. W dynamicznie rozwijających się branżach, umiejętność „szybkiej nauki” często oznacza szybkie wprowadzanie innowacji – i wyprzedzanie konkurencji. Spersonalizowane uczenie się na dużą skalę: Tradycyjnie spersonalizowany coaching był drogi i ograniczony do stanowisk o wysokim priorytecie. Dzięki korepetytorom opartym na sztucznej inteligencji, takim jak Study Mode, każdy pracownik może mieć osobistego trenera za ułamek kosztów. Każda osoba korzysta z lekcji dostosowanych do jej aktualnego poziomu i stylu uczenia się. Z punktu widzenia konkurencyjności, pomaga to podnieść podstawowe kompetencje w całej organizacji. Twoja firma nie szkoli tylko najlepszych 5% – stale podnosi poziom wszystkich pracowników. Organizacje, które osiągną ten szeroko zakrojony rozwój umiejętności, mogą skuteczniej wdrażać strategie, ponieważ mniej osób zostaje w tyle z powodu nowych narzędzi lub złożonych projektów. Lepsza wydajność i pewność siebie pracowników: Pracownik, który właśnie opanował koncepcję lub rozwiązał problem dzięki trybowi nauki, prawdopodobnie natychmiast zastosuje tę wiedzę, niezależnie od tego, czy chodzi o sfinalizowanie sprzedaży z nową wiedzą specjalistyczną, czy szybsze rozwiązanie problemu technicznego dzięki niedawno nabytym umiejętnościom rozwiązywania problemów. Te stopniowe ulepszenia w codziennej wydajności kumulują się. Zespoły stają się bardziej samowystarczalne i pewne siebie w stawianiu czoła wyzwaniom. Z czasem ta pewność siebie może sprzyjać kulturze proaktywnego rozwiązywania problemów, w której pracownicy nie boją się podejmować zadań wykraczających poza ich strefę komfortu, ponieważ wiedzą, że mają zasoby (takie jak tutor AI), które pomogą im nauczyć się tego, co jest potrzebne. Firmy z taką kulturą często osiągają lepsze wyniki niż te, w których pracownicy ściśle trzymają się tego, co już wiedzą. Większe zaangażowanie i utrzymanie talentów: Ludzie zazwyczaj chcą się rozwijać i rozwijać w swojej karierze. Kiedy firma zapewnia nowoczesne i skuteczne narzędzia do nauki, pracownicy to zauważają. Korzystanie ze sztucznej inteligencji, takiej jak ChatGPT Study Mode, sprawia, że nauka staje się bardziej przyjemnością, a mniej obowiązkiem. Jest to angażujące, a czasem wręcz przyjemne, i sygnalizuje, że pracodawca inwestuje w najnowsze technologie dla rozwoju pracowników. Może to zwiększyć satysfakcję z pracy. W rzeczywistości, w wielu badaniach przeprowadzonych w miejscu pracy, zdecydowana większość pracowników (a zwłaszcza młodszych specjalistów) twierdzi, że możliwości uczenia się i rozwoju należą do najważniejszych czynników, które zapewniają im zadowolenie z pracy. Ułatwiając ciągłe uczenie się, firmy mogą podnosić morale i lojalność. Pracownicy, którzy doskonalą swoje umiejętności, mają również większe szanse na przyszłość w firmie (mogą wyobrazić sobie pięcie się po szczeblach kariery w miarę zdobywania umiejętności), co zmniejsza rotację. Niższa rotacja oznacza zatrzymywanie wiedzy instytucjonalnej i mniejsze wydatki na rekrutację – oczywiste korzyści konkurencyjne. Przyciąganie najlepszych talentów: Z drugiej strony retencji jest rekrutacja. Firmy, które budują reputację liderów w rozwoju pracowników, przyciągną ambitne talenty. Wyobraź sobie kandydata porównującego dwie oferty pracy: jedna firma wspomina o innowacyjnych narzędziach do nauki opartych na sztucznej inteligencji i dedykowanym czasie na samorozwój dla pracowników, podczas gdy druga oferuje bardziej tradycyjne podejście do szkoleń. Wielu kandydatów wybrałoby tę pierwszą opcję, zwłaszcza tych, którzy cenią sobie rozwój. Posiadanie w swoim zestawie narzędzi czegoś takiego jak tryb nauki ChatGPT pokazuje, że Twoja organizacja myśli przyszłościowo. Można go wykorzystać w komunikatach rekrutacyjnych jako element wsparcia dla pracowników. Bycie znanym jako „organizacja ucząca się” nie tylko poprawia wydajność obecnych pracowników, ale także stale przyciąga nowych, kompetentnych ludzi, którzy chcą się rozwijać – napędzając pozytywny cykl rozwoju talentów. Lepsze zapamiętywanie i stosowanie wiedzy: Nie chodzi tylko o szybką naukę, ale także o jej prawidłowe zapamiętywanie i stosowanie. Interaktywny charakter trybu nauki (z quizami i ćwiczeniami) jest zgodny z dobrze ugruntowanymi zasadami nauki uczenia się: lepiej zapamiętujemy to, czego aktywnie używamy i co sobie przypominamy. Dlatego pracownicy, którzy szkolą się tymi metodami, częściej zapamiętują treści, gdy są one istotne. Prowadzi to do mniejszej liczby błędów w pracy i wyższej jakości pracy. Na przykład szkolenie z zakresu zgodności z przepisami, prowadzone w formie interaktywnych pytań i odpowiedzi, oznacza, że pracownicy z większym prawdopodobieństwem będą przestrzegać tych zasad później, potencjalnie unikając kosztownych pomyłek regulacyjnych. Szkolenie sprzedażowe z odgrywaniem ról i informacją zwrotną oznacza, że przedstawiciele handlowi będą zachowywać się bardziej naturalnie i skutecznie podczas rzeczywistych spotkań z klientami, co może przełożyć się na większą liczbę transakcji. Te rezultaty – mniej błędów, więcej wygranych – bezpośrednio wpływają na wynik finansowy i pozycję konkurencyjną. Elastyczność w zmieniającym się otoczeniu: Firmy dziś stoją w obliczu szybko zmieniających się warunków – nowych technologii, zmian rynkowych, nieoczekiwanych wyzwań (jak np. nagłe przejście na pracę zdalną). Ci, którzy potrafią szybko edukować swoich pracowników w zakresie nowej rzeczywistości i reagowania, dostosują się szybciej. Narzędzia do nauki oparte na sztucznej inteligencji zapewniają mechanizm szybkiego wdrażania wiedzy. Trzeba poinformować wszystkich o nowym wydaniu produktu lub nowym protokole cyberbezpieczeństwa? Sztuczna inteligencja może pomóc w interaktywnym rozpowszechnianiu tej wiedzy wśród tysięcy pracowników jednocześnie, a nawet weryfikować ich zrozumienie. Tego rodzaju zwinność to ogromna przewaga konkurencyjna. To tak, jakby zespół szkoleniowy reagował szybko i był zawsze gotowy do działania. Firmy, które z niej skorzystają, będą sprawniej radzić sobie ze zmianami niż te, które muszą planować tradycyjne szkolenia tygodniami lub miesiącami. Podsumowując, wykorzystanie trybu nauki ChatGPT w Twojej firmie to nie tylko nadążanie za trendami technologicznymi – to strategiczny ruch, który może poprawić wydajność, kulturę i strategię dotyczącą talentów Twojej organizacji. Wspierając ciągłe uczenie się i czyniąc je częścią DNA firmy, wyposażasz swój zespół w możliwość ciągłego doskonalenia. W świecie, w którym wiedza to prawdziwa potęga (i kluczowy czynnik różnicujący firmy), posiadanie ekosystemu edukacyjnego opartego na sztucznej inteligencji staje się koniecznością konkurencyjną. Wczesne wdrożenie tych narzędzi może zapewnić znaczącą przewagę, podczas gdy te, które je zignorują, mogą znaleźć się w tyle pod względem umiejętności i innowacyjności pracowników. 6. Podobne narzędzia sztucznej inteligencji i jak wypada tryb nauki Warto zauważyć, że ChatGPT firmy OpenAI nie jest jedynym systemem AI eksplorującym przestrzeń edukacyjną. Wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji, wiele innych platform i modeli wprowadziło lub rozwija funkcje ułatwiające ludziom naukę. Oto spojrzenie na podobne narzędzia lub podejścia w innych modelach sztucznej inteligencji – i na to, jak wyróżnia się tryb nauki ChatGPT: Khanmigo firmy Khan Academy: Jednym z pierwszych przykładów korepetytora AI w działaniu był Khanmigo, uruchomiony przez Khan Academy w 2023 roku. Khanmigo jest oparty na technologii OpenAI (używa GPT-4) i działa jako spersonalizowany korepetytor dla uczniów na platformie Khan Academy. Może pomóc w rozwiązywaniu problemów matematycznych, ćwiczeniu języka angielskiego, a nawet odgrywaniu ról postaci historycznych w celu nauki historii. Podobnie jak tryb nauki ChatGPT, Khanmigo wykorzystuje konwersacyjny, prowadzący styl — zadaje uczniom pytania i zachęca ich do myślenia, zamiast po prostu udzielać odpowiedzi. Sukces Khanmigo pokazał zapotrzebowanie na naukę kierowaną przez sztuczną inteligencję. Jednak Khanmigo jest specyficzny dla treści Khan Academy i wymaga dostępu do tej platformy. Tryb nauki ChatGPT jest natomiast niezależny od treści i szeroko dostępny – nie jest ograniczony do konkretnego programu nauczania. Możesz go używać do nauki praktycznie wszystkiego, czy to w Khan Academy, z podręcznika, czy czegoś zupełnie poza formalną edukacją. Dzięki temu tryb nauki staje się bardziej uniwersalnym narzędziem do nauki. Sztuczna inteligencja Google (Bard i Gemini): wysiłki Google w zakresie sztucznej inteligencji dotyczą również edukacji. Google Bard (ich konwersacyjna sztuczna inteligencja podobna do ChatGPT) początkowo nie została uruchomiona z dedykowanym „trybem nauki”, ale użytkownicy często prosili Barda o wyjaśnianie pojęć krok po kroku lub o zadawanie pytań. Google zasugerował zastosowania edukacyjne swoich modeli sztucznej inteligencji nowej generacji (o nazwie kodowej Gemini). Istnieją spekulacje, że Gemini będzie miał ulepszone zdolności logicznego myślenia, co mogłoby się przydać w interakcjach w stylu korepetycji. Ponadto Google ma aplikację o nazwie Socratic (przejętą w 2018 r.), która wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby pomagać uczniom w odrabianiu prac domowych, prowadząc ich do zrozumienia problemów (głównie w przedmiotach K-12). Chociaż Socratic nie jest dużym modelem językowym, takim jak ChatGPT, pokazuje zainteresowanie Google kierowanym uczeniem się. Różnica w stosunku do trybu nauki ChatGPT polega na tym, że OpenAI wbudowało tę funkcję bezpośrednio w ogólnego asystenta AI, z którego może korzystać każdy, a nie w osobną aplikację edukacyjną. Na razie Bard może z pewnością odpowiadać na pytania i wyjaśniać, jeśli zostanie o to poproszony, ale może nie zawsze postępować zgodnie ze strategią pedagogiczną, chyba że użytkownik wyraźnie mu to poinstruuje. Tryb nauki ChatGPT ma tę strategię wbudowaną w konstrukcję. Copilot firmy Microsoft i inni asystenci AI: Microsoft integruje copiloty AI w swoich produktach (takich jak Microsoft 365 Copilot dla aplikacji pakietu Office i GitHub Copilot do kodowania). Narzędzia te nie są specjalnie zaprojektowane jako korepetycje, ale mogą pomagać w nauce poprzez przykłady. Na przykład osoba ucząca się programu Excel może użyć narzędzia AI Copilot firmy Microsoft do generowania formuł, a następnie przeanalizować sugestie, aby zrozumieć, jak one działają. Podobnie GitHub Copilot pomaga programistom, pisząc sugestie dotyczące kodu, a uczeń może wyciągać z nich wnioski. Bing Chat firmy Microsoft (który również korzysta z GPT-4) może być również używany w trybie pytań i odpowiedzi, podobnie jak ChatGPT, choć nie ma ustalonego „trybu nauki”. Kluczową różnicą jest to, że tryb nauki ChatGPT jest celowo ukierunkowany na naukę, w tym zadawanie pytań użytkownikowi, podczas gdy większość drugich pilotów po prostu wykonuje zadania lub odpowiada na pytania, chyba że zostanie poproszona o coś innego. To różnica filozoficzna: robienie tego za Ciebie (styl drugiego pilota) kontra uczenie Cię, jak to zrobić (styl nauczyciela). Firmy mogą korzystać z obu – na przykład z drugiego pilota do obsługi rutynowych zadań i trybu nauki do szkolenia pracowników w zakresie nowych umiejętności – w zależności od sytuacji. Platformy edukacyjne i chatboty: Poza dużymi graczami technologicznymi, liczne startupy i platformy ed-tech zintegrowały sztuczną inteligencję (AI) w celu spersonalizowanej nauki. Na przykład Quizlet (popularna aplikacja do nauki) wprowadziła chatbota-korepetytora z funkcją pytań i odpowiedzi, który może testować uczniów z ich fiszek lub notatek. Istnieją również asystenci pisania wspomagani sztuczną inteligencją, którzy pomagają uczniom ulepszać eseje, zadając pytania i oferując sugestie. Każde z tych narzędzi porusza elementy podobne do trybu nauki: starają się spersonalizować pomoc i unikać podawania tylko ostatecznej odpowiedzi. Tryb nauki ChatGPT wyróżnia się wszechstronnością – umożliwia bezproblemowe przełączanie się między przedmiotami i rolami. Możesz uczyć się rachunku różniczkowego i całkowego na jednej sesji, a geografii świata na następnej, wszystko z tą samą sztuczną inteligencją. Wiele specjalistycznych edukacyjnych chatbotów jest ograniczonych do jednej dziedziny lub określonego zestawu podręczników. ChatGPT, dzięki rozbudowanemu szkoleniu z zakresu wiedzy ogólnej (aż do jego zakresu i aktualizacji), potrafi czerpać powiązania i przykłady z szerokiego zakresu dziedzin, co czasami prowadzi do bogatszego, bardziej interdyscyplinarnego uczenia się. Na przykład, może użyć analogii sportowej do wyjaśnienia koncepcji fizycznej, jeśli odpowiada to zainteresowaniom użytkownika, czego nie zrobiłby bot-tutor. Open-Source i działania społeczności: Społeczność sztucznej inteligencji również dostrzegła wartość kierowanego uczenia się. Istnieją projekty open-source, które próbują stworzyć „podpowiedzi sokratejskie” dla modeli – zasadniczo replikując to, co robi tryb nauki, ale w modelach prowadzonych przez społeczność. Choć obiecujące, zazwyczaj nie są one tak dopracowane ani niezawodne, jak implementacja OpenAI. Fakt, że OpenAI współpracowało z nauczycielami i iterowało z uwzględnieniem opinii studentów, aby opracować działanie trybu nauki, jest dużą zaletą; opiera się ono na naukach o uczeniu się. Inne modele sztucznej inteligencji (takie jak Claude 2 firmy Anthropic lub Llama 2 firmy Meta, jeśli zostaną użyte w chatbocie) mogłyby teoretycznie być kierowane do odpowiedzi w stylu korepetytora za pomocą odpowiednich podpowiedzi, ale bez oficjalnego trybu wyniki mogą się różnić. Na razie tryb nauki ChatGPT jest jedną z pierwszych głównych, wbudowanych funkcji dedykowanych edukacji w ramach ogólnej konsumenckiej usługi AI. Podsumowując, chociaż istnieją równoległe wysiłki i kilka porównywalnych narzędzi, tryb nauki ChatGPT jest stosunkowo unikalny, ponieważ natywnie wprowadza sposób myślenia korepetytora do głównego nurtu asystenta AI. Odzwierciedla to szerszy trend: sztuczna inteligencja przechodzi od prostego dostarczania informacji do kierowania sposobem uczenia się tych informacji. Możemy spodziewać się ewolucji konkurencji – nie byłoby zaskoczeniem, gdyby w niedalekiej przyszłości Google Bard wprowadził „tryb korepetytora” lub gdyby edukacyjne chatboty stały się standardem. Na razie OpenAI wysoko postawiło poprzeczkę, wplatając najlepsze praktyki edukacyjne bezpośrednio w ChatGPT. Dla użytkowników i firm oznacza to dostęp do najnowocześniejszego korepetytora opartego na sztucznej inteligencji bez potrzeby specjalnej konfiguracji ani oddzielnej subskrypcji – jest on wbudowany w narzędzie, z którego wielu już korzysta. 7. Wnioski: Wdrażanie uczenia się opartego na sztucznej inteligencji w Twojej organizacji Nowy tryb nauki w ChatGPT stanowi znaczący krok naprzód w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do nauki i rozwoju. Podkreśla on odejście od roli sztucznej inteligencji jako dostawcy informacji na rzecz roli prawdziwego mentora i przewodnika. Niezależnie od tego, czy jesteś indywidualnym uczniem, profesjonalistą szlifującym swoje umiejętności, czy liderem biznesowym, który chce wzmocnić swoje zespoły, ta funkcja otwiera ekscytujące możliwości. Dzięki temu nauka staje się bardziej dostępna, spersonalizowana i angażująca – a to dokładnie to, czego potrzeba w naszym zabieganym świecie nieustannych zmian. Szczególnie dla firm wdrożenie narzędzi takich jak Tryb nauki może być przełomem. Oznacza to, że Twoi pracownicy mają zawsze pod ręką trenera. To oznacza, że wdrożenie może przebiegać sprawniej, szkolenia mogą być bardziej efektywne, a pracownicy mogą stać się bardziej elastyczni i wykwalifikowani – a to wszystko przekłada się na wymierne korzyści w zakresie wydajności i innowacyjności. Firmy, które wykorzystują uczenie się oparte na sztucznej inteligencji, prawdopodobnie zobaczą, jak ich pracownicy rozwijają się szybciej i osiągają więcej, co napędza ogólny sukces organizacji. Mimo to, wdrażanie rozwiązań AI w kontekście biznesowym może rodzić pytania: Jak zintegrować je z naszymi istniejącymi systemami? Jak zapewnić bezpieczeństwo danych? Jak dostosować je do konkretnych treści lub celów szkoleniowych? Właśnie tutaj posiadanie odpowiedniego partnera ma znaczenie. Rozwiązania AI dla firm firmy TTMS zostały zaprojektowane, aby pomóc Ci sprostać tym wyzwaniom i szansom. Jako eksperci w dziedzinie integracji AI, TTMS może pomóc Twojej organizacji w efektywnym wykorzystaniu narzędzi takich jak ChatGPT – od strategii i personalizacji po wdrożenie i wsparcie. Wyobraź sobie przewagę konkurencyjną firmy, w której każdy pracownik ma mentora AI, który pomaga mu doskonalić się każdego dnia. Ta wizja jest teraz w zasięgu ręki. Jeśli jesteś gotowy, aby rozwinąć swoją firmę dzięki uczeniu się opartemu na AI i innym inteligentnym rozwiązaniom, skontaktuj się z zespołem AI firmy TTMS. Pomożemy Ci przekształcić te najnowocześniejsze technologie w realne rezultaty dla Twojej organizacji. Postaw na inteligentną edukację i zapewnij swojej firmie przewagę już dziś – odwiedź Rozwiązania TTMS w zakresie sztucznej inteligencji dla firm, aby zacząć. Razem uwolnijmy potencjał AI w Twojej firmie. Często zadawane pytania (FAQ) dotyczące trybu nauki ChatGPT Czym dokładnie różni się tryb nauki ChatGPT od zwykłego ChatGPT? W trybie standardowym ChatGPT zazwyczaj udziela prostej odpowiedzi lub wyjaśnienia na zadane pytanie. Tryb nauki zmienia to zachowanie na bardziej interaktywne, przypominające podejście korepetytora. Zamiast po prostu odpowiadać, ChatGPT zadaje pytania, udziela wskazówek i krok po kroku prowadzi użytkownika przez rozwiązanie. Celem jest pomoc w samodzielnym znalezieniu odpowiedzi i pełnym zrozumieniu materiału. ChatGPT może podzielić duży problem na mniejsze pytania, sprawdzić, czy rozumiesz każdą część i zachęcić do krytycznego myślenia. Krótko mówiąc, standardowy ChatGPT jest jak encyklopedia odpowiedzi, podczas gdy Tryb nauki jest jak osobisty nauczyciel, który prowadzi użytkownika do rozwiązania. Jak włączyć i używać trybu nauki w ChatGPT? To bardzo proste. Podczas rozmowy w ChatGPT (w przeglądarce, aplikacji mobilnej lub na komputerze) poszukaj opcji „Narzędzia” lub menu trybu w pobliżu obszaru monitu. Następnie wybierz opcję „Ucz się i ucz” (to jest przełącznik trybu nauki). Po wybraniu tej opcji, każde pytanie zadane ChatGPT będzie miało styl trybu nauki, dopóki go nie wyłączysz. Na przykład, po włączeniu trybu nauki możesz wpisać polecenie takie jak „Pomóż mi zrozumieć koncepcję podaży i popytu w ekonomii”. ChatGPT odpowie pytaniami pomocniczymi, takimi jak „Co Twoim zdaniem dzieje się z cenami, gdy popyt rośnie, a podaż pozostaje niska?”, a następnie udzieli interaktywnego wyjaśnienia. Trybu nauki można używać do dowolnego tematu. Aby go wyłączyć, wystarczy wrócić do menu Narzędzia i odznaczyć lub odznaczyć opcję „Tryb nauki”, co spowoduje powrót ChatGPT do normalnych odpowiedzi. Czy tryb nauki ChatGPT jest dostępny dla użytkowników bezpłatnych, czy tylko dla użytkowników planów płatnych? Dobra wiadomość – Tryb nauki jest dostępny dla wszystkich użytkowników, w tym tych korzystających z planu Free. Kiedy OpenAI uruchomiło tę funkcję, udostępniło ją globalnie użytkownikom planów Free, Plus, Pro i Team. Aby z niej korzystać, wystarczy zalogować się na konto ChatGPT. (Jeśli jesteś nauczycielem lub studentem korzystającym ze specjalnego konta ChatGPT Edu lub instytucjonalnego, OpenAI poinformowało, że Tryb nauki zostanie tam również dodany, o ile nie został on już dodany w momencie czytania tego tekstu). Korzystanie z Trybu nauki nie wiąże się z żadnymi dodatkowymi opłatami; jest to wbudowana funkcja. Działa ona również z dowolnym modelem czatu, do którego masz dostęp (GPT-3.5 lub GPT-4), choć najlepsze rezultaty możesz uzyskać z bardziej zaawansowanymi modelami, jeśli je posiadasz. Jeśli z jakiegoś powodu nie widzisz opcji Tryb nauki, spróbuj się wylogować i zalogować ponownie lub upewnij się, że Twoja aplikacja jest zaktualizowana – została wdrożona pod koniec lipca 2025 roku, więc możesz potrzebować najnowszej wersji. Czy mogę używać trybu nauki do celów zawodowych lub edukacyjnych, nie tylko do celów szkolnych? Zdecydowanie. Chociaż tryb nauki jest fantastyczny dla studentów, jest równie przydatny w każdym rodzaju nauki – w tym w szkoleniach zawodowych i w miejscu pracy. Możesz go używać do opanowania nowych umiejętności zawodowych, poznania branży, a nawet do wdrożenia się na nowe stanowisko. Na przykład, jeśli jesteś analitykiem i musisz nauczyć się nowego narzędzia do wizualizacji danych, możesz wkleić dokumentację lub opisać, czego potrzebujesz się nauczyć, a ChatGPT nauczy Cię krok po kroku, jak z niego korzystać. A jeśli pracujesz w sprzedaży, możesz ćwiczyć wiedzę o produktach i prezentacje sprzedażowe, a ChatGPT będzie Twoim trenerem. Kluczem jest sformułowanie pytań w kontekście uczenia się (np. „Chcę nauczyć się X, oto, co do tej pory wiem…”). ChatGPT dostosuje sesję do tego kontekstu. Wielu specjalistów już z niego korzysta, aby przygotować się do certyfikatów, doskonalić swoje umiejętności kodowania, odświeżyć znajomość języków obcych w biznesie i nie tylko. Pamiętaj, że jeśli masz do czynienia z zastrzeżonymi lub poufnymi informacjami firmy, powinieneś używać ChatGPT w sposób, który nie ujawnia poufnych danych (lub używać ChatGPT Enterprise, który chroni dane) – ale samo podejście do uczenia się działa w przypadku dowolnej treści, którą możesz omówić lub bezpiecznie udostępnić sztucznej inteligencji. W jaki sposób tryb nauki ChatGPT radzi sobie z błędnymi odpowiedziami lub błędami, które popełniam? Jedną z zalet Trybu Nauki jest sposób, w jaki udziela informacji zwrotnej. Jeśli odpowiesz na jedno z pytań ChatGPT błędną odpowiedzią lub błędnym zrozumieniem, sztuczna inteligencja nie powie po prostu „niepoprawne” i nie przejdzie dalej. Zazwyczaj wyjaśni, dlaczego ta odpowiedź jest niepoprawna i pokieruje Cię w stronę właściwego pomysłu. Na przykład, jeśli pytanie brzmiało „Co dzieje się z wodą w temperaturze 0°C?”, a Ty odpowiedziałeś „Wrze”, ChatGPT może odpowiedzieć na przykład: „Wrzenie to w rzeczywistości proces zachodzący w temperaturze 100°C w normalnych warunkach. W temperaturze 0°C woda zazwyczaj zamarza w lód. Pamiętaj, że 0°C to temperatura zamarzania, a nie wrzenia. Zastanówmy się jeszcze raz nad zmianą fazy w temperaturze 0°C… jaka zmiana stanu skupienia wtedy zachodzi?”. W ten sposób koryguje błąd, dostarcza właściwych informacji i często daje Ci kolejną szansę lub pytanie, abyś upewnił się, że rozumiesz. To bardzo wspierający styl – bardziej przypominający korepetytora, który zachęca Cię do ponownego spróbowania z nowymi informacjami. Oczywiście, jak każda sztuczna inteligencja, ChatGPT może czasami błędnie zinterpretować to, co napisałeś, lub naturę twojego błędu, ale generalnie jest zaprogramowany w Trybie nauki, aby być cierpliwym i wyjaśniać błędy. Czy istnieją jakieś ograniczenia lub rzeczy, których Tryb nauki nie potrafi? Choć Tryb Nauki jest potężny, nie jest magiczny – istnieje kilka ograniczeń, o których należy pamiętać. Po pierwsze, ChatGPT nie wie, czy Twoja odpowiedź jest poprawna pod względem faktycznym, poza tym, co wynika z jego szkolenia i kontekstu. Zrobi, co w jego mocy, ale jeśli udzielisz bardzo przekonującej, błędnej odpowiedzi lub jeśli temat będzie niejednoznaczny, sztuczna inteligencja może nie zawsze wychwycić błąd. Nadal ważne jest, aby kierować się własnym osądem lub podwójnie sprawdzać kluczowe fakty w wiarygodnych źródłach. Po drugie, Tryb Nauki może czasami się pomylić i udzielić bezpośredniej odpowiedzi, mimo że nie powinien. System używa specjalnych instrukcji, aby zachowywać się jak korepetytor, ale w zależności od tego, jak sformułujesz pytanie lub pytania dodatkowe, może wrócić do zwykłego odpowiadania. Jeśli zauważysz, że udziela odpowiedzi zbyt łatwo, możesz go zmusić, mówiąc na przykład: „Czy mógłbyś mi to wyjaśnić?”, a on wróci do zadawania pytań. Kolejnym ograniczeniem jest to, że Tryb Nauki nie narzuca się sam – co oznacza, że zawsze możesz go wyłączyć kliknięciem lub rozpocząć nowy czat bez jego użycia. Jeśli więc korzystasz z niego jako rodzic lub nauczyciel z uczniem, warto upewnić się, że uczeń będzie go kontynuował, ponieważ tryb standardowy z szybkimi odpowiedziami jest dostępny za jednym przełączeniem. Pamiętaj też, że wiedza ChatGPT ma swoje ograniczenia (może nie znać wydarzeń ani aktualizacji po 2021 roku, chyba że OpenAI ją zaktualizował, i domyślnie nie przegląda internetu w trybie nauki). Jeśli więc próbujesz dowiedzieć się czegoś o bardzo niedawnym wydarzeniu, sztuczna inteligencja może nie mieć tych informacji. W takich przypadkach nadal będzie próbowała pomóc Ci w nauce, wykorzystując posiadane informacje lub ogólne zasady, ale warto o tym pamiętać. Jak tryb nauki ChatGPT wypada w porównaniu z korepetytorem? Czy zastąpi nauczycieli lub trenerów? Tryb nauki ChatGPT to potężne narzędzie, ale nie zastępuje on w pełni nauczycieli – i nie ma nim być. Można go traktować jako wysoko wykwalifikowanego asystenta lub uzupełnienie. Nauczyciele i trenerzy wnoszą takie cechy, jak doświadczenie w realnym świecie, empatia, mentoring oraz umiejętność fizycznego prezentowania zadań lub wspierania dyskusji grupowych – rzeczy, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie w pełni odtworzyć. Tryb nauki nie dyscyplinuje również ucznia, aby trzymał się planu lub zarządzał harmonogramem nauki, tak jak zrobiłby to nauczyciel lub trener. Jednak jako uzupełnienie nauczania przez człowieka, sprawdza się znakomicie. Może zapewnić indywidualną opiekę o każdej porze, omówić podstawy, aby czas ludzi mógł zostać poświęcony na bardziej złożone dyskusje, oraz udzielać natychmiastowych odpowiedzi na pytania, których uczeń mógłby się wstydzić zadać na zajęciach. W firmach korepetytor ze sztuczną inteligencją może zająć się powtarzalnymi elementami szkolenia (takimi jak powtarzanie wiedzy i odpowiadanie na typowe pytania), co pozwala trenerom skupić się na coachingu na wyższym poziomie. Krótko mówiąc, tryb nauki ChatGPT najlepiej sprawdza się w połączeniu z tradycyjnym nauczaniem – wzbogaca i wzmacnia przekazywany przez ludzi materiał. Wielu pedagogów postrzega go wręcz jako pozytywne wsparcie: zachęca do aktywnej nauki i potrafi odpowiadać na indywidualne pytania, a nauczyciel dba o to, by cały proces uczenia się przebiegał we właściwym kierunku. Nie zastąpi on zatem całkowicie nauczycieli ani trenerów, ale z pewnością może sprawić, że nauka stanie się bardziej efektywna i dostępna dla wszystkich. Czy podobne funkcje są dostępne w innych narzędziach AI, czy też tryb nauki jest dostępny wyłącznie w ChatGPT? Tryb nauki ChatGPT jest obecnie jednym z pierwszych głównych, wbudowanych „trybów korepetytora” w powszechnie używanym chatbocie opartym na sztucznej inteligencji. Jednak idea uczenia się wspomaganego sztuczną inteligencją szybko zyskuje na popularności. Na przykład Khan Academy oferuje swojego korepetytora Khanmigo AI (który również prowadzi uczniów za pomocą pytań), a niektóre aplikacje edukacyjne oferują korepetytorów w postaci chatbotów. Duże firmy technologiczne również badają tę przestrzeń – być może w przyszłości Google lub Microsoft wprowadzą podobne tryby edukacyjne w swoich produktach AI. Bard od Google’a można poprosić o wyjaśnienie lub nauczenie czegoś krok po kroku, ale nie ma on jeszcze dedykowanego trybu, takiego jak Tryb nauki. Różne sztuczne inteligencje Copilot od Microsoftu pomagają w zadaniach i mogą objaśniać wykonywaną pracę, co może mieć charakter edukacyjny (na przykład GitHub Copilot może pośrednio uczyć praktyk kodowania), ale ponownie, nie są one skoncentrowane wyłącznie na korepetycjach. Podsumowując, tryb nauki ChatGPT jest obecnie dość wyjątkowy ze względu na wyraźne skupienie się na nauce kierowanej, choć z pewnością nie pozostanie on sam przez długi czas. Trend w dziedzinie sztucznej inteligencji zmierza w kierunku bardziej interaktywnej pomocy w różnych dziedzinach. Jeśli interesuje Cię edukacja, bądź czujny – inne platformy AI prawdopodobnie wprowadzą własne wersje „trybu nauki”, widząc pozytywny odzew na podejście ChatGPT.
Czytaj
Google Gemini vs Microsoft Copilot: integracja AI w Google Workspace i Microsoft 365
Google Gemini kontra Microsoft Copilot: integracja AI w Google Workspace i Microsoft 365 Firmy obecnie badają generatywne narzędzia AI, aby zwiększyć produktywność, a w środowiskach biurowych wyłoniło się dwóch głównych graczy: Gemini firmy Google (zintegrowane z Google Workspace) i Microsoft 365 Copilot (zintegrowane z pakietem Office firmy Microsoft). Oba rozwiązania oferują wsparcie sztucznej inteligencji w aplikacjach takich jak dokumenty, e-maile, arkusze kalkulacyjne i spotkania – ale jak wypadają w porównaniu pod względem funkcji, integracji i cen dla użytkowników korporacyjnych? W tym artykule porównano Google Gemini i Microsoft Copilot pod kątem zastosowań biznesowych, podkreślając korzyści, jakie każdy z nich oferuje użytkownikom Google Workspace i Microsoft 365. Google Gemini w Workspace: Omówienie i funkcje Google Gemini for Workspace (dawniej Duet AI for Workspace) to generatywny asystent AI firmy Google, wbudowany bezpośrednio w aplikacje Google Workspace. Na początku 2024 roku Google przemianował dodatek Workspace AI na Gemini, integrując go z popularnymi aplikacjami, takimi jak Gmail, Dokumenty Google, Arkusze, Prezentacje, Meet i innymi. Oznacza to, że użytkownicy mogą korzystać z pomocy AI podczas pisania e-maili lub dokumentów, burzy mózgów, analizowania danych lub tworzenia prezentacji. Google oferuje nawet samodzielny interfejs czatu, w którym użytkownicy mogą „czatować” z Gemini, aby wyszukiwać informacje lub generować treści, a wszystkie interakcje są chronione przez mechanizmy ochrony prywatności klasy korporacyjnej. Możliwości: Google wyobraża sobie Gemini jako „zawsze dostępnego asystenta AI”, który może pełnić wiele ról w Twoim procesie pracy. Na przykład Gemini może pełnić funkcję analityka badań (wykrywającego trendy w danych i syntetyzującego informacje), asystenta sprzedaży (przygotowującego spersonalizowane oferty dla klientów) lub asystenta produktywności (pomagającego w tworzeniu, odpowiadaniu na i podsumowywaniu e-maili). Pełni również funkcję asystenta kreatywnego w Prezentacjach Google, generując obrazy i pomysły na prezentacje, a także notatnika ze spotkań w Google Meet, rejestrując i podsumowując dyskusje. Wersja korporacyjna Gemini może tłumaczyć napisy na żywo podczas spotkań w Google Meet (w ponad 100 językach), a wkrótce będzie nawet generować notatki ze spotkań – cenną funkcję dla zespołów globalnych. W Dokumentach Google i Gmailu Gemini może pomóc w tworzeniu i dopracowywaniu tekstu; w Arkuszach może generować formuły lub podsumowywać dane; w Prezentacjach może tworzyć elementy wizualne. W istocie polega ona na wykorzystaniu najnowszych, rozbudowanych modeli językowych Google w codziennych zadaniach biznesowych w Workspace. Prywatność i bezpieczeństwo danych: Google podkreśla, że korzystanie z Gemini w Workspace spełnia standardy bezpieczeństwa korporacyjnego. Treści generowane lub udostępniane w Gemini nie są wykorzystywane do trenowania modeli Google ani do targetowania reklam, a Google przestrzega ścisłych zobowiązań dotyczących prywatności danych dla klientów Workspace. Gemini ma dostęp tylko do treści, do których użytkownik ma uprawnienia (na przykład może pobrać kontekst z edytowanego dokumentu lub wątku wiadomości e-mail, na który odpowiadasz, ale nie z plików, do których nie masz dostępu). Wszystkie interakcje z Gemini dla Workspace są poufne i chronione, zgodnie z certyfikatami zgodności Google (ISO, SOC, HIPAA itp.) – co jest ważne dla dużych organizacji. Cennik: Google oferuje Gemini dla Workspace jako dodatkową subskrypcję do standardowych planów Workspace. Dostępne są dwa poziomy subskrypcji skierowane do firm różnej wielkości: Gemini Business – cena około 20 USD za użytkownika miesięcznie (z zobowiązaniem rocznym). Ten tańszy poziom został zaprojektowany, aby udostępnić generatywną sztuczną inteligencję małym i średnim zespołom. Zapewnia on dostęp do podstawowych funkcji Gemini w aplikacjach Workspace oraz do samodzielnego czatu Gemini. Gemini Enterprise – cena około 30 USD za użytkownika miesięcznie (z zobowiązaniem rocznym). Ten poziom subskrypcji (który zastąpił poprzedni Duet AI Enterprise) jest przeznaczony dla dużych przedsiębiorstw i użytkowników intensywnie korzystających ze sztucznej inteligencji. Obejmuje on wszystkie funkcje Gemini, a także rozszerzone limity użytkowania i dodatkowe możliwości, takie jak obsługa spotkań wspomagana sztuczną inteligencją (tłumaczenia na żywo i automatyczne notatki ze spotkań w Meet). Subskrybenci Enterprise otrzymują „nieograniczony” dostęp do najnowocześniejszego modelu Gemini (w momencie premiery Gemini 1.0 Ultra) w przypadku dużej liczby zapytań. Warto zauważyć, że te dodatkowe subskrypcje Gemini są dodatkiem do standardowej licencji Google Workspace. Dla porównania, Google wprowadził również generatywne funkcje AI dla użytkowników indywidualnych w ramach planu Google One AI Premium (oznaczonego marką Gemini Advanced dla klientów indywidualnych) w cenie około 19,99 USD miesięcznie. Jednak dla celów tego porównania ukierunkowanego na biznes, powyższe plany Gemini Business i Enterprise są odpowiednimi ofertami dla organizacji. Microsoft 365 Copilot: Omówienie i funkcje Odpowiedzią Microsoftu na pracę wspomaganą sztuczną inteligencją jest Microsoft 365 Copilot, który wprowadza generatywną sztuczną inteligencję do ekosystemu aplikacji Microsoft 365 (Office). Zapowiedziany w 2023 roku, Copilot jest oparty na zaawansowanych modelach językowych OpenAI GPT-4, współpracujących z autorską platformą sztucznej inteligencji i danych Microsoftu. Jest on osadzony w aplikacjach, z których miliony użytkowników korzystają na co dzień — Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams i innych — występując jako asystent, którego użytkownicy mogą wzywać do tworzenia treści, analizowania informacji lub automatyzowania zadań w tych znanych aplikacjach. Możliwości: Microsoft 365 Copilot jest głęboko zintegrowany z pakietem Office i chmurą Microsoft. W programie Word Copilot może tworzyć dokumenty robocze, pomagać w przepisywaniu lub podsumowywaniu tekstu, a nawet sugerować poprawki tonu lub stylu. W programie Outlook może tworzyć odpowiedzi na e-maile lub podsumowywać długie wątki wiadomości, aby przyspieszyć proces zapełniania skrzynki odbiorczej. W programie PowerPoint Copilot może przekształcić podpowiedzi w prezentacje, generować konspekty lub notatki prelegenta, a nawet tworzyć obrazy lub pomysły na projekty (wykorzystując narzędzie OpenAI DALL·E 3 do generowania obrazów). W programie Excel może analizować dane, generować formuły lub wykresy na podstawie zapytań w języku naturalnym i dostarczać analizy z arkuszy kalkulacyjnych. Użytkownicy Microsoft Teams również korzystają z tej funkcji: Copilot może podsumowywać dyskusje i zadania ze spotkań (nawet w przypadku spotkań, na które nie dotarłeś) oraz integrować się z kalendarzem i czatami, aby informować Cię na bieżąco. Krótko mówiąc, Copilot działa jak asystent AI w całym pakiecie Microsoft 365, niezależnie od tego, czy piszesz raport, analizujesz dane, czy uczestniczysz w spotkaniu. Jedną z wyróżniających się cech Copilota jest to, że może on osadzać swoje odpowiedzi w danych i kontekście biznesowym. Microsoft 365 Copilot ma dostęp (z odpowiednimi uprawnieniami) do zawartości i kontekstu służbowego użytkownika za pośrednictwem Microsoft Graph. Oznacza to, że gdy zadajesz Copilotowi pytanie w kontekście biznesowym, może on odwołać się do Twoich ostatnich wiadomości e-mail, spotkań, dokumentów i innych plików, aby udzielić trafnej odpowiedzi. Microsoft opisuje, że Copilot „osadza odpowiedzi w danych biznesowych, takich jak dokumenty, wiadomości e-mail, kalendarz, czaty, spotkania i kontakty, w połączeniu z kontekstem bieżącego projektu lub konwersacji”, aby dostarczać wysoce trafne i praktyczne odpowiedzi. Na przykład, możesz zapytać Copilot w Teams: „Podsumuj stan Projektu X na podstawie naszych najnowszych dokumentów i wątków wiadomości e-mail”, a on spróbuje pobrać szczegóły z plików programu SharePoint, wiadomości programu Outlook i notatek ze spotkań, do których masz dostęp. Funkcja Business Chat, łącząca dane organizacji, jest potężnym atutem Copilota w środowisku korporacyjnym. (Z kolei Google Gemini koncentruje się na obsłudze poszczególnych aplikacji i dokumentów Google Workspace, z których aktywnie korzystasz, zamiast przeszukiwać wszystkie treści firmy – przynajmniej w obecnej ofercie). Bezpieczeństwo i prywatność: Microsoft stworzył Copilota z myślą o bezpieczeństwie, zgodności i prywatności w przedsiębiorstwie. Podobnie jak Google, Microsoft zobowiązał się, że Copilot nie będzie wykorzystywać danych organizacji do trenowania publicznych modeli sztucznej inteligencji. Wszystkie dane pozostają w bezpiecznych granicach dzierżawy i są wykorzystywane wyłącznie na bieżąco do generowania odpowiedzi. Copilot jest zintegrowany z mechanizmami kontroli tożsamości, zgodności i bezpieczeństwa firmy Microsoft, co oznacza, że respektuje takie elementy, jak uprawnienia do dokumentów i zasady DLP (zapobiegania utracie danych). W rzeczywistości Microsoft 365 Copilot jest opisywany jako oferujący wbudowane „bezpieczeństwo, prywatność i zgodność klasy korporacyjnej”. Firmy mogą zatem kontrolować i monitorować korzystanie z Copilota za pośrednictwem pulpitu administracyjnego i oczekiwać, że wyniki będą zgodne z polityką organizacji. Te gwarancje są kluczowe dla dużych firm, zwłaszcza tych z branż regulowanych, które obawiają się wycieku poufnych danych podczas korzystania z narzędzi AI. Cennik: Microsoft 365 Copilot jest oferowany jako dodatkowa licencja dla organizacji korzystających z kwalifikujących się planów Microsoft 365. Microsoft ustalił cenę na 30 USD za użytkownika miesięcznie (przy płatności rocznej) dla klientów komercyjnych. Innymi słowy, jeśli firma ma już subskrypcję Microsoft 365 E3/E5 lub Business Standard/Premium, może dołączyć Copilot dla każdego użytkownika za dodatkowe 30 USD miesięcznie. (Rozliczenia miesięczne są dostępne w nieco wyższej, równoważnej stawce 31,50 USD przy zobowiązaniu rocznym). Ten cennik jest zasadniczo podobny do planu Google Gemini Enterprise. W przeciwieństwie do Google, Microsoft nie oferuje tańszego planu biznesowego dla Copilot – jest to uniwersalny dodatek w kontekście przedsiębiorstw. Firma Microsoft testowała jednak usługę Copilot dla konsumentów i małych firm w innych formach: na przykład niektóre funkcje sztucznej inteligencji są dostępne w usłudze Bing (bezpłatne w przypadku współpracy z usługą Bing Chat Enterprise), a pod koniec 2024 r. firma Microsoft wprowadziła również plan Copilot Pro dla użytkowników usługi Microsoft 365 Personal w cenie 20 USD miesięcznie, który umożliwiał lepsze wykorzystanie sztucznej inteligencji w programach Word, Excel itp. Mimo to plan korporacyjny Copilot w cenie 30 USD/użytkownika jest flagową ofertą dla organizacji, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję w pakiecie Microsoft 365. Porównanie integracji i funkcji Zarówno Google Gemini, jak i Microsoft Copilot mają wspólny cel: głębokie osadzenie sztucznej inteligencji generatywnej w narzędziach wykorzystywanych w miejscu pracy, pomagając w ten sposób użytkownikom pracować mądrzej i szybciej. Istnieją jednak pewne różnice w sposobie integracji i unikalnych funkcjach, które oferują: Obsługiwane ekosystemy: Nic dziwnego, że Gemini jest ograniczony do aplikacji Google Workspace, a Copilot jest ograniczony do aplikacji Microsoft 365. Każdy z nich stanowi strategiczne uzupełnienie własnego ekosystemu produktywności w chmurze. Firmy, które korzystają głównie z Google Workspace (Gmail, Dokumenty, Dysk itp.), uznają Gemini za naturalne rozwiązanie, podczas gdy te korzystające ze stosu Microsoft (aplikacje Office, Outlook/Exchange, SharePoint, Teams) będą skłaniać się ku Copilot. Żaden z tych asystentów AI nie działa obecnie w żaden znaczący sposób poza swoim nadrzędnym ekosystemem. Oznacza to, że wybór jest często prosty i zależy od platformy oprogramowania w organizacji – Gemini, jeśli korzystasz z Google Shop, a Copilot, jeśli korzystasz z Microsoft Shop. Pomoc w aplikacji: Oba rozwiązania oferują pomoc sztucznej inteligencji w aplikacji za pośrednictwem paska bocznego lub interfejsu poleceń w znanych aplikacjach do zwiększania produktywności. Na przykład Google oferuje przycisk „Pomóż mi pisać” w Gmailu i Dokumentach, który uruchamia Gemini w celu tworzenia szkiców lub dopracowywania tekstu. Microsoft oferuje panel Copilot, który można otworzyć w programach Word, Excel, PowerPoint itp., gdzie można wpisywać polecenia (np. „Uporządkuj ten szkic” lub „Utwórz prezentację slajdów z tych punktów”). W obu przypadkach sugestie sztucznej inteligencji pojawiają się w aplikacji, umożliwiając ich przeglądanie, edycję lub wstawianie do pracy. Ta płynna integracja oznacza, że użytkownicy nie muszą opuszczać swojego przepływu pracy, aby korzystać ze sztucznej inteligencji – jest ona dostępna bezpośrednio w dokumencie lub e-mailu, nad którym pracują. Zarówno Gemini, jak i Copilot mogą również dostosowywać swoje wyniki na podstawie opinii użytkowników (można poprosić o poprawki, krótsze/dłuższe wersje, inny ton itd.). Interfejs chatbota: Oprócz kontekstowej pomocy w dokumentach, oba narzędzia oferują bardziej ogólny interfejs czatu do interakcji ze sztuczną inteligencją. Gemini firmy Google oferuje autonomiczne środowisko czatu (dostępne dla użytkowników Workspace dzięki dodatkowi), w którym można zadawać pytania otwarte lub przeprowadzać burzę mózgów w sposób podobny do korzystania z chatbota, takiego jak Bard lub ChatGPT, ale z dodatkową korzyścią w postaci ochrony danych przedsiębiorstwa. Microsoft oferuje również funkcję Business Chat za pośrednictwem Copilota (często udostępnianą za pośrednictwem Microsoft Teams lub aplikacji Microsoft 365), która pozwala użytkownikom na rozmowę ze sztuczną inteligencją i proszenie o podsumowania lub analizy obejmujące dane dotyczące ich pracy. Kluczową różnicą jest połączenie danych: czat Copilot firmy Microsoft może pobierać dane z plików roboczych i komunikacji (za zgodą), aby odpowiadać na pytania takie jak „Podaj podsumowanie stanu projektu z trzeciego kwartału we wszystkich plikach naszego zespołu”, podczas gdy czat Gemini firmy Google jest obecnie bardziej ogólnym asystentem sztucznej inteligencji, który nie przegląda automatycznie całej zawartości Dysku Google lub Gmaila, chyba że użytkownik wyraźnie udostępni jej tekst lub dane. Oba podejścia są przydatne – Google koncentruje się bardziej na wiedzy ogólnej, pisaniu i burzy mózgów z zachowaniem prywatności, a Microsoft na przeszukiwaniu baz wiedzy i kontekstu organizacji. Informacje zewnętrzne i wtyczki: Microsoft Copilot w razie potrzeby korzysta z wyszukiwarki Bing, dzięki czemu może uwzględniać aktualne informacje z internetu w swoich odpowiedziach. Jest to przydatne w przypadku pytań dotyczących bieżących wydarzeń lub wiedzy, których nie ma w dokumentach (np. w przypadku próśb o dane z badań rynku lub najnowsze wiadomości w wersji roboczej dokumentu Word). Google Gemini jest zintegrowany z wyszukiwarką Google w niektórych środowiskach i może również wykorzystywać obszerny wykres informacji Google, gdy zadajesz mu ogólne pytania. Jeśli chodzi o rozszerzenia firm trzecich, obie platformy ewoluują: Microsoft zaprezentował wtyczki i łączniki dla Copilot (na przykład integrację danych z Jira lub Salesforce, a nawet korzystanie z wtyczek OpenAI do takich rzeczy, jak zakupy czy rezerwacje podróży w trybie czatu). Gemini firmy Google może również integrować się z niektórymi usługami Google (YouTube, Mapy Google itp. za pośrednictwem rozszerzeń Bard) i prawdopodobnie rozszerzy integrację z usługami zewnętrznymi za pośrednictwem AppSheet i interfejsów API firmy Google. Dla użytkowników biznesowych te integracje oznaczają, że sztuczna inteligencja może w przyszłości pomóc nie tylko w obsłudze dokumentów Office – może również pomóc w pobieraniu danych z innych narzędzi firmowych lub wykonywaniu czynności (takich jak planowanie spotkań, inicjowanie przepływów pracy itp.) w miarę rozwoju tych ekosystemów. Możliwości multimodalne: Zarówno Google, jak i Microsoft wdrażają możliwości multimodalnej sztucznej inteligencji do swoich pakietów narzędzi do zwiększania produktywności. Oznacza to, że sztuczna inteligencja może obsługiwać nie tylko tekst, ale także obrazy (i potencjalnie pliki audio/wideo) jako dane wejściowe lub wyjściowe. Sztuczna inteligencja Google Workspace może generować obrazy „w locie” w Prezentacjach za pomocą modelu Imagen (na przykład „utwórz ilustrację wykresu wzrostu”, a wygenerowana grafika zostanie wstawiona). Microsoft 365 Copilot wykorzystuje DALL·E 3 firmy OpenAI do generowania obrazów w narzędziach takich jak Designer i PowerPoint, umożliwiając użytkownikom tworzenie niestandardowych obrazów na podstawie podpowiedzi w slajdach lub materiałach projektowych. Oba narzędzia potrafią również w pewnym zakresie podsumowywać lub analizować obrazy (podobnie jak aplikacja mobilna Google może podsumować zdjęcie dokumentu, sztuczna inteligencja Microsoftu może opisać obraz itp.). Podczas spotkań aplikacja Meet firmy Google może transkrybować treści mówione i tłumaczyć je na żywo (wykorzystując sztuczną inteligencję Google do rozpoznawania mowy i tłumaczenia), a aplikacja Microsoft Teams z Copilotem może generować transkrypcje i podsumowania spotkań (i prawdopodobnie zintegruje tłumaczenia językowe w przyszłości). Te multimodalne funkcje wciąż się rozwijają, ale wskazują na przyszłość, w której Twój asystent AI będzie w stanie obsługiwać różnorodne typy treści w Twoim przepływie pracy. Wydajność i modele AI: W rzeczywistości Microsoft Copilot w dużej mierze opiera się na modelu GPT-4 firmy OpenAI (rozszerzonym o własne silniki „grafów” i wnioskowania firmy Microsoft), natomiast Google Gemini opiera się na rodzinie modeli Gemini firmy Google (następcach modeli PaLM 2/Bard firmy Google). Oba to najnowocześniejsze modele dużych języków o wysokich możliwościach rozumienia i generowania języka naturalnego. Trudno powiedzieć, który z nich ma absolutną przewagę – modele te są stale udoskonalane. W niektórych testach porównawczych najnowszy model Gemini firmy Google wykazał się mocnymi stronami w określonych zadaniach (np. pobieranie określonych informacji z dużych korpusów tekstowych), podczas gdy GPT-4 był liderem branży w wielu zadaniach językowych. Dla użytkownika końcowego w kontekście biznesowym oba systemy są niezwykle wydajne w takich obszarach, jak tworzenie spójnego tekstu, streszczanie i wykonywanie złożonych instrukcji. Jednym z wymienionych wyróżników jest okno kontekstowe (ilość treści, którą mogą jednocześnie uwzględnić): modele Gemini podobno obsługują bardzo duży kontekst (do 1 miliona tokenów w niektórych wersjach), podczas gdy GPT-4 (używany w Copilocie) obsługuje do 128 tysięcy tokenów w wersji z 2024 roku. W praktyce oznacza to, że Gemini może obsługiwać większe dokumenty lub zestawy danych w jednym zapytaniu. Jednak zarówno sztuczna inteligencja, jak i sztuczna inteligencja nadal będą miały pewne ograniczenia i będą podsumowywać lub kondensować informacje, jeśli zostanie do nich wprowadzona cała baza wiedzy. Gotowość korporacyjna: Zarówno Google, jak i Microsoft zaprojektowały te narzędzia AI z myślą o wdrożeniu w przedsiębiorstwach. Oferują one kontrolę administracyjną, zarządzanie użytkownikami i rejestrowanie zgodności działań podejmowanych przez AI. Microsoft oferuje Pulpit nawigacyjny Copilot dla administratorów biznesowych, umożliwiający monitorowanie wykorzystania i wpływu. Google podobnie pozwala administratorom włączać lub ograniczać funkcje Gemini i planuje zapewnienie zgodności w poszczególnych sektorach (wspomnieli o wprowadzeniu Gemini do instytucji edukacyjnych z odpowiednimi zabezpieczeniami). Kolejnym aspektem gotowości korporacyjnej jest wsparcie i odpowiedzialność: Microsoft oświadczył, że zapewnia odszkodowanie za materiały Copilot dla klientów komercyjnych (co oznacza, że jeśli Copilot nieumyślnie wygeneruje treści naruszające własność intelektualną, Microsoft oferuje pewną ochronę prawną) – Google odpowiedziało na to, oferując odszkodowanie również klientom Gemini Enterprise. Jest to kluczowy szczegół dla dużych firm tworzących publiczne treści za pomocą AI. Obie firmy wyraźnie pozycjonują swoich asystentów AI jako bezpiecznych, zarządzalnych i odpowiedzialnych w kontekście zastosowań biznesowych. Uwagi dotyczące cen i ROI Wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji na dużą skalę w firmie wiąże się z kosztami. Jak wspomniano, Google Gemini Enterprise i Microsoft 365 Copilot mają podobne ceny, każdy około 30 USD za użytkownika miesięcznie za usługę klasy korporacyjnej. Plan Gemini Business firmy Google oferuje niewielką zniżkę w wysokości 20 USD za użytkownika dla mniejszych zespołów, co może być atrakcyjne dla firm średniej wielkości lub dla początkujących pilotów. Microsoft do tej pory utrzymywał jeden poziom 30 USD dla swojego biznesowego Copilot. W obu przypadkach opłaty te stanowią dodatki do istniejących kosztów subskrypcji Google Workspace lub Microsoft 365, dlatego organizacje muszą odpowiednio zaplanować budżet. W przypadku dużego przedsiębiorstwa z tysiącami stanowisk mówimy o milionach dolarów rocznie na licencjonowanie sztucznej inteligencji, jeśli zostanie ona wdrożona w całej firmie. Kluczowe pytanie dotyczące zwrotu z inwestycji (ROI) brzmi: czy te narzędzia AI oszczędzają wystarczająco dużo czasu lub generują wystarczającą wartość, aby uzasadnić koszty? Zarówno Google, jak i Microsoft twierdzą, że tak. Microsoft opublikował wczesne studia przypadków, w których twierdzi, że Copilot może znacząco poprawić produktywność – na przykład zlecone badanie wykazało szacowany 116% zwrot z inwestycji (ROI) w ciągu trzech lat i 9 godzin zaoszczędzonych na użytkownika miesięcznie średnio dzięki korzystaniu z Microsoft 365 Copilot. Takie oszczędności czasu wynikają z automatyzacji żmudnych zadań, takich jak pisanie wiadomości e-mail, analiza danych i tworzenie wstępnych wersji treści, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na bardziej wartościowych zadaniach. Google udostępnił anegdotyczne przykłady firm korzystających z Gemini w celu skrócenia czasu pisania wiadomości e-mail do obsługi klienta o ponad 30% i przyspieszenia zadań badawczych dla analityków. Chociaż indywidualne wyniki mogą się różnić, jasne jest, że nawet kilka godzin zaoszczędzonych na pracownika miesięcznie może przełożyć się na znaczną wartość, gdy zostanie przeniesione na całą organizację. Na przykład, jeśli asystent AI pozwoli pracownikowi zaoszczędzić 5–10% jego godzin pracy, w wielu przypadkach zysk na produktywności może przeważyć nad opłatą miesięczną wynoszącą około 30 USD (biorąc pod uwagę koszt czasu pracownika). Zarządzanie kosztami: Przedsiębiorstwa mogą zdecydować się na wdrożenie tych narzędzi AI najpierw w określonych działach lub rolach – na przykład dla twórców treści, zespołów marketingowych, działu obsługi klienta lub programistów – gdzie natychmiastowy wpływ jest największy. Zarówno Google, jak i Microsoft oferują elastyczne licencjonowanie, co oznacza, że nie trzeba kupować dodatku dla każdego użytkownika; można przypisać go tym, którzy odniosą największe korzyści, i stopniowo go rozszerzać. Takie ukierunkowane wdrożenie może pomóc w ocenie efektywności i kontroli kosztów. Ponadto, ponieważ obaj dostawcy wymagają rocznego zobowiązania w celu uzyskania najlepszych cen, organizacje będą chciały przetestować AI (obaj oferowali wczesne bezpłatne okresy próbne lub programy pilotażowe) przed podjęciem decyzji. Administratorzy Google Workspace mogą wypróbować dodatki Gemini w trybie próbnym lub skorzystać z 14-dniowego okresu próbnego Workspace dla nowych domen, a Microsoft uruchomił programy testowe dla Copilot dla wybranych klientów przed szeroką premierą. Poza opłatami abonamentowymi, firmy powinny wziąć pod uwagę aspekt zarządzania zmianami i szkoleń. Aby uzyskać prawdziwy zwrot z inwestycji (ROI), pracownicy będą musieli nauczyć się efektywnie korzystać z Gemini lub Copilot (np. jak podpowiadać AI, jak przeglądać i weryfikować jej wyniki itp.). Zarówno Google, jak i Microsoft opracowują wskazówki i przykłady w aplikacjach, aby pomóc użytkownikom w rozpoczęciu pracy, a zainwestowanie w sesje szkoleniowe lub zebranie opinii użytkowników w ramach pilotażu może przynieść znaczne korzyści. Dobrą wiadomością jest to, że narzędzia te zostały zaprojektowane tak, aby były intuicyjne — jeśli możesz powiedzieć współpracownikowi, czego potrzebujesz, prawdopodobnie możesz zapytać AI w podobny sposób — więc oczekuje się, że wdrożenie nastąpi stosunkowo szybko. Mimo to firmy powinny pielęgnować kulturę „rozszerzania AI”, w której pracownicy rozumieją, że AI ma pomagać, a nie zastępować, a wyniki powinny być weryfikowane, szczególnie w przypadku ważnych lub zewnętrznych treści. Wniosek: Którą opcję powinna wybrać Twoja firma? Dla dużych firm rozważających Google Gemini kontra Microsoft Copilot, decyzja będzie zależeć przede wszystkim od obecnego ekosystemu i konkretnych potrzeb: Istniejący ekosystem: Jeśli Twoja organizacja intensywnie korzysta już z Google Workspace, Gemini bezproblemowo się z nim zintegruje, aby usprawnić działanie Gmaila, Dokumentów, Arkuszy i Google Meet. Z kolei jeśli korzystasz z Microsoft 365, Copilot to naturalny wybór, który wzbogaci Worda, Excela, Outlooka, Teams i inne aplikacje. Każdy asystent AI najlepiej działa z własną rodziną aplikacji i danych. Zmiana ekosystemu tylko ze względu na funkcje AI zazwyczaj nie jest praktyczna dla większości przedsiębiorstw, dlatego prawdopodobnie wybierzesz ten, który odpowiada Twojemu środowisku. Funkcje i przypadki użycia: Możliwości w dużym stopniu się pokrywają – oba umożliwiają tworzenie treści, streszczanie tekstu, tworzenie prezentacji i analizowanie danych. Jednak subtelne różnice mogą mieć znaczenie. Siłą Microsoft Copilot jest wykorzystanie wewnętrznego kontekstu danych (wiadomości e-mail, plików, czatów) w odpowiedziach, co może być niezwykle przydatne w przypadku kompleksowych zapytań organizacyjnych lub automatycznego gromadzenia informacji z różnych źródeł. Gemini od Google wyróżnia się prostotą i kreatywnymi zadaniami, takimi jak szybkie tworzenie wersji roboczych wiadomości e-mail, generowanie dokumentów i tworzenie obrazów, a także korzysta z potencjału Google w takich obszarach jak tłumaczenie językowe i obszerna baza wiedzy wyszukiwania. Jeśli Twoje przepływy pracy obejmują wiele spotkań w Google Meet lub współpracę wielojęzyczną, wbudowane tłumaczenie i tworzenie notatek w Gemini mogą okazać się kluczowe. Jeśli Twoje zespoły żonglują wieloma spotkaniami w Microsoft Teams, plikami SharePoint i wątkami w Outlooku, możliwość wyszukiwania kontekstu w Copilocie na podstawie tych wszystkich danych może okazać się bardziej cenna. Koszt: Oba rozwiązania to oferty premium w cenie około 30 USD za użytkownika. Tańszy pakiet Google’a, 20 USD/użytkownika, może przeważyć szalę dla zespołów dbających o budżet, które mogą nie potrzebować pełnego zakresu funkcji (np. mała firma może zacząć od Gemini Business za 20 USD). Duże przedsiębiorstwa prawdopodobnie rozważą jednak wersje premium obu platform. Pod względem wartości, w górnym segmencie cenowym są one zasadniczo równe – ani Google, ani Microsoft nie oferują znacząco niższych cen za sztuczną inteligencję dla przedsiębiorstw. Może to zależeć od tego, gdzie można uzyskać lepszą ofertę w ramach szerszej umowy korporacyjnej z dostawcą. Dojrzałość i wsparcie: Microsoft 365 Copilot, który został wydany wcześniej (ogólna dostępność pod koniec 2023 r.), może być uważany za nieco bardziej dojrzały pod pewnymi względami, a Microsoft aktywnie go ulepsza (m.in. dodając DALL-E 3 do obrazów, Copilot Studio do tworzenia niestandardowych wtyczek AI itp.). Google Gemini for Workspace stało się szeroko dostępne w 2024 r. i szybko ewoluuje, a Google inwestuje w badania i rozwój w dziedzinie AI równie intensywnie. Obaj giganci mają plany dalszego rozszerzania możliwości AI. Wybierając, warto wziąć pod uwagę tempo aktualizacji i wsparcia – np. bliskie partnerstwo Microsoftu z OpenAI oznacza, że często otrzymuje najnowsze ulepszenia modelu; pełna kontrola Google nad Gemini oznacza, że może optymalizować AI pod kątem potrzeb Workspace (takich jak ogromne okna kontekstowe i głęboka integracja z usługami Google). Oceń, która platforma oferuje wizja sztucznej inteligencji (AI) lepiej odpowiada przyszłym potrzebom Twojej firmy (na przykład, jeśli planujesz tworzyć niestandardowych agentów AI, wybór między Copilot Studio firmy Microsoft a interfejsami API AI firmy Google może mieć znaczenie). Ostatecznie, wdrożenie generatywnej AI w miejscu pracy może okazać się przełomowym krokiem dla wielu organizacji. Zarówno Google Gemini, jak i Microsoft Copilot reprezentują awangardę tego trendu – wbudowując inteligentną pomoc w codzienne narzędzia biznesowe. Wcześni użytkownicy zgłaszali szybsze tworzenie treści, bardziej wnikliwą analizę danych i oszczędność czasu na rutynowych zadaniach. Z punktu widzenia konkurencji, jeśli Twoi rywale wyposażają swoich pracowników w AI, nie chcesz zostać w tyle. Dobra wiadomość jest taka, że niezależnie od tego, czy wybierzesz rozwiązanie Google, czy Microsoftu, prawdopodobnie zauważysz wzrost produktywności i innowacyjności. Wybór nie polega na tym, czy jedno jest „lepsze” od drugiego w ujęciu bezwzględnym, a na tym, które pasuje do Twojej firmy. Przedsiębiorstwa korzystające z Google Workspace uznają Gemini za naturalne rozszerzenie swoich przepływów pracy, podczas gdy przedsiębiorstwa oparte na Microsoft uznają Copilot za nieocenionego partnera w każdej aplikacji pakietu Office. Zarówno Gemini, jak i Copilot będą się stale uczyć i doskonalić, a wraz z tym zacierać się będzie granica między pracą człowieka a wsparciem sztucznej inteligencji. Starannie analizując ich ofertę i dostosowując ją do swojej strategicznej platformy, Twoja firma może wykorzystać tę nową falę sztucznej inteligencji, aby wzmocnić swoje zespoły, zwiększyć wydajność i uwolnić kreatywność – a wszystko to przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa i kontroli, których potrzebują firmy. Nadeszła era produktywności wspomaganej sztuczną inteligencją i niezależnie od tego, czy korzystasz z Google, Microsoft (lub obu), przyszłościowe firmy mogą odnieść ogromne korzyści z tych narzędzi. Wzmocnij swoją firmę dzięki rozwiązaniom AI nowej generacji Chcesz wykorzystać w pełni potencjał generatywnych rozwiązań AI, takich jak Google Gemini i Microsoft Copilot, w swojej firmie? W TTMS specjalizujemy się w dostarczaniu niestandardowych integracji AI, dostosowanych do potrzeb Twojej organizacji. Dowiedz się, jak nasze, opracowane przez ekspertów Rozwiązania AI dla Biznesu mogą pomóc Twoim zespołom pracować mądrzej, szybciej wprowadzać innowacje i wyprzedzać konkurencję. Jakie są najważniejsze różnice między Google Gemini i Microsoft Copilot w zastosowaniach biznesowych? Chociaż oba narzędzia integrują sztuczną inteligencję z pakietami narzędzi do zwiększania produktywności, Google Gemini koncentruje się na pomocy specyficznej dla aplikacji (takich jak Gmail czy Dokumenty), podczas gdy Microsoft Copilot kładzie nacisk na szerszy kontekst organizacyjny, pobierając dane z wiadomości e-mail, dokumentów i spotkań za pomocą Microsoft Graph. Każde z nich obsługuje podobne zadania, ale jest dostosowane do swojego ekosystemu (Google Workspace lub Microsoft 365). Czy można używać Google Gemini z Microsoft 365 i odwrotnie? Nie, ci asystenci AI są obecnie projektowani wyłącznie na swoje rodzime platformy. Google Gemini działa w aplikacjach Google Workspace, a Microsoft Copilot jest osadzony w Microsoft 365. Firmy muszą dokonać wyboru w oparciu o istniejącą infrastrukturę, ponieważ obsługa wielu platform nie jest obecnie dostępna. Czy narzędzia AI, takie jak Gemini i Copilot, mogą znacząco zwiększyć produktywność pracowników? Tak, wiele firm deklaruje oszczędność czasu i bardziej wydajne przepływy pracy. Sztuczna inteligencja może obsługiwać powtarzalne zadania, takie jak podsumowywanie spotkań, tworzenie e-maili i generowanie raportów, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej wartościowych zadaniach. Zwrot z inwestycji (ROI) zależy od prawidłowej implementacji, przeszkolenia użytkowników i integracji przepływów pracy. Czy korzystanie z asystentów AI w środowiskach korporacyjnych wiąże się z jakimiś ryzykami? Tak, chociaż zarówno Microsoft, jak i Google oferują prywatność i bezpieczeństwo na poziomie korporacyjnym, ryzyko obejmuje potencjalne nadużycia, nadmierne poleganie na nich lub ujawnienie poufnych danych w przypadku nieprawidłowej konfiguracji uprawnień. Firmy muszą egzekwować kontrolę dostępu, edukować użytkowników i monitorować wykorzystanie sztucznej inteligencji, aby ograniczyć ryzyko. Czy muszę przeszkolić pracowników, aby mogli efektywnie korzystać z Gemini lub Copilot? Podstawowe użytkowanie jest intuicyjne, ale aby zmaksymalizować korzyści, organizacje powinny oferować szkolenia z zakresu podpowiedzi AI, analizowania wyników AI i rozumienia ograniczeń. Oba narzędzia obsługują język naturalny, ale strategiczne wykorzystanie często prowadzi do lepszych rezultatów w obszarach takich jak automatyzacja, generowanie treści i analityka.
Czytaj