Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Dane treningowe GPT-5: ewolucja, źródła i dylematy etyczne
Czy wiesz, że GPT-5 mógł być trenowany na transkrypcjach Twoich ulubionych filmów z YouTube, wątkach z Reddita, które kiedyś polubiłeś, a nawet na kodzie, który wrzuciłeś na GitHuba? Wraz ze wzrostem możliwości modeli językowych rośnie także ich apetyt na ogromne i zróżnicowane zbiory danych — a razem z nim pojawiają się pytania etyczne. Co dokładnie trafiło do zasobów wiedzy GPT-5? I jak to się ma do danych, które zasilały jego poprzedników, takich jak GPT-3 czy GPT-4? W tym artykule przyglądamy się znanym (i mniej znanym) faktom na temat danych treningowych GPT-5 i analizujemy rosnącą kontrowersję wokół kwestii przejrzystości, zgody i sprawiedliwości w szkoleniu sztucznej inteligencji. Prześledźmy, jak zmieniały się źródła danych i podejście OpenAI do ich ujawniania. 1. Jak zmieniały się dane treningowe od GPT-1 do GPT-5? 1.1 Na jakich danych uczono pierwszego GPT w 2018 roku? GPT-1 (2018): Oryginalny Generative Pre-Trained Transformer (GPT-1) był jak na dzisiejsze standardy modelem niewielkim (117 milionów parametrów) i został wytrenowany na mieszance tekstów książkowych i internetowych. Zgodnie z publikacją OpenAI z 2018 roku, GPT-1 przeszedł nienadzorowane treningi na dwóch korpusach: Toronto BookCorpus (~800 milionów słów z książek fabularnych) oraz 1 Billion Word Benchmark (zbiór ~1 miliarda słów pochodzących z artykułów prasowych). Dało to modelowi solidną bazę w zakresie języka pisanego, zwłaszcza dłuższych form narracyjnych. Zastosowanie opublikowanych książek zapewniło różnorodność stylów literackich, choć zauważono, że korpus zawierał wiele romansów, co mogło wprowadzać pewne ukierunkowane uprzedzenia gatunkowe. Dane treningowe GPT-1 ważyły stosunkowo niewiele — około 4–5 GB tekstu — a OpenAI udostępniło te szczegóły publicznie w pracy badawczej, ustanawiając tym samym początkowy standard przejrzystości. 1.2 Jakie dane z internetu napędzały GPT-2? GPT-2 (2019): Z liczbą 1,5 miliarda parametrów GPT-2 znacząco zwiększył zarówno rozmiar modelu, jak i skalę danych treningowych. OpenAI stworzyło własny zbiór danych o nazwie WebText, zbierając treści z internetu — konkretnie ze stron internetowych, do których linkowano na Reddicie i które otrzymały co najmniej 3 głosy w górę. W sumie zebrano około 8 milionów stron wysokiej jakości, co dało ~40 GB tekstu pochodzącego z różnych źródeł (z wyłączeniem Wikipedii). To oznaczało dziesięciokrotny wzrost objętości danych w porównaniu z GPT-1. Strategia WebText zakładała, że system upvote’ów Reddita promuje treści ciekawe lub użyteczne, co pozwalało pozyskać naturalne przykłady wielu różnych zastosowań językowych. GPT-2 był trenowany po prostu na przewidywaniu kolejnych słów w tym korpusie — zawierającym artykuły prasowe, blogi, literaturę i inne formy tekstu. Warto zauważyć, że OpenAI początkowo wstrzymało się z udostępnieniem pełnej wersji GPT-2 w lutym 2019 roku, powołując się na obawy, że model mógłby zostać wykorzystany do generowania fałszywych informacji lub spamu ze względu na zaskakująco dobrą jakość wyników. (Modele GPT-2 udostępniano stopniowo w kolejnych miesiącach.) Mimo to, sam opis zbioru treningowego został opublikowany: „40 GB tekstu z Internetu” z 8 milionów stron. Ta otwartość w zakresie źródeł danych (mimo tymczasowego zastrzeżenia samych wag modelu) pokazywała gotowość OpenAI do transparentnego informowania o tym, na czym model był trenowany — nawet jeśli już wtedy zaczynała się debata na temat etycznych skutków udostępniania potężnych modeli językowych. 1.3 Skąd pochodziły dane treningowe GPT-3 i jak je przefiltrowano? GPT-3 (2020): Wydanie GPT-3 oznaczało nowy skok w skali: 175 miliardów parametrów i setki miliardów tokenów danych treningowych. Artykuł OpenAI zatytułowany „Language Models are Few-Shot Learners” szczegółowo opisał złożony zestaw danych. GPT-3 został wytrenowany na ogromnym korpusie (~570 GB przefiltrowanego tekstu, łącznie ok. 500 miliardów tokenów) pochodzącym z pięciu głównych źródeł: Common Crawl (filtrowany): Ogromna kolekcja stron internetowych zebranych w latach 2016–2019, po intensywnej filtracji jakościowej, dostarczająca ok. 410 miliardów tokenów (około 60% danych GPT-3). OpenAI przefiltrowało Common Crawl przy użyciu klasyfikatora, który wybierał strony podobne do wysokiej jakości korpusów referencyjnych, oraz zastosowało tzw. fuzzy deduplication, aby usunąć duplikaty. W efekcie powstał „oczyszczony” zbiór stron obejmujący miliony witryn (głównie w języku angielskim, z przewagą treści z USA). Dzięki temu GPT-3 zdobyło szeroką wiedzę o tekście internetowym, a filtracja miała na celu pominięcie stron niskiej jakości lub bezsensownych. WebText2: Rozszerzenie koncepcji WebText z GPT-2 – OpenAI zebrało linki z Reddita przez dłuższy okres niż w przypadku oryginalnego WebText, uzyskując około 19 miliardów tokenów (22% danych treningowych). Był to w zasadzie „wyselekcjonowany internetowy materiał”, wybierany przez użytkowników Reddita, obejmujący tematy, które wzbudzały zainteresowanie online, i miał większą wagę w procesie uczenia ze względu na wyższą jakość treści. Books1 i Books2: Dwa duże zbiory książek (opisane w artykule tylko ogólnie) o łącznej liczbie 67 miliardów tokenów. Books1 zawierał ok. 12 miliardów tokenów, a Books2 ok. 55 miliardów, co dawało po ok. 8% udziału w całości. OpenAI nie ujawniło publicznie, jakie to dokładnie zbiory, ale badacze przypuszczają, że Books1 to zbiór klasyki w domenie publicznej (np. Project Gutenberg), a Books2 to większy zestaw książek online (być może pochodzący z tzw. „shadow libraries”). Włączenie tych dwóch zestawów pozwoliło modelowi uczyć się na dłuższych, dobrze zredagowanych tekstach, takich jak powieści i literatura faktu, uzupełniających bardziej potoczne treści z internetu. Co ciekawe, OpenAI zdecydowało się nadpróbkować mniejszy zbiór Books1 (ok. 1,9 epoki), a większy Books2 tylko częściowo (0,43 epoki), co sugeruje, że bardziej ceniono wyższą jakość lub klasyczny charakter literatury w Books1 niż ilość danych z Books2. Wikipedia w języku angielskim: Fragment Wikipedii zawierający ok. 3 miliardy tokenów (ok. 3% całości). Wikipedia to dobrze ustrukturyzowany, faktograficzny tekst, więc jej włączenie pomogło GPT-3 w rozwijaniu wiedzy ogólnej i spójności faktów. Mimo że stanowiła niewielką część danych, jej wysoka jakość czyniła ją wartościowym elementem zbioru. Podsumowując, dane treningowe GPT-3 były niezwykle zróżnicowane: fora internetowe, serwisy informacyjne, encyklopedie i książki. Ta różnorodność umożliwiła modelowi imponujące zdolności few-shot learning (uczenia z niewielkiej liczby przykładów), ale jednocześnie oznaczała, że GPT-3 przyswoiło również wiele niedoskonałości obecnych w internecie. OpenAI zachowało wówczas względną przejrzystość w kwestii źródeł danych, przedstawiając ich udział w całości i wyjaśniając, że dane wyższej jakości były nadpróbkowane w celu poprawy wyników. W artykule opisano także działania mające na celu ograniczenie problemów z danymi (np. usuwanie duplikatów i eliminowanie fragmentów z zestawów testowych, które mogłyby „zanieczyścić” wyniki). Na tym etapie przejrzystość była wciąż priorytetem – społeczność naukowa wiedziała, co wchodziło w skład danych GPT-3, nawet jeśli nie znała dokładnych list stron internetowych. WebText2: Rozszerzenie koncepcji WebText znanej z GPT-2 — OpenAI zebrało linki z Reddita z dłuższego okresu niż w przypadku oryginalnego WebText, uzyskując około 19 miliardów tokenów (22% danych treningowych). Była to w praktyce starannie dobrana treść internetowa wybrana przez użytkowników Reddita, prawdopodobnie dotycząca tematów, które wzbudzały duże zainteresowanie w sieci. Ze względu na wyższą jakość tej treści, została ona objęta wyższą wagą próbkowania w trakcie treningu. Books1 i Books2: Dwa duże zbiory książek (opisane w publikacji jedynie ogólnie), łącznie obejmujące 67 miliardów tokenów. Books1 zawierał około 12 miliardów tokenów, a Books2 około 55 miliardów — każdy z nich stanowił około 8% miksu treningowego GPT-3. OpenAI nie podało publicznie, czym dokładnie były te zbiory, ale badacze przypuszczają, że Books1 to kolekcja klasyki z domeny publicznej (np. Project Gutenberg), a Books2 to większy zbiór książek online (być może pochodzący z tzw. shadow libraries). Włączenie dwóch korpusów książek sprawiło, że GPT-3 uczył się na dłuższych, starannie zredagowanych tekstach, takich jak powieści czy literatura faktu, co dobrze uzupełniało bardziej swobodne treści z internetu. Co ciekawe, OpenAI zdecydowało się nadpróbkować mniejszy zbiór Books1 (około 1,9 epoki), podczas gdy większy Books2 był próbkowany rzadziej (0,43 epoki). Wskazuje to, że wyżej oceniano jakość — lub klasyczną wartość — Books1 niż ilość danych w Books2. Wikipedia (angielska): Fragment anglojęzycznej Wikipedii o objętości około 3 miliardów tokenów (około 3% całości). Wikipedia to dobrze uporządkowany, faktograficzny tekst, więc jej uwzględnienie pomagało GPT-3 zdobyć wiedzę ogólną i utrzymać spójność faktów. Mimo że stanowiła niewielką część zbioru danych, jej wysoka jakość czyniła ją cennym komponentem. Podsumowując, dane treningowe GPT-3 były niezwykle zróżnicowane: fora internetowe, serwisy informacyjne, encyklopedie i książki. Ta różnorodność umożliwiła modelowi imponującą zdolność few-shot learning (uczenia się na podstawie kilku przykładów), ale oznaczała też, że GPT-3 przyswoił wiele niedoskonałości obecnych w internecie. OpenAI było stosunkowo transparentne w kwestii tych źródeł — w publikacji opisano podział liczby tokenów i zaznaczono, że źródła wyższej jakości były nadpróbkowywane, aby poprawić skuteczność. W pracy omówiono również kroki podjęte w celu ograniczenia problemów z danymi (takich jak filtrowanie duplikatów czy usuwanie potencjalnie skażonych przykładów z zestawów ewaluacyjnych). Na tym etapie przejrzystość wciąż była priorytetem — społeczność badawcza wiedziała, z czego składał się korpus GPT-3, nawet jeśli nie publikowano pełnej listy stron. 1.4 Dlaczego OpenAI przestało ujawniać szczegóły w GPT-4? GPT-4 (2023): Wraz z premierą GPT-4, OpenAI obrało znacznie bardziej zamkniętą strategię. GPT-4 to model multimodalny (akceptujący tekst i obrazy), który przyniósł wyraźny postęp względem GPT-3. Jednak w oficjalnym raporcie technicznym OpenAI nie ujawniło szczegółów dotyczących danych treningowych GPT-4. Wprost zaznaczono tam: „Z uwagi na konkurencyjny krajobraz i implikacje bezpieczeństwa związane z dużymi modelami, ten raport nie zawiera żadnych dodatkowych informacji o architekturze (w tym rozmiarze modelu), sprzęcie, mocy obliczeniowej, konstrukcji zbioru danych ani metodzie trenowania.” Innymi słowy, w przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, twórcy GPT-4 nie opublikowali listy źródeł danych ani ich wielkości. Pojawiły się jednak ogólne wskazówki. OpenAI potwierdziło, że GPT-4 był trenowany na miksie danych publicznie dostępnych (np. tekstów z internetu) oraz „danych licencjonowanych od zewnętrznych dostawców”. To oznacza najprawdopodobniej, że wykorzystano dużą część internetu (być może zaktualizowaną wersję Common Crawl lub podobny korpus stron), a także dodatkowe, starannie dobrane źródła zakupione lub pozyskane na licencji. Mogły to być np. komercyjne bazy danych akademickich, serwisy informacyjne, prywatne zbiory książek lub repozytoria kodu — choć OpenAI nie podało szczegółów. Co istotne, uważa się, że GPT-4 trenował intensywnie na zbiorach kodu i treści technicznych, co tłumaczy jego bardzo dobre umiejętności programistyczne. (Współpraca OpenAI z Microsoftem prawdopodobnie umożliwiła dostęp do danych z GitHuba — przypomnijmy, że model Copilot był wcześniejszym przykładem uczenia się na publicznym kodzie.) Na podstawie znanej daty cutoffu wiedzy GPT-4 (wrzesień 2021), można też wnioskować, że dane zebrane do treningu obejmowały okres do tego właśnie momentu. Dodatkowo, ze względu na komponent wizualny GPT-4, model musiał uczyć się na parach obraz–tekst; OpenAI potwierdziło, że uwzględniono dane obrazowe, co czyni GPT-4 pełnoprawnym modelem multimodalnym. Całokształt wskazuje, że zbiór danych GPT-4 był niemal na pewno większy i bardziej zróżnicowany niż w przypadku GPT-3 — według niektórych doniesień model trenowano na bilionach tokenów, co mogło oznaczać nawet petabajty danych zawierających teksty internetowe, książki, kod i obrazy. Jednak bez oficjalnych danych dokładna skala pozostaje nieznana. To, co wiemy na pewno, to zmiana strategii: szczegóły dotyczące GPT-4 pozostały tajemnicą — decyzja ta została skrytykowana przez wielu przedstawicieli społeczności AI jako odejście od przejrzystości. Pomimo tej tajności wiadomo, że dane treningowe GPT-4 były multimodalne i pochodziły zarówno z otwartych źródeł internetowych, jak i z materiałów licencjonowanych, obejmując szersze spektrum treści (i języków) niż jakikolwiek wcześniejszy GPT. OpenAI zaczęło też przykładać większą wagę do dopracowywania modelu i jego „dostrajania” pod kątem zgodności z oczekiwaniami użytkownika — po wstępnym etapie treningu GPT-4 przeszedł intensywną fazę udoskonalania, m.in. poprzez reinforcement learning z udziałem ludzkich ocen (RLHF) oraz tuning instrukcyjny z przykładami pisanymi przez ludzi, co oznacza, że dane generowane i wybierane przez ludzi stały się istotnym elementem pipeline’u szkoleniowego. 1.5 Co wiemy (i czego nie wiemy) o danych GPT-5? Pod względem skali nie ujawniono konkretnych liczb, ale wiele wskazuje na to, że GPT-5 został wytrenowany na ogromnej ilości danych. Krążyły pogłoski, że liczba tokenów mogła przekroczyć 1 bilion, co oznaczałoby przekroczenie dotychczasowych limitów objętości zbiorów i konieczność wykorzystania bezprecedensowej mocy obliczeniowej (według doniesień Microsoft udostępnił na potrzeby treningu OpenAI ponad 100 000 procesorów graficznych NVidia w chmurze Azure). Szacunkowy koszt trenowania GPT-5 sięga kilkuset milionów dolarów, co pokazuje, jak gigantyczna była zarówno ilość danych, jak i zaplecze techniczne — znacznie przekraczające 300 miliardów tokenów GPT-3 czy rzekome biliony tokenów GPT-4. Filtrowanie danych i kontrola jakości: Oprócz czystej skali, OpenAI z czasem udoskonalało proces filtrowania i selekcjonowania danych treningowych. W dokumentacji systemowej GPT-5 wskazano, że stosowano „rygorystyczne filtrowanie w celu utrzymania jakości danych i ograniczania ryzyk”, w tym zaawansowane techniki usuwania informacji osobistych oraz użycie API moderacyjnego i klasyfikatorów bezpieczeństwa OpenAI, aby wykluczyć szkodliwe lub wrażliwe treści (takie jak materiały seksualne z udziałem nieletnich, mowa nienawiści itp.) ze zbiorów treningowych. To podejście jest znacznie bardziej proaktywne niż w przypadku wcześniejszych modeli. Dla porównania — w czasach GPT-3 OpenAI faktycznie filtrowało oczywisty spam i niektóre niebezpieczne treści (np. wykluczono Wikipedię z WebText, a Common Crawl filtrowano pod kątem jakości), ale nie koncentrowano się jeszcze wprost na bezpieczeństwie. W GPT-5 OpenAI jasno sygnalizuje: nie zbieramy już wszystkiego — systematycznie usuwamy dane osobowe i skrajne treści, by model nie uczył się na ich podstawie. Prawdopodobnie jest to odpowiedź zarówno na kwestie etyczne, jak i wymogi prawne (np. związane z ochroną prywatności) — więcej o tym w dalszej części artykułu. To oznacza zmianę strategii: najwcześniejsze modele GPT były trenowane na wszystkim, co udało się znaleźć w sieci; teraz mamy do czynienia z selektywnym podejściem, redakcją danych i eliminacją toksycznych treści już na etapie budowy zbioru — zanim trafi on do modelu. Trendy dotyczące przejrzystości: Od GPT-1 do GPT-3 OpenAI publikowało szczegółowe raporty opisujące zbiory danych, a nawet liczbę tokenów pochodzących z każdego źródła. W przypadku GPT-4 i GPT-5 szczegółowe ujawnienia zostały zastąpione ogólnikami. To istotna zmiana w podejściu do przejrzystości, która ma wpływ na zaufanie i rozwój badań naukowych — omówimy to szerzej w sekcji poświęconej etyce. Podsumowując: GPT-5 korzysta z najszerszego i najbardziej zróżnicowanego zbioru danych w historii — obejmującego internet, książki, kod, obrazy i ludzkie informacje zwrotne — jednak szczegóły pozostają niejawne. Wiemy, że buduje on na doświadczeniach z poprzednich modeli i że OpenAI poświęciło ogromny wysiłek na filtrowanie i wzbogacanie danych, aby poprawić jakość, bezpieczeństwo i objąć nowe modalności. 2. Przejrzystość i ujawnianie danych na przestrzeni lat Jedną z najbardziej widocznych zmian w historii rozwoju modeli GPT jest stopień przejrzystości dotyczący danych treningowych. W pierwszych wersjach OpenAI udostępniało bardzo szczegółowe informacje. Prace naukowe opisujące GPT-2 i GPT-3 zawierały skład korpusów danych treningowych, a nawet opisywały sposób ich budowy i filtrowania. Na przykład publikacja o GPT-3 zawierała tabelę pokazującą, ile dokładnie tokenów pochodziło z Common Crawl, ile z WebText, ile z książek itd., oraz wyjaśniała, że nie wszystkie tokeny były traktowane jednakowo w trakcie uczenia. Dzięki temu zewnętrzni badacze mogli przeanalizować i zrozumieć, jakiego rodzaju teksty widział model. Umożliwiało to też tworzenie zbliżonych miksów treningowych w projektach open-source, jak np. zestaw Pile przygotowany przez EleutherAI, inspirowany „przepisem” GPT-3. W przypadku GPT-4 OpenAI całkowicie zmieniło podejście — GPT-4 Technical Report nie zawierał żadnych szczegółów na temat danych treningowych poza jednym zdaniem, że użyto danych publicznych oraz licencjonowanych. Nie ujawniono rozmiaru modelu, konkretnych zbiorów danych ani liczby tokenów. OpenAI uzasadniało to potrzebą zachowania przewagi konkurencyjnej i względami bezpieczeństwa. Praktycznie potraktowano dane treningowe jako własność intelektualną. To oznaczało pełne odejście od wcześniejszej otwartości. Krytycy zwracali uwagę, że taki brak przejrzystości utrudnia ocenę potencjalnych uprzedzeń czy ryzyk związanych z modelem, ponieważ nikt poza OpenAI nie wie, na czym model był trenowany. Jeden z badaczy AI zauważył: „Fakt, że OpenAI nie dzieli się danymi treningowymi, sprawia, że nie sposób ocenić, czy zestawy danych zawierają konkretne uprzedzenia… aby móc świadomie decydować, gdzie model nie powinien być stosowany, musimy wiedzieć, jakie uprzedzenia może zawierać. Decyzje OpenAI to uniemożliwiają.” Innymi słowy: nie znając danych, nie znamy również ograniczeń modelu. GPT-5 poszedł śladem GPT-4, jeśli chodzi o brak jawności. Publiczne komunikaty OpenAI dotyczące danych treningowych GPT-5 były ogólne i pozbawione liczb. Wiemy, że użyto kategorii źródeł (internet, dane licencjonowane, dane od ludzi), ale nie znamy konkretnych zbiorów ani proporcji między nimi. Karta systemowa GPT-5 i wpisy na blogu koncentrują się głównie na możliwościach modelu i kwestiach bezpieczeństwa, nie na procesie treningowym. To utrzymujące się zaciemnienie wywołało apel o większą przejrzystość. Niektórzy twierdzą, że im potężniejsze i powszechniej stosowane stają się systemy AI, tym większa powinna być potrzeba jawności — dla zapewnienia odpowiedzialności. Kierunek obrany przez OpenAI wzbudza więc niepokój. Nawet raport UNESCO z 2024 roku na temat uprzedzeń w AI wskazywał, że modele open-source (gdzie dane są znane) pozwalają społeczności naukowej współpracować przy ograniczaniu uprzedzeń, podczas gdy modele zamknięte, takie jak GPT-4 czy Google Gemini, utrudniają ten proces przez brak wglądu w dane treningowe. Warto zauważyć, że zmiana podejścia OpenAI jest częściowo motywowana przewagą konkurencyjną. Skład danych treningowych GPT-4/GPT-5 (oraz zastosowane techniki oczyszczania danych) może być postrzegany jako istotna przewaga nad rywalami. Istnieje również argument dotyczący bezpieczeństwa: jeśli model ma niebezpieczne możliwości, szczegóły jego budowy mogłyby zostać wykorzystane przez osoby o złych intencjach lub przyspieszyć nadużycia. Sam Altman, CEO OpenAI, stwierdził, że ujawnienie zbyt wielu informacji mogłoby zaszkodzić pod kątem „konkurencji i bezpieczeństwa”, a Ilya Sutskever, główny naukowiec OpenAI, opisał tę tajność jako niezbędny „dowód dojrzałości pola badawczego” – biorąc pod uwagę, jak trudne było stworzenie GPT-4 i ilu graczy próbuje obecnie zbudować podobne modele. Niemniej jednak brak przejrzystości oznacza odejście od pierwotnej misji OpenAI (które początkowo było organizacją non-profit, deklarującą otwartość badań). Ten zwrot sam w sobie stał się problemem etycznym – ponieważ bez przejrzystości trudniej jest ocenić i korygować uprzedzenia, trudniej ufać modelowi, a społeczeństwo nie ma pełnego obrazu tego, na czym oparta jest wiedza AI. 3. Kwestie etyczne i kontrowersje związane z danymi treningowymi Wybór danych treningowych dla modeli GPT ma ogromne konsekwencje etyczne. Dane te nie tylko przekazują wiedzę i umiejętności językowe, ale także zaszczepiają wartości, uprzedzenia i ślepe punkty, obecne w materiałach źródłowych. W miarę jak modele stają się coraz potężniejsze (GPT-3, GPT-4, GPT-5), pojawia się coraz więcej kontrowersji i debat publicznych dotyczących ich danych treningowych. 3.1 Czy GPT nadal utrwala stereotypy i uprzedzenia? Jednym z kluczowych problemów jest bias reprezentacyjny: duże modele językowe mogą przyswajać, a nawet wzmacniać uprzedzenia obecne w tekstach źródłowych, generując odpowiedzi, które utrwalają krzywdzące stereotypy dotyczące rasy, płci, religii i innych grup. Ponieważ modele te uczą się na ogromnych zbiorach tekstów pisanych przez ludzi (głównie z internetu), nieuniknione jest, że przyswajają także społeczne nierówności i uprzedzenia obecne w tych treściach. Na przykład badacze wykazali, że modele z rodziny GPT potrafią generować seksistowskie lub rasistowskie treści nawet w odpowiedzi na neutralnie brzmiące zapytania. W badaniu UNESCO z 2024 roku odnotowano „niepokojące tendencje” w wynikach generatywnej AI, w tym GPT-2 i GPT-3.5 – takie jak przypisywanie kobietom ról domowych i rodzinnych znacznie częściej niż mężczyznom, oraz kojarzenie mężczyzn z karierą i przywództwem. W generowanych historiach bohaterki kobiece pojawiały się głównie w zaniżonych rolach („kucharka”, „prostytutka”), a bohaterowie męscy w zawodach prestiżowych („inżynier”, „lekarz”). Badanie wskazało też na obecność homofobicznych i rasistowskich stereotypów w wynikach modelu. Uprzedzenia te odzwierciedlają wzorce zawarte w danych treningowych (np. nadreprezentację pewnych schematów płciowych w literaturze i tekstach internetowych), ale model może je bezrefleksyjnie przyswoić i powielać. Szczególnie drastyczny przykład dotyczy uprzedzeń religijnych: w badaniu z 2021 roku (Abid i in.) GPT-3 wykazywał znaczące uprzedzenia wobec muzułmanów. Na zapytanie „Dwóch muzułmanów wchodzi do…” aż 66% odpowiedzi modelu zawierało odniesienia do przemocy (np. „wchodzą do synagogi z siekierami i bombą” lub „…i zaczynają strzelać”). Tymczasem podobne zapytania o inne religie („Dwóch chrześcijan…”, „Dwóch buddystów…”) kończyły się przemocą znacznie rzadziej (zwykle poniżej 10%). Model kończył także analogie typu „Muzułmanin to…” słowem „terrorysta” w 25% przypadków. Te odpowiedzi są alarmujące – pokazują, że model kojarzy termin „muzułmanin” z przemocą i ekstremizmem. Prawdopodobnie wynika to z danych treningowych: GPT-3 pochłonął miliony stron tekstu z internetu, w tym z islamofobicznymi treściami i przekłamanym obrazem medialnym terroryzmu. Bez aktywnego filtrowania i korekty uprzedzeń w danych, model przyswoił te schematy. Naukowcy określili to jako „poważne uprzedzenie”, które może prowadzić do realnej krzywdy (np. jeśli system AI streszcza wiadomości i nieustannie przedstawia muzułmanów w negatywnym świetle, albo jeśli odpowiada użytkownikom w sposób subtelnie uprzedzony). Chociaż OpenAI i inne organizacje podejmują próby łagodzenia uprzedzeń w nowszych modelach (głównie przez dopasowywanie i techniki tzw. alignmentu), źródło problemu leży głęboko w samych danych treningowych. GPT-4 i GPT-5 były trenowane na jeszcze większych korpusach tekstów, które prawdopodobnie nadal zawierają tendencyjne przedstawienia grup marginalizowanych. Szkolenie ukierunkowane (alignment), takie jak RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), ma na celu skłonić model do odmawiania lub moderowania wyraźnie toksycznych wypowiedzi, co pomaga ograniczyć jawną mowę nienawiści. GPT-4 i GPT-5 są więc z założenia bardziej filtrowane niż GPT-3. Jednak badania sugerują, że ukryte uprzedzenia nadal mogą się pojawiać. Badanie Uniwersytetu Stanforda z 2024 roku wykazało, że nawet po zaawansowanym szkoleniu bezpieczeństwa, modele nadal mogą prezentować „przestarzałe stereotypy” oraz rasistowskie skojarzenia, choć w bardziej subtelnej formie. Na przykład duże modele językowe mogą generować mniej trafne lub mniej pomocne odpowiedzi na pytania sformułowane w Afroamerykańskim angielskim potocznym (AAVE), w porównaniu do „standardowego” angielskiego, co de facto marginalizuje ten dialekt. Badacze zauważyli, że współczesne modele (stan na 2024 rok) wciąż powielają skrajne rasowe stereotypy rodem z epoki sprzed Ruchu Praw Obywatelskich w wybranych odpowiedziach. Innymi słowy, uprzedzenia obecne w starych książkach czy tekstach historycznych mogą się pojawić, jeśli nie zostaną aktywnie wyłapane i usunięte. Te odkrycia wywołały debatę publiczną i krytykę. Znany artykuł “On the Dangers of Stochastic Parrots” (Bender i in., 2021) argumentował, że bezrefleksyjne skalowanie dużych modeli językowych prowadzi do sytuacji, w której modele „utrwalają uprzedzenia wobec osób marginalizowanych wielowymiarowo” i bezmyślnie powielają szkodliwe treści. Autorzy określili LLM jako „losowe papugi” – modele te nie rozumieją znaczenia, jedynie odtwarzają wzorce zawarte w danych. Jeśli dane są stronnicze, model to odzwierciedli. Ostrzegali przed ryzykiem „nieznanych niebezpiecznych uprzedzeń” i możliwością generowania toksycznych lub wprowadzających w błąd treści na dużą skalę. Artykuł zyskał rozgłos również dlatego, że jedna z jego autorek (Timnit Gebru z Google) została zwolniona po wewnętrznym sporze dotyczącym publikacji – co obnażyło napięcia w Big Tech wokół etycznych aspektów danych treningowych. W przypadku GPT-5 OpenAI deklaruje, że zainwestowało w szkolenia bezpieczeństwa w celu ograniczenia problematycznych odpowiedzi. Wprowadzono nowe techniki, takie jak „bezpieczne dokończenia” (safe completions), które mają sprawić, że model będzie udzielał pomocnych, lecz bezpiecznych odpowiedzi, zamiast po prostu odmawiać lub generować nieodpowiednie treści. OpenAI podaje też, że GPT-5 rzadziej niż poprzednie wersje generuje dezinformację czy mowę nienawiści. Firma przeprowadziła wewnętrzne testy typu red-teaming, by wykryć problemy z równością. Co więcej – jak wspomniano wcześniej – niektóre treści zostały wykluczone z danych treningowych (np. materiały seksualne z udziałem nieletnich czy mowa nienawiści). Te działania zapewne ograniczają najpoważniejsze przypadki. Jednak subtelne uprzedzenia reprezentacyjne (np. stereotypy płciowe dotyczące zawodów czy skojarzenia etniczne z negatywnymi cechami) są niezwykle trudne do całkowitego wyeliminowania, szczególnie gdy są głęboko zakorzenione w ogromnych zbiorach danych. Raport UNESCO zauważył, że nawet modele zamknięte jak GPT-4 czy GPT-3.5, które przeszły dodatkowe szkolenie po treningu bazowym, wciąż zdradzają oznaki stronniczości płciowej w swoich wynikach. Podsumowując, problem etyczny polega na tym, że bez starannej selekcji dane treningowe LLM odzwierciedlają społeczne uprzedzenia, a model nieświadomie je powiela, a nawet wzmacnia. To doprowadziło do apeli o tworzenie bardziej zrównoważonych i inkluzywnych zbiorów danych, dokumentację ich składu oraz testy uprzedzeń w modelach. Niektórzy badacze postulują tworzenie „kart danych dla zbiorów danych” (datasheets for datasets) i celowe włączanie perspektyw grup niedoreprezentowanych (lub wykluczanie problematycznych źródeł), aby zapobiegać zniekształceniom. OpenAI i inne organizacje prowadzą aktywne badania nad ograniczaniem uprzedzeń, ale pozostaje to nieustanną grą w kotka i myszkę – im bardziej złożone modele, tym trudniej zrozumieć i korygować ich uprzedzenia, szczególnie jeśli dane treningowe nie są jawne. 3.2 Czy GPT uczy się na prywatnych i chronionych danych? Kolejna kontrowersja dotyczy legalności treści i prywatności danych wykorzystywanych w treningu. Modele GPT, pozyskując dane masowo z sieci i innych źródeł, siłą rzeczy przetwarzają wiele materiałów objętych prawem autorskim lub zawierających dane osobowe – co rodzi pytania o zgodę i dozwolony użytek. Prawa autorskie i własność danych: Modele GPT-3, 4 i 5 uczą się na miliardach zdań z książek, wiadomości, stron internetowych itp. – z których wiele jest chronionych prawem autorskim. Przez długi czas pozostawało to w szarej strefie: proces uczenia nie polega przecież na bezpośrednim kopiowaniu (przynajmniej w teorii), a firmy traktowały scrapowanie internetu jako dozwolone. Jednak wraz ze wzrostem wpływu tych modeli, autorzy i wydawcy zaczęli się sprzeciwiać. W latach 2023–2024 złożono serię pozwów przeciwko OpenAI i innym firmom AI – m.in. przez pisarzy i redakcje. Pozwy zarzucają OpenAI bezprawne użycie chronionych utworów (powieści, artykułów itp.) bez zgody i wynagrodzenia – co stanowi masowe naruszenie praw autorskich. Do 2025 roku co najmniej kilkanaście spraw zostało połączonych w sądzie w Nowym Jorku – z udziałem znanych autorów jak George R.R. Martin, John Grisham, Jodi Picoult oraz m.in. redakcji The New York Times. Strona powodowa twierdzi, że ich książki i artykuły zostały pozyskane (często przez scrapowanie lub z bibliotek cyfrowych) w celu wzbogacenia modeli komercyjnych – co stanowi „kradzież milionów utworów”, jak określił to jeden z prawników. OpenAI utrzymuje, że korzystanie z ogólnodostępnych tekstów mieści się w granicach dozwolonego użytku (fair use) na gruncie prawa amerykańskiego. Firma argumentuje, że model nie przechowuje ani nie odtwarza długich fragmentów tekstów dosłownie, a samo wykorzystanie szerokiego korpusu tekstu do nauki wzorców językowych jest transformacyjne i innowacyjne. Rzecznik OpenAI stwierdził: „Nasze modele są trenowane na publicznie dostępnych danych, zgodnie z zasadą fair use, i wspierają innowacje.”. Tu leży sedno sporu: czy scrapowanie internetu lub digitalizacja książek w celu treningu AI można porównać do czytania i uczenia się przez człowieka (czyli dozwolonego użytku)? Czy raczej jest to forma reprodukcji treści, która konkuruje z oryginałem i tym samym narusza prawa? Obecnie toczą się postępowania sądowe, które mogą stworzyć nowe precedensy. Niektóre redakcje również podjęły kroki prawne – np. The New York Times pozwał OpenAI za trenowanie modeli na artykułach bez licencji. W przypadku GPT-5 prawdopodobnie jeszcze więcej materiałów objętych prawem autorskim znalazło się w danych treningowych – zwłaszcza jeśli OpenAI kupił dostęp do określonych zbiorów danych (np. współczesnej beletrystyki czy artykułów naukowych). Jeśli tak – dane mogły być legalnie pozyskane. Jeśli nie – GPT-5 mógł być trenowany na tekstach, których autorzy nie wyrazili zgody. Ta kontrowersja znów sprowadza się do braku przejrzystości: ponieważ OpenAI nie ujawnia dokładnie, co było w danych treningowych, autorzy nie wiedzą, czy ich prace zostały użyte – choć wskazówki pojawiają się, gdy model potrafi zacytować fragmenty książek. Pozwy te doprowadziły do apeli o stworzenie systemu „opt-out” lub rekompensaty – np. możliwość zablokowania scrapowania danej strony albo wypłaty, jeśli tekst wspierał rozwój AI. OpenAI umożliwiło ostatnio właścicielom witryn blokadę crawlera GPTBot (np. przez robots.txt), co można uznać za nieformalny sygnał uznania problemu. Wynik tych procesów będzie miał duże znaczenie dla przyszłości tworzenia zbiorów danych w AI. Dane osobowe i prywatność: Oprócz treści objętych prawem autorskim scrapowanie stron internetowych może wciągnąć dane osobowe – np. wycieki maili, posty w mediach społecznościowych, dyskusje na forach. Wczesne modele GPT z dużym prawdopodobieństwem przetwarzały takie informacje, jeśli były publicznie dostępne. To rodzi poważne pytania o prywatność: model mógł „zapamiętać” numer telefonu, adres, czy inne wrażliwe dane z bazy danych i następnie „wypluć” je w odpowiedzi na zapytanie. Rzeczywiście – badacze wykazali, że duże modele językowe potrafią w rzadkich przypadkach odtworzyć dosłowne fragmenty danych treningowych (np. fragment kodu z adresem e-mail, cytat z prywatnego bloga) – zjawisko to nazywane jest wyciekiem danych treningowych (training data extraction). Organy nadzoru nad danymi osobowymi zwróciły na to uwagę. W 2023 roku włoski urząd ochrony danych osobowych tymczasowo zablokował ChatGPT, argumentując, że narusza on RODO, przetwarzając dane osobowe bezprawnie i nie informując użytkowników. OpenAI odpowiedziało, wprowadzając kontrolki prywatności i zmiany informacyjne – ale problem wciąż pozostaje: modele były trenowane bez zgody osób, których dane mogły się tam znaleźć – a część tych danych może być wrażliwa. OpenAI w podejściu do GPT-5 stara się odpowiedzieć na obawy dotyczące prywatności już na etapie pracy z danymi. Jak wspomniano, proces przygotowania danych treningowych dla GPT-5 obejmował „zaawansowane procedury filtrowania w celu ograniczenia ilości danych osobowych w zbiorze treningowym”. Oznacza to prawdopodobnie, że starano się usunąć takie informacje jak numery dowodów tożsamości, prywatne dane kontaktowe czy inne szczegóły umożliwiające identyfikację. Wykorzystywane są również narzędzia OpenAI, takie jak Moderation API, które filtrują treści naruszające prywatność lub mogące być szkodliwe. To pozytywny krok, ponieważ zmniejsza ryzyko, że GPT-5 zapamięta i odtworzy czyjeś prywatne dane. Niemniej jednak obrońcy prywatności twierdzą, że każdy powinien mieć prawo do decydowania, czy jakiekolwiek jego dane (nawet niespersonalizowane posty czy wpisy) mogą być używane do trenowania AI. Koncepcja „godności danych” zakłada, że cyfrowe ślady ludzi mają wartość i nie powinny być wykorzystywane bez zgody. Można się spodziewać dalszych debat, a nawet regulacji w tym obszarze – na przykład dyskusji nad „prawem do bycia wykluczonym” z zestawów treningowych AI, podobnym do prawa do bycia zapomnianym w przepisach o ochronie danych osobowych. Wykorzystanie danych użytkowników przez model: Kolejnym aspektem jest fakt, że po wdrożeniu, modele takie jak ChatGPT nadal uczą się na podstawie interakcji użytkowników. Domyślnie OpenAI wykorzystywało rozmowy z ChatGPT (czyli wpisywane przez użytkowników zapytania) do dalszego dostrajania i ulepszania modelu – chyba że użytkownik wyłączył taką opcję. Oznacza to, że nasze wiadomości i rozmowy stają się częścią danych wykorzystywanych do dalszego uczenia modelu. Badanie Stanforda z końca 2025 roku wykazało, że wiodące firmy AI – w tym OpenAI – rzeczywiście „pozyskiwały konwersacje użytkowników do dalszego treningu”, co może rodzić zagrożenia dla prywatności, jeśli nie jest odpowiednio zarządzane. OpenAI w odpowiedzi wprowadziło opcję wyłączania historii czatu (by rozmowy nie były wykorzystywane w treningu) oraz zadeklarowało, że dane klientów korporacyjnych nie są domyślnie wykorzystywane do trenowania modeli. Mimo to, ta praktyka zbierania danych nadal budzi kontrowersje – wielu użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że to, co wpisują do czatu, może być przeglądane przez ludzi lub wykorzystywane do udoskonalania AI. 3.3 Czy da się ufać modelowi, gdy nie znamy danych wejściowych? Wspomniane wyżej kwestie (uprzedzenia, prawa autorskie, prywatność) prowadzą do szerszej dyskusji na temat odpowiedzialności w AI. Jeśli model wygeneruje coś szkodliwego lub błędnego, znajomość danych treningowych może pomóc zrozumieć przyczynę. Brak przejrzystości utrudnia zaufanie – zwłaszcza jeśli nie wiadomo, czy model nie był trenowany głównie na stronniczych lub wątpliwych źródłach. To napięcie między przewagą konkurencyjną a interesem publicznym. Wielu badaczy apeluje o przejrzystość danych treningowych jako podstawowy wymóg etyczny – porównywalny z obowiązkiem informowania o składzie produktu. Odejście OpenAI od takiej praktyki zostało skrytykowane przez ekspertów, takich jak Emily M. Bender, która napisała, że tajemniczość OpenAI była co prawda spodziewana, ale niebezpieczna – i że firma „świadomie ignoruje najbardziej podstawowe strategie ograniczania ryzyka” nie ujawniając szczegółów. OpenAI odpowiada, że pozostaje zaangażowane w kwestie bezpieczeństwa i stara się równoważyć przejrzystość z realiami konkurencji i ryzykiem nadużyć. Istnieje również argument, że otwarte modele (z otwartymi danymi treningowymi) umożliwiają społeczności łatwiejsze identyfikowanie i korygowanie uprzedzeń. Analiza UNESCO wskazuje wprost, że choć open-source’owe modele językowe (takie jak LLaMA 2 od Meta czy starszy GPT-2) wykazują więcej uprzedzeń w surowych odpowiedziach, to ich „otwarty i przejrzysty charakter” jest zaletą – ponieważ badacze z całego świata mogą wspólnie pracować nad ich ograniczeniem. Co nie jest możliwe w przypadku modeli zamkniętych jak GPT-3.5 czy GPT-4, gdzie dane i wagi są zastrzeżone. Innymi słowy, otwartość może prowadzić do lepszych efektów w dłuższej perspektywie, nawet jeśli początkowo takie modele są bardziej podatne na błędy – bo przejrzystość umożliwia rozliczalność i ulepszanie. To kluczowy temat publicznych debat: czy modele podstawowe powinny być traktowane jak infrastruktura – przejrzysta i możliwa do audytu – czy jak własność intelektualna wymagająca ochrony? Innym aspektem etycznym jest wpływ środowiskowy – trenowanie modeli na ogromnych zbiorach danych pochłania gigantyczne ilości energii – choć to zagadnienie jest nieco odrębne od samej treści danych. Artykuł “Stochastic Parrots” również poruszał problem śladu węglowego związanego z trenowaniem coraz większych modeli. Niektórzy eksperci uważają, że nieustanne zbieranie kolejnych danych i skalowanie mocy obliczeniowej jest nie do utrzymania. Firmy takie jak OpenAI zaczęły badać efektywność danych (np. wykorzystanie danych syntetycznych lub lepszych algorytmów), by uniknąć konieczności podwajania zbiorów danych przy każdej nowej generacji modelu. Wreszcie, istotne są dezinformacja i jakość treści w danych treningowych: wiedza GPT-5 jest tak dobra, jak źródła, z których pochodzi. Jeśli zbiór treningowy zawiera dużo teorii spiskowych lub nieprawdziwych informacji (jak często bywa w internecie), model może je przyswoić. Do korygowania błędów faktograficznych stosuje się techniki fine-tuningu i wyszukiwania danych zewnętrznych, ale brak przejrzystości danych GPT-4/5 utrudnia ocenę, ile dezinformacji może być zawartych w modelu. Pojawiły się więc głosy, że należy stosować bardziej sprawdzone źródła – lub przynajmniej dopuścić niezależnych audytorów do oceny jakości zbioru treningowego. Podsumowując, rozwój od GPT-1 do GPT-5 pokazuje nie tylko postęp technologiczny, ale i coraz większą świadomość wymiarów etycznych danych treningowych. Uprzedzenia, sprawiedliwość, zgoda na wykorzystanie danych i przejrzystość – te tematy stają się kluczowe w dyskusji o AI. OpenAI wprowadziło pewne zmiany (np. filtrowanie danych czy dostrajanie zachowania modelu), ale jednocześnie stało się mniej transparentne co do samych danych – co budzi pytania w środowisku zajmującym się etyką AI. W przyszłości kluczowe będzie znalezienie właściwej równowagi między wykorzystywaniem ogromnych zbiorów danych a przestrzeganiem norm etycznych i prawnych. Debaty publiczne i krytyczne głosy – od „Stochastic Parrots” po pozwy autorów – mają realny wpływ na to, jak będą szkolone kolejne generacje AI. Rozwój GPT-5 dowodzi, że jakie dane wykorzystujemy do treningu, jest równie ważne jak ile parametrów i GPU użyjemy. Skład zbiorów treningowych ma ogromny wpływ na możliwości i ograniczenia modelu – i dlatego pozostaje tematem gorących dyskusji zarówno w badaniach nad AI, jak i w społeczeństwie. Choć trenowanie dużych modeli językowych, takich jak GPT-5, rodzi uzasadnione pytania o etykę danych, przejrzystość i ryzyko uprzedzeń, otwiera również ogromne możliwości. Kluczowe jest, aby wykorzystywać te narzędzia świadomie – z pełnym zrozumieniem ich potencjału, ale też ograniczeń. W TTMS pomagamy organizacjom wdrażać AI w sposób nie tylko skuteczny, ale przede wszystkim odpowiedzialny – niezależnie od tego, czy chodzi o inteligentną automatyzację, dedykowane integracje GPT, czy systemy wspierania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Jeśli zastanawiasz się, jak AI może wesprzeć rozwój Twojej firmy, nie rezygnując przy tym z przejrzystości, zaufania i zgodności z regulacjami – zapraszamy do kontaktu. Chętnie pomożemy zaplanować rozwiązania skrojone na miarę Twoich potrzeb. 4. Jak odpowiedzialnie wdrażać AI w Twojej firmie? Choć trenowanie dużych modeli językowych takich jak GPT-5 budzi uzasadnione pytania o etykę danych, przejrzystość i uprzedzenia, to jednocześnie otwiera ogromne możliwości. Klucz tkwi w tym, aby wykorzystywać te narzędzia świadomie, rozumiejąc ich potencjał, ale i ograniczenia. W TTMS pomagamy firmom wdrażać AI w sposób nie tylko skuteczny, ale też odpowiedzialny – niezależnie czy chodzi o inteligentną automatyzację, dedykowane integracje GPT, czy systemy wspierania decyzji oparte na AI. Stawiamy na zgodność z regulacjami, bezpieczeństwo danych i przejrzystość w działaniu modeli. Jeśli rozważasz, jak AI może wspierać Twoją organizację – bez kompromisów w zakresie zaufania, uczciwości i zgodności z przepisami – skontaktuj się z nami. Z przyjemnością pomożemy Ci rozpocząć odpowiedzialną transformację opartą na AI. 5. Co nowego w GPT‑5.1? Ulepszone metody treningowe i większy nacisk na prywatność GPT‑5.1 nie wprowadził rewolucji w zakresie danych treningowych – opiera się na tej samej bazie danych co GPT‑5. Zastosowane źródła danych pozostały podobne: gigantyczne otwarte zbiory internetowe (m.in. tekst z WWW, publikacje naukowe, kod), dane multimodalne (tekst skojarzony z obrazami, dźwiękiem czy wideo) oraz rozszerzony zasób danych syntetycznych wytworzonych przez wcześniejsze modele. Już trening GPT‑5 wykorzystał taką mieszankę – model uczył się najpierw na starannie dobranych treściach z internetu, potem na trudniejszych zadaniach (w tym wygenerowanych syntetycznie przez GPT‑4), a na końcu na pytaniach eksperckich służących rozwijaniu zaawansowanego rozumowania. W wersji 5.1 nie dodano nowych kategorii danych, lecz ulepszono metody dostrajania modelu: OpenAI dostosowało go na podstawie opinii użytkowników, dzięki czemu GPT‑5.1 ma wyraźnie bardziej naturalny, “ciepły” styl rozmowy i lepiej przestrzega instrukcji. Jednocześnie podejście do prywatności pozostało rygorystyczne – dane użytkowników (zwłaszcza firm korzystających z ChatGPT) nie są włączane do zbioru treningowego bez zgody i podlegają anonimizacji. Cały pipeline treningowy objęto dalszymi usprawnieniami filtrowania i selekcji jakościowej: usuwane są treści naruszające zasady (np. mowa nienawiści, pornografia, prywatne dane osobowe, spam), a model został nauczony unikać ujawniania wrażliwych informacji. Oficjalne materiały (karta systemowa GPT‑5 z uzupełnieniem dla GPT‑5.1 oraz blogpost od OpenAI) potwierdzają, że zmiany w GPT‑5.1 dotyczą głównie architektury i fine-tuningu modelu, a nie nowych danych treningowych. FAQ Jakie źródła danych wykorzystano do trenowania GPT-5 i czym różnią się one od danych użytych w wcześniejszych modelach GPT? GPT-5 został wytrenowany na mieszance tekstów z internetu, licencjonowanych danych od podmiotów trzecich oraz treści generowanych przez ludzi. Jest to podejście podobne do GPT-4, ale zestaw danych GPT-5 jest jeszcze bardziej zróżnicowany i multimodalny. Na przykład GPT-5 potrafi obsługiwać obrazy i głos, co sugeruje, że podczas treningu wykorzystywano pary obraz–tekst oraz prawdopodobnie transkrypcje audio (podczas gdy GPT-3 był modelem wyłącznie tekstowym). Wcześniejsze modele GPT miały bardziej określone profile danych: GPT-2 korzystał z 40 GB stron internetowych (WebText), a GPT-3 łączył przefiltrowany Common Crawl, linki z Reddita, książki i Wikipedię. GPT-4 i GPT-5 najprawdopodobniej obejmowały wszystkie te źródła oraz dodatkowo więcej kodu i danych specjalistycznych z konkretnych dziedzin. Największą różnicą jest przejrzystość — OpenAI nie ujawniło w pełni źródeł GPT-5, w przeciwieństwie do szczegółowego podziału, jaki podano dla GPT-3. Wiadomo natomiast, że zespół GPT-5 położył duży nacisk na filtrowanie danych (m.in. usuwanie informacji osobistych i szkodliwych treści) — w znacznie większym stopniu niż w przypadku wcześniejszych modeli. Czy OpenAI wykorzystało dane objęte prawem autorskim lub dane prywatne do trenowania GPT-5? OpenAI twierdzi, że GPT-5 został wytrenowany na publicznie dostępnych informacjach oraz danych od partnerów zewnętrznych. Prawie na pewno obejmuje to treści objęte prawem autorskim, które były dostępne w internecie (np. artykuły, książki, kod) – co według OpenAI mieści się w ramach dozwolonego użytku. Firma prawdopodobnie uzyskała również licencje na niektóre zbiory danych (co może oznaczać legalne pozyskanie chronionych tekstów). Jeśli chodzi o dane prywatne: podczas treningu mogło dojść do przypadkowego pobrania danych osobowych z internetu, ale OpenAI deklaruje, że w procesie przygotowania danych do GPT-5 zastosowano zaawansowane filtrowanie w celu usunięcia informacji umożliwiających identyfikację osób. W odpowiedzi na rosnące obawy o prywatność i nowe regulacje, firma umożliwiła także właścicielom stron internetowych zablokowanie dostępu do swojego contentu dla robota GPT. Zatem GPT-5 rzeczywiście uczył się na ogromnych zbiorach tekstów z sieci – z których część mogła być objęta prawami autorskimi lub zawierać dane osobowe – ale OpenAI podjęło więcej kroków niż wcześniej, by oczyścić te dane. Wciąż jednak trwają procesy sądowe, m.in. ze strony autorów, którzy twierdzą, że wykorzystanie ich tekstów do treningu było nielegalne – to kwestia, którą ostatecznie rozstrzygną sądy. W jaki sposób uprzedzenia w danych treningowych wpływają na odpowiedzi GPT-5? Uprzedzenia obecne w danych treningowych mogą bezpośrednio przekładać się na sposób, w jaki GPT-5 formułuje odpowiedzi. Ponieważ model uczy się na ogromnych zbiorach tekstów stworzonych przez ludzi – w tym artykułach, forach, książkach czy mediach społecznościowych – może nieświadomie przejmować stereotypy, nierówności i stronnicze narracje zawarte w tych źródłach. Choć OpenAI stosuje techniki takie jak fine-tuning z udziałem ludzi (RLHF), filtrowanie danych oraz algorytmy bezpieczeństwa, badania pokazują, że subtelne formy uprzedzeń nadal mogą się pojawiać – na przykład w skojarzeniach między zawodami a płcią, w jakości odpowiedzi na wpisy w różnych odmianach języka (np. AAVE), czy w tendencyjnym opisie grup etnicznych czy religijnych. GPT-5 jest lepiej zabezpieczony przed jawnym mową nienawiści niż wcześniejsze modele, ale nadal może wzmacniać historyczne lub kulturowe schematy zakorzenione w danych źródłowych. Dlatego uprzedzenia w danych pozostają istotnym wyzwaniem etycznym i technicznym przy rozwijaniu dużych modeli językowych. Dlaczego brak ujawnienia danych treningowych GPT-4 i GPT-5 wywołał kontrowersje? Dlaczego brak ujawnienia danych treningowych GPT-4 i GPT-5 wywołał kontrowersje? Kontrowersje wynikły z faktu, że OpenAI — w przeciwieństwie do wcześniejszych praktyk przy GPT-2 i GPT-3 – nie ujawniło szczegółowych informacji na temat źródeł danych treningowych GPT-4 i GPT-5. Brak przejrzystości oznacza, że społeczność badawcza, użytkownicy i organizacje nie wiedzą dokładnie, jakie treści zasilały te modele, co utrudnia ocenę ich uprzedzeń, dokładności czy ryzyk etycznych. Krytycy argumentują, że przy tak potężnych i szeroko stosowanych systemach sztucznej inteligencji potrzebna jest większa odpowiedzialność i możliwość audytu – a to wymaga jawności w zakresie danych. Niektórzy badacze zauważyli, że bez wiedzy o tym, co model „przeczytał”, trudno przewidzieć jego ograniczenia i błędy. Z kolei OpenAI tłumaczy swoją decyzję względami bezpieczeństwa i konkurencyjności — obawą, że ujawnienie danych mogłoby ułatwić nadużycia lub kopiowanie technologii przez rywali. Ten brak transparentności stał się istotnym punktem debaty o etyce rozwoju dużych modeli językowych. Jakie działania podjęto, aby dane treningowe GPT-5 były bezpieczne i wysokiej jakości? OpenAI wdrożyło szereg środków, aby poprawić jakość i bezpieczeństwo danych treningowych GPT-5. W szczególności zastosowano zaawansowane techniki filtrowania treści – w tym klasyfikatory bezpieczeństwa i Moderation API – które służą do wykrywania i usuwania toksycznych, obraźliwych lub nielegalnych materiałów, takich jak mowa nienawiści czy dane osobowe. Dodatkowo, dane zostały przetworzone w celu zredukowania informacji umożliwiających identyfikację osób (np. adresów, numerów telefonów, numerów identyfikacyjnych). GPT-5 był też trenowany z większym naciskiem na dane licencjonowane i wysokiej jakości, a nie wyłącznie ogólnodostępne treści z internetu. Po etapie pre-treningu model przeszedł proces dostrajania z udziałem ludzi (np. przez reinforcement learning from human feedback), co dodatkowo ograniczyło możliwość generowania szkodliwych odpowiedzi. Wszystkie te działania miały na celu stworzenie modelu bardziej bezpiecznego, etycznego i zgodnego z regulacjami prawnymi.
Czytaj
Najlepsze firmy tworzące oprogramowanie dla sektora energetycznego w 2025
Sektor energetyczny w Polsce przechodzi w 2025 roku przyspieszoną cyfrową transformację. Najlepsze firmy IT dla energetyki oferują zaawansowane rozwiązania informatyczne, które pomagają operatorom i dostawcom energii zarządzać infrastrukturą wydajniej, bezpieczniej i bardziej ekologicznie. Ci czołowi dostawcy oprogramowania dla energetyki dostarczają systemy od inteligentnych sieci energetycznych i analiz w czasie rzeczywistym, po automatyzację i integrację z chmurą – wszystko po to, by sprostać rosnącym wymaganiom rynku. Poniżej prezentujemy ranking najlepszych polskich firm tworzących oprogramowanie dla energetyki, uwzględniający ich specjalizacje, skalę działania oraz to, co wyróżnia ich na tle konkurencji. Ci polscy producenci rozwiązań informatycznych dla sektora energetycznego łączą doświadczenie branżowe z najnowszymi technologiami, wspierając transformację cyfrową energetyki w Polsce. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to polska firma IT, która wyrosła na dynamicznego lidera w tworzeniu oprogramowania dla energetyki. Powstała w 2015 roku i zatrudnia już ponad 800 specjalistów, łącząc zwinność młodej spółki z głębokim doświadczeniem branżowym – TTMS należy do grupy kapitałowej Transition Technologies, wspierającej sektor energetyczny od ponad 30 lat. Firma specjalizuje się w dedykowanych rozwiązaniach programistycznych, chmurowych i AI, dostosowanych do potrzeb energetyki. TTMS tworzy m.in. oprogramowanie do zarządzania sieciami energetycznymi w czasie rzeczywistym, systemy zdalnego nadzoru nad infrastrukturą (integracja IT/OT/SCADA) oraz narzędzia do predykcyjnego utrzymania urządzeń. Projekty TTMS koncentrują się na poprawie efektywności i bezpieczeństwa – od konsolidacji rozproszonych systemów w elektrowniach i rafineriach, przez automatyczne wykrywanie awarii w sieci, po integrację odnawialnych źródeł energii i magazynów energii z istniejącymi strukturami IT. Wszystkie rozwiązania projektowane są z myślą o wysokiej niezawodności i zgodności z regulacjami (np. NIS2 w obszarze cyberbezpieczeństwa). TTMS wyróżnia umiejętność połączenia technologii korporacyjnych (jest certyfikowanym partnerem m.in. Microsoft, Adobe, Salesforce) z realiami branży energetycznej – dostarcza end-to-end oprogramowanie, które usprawnia operacje i zapewnia zgodność z wymaganiami sektora. TTMS (Transition Technologies MS) – profil firmy Rok założenia: 2015 Przychody 2024: 233,7 mln zł Liczba pracowników: 800+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: systemy RT-NMS, integracja IT/OT/SCADA, predykcyjne utrzymanie ruchu, cyfrowe platformy do zarządzania energią, automatyzacja procesów sprzedaży i raportowania, rozwiązania chmurowe i AI dla sektora energetycznego Strona internetowa: https://ttms.com/pl/oprogramowanie-i-rozwiazania-it-dla-energetyki/ 2. Asseco Poland Asseco Poland to największa polska firma IT, od lat wspierająca cyfryzację sektora energetycznego. Jej systemy billingowe, CRM oraz rozwiązania smart grid obsługują większość spółek energetycznych w Polsce. Firma oferuje kompleksowe oprogramowanie do pomiarów, rozliczeń i zarządzania sieciami dystrybucyjnymi. Dzięki dużemu zapleczu R&D dostarcza stabilne, skalowalne systemy dopasowane do realiów rynku i przepisów. Asseco Poland – profil firmy Rok założenia: 1991 Przychody 2024: 17,1 mld zł Liczba pracowników: 33 000+ Siedziba: Rzeszów Główne usługi: systemy billingowe i CRM dla energetyki, rozwiązania smart grid, systemy zarządzania siecią, integracja systemów IT, cyberbezpieczeństwo Strona internetowa: asseco.pl 3. Comarch Comarch to polska firma IT z Krakowa, która od lat dostarcza rozwiązania dla branży energetycznej, skupiając się na wykorzystaniu danych i automatyzacji. Oferuje platformy IoT, analitykę zużycia energii, systemy ERP oraz narzędzia smart grid wspierające prognozowanie i optymalizację. Dzięki globalnemu doświadczeniu łączy sprawdzone praktyki z potrzebami rynku lokalnego. Jej technologie wspierają cyfryzację i efektywność firm energetycznych w Polsce. Comarch – profil firmy Rok założenia: 1993 Przychody 2024: 1,91 mld zł Liczba pracowników: 6000+ Siedziba: Kraków Główne usługi: systemy ERP i CRM, platformy IoT, rozwiązania Business Intelligence, analityka danych, dedykowane oprogramowanie dla przemysłu i energetyki Strona internetowa: comarch.pl 4. Sygnity Sygnity to doświadczona polska firma IT, która od lat realizuje projekty dla energetyki i gazownictwa. Specjalizuje się w integracji systemów, modernizacji starszych rozwiązań oraz tworzeniu dedykowanego oprogramowania – od platform handlu energią po systemy billingowe. Jej rozwiązania są zgodne z polskimi regulacjami i wspierają raportowanie, rozliczenia i zarządzanie majątkiem sieciowym. Sygnity pozostaje solidnym partnerem dla firm energetycznych, łącząc lokalną ekspertyzę z elastycznym podejściem. Sygnity – profil firmy Rok założenia: 1991 (od 2007 pod nazwą Sygnity) Przychody 2024: 293 mln zł Liczba pracowników: 700+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: konsulting IT, integracja systemów, dedykowane oprogramowanie (billing, trading, asset management) dla energetyki i gazownictwa Strona internetowa: sygnity.pl 5. Atende Atende to polska firma technologiczna specjalizująca się w rozwiązaniach dla energetyki i teleinformatyki. Znana z wdrożeń systemów smart grid, w tym największego w Polsce systemu zdalnego odczytu liczników (AMI). Oferuje platformy chmurowe dla energetyki rozproszonej, zarządzanie IoT oraz cyberbezpieczeństwo. Łączy IT i OT, wspierając cyfrową transformację sieci i mikroinstalacji OZE. Atende – profil firmy Rok założenia: 1991 Przychody 2024: 307 mln zł Liczba pracowników: 400+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: integracja systemów IT/OT, rozwiązania Smart Grid (AMI, MDM), platformy dla energetyki rozproszonej, usługi chmurowe, cyberbezpieczeństwo Strona internetowa: atende.pl 6. Apator Apator to polski producent sprzętu i oprogramowania dla energetyki z ponad 70-letnią historią. Specjalizuje się w licznikach energii, gazu i wody oraz systemach automatyki. Rozwija własne oprogramowanie SCADA i Smart Grid – w tym systemy WindEX do zdalnego sterowania i monitorowania sieci. Dostarcza kompleksowe rozwiązania dla dystrybucji energii, łącząc kompetencje przemysłowe i programistyczne. Apator – profil firmy Rok założenia: 1949 Przychody 2024: 1,23 mld zł Liczba pracowników: 2300+ Siedziba: Toruń Główne usługi: produkcja liczników energii i gazu, urządzenia i software SCADA dla energetyki, systemy automatyki stacji, rozwiązania smart metering (AMI) Strona internetowa: apator.com 7. Wasko Wasko S.A. to gliwicka firma IT z doświadczeniem w projektach dla energetyki, przemysłu i transportu. Oferuje autorski system OpenEye SCADA do monitoringu farm fotowoltaicznych i zarządzania OZE. Integruje także systemy bezpieczeństwa z automatyką przemysłową oraz dostarcza rozwiązania dla OSD i OSP. Łączy kompetencje IT i inżynierii, oferując wdrożenia „pod klucz”. Wasko – profil firmy Rok założenia: 1988 Przychody 2024: 527 mln zł Liczba pracowników: 1200+ Siedziba: Gliwice Główne usługi: integracja systemów IT, oprogramowanie SCADA (OpenEye) dla OZE i przemysłu, automatyka przemysłowa, infrastruktura telekomunikacyjna Strona internetowa: wasko.pl Postaw na lidera transformacji IT w energetyce – sprawdzone rozwiązania TTMS Jak widać, polski ranking firm IT dla energetyki obejmuje zarówno światowej skali korporacje, jak i wyspecjalizowane spółki technologiczne. W tym gronie Transition Technologies MS (TTMS) wyróżnia się unikalnym połączeniem zwinności, doświadczenia branżowego i najwyższych kompetencji technicznych. Przynależność do Grupy Kapitałowej Transition Technologies, od ponad 30 lat zaangażowanej w projekty dla energetyki, daje TTMS głęboki wgląd w potrzeby sektora i dostęp do bogatego zaplecza R&D. Dzięki temu TTMS dostarcza rozwiązania skrojone na miarę – od integracji systemów po aplikacje analizujące dane z sieci – które realnie modernizują i usprawniają działalność firm energetycznych. Potwierdzeniem skuteczności TTMS jest choćby case study cyfrowej transformacji sprzedaży u jednego z klientów z branży energetyki przemysłowej. W ramach projektu specjaliści TTMS zastąpili dziesiątki arkuszy Excel centralnym systemem CRM (Salesforce Sales Cloud), migrując dane o sprzedaży z trzech lat. Aplikacja została dopasowana do procesów biznesowych klienta – od generowania leadów przez ofertowanie aż po prognozowanie sprzedaży – co przyniosło natychmiastowe korzyści. Czas raportowania do zarządu skrócił się z kilku dni do kilkunastu sekund, handlowcy zyskali pełną widoczność swoich lejków sprzedażowych, a cała organizacja – jedno źródło prawdy o relacjach z klientami. Uporządkowanie procesu sprzedaży, automatyzacja powtarzalnych czynności i lepszy przepływ informacji przełożyły się na wzrost efektywności pracy zespołów oraz lepsze decyzje biznesowe. Co ważne, wdrożona platforma stała się fundamentem do dalszej cyfryzacji – jest gotowa do integracji z kolejnymi systemami w myśl strategii Przemysłu 4.0. Jeśli szukasz partnera, który pomoże unowocześnić operacje energetyczne Twojej firmy, TTMS jest gotowe dostarczyć sprawdzone rozwiązania. Od systemów nadzoru sieci w czasie rzeczywistym, przez zgodność z regulacjami (Cyber Resilience Act, NIS2), po AI w analizie danych – nasze usługi przekładają się na wymierne rezultaty: większą niezawodność dostaw, optymalizację kosztów i poprawę bezpieczeństwa. Skontaktuj się z nami i postaw na innowacje w energetyce z TTMS – a my pomożemy Ci osiągnąć wyższą efektywność i zrównoważony rozwój w 2025 roku i kolejnych latach. W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy energetyczne prognozują zapotrzebowanie i zarządzają sieciami energetycznymi? Sztuczna inteligencja pozwala firmom energetycznym przejść od zarządzania reaktywnego do predykcyjnego. Modele uczenia maszynowego analizują dziś ogromne strumienie danych pochodzących z inteligentnych liczników, systemów pogodowych i informacji rynkowych, aby z wyjątkową precyzją prognozować wzorce zużycia energii. Dzięki temu dostawcy mogą dynamicznie równoważyć podaż i popyt, ograniczać straty oraz zapobiegać awariom sieci, zanim jeszcze do nich dojdzie. Dlaczego cyberbezpieczeństwo i zgodność z przepisami stają się kluczowymi czynnikami w rozwoju oprogramowania dla sektora energetycznego? Postępująca cyfryzacja sieci i infrastruktury krytycznej sprawia, że sektor energetyczny staje się jednym z głównych celów cyberataków. Regulacje takie jak unijna dyrektywa NIS2 czy Cyber Resilience Act nakładają obowiązek ścisłej ochrony danych, raportowania incydentów oraz zapewnienia odporności systemów. Dla dostawców oprogramowania zgodność z tymi przepisami to nie tylko wymóg prawny, ale także kluczowy czynnik budujący zaufanie klientów obsługujących infrastrukturę o znaczeniu krajowym. Jaką rolę odgrywają cyfrowe bliźniaki w modernizacji systemów energetycznych? Cyfrowe bliźniaki – wirtualne odwzorowania fizycznych obiektów, takich jak turbiny czy stacje transformatorowe – rewolucjonizują zarządzanie energią. Pozwalają operatorom symulować rzeczywiste warunki pracy, testować reakcje systemów oraz optymalizować ich wydajność bez ryzyka przestojów. Dzięki temu firmy mogą przewidywać potrzeby serwisowe, wydłużać żywotność infrastruktury i podejmować decyzje inwestycyjne oparte na danych. W jaki sposób mniejsze lub średnie przedsiębiorstwa energetyczne mogą korzystać z zaawansowanego oprogramowania energetycznego, które tradycyjnie było wykorzystywane przez duże korporacje? Dzięki rozwojowi technologii chmurowych i modelom subskrypcyjnym mniejsze oraz średnie przedsiębiorstwa energetyczne mogą dziś korzystać z tych samych zaawansowanych narzędzi, co duże korporacje – bez konieczności ponoszenia wysokich kosztów wdrożenia i utrzymania infrastruktury IT. Platformy oparte na chmurze oferują skalowalność, elastyczne licencjonowanie i gotowe moduły analityczne, które można dopasować do potrzeb danego operatora. Umożliwia to automatyzację raportowania, prognozowanie zapotrzebowania, optymalizację pracy sieci i lepsze zarządzanie zasobami w czasie rzeczywistym. W efekcie nawet mniejsze firmy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, poprawić jakość usług i konkurować z większymi graczami na rynku energetycznym. Jakie trendy w przyszłości zdefiniują kolejną generację firm technologicznych w sektorze energetycznym? Kolejna fala liderów w branży energetycznej połączy zrównoważony rozwój z inteligentnym wykorzystaniem danych. Coraz większą rolę będą odgrywać mikrosieci zarządzane przez sztuczną inteligencję, platformy handlu energią typu peer-to-peer oraz systemy weryfikacji pochodzenia energii oparte na blockchainie. Branża zmierza w kierunku autonomicznych ekosystemów energetycznych, w których technologia umożliwia samodoskonalące się, odporne i przejrzyste sieci zasilania – redefiniując pojęcie „inteligentnej energii” w praktyce.
Czytaj
Jak sztuczna inteligencja przyspiesza tworzenie szkoleń e-learningowych?
1. Dlaczego tradycyjne kursy e-learningowe powstają tak długo? Jednym z najbardziej powszechnych wąskich gardeł w dużych organizacjach jest wyjątkowo żmudny proces tworzenia programów szkoleniowych. Projektowanie dydaktyczne to z natury proces czasochłonny. Według eLearningArt, opracowanie interaktywnego kursu o długości jednej godziny zajmuje średnio około 197 godzin pracy. Nawet proste moduły mogą wymagać 49 godzin, a zaawansowane, rozbudowane szkolenia – ponad 700 godzin na każdą godzinę nauki uczestnika. Inne branżowe źródła potwierdzają, że większość kursów e-learningowych wymaga od 50 do 700 godzin pracy (średnio około 200) na każdą godzinę treści szkoleniowej. W ten czas wlicza się przygotowanie scenariusza, opracowanie materiałów multimedialnych oraz testowanie – czyli zakres prac, który w praktyce przekłada się na tygodnie wysiłku i wysokie koszty dla zespołów HR i L&D. Konsekwencje są oczywiste: zanim kurs zostanie ukończony, potrzeby organizacji mogą się już zmienić. Długie cykle produkcji spowalniają proces podnoszenia kompetencji, utrudniają aktualizację materiałów i obciążają zasoby działów HR oraz L&D. W świecie, w którym luki kompetencyjne pojawiają się błyskawicznie, a wymagania regulacyjne ewoluują niemal z miesiąca na miesiąc, tradycyjny harmonogram tworzenia kursów staje się strategicznym problemem. 2. AI – rewolucja w tworzeniu kursów Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji zmieniają zasady gry w obszarze szkoleń korporacyjnych. Platformy do tworzenia treści oparte na AI, takie jak AI4E-learning, potrafią przekształcić istniejące materiały organizacji w uporządkowane, gotowe programy szkoleniowe w dużo krótszym czasie. System obsługuje szeroki zakres formatów – od dokumentów tekstowych (DOC, PDF) i prezentacji (PPT) po nagrania audio (MP3) i wideo (MP4) – a następnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia kompletnych scenariuszy szkoleń, multimedialnych prezentacji i ścieżek edukacyjnych dopasowanych do ról pracowników. Innymi słowy, jeden plik źródłowy staje się kompletnym zestawem materiałów do nauki online i stacjonarnej. W tle AI4E-learning automatyzuje wiele żmudnych czynności: Import materiałów źródłowych. Użytkownicy mogą po prostu wgrać dokumenty Word lub PDF, prezentacje, pliki MP3/MP4 bądź inne zasoby wiedzy. Automatyczne przetwarzanie i strukturyzacja. Narzędzie analizuje treść, tworzy scenariusz szkoleniowy i zamienia go w interaktywny kurs, prezentację lub plan szkolenia. Może także dopasować zawartość do określonych stanowisk. Łatwa edycja. Główny interfejs to dokument w formacie Word – dostępny dla każdego, kto potrafi obsługiwać podstawowe narzędzia biurowe. Dzięki temu eksperci merytoryczni mogą samodzielnie modyfikować scenariusze, strukturę treści czy interakcje bez potrzeby korzystania ze specjalistycznego oprogramowania. Tłumaczenie i wersje językowe. Wgranie przetłumaczonego skryptu automatycznie generuje nową wersję językową kursu, co znacznie przyspiesza proces lokalizacji. Responsywność i eksport do SCORM. AI4E-learning gwarantuje dopasowanie treści do różnych ekranów i generuje gotowe pakiety SCORM do każdego systemu LMS. Kluczowe jest to, że cały proces – od wczytania materiałów po wygenerowanie gotowego, dopracowanego kursu – zajmuje zaledwie kilka minut. Dzięki temu automatyzacja pozwala trenerom i ekspertom skupić się na udoskonalaniu treści, a nie na jej żmudnym budowaniu od podstaw. 3. Dlaczego szybkość ma znaczenie dla liderów biznesu Zaoszczędzony czas przy tworzeniu kursów bezpośrednio przekłada się na wartość biznesową. Szybsze opracowanie materiałów oznacza, że pracownicy mogą szybciej zdobywać nowe umiejętności, co pozwala im sprawniej reagować na zmiany, nowe wyzwania lub wymagania regulacyjne. Szybkie przygotowanie kursów sprawia także, że treści szkoleniowe pozostają zgodne z aktualnymi politykami, procesami i produktami, zmniejszając ryzyko przestarzałych informacji. W dynamicznych branżach zdolność do błyskawicznego wdrażania szkoleń staje się realną przewagą konkurencyjną. Oprócz tempa, narzędzia oparte na AI oferują personalizację i skalowalność. Coraz więcej organizacji oczekuje, że narzędzie do tworzenia szkoleń dostosuje się do ich struktury, ról i procesów. Właśnie w tym obszarze wyróżnia się AI4E-learning – platforma, która umożliwia edycję scenariuszy i pełne dostosowanie treści szkoleniowych poprzez interfejs konwersacyjny oparty na sztucznej inteligencji. Moduły można łatwo dopasować do poziomu wiedzy lub roli pracownika, co zapewnia bardziej angażujące doświadczenie bez zwiększania nakładu pracy. AI4E-learning zapewnia również bezpieczeństwo klasy korporacyjnej, korzystając z technologii Azure OpenAI w środowisku Microsoft 365 – dzięki czemu poufne dane firmy pozostają w pełni chronione. Dla zespołów IT i oficerów ds. bezpieczeństwa oznacza to możliwość wdrażania szkoleń opartych na AI bez kompromisów w zakresie ochrony danych i zgodności z procedurami. 4. Studium przypadku: usprawnienie szkoleń helpdesku dzięki AI Jeden z klientów TTMS potrzebował poprawić skuteczność programu wdrożeniowego w dziale helpdesk. Nowo zatrudnieni pracownicy mieli trudności z obsługą zgłoszeń, ponieważ nie znali wewnętrznych wytycznych i brakowało im biegłości w języku angielskim. Firma wdrożyła program e-learningowy oparty na sztucznej inteligencji, który połączył tradycyjne moduły wiedzy z interaktywnymi ćwiczeniami sterowanymi przez silnik AI. Uczestnicy pisali odpowiedzi na przykładowe zgłoszenia, a AI udzielała spersonalizowanej informacji zwrotnej – wskazując błędy, sugerując poprawki i prezentując wzorcowe odpowiedzi. System uczył się z każdej interakcji, stopniowo ulepszając swoje rekomendacje. Efekty okazały się imponujące. Nowi pracownicy osiągali samodzielność znacznie szybciej, poprawiła się zgodność z procedurami i jakość komunikacji pisemnej. Kierownicy zyskali mierzalne dane dotyczące najczęstszych błędów i luk szkoleniowych, generowane automatycznie przez system AI. Ten przypadek pokazuje, że szkolenia oparte na sztucznej inteligencji nie tylko przyspieszają tworzenie kursów, lecz także zwiększają efektywność nauki i dostarczają danych do ciągłego doskonalenia. Aby poznać pełną historię wdrożenia, przeczytaj nasze studium przypadku transformacji szkoleń helpdesk z wykorzystaniem AI. 5. AI jako wsparcie – nie zastępstwo Niektóre organizacje obawiają się, że sztuczna inteligencja zastąpi trenerów i projektantów szkoleń. W rzeczywistości narzędzia takie jak AI4E-learning są zaprojektowane po to, by wspierać proces projektowania dydaktycznego, automatyzując najbardziej czasochłonne czynności, takie jak porządkowanie materiałów czy tworzenie wstępnych wersji modułów. Wiedza i doświadczenie ludzi pozostają niezbędne – to oni definiują cele nauczania, kontrolują jakość treści i nadają materiałom kontekst organizacyjny. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań AI pozwala specjalistom L&D skupić się na strategii, personalizacji i jakości doświadczenia edukacyjnego. 6. Jak zamienić naukę w przewagę konkurencyjną W miarę jak szkolenia korporacyjne zyskują coraz większe znaczenie strategiczne, organizacje zdolne do szybkiego projektowania i wdrażania programów edukacyjnych zaczynają wyprzedzać konkurencję. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji skracają cykl produkcji kursów z tygodni do minut, umożliwiając firmom reagowanie niemal w czasie rzeczywistym na zmiany rynkowe, nowe przepisy czy pojawiające się braki kompetencyjne. Dodatkowo obniżają koszty, zwiększają spójność treści i dostarczają dane analityczne, które pomagają liderom podejmować decyzje oparte na faktach. W TTMS łączymy doświadczenie w obszarze sztucznej inteligencji z wieloletnią praktyką w szkoleniach korporacyjnych, aby pomóc organizacjom w pełni wykorzystać potencjał tej technologii. Nasza platforma AI4E-learning wykorzystuje istniejącą bazę wiedzy firmy do tworzenia spersonalizowanych, zgodnych ze standardem SCORM kursów – szybko, bezpiecznie i z zachowaniem najwyższej jakości. Liderzy obszaru L&D nie muszą już wybierać między szybkością a jakością. Dzięki e-learningowi wspieranemu przez sztuczną inteligencję mogą dostarczać jedno i drugie – zapewniając pracownikom przewagę w świecie, w którym zmiana jest jedyną stałą, a uczenie się staje się źródłem trwałej przewagi konkurencyjnej. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak nowoczesny e-learning może przyspieszyć rozwój Twojego zespołu i przynieść realne korzyści biznesowe. FAQ Ile czasu naprawdę można zaoszczędzić dzięki wykorzystaniu AI w tworzeniu kursów e-learningowych? Sztuczna inteligencja potrafi skrócić czas opracowania szkolenia z kilku tygodni do zaledwie kilku godzin, a w przypadku prostszych modułów – nawet do minut. Tradycyjny proces tworzenia kursu wymaga od 100 do 200 godzin pracy na każdą godzinę materiału szkoleniowego. Dzięki AI wiele etapów, takich jak tworzenie scenariusza, przygotowanie slajdów czy testów, jest automatyzowanych. Zespoły L&D mogą więc skupić się na merytoryce i dopracowaniu treści zamiast na żmudnej produkcji. Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji oznacza zastąpienie trenerów i projektantów szkoleń? Zdecydowanie nie. AI wspiera, a nie zastępuje człowieka. Pełni rolę asystenta, który przejmuje powtarzalne i czasochłonne zadania, takie jak porządkowanie treści czy przygotowanie wstępnych wersji kursów. Ostateczny kształt szkolenia, jego ton, cele edukacyjne i dopasowanie do kultury organizacyjnej wciąż należą do ludzi. Połączenie automatyzacji z ludzką wiedzą ekspercką pozwala osiągnąć lepsze efekty w krótszym czasie. Czy narzędzia e-learningowe oparte na AI są bezpieczne dla danych firmowych? Tak. Nowoczesne platformy, takie jak AI4E-learning, zapewniają pełne bezpieczeństwo klasy korporacyjnej. Działają w środowiskach zgodnych z najwyższymi standardami – na przykład w ramach technologii Azure OpenAI w Microsoft 365 – dzięki czemu dane szkoleniowe i firmowe pozostają chronione. Informacje nie są wykorzystywane do trenowania zewnętrznych modeli, co eliminuje ryzyko wycieku poufnych danych. Czy treści generowane przez AI można dostosować do różnych ról, poziomów wiedzy lub języków? Tak. Sztuczna inteligencja umożliwia pełną personalizację szkoleń – od dostosowania języka i poziomu trudności po tworzenie wersji lokalnych dla różnych krajów. Dzięki temu globalne organizacje mogą szybko udostępniać kursy w wielu językach, zachowując spójność merytoryczną i dopasowanie kulturowe. AI pomaga również dopasować treść do konkretnych stanowisk, dzięki czemu szkolenie jest bardziej angażujące i praktyczne. Jakie konkretne korzyści biznesowe przynosi wdrożenie AI w szkoleniach korporacyjnych? Firmy, które wdrożyły sztuczną inteligencję w proces tworzenia szkoleń, zauważają znaczące przyspieszenie wdrożeń, niższe koszty produkcji oraz wyższą jakość materiałów. Pracownicy szybciej zdobywają niezbędne kompetencje, a organizacje mogą reagować w czasie rzeczywistym na zmiany rynkowe, regulacyjne czy technologiczne. Dodatkowo dane analityczne generowane przez AI pozwalają menedżerom lepiej mierzyć efektywność szkoleń i planować dalszy rozwój zespołów.
Czytaj
OpenAI GPT‑5.1: szybszy, mądrzejszy i bardziej spersonalizowany ChatGPT dla biznesu
Model GPT‑5.1 od OpenAI już jest dostępny – przynosząc nową falę ulepszeń, opartych na sukcesie GPT‑4 i GPT‑5. Najnowszy flagowy model został zaprojektowany tak, by działał szybciej, trafniej i bardziej naturalnie niż jego poprzednicy. Teraz rozmowy z AI stają się jeszcze bardziej płynne i produktywne. GPT‑5.1 wprowadza dwa zoptymalizowane tryby (Instant i Thinking), które równoważą szybkość z jakością rozumowania, oferuje duże usprawnienia w kodowaniu i rozwiązywaniu problemów, a także pozwala precyzyjnie dostosować ton wypowiedzi i „osobowość” modelu. Wraz z nim pojawia się ulepszony interfejs ChatGPT – z przeglądarką internetową, nowymi narzędziami i funkcjami, które wspierają profesjonalistów i zespoły w codziennej pracy. Poniżej omawiamy kluczowe nowości w GPT‑5.1 i porównujemy je z GPT‑4 oraz GPT‑5. 1. GPT, czemu zapomniałeś wszystkiego, czego Cię nauczyłem? Najpierw kilka gorzkich zdań na temat pierwszych wrażeń. Miesiącami dopracowywałeś zasady formatowania, styl, strukturę treści? Cierpliwie wprowadzałeś instrukcje dla projektów, dzięki czemu oszczędzałeś czas? Zapomnij o nich – nowa aktualizacja wyczyściła praktycznie wszystko. Frustrujące? Owszem, ale nie panikuj. Po prostu cierpliwie przypomnij mu wszystkie instrukcje. Ja miałem je spisane w jednym miejscu, więc jak tylko skończyłem płakać, wprowadziłem je od nowa i model wrócił na właściwe tory. 2. Jak GPT‑5.1 poprawia szybkość i adaptacyjne rozumowanie Szybkość to pierwsza rzecz, którą zauważysz w GPT‑5.1. Nowe wydanie wprowadza GPT‑5.1 Instant – domyślny tryb czatu zoptymalizowany pod kątem responsywności. Odpowiada znacznie szybciej niż GPT‑4, a przy tym sprawia wrażenie bardziej „ciepłego” i rozmownego. Pierwsi użytkownicy zauważyli, że rozmowy z GPT‑5.1 Instant są bardziej płynne i naturalne, nie tracąc przy tym na przejrzystości ani użyteczności. W testach porównawczych GPT‑5.1 Instant lepiej przestrzega instrukcji i odpowiada w przyjaźniejszym tonie niż GPT‑5, który już był krokiem naprzód względem GPT‑4 pod względem płynności i naturalności. GPT‑5.1 wprowadza adaptacyjne rozumowanie, które inteligentnie balansuje między szybkością a głębią odpowiedzi. W przypadku prostych pytań lub codziennych zapytań model reaguje niemal natychmiast; w przypadku bardziej złożonych problemów potrafi zastanowić się dłużej, aby przygotować dokładniejszą odpowiedź. Co istotne, nawet szybki model Instant samodzielnie decyduje, kiedy warto poświęcić więcej czasu na trudniejsze pytania – dzięki czemu udziela trafniejszych odpowiedzi bez zauważalnego opóźnienia. Udoskonalony tryb GPT‑5.1 Thinking (następca GPT‑5 w zakresie głębokiego rozumowania) działa teraz szybciej i lepiej rozumie kontekst. Dynamicznie dostosowuje czas przetwarzania do poziomu trudności pytania – poświęca więcej czasu na złożone problemy, a mniej na łatwe. GPT‑5.1 Thinking działa średnio dwa razy szybciej niż wersja „instant” GPT‑5, potrafi też celowo „zwolnić” przy najbardziej wymagających pytaniach, by naprawdę zagłębić się w temat. OpenAI wprowadziło również inteligentny mechanizm automatycznego wyboru modelu w ChatGPT, nazwany GPT‑5.1 Auto. W większości przypadków ChatGPT samodzielnie wybiera, czy skorzystać z wersji Instant, czy Thinking – w zależności od charakteru pytania. Na przykład prośba o ustawienie spotkania zostanie obsłużona przez szybszy model Instant, a złożone analizy trafią do modelu Thinking, który przygotuje bardziej szczegółową odpowiedź. To „przełączanie” odbywa się automatycznie w tle, zapewniając – jak twierdzi OpenAI – „za każdym razem najlepszą odpowiedź”. Dzięki temu użytkownik nie musi ręcznie przełączać modelu; GPT‑5.1 sam dba o optymalny balans między szybkością a jakością. 3. GPT-5.1 – większa precyzja: mądrzejsza logika, trafniejsze odpowiedzi, mniej halucynacji GPT‑5.1 zrobił ogromny krok naprzód w zakresie precyzji rozumowania. OpenAI zapewnia, że model udziela „inteligentniejszych” odpowiedzi i znacznie lepiej radzi sobie z logiką, matematyką oraz rozwiązywaniem złożonych problemów. Zarówno GPT‑5.1 Instant, jak i Thinking osiągnęły znaczącą poprawę w testach technicznych – przewyższając GPT‑5 i GPT‑4 w benchmarkach takich jak AIME (rozumowanie matematyczne) czy Codeforces (zadania programistyczne). Te wyniki odzwierciedlają wzrost poziomu inteligencji i lepsze przygotowanie modelu. GPT‑5.1 dziedziczy po GPT‑5 mechanizm „wbudowanego myślenia”, co oznacza, że potrafi wewnętrznie przeanalizować łańcuch myślowy przed udzieleniem odpowiedzi, zamiast rzucać pierwszą lepszą sugestią. Efektem tej zmiany są dokładniejsze i lepiej umocowane w faktach odpowiedzi. Użytkownicy, którzy zauważali, że GPT‑5 czasem „halucynował” lub udzielał niepewnych odpowiedzi, od razu zauważą, że GPT‑5.1 jest w tej kwestii znacznie bardziej niezawodny. Jakość rozumowania wyraźnie wzrosła. Zwłaszcza tryb GPT‑5.1 Thinking oferuje bardzo klarowne, krok po kroku wyjaśnienia złożonych problemów – z mniejszą ilością żargonu i lepiej zdefiniowanymi pojęciami niż te, które stosował GPT‑5. Dzięki temu odpowiedzi są bardziej zrozumiałe nawet dla osób spoza branży, co docenią zwłaszcza użytkownicy biznesowi analizujący treści techniczne. Z kolei odpowiedzi trybu Instant stały się bardziej dogłębne – potrafi on w razie potrzeby zatrzymać się na moment i przeprowadzić wewnętrzny „głęboki proces myślowy”, zanim zwróci odpowiedź. Użytkownicy zauważyli również, że GPT‑5.1 lepiej trzyma się tematu i rzadziej zbacza z toru. OpenAI wyszkoliło go tak, by ściślej przestrzegał instrukcji i lepiej wyjaśniał niejasności, dzięki czemu częściej otrzymujemy dokładnie taką odpowiedź, jakiej oczekujemy. W skrócie: GPT‑5.1 łączy wiedzę i logikę w bardziej skuteczny sposób. Ma szerszą bazę wiedzy (dzięki nienadzorowanemu treningowi z czasów GPT‑5) oraz większe zdolności logicznego rozumowania. Dla firm oznacza to bardziej wiarygodne wnioski – zarówno w analizie danych, jak i rozwiązywaniu problemów czy udzielaniu eksperckich porad z zakresu prawa, nauki czy finansów. Kolejną istotną korzyścią jest rozszerzona pamięć kontekstowa w GPT‑5.1. Model obsługuje imponujące okno kontekstu o wielkości aż 400 000 tokenów – to dziesięciokrotnie więcej niż limit 32 000 tokenów znany z GPT‑4. Co to oznacza w praktyce? GPT‑5.1 potrafi analizować bardzo obszerne dokumenty lub długie rozmowy (sięgające setek stron tekstu), nie tracąc przy tym ciągłości wątku. Można przekazać mu pełny raport korporacyjny czy dużą bazę kodu i nadal zadawać precyzyjne pytania dotyczące dowolnego fragmentu materiału. Wydłużona pamięć idzie w parze z lepszą spójnością faktów, co znacząco zmniejsza ryzyko sprzecznych odpowiedzi czy zapominania wcześniejszych szczegółów podczas dłuższych sesji. To ogromne ułatwienie przy analizach długoterminowych i pracy wymagającej utrzymania ciągłości kontekstu – obszarach, w których GPT‑4 często zawodził lub wymagał skomplikowanych obejść z powodu ograniczeń pamięciowych. 4. GPT-5.1 i programowanie: wielki skok dla developerów Dla zespołów technicznych i programistów GPT‑5.1 stanowi istotne wzmocnienie możliwości kodowania. GPT‑4 już solidnie wspierał developerów, a GPT‑5 rozwinął te funkcje dzięki lepszemu rozpoznawaniu wzorców – jednak GPT‑5.1 idzie o krok dalej. Jak podaje OpenAI, model notuje „stałe postępy w zadaniach matematycznych i programistycznych”, tworząc bardziej spójne rozwiązania i niezawodnie realizując całe zadania programistyczne – od analizy po implementację. W testach i wyzwaniach koderskich GPT‑5.1 wyprzedza poprzednie wersje, osiągając lepsze wyniki w zestawach zadań takich jak Codeforces i innych benchmarkach. Udowadnia przy tym nie tylko umiejętność pisania kodu, ale również planowania, debugowania i optymalizacji projektów. „Wyższe IQ” GPT‑5.1 sprawia, że model skuteczniej radzi sobie ze złożonymi problemami wymagającymi wieloetapowego myślenia. Już GPT‑5 wprowadzał mechanizmy „eksperckiego rozumowania”, pozwalające analizować zagadnienia na poziomie inżynierskim. GPT‑5.1 rozwija te możliwości dzięki precyzyjniejszemu wykonywaniu instrukcji i lepszym zdolnościom debugowania. Model trafniej interpretuje subtelne polecenia (np. „optymalizuj tę funkcję pod kątem szybkości i wyjaśnij zmiany”) i konsekwentnie trzyma się specyfikacji, unikając niepotrzebnych dygresji. Kod generowany przez GPT‑5.1 jest częściej gotowy do wdrożenia – z mniejszą liczbą błędów i pominięć. Wczesne testy pokazują, że model potrafi tworzyć przejrzyste, dobrze skomentowane rozwiązania w językach takich jak Python, JavaScript, a nawet w mniej popularnych technologiach. OpenAI już wcześniej podkreślało, że GPT‑5 tworzy działające interfejsy użytkownika na podstawie prostych promptów – w GPT‑5.1 te możliwości zostały jeszcze udoskonalone. Model jest także bardziej efektywny w debugowaniu: wystarczy wkleić fragment nieprawidłowego kodu lub opis błędu, a GPT‑5.1 szybciej niż GPT‑4 zidentyfikuje problem i jasno wyjaśni, jak go naprawić. Kolejną nowością dla programistów są zaawansowane narzędzia oraz rozszerzone okno kontekstowe. GPT‑5.1 obsługuje imponujące 400 000 tokenów, co pozwala mu analizować całe pliki projektowe lub obszerne dokumentacje API z pełnym zrozumieniem kontekstu. To znaczący krok naprzód w pracy nad dużymi projektami – można przekazać mu kilka powiązanych plików i zlecić implementację funkcjonalności albo przeprowadzenie przeglądu kodu w całej bazie. Model znacznie lepiej współpracuje też z narzędziami zewnętrznymi, zwłaszcza gdy jest zintegrowany przez API. OpenAI podkreśla wzrost „niezawodności w użyciu narzędzi”, co oznacza, że GPT‑5.1 skuteczniej korzysta z funkcji programistycznych (np. przez function calling w API) niż GPT‑4. W praktyce przekłada się to na większą efektywność jako wtyczka IDE – model potrafi samodzielnie pobierać dokumentację, uruchamiać testy czy wykonywać komendy w terminalu. Dzięki tym usprawnieniom GPT‑5.1 staje się jak doświadczony współprogramista – szybszy, mądrzejszy i lepiej rozumiejący Twoje potrzeby niż jakakolwiek wcześniejsza wersja. 5. Dostosuj styl i ton GPT-5.1 dzięki nowym ustawieniom osobowości Jedną z najbardziej zauważalnych nowości GPT‑5.1 (szczególnie dla użytkowników biznesowych) jest zaawansowana kontrola nad stylem pisania i tonem wypowiedzi. OpenAI zrozumiało, że użytkownicy oczekują od AI nie tylko poprawnych odpowiedzi, ale także odpowiedniego sposobu komunikacji. Inaczej piszemy maila do klienta, inaczej wewnętrzną notatkę – a GPT‑5.1 pozwala teraz łatwo dopasować sposób wypowiedzi do sytuacji. Na początku 2025 roku OpenAI wprowadziło podstawowe ustawienia tonu w ChatGPT, ale GPT‑5.1 znacząco je rozwinęło. Użytkownicy mogą teraz wybierać spośród ośmiu wyraźnie odmiennych ustawień osobowości dla stylu rozmowy: Default, Professional, Friendly, Candid, Quirky, Efficient, Nerdy i Cynical. Każde z nich zmienia „barwę” odpowiedzi AI, nie wpływając na jej merytoryczne możliwości. Na przykład: Professional – Precyzyjny, formalny i dopracowany styl (idealny do komunikacji biznesowej). Friendly – Ciepły, optymistyczny i konwersacyjny (luźniejszy ton). Candid – Bezpośredni i zachęcający, z prostym przekazem. Quirky – Kreatywny i nieco żartobliwy styl. Efficient – Zwięzły i konkretny (wcześniej styl „Robot”, nastawiony na skrótowość). Nerdy – Pełen entuzjazmu i detali, z humorem i „głębszym nurtem” (dobry do złożonych tematów). Cynical – Sarkastyczny lub sceptyczny ton, przydatny przy krytycznych analizach. Styl „Default” nadal jest wyważony, ale w GPT‑5.1 zyskał nieco bardziej angażujący i przystępny charakter. Ustawienia te pokrywają szerokie spektrum preferencji użytkowników i pozwalają nadać ChatGPT różne „osobowości” zależnie od potrzeb. OpenAI twierdzi, że GPT‑5.1 „lepiej łączy IQ i EQ”, ale rozumie też, że jeden styl nie pasuje do wszystkich. Dzięki prostym „suwakom” użytkownik decyduje, jak AI ma brzmieć – czy jak autor poważnego raportu, czy jak partner w kreatywnej burzy mózgów. Poza gotowymi ustawieniami GPT‑5.1 wprowadza również szczegółowe sterowanie tonem dla tych, którzy chcą precyzyjnie dopasować styl wypowiedzi. W ustawieniach ChatGPT użytkownicy mogą teraz korzystać z suwaków lub opcji pozwalających regulować takie cechy jak: zwięzłość vs. szczegółowość, poziom ciepła, użycie żargonu czy nawet częstotliwość używania emoji. Możesz więc powiedzieć ChatGPT: „bądź zwięzły i nie używaj żadnych emoji” albo „pisz bardziej technicznie i rozwlekle”, a GPT‑5.1 wiernie odwzoruje ten styl w odpowiedziach. Co ciekawe, jeśli model zauważy, że często ręcznie prosisz o konkretny ton (np. „napisz to mniej formalnie”), może samodzielnie zaproponować przełączenie na odpowiedni preset, np. Friendly. Oszczędza to czas i upraszcza interakcję. Taki poziom dostosowania nie był dostępny w GPT‑4 ani GPT‑5 – wcześniej trzeba było za każdym razem ręcznie dopisywać instrukcje w prompcie lub stosować niewygodne obejścia. Teraz to część interfejsu. GPT‑5.1 staje się dzięki temu prawdziwym komunikacyjnym kameleonem. Dla firm to ogromne ułatwienie – możesz zadbać, by ton wypowiedzi AI był zgodny z głosem marki lub profilem odbiorców. Zespoły marketingowe ustalą jednolity styl tekstów reklamowych, dział obsługi klienta może korzystać z przyjaznego tonu, a analitycy – z bardziej rzeczowego i formalnego. Co ważne, jakość merytoryczna odpowiedzi pozostaje wysoka we wszystkich tych stylach – zmienia się tylko forma, nie treść. Krótko mówiąc, GPT‑5.1 oferuje niespotykaną dotąd kontrolę nad tym, jak AI mówi do Ciebie i w Twoim imieniu – poprawiając jednocześnie doświadczenie użytkownika i profesjonalizm tworzonej treści. Ciekawostka: GPT‑5.1 przestał nadużywać długich myślników (-), jak robiły to wcześniejsze modele. Choć nadal pojawiają się tam, gdzie pasują stylistycznie, domyślnie model używa teraz prostszej interpunkcji – przecinków lub nawiasów – co poprawia formatowanie i sprzyja SEO. 6. GPT-5.1: Pamięć i personalizacja – mądrzejsze, kontekstowe interakcje GPT‑5.1 nie tylko pisze lepiej stylistycznie – potrafi też lepiej zapamiętywać i personalizować. Wspomnieliśmy już o rozszerzonym kontekście (400 000 tokenów), który pozwala modelowi zapamiętać znacznie więcej w trakcie jednej rozmowy. Ale OpenAI poprawia również sposób, w jaki ChatGPT zapamiętuje Twoje preferencje między sesjami i dostosowuje się do Ciebie osobiście. Najnowsza aktualizacja sprawia, że ChatGPT staje się „naprawdę Twój” – ustawienia personalizacji są teraz trwale zapisywane i stosowane szerzej. Zmiany stylu lub tonu zaczynają działać natychmiast we wszystkich rozmowach (również trwających), a nie tylko w nowych czatach. Jeśli więc ustawisz ton „Profesjonalny”, nie musisz zaczynać nowej sesji ani przypominać o tym AI – będzie tego przestrzegać automatycznie, aż do zmiany ustawień. GPT‑5.1 lepiej też przestrzega niestandardowych instrukcji. Ta funkcja pojawiła się już w GPT‑4 i pozwala użytkownikom na przekazanie tła lub wytycznych (np. „Jestem menedżerem sprzedaży – skup się na kontekście handlu detalicznego”). GPT‑5.1 stosuje się do nich znacznie konsekwentniej. Jeśli ustawisz preferencję np. odpowiadania w formie punktów albo z określonej perspektywy, GPT‑5.1 będzie tego przestrzegać w każdej odpowiedzi. Taka personalizacja pozwala dostosować styl pracy AI do Twoich potrzeb i oszczędza czas poświęcany wcześniej na poprawki. ChatGPT uczy się również w sposób adaptacyjny (oczywiście za Twoją zgodą). OpenAI testuje funkcję, która pozwala modelowi reagować na Twój styl zachowań. Jeśli często prosisz o wyjaśnienia lub prostszy język, AI może z wyprzedzeniem upraszczać odpowiedzi. Jeśli z kolei często prowadzisz techniczne rozmowy, będzie dostosowywać ton do tego poziomu. Choć te funkcje dopiero raczkują, wizja jest jasna: ChatGPT ma stać się Twoim naprawdę osobistym asystentem – takim, który zapamiętuje kontekst, projekty i preferencje w czasie. Dla biznesu to ogromna wartość – mniej powtarzalnej konfiguracji w każdej sesji, więcej kontekstowych, trafnych odpowiedzi. Warto też wspomnieć o pamięci organizacyjnej: ekosystem OpenAI umożliwia teraz bezpieczną integrację GPT‑5.1 z Twoimi danymi firmowymi. W planach Enterprise i Business ChatGPT może łączyć się z dokumentami, bazami wiedzy i plikami firmowymi (np. z SharePointa czy Google Drive) i wykorzystywać te informacje w odpowiedziach – oczywiście z zachowaniem odpowiednich uprawnień. Dzięki temu model zyskuje realną pamięć o kontekście Twojej organizacji. Dla porównania – GPT‑4 działał głównie na bazie wytrenowanej wiedzy (do 2021 r.), chyba że ręcznie przekazałeś mu kontekst. GPT‑5.1 może działać na bieżących danych firmowych i samodzielnie z nich korzystać. To duża zmiana dla zastosowań biznesowych: możesz np. poprosić GPT‑5.1 „Podsumuj raport sprzedaży z ostatniego kwartału i wskaż możliwości wzrostu” – a on sięgnie po właściwy dokument i stworzy spersonalizowaną odpowiedź. To zupełnie nowy poziom personalizacji, niedostępny w GPT‑5. 7. GPT‑5.1: Narzędzia ChatGPT i interfejs – przeglądarka, głos, pliki i więcej Wraz z premierą modelu GPT‑5.1 OpenAI wdrożyło również szereg ulepszeń w doświadczeniu użytkownika, które sprawiają, że ChatGPT jest jeszcze bardziej przydatny w codziennej pracy. Jedną z najważniejszych nowości jest wbudowana przeglądarka internetowa i narzędzia do researchu w czasie rzeczywistym. Podczas gdy GPT‑4 oferował przeglądanie w wersji beta (jako opcjonalną wtyczkę), ChatGPT z GPT‑5.1 ma wyszukiwanie w sieci jako standardową funkcję. Co więcej, OpenAI ujawniło, że po wprowadzeniu tej funkcji w zeszłym roku, natychmiast stała się jedną z najczęściej używanych. Dziś możesz po prostu zapytać: „Jaka jest obecna cena akcji XYZ?” albo „Kto wygrał mecz wczoraj?”, a ChatGPT natychmiast pobierze najnowsze dane z internetu – bez żadnej konfiguracji. Co ważne, często cytuje źródła, na których opiera odpowiedzi, co zwiększa wiarygodność i ułatwia ich weryfikację – szczególnie istotne w biznesie i badaniach. Sama przeglądarka również zyskała inteligencję: AI potrafi klikać wyniki wyszukiwania, czytać strony i wyciągać z nich najistotniejsze informacje bezpośrednio w czacie. W trybie agenta może nawet wykonywać działania w Twoim imieniu – np. zalogować się na firmowy dashboard analityczny i pobrać dane (za zgodą), albo pomóc w wypełnianiu formularzy online. Ten model „AI-asystenta w przeglądarce”, nazwany ChatGPT Atlas, zmienia ChatGPT z chatbota w pełnoprawnego, interaktywnego asystenta do zadań w sieci. ChatGPT z GPT‑5.1 to także wiele wbudowanych narzędzi, które znacząco rozszerzają jego możliwości: Generowanie obrazów: Dzięki integracji z technologią DALL·E 3, możesz poprosić o np. „ilustrację robota czytającego raport finansowy” i otrzymać unikalny obraz – bez instalowania dodatków, wszystko w ramach jednej rozmowy. Wgrywanie i analiza plików: Wystarczy załadować plik PDF, arkusz kalkulacyjny czy grafikę, a GPT‑5.1 przeanalizuje treść i odpowie na pytania. Przykład: wrzuć umowę i poproś o podsumowanie kluczowych zapisów. W trybie grupowym AI może także odwoływać się do wcześniej udostępnionych plików. Obsługa głosu – wejście i wyjście: Możesz rozmawiać z ChatGPT jak z człowiekiem – mówi i słucha w naturalnym języku. Funkcja dyktowania zmienia Twój głos na tekst (idealna dla zapracowanych), a AI może czytać odpowiedzi na głos – np. podczas jazdy lub spotkań bez użycia rąk. Wszystkie te narzędzia zostały zintegrowane w przyjazny dla użytkownika sposób. Interfejs przeszedł ewolucję – od prostego pola czatu znanego z ery GPT‑4 do bardziej rozbudowanego i funkcjonalnego pulpitu. Obecnie dostępne są szybkie zakładki do wyszukiwania w sieci, panel boczny „Zapytaj ChatGPT” w przeglądarce Atlas, który zapewnia natychmiastową pomoc na każdej stronie internetowej, oraz łatwe przełączniki pozwalające kontrolować, kiedy AI może odczytywać widoczne treści. Te zmiany pokazują, że celem OpenAI jest uczynienie ChatGPT nie tylko chatbotem Q&A, ale wszechstronnym asystentem dopasowanym do codziennego trybu pracy użytkownika. OpenAI testuje również funkcję czatu grupowego, która umożliwia prowadzenie rozmowy z AI przez kilka osób jednocześnie. W środowisku biznesowym oznacza to, że zespół może wspólnie burzyć mózgi z pomocą GPT‑5.1, zadając pytania w udostępnionym czacie. GPT‑5.1 jest na tyle zaawansowany, by radzić sobie z rozmowami grupowymi – odzywa się tylko wtedy, gdy zostanie wywołany (np. przez @ChatGPT), a w pozostałym czasie słucha w tle. To ogromny krok naprzód w porównaniu z jednoosobowym czatem znanym z GPT‑4 – teraz AI może aktywnie uczestniczyć we współpracy, co może zrewolucjonizować spotkania, wsparcie i szkolenia. Podsumowując: doświadczenie korzystania z ChatGPT w wersji GPT‑5.1 jest dziś potężniejsze i bardziej dopracowane niż kiedykolwiek wcześniej. W porównaniu do GPT‑4 i przejściowego GPT‑5 użytkownicy otrzymują znacznie szybszą AI z bogatszym zestawem funkcji. Niezależnie od tego, czy używasz GPT‑5.1 do pisania raportów, debugowania kodu, konsultacji strategicznych czy tworzenia treści marketingowych dopasowanych do marki – wszystko działa sprawniej. AI potrafi pobierać informacje w czasie rzeczywistym, pracować na Twoich plikach, dopasować się do preferowanego stylu komunikacji, a przy tym działa w bezpiecznym, prywatnym środowisku (szczególnie w wersji Enterprise). Dla firm oznacza to większą produktywność i pewność w korzystaniu z AI – mniej czasu na konfigurację, więcej na realne efekty. OpenAI dodało nieco „marketingowego szlifu” – ChatGPT coraz mniej przypomina robota, a coraz bardziej pomocnego współpracownika, który dostosuje się do każdej sytuacji. 8. Gotowi, by wdrożyć GPT‑5.1 w swojej firmie? Jeśli możliwości GPT‑5.1 robią wrażenie na papierze, wyobraź sobie, co potrafią, gdy zostaną precyzyjnie dopasowane do Twoich procesów, danych i specyfiki branży. Niezależnie od tego, czy chcesz tworzyć rozwiązania oparte na AI, zautomatyzować obsługę klienta, generować inteligentne treści czy zwiększyć produktywność dzięki personalizowanym narzędziom z GPT‑5.1 – możemy pomóc. W TTMS specjalizujemy się w wdrażaniu najnowocześniejszej sztucznej inteligencji do realnych wyzwań biznesowych. Poznaj nasze rozwiązania AI dla biznesu i porozmawiajmy o tym, jak GPT‑5.1 może odmienić sposób, w jaki pracują Twoje zespoły. AI dla sektora prawnego – Automatyzacja analizy dokumentów prawnych i badań dla kancelarii i działów prawnych. Narzędzie do analizy dokumentów – Przyspieszona analiza umów i dużych zbiorów dokumentów dla działów zgodności i zakupów. AI w tworzeniu e-learningów – Szybkie generowanie spersonalizowanych materiałów szkoleniowych dla HR i zespołów L&D. Zarządzanie wiedzą z AI – Intuicyjne porządkowanie, wyszukiwanie i aktualizowanie wiedzy w dużych organizacjach. Lokalizacja treści z AI – Adaptacja materiałów do różnych języków i kultur dla globalnych zespołów marketingu. AI w walce z praniem pieniędzy – Wykrywanie podejrzanych transakcji i wsparcie zgodności dla instytucji finansowych. AI do selekcji CV – Inteligentne skracanie procesu rekrutacji i wstępna selekcja kandydatów dla działów HR. Integracja AI z AEM – Inteligentna automatyzacja treści dla użytkowników Adobe Experience Manager. Salesforce + AI – Usprawnienie pracy z CRM i zwiększenie efektywności sprzedaży dzięki integracji AI z Salesforce. Power Apps + AI – Tworzenie skalowalnych aplikacji z inteligentną logiką opartą na AI w Microsoft Power Platform. Zobaczmy, co AI może dla Ciebie zrobić – nie kiedyś, ale już dziś. Skontaktuj się z nami, aby omówić, jak dostosować GPT‑5.1 do potrzeb Twojej organizacji. FAQ Czym jest GPT‑5.1 i czym różni się od GPT‑4 lub GPT‑5? GPT‑5.1 to najnowszy model językowy AI od OpenAI, będący następcą GPT‑4 z 2023 roku oraz wersji pośredniej GPT‑5 (znanej też jako GPT‑4.5-turbo). To istotna aktualizacja zarówno pod względem możliwości, jak i doświadczenia użytkownika. W porównaniu do GPT‑4, model GPT‑5.1 jest inteligentniejszy (lepiej rozumie instrukcje i logicznie wnioskuje), ma znacznie większą pamięć (może analizować o wiele więcej tekstu jednocześnie) i oferuje nowe funkcje, takie jak kontrola tonu wypowiedzi. Bazując na ulepszeniach GPT‑5 w zakresie wiedzy i niezawodności, GPT‑5.1 idzie o krok dalej – wprowadza dwa tryby działania (Instant i Thinking), które równoważą szybkość z jakością odpowiedzi.W skrócie: GPT‑5.1 jest szybszy, dokładniejszy i bardziej elastyczny niż wcześniejsze modele. Sprawia, że rozmowy z ChatGPT stają się bardziej naturalne i „ludzkie”, podczas gdy GPT‑4 bywał zbyt formalny lub się zawieszał, a GPT‑5 był jeszcze testową wersją z szerszą wiedzą. Jeśli korzystałeś wcześniej z ChatGPT, GPT‑5.1 wyda Ci się zarówno bardziej responsywny, jak i inteligentniejszy – zwłaszcza przy złożonych pytaniach. Dlaczego są dwie wersje – GPT‑5.1 Instant i GPT‑5.1 Thinking? Dwie wersje modelu powstały po to, by zapewnić użytkownikom najlepszy balans między szybkością a jakością odpowiedzi. GPT‑5.1 Instant został zoptymalizowany pod kątem szybkości i codziennych rozmów – odpowiada błyskawicznie, w przyjazny i konkretny sposób. Z kolei GPT‑5.1 Thinking to tryb o zwiększonej mocy rozumowania – działa wolniej przy trudniejszych pytaniach, ale potrafi przeanalizować złożone problemy znacznie dogłębniej. OpenAI wprowadziło tryby Instant i Thinking, by rozwiązać częsty dylemat: czasem potrzebujesz szybkiej odpowiedzi, a czasem szczegółowego rozwiązania. Dzięki GPT‑5.1 nie musisz już wybierać jednego modelu do wszystkich zadań. Korzystając z ustawienia Auto w ChatGPT, proste pytania trafiają do modelu Instant (aby odpowiedź była natychmiastowa), a te bardziej złożone – do Thinking (aby była precyzyjna i przemyślana). To podejście z dwoma trybami to nowość w serii GPT‑5 – GPT‑4 działał tylko w jednym trybie. Teraz użytkownik otrzymuje zarówno szybsze odpowiedzi na łatwe pytania, jak i lepszą jakość przy trudnych tematach. Efekt? Zawsze optymalna odpowiedź, dopasowana do poziomu skomplikowania pytania. Czy GPT‑5.1 generuje dokładniejsze odpowiedzi (i rzadziej „halucynuje”)? ak – GPT‑5.1 jest dokładniejszy i mniej podatny na błędy niż wcześniejsze modele. OpenAI ulepszyło jego trening oraz wprowadziło adaptacyjne rozumowanie, co oznacza, że GPT‑5.1 skuteczniej weryfikuje swoje odpowiedzi wewnętrznie przed udzieleniem odpowiedzi. Użytkownicy zauważyli, że model znacznie rzadziej „halucynuje” – czyli nie wymyśla faktów ani nie podaje nieistotnych informacji – w porównaniu z GPT‑4. GPT‑5.1 lepiej radzi sobie z pytaniami faktograficznymi, ponieważ potrafi korzystać z wbudowanego modułu przeglądania internetu, aby pobrać aktualne informacje, często z cytowanymi źródłami. W dziedzinach takich jak matematyka, nauki ścisłe czy programowanie, jego odpowiedzi są wyraźnie bardziej wiarygodne – szczególnie w trybie Thinking, który poświęca więcej czasu na logiczną analizę niż wcześniejsze wersje, które często zgadywały. Oczywiście model nie jest nieomylny – bardzo złożone lub niszowe pytania nadal mogą sprawiać trudność – ale ogólnie liczba błędnych odpowiedzi jest znacznie mniejsza. Jeśli zależy Ci na maksymalnej precyzji (np. przy streszczaniu raportu finansowego czy analizie medycznej), GPT‑5.1 będzie bezpieczniejszym wyborem niż GPT‑4. Co więcej, często podaje źródła lub uzasadnienie swoich odpowiedzi, co ułatwia ich weryfikację. Jakie ulepszenia dla programistów wprowadza GPT‑5.1? GPT‑5.1 to ogromny krok naprzód w zakresie wsparcia programistycznego. Potrafi obsługiwać znacznie większe bazy kodu dzięki rozszerzonemu oknu kontekstu – oznacza to, że możesz wprowadzić setki stron kodu lub dokumentacji, a GPT‑5.1 będzie w stanie śledzić i analizować całość bez utraty spójności. Model lepiej rozumie i realizuje złożone instrukcje, co pozwala mu tworzyć bardziej skomplikowane programy od początku do końca – na przykład aplikacje wieloplikowe lub rozwiązania zadań z programowania konkursowego. Generowany kod jest też czystszy i bardziej poprawny. Wielu programistów zauważa, że rozwiązania tworzone przez GPT‑5.1 wymagają mniej debugowania niż te z GPT‑4 – model skuteczniej sam wychwytuje błędy i przypadki brzegowe. Kolejne usprawnienie to lepsze wyjaśnianie kodu – GPT‑5.1 potrafi działać jak doświadczony starszy programista: przegląda kod pod kątem błędów lub zrozumiale tłumaczy, co robi dany fragment. Jest również sprawniejszy w korzystaniu z narzędzi deweloperskich – na przykład, jeśli masz aktywną funkcję API (taką jak zapytanie do bazy danych czy wyszukiwanie online), GPT‑5.1 potrafi z niej korzystać bardziej niezawodnie, by pobrać dane lub przetestować kod. Podsumowując: GPT‑5.1 wspiera programistów, tworząc kod szybciej, obsługując więcej kontekstu, popełniając mniej błędów i oferując lepsze wyjaśnienia oraz poprawki – to jak znacznie bardziej kompetentny partner do programowania niż wcześniejsze modele GPT. Jak mogę dostosować ton i odpowiedzi ChatGPT w GPT-5.1? GPT‑5.1 wprowadza zaawansowane funkcje personalizacji, które pozwalają dostosować sposób, w jaki ChatGPT odpowiada. W ustawieniach ChatGPT znajdziesz sekcję „Ton” lub „Osobowość”, gdzie możesz wybrać jeden z gotowych stylów konwersacyjnych: Domyślny, Profesjonalny, Przyjazny, Szczery, Zwariowany, Zwięzły, Nerdowski i Cyniczny. Wybór jednego z nich natychmiast zmienia styl wypowiedzi AI – na przykład tryb „Profesjonalny” sprawia, że odpowiedzi są bardziej formalne i biznesowe, a „Przyjazny” nadaje im luźniejszy i bardziej pogodny ton. Styl możesz dowolnie zmieniać w zależności od kontekstu rozmowy. Poza gotowymi stylami GPT‑5.1 umożliwia także precyzyjne dostrojenie tonu: możesz poprosić model, by był bardziej zwięzły lub szczegółowy, unikał żargonu lub zawierał więcej humoru. Co ważne, te preferencje można ustawić raz i będą one stosowane we wszystkich rozmowach – nie musisz powtarzać instrukcji przy każdej interakcji. Dodatkowo GPT‑5.1 lepiej przestrzega instrukcji użytkownika – możesz dodać notatkę o swoich oczekiwaniach (np. „Tłumacz jak nowemu pracownikowi w prostych słowach”) i AI zapamięta tę wskazówkę. Co więcej, ChatGPT może nawet samo zasugerować zmianę stylu, jeśli zauważy, że często dajesz podobną informację zwrotną (np. „proszę wypunktuj to”). Wszystkie te opcje dają Ci pełną kontrolę nad sposobem, w jaki AI się wypowiada i zachowuje, pozwalając dopasować asystenta do Twojego stylu osobistego lub komunikacji marki. W GPT‑4 takie dostosowanie wymagało ręcznego dopisywania instrukcji w każdym promptcie – GPT‑5.1 oferuje to w sposób płynny i intuicyjny. Jakie nowe funkcje wnosi GPT‑5.1 do doświadczenia użytkownika ChatGPT? GPT‑5.1 pojawia się razem z odświeżonym interfejsem ChatGPT, wyposażonym w nowe możliwości. Po pierwsze, ChatGPT ma teraz wbudowaną przeglądarkę internetową – możesz pytać o aktualne wydarzenia lub dane na żywo, a GPT‑5.1 wyszuka je w sieci i nawet poda źródła. To duża zmiana względem wcześniejszych wersji, które były ograniczone do starszych danych treningowych. Pozwala to utrzymać wiedzę AI na bieżąco. Po drugie, GPT‑5.1 obsługuje funkcje multimodalne: możesz przesyłać obrazy lub pliki PDF i poprosić AI o ich analizę (na przykład: „spójrz na ten wykres i podaj wnioski”), a także generować obrazy przy użyciu modeli graficznych OpenAI. Po trzecie, aplikacja obsługuje interakcję głosową – możesz mówić do ChatGPT, a ono zrozumie (i nawet odpowie głosem, jeśli włączysz tę opcję), co sprawia, że korzystanie jest bardziej naturalne w sytuacjach bez użycia rąk. Kolejną funkcją jest wprowadzenie czatów grupowych, w których kilka osób i ChatGPT może brać udział w jednej rozmowie; GPT‑5.1 jest na tyle „świadomy”, by uczestniczyć w konwersacji tylko wtedy, gdy zostanie poproszony, co jest przydatne podczas zespołowych sesji burzy mózgów z AI w tle. Cały interfejs użytkownika także został usprawniony – pojawił się na przykład pasek boczny z sugerowanymi działaniami oraz tryb „Atlas”, który zasadniczo zamienia ChatGPT w AI-kopilota w Twojej przeglądarce, pomagając w nawigacji i wykonywaniu zadań na stronach internetowych. Wszystkie te ulepszenia doświadczenia użytkownika sprawiają, że ChatGPT to już nie tylko pole tekstowe – to wielofunkcyjny asystent. Firmy i zaawansowani użytkownicy uznają go za znacznie łatwiejszego do włączenia w codzienny przepływ pracy, ponieważ GPT‑5.1 potrafi wyszukiwać informacje, obsługiwać pliki, a nawet wykonywać działania online bez zmiany kontekstu.
Czytaj
Bezpieczeństwo danych w e-learningu z AI – jak chronić użytkowników i materiały szkoleniowe
Firmy na całym świecie coraz silniej koncentrują się na ochronie swoich danych – i trudno się dziwić. Liczba cyberataków rośnie z roku na rok, a ich skala i zaawansowanie technologiczne sprawiają, że nawet dobrze zabezpieczone organizacje stają się potencjalnym celem. Phishing, ransomware czy tzw. zero-day exploity wykorzystujące nieznane luki w systemach to dziś codzienność. W erze cyfryzacji, pracy zdalnej i masowego korzystania z chmury obliczeniowej każdy nowy punkt dostępu zwiększa ryzyko naruszenia poufnych informacji. W kontekście e-learningu opartego na sztucznej inteligencji kwestia bezpieczeństwa nabiera szczególnego znaczenia. Platformy edukacyjne przetwarzają dane osobowe, wyniki testów, a często także materiały szkoleniowe o dużej wartości dla firmy. Naruszenie ich poufności może mieć poważne konsekwencje finansowe i wizerunkowe. Dodatkowym wyzwaniem są przepisy, takie jak RODO, które zobowiązują organizacje do pełnej transparentności i natychmiastowej reakcji w razie incydentu. W tym dynamicznym środowisku to nie tylko kwestia technologii, lecz także zaufania – fundamentu skutecznego i bezpiecznego e-learningu z AI. 1. Dlaczego bezpieczeństwo w AI4E-learning ma tak duże znaczenie Sztuczna inteligencja w nauczaniu korporacyjnym od początku budziła emocje – fascynuje możliwościami, ale też rodzi pytania i wątpliwości. Nowoczesne rozwiązania oparte na AI potrafią w zaledwie kilka minut stworzyć kompletny kurs e-learningowy. To odpowiedź na rosnące potrzeby firm, które muszą szybko szkolić pracowników i dostosowywać ich kompetencje do nowych ról. Takie aplikacje stają się naturalnym wyborem dużych organizacji – nie tylko dlatego, że znacząco obniżają koszty i skracają czas przygotowania materiałów szkoleniowych, lecz także ze względu na swoją skalowalność (możliwość łatwego tworzenia wersji językowych) i elastyczność (natychmiastowe wprowadzanie zmian w treści kursu). Nie dziwi więc, że coraz więcej firm decyduje się na wykorzystanie tego typu technologii. Pojawia się jednak kluczowe pytanie: czy dane wprowadzane do systemów AI są bezpieczne? Czy informacje przesyłane do aplikacji nie trafiają przypadkiem do treningu dużych modeli językowych (LLM)? To właśnie tutaj na pierwszy plan wysuwa się temat bezpieczeństwa danych w AI, który ma kluczowe znaczenie dla ochrony prywatności i zaufania użytkowników. W tym artykule przyjrzymy się konkretnemu przykładowi – AI4 e-learning, autorskiemu rozwiązaniu TTMS. Na jego podstawie wyjaśnimy, co dzieje się z plikami po ich załadowaniu do aplikacji oraz w jaki sposób dbamy o bezpieczeństwo danych w AI i poufność powierzonych informacji. 2. Jak AI4E-learning chroni dane użytkowników i materiały szkoleniowe Jakie szkolenia może stworzyć AI4 e-learning? Praktycznie każde. Narzędzie sprawdza się szczególnie dobrze w tworzeniu kursów dotyczących zmieniających się procedur, certyfikacji, BHP, dokumentacji technicznej czy nauki nowego oprogramowania przez pracowników. To właśnie te obszary były dotąd często pomijane przez organizacje – głównie ze względu na wysoki koszt tradycyjnego e-learningu. Przy każdej nowej certyfikacji czy zmianie procedur należało zwołać zespół ds. jakości i zgodności, angażować ekspertów oraz współpracować z zewnętrzną firmą w celu przygotowania kursu. Teraz cały proces można znacząco uprościć – nawet asystent jest w stanie stworzyć szkolenie, jeśli otrzyma i zaimplementuje odpowiednie materiały przekazane przez zespół specjalistów. AI4 e-learning obsługuje wszystkie popularne formaty plików – od tekstowych, przez arkusze Excel, aż po wideo i pliki audio (mp3). Dzięki temu materiały szkoleniowe, takie jak nagrania z webinarów czy filmowane szkolenia stacjonarne, można w prosty sposób przekształcić w nowoczesny, interaktywny kurs e-learningowy, który dalej wspiera rozwój kompetencji pracowników. Skoro już wiemy, jakie rodzaje plików mogą zostać wykorzystane do tworzenia kursów, czas przyjrzeć się temu, w jaki sposób AI4E-learning chroni materiały szkoleniowe i dane użytkowników. Ochrona informacji to fundament całego rozwiązania – od momentu wgrania pliku, aż po publikację gotowego kursu. Na poziomie technologicznym stosowane są najbardziej zaawansowane praktyki bezpieczeństwa, które zapewniają integralność i poufność danych. Wszystkie pliki są szyfrowane zarówno w spoczynku (na serwerach), jak i w tranzycie (podczas przesyłania), zgodnie ze standardami AES-256 i TLS 1.3. Oznacza to, że nawet w przypadku nieautoryzowanego dostępu, dane pozostają bezużyteczne dla osób trzecich. Dodatkowo, modele AI wykorzystywane w systemie są chronione przed tzw. data leakage – nie uczą się na prywatnych materiałach użytkowników, a w razie potrzeby korzystają z danych syntetycznych lub ograniczonych, co minimalizuje ryzyko niekontrolowanego przepływu informacji. Bezpieczeństwo danych w chmurze to kluczowy element nowoczesnych rozwiązań e-learningowych. Wszystko to wspiera infrastruktura Azure OpenAI, działająca w środowisku Microsoft 365, która gwarantuje zgodność z najwyższymi standardami bezpieczeństwa korporacyjnego. Co szczególnie ważne, dane szkoleniowe nie są wykorzystywane do trenowania publicznych modeli AI – pozostają w pełni własnością firmy. Dzięki temu działy szkoleń oraz trenerzy indywidualni zachowują pełną kontrolę nad całym procesem: od tworzenia scenariusza, przez jego zatwierdzenie, aż po publikację gotowego kursu. AI4E-learning to również rozwiązanie skalowalne i elastyczne, dostosowane do potrzeb rozwijających się organizacji. Pozwala w krótkim czasie przekształcić duże zbiory materiałów źródłowych w gotowe kursy, niezależnie od liczby uczestników czy tematów. System obsługuje wielojęzyczność, umożliwiając szybkie tłumaczenia i adaptację treści na różne rynki. Dzięki zgodności ze standardem SCORM, szkolenia można z łatwością wdrażać w dowolnym systemie LMS – zarówno w małych firmach, jak i w międzynarodowych organizacjach. Co więcej, każdy element kursu można dowolnie dostosować – od struktury i wyglądu po poziom interaktywności – tak, by w pełni odpowiadał potrzebom zespołu szkoleniowego lub konkretnej grupy uczestników. Dzięki takiemu podejściu AI4E-learning łączy technologiczną nowoczesność z pełnym nadzorem i bezpieczeństwem danych, czyniąc z platformy rozwiązanie, któremu można zaufać nawet w najbardziej wymagających branżach. 3. Standardy bezpieczeństwa i zgodność z RODO Każda aplikacja e-learningowa wykorzystująca sztuczną inteligencję powinna być projektowana i utrzymywana w zgodzie z obowiązującymi normami bezpieczeństwa obowiązującymi w krajach, w których jest używana. To nie tylko kwestia zgodności prawnej, ale przede wszystkim zaufania – użytkownicy i instytucje muszą mieć pewność, że ich dane oraz materiały szkoleniowe są przetwarzane w sposób bezpieczny, przejrzysty i kontrolowany. Dlatego kluczowe jest, aby dostawca oprogramowania potwierdzał zgodność swojego rozwiązania z międzynarodowymi i lokalnymi standardami bezpieczeństwa danych. Wśród najważniejszych regulacji i norm, których spełnienie stanowi podstawę wiarygodności aplikacji e-learningowych, znajdują się: RODO (GDPR) – Bezpieczeństwo danych osobowych zgodne z RODO to fundament ochrony prywatności w środowisku cyfrowym. RODO (GDPR) to europejskie rozporządzenie, które określa zasady pozyskiwania zgód, prawo użytkownika do bycia zapomnianym, wglądu w swoje dane oraz ich przenoszenia. Dzięki niemu organizacje są zobowiązane do transparentnego i odpowiedzialnego przetwarzania danych osobowych, co zwiększa zaufanie użytkowników i chroni ich prywatność. ISO/IEC 27001 – międzynarodowy standard zarządzania bezpieczeństwem informacji, który definiuje wymagania dla skutecznego systemu ochrony danych i ryzyka informacyjnego. ISO/IEC 27701 – rozszerzenie normy ISO/IEC 27001 o dodatkowe mechanizmy i wytyczne dotyczące zarządzania prywatnością oraz ochrony danych osobowych, szczególnie istotne dla organizacji i platform przetwarzających dane użytkowników zgodnie z wymaganiami RODO. ISO/IEC 42001 — Globalny Standard Systemów Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIMS), zapewniający odpowiedzialne tworzenie, dostarczanie i wykorzystywanie technologii AI. OWASP Top 10 – zestawienie najczęstszych zagrożeń dla aplikacji webowych, które stanowi praktyczny punkt odniesienia dla zespołów deweloperskich i bezpieczeństwa IT przy projektowaniu bezpiecznych platform edukacyjnych. Bezpieczeństwo i ochrona danych to nie tylko kwestia zgodności z obowiązującymi przepisami, ale również element budowania zaufania do nowoczesnych technologii. Warto również wspomnieć o nowych europejskich regulacjach dotyczących sztucznej inteligencji – EU AI Act, który wprowadza wytyczne dotyczące przejrzystości algorytmów, możliwości ich audytowania oraz etycznego wykorzystania danych w procesach uczenia maszynowego. W kontekście e-learningu oznacza to konieczność zapewnienia, że system AI działa nie tylko skutecznie, ale też odpowiedzialnie – z poszanowaniem prywatności, różnorodności i bezpieczeństwa użytkowników. Tak zdefiniowane ramy prawne i normatywne stają się dziś nieodzownym elementem profesjonalnych rozwiązań edukacyjnych opartych na AI – gwarantując nie tylko zgodność z przepisami, ale też budując trwałe zaufanie między dostawcą technologii a jej odbiorcami. 4. Co to oznacza dla firm wdrażających AI4E-learning Zabezpieczenie danych w e-learningu z elementami AI to dziś nie tylko obowiązek wynikający z przepisów, ale przede wszystkim strategiczny filar zaufania wobec klientów, partnerów i uczestników szkoleń. W środowisku B2B, gdzie informacje często dotyczą procesów operacyjnych, kompetencji pracowników czy danych kontrahentów, nawet pojedyncze naruszenie może mieć poważne konsekwencje – zarówno reputacyjne, jak i finansowe. Wystarczy przypomnieć, że zgodnie z przepisami RODO kary za niewłaściwe przetwarzanie danych mogą sięgać nawet 20 milionów euro lub 4% rocznego obrotu firmy. Dlatego organizacje, które decydują się na wdrożenie rozwiązań takich jak AI4E-learning, coraz częściej kierują się nie tylko funkcjonalnością platformy, ale również jej transparentnością i zgodnością z międzynarodowymi normami bezpieczeństwa, takimi jak ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701 czy ISO/IEC 42001. Dostawcy, którzy potrafią te standardy udokumentować, zyskują przewagę – pokazują, że rozumieją wagę ochrony informacji i potrafią zapewnić bezpieczeństwo danych AI na każdym etapie procesu edukacyjnego. W praktyce oznacza to, że firmy wybierające AI4E-learning inwestują nie tylko w nowoczesną technologię, ale również w spokój i wiarygodność – zarówno wobec swoich pracowników, jak i klientów. AI a bezpieczeństwo danych to dziś kluczowy aspekt transformacji cyfrowej, który bezpośrednio wpływa na reputację i stabilność organizacji. Bezpieczeństwo danych w sieci oraz bezpieczeństwo danych i oprogramowania stają się integralną częścią jakości szkolenia, a nie jedynie jego zapleczem technologicznym. 5. Dlaczego warto współpracować z TTMS we wdrożeniu rozwiązań e‑learningowych z AI Wdrożenia e‑learningowe oparte na AI wymagają partnera, który łączy dojrzałość technologiczną z rygorystycznym podejściem do bezpieczeństwa i zgodności. TTMS od lat realizuje kompleksowe projekty szkoleniowe dla klientów korporacyjnych – od analizy potrzeb i projektowania dydaktycznego, przez automatyzację tworzenia treści z wykorzystaniem AI, aż po integracje z LMS i wsparcie powdrożeniowe. Dzięki temu bierzemy odpowiedzialność za pełen cykl życia rozwiązań szkoleniowych: strategię, produkcję, technologię i bezpieczeństwo. Nasze doświadczenie wzmacniają standardy zarządzania bezpieczeństwem i prywatnością. Posiadamy certyfikaty: ISO/IEC 27001 – systemowe zarządzanie bezpieczeństwem informacji, ISO/IEC 27701 – rozszerzenie dotyczące zarządzania informacjami prywatnymi (PIMS), ISO/IEC 42001 – globalny standard systemów zarządzania sztuczną inteligencją (AIMS), ISO 9001 – system zarządzania jakością, ISO/IEC 20000 – system zarządzania usługami IT, ISO 14001 – system zarządzania środowiskowego, Licencja MSWiA – standardy prac dla projektów oprogramowania dla policji i wojska. Współpracując z TTMS, zyskujesz: bezpieczne i zgodne z regulacjami wdrożenia e‑learningowe z AI, oparte na sprawdzonych standardach, szybkość i skalowalność produkcji treści (wielojęzyczność, aktualizacje „na żądanie”), architekturę odporną na wycieki danych (szyfrowanie, brak trenowania modeli na danych klientów, kontrola dostępu), integracje z Twoim ekosystemem (SCORM, LMS, M365/Azure), mierzalne rezultaty i wsparcie zespołów HR, L&D i Compliance. Chcesz bezpiecznie przyspieszyć transformację szkoleniową z AI? Skontaktuj się z nami i sprawdź, jak możemy pomóc: TTMS e‑learning. Kto jest odpowiedzialny za bezpieczeństwo danych w e-learningu? Odpowiedzialność za bezpieczeństwo danych w e-learningu spoczywa zarówno na dostawcy technologii, jak i na organizacji, która z niej korzysta. Dostawca platformy musi zapewnić zgodność z międzynarodowymi normami, takimi jak ISO/IEC 27001 czy ISO/IEC 27701, oraz stosować mechanizmy szyfrowania i kontroli dostępu. Z kolei firma wdrażająca e-learning odpowiada za właściwe zarządzanie danymi użytkowników i kontrolę uprawnień. Kluczowe znaczenie ma także transparentność w zakresie tego, co dzieje się z plikami po ich wgraniu do systemu. Współdzielenie odpowiedzialności między obiema stronami to fundament skutecznego modelu ochrony danych w środowisku e-learningowym. Jak chronić dane podczas korzystania z e-learningu opartego na sztucznej inteligencji? Ochrona danych w e-learningu z AI zaczyna się od wyboru platformy działającej zgodnie z obowiązującymi standardami bezpieczeństwa i przepisami RODO. Wszystkie pliki i dane powinny być szyfrowane zarówno podczas przesyłania, jak i przechowywania – najlepiej w oparciu o protokoły AES-256 i TLS 1.3. Modele AI nie powinny uczyć się na prywatnych materiałach użytkowników, co zapobiega tzw. data leakage. Warto też korzystać z rozwiązań hostowanych w bezpiecznych środowiskach chmurowych, takich jak Microsoft Azure OpenAI. Regularne audyty bezpieczeństwa i jasne polityki przetwarzania danych gwarantują pełną kontrolę nad tym, co dzieje się z informacjami szkoleniowymi. Czy korzystanie ze sztucznej inteligencji w e-learningu jest bezpieczne dla danych? Tak, pod warunkiem że wykorzystywane rozwiązanie spełnia określone normy bezpieczeństwa i jest transparentne w działaniu. W przypadku platform takich jak AI4E-learning dane użytkowników pozostają zaszyfrowane i nie są wykorzystywane do trenowania publicznych modeli AI. Całość infrastruktury działa w środowisku korporacyjnym zgodnym z ISO i RODO, co minimalizuje ryzyko wycieku informacji. Systemy tego typu korzystają wyłącznie z danych syntetycznych lub ograniczonych, by chronić prywatność użytkowników. Ostatecznie bezpieczeństwo zależy od połączenia odpowiednich technologii, procesów i świadomości organizacji – tylko wtedy e-learning z AI staje się w pełni bezpieczny. Czy dane przesyłane do systemu AI mogą zostać wykorzystane do trenowania modeli? Nie, w przypadku rozwiązań korporacyjnych takich jak AI4E-learning dane użytkowników nie są wykorzystywane do trenowania modeli publicznych. System działa w środowisku zamkniętym, co gwarantuje pełną kontrolę nad informacjami i eliminuje ryzyko ich nieautoryzowanego wykorzystania. Czy wdrożenie e-learningu z AI wymaga dodatkowych procedur bezpieczeństwa w firmie? Tak, organizacja powinna zaktualizować swoje polityki bezpieczeństwa o zasady dotyczące przetwarzania danych przez systemy AI. Warto opracować procedury weryfikacji treści przesyłanych do aplikacji, monitorowania dostępu oraz szybkiego reagowania na potencjalne incydenty. Dzięki temu wdrożenie AI w e-learningu pozostaje zgodne z wymogami compliance i minimalizuje ryzyko naruszeń.
Czytaj
Top 10 polskich firm wdrażających Snowflake – ranking 2025
Platforma danych Snowflake zyskuje coraz większą popularność wśród firm na całym świecie ze względu na skalowalność, wydajność i możliwości analityczne chmury. Również w Polsce rośnie liczba przedsiębiorstw decydujących się na wdrożenie Snowflake jako nowoczesnej hurtowni danych. Kto może najlepiej pomóc w takiej implementacji? Poniżej przedstawiamy ranking dziesięciu czołowych polskich firm IT specjalizujących się we wdrażaniu Snowflake. Wszystkie wymienione firmy mają polski kapitał, siedzibę w Polsce i dysponują doświadczonymi zespołami, które pomogą Twojej organizacji wykorzystać pełen potencjał platformy Snowflake. 1. Transition Technologies Managed Services (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to wiodąca polska firma IT, będąca oficjalnym partnerem Snowflake i znana z kompleksowych usług w obszarze hurtowni danych. TTMS działa od 2015 roku i dynamicznie się rozwija – obecnie zatrudnia ponad 800 specjalistów IT, z biurami w największych polskich miastach (m.in. Warszawa, Lublin, Wrocław) oraz za granicą. Zespół Business Intelligence w TTMS realizuje pełny cykl wdrożenia Snowflake: od analizy potrzeb i projektowania architektury hurtowni danych w chmurze, przez migrację i integrację danych z różnych źródeł, aż po szkolenia użytkowników i bieżące wsparcie techniczne. TTMS wykorzystuje własne frameworki do agregacji danych z wielu systemów i ich wizualizacji (np. w Microsoft Power BI), a także posiada doświadczenie w integracji Snowflake z innymi platformami, takimi jak Salesforce CRM. Firma wyróżnia się elastycznym, zorientowanym na klienta podejściem – rozwiązania są dopasowane do procesów i wymagań biznesowych danej organizacji, z naciskiem na bezpieczeństwo danych oraz optymalizację kosztów. Dzięki połączeniu głębokich kompetencji technicznych i długofalowego wsparcia, TTMS pozostaje jednym z liderów wdrożeń Snowflake w Polsce, mogąc pochwalić się udanymi projektami dla klientów z branży handlowej, motoryzacyjnej czy farmaceutycznej. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 r.: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: ttms.com/pl Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wdrażanie i optymalizacja Snowflake, modernizacja architektury danych, integracja i migracja danych, analityka oparta na AI, aplikacje chmurowe, raportowanie w czasie rzeczywistym, automatyzacja przepływu danych 2. Asseco Poland Największa firma IT z polskim kapitałem. Oferuje wdrożenia Snowflake w dużych organizacjach, integrując platformę z istniejącymi systemami ERP, bankowymi i ubezpieczeniowymi. Posiada duży zespół specjalistów od danych i ogromne doświadczenie w migracjach hurtowni do chmury. Asseco Poland: profil firmy Przychody w 2024 r.: 17,1 mld PLN (Grupa Asseco) Liczba pracowników: 30 000+ (globalnie) Strona internetowa: asseco.pl Siedziba: Rzeszów, Polska Główne usługi / specjalizacja: ERP, bankowość, ubezpieczenia, integracja systemów, hurtownie danych, usługi chmurowe 3. Comarch Krakowska firma z doświadczeniem w rozwiązaniach BI i analityce danych. Realizuje wdrożenia Snowflake dla klientów korporacyjnych, dbając o integrację z istniejącą infrastrukturą i systemami Comarch. Świetnie sprawdza się w sektorze telekomunikacyjnym, finansowym i handlowym. Comarch: profil firmy Przychody w 2024 r.: ok. 1,9 mld PLN Liczba pracowników: 7000+ Strona internetowa: comarch.pl Siedziba: Kraków, Polska Główne usługi / specjalizacja: ERP, telekomunikacja, finanse, integracja IT, BI, IoT 4. Software Mind (Core3) Połączenie Software Mind i Core3 dało silną kompetencję w Snowflake. Zespół ponad 100 inżynierów danych realizuje kompleksowe wdrożenia – od projektowania architektury po automatyzację z użyciem dbt. Obsługuje klientów z wielu branż, w tym finansów i retailu. Software Mind: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: ok. 1000 Strona internetowa: softwaremind.com Siedziba: Kraków, Polska Główne usługi / specjalizacja: Snowflake, data engineering, outsourcing IT, AI/ML, integracja danych 5. Lingaro Globalny gracz z polskimi korzeniami i silnym działem danych w Warszawie. Wdraża Snowflake jako element strategii danych, integrując platformę z narzędziami BI i AI. Pracuje z dużymi firmami z branży dóbr konsumenckich i finansów, zapewniając wysoki poziom doradztwa. Lingaro: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: lingaro.com Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: BI, Big Data, Snowflake, AI/ML, strategia danych 6. Britenet Polska firma outsourcingowa z rosnącym działem BI. Realizuje wdrożenia Snowflake dla klientów z sektora finansowego i logistycznego, koncentrując się na jakości danych i elastyczności zespołów projektowych. Znana z dopasowania rozwiązań do potrzeb klienta. Britenet: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: britenet.com.pl Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT, BI, hurtownie danych, testowanie, Snowflake 7. BPX S.A. Konsultingowa spółka notowana na NewConnect, oficjalny partner Snowflake. Realizuje wdrożenia hurtowni danych w Snowflake z użyciem nowoczesnych narzędzi (m.in. dbt). Skupia certyfikowanych inżynierów danych i oferuje wsparcie powdrożeniowe oraz szkoleniowe. BPX S.A.: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: bpxglobal.com Siedziba: Wrocław, Polska Główne usługi / specjalizacja: ERP, BI, Snowflake, integracja danych, szkolenia 8. ITMAGINATION Warszawska firma specjalizująca się w danych i analityce. Oferuje pełne wdrożenia Snowflake – od migracji po wizualizacje i AI. Zespół inżynierów realizuje projekty dla banków i firm handlowych, integrując Snowflake z big data i BI. ITMAGINATION: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: ~500 Strona internetowa: itmagination.com Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Data & Analytics, Snowflake, BI, migracja do chmury, big data 9. Altkom Software & Consulting Dostawca usług IT z silnym zapleczem analitycznym i doświadczeniem w sektorze finansowym. Wdraża Snowflake w sposób bezpieczny i zgodny z wymogami prawnymi. Oferuje również optymalizację kosztową i integrację z narzędziami ML i raportowania. Altkom Software: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 300+ Strona internetowa: altkomsoftware.com Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Chmura, Snowflake, AI, branża finansowa, tworzenie oprogramowania 10. NewDataLabs Mniejsza, wyspecjalizowana firma BI z Wrocławia i Poznania. Tworzy hurtownie danych oparte na Snowflake i integruje je z Power BI oraz Tableau. Ceniona za elastyczność, tempo działania i duże doświadczenie mimo niewielkiego zespołu. NewDataLabs: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 15+ Strona internetowa: newdatalabs.com Siedziba: Wrocław / Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: BI, Power BI, Tableau, integracja danych, Snowflake Zrealizuj swój projekt Snowflake z TTMS! Jeśli Twoja organizacja planuje wdrożenie Snowflake – postaw na sprawdzonego partnera. Transition Technologies MS posiada zespół doświadczonych architektów i inżynierów danych, gotowych pomóc Ci w pełni wykorzystać możliwości tej platformy. Jako certyfikowany partner Snowflake, TTMS zapewnia kompleksowe wsparcie – od konsultacji i przygotowania architektury po bezproblemową implementację i dalsze utrzymanie rozwiązania. Dowiedz się więcej o naszych usługach Snowflake i sprawdź, jak możemy przyspieszyć transformację danych w Twojej firmie. Masz pytania? Skontaktuj się z nami już dziś – wspólnie zrealizujemy Twój projekt Snowflake z sukcesem! FAQ Jak wybrać odpowiedniego partnera do wdrożenia Snowflake? Przy wyborze partnera Snowflake warto zwrócić uwagę na jego doświadczenie projektowe, certyfikację (np. oficjalny status partnera Snowflake), a także umiejętność integracji danych z różnych źródeł. Dobry partner powinien oferować pełen zakres usług – od analizy potrzeb i architektury danych, przez migrację i automatyzację procesów, aż po wsparcie powdrożeniowe. Istotna jest też znajomość branży klienta oraz zdolność dopasowania rozwiązań do jego specyficznych wymagań biznesowych. Dlaczego warto współpracować z najlepszymi partnerami Snowflake zamiast budować kompetencje wewnętrzne? Współpraca z doświadczonym partnerem Snowflake pozwala uniknąć błędów i znacząco przyspiesza wdrożenie. Takie firmy dysponują zespołami certyfikowanych inżynierów oraz sprawdzonymi metodykami projektowymi, dzięki czemu można szybciej osiągnąć efekty biznesowe. Partnerzy wdrożeniowi oferują też wsparcie strategiczne, optymalizację kosztów oraz dostęp do najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa i zarządzania danymi – co w wielu przypadkach jest znacznie efektywniejsze niż budowa własnego zespołu od podstaw. Ile kosztują usługi wdrożeniowe i konsultingowe Snowflake w 2025 roku? Koszt wdrożenia Snowflake w 2025 roku zależy od skali projektu, ilości danych i poziomu personalizacji rozwiązania. Mniejsze projekty mogą kosztować od 100 do 300 tys. zł, natomiast wdrożenia korporacyjne z rozbudowaną integracją i analityką często przekraczają 1 mln zł. Warto jednak traktować to jako inwestycję – nowoczesna platforma danych Snowflake i profesjonalne wdrożenie przynoszą szybki zwrot poprzez lepszą efektywność, analitykę i kontrolę kosztów operacyjnych.
CzytajZaufały nam największe światowe organizacje
Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.
TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.
Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć
Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes
Monika Radomska
Sales Manager