TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
Automatyzacja AML: Jak uprościć procedury przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu
W dzisiejszym środowisku regulacyjnym obowiązki wynikające z przepisów AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy) nie dotyczą już wyłącznie banków i instytucji finansowych. Do wdrażania procedur AML są teraz prawnie zobowiązani również pośrednicy w obrocie nieruchomościami, kancelarie prawne, biura rachunkowe, firmy ubezpieczeniowe, galerie sztuki, a nawet deweloperzy przyjmujący płatności gotówkowe powyżej 10 000 euro. Mimo to dla wielu firm przestrzeganie przepisów AML nadal opiera się na ręcznych, fragmentarycznych procedurach – są one czasochłonne, sprzyjają błędom ludzkim i narażają organizację na sankcje regulacyjne. W tym artykule opisujemy obecne wyzwania związane z egzekwowaniem przepisów AML, ze szczególnym uwzględnieniem sytuacji w Polsce, oraz wyjaśniamy, w jaki sposób automatyzacja może przekształcić uciążliwe obowiązki AML w efektywny, sprawnie działający proces. Polski system AML pod lupą – wyniki kontroli Najwyższej Izby Kontroli Według raportu Najwyższej Izby Kontroli (NIK), Polska należy do 10 krajów Unii Europejskiej o najwyższym ryzyku prania pieniędzy i finansowania terroryzmu. Pomimo tak wysokiego zagrożenia krajowy system przeciwdziałania praniu pieniędzy uznano za nieskuteczny w kluczowych obszarach. Ostatnie kontrole wykazały opóźnienia w aktualizacji przepisów, luki w nadzorze (szczególnie w takich sektorach jak fundacje, stowarzyszenia czy kantory internetowe) oraz ogólny brak koordynacji między organami regulacyjnymi. W niektórych przypadkach zgłoszenia podejrzanych transakcji od instytucji obowiązanych były analizowane dopiero po ponad roku, co drastycznie zmniejsza ich przydatność w zapobieganiu przestępstwom finansowym. Podsumowanie raportu NIK można przeczytać tutaj. Jest to otrzeźwiający obraz braków w krajowym systemie przeciwdziałania praniu pieniędzy. Ukryte koszty ręcznej obsługi procedur AML Ręczne procedury AML są najczęściej reaktywne, czasochłonne i podatne na niekonsekwencje. Jest to szczególnie problematyczne dla firm, które nie posiadają dedykowanych działów compliance. Do najczęściej wymienianych problemów należą: Nieefektywna weryfikacja klientów (CDD) – gromadzenie i sprawdzanie dokumentów tożsamości klientów zajmuje wiele czasu, zwłaszcza bez wsparcia narzędzi cyfrowych. Nieskuteczny monitoring transakcji – wykrywanie nietypowych schematów płatności przy użyciu arkuszy kalkulacyjnych lub rozproszonych systemów jest zawodne i pochłania dużo zasobów. Niekompletne ścieżki audytu – regulatorzy często wymagają dokumentacji potwierdzającej zgodność na każdym etapie. Bez automatyzacji trudno utrzymać spójne, kompletne i łatwe do eksportu archiwa. Ryzyko błędu ludzkiego – nawet dobrze przeszkoleni pracownicy mogą przeoczyć podejrzaną aktywność lub niewłaściwie zastosować procedury. Brak dostępu do informacji w czasie rzeczywistym – ręczne kontrole są powolne, co sprzyja przeoczeniu szybko rozwijających się zagrożeń lub opóźnionej reakcji. Dla mniejszych firm — takich jak biura rachunkowe, kancelarie prawne czy niezależni agenci nieruchomości — te obowiązki mogą wydawać się przytłaczające. Niedopełnienie ich może jednak skutkować karami pieniężnymi sięgającymi nawet 5 milionów euro lub 10% rocznego obrotu, w zależności od powagi naruszenia. Co automatyzacja AML może zrobić dla Twojej firmy Zautomatyzowane rozwiązania AML pomagają firmom skuteczniej i dokładniej przestrzegać wymogów regulacyjnych. Korzystając z oprogramowania do obsługi kluczowych zadań zgodności, firmy mogą skupić się na swojej podstawowej działalności, jednocześnie zmniejszając ryzyko. Kluczowe korzyści to: 1. Oszczędność czasu i niższe koszty Zautomatyzowane systemy drastycznie skracają czas potrzebny na weryfikację klientów, monitorowanie transakcji lub przygotowywanie raportów regulacyjnych. To, co mogłoby wymagać godzin ręcznej pracy, teraz można wykonać w kilka minut. To nie tylko obniża koszty pracy, ale także pozwala specjalistom ds. zgodności skupić się na kluczowych, opartych na osądzie zadaniach. 2. Zapewnienie dokładności i spójności Oprogramowanie działa zgodnie z predefiniowanymi regułami, eliminując zmienność w sposobie przeprowadzania kontroli. Efektem jest mniejsza liczba fałszywych alarmów, bardziej spójny proces decyzyjny i skuteczniejsze wykrywanie podejrzanej aktywności. Automatyzacja gwarantuje również, że żaden etap procedury nie zostanie pominięty ani zapomniany. 3. Zachowaj zgodność — zawsze Dobre systemy AML są regularnie aktualizowane, aby odzwierciedlały przepisy krajowe i unijne, w tym 6. dyrektywę UE w sprawie przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Pomagają one zapewnić pełną zgodność firm z wymogami, takimi jak progi transakcyjne, weryfikacja UBO (ostatecznego beneficjenta rzeczywistego) oraz scoring ryzyka. Pełna dokumentacja jest generowana i przechowywana automatycznie, co znacznie ułatwia zarządzanie audytami. Komisja Europejska prowadzi aktualne zasoby dotyczące przepisów i obowiązków przedsiębiorstw w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML), dostępne tutaj. Rozwiązanie AML od TTMS Nasze rozwiązanie AML to kompleksowa platforma oprogramowania zaprojektowana z myślą o wspieraniu firm w walce z praniem pieniędzy i finansowaniem terroryzmu, w pełni zgodna z obowiązującymi przepisami UE i krajowymi w zakresie AML. Rozwiązanie automatyzuje i usprawnia kluczowe obowiązki nakładane na podmioty takie jak banki, biura rachunkowe, notariusze, agencje nieruchomości, ubezpieczyciele i inne zobowiązane instytucje. Podstawowe funkcjonalności obejmują automatyczną analizę ryzyka klienta, weryfikację tożsamości, ciągłą weryfikację w oficjalnych bazach danych i listach sankcji (np. CEIDG, KRS, CRBR) oraz zintegrowany monitoring transakcji. Minimalizując ręczną interwencję i znacząco redukując błędy ludzkie, nasz system AML obniża koszty zapewnienia zgodności, zapewniając jednocześnie rygorystyczne przestrzeganie standardów regulacyjnych. Co więcej, można go dostosować do wielkości, sektora i potrzeb Twojej organizacji w zakresie zgodności. Dlaczego to ważne? Automatyzacja AML to nie tylko spełnianie wymogów zgodności — to budowanie zaufania, minimalizowanie narażenia na ryzyko prawne i zwiększanie odporności operacyjnej. Niezależnie od tego, czy prowadzisz małą firmę księgową, czy średniej wielkości firmę z branży nieruchomości, inwestycja w automatyzację AML teraz ochroni Twoją firmę przed znacznie większym ryzykiem w przyszłości. Jeśli Twoja organizacja ma trudności z dotrzymaniem zobowiązań AML, teraz jest czas na zapoznanie się z zautomatyzowanymi rozwiązaniami zaprojektowanymi dla Twojej branży. Dzięki odpowiednim narzędziom zgodność z przepisami staje się atutem, a nie obciążeniem. Które przedsiębiorstwa muszą przestrzegać przepisów AML w UE? Zgodność z przepisami AML (przeciwdziałania praniu pieniędzy) w UE nie dotyczy tylko banków. Dotyczy to również pośredników w obrocie nieruchomościami, kancelarii prawnych, biur rachunkowych, ubezpieczycieli, marszandów, deweloperów akceptujących duże płatności gotówkowe (powyżej 10 000 euro) i innych podmiotów zobowiązanych. Jeśli Twoja firma obsługuje znaczące transakcje finansowe lub udostępnia poufne informacje o klientach, prawdopodobnie podlega ona wymogom AML. Jakie ryzyka wiążą się z ręcznym przestrzeganiem przepisów AML? Ręczne procesy AML są podatne na błędy ludzkie, niespójne prowadzenie dokumentacji i nieefektywne monitorowanie transakcji. Te ograniczenia mogą prowadzić do naruszeń przepisów, wysokich kar (do 5 milionów euro lub 10% rocznego obrotu), szkód wizerunkowych oraz potencjalnej utraty klientów lub licencji biznesowych. W jaki sposób automatyzacja poprawia zgodność z przepisami AML w przypadku mniejszych firm? Automatyzacja znacząco zmniejsza obciążenie związane z przestrzeganiem przepisów w mniejszych firmach poprzez szybką weryfikację tożsamości, przeprowadzanie kontroli w czasie rzeczywistym w oficjalnych rejestrach i listach sankcji, monitorowanie transakcji oraz dostarczanie kompleksowych, możliwych do zweryfikowania rejestrów. To oszczędza cenny czas pracowników, zmniejsza liczbę błędów i zapewnia spójne przestrzeganie wymogów regulacyjnych. Czy zautomatyzowane rozwiązania AML są regularnie aktualizowane, aby odzwierciedlały zmiany w przepisach? Tak, renomowane rozwiązania automatyzujące AML są stale aktualizowane, aby dostosować się do obowiązujących przepisów UE, w tym najnowszych dyrektyw, takich jak szósta dyrektywa AML. Automatyczne aktualizacje zapewniają zgodność Twojej firmy z ewoluującymi przepisami, zmniejszając ryzyko niezgodności z przestarzałymi procedurami. Czy automatyzację AML można łatwo zintegrować z istniejącymi systemami? Tak, większość zaawansowanych platform automatyzacji AML oferuje elastyczne opcje integracji z istniejącym systemem CRM, systemami bankowymi, oprogramowaniem księgowym i innymi narzędziami biznesowymi. Taka płynna integracja pozwala Twojej firmie usprawnić zgodność z przepisami AML bez zakłócania obecnych procesów i konieczności wprowadzania rozległych zmian wewnętrznych.
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
Claude vs Gemini vs GPT: Który model AI powinien wybrać biznes i dlaczego?
Claude, Gemini, GPT: Który model wybrać i kiedy? W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja staje się filarem nowoczesnego biznesu, firmy stają przed kluczowym pytaniem: Claude vs Gemini vs GPT – który model AI najlepiej odpowiada naszym potrzebom? GPT od OpenAI (napędzający ChatGPT), Gemini od Google oraz Claude od Anthropic to trzy wiodące rozwiązania, z których każde ma unikalne zalety. W tym artykule porównujemy te modele i podpowiadamy, kiedy warto sięgnąć po który z nich – zwłaszcza w dużych przedsiębiorstwach z branż takich jak farmaceutyka, obronność czy energetyka, gdzie kluczowe są precyzja, zgodność z przepisami i wydajność. Czym jest OpenAI GPT (ChatGPT) i w czym się wyróżnia? OpenAI GPT to rodzina modeli językowych Generative Pre-trained Transformer opracowanych przez firmę OpenAI. Najnowszym flagowym modelem w tej serii jest GPT-4. To właśnie ten model napędza ChatGPT i ChatGPT Enterprise, które szturmem zdobyły rynek jako wszechstronni asystenci AI. GPT-4 jest znany z wyjątkowych zdolności analitycznych i szerokiej wiedzy, potwierdzonych znakomitymi wynikami w testach akademickich i zawodowych. Doskonale sprawdza się w zadaniach konwersacyjnych, generowaniu treści kreatywnych oraz we wsparciu programistycznym. Przykładowo, potrafi tworzyć e-maile i raporty, wymyślać teksty marketingowe, pisać i debugować kod oraz podsumowywać dokumenty z płynnością zbliżoną do ludzkiej. W niektórych wersjach GPT-4 obsługuje także multimodalne wejścia – można przekazać mu tekst i obraz (np. zdjęcie do analizy), choć funkcja ta dostępna jest zazwyczaj w ograniczonym zakresie. Firmy cenią GPT za jego dojrzałość i bogaty ekosystem integracji. Model posiada dużą społeczność deweloperów oraz szeroką gamę integracji zewnętrznych. Szczególnie warto zwrócić uwagę na to, że narzędzia Microsoft dla przedsiębiorstw wykorzystują GPT-4 (poprzez Azure OpenAI Service oraz Microsoft 365 Copilot), co czyni go naturalnym wyborem dla organizacji korzystających z Office’a, Teams lub innych produktów Microsoftu. OpenAI oferuje również API, które wykorzystywane jest w niezliczonych aplikacjach AI — dzięki temu GPT jest stale udoskonalany w warunkach rzeczywistego zastosowania. Jednak popularność i kreatywność GPT wiążą się z pewnym kompromisem: model może czasem wygenerować pewne, ale nieprawdziwe odpowiedzi („halucynacje”), jeśli nie zostanie odpowiednio poprowadzony. OpenAI stale nad tym pracuje, a wersja ChatGPT Enterprise oferuje funkcje istotne z punktu widzenia biznesu — np. model nie uczy się na danych organizacji i spełnia standard SOC 2. Podsumowując, GPT to wszechstronne i potężne narzędzie do realizacji różnorodnych zadań AI, dostępne również w wariantach dostosowanych do wymagań bezpieczeństwa i prywatności w środowiskach korporacyjnych. Czym jest Anthropic Claude i jakie są jego mocne strony? Anthropic Claude to duży model językowy opracowany przez firmę Anthropic — startup koncentrujący się na bezpieczeństwie i badaniach w obszarze AI. Claude bywa postrzegany jako „asystent AI” podobny do ChatGPT, jednak wyróżnia się podejściem projektowym nazwanym „Constitutional AI” — oznacza to, że model działa według wbudowanego zestawu zasad etycznych i praktycznych, aby generować odpowiedzi pomocne i nieszkodliwe. Jedną z kluczowych cech Claude’a jest jego ogromne okno kontekstowe. Anthropic udostępniło wersję modelu, która potrafi przetwarzać ponad 100 000 tokenów w jednym zapytaniu (czyli ok. 75 000 słów lub kilkaset stron tekstu) bez utraty kontekstu. To znacznie więcej niż w standardowych wdrożeniach GPT-4 i oznacza, że Claude potrafi przetworzyć bardzo duże dokumenty lub długie rozmowy i wyciągać z nich wnioski w jednym podejściu. Na przykład, Claude może przeczytać cały podręcznik techniczny lub obszerny raport finansowy i udzielić szczegółowych odpowiedzi na jego temat — co ma ogromne znaczenie w branżach pracujących na dużych zbiorach danych. Claude jest również zazwyczaj ostrożniejszy i bardziej skoncentrowany na dokładności. Dzięki swojej metodzie treningowej zyskał opinię modelu, który rzadziej zbacza z tematu lub wymyśla nieprawdziwe informacje. W rzeczywistości wielu użytkowników uważa, że Claude świetnie radzi sobie z rozumowaniem z niuansami, złożonymi analizami i programowaniem. Potrafi wnikać głęboko w problem — na przykład analizować umowy prawne, debugować rozbudowane fragmenty kodu czy przeprowadzać szczegółową analizę ryzyka krok po kroku. Firmy działające w sektorach podlegających ścisłym regulacjom (takich jak opieka zdrowotna, finanse, farmacja czy obronność) doceniają niezawodność Claude’a i jego wbudowane mechanizmy zgodności z przepisami. Anthropic zadbał o to, aby platforma Claude spełniała kluczowe standardy bezpieczeństwa — firma uzyskała certyfikaty takie jak SOC 2, HIPAA, GDPR, a w niektórych ofertach także zgodność z FedRAMP — co podkreśla jej nacisk na bezpieczne wdrożenia w środowiskach biznesowych. Claude jest dostępny przez API i za pośrednictwem partnerów (zintegrowany z narzędziami takimi jak Slack, a także dostępny na platformach takich jak AWS Bedrock czy Google Cloud Vertex AI). Choć nie cieszy się tak dużą rozpoznawalnością jak ChatGPT, Claude szybko zyskał uznanie wśród organizacji, które muszą przetwarzać duże ilości tekstu lub potrzebują bezpieczniejszego, „mniej ryzykownego” asystenta AI. Jego odpowiedzi są zazwyczaj szczegółowe i przemyślane, co sprawia, że znakomicie nadaje się do wewnętrznych analiz biznesowych, wsparcia w badaniach i wszędzie tam, gdzie ważniejsza od kreatywności jest precyzja. Czym jest Google Gemini i co oferuje? Google Gemini to odpowiedź Google na zaawansowane modele AI – nowoczesna rodzina dużych modeli językowych opracowana przez Google DeepMind. Gemini jest wyjątkowy, ponieważ został zaprojektowany od podstaw jako model multimodalny, co oznacza, że potrafi rozumieć i generować nie tylko tekst, ale również inne rodzaje danych. W praktyce Gemini przyjmuje przeplatane wejścia składające się z tekstu, obrazów, dźwięku i wideo, a jego odpowiedzi mogą łączyć tekst i obrazy. Ta natywna multimodalność to duży krok naprzód względem większości obecnych wdrożeń GPT czy Claude’a. Na przykład, korzystając z Gemini, możesz poprosić o analizę wykresu lub podsumowanie klipu wideo – model poradzi sobie z tym bez konieczności używania dodatkowych narzędzi. To ogromna korzyść dla branż takich jak inżynieria (gdzie wykresy i schematy są normą), media czy wszelkie dziedziny, które operują danymi innymi niż tylko tekstowe. Kolejną wyróżniającą cechą Gemini jest jego integracja z ekosystemem Google. Google stopniowo wprowadza Gemini do wielu swoich produktów: zasila on najnowszą wersję Barda (czatbota Google), jest wbudowany w smartfony Pixel (jako bardziej zaawansowany asystent AI), a także wzbogaca aplikacje Google Workspace, takie jak Dokumenty i Gmail, o funkcje inteligentnego pisania i korekty. Dla firm, które już korzystają z Google Cloud lub Workspace, wdrożenie Gemini może być płynne – model dostępny jest przez platformę Google Cloud Vertex AI i objęty zabezpieczeniami klasy korporacyjnej. Google intensywnie rozwija też możliwości samego modelu. Gemini występuje w różnych wersjach (np. Gemini 1.0, 1.5, 2.0) i wariantach: „Nano”, „Pro” i „Ultra”, dopasowanych do różnych zastosowań. Warto zaznaczyć, że niektóre zaawansowane wersje Gemini obsługują kontekst rzędu 1–2 milionów tokenów (np. seria Gemini 1.5), co pozwala przetwarzać ogromne ilości danych (np. godziny nagrań audio lub tysiące linii tekstu) w jednej sesji – jest to zdolność, która w pewnych przypadkach przewyższa możliwości GPT-4 i Claude’a. Pod względem surowej wydajności, Gemini należy do czołówki AI. Wczesne benchmarki wskazywały, że GPT-4 przoduje w rozumowaniu i kodowaniu, ale Google szybko zredukowało ten dystans. Obecnie firma informuje, że najnowsze wersje Gemini przewyższają lub dorównują GPT-4 i Claude 2 w wielu testach porównawczych. Tam, gdzie Gemini naprawdę błyszczy, to zadania łączące różne typy danych lub wymagające dostępu do aktualnych informacji — np. potrafi podsumować film z YouTube’a i odpowiedzieć na pytania dotyczące jego treści albo zintegrować bieżące dane z internetu (dzięki Bardowi i powiązaniu z wyszukiwarką Google). Warto jednak pamiętać, że Gemini jako nowsze rozwiązanie ma obecnie mniejszą społeczność niż ekosystem OpenAI — ale przy wsparciu Google ten dystans szybko się zmniejsza. Podsumowując: Google Gemini to potężne narzędzie dla firm, które cenią rozumienie multimodalne, przetwarzanie ogromnych kontekstów i ścisłą integrację z usługami Google. To idealny wybór, jeśli Twoje zastosowania wykraczają poza tekst (np. analiza obrazów, dźwięku), lub jeśli Twoja organizacja już opiera się na infrastrukturze Google Cloud. Okno kontekstowe (pamięć): Ilość informacji, jaką każdy model może jednocześnie rozpatrzyć, to kolejna kluczowa różnica. Standardowe modele GPT-4 zazwyczaj oferują okno kontekstowe o rozmiarze 8 tys. tokenów (z rozszerzoną wersją o rozmiarze 32 tys. tokenów dostępną dla niektórych użytkowników lub przedsiębiorstw). Do 2024 roku OpenAI wprowadziło również ulepszone wersje (GPT-4 Turbo/„GPT-4.1”), które obsługują znacznie większe konteksty (podobno do 128 tys., a nawet 1 mln tokenów w niektórych wariantach API). Mimo to, Claude z Anthropic szybko objął prowadzenie, włączając okno o rozmiarze 100 tys. tokenów (około 75 000 słów):contentReference[oaicite:5]{index=5}, co czyni je doskonałym rozwiązaniem do czytania długich dokumentów lub długich dyskusji. Gemini firmy Google posunęło to jeszcze dalej – niektóre modele Gemini klasy korporacyjnej mogą akceptować od setek tysięcy do ponad miliona tokenów w kontekście, przewyższając inne. W praktyce, do większości codziennych zadań wystarczy kilka tysięcy tokenów, ale jeśli potrzebujesz wprowadzić do modelu całą książkę lub ogromny zbiór danych, Claude i Gemini sprawdzą się lepiej od razu. Duże okno kontekstowe oznacza również mniej kroków podsumowania; model może „zapamiętać” więcej konwersacji lub dostarczonych dokumentów. Integracja i ekosystem: Każdy model pasuje do różnych ekosystemów przedsiębiorstw. GPT jest dostępny za pośrednictwem platformy OpenAI i usługi OpenAI firmy Azure oraz jest osadzany w wielu produktach (Microsoft Office, systemach CRM itp.). Dostępny jest bogaty ekosystem wtyczek i rozszerzeń dla ChatGPT, a biblioteki open source (LangChain itp.) dobrze obsługują GPT. Gemini to naturalny wybór dla środowisk skoncentrowanych na Google – jest zintegrowany z Google Cloud i płynnie współpracuje z narzędziami Google Workspace (Dokumenty, Arkusze, Gmail) jako asystent AI. Jeśli Twoja organizacja korzysta ze stosu Google, Gemini może wydawać się natywną aktualizacją istniejących przepływów pracy. Claude, choć niezależny, zyskuje na popularności dzięki partnerstwom: jest oferowany w AWS (Bedrock) i Google Cloud, a platformy zewnętrzne, takie jak Slack i Notion, zaczęły integrować Claude z funkcjami AI. W przeciwieństwie do GPT czy Gemini, Claude nie korzysta z pakietu oprogramowania dużego giganta technologicznego; można go postrzegać jako rozwiązanie oparte na API, które można podłączyć do własnych aplikacji lub wybrać za pośrednictwem dostawców hostujących je. Podsumowując, GPT dobrze komponuje się z Microsoftem i szeroką społecznością programistów, Gemini wpisuje się w ekosystem Google, a Claude to bardziej neutralna opcja, którą można zintegrować wszędzie tam, gdzie potrzebny jest niezawodny mózg AI. Bezpieczeństwo i zgodność: Wszyscy trzej dostawcy oferują rozwiązania korporacyjne z solidnym zabezpieczeniem, ale istnieją pewne niuanse. Claude został stworzony z myślą o bezpieczeństwie, a Anthropic bardzo transparentnie informuje o zachowaniu i ograniczeniach modelu. Claude rzadziej generuje nieodpowiednie treści i może być postrzegany jako bezpieczniejszy wybór w przypadku wrażliwych aplikacji (np. był rekomendowany do analiz prawnych lub medycznych, gdzie fałszywe informacje mogą być niebezpieczne). Zarówno Anthropic, jak i OpenAI są zgodne z najważniejszymi standardami ochrony danych i oferują umowy gwarantujące prywatność w przedsiębiorstwach. Na przykład ChatGPT Enterprise gwarantuje, że Twoje dane nie będą wykorzystywane do szkoleń i posiada certyfikat SOC 2 typu 2. Anthropic podobnie certyfikuje Claude, że spełnia on wymogi RODO i inne standardy. Google Gemini korzysta z długoletnich protokołów bezpieczeństwa Google Cloud – szyfrowanie, kontrola dostępu, zgodność z ISO, SOC i innymi certyfikatami są częścią pakietu w przypadku korzystania z Gemini za pośrednictwem Vertex AI. Dodatkowym czynnikiem jest moderacja treści i stronniczość: wszystkie trzy firmy stale udoskonalają swoje modele, aby uniknąć stronniczych lub szkodliwych wyników, ale ich podejścia nieznacznie się różnią. Claude wykorzystuje swoją konstytucyjną sztuczną inteligencję do automoderacji, GPT korzysta z uczenia wzmacniającego na podstawie opinii użytkowników, stosując jasno określone zasady, a Google stosuje własne warstwy bezpieczeństwa i jest stosunkowo ostrożny we wdrażaniu funkcji (na przykład Bard początkowo wprowadził ograniczenia zapobiegające pewnym typom treści). Przedsiębiorstwa nadal powinny wdrażać nadzór ludzki i kontrole specyficzne dla danej domeny, ale jeśli chodzi o zaufanie do dostawców, wszystkie trzy firmy mają możliwość wdrożenia sztucznej inteligencji w sposób zgodny z przepisami i bezpieczny (w tym lokalne lub odizolowane instancje w chmurze w przypadku przypadków o bardzo dużej wrażliwości, które niektórzy dostawcy oferują za pośrednictwem specjalistycznych programów). Koszty i ceny: Chociaż ceny mogą się zmieniać i często zależą od wolumenu użytkowania, obecnie wszystkie trzy modele korzystają z modelu API typu „płać za użycie” w celu zapewnienia dostępu dla przedsiębiorstw (oprócz wszelkich bezpłatnych wersji dla użytkowników indywidualnych). API GPT-4 firmy OpenAI jest wyceniane na podstawie przetworzonych tokenów i jest generalnie najdroższe w przeliczeniu na wynik ze względu na swoją moc. Ceny Claude firmy Anthropic również są oparte na tokenach; w niektórych kontekstach koszt miliona tokenów wyjściowych w Claude jest nieco niższy niż w GPT-4, co czyni je atrakcyjnym do użytku na dużą skalę (a Claude ma tańszą i szybszą wersję o nazwie Claude Instant do zadań o mniejszym obciążeniu). Ceny Gemini oferowane przez Google (za pośrednictwem Google Cloud) nie zostały publicznie ujawnione w ten sam sposób, ale oczekuje się, że będą konkurencyjne i potencjalnie korzystne, jeśli jesteś już klientem Google Cloud z ustalonymi wydatkami lub kredytami. Z punktu widzenia użytkownika, ChatGPT Plus (z dostępem do GPT-4) kosztuje 20 USD miesięcznie, Claude oferuje darmowy poziom (za pośrednictwem interfejsów takich jak Poe lub Claude.ai) i potencjalnie przyszłe plany premium, a Bard od Google (oparty na Gemini) jest darmowy, co zachęca do powszechnego korzystania. Przy budżetowaniu przedsiębiorstw należy wziąć pod uwagę fakt, że korzystanie z tych modeli na dużą skalę (miliony zapytań) może generować znaczne koszty, dlatego koszt zapytania i przepustowość mają znaczenie. Claude i Gemini, koncentrując się na wydajności (kontekst 100 tys. w Claude zmniejsza potrzebę wielu wywołań; infrastruktura Google jest zoptymalizowana pod kątem skalowalności), mogą potencjalnie okazać się bardziej opłacalne w przypadku niektórych dużych obciążeń. Ostatecznie, jeśli koszty są priorytetem, warto poeksperymentować ze wszystkimi trzema w projekcie pilotażowym i monitorować opłaty za korzystanie z API dla równoważnych zadań – najbardziej opłacalny model będzie zależał od konkretnego zadania, ponieważ ich prędkość i liczba tokenów są różne. Który model AI wybrać i kiedy? Biorąc pod uwagę te różnice, kiedy firma powinna używać GPT-4, a kiedy Claude czy Gemini? Odpowiedź będzie zależeć od konkretnych przypadków użycia, priorytetów i istniejącego stosu technologicznego. Poniżej przedstawiamy scenariusze, w których każdy model jest szczególnie odpowiedni: Kiedy wybrać OpenAI GPT? Wybierz GPT, gdy potrzebujesz sprawdzonego, wszechstronnego narzędzia AI, które łatwo integruje się z wieloma narzędziami. GPT-4 (za pośrednictwem ChatGPT lub API) idealnie nadaje się do zadań ogólnego przeznaczenia, generowania kreatywnych treści i jako asystent kodowania. Jeśli Twój zespół często musi tworzyć burzę mózgów na potrzeby tekstów marketingowych, tworzyć dopracowane dokumenty lub budować prototypy z wykorzystaniem kodu generowanego przez sztuczną inteligencję, GPT to doskonały wybór. Oferuje on niewielką przewagę w bardzo otwartych rozmowach i kreatywnych przedsięwzięciach – na przykład w pisaniu historii w określonym tonie lub iterowaniu fragmentu kodu w oparciu o wieloetapowe opinie użytkowników. Przedsiębiorstwa, które inwestują w produkty Microsoft, skorzystają z obecności GPT w tym ekosystemie (np. GitHub Copilot do tworzenia oprogramowania lub Microsoft 365 Copilot dla aplikacji Office – wszystkie działają w oparciu o modele OpenAI). Co więcej, oferta OpenAI dla przedsiębiorstw gwarantuje prywatność danych i zgodność (brak szkoleń z zakresu danych wejściowych, zgodność z SOC 2 itp.), dzięki czemu GPT może być używany nawet w przypadku wrażliwych danych biznesowych, o ile korzystasz z oficjalnych kanałów korporacyjnych. Krótko mówiąc, wybierz GPT, jeśli potrzebujesz wszechstronnej, wydajnej sztucznej inteligencji z szeroką bazą wiedzy i gdy ważna jest kompatybilność z szeroką gamą oprogramowania i usług. Kiedy warto wybrać Anthropic Claude? Wybierz Claude, jeśli priorytetem jest głęboka analiza, dokładność i obsługa bardzo obszernych lub złożonych dokumentów. Claude to najlepszy wybór w sytuacjach takich jak przeglądanie obszernych dokumentów zgodności, instrukcji technicznych, raportów badawczych lub umów prawnych – potrafi przechwycić cały tekst i dostarczyć spójną, szczegółową analizę lub podsumowanie. Jeśli działasz w branży o wysokim stopniu regulacji (np. analizując dane z badań klinicznych w branży farmaceutycznej, raporty wywiadowcze w sektorze obronnym lub obszerne sprawozdania finansowe w bankowości), połączenie szerokiego okna kontekstowego i podejścia uwzględniającego bezpieczeństwo jest niezwykle cenne. Claude ma tendencję do trzymania się faktów i sygnalizuje niepewność, zamiast pewnie głosić niezweryfikowane twierdzenia, a właśnie tego potrzebujesz, gdy stawka jest wysoka. Claude to również doskonały wybór, jeśli planujesz zintegrować sztuczną inteligencję z własnymi systemami wewnętrznymi, zapewniając wysoki stopień kontroli: ponieważ jest dostępny za pośrednictwem API i partnerstw chmurowych, możesz osadzić Claude w przepływach pracy (na przykład wewnętrzny chatbot, który może odczytywać wszystkie dokumenty dotyczące polityki i odpowiadać na pytania pracowników). Firmy, które priorytetowo traktują etyczną sztuczną inteligencję i minimalną liczbę halucynacji, również mogą skłaniać się ku Claude. Dodatkowo, jeśli koszt jest istotny, a Twój przypadek użycia obejmuje bardzo duże monity lub wyniki, cena tokena Claude może być korzystna, ponieważ możesz zmieścić wiele w jednym żądaniu (zamiast rozbijać je na wiele żądań GPT-4). Podsumowując, Claude doskonale sprawdza się w intensywnych zadaniach analitycznych, zrozumieniu długich treści oraz w przypadkach, w których poprawność i zgodność z przepisami przeważają nad efekciarstwem. To „stabilny i kompetentny” wybór spośród trzech, doskonale sprawdzający się w scenariuszach korporacyjnych, w których decyzje sztucznej inteligencji muszą być wiarygodne i weryfikowane. Kiedy wybrać Google Gemini? Wybierz Gemini, gdy Twoje potrzeby wykraczają poza tekst – lub gdy Twoja firma jest głęboko powiązana z ekosystemem Google. Gemini to idealne rozwiązanie dla aplikacji multimodalnych: jeśli planujesz wykorzystać sztuczną inteligencję do, na przykład, interpretacji zdjęć satelitarnych (istotnych dla energetyki lub obronności), transkrypcji i analizy rozmów audio lub wyciągania wniosków z treści wideo, Gemini może obsłużyć to wszystko pod jednym dachem. To czyni go potężnym narzędziem dla branż takich jak media, projektowanie i wszelkich dziedzin łączących różne typy danych. Na przykład firma energetyczna może używać Gemini do analizy nie tylko raportów pisemnych, ale także schematów lub obrazów lokalizacji w celu oceny stanu infrastruktury. Co więcej, jeśli Twoja organizacja korzysta z Google Workspace (Dokumenty, Arkusze, Gmail) lub infrastruktury Google Cloud, wdrożenie Gemini może przebiegać bardzo sprawnie – będzie ono sprawiać wrażenie sztucznej inteligencji stworzonej dla Twojego środowiska, zwiększając produktywność w narzędziach, z których Twoje zespoły już korzystają. Gemini jest również stale aktualizowane przez Google o nową wiedzę (połączone z wyszukiwaniem i informacjami w czasie rzeczywistym w Bard), więc w przypadkach użycia wymagających najnowszych informacji lub danych internetowych ma przewagę. Rozważ Gemini dla botów obsługi klienta, które mogą korzystać z aktualnych baz wiedzy, lub dla asystentów badawczych, którzy muszą obsługiwać różne formaty danych. Upewnij się jednak, że masz wsparcie Google Cloud i odpowiednią konfigurację, aby w pełni wykorzystać możliwości platformy. Wybierz Gemini, jeśli potrzebujesz najnowocześniejszych, multimodalnych możliwości sztucznej inteligencji lub jeśli jesteś firmą zorientowaną na Google i szukasz ścisłej integracji i potencjalnie korzystniejszych warunków użytkowania w ramach istniejącej umowy chmurowej. Chcesz zintegrować sztuczną inteligencję ze swoją firmą? Chociaż modele Claude, Gemini i GPT są potężnymi narzędziami AI, należy pamiętać, że są to platformy otwarte, co może wiązać się z potencjalnym ryzykiem dotyczącym bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami, zwłaszcza w przypadku poufnych informacji biznesowych. Dla firm, które priorytetowo traktują solidną ochronę danych i zgodność z przepisami, optymalnym rozwiązaniem są dedykowane, zamknięte modele AI, stworzone na miarę. Transition Technologies MS oferuje właśnie takie rozwiązania AI, gwarantujące pełną kontrolę, bezpieczeństwo danych oraz zgodność z unikalnymi wymaganiami Twojej organizacji. W Transition Technologies MS pomagamy przedsiębiorstwom wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji poprzez gotowe do użycia narzędzia i rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb. Niezależnie od tego, czy tworzysz agentów wewnętrznych, czy optymalizujesz złożone przepływy pracy, nasz pakiet usług opartych na sztucznej inteligencji został zaprojektowany tak, aby skalować się wraz z Twoją firmą. AI4Legal – automatyzuj analizę dokumentów prawnych i przepływy pracy związane z umowami z precyzją. AI4Content – przekształcaj nieustrukturyzowane pliki w użyteczne dane. AI4E-learning – generuj materiały szkoleniowe dla firm w kilka minut. AI4Knowledge – buduj inteligentne centra wiedzy dopasowane do Twoich zespołów. AI4Localisation – lokalizuj swoje treści na dużą skalę, na różnych rynkach i w różnych językach. AEM + AI – wzbogacaj Adobe Experience Manager o treści generatywne i tagowanie. Salesforce + AI – personalizuj CRM i automatyzację sprzedaży dzięki analizie AI. Power Apps + AI – wprowadź inteligentną automatyzację do aplikacji biznesowych w systemie Microsoft. Zbudujmy Twoją przewagę konkurencyjną dzięki AI – już dziś! Jakie są główne różnice między GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google i Claude firmy Anthropic? OpenAI GPT (np. GPT-4 używany w ChatGPT) to szeroko stosowana, generalistyczna sztuczna inteligencja, znana z silnego rozumowania, rozległej wiedzy szkoleniowej i wszechstronności w zadaniach od pisania po kodowanie. Gemini firmy Google to nowszy model, który jest multimodalny (obsługuje tekst, obrazy, dźwięk itp.) i jest głęboko zintegrowany z usługami Google, doskonale sprawdzając się w scenariuszach obejmujących wiele typów danych lub wymagających bardzo szerokiego kontekstu (może przetwarzać bardzo duże dane wejściowe). Claude firmy Anthropic został zaprojektowany z naciskiem na bezpieczeństwo i niezawodność; ma niezwykle dużą pojemność wprowadzania tekstu i często generuje bardziej rzeczowe, mniej „kreatywne” wyniki, co jest idealne do szczegółowej analizy. Krótko mówiąc, GPT jest jak genialny, wszechstronny konsultant, Gemini to specjalista od zaawansowanych technologii (zwłaszcza w zakresie danych wizualnych/multimedialnych) z ekosystemem Google za plecami, a Claude to skrupulatny analityk, idealny do długich lub poufnych dokumentów. Najlepszy wybór zależy od tego, czego potrzebujesz: szerokiej kreatywności (GPT), integracji multimodalnej i z Google (Gemini) czy też dogłębnego skupienia i zgodności z przepisami dokładności (Claude). Czy Gemini firmy Google jest lepsze niż GPT-4 (ChatGPT) firmy OpenAI? „Lepiej” zależy od kontekstu. GPT-4, dzięki wieloletniemu udoskonalaniu i ogromnej bazie użytkowników, odniósł sukces w wielu dziedzinach, takich jak złożone rozumowanie, kodowanie i kreatywne pisanie, co jest zasługą wielu lat udoskonalania i ogromnej bazy opinii. Gemini firmy Google szybko się jednak rozwinęło i w niektórych obszarach dorównuje, a nawet przewyższa GPT-4 (Google odnotował lepszą wydajność w niektórych testach porównawczych). Do największych zalet Gemini należą jego multimodalność (możliwości przetwarzania obrazów w GPT-4 są bardziej ograniczone) oraz ogromne okno kontekstowe, co oznacza, że może przetwarzać więcej informacji jednocześnie. Jest on również natywnie zintegrowany z ekosystemem Google, co czyni go niezwykle przydatnym dla użytkowników produktów Google. Z drugiej strony, GPT-4 ma obecnie ugruntowaną pozycję w dziedzinie otwartego dialogu i bogatszą społeczność integracji (np. wtyczki, aplikacje innych firm). Jeśli zatem Twój przypadek użycia obejmuje dużo danych nietekstowych lub usług Google, możesz odkryć, że Gemini działa lepiej. Jeśli chodzi wyłącznie o konwersację tekstową lub kodowanie, GPT-4 jest niezwykle wydajny i niezawodny. Wiele przedsiębiorstw korzysta z obu: GPT-4 w niektórych aplikacjach i Gemini w innych, wykorzystując mocne strony każdego z modeli. Do czego najlepiej nadaje się model Anthropic Claude w porównaniu z innymi modelami? Claude naprawdę sprawdza się w zadaniach wymagających przetwarzania i analizowania dużych ilości tekstu z dużą niezawodnością. Na przykład, jeśli potrzebujesz sztucznej inteligencji do odczytania 200-stronicowego dokumentu z polityką lub zestawu obszernych instrukcji technicznych i odpowiedzi na pytania, Claude jest najlepszym wyborem, ponieważ potrafi przetworzyć całą treść na raz (dzięki długiemu oknu kontekstowemu) i przedstawić spójne podsumowanie lub przeprowadzić rozumowanie na podstawie całego tekstu. Doskonale sprawdza się również w sytuacjach, w których dokładność i przestrzeganie wytycznych są kluczowe – jego odpowiedzi są zazwyczaj bliższe faktom, a Claude ma mniejszą tendencję do halucynacji dziwnych odpowiedzi. Dzięki temu Claude jest popularny w zastosowaniach takich jak przegląd dokumentów prawnych, analiza badań, raporty z oceny ryzyka i w każdej dziedzinie, w której błędna odpowiedź może mieć poważne konsekwencje. W programowaniu programiści uznali Claude’a za przydatnego w debugowaniu lub interpretacji dużych baz kodu ze względu na możliwość jednoczesnego analizowania większej liczby wierszy kodu. Chociaż Claude z pewnością poradzi sobie z mniej wymagającymi zadaniami związanymi z sesją pytań i odpowiedzi oraz zadaniami kreatywnymi, organizacje często korzystają z jego usług przy trudniejszych zadaniach analitycznych lub w sytuacjach, gdy mają do dyspozycji wyjątkowo wrażliwe dane i chcą, aby wyniki sztucznej inteligencji były jak najbardziej kontrolowane. Czy GPT-4, Claude lub Gemini można stosować w branżach o wysokim stopniu regulacji (takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja publiczna)? Tak – wszystkie trzy modele są używane lub testowane w sektorach regulowanych, ale zazwyczaj odbywa się to za pośrednictwem ich ofert korporacyjnych z rygorystycznymi środkami zgodności. Na przykład usługi ChatGPT Enterprise firmy OpenAI i Azure OpenAI zapewniają szyfrowanie danych, zgodność z SOC 2 i brak wykorzystywania danych klientów do szkoleń, rozwiązując wiele problemów związanych z prywatnością. Anthropic oferuje Claude w sposób, który umożliwia firmom przestrzeganie RODO, ustawy HIPAA (dotyczące danych medycznych), a nawet oferuje opcje zgodne z rządowymi wymogami bezpieczeństwa (FedRAMP) dla środowisk poufnych. Gemini firmy Google, do którego dostęp odbywa się za pośrednictwem Google Cloud, korzysta z certyfikatów zgodności Google (ISO, SOC, PCI itp.) i pozwala firmom przechowywać dane w kontrolowanym środowisku chmurowym. W praktyce bank lub szpital może korzystać z tych modeli AI, ale będzie to robić w środowisku testowym, gdzie model nie komunikuje się swobodnie w otwartym internecie. Często łączą one sztuczną inteligencję z wewnętrznymi źródłami danych – na przykład firma farmaceutyczna może używać GPT-4 lub Claude do analizy raportów badawczych, ale za pomocą kontraktu API zapewnia poufność danych. Często też człowiek uczestniczy w podejmowaniu kluczowych decyzji. Podsumowując: te modele sztucznej inteligencji mogą przynieść korzyści w regulowanych branżach (np. przyspieszając przetwarzanie dokumentów, analizując dane pacjentów czy opracowując raporty wywiadowcze), ale organizacje będą je wdrażać z dodatkowymi zabezpieczeniami, takimi jak ścieżki audytu, zasady użytkowania i dostrajanie specyficzne dla danej dziedziny, aby zapewnić zgodność i bezpieczeństwo. Który model sztucznej inteligencji najlepiej nadaje się do kodowania i tworzenia oprogramowania? Wszystkie trzy modele oferują silne możliwości kodowania, ale istnieją pewne różnice. GPT-4 zmienił zasady gry dla programistów – może generować fragmenty kodu, pomagać w debugowaniu błędów, a nawet pisać całe funkcje lub skrypty w różnych językach programowania. Jest zintegrowany z narzędziami takimi jak GitHub Copilot, dzięki czemu jest łatwo dostępny w edytorach do automatycznego uzupełniania kodu lub sugerowania ulepszeń. Wielu uważa, że wiedza GPT-4 na temat frameworków i bibliotek jest niezwykle obszerna (aż do jego progu szkoleniowego). Claude jest również doskonały w kodowaniu, a programiści doceniają to, że dzięki rozbudowanemu kontekstowi może obsługiwać bardzo duże pliki kodu lub wiele plików jednocześnie. Oznacza to, że można przekazać Claude’owi całą bazę kodu lub ogromny plik dziennika i poprosić o wgląd, co jest trudniejsze w przypadku GPT, jeśli dane wejściowe nie są rozdzielone. Przemyślane rozumowanie Claude’a może być przydatne w przypadku trudnych problemów z debugowaniem lub do szczegółowego wyjaśnienia działania danego fragmentu kodu. Gemini firmy Google, zwłaszcza w wersji „Ultra” lub zaawansowanej, również zostało przeszkolone w zakresie kodowania i wykorzystuje techniki takie jak tworzenie wyspecjalizowanych sieci „ekspertów” do różnych zadań. Dogania innych pod względem umiejętności czystego kodowania i z pewnością potrafi pisać i rozwiązywać problemy z kodem (a jedną z jego zalet jest integracja z narzędziami deweloperskimi i chmurą Google, więc może na przykład pomóc w projektach Google Cloud lub notatnikach Colab). Jeśli mielibyśmy wybierać, wielu deweloperów obecnie skłania się ku GPT-4 ze względu na jego historię i wygodę narzędzi zbudowanych wokół niego. Jednak Claude jest mocną alternatywą w przypadku kodu i dokumentacji na dużą skalę, a Gemini to czarny koń, który szybko się rozwija. W zespole programistycznym można używać GPT-4 do codziennego wspomagania kodowania i przełączać się na Claude, gdy trzeba wchłonąć ogromną ilość kontekstu projektu, lub używać Gemini podczas pracy z kodem, który obejmuje również analizę danych lub obrazów (jak kod przetwarzający dane wizualne). Każdy z nich może znacznie przyspieszyć tworzenie oprogramowania; „Najlepszy” z nich może zależeć od środowiska programistycznego i skali zadań kodowania.
Czytaj
Co nowego w Chat GPT? Lipiec 2025
Co nowego w ChatGPT – lipiec 2025 Najświeższe aktualizacje od OpenAI, konkurencji i rynku AI. Co to oznacza dla Twojej firmy? Lipiec 2025 przyniósł falę kluczowych wydarzeń w świecie generatywnej sztucznej inteligencji. ChatGPT wychodzi poza schemat czatbota: pojawiły się zapowiedzi GPT‑5, przeglądarki zasilanej AI, możliwości zakupowych oraz narzędzi edukacyjnych. Równolegle konkurenci tacy jak Anthropic, Google i Meta przyspieszają własne innowacje. Oto pełne podsumowanie nowości w świecie AI – oraz wskazówki, co powinna z tym zrobić Twoja firma. 1. Kiedy premiera GPT‑5 i jak zmieni sposób korzystania z AI? OpenAI oficjalnie ogłosiło, że GPT‑5 ma zadebiutować latem 2025 roku. Ale to nie będzie tylko kolejny model — to początek tego, co OpenAI nazywa „zunifikowaną inteligencją”: systemu łączącego tekst, głos, analizę dokumentów, rozumienie obrazu i dostęp do internetu w czasie rzeczywistym. Co nowego: natywna integracja z Canvas (interaktywne przestrzenie robocze), głębsza pamięć kontekstowa i personalizacja, wczesne funkcje agenta (automatyzacja zadań), interakcja multimodalna (głos, obrazy, dokumenty). Wpływ na biznes: GPT‑5 będzie czymś więcej niż czatbotem — pomyśl o nim jako o wielofunkcyjnym asystencie AI: analityku, redaktorze, badaczu, agencie klienta. Firmy powinny przygotować się poprzez: analizę zastosowań agentów AI wewnątrz organizacji, testowanie automatyzacji opartej na GPT w treściach, sprzedaży lub wsparciu, szkolenie zespołów w pracy z multimodalnymi narzędziami AI. 2. Czym jest ChatGPT‑Browser i dlaczego ma znaczenie dla firm? OpenAI rozwija dedykowaną przeglądarkę internetową opartą na AI, zbudowaną na silniku Chromium, z interfejsem ChatGPT w centrum. Pozwala ona agentom AI na: poruszanie się po stronach internetowych, wypełnianie formularzy, wykonywanie zadań w imieniu użytkownika. Dlaczego to ważne: To zmiana z modelu „wyszukaj i przeglądaj” na „zleć i wykonaj”. Zamiast samodzielnie szukać odpowiedzi, użytkownik może poprosić AI o działanie. Dla biznesu: treści muszą być zoptymalizowane nie tylko pod ludzi czy Google SEO, ale również pod agentów AI analizujących strony, strony i aplikacje powinny być kompatybilne z nawigacją AI (czytelna struktura, przewidywalne ścieżki), ścieżki klienta mogą się zmienić – od przeglądarek do agentów AI podejmujących decyzje za użytkowników. 3. Czy zakupy w ChatGPT zrewolucjonizują e-commerce? OpenAI testuje wbudowany mechanizm zakupowy z finalizacją transakcji we współpracy z Shopify. Użytkownicy mogą: odkrywać produkty poprzez rekomendacje AI, dokonując zakupów bezpośrednio w interfejsie ChatGPT. Znaczenie dla biznesu: AI może stać się samodzielnym kanałem sprzedaży – poza tradycyjnym e-sklepem, dane produktowe muszą być uporządkowane i dostępne w platformach zintegrowanych z AI, dynamiczne, spersonalizowane sugestie AI mogą wyprzedzić klasyczne silniki rekomendacyjne. 4. Dlaczego w lipcu wystąpiła globalna awaria ChatGPT i co oznacza to dla firm? 16 lipca miała miejsce duża awaria usług OpenAI, która objęła ChatGPT, Sora i Codex na terenie Europy, Azji i Ameryki Północnej. To druga taka sytuacja w ciągu miesiąca. Przyczyny: przeciążenie infrastruktury podczas testów wewnętrznych i wzrostu liczby użytkowników, problemy ze skalowaniem nowych funkcji (głos, Canvas, ruch przez API). Co robić: firmy korzystające z usług OpenAI powinny wdrożyć alternatywnych dostawców AI (Claude, Gemini), zaprojektować mechanizmy awaryjne dla integracji AI, proaktywnie monitorować zależności SLA i wydajności usług. 5. Czym jest tryb „Study Together” i jak może wspierać naukę w firmach? OpenAI testuje nowe doświadczenie edukacyjne pod nazwą „Study Together”, które pozwala na: uczestnictwo w uporządkowanych sesjach nauki, zadawanie kontekstowych pytań, testowanie wiedzy przez quizy i podsumowania. Zastosowanie w biznesie: onboarding pracowników z pomocą AI, rozwój kompetencji zespołów sprzedaży, marketingu i wsparcia, AI jako zawsze dostępny trener i mentor. 6. Jak tryb „Record Mode” zmienia ChatGPT w asystenta spotkań? Wersja ChatGPT Plus dla macOS zawiera teraz tryb Record Mode, umożliwiający: nagrywanie rozmów głosowych i spotkań, automatyczną transkrypcję, generowanie podsumowań w Canvas. Zastosowanie w biznesie: oszczędność czasu zespołów sprzedaży i obsługi klienta na wpisach CRM, automatyczne notatki ze spotkań dla konsultantów i menedżerów, szybki dostęp do decyzji i działań dla zespołów projektowych. 7. Jak rozwijają się konkurenci OpenAI – kto prowadzi w lipcu 2025? Claude 3.5 (Anthropic): szybszy niż GPT‑4 w wielu zadaniach, świetnie radzi sobie z długimi dokumentami, skoncentrowany na bezpieczeństwie i odmowie działań niepożądanych. Claude 3.5 zyskuje popularność w sektorach regulowanych (finanse, prawo, sektor publiczny). Gemini 2.5 (Google): głęboka integracja z Google Workspace, multitasking w Docs, Sheets, Gmailu i edytorach kodu, asysta kontekstowa na urządzeniach z Androidem. Gemini to AI skupiona na produktywności, bazująca na ekosystemie Google. Meta AI: zintegrowana z WhatsApp, Instagramem i Messengerem, obsługuje tłumaczenia, generowanie treści i zapytania użytkowników, wspiera interakcje klient–marka w aplikacjach społecznościowych. Firmy z sektora B2C i D2C powinny przygotować się na obsługę klienta w stylu AI-first. 8. Jak firmy powinny przygotować się na nową falę generatywnej AI? Rekomendacje TTMS: ✅ Dywersyfikuj swój stack AI – nie opieraj się na jednym modelu. ✅ Eksperymentuj już teraz z agentami GPT i automatyzacją procesów. ✅ Włącz AI do środowiska pracy (Google, Microsoft, CRM). ✅ Szkol zespół w pracy z AI – nie tylko w pisaniu promptów. ✅ Śledź rozwój agentów AI – wkrótce wpłyną na obsługę klienta, raportowanie, przetwarzanie zamówień. Na co warto zwrócić uwagę w sierpniu i kolejnych miesiącach? Premiera GPT‑5 i jej wpływ na narzędzia Microsoft Copilot. Debiut przeglądarki ChatGPT i pierwsze przypadki użycia agentów w internecie. Prawdziwe integracje GPT z e-commerce – czy polskie firmy dołączą? Zmiany preferencji między GPT, Claude i Gemini w korporacjach. Ekspansja Meta AI w komunikacji klienta – zagrożenie dla klasycznych czatów. Potrzebujesz pomocy we wdrożeniu transformacji AI w Twojej firmie? Eksperci TTMS pomogą dobrać odpowiednie narzędzia, przygotować pilotaż i przeszkolić zespół. Czy warto przygotowywać moją firmę na GPT‑5 jeszcze przed jego oficjalnym uruchomieniem? Zdecydowanie. Przygotowanie zespołu i infrastruktury do GPT‑5 już teraz może dać Ci znaczną przewagę. Chociaż GPT‑5 nie jest jeszcze publicznie dostępny, zrozumienie, jak obecne modele, takie jak GPT‑4, działają w kontekście biznesowym, pomoże Ci stopniowo integrować sztuczną inteligencję. Strategie wczesnego wdrożenia – takie jak automatyzacja przepływu pracy czy obsługa treści – sprawią, że przejście na GPT‑5 będzie szybsze, płynniejsze i bardziej efektywne. Jak przeglądarki internetowe oparte na sztucznej inteligencji mogą zmienić sposób, w jaki klienci komunikują się z firmami online? Przeglądarki AI nie tylko wyświetlają treści, ale także wchodzą z nimi w interakcję. Agenci mogą odczytywać strony internetowe, przesyłać formularze, a nawet przeprowadzać transakcje bez ingerencji człowieka. Oznacza to, że Twoja strona internetowa musi być przyjazna dla użytkownika i kompatybilna ze sztuczną inteligencją. Ustrukturyzowane dane, dostępne układy i jasno zdefiniowane działania wkrótce będą miały kluczowe znaczenie dla sposobu, w jaki sztuczna inteligencja będzie rozumieć Twoją witrynę i poruszać się po niej. Czy funkcje zakupowe oparte na AI będą ograniczone do dużych marek i platform handlowych? Nie. Chociaż wstępne testy odbywają się na dużych platformach, takich jak Shopify, plan działania OpenAI obejmuje szerszą dostępność. Oznacza to, że mniejsze firmy będą mogły w końcu integrować produkty z rozwiązaniami handlowymi opartymi na ChatGPT. Kluczem jest przygotowanie ustrukturyzowanych danych o produktach i zapewnienie widoczności treści dla agentów AI – podobnie jak obecnie optymalizuje się je pod kątem wyszukiwarek lub platform handlowych. Jakie ryzyko wiąże się z poleganiem na jednym dostawcy sztucznej inteligencji, takim jak OpenAI? Powierzenie wszystkich operacji jednemu dostawcy rozwiązań AI wiąże się z ryzykiem awarii, limitów API, zmian cen czy zmian w polityce dotyczącej danych. Awaria ChatGPT w lipcu 2025 roku uwypukliła te luki. Coraz popularniejszą praktyką jest stosowanie podejścia wielomodelowego – łączenie dostawców takich jak OpenAI, Anthropic i Google, aby zapewnić ciągłość, elastyczność i lepszą wydajność w różnych zadaniach. W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia procesy wdrażania i szkolenia pracowników? Nowoczesne narzędzia AI stają się dynamicznymi asystentami w nauce. Nie tylko dostarczają informacji, ale także prowadzą, oceniają i personalizują proces uczenia się. Dla działów HR i L&D oznacza to przejście ze statycznych modułów szkoleniowych na interaktywne sesje oparte na sztucznej inteligencji. Pozwala to na szybsze wdrożenie, diagnostykę umiejętności, wsparcie w czasie rzeczywistym oraz bardziej angażujące doświadczenie dla nowych i obecnych pracowników.
Czytaj
Top 15 narzędzi AI dla biznesu w 2025 roku
Sztuczna inteligencja stała się niezastąpiona dla dużych firm w 2025 roku, napędzając efektywność i inteligentniejsze podejmowanie decyzji w różnych działach. Od marketingu i sprzedaży po obsługę klienta, HR, finanse i operacje – narzędzia AI usprawniają przepływy pracy i odkrywają spostrzeżenia, które zapewniają firmom przewagę konkurencyjną. Poniżej przedstawiamy 15 najbardziej wpływowych narzędzi AI – uporządkowanych według działów – wraz z opisem ich głównych funkcji, zastosowań, dostępności (darmowe lub płatne) oraz opinii użytkowników na temat ich zalet i wad. Narzędzia AI dla marketingu i sprzedaży Współczesne zespoły marketingowe i sprzedażowe wykorzystują AI do tworzenia treści, targetowania klientów i optymalizacji kampanii. Analityka oparta na AI pomaga dostosować strategie i personalizować komunikację, a narzędzia do generowania treści przyspieszają pracę kreatywną. Poniższe narzędzia robią furorę w 2025 roku w marketingu i e-commerce: AdCreative AI – Projektowanie reklam z wykorzystaniem AI Opis i zastosowanie: AdCreative AI (od Semrush) wykorzystuje generatywną AI do projektowania grafik i tekstów reklamowych o profesjonalnej jakości w kilka sekund. Dostosowuje projekty do logo, kolorów i formatów marki, co czyni je idealnym narzędziem do szybkiego tworzenia reklam w mediach społecznościowych. Zespoły marketingowe używają AdCreative do generowania i testowania A/B wielu wersji reklam, zwiększając współczynniki klikalności bez udziału grafika. Jest polecane do marketingu w mediach społecznościowych i dla firm, które chcą skalować produkcję reklam. Dostępność: Dostępna wersja próbna (narzędzie jest oznaczone jako Free-Trial na AIxploria), a następnie plany subskrypcyjne (na portalach z recenzjami AdCreative ma ocenę 4,3 na 5, co wskazuje na ogólnie pozytywne opinie. Użytkownicy chwalą łatwość generowania pomysłów, choć niektórzy uznają interfejs za czasami nieintuicyjny lub ograniczony pod względem zaawansowanej edycji). Canva AI – Visual Design with AI Description & Use Case: Canva AI (part of Canva’s Magic Studio) embeds AI into the popular design platform to help teams create visual content (social posts, presentations, ads, etc.) with ease. Marketers can quickly generate layouts, images, or text using Canva’s AI tools, speeding up content creation. Canva’s AI can suggest design improvements and even auto-generate images for campaigns. This is especially useful for large companies needing vast amounts of branded content fast. Availability: Freemium – Canva offers a robust free tier, and its basic AI features are available to all users. Pro and Enterprise plans (Canva Pro is about $12 per user/month) unlock higher usage limits and collaboration features. Popularity: Canva is extremely popular with over 220 million active users worldwide as of 2025, showing its wide adoption in marketing teams. This broad user base means plenty of community support and continuous AI feature updates. (Pros: user-friendly interface, huge template library; Cons: some AI image results can be generic, and brand control may require careful oversight.) Semrush Social AI – AI do zarządzania mediami społecznościowymi Opis i zastosowanie: Semrush Social AI to zestaw narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, wbudowany w platformę Semrush, który pomaga zarządzać obecnością w mediach społecznościowych i ją optymalizować. Może analizować zaangażowanie odbiorców, sugerować najlepsze godziny publikacji, tworzyć treści oraz planować posty na różnych platformach. Dla zespołów marketingowych oznacza to mniej ręcznej analizy – AI identyfikuje trendy i rekomenduje optymalizacje treści. Duże firmy docenią możliwość śledzenia kampanii wieloplatformowych z poziomu jednego interfejsu. Jednym z kluczowych zastosowań jest automatyczna analiza skuteczności postów oraz otrzymywanie sugestii od AI (hashtagi, grafika, ton wypowiedzi), które pomagają zwiększyć zasięg. Dostępność: Dostępna jest wersja próbna (usługa oznaczona jako Free-Trial). Pełna funkcjonalność wymaga płatnej subskrypcji (Semrush to rozbudowany pakiet narzędzi marketingowych klasy premium). Zalety: Specjaliści ds. marketingu cenią sobie oszczędność czasu dzięki automatycznej analizie i planowaniu publikacji, a także możliwość śledzenia efektywności działań w mediach społecznościowych w czasie rzeczywistym. Wady: Ze względu na to, że narzędzie jest częścią większego pakietu, może być kosztowne; ponadto, jakość sugestii AI zależy od danych wejściowych – niektórzy użytkownicy zauważają, że może nie oddawać specyficznego tonu marki bez dodatkowego dostrajania. TikTok For Business – Platforma reklamowa oparta na AI Opis i zastosowanie: TikTok For Business to platforma reklamowa TikToka, która wykorzystuje algorytmy oparte na sztucznej inteligencji do tworzenia i targetowania reklam. Umożliwia zespołom marketingowym promowanie marki na TikToku i docieranie do odpowiednich odbiorców w ponad 20 krajach. AI TikToka wspomaga targetowanie (na podstawie zachowań użytkowników), zarządzanie budżetem, a nawet tworzenie reklam (za pomocą szablonów i inteligentnych narzędzi). Duże firmy wykorzystują tę platformę, by dotrzeć do ogromnej bazy użytkowników TikToka przy relatywnie niewielkim nakładzie pracy. Szybka konfiguracja i elastyczne budżety sprawiają, że nadaje się zarówno do testowych kampanii, jak i szeroko zakrojonych działań reklamowych. Dostępność: Sama platforma jest dostępna bezpłatnie; płaci się za kampanie reklamowe. Nie ma darmowego „planu reklamowego”, ale budżety są elastyczne i dostosowane do każdej wielkości firmy (można zacząć od niskich budżetów dziennych i stopniowo je zwiększać). Zalety: Ogromny zasięg wśród pokolenia Z i millenialsów, a algorytm AI bardzo skutecznie znajduje zaangażowanych odbiorców treści. Wady: Styl kreacji na TikToku jest bardzo specyficzny – zespoły marketingowe muszą tworzyć autentyczne, „natywne” dla platformy treści, aby w pełni wykorzystać możliwości targetowania AI. Istnieje również krzywa uczenia się w zakresie zaufania do optymalizacji TikToka – niektóre firmy wolą mieć większą kontrolę nad targetowaniem. Magic (Shopify AI) – Asystent AI dla e-commerce Opis i zastosowanie: Magic by Shopify to asystent AI wbudowany w platformę Shopify, który wspiera sprzedawców internetowych w zakresie tworzenia treści i obsługi klienta. Może generować opisy produktów, odpowiadać na pytania klientów oraz dostarczać wglądów biznesowych – pełniąc funkcję inteligentnego „współpilota” dla firm e-commerce. Dla zespołów sprzedażowych i marketingowych Magic przyspiesza tworzenie atrakcyjnych opisów i sekcji FAQ, a także personalizuje odpowiedzi dla klientów. To zwiększa produktywność i może przyczynić się do wzrostu sprzedaży dzięki szybkim, generowanym przez AI odpowiedziom. Shopify określa to narzędzie jako „najlepszego asystenta AI dla e-commerce”, zdolnego do obsługi wielu zadań, które wzmacniają produktywność i sprzedaż. Dostępność: Dostępne dla użytkowników Shopify (Magic jest oferowane jako część platformy, zwykle w wyższych planach subskrypcyjnych lub jako funkcja beta). Nowi użytkownicy mogą mieć dostęp do okresu próbnego. Zalety: Bardzo wygodne dla firm już działających na Shopify – nie wymaga integracji i wykorzystuje dane sklepu do personalizacji wyników. Użytkownicy doceniają możliwość szybkiego uzupełniania stron produktów lub odpowiadania na często zadawane pytania. Wady: Jak w przypadku każdego AI, wygenerowane treści mogą wymagać edycji pod kątem tonu marki. Dodatkowo, jego funkcje ograniczają się do ekosystemu Shopify – nie zarządza kanałami sprzedaży poza tą platformą. (Zespoły ds. marketingu i sprzedaży szczególnie korzystają z tych narzędzi AI dzięki szybszemu tworzeniu treści, targetowaniu reklam opartemu na danych i personalizacji kontaktu z klientem. Wspólnym mianownikiem jest efektywność i optymalizacja – więcej przy mniejszym nakładzie pracy. Duże przedsiębiorstwa szczególnie cenią fakt, że narzędzia te działają w skali, obsługując ogromne ilości treści i danych.) Narzędzia AI dla obsługi klienta Obsługa klienta to kolejna dziedzina, która w 2025 roku została zrewolucjonizowana przez sztuczną inteligencję. Chatboty i wirtualni asystenci wspierani przez AI umożliwiają firmom oferowanie wsparcia 24/7, natychmiastowych odpowiedzi i spersonalizowanej pomocy. Badania branżowe wskazują, że do 2025 roku AI może obsługiwać nawet 95% interakcji z klientami (poprzez czat i głos), odciążając ludzkich konsultantów i pozwalając im skupić się na bardziej złożonych sprawach. Poniżej prezentujemy najciekawsze narzędzia AI, które podnoszą jakość obsługi klienta: Echowin AI – Obsługa połączeń i analiza konwersacji Opis i zastosowanie: Echowin AI to kompleksowa platforma do telefonicznej obsługi klienta, która wykorzystuje AI do odbierania połączeń, transkrypcji rozmów i analizy nastrojów klientów. W praktyce działa jak połączenie recepcjonisty i analityka opartego na sztucznej inteligencji. Dla dużych firm odbierających wiele połączeń od klientów, Echowin zapewnia, że żadna rozmowa nie zostanie pominięta, a proste pytania zostaną obsłużone nawet poza godzinami pracy. AI wita dzwoniących, odpowiada na najczęstsze pytania i przyjmuje wiadomości. Transkrypcje i analizy pomagają zespołom identyfikować problemy klientów i podnosić jakość usług (np. poprzez wykrywanie powtarzających się problemów lub trendów w nastrojach). Narzędzie to bezpośrednio wpływa na zwiększenie satysfakcji klientów poprzez skrócenie czasu oczekiwania i dostarcza kadrze zarządzającej cennych danych z rozmów. Dostępność: Model freemium – Echowin AI oferuje darmową wersję (z ograniczoną liczbą minut lub funkcji) oraz płatne plany dla firm obsługujących większy wolumen połączeń (jak wskazano w klasyfikacji Freemium na AIxploria). Zalety: Firmy chwalą Echowin za wysoką dokładność transkrypcji i niezawodność – nie przepuszcza żadnego połączenia, co ma kluczowe znaczenie dla jakości obsługi. Doceniana jest również jego zdolność do odciążania zespołów obsługi z rutynowych zadań. Wady: Obsługa przez AI nie zastąpi w pełni ludzkiego kontaktu w przypadku bardziej złożonych problemów – niektórzy klienci wciąż wolą porozmawiać z konsultantem. Dodatkowo, integracja z istniejącym oprogramowaniem call center może wymagać wsparcia działu IT. Ada – Chatbot klasy enterprise do obsługi klienta Opis i zastosowanie: Ada to szeroko stosowana platforma chatbotowa oparta na AI, zaprojektowana z myślą o dużych przedsiębiorstwach, które chcą zautomatyzować obsługę klienta. Umożliwia firmom tworzenie inteligentnych wirtualnych agentów, którzy mogą całodobowo obsługiwać zapytania klientów przez czat, udzielać spersonalizowanych odpowiedzi z bazy wiedzy i w razie potrzeby przekierowywać rozmowę do konsultanta. Siłą Ady są jej możliwości klasy enterprise: integruje się z systemami CRM i helpdesk, obsługuje wiele języków i oferuje zaawansowaną analitykę zapytań klientów. Z chatbotów Ada korzysta już ponad 4600 firm na całym świecie (stan na 2025), aby ograniczyć liczbę powtarzalnych zgłoszeń i skrócić czas odpowiedzi. Na przykład potrafi błyskawicznie odpowiedzieć na pytania typu „Gdzie jest moje zamówienie?” lub przeprowadzić klienta przez proces rozwiązywania problemu – wszystko w formie rozmowy, bez potrzeby kontaktu z człowiekiem. Dostępność: Ada to płatna platforma SaaS (brak darmowej wersji; ceny ustalane indywidualnie w zależności od liczby użytkowników/botów i zakresu użycia). Firma oferuje demonstracje oraz możliwość pilotażu dla klientów korporacyjnych. Zalety: Bardzo skalowalne i bezpieczne rozwiązanie – idealne dla zespołów odpowiedzialnych za customer experience w dużych firmach. Użytkownicy chwalą prostotę budowania przepływów konwersacyjnych w interfejsie no-code oraz rozbudowaną analitykę, która wspiera strategię obsługi (np. identyfikując tematy, które może obsłużyć AI vs. te wymagające człowieka). Wady: Koszt może być wysoki dla mniejszych działów, a aktualizacja wiedzy chatbota wymaga ciągłej pracy – AI musi mieć dostęp do aktualnych informacji, aby działać skutecznie. Mimo zaawansowania technologii, bardzo złożone lub wrażliwe problemy nadal wymagają interwencji człowieka, więc Ada wspiera, ale nie zastępuje całkowicie zespołów obsługi. (Narzędzia AI do obsługi klienta, takie jak opisane powyżej, pozwalają dużym firmom oferować szybszą i całodobową pomoc. Odpowiednio wdrożone zwiększają satysfakcję klientów, skracają czas oczekiwania i dostarczają wartościowych danych. Firmy muszą jednak zachować równowagę między automatyzacją a ludzkim podejściem – AI najlepiej sprawdza się przy zadaniach rutynowych, podczas gdy agenci powinni zajmować się interakcjami o wysokiej wartości.) Narzędzia AI dla działu HR W działach HR narzędzia AI zmieniają sposób, w jaki organizacje rekrutują talenty, rozwijają pracowników i budują kulturę organizacyjną. Sztuczna inteligencja może analizować CV, eliminować uprzedzenia, przewidywać rotację pracowników i personalizować szkolenia. Przykładowo, analiza danych oparta na AI może zidentyfikować pracowników zagrożonych odejściem, co pozwala działowi HR podjąć działania zapobiegawcze. Oto dwa wiodące narzędzia AI w HR w 2025 roku: Eightfold AI – Inteligencja talentów i rekrutacja Opis i zastosowanie: Eightfold AI to zaawansowana platforma inteligencji talentów, która wykorzystuje deep learning do wspierania firm w rekrutacji i zarządzaniu talentami. Potrafi dopasować miliony profili kandydatów do wymagań stanowisk na podstawie globalnego zbioru danych dotyczących umiejętności i ról zawodowych. Zespoły HR używają Eightfold do automatycznego przeglądania CV – AI błyskawicznie znajduje najlepiej dopasowanych kandydatów spośród tysięcy aplikacji – oraz do wspierania rozwoju wewnętrznych talentów. Warto podkreślić funkcje wspierające różnorodność, równość i inkluzywność (DEI) – algorytmy są zaprojektowane tak, aby minimalizować uprzedzenia i koncentrować się na umiejętnościach i potencjale, a nie danych demograficznych. Narzędzie oferuje także wskazówki dotyczące ścieżek kariery, pokazując, jak pracownicy mogą rozwijać się w ramach firmy. W dużych przedsiębiorstwach Eightfold AI staje się swego rodzaju „mózgiem” decyzji HR – podpowiada, kogo zaprosić na rozmowę, kogo przeszkolić, oraz jak planować zapotrzebowanie kadrowe. Kluczowe funkcje: Dopasowywanie talentów w oparciu o ponad 1 miliard globalnych profili kandydatów i modele deep learning. Ocenianie z uwzględnieniem przeciwdziałania uprzedzeniom – AI ocenia kandydatów na podstawie kompetencji i wykrywa możliwe stronniczości. Narzędzia do planowania kariery i mobilności wewnętrznej pracowników. Analiza predykcyjna w zakresie rekrutacji – np. prognozowanie zapotrzebowania kadrowego i dostępności talentów. Najlepsze dla: Przedsiębiorstw stawiających na rekrutację na dużą skalę, różnorodność kadry i strategię HR opartą na danych. (Klientami Eightfold są często firmy z listy Fortune 500 z tysiącami otwartych stanowisk.) Dostępność: Eightfold AI dostępne jest w modelu enterprise SaaS – zazwyczaj w formie płatnej licencji, zależnej od wielkości firmy lub wolumenu rekrutacji. Ceny są ustalane indywidualnie. Zalety: Działy HR raportują znacznie szybsze procesy rekrutacyjne i lepszą jakość zatrudnionych osób, dzięki wysokiej skuteczności dopasowania. Platforma świetnie sprawdza się w odkrywaniu „nieoczywistych” kandydatów (np. z innych branż, ale z odpowiednimi umiejętnościami). Wady: Wdrożenie może być złożone – najlepiej działa z dobrze zintegrowanymi danymi HR, więc konfiguracja i uczenie AI na danych firmowych zajmuje trochę czasu. Ponadto, menedżerowie HR muszą upewnić się, że rekomendacje AI są zgodne z kulturą firmy i specyfiką danego stanowiska. Paradox „Olivia” – Rekrutacyjny asystent AI Opis i zastosowanie: Paradox jest znany z „Olivii” – konwersacyjnego asystenta AI, który automatyzuje wiele zadań rekrutacyjnych. Olivia komunikuje się z kandydatami w języku naturalnym (czat lub SMS), obsługując takie zadania jak pytania preselekcyjne, umawianie rozmów kwalifikacyjnych i odpowiadanie na najczęściej zadawane pytania dotyczące oferty pracy. Dla działów HR oznacza to odciążenie w powtarzalnych zadaniach na wczesnym etapie rekrutacji – kandydaci mogą rozmawiać z Olivią o dowolnej porze, przejść przez proces aplikacyjny i od razu umówić się na rozmowę. Duże firmy prowadzące rekrutacje na masową skalę (np. w handlu detalicznym czy hotelarstwie, gdzie zatrudnia się setki pracowników) korzystają z Paradox, aby utrzymać zaangażowanie kandydatów bez konieczności ręcznego kontaktu telefonicznego lub e-mailowego z każdym z nich. To poprawia doświadczenie kandydata dzięki natychmiastowym odpowiedziom i pozwala działowi HR skupić się na rozmowach i wyborze najlepszego kandydata. Dostępność: Paradox to rozwiązanie typu enterprise (płatne). Najczęściej działa jako rozszerzenie systemów ATS (Applicant Tracking Systems) i oferuje indywidualnie wyceniane pakiety, zależne od potrzeb rekrutacyjnych. Zalety: Niezwykle skuteczne przy rekrutacji na dużą skalę – niektóre firmy zauważają znaczące skrócenie czasu zatrudnienia, ponieważ umawianie rozmów i preselekcja odbywają się błyskawicznie. Olivia może prowadzić tysiące rozmów z kandydatami jednocześnie – coś, czego zespół ludzki nie jest w stanie zrobić. Jest również przyjazna dla urządzeń mobilnych, dzięki czemu dociera do kandydatów tam, gdzie są – na ich telefonach. Wady: Olivia najlepiej sprawdza się na początkowych etapach procesu – rozmowy końcowe i decyzje nadal pozostają w gestii HR. Jeśli pytania preselekcyjne nie są dobrze skonfigurowane, istnieje ryzyko odrzucenia wartościowych kandydatów – dlatego skrypt AI powinien być starannie zaprojektowany przez dział HR. Ponadto niektórzy kandydaci mogą być zaskoczeni lub zniechęceni, jeśli zorientują się, że rozmawiają z botem – dlatego ważna jest przejrzystość i płynne przekazywanie rozmowy do człowieka. (Narzędzia HR oparte na AI, takie jak Eightfold i Paradox, pokazują, że sztuczna inteligencja może zarówno strategicznie wspierać decyzje kadrowe, jak i taktycznie automatyzować powtarzalne zadania. Dla dużych firm oznacza to bardziej efektywny proces rekrutacji – szybsze znajdowanie lepszych kandydatów – przy jednoczesnym zwiększeniu sprawiedliwości i poprawie doświadczenia kandydatów. Liderzy HR muszą jednak nieustannie monitorować działanie tych systemów, aby były zgodne z wartościami firmy i przepisami prawa, zwłaszcza w tak wrażliwym obszarze jak zatrudnianie.) Narzędzia AI dla działu finansów Działy finansowe w dużych firmach coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań księgowych, poprawy dokładności prognoz i wykrywania nieprawidłowości. Zgodnie z analizami branżowymi, narzędzia AI w finansach pozwalają zespołom skupić się na działaniach strategicznych, przejmując na siebie przetwarzanie dużych ilości danych – takich jak uzgadnianie sald, raportowanie czy zgodność z regulacjami. Oto dwa istotne narzędzia AI wykorzystywane w finansach w 2025 roku: Databricks – Platforma analizy danych wspierana przez AI Opis i zastosowanie: Databricks to korporacyjna platforma danych i sztucznej inteligencji (architektura Lakehouse), która umożliwia zespołom finansowym i analitykom danych tworzenie aplikacji AI oraz analizę dużych zbiorów danych w prosty sposób. Choć nie jest to oprogramowanie stricte finansowe, jest szeroko wykorzystywane w działach finansowych do prognozowania, modelowania ryzyka i analiz biznesowych. Databricks oferuje współdzielone notatniki, integracje z dużymi źródłami danych i narzędzia machine learning, umożliwiając firmom wydobywanie wniosków z danych finansowych. Na przykład zespół finansowy może wykorzystać AI Databricks do szybkiego przeanalizowania milionów transakcji w celu wykrycia trendów wydatkowych lub zbudowania predykcyjnego modelu przepływu gotówki. Platforma umożliwia uzyskanie dokładnych informacji z danych przy niższych kosztach infrastruktury (działa w chmurze i jest zoptymalizowana pod kątem przetwarzania na dużą skalę). Wiele firm z listy Fortune 500 korzysta z Databricks jako fundamentu swojej analityki AI. Dostępność: Databricks działa w modelu freemium – dostępna jest wersja społecznościowa (darmowa) do celów deweloperskich oraz płatne wersje produkcyjne. Duże firmy zazwyczaj wykupują licencję Databricks poprzez dostawców chmurowych (AWS, Azure itp.), z cennikiem opartym na wykorzystaniu mocy obliczeniowej. Popularność: W 2025 roku z Databricks korzysta już ponad 8 700 firm do analiz big data, co podkreśla jego szerokie zastosowanie w środowisku korporacyjnym. Zalety: Wysoka skalowalność i wsparcie zaawansowanych obciążeń AI/ML potrzebnych w finansach do analiz w czasie rzeczywistym. Użytkownicy chwalą możliwość łączenia inżynierii danych z data science, co niweluje silosy między analitykami finansowymi a zespołami danych. Wady: Aby w pełni wykorzystać możliwości Databricks, firma potrzebuje doświadczonych inżynierów danych – to potężne narzędzie, ale z krzywą uczenia się. Pracownicy finansowi mogą potrzebować szkoleń lub wsparcia zespołu danych. Dodatkowo ważne jest monitorowanie kosztów – intensywne korzystanie z chmury może być kosztowne, dlatego kluczowa jest optymalizacja. Stampli – AI do automatyzacji zobowiązań (Accounts Payable) Opis i zastosowanie: Stampli to narzędzie fintechowe, które wykorzystuje AI do automatyzacji procesów w obszarze zobowiązań księgowych (AP), w szczególności przetwarzania faktur i rachunków. Wykorzystuje sztuczną inteligencję i OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), aby wydobywać dane z faktur, porządkować je i wykrywać błędy lub duplikaty. W dziale finansowym dużej firmy Stampli działa jak cyfrowy referent ds. AP: po otrzymaniu faktury (PDF lub skan), AI Stampli wychwytuje wszystkie kluczowe pola (nazwa dostawcy, kwoty, daty, pozycje) i wprowadza je do systemu, ograniczając konieczność ręcznego wprowadzania danych. Następnie przekierowuje fakturę do odpowiedniego akceptanta z pełnym kontekstem, a także może dopasować ją do zamówienia. To nie tylko oszczędność czasu, ale i minimalizacja błędów ludzkich. Narzędzie zapewnia pełną ścieżkę audytu i integruje się z systemami ERP, takimi jak SAP czy Oracle. Podsumowując, Stampli przyspiesza zamykanie miesiąca, automatyzując i usprawniając proces obsługi faktur. Dostępność: Stampli działa w modelu subskrypcyjnym (zazwyczaj rozliczanym w oparciu o wolumen faktur lub liczbę użytkowników). Skierowane jest do firm średnich i dużych, a cennik ustalany jest indywidualnie. Zalety: Zespoły finansowe zauważają znaczne skrócenie czasu akceptacji faktur i mniej kar za opóźnione płatności po wdrożeniu Stampli. AI zbiera wysokie oceny za dokładność ekstrakcji danych – automatycznie odczytuje dane z faktur cyfrowych i ogranicza liczbę błędów. Interfejs użytkownika jest przyjazny i zrozumiały nawet dla osób bez wiedzy technicznej (dostępna jest funkcja współpracy „czatowej” przy każdej fakturze, np. do zadawania pytań czy zgłaszania wyjątków). Wady: Skuteczność Stampli zależy od jakości i formatu faktur – bardzo słabe skany lub nietypowe układy mogą nadal wymagać ręcznej weryfikacji. Ponadto, mimo że narzędzie automatyzuje AP, firmy powinny wcześniej zdefiniować swoje polityki zakupowe i akceptacyjne, aby uniknąć sytuacji, w której AI jedynie przyspiesza nieoptymalny proces. Wdrożenie wymaga integracji z istniejącym systemem księgowym, co może wymagać zaangażowania IT. (AI w finansach koncentruje się przede wszystkim na automatyzacji i analizie – z jednej strony eliminuje żmudne zadania (jak ręczne wprowadzanie danych czy uzgadnianie sald), z drugiej strony dostarcza wglądu (np. prognozowanie, wykrywanie anomalii), który może umknąć człowiekowi. Efekt to dział finansowy, który jest bardziej wydajny, precyzyjny i strategiczny. Liderzy finansowi muszą jednak nadal kontrolować wyniki pracy AI, zwłaszcza pod kątem zgodności z regulacjami – ale ogólnie rzecz biorąc, zwrot z inwestycji w AI w finansach w 2025 roku jest bardzo wysoki.) AI dla działów operacyjnych i IT Działy operacyjne i IT czerpią korzyści z AI poprzez lepszą automatyzację procesów, zarządzanie wiedzą oraz zwiększenie produktywności. Narzędzia AI mogą automatyzować rutynowe działania, wspierać podejmowanie decyzji dzięki analizie danych operacyjnych, a nawet generować dokumentację czy treści. Poprzez ograniczenie pracy ręcznej i zwiększenie efektywności, AI pozwala zespołom operacyjnym skupić się na działaniach strategicznych. Oto cztery najciekawsze narzędzia, które mają realny wpływ: ChatPDF – Asystent analizy dokumentów PDF oparty na AI Opis i zastosowanie: ChatPDF to chatbot AI, który pozwala wchodzić w interakcję z dokumentami PDF tak, jakbyśmy rozmawiali z człowiekiem. Dla działów operacyjnych, prawnych czy badawczych w dużych firmach to ogromne ułatwienie – zamiast przeglądać ręcznie długi raport czy umowę, można wrzucić plik PDF do ChatPDF i zadawać pytania w języku naturalnym (np. „Jakie są warunki płatności w tej umowie?” lub „Streść najważniejsze wnioski z tego 100-stronicowego raportu”). ChatPDF wykorzystuje modele GPT od OpenAI do analizy tekstu i generowania odpowiedzi lub podsumowań. Doskonale sprawdza się przy szybkim pozyskiwaniu informacji z nawet bardzo obszernych dokumentów. Przykładowo, kierownik operacyjny może przeanalizować 200-stronicowy dokument polityki firmy i uzyskać konkretne informacje, a analityk finansowy może błyskawicznie wyciągnąć kluczowe liczby z raportu kwartalnego. To narzędzie zamienia statyczne dokumenty w interaktywne źródło wiedzy Q&A. Dostępność: Model freemium – ChatPDF oferuje darmowy plan (do 2 plików PDF dziennie, każdy do ok. 120 stron/10 MB). Wersja Plus (~5–20 USD miesięcznie) pozwala na nieograniczoną liczbę dokumentów do 2000 stron każdy. Zalety: Niezwykle proste w obsłudze – wystarczy przeciągnąć PDF i zacząć zadawać pytania. Oszczędza wiele godzin pracy pracownikom, którzy na co dzień analizują długie instrukcje, umowy czy opracowania. Odpowiedzi AI są zaskakująco trafne przy dobrze sformułowanym pytaniu, a narzędzie podaje sekcję PDF, z której pochodzi informacja, co zwiększa zaufanie do wyników. Wady: Dokładność zależy od jakości tekstu w źródłowym PDF (zeskanowane obrazy lub słabe OCR mogą sprawiać problemy). Narzędzie najlepiej sprawdza się przy pytaniach faktograficznych – nie radzi sobie z interpretacjami subiektywnymi. Firmy muszą również uważać na kwestie poufności – przesyłanie wrażliwych dokumentów PDF oznacza konieczność zaufania zabezpieczeniom danych (ChatPDF deklaruje, że nie przechowuje plików na stałe, ale przedsiębiorstwa mogą rozważyć wersję self-hosted dla większego bezpieczeństwa). ClickUp AI – Zarządzanie projektami z integracją AI Opis i zastosowanie: ClickUp to popularna platforma do zarządzania projektami, która w 2025 roku wprowadziła ClickUp AI – asystenta AI wbudowanego w zadania i dokumenty. Działa on jak „AI dla miejsca pracy”, pomagając tworzyć treści, podsumowywać aktualizacje i łączyć informacje w ramach projektów. Przykładowo, w kontekście operacyjnym, menedżer może poprosić ClickUp AI o przygotowanie wstępnego planu projektu lub podsumowanie statusów zadań z ostatniego tygodnia. AI potrafi także odpowiedzieć na pytania typu „Które zadania są zagrożone w tym tygodniu?”, analizując opisy i postęp prac. Narzędzie to łączy zadania, dokumenty i osoby, wydobywając wiedzę, która normalnie mogłaby zaginąć w systemie zarządzania projektami. W dużych organizacjach to bardzo pomocne, aby utrzymać spójność działań: AI szybko tworzy raporty lub pomaga pisać dokumentację (np. wersję roboczą SOP – Standard Operating Procedure – na podstawie wypunktowanych informacji). Dostępność: Funkcje AI w ClickUp są zazwyczaj dostępne w formie bezpłatnego okresu próbnego (oznaczonego jako Free-Trial przy premierze), a następnie wymagają płatnego planu lub dodatku. (W 2025 roku ClickUp AI to dodatek płatny za każdego członka zespołu, doliczany do standardowej subskrypcji). Zalety: Dla firm, które już korzystają z ClickUp, AI jest naturalnym rozszerzeniem – nie trzeba zmieniać narzędzi, działa bezpośrednio w istniejącym środowisku pracy. Użytkownicy chwalą możliwość szybkiego podsumowywania długich wątków komentarzy lub notatek projektowych, co skraca czas spotkań. Pomaga również osobom, które mają trudności z pisaniem – generuje wstępne wersje aktualizacji projektowych czy opisów stanowisk (które można później dopracować). Wady: Propozycje AI są tak dobre, jak dane wprowadzone do ClickUp – jeśli projekty są słabo udokumentowane, AI ma ograniczone pole działania. Niektórzy użytkownicy zauważają, że wygenerowane treści bywają ogólne i wymagają dopracowania przez człowieka. Dodatkowo, wrażliwe branże muszą uważać na kwestie zgodności – dane wysyłane do ClickUp AI (który korzysta z zewnętrznych modeli AI) muszą być zgodne z polityką prywatności firmy. Guidde – Tworzenie dokumentacji wideo z wykorzystaniem AI Opis i zastosowanie: Guidde to platforma generatywna AI do tworzenia dokumentacji wideo i tutoriali, szczególnie przydatna w szkoleniach i przekazywaniu wiedzy. Przykładowo, dział IT lub zespół operacyjny może wykorzystać Guidde do automatycznego tworzenia filmów instruktażowych dotyczących procesów czy obsługi oprogramowania. Jak to działa: wykonujesz dane zadanie (np. korzystasz z aplikacji), a AI w Guidde nagrywa przebieg i tworzy wideo krok po kroku z adnotacjami. Może również wygenerować narrację lub napisy wyjaśniające każdy etap. Firmy używają Guidde do szybkiego tworzenia materiałów szkoleniowych dla pracowników lub klientów, bez konieczności ręcznej edycji wideo. Zamieniając procesy w przewodniki wizualne, narzędzie to wspiera onboarding, wsparcie IT (np. film „Jak złożyć raport kosztów” lub „Jak zresetować hasło VPN”) oraz zapewnia spójność operacyjną. To jak posiadanie zespołu produkcyjnego na żądanie – pokazujesz coś raz, a AI robi resztę. Guidde oferuje także rozszerzenie Chrome, które umożliwia nagrywanie procesów bezpośrednio z poziomu przeglądarki. Dostępność: Guidde oferuje darmowy plan dla podstawowych zastosowań, idealny na start, oraz plany premium dla firm z większymi potrzebami (więcej filmów, dłuższe nagrania, personalizacja, itp.). Zalety: Dla dużych firm możliwość szybkiego tworzenia materiałów szkoleniowych w jednolitym formacie to ogromna zaleta – oszczędza czas ekspertów merytorycznych, którzy mogą przekazać tworzenie dokumentacji AI. Filmy można edytować, więc łatwo poprawić ewentualne błędy AI. Recenzje podkreślają, że Guidde drastycznie skraca czas potrzebny na stworzenie materiałów wideo typu SOP, a treści są łatwe do przyswojenia (obraz + tekst). Wady: Narzędzie najlepiej sprawdza się przy dokumentacji procesów cyfrowych. W przypadku dokumentowania fizycznych procesów (np. w fabryce) nadal konieczne jest nagranie rzeczywistego materiału. Dodatkowo, automatyczna narracja, choć dobra, może nie mieć osobistego charakteru ludzkiego trenera – niektóre firmy wolą dogrywać własny głos lektora. Jak każda dokumentacja, materiały Guidde trzeba aktualizować – jeśli proces się zmieni, AI tego nie wykryje, dopóki nie zostanie nagrana nowa wersja. Durable – AI do tworzenia stron internetowych i narzędzie biznesowe Opis i zastosowanie: Durable to platforma oparta na AI, która potrafi zbudować profesjonalną stronę internetową dla firmy w kilka sekund. Jest skierowana do przedsiębiorców i firm, które potrzebują szybkiej obecności online. Dla zespołów operacyjnych lub IT w większych firmach Durable może być przydatne do tworzenia szybkich mikrowitryn lub landing page’y dla kampanii – bez potrzeby kodowania. AI zadaje kilka pytań lub przyjmuje dane wejściowe (np. nazwę firmy i branżę), po czym generuje stronę z wieloma sekcjami – z tekstem i obrazami. Poza samym tworzeniem stron Durable integruje narzędzia marketingowe, prosty CRM i zarządzanie SEO – czyli oferuje mini zestaw cyfrowych narzędzi biznesowych. Oznacza to, że po wygenerowaniu strony Durable pomaga ją zoptymalizować pod kątem wyszukiwarek i może nawet wspierać podstawowy marketing (np. zbieranie leadów i zarządzanie kontaktami). W dużych firmach, gdzie główna strona korporacyjna jest tworzona przez deweloperów, narzędzie takie jak Durable pozwala zespołom (np. oddziałom lokalnym lub zespołom produktowym) szybko stworzyć podstronę lub stronę wydarzenia bez angażowania działu IT. Dostępność: Durable to usługa płatna (na zasadzie subskrypcji). Jest oznaczona jako Płatna w katalogach AI, ale zazwyczaj oferuje darmowy okres próbny lub gwarancję zwrotu pieniędzy. Ceny są stosunkowo przystępne (często ok. 15–20 USD miesięcznie za pakiet podstawowy), co sprawia, że nawet małe działy mogą ją bez problemu opłacić. Zalety: Główna zaleta to szybkość – działająca strona internetowa w mniej niż minutę to przełom w przypadku projektów „na już”. Użytkownicy bez wiedzy technicznej mogą następnie edytować treść za pomocą prostego edytora Durable. To także rozwiązanie typu „wszystko w jednym” – nie trzeba osobno kupować hostingu, narzędzi do projektowania czy SEO – Durable to obsługuje. Użytkownicy chwalą też nowoczesny wygląd projektów AI, które często wymagają jedynie drobnych korekt. Wady: Ponieważ platforma stawia na szybkość i prostotę, wygenerowane strony – choć profesjonalne – bazują na szablonach i mogą nie oferować głębokiej personalizacji ani unikalnego brandingu, jak w przypadku projektów tworzonych ręcznie. W dużych firmach mogą też obowiązywać wymogi dotyczące bezpieczeństwa lub spójności wizualnej, które ograniczają użycie zewnętrznych kreatorów stron. Ponadto wbudowany CRM i narzędzia marketingowe są dość podstawowe – Durable nie zastępuje rozbudowanych systemów klasy enterprise, ale stanowi szybki, zintegrowany punkt wyjścia dla mniejszej obecności w sieci. (W obszarze operacji i IT narzędzia AI, takie jak Durable, mają wspólny mianownik – zwiększają produktywność. Automatyzują tworzenie treści – czy to dokumentów, filmów, czy stron www – i wspomagają zarządzanie informacją w bardziej inteligentny sposób. Dla dużych firm oznacza to realne odciążenie zespołów wsparcia IT i operacyjnych oraz przyspieszenie wdrażania zasobów wewnętrznych. Kluczowe jest jednak odpowiednie zarządzanie ich wykorzystaniem – np. dbanie o to, by dane przesyłane do narzędzi AI nie były wrażliwe lub były odpowiednio szyfrowane – i włączanie tych narzędzi w istniejące procesy, by rzeczywiście oszczędzały czas, a nie tworzyły nowe silosy informacyjne.) Podsumowanie: Przedstawione powyżej 15 najlepszych narzędzi AI pokazuje, że każda komórka w dużej organizacji może czerpać korzyści z rewolucji sztucznej inteligencji. Od kreatywnych aplikacji marketingowych po analityczne platformy finansowe – AI w 2025 roku wspiera podejmowanie lepszych decyzji, zwiększa efektywność i stymuluje innowacje. Co istotne, wiele z tych narzędzi oferuje darmowe wersje próbne lub modele freemium, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą testować rozwiązania przy minimalnym nakładzie kosztów – choć pełen potencjał często wymaga planów płatnych. Podczas oceny tych narzędzi warto zwrócić uwagę nie tylko na funkcje, ale też na opinie użytkowników: np. Canva AI zdobyła uznanie milionów dzięki intuicyjności, podczas gdy AdCreative ma duży potencjał, ale wymaga testowania i dostosowania, by osiągnąć najlepsze wyniki (na co wskazują mieszane, choć raczej pozytywne recenzje). Wdrażanie narzędzi AI w poszczególnych działach pozwala organizacjom skutecznie rozwiązywać konkretne problemy – np. automatyzując selekcję CV z Eightfold czy skracając czas odpowiedzi klientom z pomocą Ada – a jednocześnie przybliża cały biznes do modelu bardziej zautomatyzowanego, opartego na danych i elastycznego działania. Podsumowując, narzędzia AI w 2025 roku są już na tyle dojrzałe, że potrafią przynieść realny zwrot z inwestycji – zwłaszcza dużym firmom, które potrafią wdrażać je na szeroką skalę. Wymieniona tutaj „top 15” to rozwiązania sprawdzone, wykorzystywane przez przedsiębiorstwa i stale udoskonalane. Ich adopcja może pomóc firmom pozostać konkurencyjnymi i innowacyjnymi, ponieważ te, które skutecznie wdrażają AI, zyskują przewagę nad tymi, które wciąż polegają na tradycyjnych metodach. Jak zawsze, sukces wdrożenia zależy od dopasowania narzędzi do celów biznesowych, odpowiedniego przeszkolenia zespołów oraz monitorowania rezultatów – ale przy właściwym podejściu przyszłość firm wspieranych przez AI rysuje się bardzo obiecująco. TTMS AI Solutions: rozwiązania klasy enterprise, dopasowane do Twojego biznesu Choć wiele narzędzi AI oferuje gotowe funkcje, duże organizacje często potrzebują rozwiązań dostosowanych do specyfiki branży i wewnętrznych procesów. Właśnie dlatego powstały TTMS AI Solutions for Business. Jako część czołowego europejskiego dostawcy IT, Transition Technologies MS tworzy rozwiązania AI projektowane z myślą o skalowalności, zgodności z regulacjami i długofalowym wpływie na rozwój firm. TTMS oferuje stale rozwijaną ofertę narzędzi wspieranych przez AI, tworzonych we współpracy z klientami korporacyjnymi: AI4Legal: Specjalistyczne rozwiązanie LegalTech wykorzystujące generatywną AI do przyspieszania analiz prawnych, przeglądu umów i wykrywania ryzyk. Idealne dla działów prawnych i kancelarii obsługujących duże wolumeny dokumentów. AI Document Analysis Tool: Narzędzie stworzone z myślą o działach operacyjnych, finansowych i compliance – umożliwia natychmiastowe wyodrębnianie i analizę danych ze źródeł nieustrukturyzowanych (takich jak umowy, faktury, raporty). AEM AI Integration: Most między Adobe Experience Manager (AEM) a nowoczesnymi modelami AI (np. GPT), który wspiera działy marketingu w skalowalnym tworzeniu treści, tagowaniu i personalizacji. AI4E-Learning – platforma do tworzenia kursów wspierana przez AI: Jeśli Twoja firma tworzy treści szkoleniowe, AI4E-Learning zrewolucjonizuje ten proces. Platforma wykorzystuje istniejące materiały (dokumenty, prezentacje, audio, wideo) i szybko przekształca je w profesjonalne kursy. Wystarczy wgrać np. regulamin i nagranie wykładu, a AI4E-Learning przygotuje moduł e-learningowy z kluczowymi informacjami, quizami i przewodnikiem dla trenerów. To ogromna oszczędność czasu dla HR i L&D – firmy korzystające z AI4E-Learning tworzą szkolenia znacznie szybciej, bez utraty jakości, zachowując spójność z wewnętrzną wiedzą i marką. AI4Knowledge – system zarządzania wiedzą oparty na AI: AI4Knowledge to inteligentny hub wiedzy, który gwarantuje dostęp do informacji wtedy, gdy są potrzebne. Działa jako centralne repozytorium procedur, instrukcji i najlepszych praktyk, wyposażone w wyszukiwarkę języka naturalnego. Zamiast przeszukiwać intranet, pracownicy mogą po prostu zadać pytanie i uzyskać jasną odpowiedź. System radykalnie skraca czas poszukiwań informacji (średnio 2 godziny dziennie), oferując funkcje takie jak indeksowanie, usuwanie duplikatów i automatyczne aktualizacje treści. AI4Localisation – usługi lokalizacji treści AI: AI4Localisation to platforma tłumaczeń i lokalizacji oparta na AI, która zapewnia szybkie, kontekstowe tłumaczenia z dopasowanym tonem, stylem i terminologią, dzięki czemu brzmią jak napisane przez lokalnego eksperta. Obsługuje ponad 30 języków i pozwala firmom skrócić czas realizacji tłumaczeń nawet o 70%. AML Track – zaawansowana platforma compliance oparta na AI, stworzona przez TTMS i kancelarię Sawaryn & Partnerzy, która automatyzuje kluczowe procesy AML: weryfikację klientów, monitoring transakcji, sprawdzanie list sankcyjnych i PEP oraz generowanie raportów audytowych. System jest stale aktualizowany zgodnie z regulacjami (w tym dyrektywą 6AMLD UE), centralizuje procedury AML, zmniejsza ryzyko błędów, przyspiesza pracę i skalowalnie wspiera banki, fintechy, ubezpieczycieli oraz inne instytucje obowiązane. Te rozwiązania klasy enterprise zostały zaprojektowane z myślą o bezpieczeństwie, skalowalności i integracji – dlatego świetnie sprawdzają się w firmach, które chcą wdrażać AI nie tylko „inteligentnie”, ale także strategicznie, w zgodzie z celami biznesowymi. 👉 Gotowi na AI w swojej firmie? Poznaj TTMS AI Solutions i sprawdź, jak pomagamy organizacjom z różnych branż odkrywać ich pełny potencjał dzięki sztucznej inteligencji. Jak duże firmy powinny oceniać, czy dane narzędzie AI jest odpowiednie dla ich działu? Podczas oceny narzędzia AI firmy powinny najpierw jasno określić konkretny problem, który chcą rozwiązać, oraz zdefiniować KPI (kluczowe wskaźniki efektywności), które pozwolą mierzyć sukces wdrożenia. Należy również wziąć pod uwagę skalowalność rozwiązania, zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, łatwość integracji z istniejącymi systemami oraz poziom akceptacji wśród użytkowników. Kluczowe jest zaangażowanie zarówno zespołów IT, jak i przedstawicieli działów biznesowych w testy pilotażowe, aby upewnić się, że narzędzie spełnia zarówno wymagania techniczne, jak i operacyjne. Istotne znaczenie ma również wsparcie ze strony dostawcy oraz tempo rozwoju funkcjonalności, które wpływają na długoterminową przydatność narzędzia. Jakie są główne zagrożenia związane z wykorzystywaniem narzędzi AI na dużą skalę w różnych działach? Kluczowe zagrożenia obejmują naruszenia bezpieczeństwa danych, stronniczość modeli oraz nadmierne poleganie na automatyzacji. Jeśli narzędzia AI nie są odpowiednio nadzorowane, mogą podejmować błędne decyzje w oparciu o wadliwe dane lub nieaktualne modele. Istnieje również ryzyko powstawania silosów, w których każdy dział wdraża odrębne narzędzia AI, co prowadzi do rozproszonych i niespójnych analiz. Aby temu zapobiec, firmy powinny wdrożyć silne zasady zarządzania AI, przeprowadzać regularne audyty wydajności modeli oraz zapewniać współpracę między działami. Czy narzędzia AI mogą całkowicie zastąpić pracowników w jakiejkolwiek funkcji biznesowej? Narzędzia AI są zaprojektowane tak, aby wspierać pracę człowieka, a nie całkowicie ją zastępować. Chociaż potrafią wykonywać powtarzalne i oparte na danych zadania szybko i precyzyjnie, ludzki osąd pozostaje kluczowy w przypadku złożonego podejmowania decyzji, kreatywności i nadzoru etycznego. W większości przypadków AI pomaga zmniejszyć obciążenie pracą i pozwala pracownikom skupić się na zadaniach strategicznych lub interpersonalnych, czyniąc ich role bardziej wartościowymi, a nie zbędnymi. Jakiego rodzaju szkolenia potrzebują pracownicy, aby skutecznie korzystać z narzędzi AI? Szkolenie powinno obejmować nie tylko obsługę narzędzi, ale także umiejętność pracy z danymi (data literacy) i podstawowe zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją. Pracownicy powinni rozumieć, jak działa AI, jakie ma ograniczenia i jak weryfikować jej wyniki. Przydatne są warsztaty praktyczne, nauka oparta na konkretnych przypadkach użycia oraz wsparcie wewnętrznych liderów – tzw. ambasadorów AI – którzy pomagają wdrażać nowe rozwiązania w zespołach. Kluczowe znaczenie ma edukacja ciągła, ponieważ narzędzia AI szybko się rozwijają i wymagają regularnego odświeżania wiedzy, by pozostać skuteczne. Jak firmy mogą mieć pewność, że narzędzia AI są zgodne z ich marką i wartościami? Dopasowanie zaczyna się od wyboru narzędzi, które oferują opcje personalizacji – od tonu wypowiedzi w generowanych treściach po etyczne ramy działania AI. Firmy powinny również ustanowić wewnętrzne wytyczne dotyczące stosowania AI, które odzwierciedlają ich wartości, takie jak transparentność, uczciwość i inkluzywność. Regularne przeglądy wyników generowanych przez AI oraz zaangażowanie zespołów ds. marki lub zgodności w proces konfiguracji pomagają utrzymać spójność i wiarygodność działań we wszystkich działac
Czytaj