Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Czy warto reklamować się w ChatGPT? Koszty i pierwsze doświadczenia reklamodawców
Reklamy w ChatGPT dają firmom nowy sposób dotarcia do potencjalnych klientów. Mogą wyświetlać się podczas rozmów, w których użytkownicy porównują produkty, planują podróże lub szukają rozwiązań biznesowych problemów. Pierwsi reklamodawcy sprawdzają już, czy takie reklamy przyciągają klientów i zwiększają sprzedaż. Ich doświadczenia pomagają ocenić, ile warto zapłacić za reklamę w ChatGPT i kiedy uwzględnić ją w budżecie marketingowym. W tym artykule: przyglądamy się wynikom kampanii, którymi podzielili się pierwsi reklamodawcy; wyjaśniamy, jak wyglądają reklamy w ChatGPT i jakie są możliwości ustawiania kampanii; porównujemy koszty i targetowanie z Google Ads oraz innymi kanałami; pokazujemy, jak mierzyć efekty i ocenić, czy reklama w ChatGPT opłaci się Twojej firmie. Jak wyglądają reklamy w ChatGPT? Podstawowa reklama jest osobnym, oznaczonym elementem pod odpowiedzią ChatGPT. Zawiera nazwę reklamodawcy, logo, nagłówek, krótki opis, materiał graficzny oraz odnośnik do strony docelowej. Może wyglądać jak karta produktu lub usługi dopasowanej do tematu rozmowy. Użytkownik prosi ChatGPT o pomoc w wyborze aplikacji do tworzenia szkoleń. Podaje wielkość firmy, języki, w których mają być dostępne kursy, oraz wyjaśnia, jak często trzeba je aktualizować. Pod odpowiedzią może wyświetlić się reklama takiej aplikacji. Reklamodawca może wskazać, w jakich sytuacjach jego produkt będzie przydatny, ale o wyświetleniu reklamy decyduje system. Według OpenAI reklamy nie wpływają na treść odpowiedzi ChatGPT. Firma płaci za miejsce reklamowe, a nie za polecenie jej produktu przez AI. Taki blok może zawierać jedno lub kilka zdjęć. OpenAI testuje również reklamy z kilkoma obrazami, widoczne w czasie oczekiwania na wygenerowanie grafiki. Przykład karty reklamowej z objaśnieniami elementów. Materiał z dokumentacji OpenAI. Reklamy produktów i czat z wirtualnym doradcą marki Sklep internetowy może przesłać plik z informacjami o swoich produktach i na tej podstawie tworzyć reklamy. Mogą one zawierać zdjęcia, nazwy, ceny oraz informacje o promocjach. Przesłanie katalogu służy przygotowaniu płatnych reklam. Nie oznacza, że ChatGPT zacznie polecać te produkty w swoich odpowiedziach. OpenAI testuje także format Sponsored Agents. Pozwala on przejść z reklamy do czatu z wirtualnym doradcą marki i zadać mu pytania o ofertę. Funkcja jest na wczesnym etapie testów i korzystają z niej tylko wybrani reklamodawcy. Planując pierwszą kampanię, trzeba więc sprawdzić, czy jest dostępna na danym koncie. Ile osób przechodzi z ChatGPT na strony internetowe? Planując reklamę w ChatGPT, warto mieć świadomość, jak niewielką część ruchu na stronach stanowią dziś wejścia z tego narzędzia. W zestawieniu Ahrefs obejmującym ponad 115 tys. witryn ChatGPT odpowiadał we wrześniu 2026 r. za 0,34% wszystkich wizyt, Google za 23,96%, a Bing za 1,13%. To około trzech-czterech wejść z ChatGPT na każdy tysiąc odwiedzin. Dane dotyczą badanej grupy stron i wszystkich wizyt, obejmujących również ruch płatny. Udział poszczególnych źródeł może być oczywiście inny w zależności od branży. Duża popularność ChatGPT nie oznacza więc równie dużej liczby odwiedzin na stronach firm. To istotne przy ocenie oczekiwanej skali sprzedaży. Powyższe dane nie rozstrzygają jednak o skuteczności reklam: ich zdolność do pozyskiwania klientów trzeba oceniać na podstawie wyników płatnych kampanii. Co pokazują pierwsze doświadczenia reklamodawców? Cztery konkretne przykłady Udało nam się dotrzeć do pierwszych relacji firm i agencji, które podzieliły się wynikami reklam w ChatGPT. Nie wszystkie ujawniły pełne koszty i dane o sprzedaży, ale ich doświadczenia pozwalają już zobaczyć, co się sprawdziło i jakie pojawiły się trudności. To pojedyncze przykłady, a na ich podstawie trudno jeszcze ocenić, jakich wyników może oczekiwać firma z danej branży. 1. Hostinger: niemal 70 tys. USD wydatków, bez jednoznacznej oceny opłacalności Hostinger przeznaczył na kilkutygodniowy test reklam w ChatGPT prawie 70 tys. USD. Hüseyin Ograk, który kieruje w firmie zespołem reklamy płatnej, podzielił się na LinkedIn kilkoma obserwacjami. Tysiąc wyświetleń kosztował ponad 65 USD, a użytkownicy klikali reklamy rzadziej niż w Google Search. Część odwiedzających wykazywała zainteresowanie ofertą, inne wejścia nie przynosiły firmie zauważalnych korzyści. Najlepiej sprawdzały się reklamy pokazujące, w czym konkretnie produkt może pomóc. Znaczenie miała także strona, na którą trafiał użytkownik po kliknięciu: powinna odpowiadać na tę samą potrzebę co reklama. Ogólne komunikaty i kierowanie do szerokiej oferty dawały słabsze wyniki. Czy test się opłacił? Opublikowane dane nie pozwalają tego rozstrzygnąć. Ograk zwrócił jednak uwagę, że część osób kupowała dopiero po pewnym czasie lub wracała po kolejne produkty. Żeby ocenić wartość takich klientów, trzeba śledzić ich zakupy również po zakończeniu kampanii. 2. SE Ranking: 1263 kliknięcia i… zbyt mało rejestracji, by kontynuować reklamę SE Ranking, dostawca narzędzi pomagających poprawiać widoczność stron w wyszukiwarkach, zakończył swój test z powodu niewielkiej liczby rejestracji. W ciągu około dwóch tygodni reklamy uzyskały ponad 97 tys. wyświetleń i 1263 kliknięcia. CTR, czyli odsetek wyświetleń zakończonych kliknięciem, wyniósł 1,30%. Firma prowadziła trzy kampanie w USA, Kanadzie, Australii i Nowej Zelandii. Autorzy relacji podejrzewają, że reklamy nie docierały do odpowiednich odbiorców. Osoby zawodowo zajmujące się SEO mogą korzystać z planów ChatGPT bez reklam, takich jak Plus, Pro czy Business. To jednak przypuszczenie firmy, a nie ustalona przyczyna słabego wyniku. Warto też uwzględnić moment przeprowadzenia testu. W czerwcu SE Ranking ręcznie ustalał stawki za kliknięcia, a system nie miał danych o rejestracjach, które mógłby wykorzystać do lepszego doboru odbiorców. Dzisiejsze możliwości prowadzenia kampanii są już szersze. 3. Opascope: około 60 tys. USD wydatków i 89 tys. USD przychodu Opascope ujawniło wyniki 15 dni reklamowania jednego klienta. Około 60 tys. USD wydatków przyniosło 89 tys. USD przychodu przypisanego reklamom. Kliknięcie kosztowało średnio 1,72 USD, a współczynnik konwersji wyniósł 2,35%. Agencja podała ROAS na poziomie 1,49. Oznacza to, że na każdego dolara wydanego na emisję przypadało 1,49 USD przychodu. Do oceny opłacalności potrzebna jest jeszcze marża: z przychodu firma musi pokryć także koszt produktu lub usługi oraz pozostałe wydatki. Ten wynik wymaga również uważnego przeczytania opisu testu. Opascope przedstawiło kampanie, którym zwiększono budżet po uzyskaniu dobrych pierwszych rezultatów. Zestawienie nie obejmowało więc wszystkich prób. Wyniki poszczególnych dni mocno się różniły: dzienny ROAS wynosił od około 0,2 do 2,9. Nazwy klienta ani jego marży nie ujawniono. 4. InterTeam Marketing: koszt pozyskania leada o 60% niższy niż w Google InterTeam Marketing podzieliło się bardziej optymistycznymi doświadczeniami z kampanii dla trzech klientów oferujących oprogramowanie biznesowe w abonamencie. Według agencji reklamy przyniosły ponad 150 kontaktów uznanych za wartościowe dla sprzedaży. Średnie kliknięcie kosztowało około 5 USD, a koszt pozyskania kontaktu był niższy o około 60% niż w Google. Co promowano? Między innymi e-booki i webinary przydatne osobom szukającym rozwiązania konkretnego problemu. Agencja starała się też docierać do użytkowników porównujących dostawców lub szukających alternatywy dla używanego narzędzia. Po kliknięciu trafiali oni na strony poświęcone właśnie tym zagadnieniom. To zachęcający wynik dla firm B2B, choć do pełnej oceny brakuje informacji o dalszych losach kontaktów. Agencja nie podała liczby podpisanych umów ani pełnych budżetów poszczególnych klientów. Nie wyjaśniła też szczegółowo, jakie warunki musiał spełnić kontakt, by uznać go za wartościowy. O opłacalności reklamy decyduje to, czy przynosi wartościowe kontakty i sprzedaż. Wyniki innych firm mogą pomóc zaplanować własny test, ale trzeba je oceniać z uwzględnieniem swojej oferty, klientów i marży. Ile kosztuje reklama w ChatGPT i jak wypada na tle Google Ads? Za co płaci reklamodawca? Tworząc kampanię, wybierasz, co chcesz osiągnąć: wyświetlenia reklamy, wejścia na stronę lub konkretne działania, np. zakupy. System dostosowuje sposób wyświetlania reklam do wybranego celu. Opłaty nalicza za kliknięcia albo wyświetlenia. Cele i sposoby rozliczania kampanii ChatGPT Ads Cel Sposób rozliczenia Co ma zwiększać system? Views CPM: opłata za 1000 wyświetleń Widoczność reklamy Clicks CPC: opłata za prawidłowe kliknięcie Ruch kierowany do witryny Conversions oCPC lub oCPM: opłata za kliknięcia albo wyświetlenia, zależnie od dostępnej opcji Wybrane zdarzenie, np. zakup lub wysłanie formularza Przy celu „Conversions” system dobiera reklamy tak, aby zwiększyć szansę na zakup, rejestrację lub wysłanie formularza. Płacisz za kliknięcia albo wyświetlenia. Przed uruchomieniem kampanii trzeba skonfigurować śledzenie wybranego działania na stronie, aby system otrzymywał informacje o efektach reklam. Ile trzeba przeznaczyć na pierwszą kampanię w ChatGPT? Według dokumentacji OpenAI minimalny budżet dzienny wynosi 65 zł dla kont rozliczanych w PLN, 15 euro dla kont w EUR lub 25 dolarów dla kont w USD. Budżet własnego testu warto ustalić na podstawie tego, ile kontaktów lub zakupów chcesz pozyskać i jaki koszt każdego z nich możesz zaakceptować. Ustawiona kwota dzienna określa, ile kampania ma wydawać średnio w ciągu dnia. Przy budżecie 65 zł system może wydać jednego dnia do 130 zł, a w pozostałe dni odpowiednio mniej. Przy niezmienionym budżecie łączny wydatek od niedzieli do soboty nie przekroczy 455 zł. Możesz też ustawić budżet całkowity, czyli kwotę przeznaczoną na cały okres kampanii. Planując wydatki, uwzględnij również przygotowanie reklam, strony, na którą trafią zainteresowane osoby, oraz narzędzi do mierzenia wyników. Jeśli kampanię prowadzi agencja lub zewnętrzny specjalista, dolicz koszt ich pracy. Przy niewielkim budżecie przygotowania i obsługa mogą stanowić znaczną część całego wydatku. Ile kosztuje pozyskanie wejścia na stronę z reklamy w ChatGPT? Jeśli samodzielnie ustalasz stawki, OpenAI sugeruje, aby na początek ustawić maksymalną cenę kliknięcia na 3–5 USD. W ten sposób określasz, ile jesteś gotów zapłacić za jedno wejście na stronę. Faktyczny koszt zależy między innymi od dopasowania reklamy do potrzeb użytkownika oraz stawek innych reklamodawców. Sprawdzisz go w wynikach swojej kampanii. Punktem odniesienia mogą być koszty reklam w wyszukiwarkach. WordStream i LocaliQ przeanalizowały 13 474 kampanie prowadzone w USA w Google Ads i Microsoft Ads od kwietnia 2025 do marca 2026 r. Wyniki pokazują, jakie koszty ponosili reklamodawcy na tamtym rynku. Podane kwoty są medianami, czyli wartościami ze środka zestawienia: połowa wyników była niższa, a połowa wyższa. Przy planowaniu kampanii w Polsce warto porównać je z kosztami własnych reklam lub prognozami dla wybranej branży i rynku. Koszty i wyniki: liczby o różnym znaczeniu Źródło danych Wartość Jak ją interpretować? OpenAI: ręczna stawka CPC 3–5 USD Zalecany początkowy limit stawki, nie średni koszt WordStream/LocaliQ: Google i Microsoft Search CPC 5,42 USD; CPL 66,69 USD Wartości referencyjne z badania kampanii w USA Ten sam raport: usługi biznesowe CPC 5,87 USD Wartość dla jednej szerokiej kategorii Źródła tabeli: dokumentacja OpenAI i raport WordStream/LocaliQ. Żeby ocenić, czy reklama w ChatGPT jest tańsza od reklamy w Google, porównaj kampanie promujące podobną ofertę w tym samym kraju. W obu przypadkach mierz ten sam efekt, np. wysłanie formularza z zapytaniem o usługę. Jeśli chcesz pozyskiwać nowych klientów, osobno oceniaj reklamy kierowane do obecnych klientów oraz te wyświetlane po wpisaniu nazwy Twojej firmy. O kosztach pozyskania kontaktu decyduje również to, ile osób po wejściu na stronę wysyła zapytanie. Załóżmy, że każde wejście z reklamy kosztuje 10 zł, a formularz wypełniają dwie osoby na sto. Za 100 wejść zapłacisz 1000 zł i otrzymasz dwa zapytania, czyli każde będzie kosztować 500 zł. Jeśli wejście kosztuje 15 zł, ale formularz wypełnia pięć osób na sto, wydasz 1500 zł i otrzymasz pięć zapytań. Koszt jednego wyniesie wtedy 300 zł. Jak przygotować kampanię reklamową w ChatGPT? Zacznij od założenia konta w Ads Managerze, uzupełnienia danych firmy, dodania metody płatności i przejścia wymaganej weryfikacji. Następnie kreator przeprowadzi Cię przez ustawienia kampanii: wybór celu, budżetu oraz odbiorców, do których chcesz dotrzeć. W ramach kampanii tworzysz grupy reklam, np. dla różnych produktów lub potrzeb klientów. Do każdej grupy dodajesz reklamy z nagłówkiem, opisem, grafiką i linkiem do odpowiedniej strony. Przed rozpoczęciem wyświetlania OpenAI sprawdza ich zgodność z zasadami reklamowymi. Podstawowe ustawienia w ChatGPT Ads Manager Poziom Ustawienia Praktyczne zastosowanie Kampania Cel, budżet, daty, lokalizacje i obsługiwane platformy Rozdzielenie krajów, produktów lub różnych celów biznesowych Grupa reklam Temat, wskazówki kontekstowe i strategia ustalania stawek Osobne podejście np. do wyboru produktu i zmiany obecnego dostawcy Reklama Nagłówek, opis, grafika i adres strony docelowej Testowanie komunikatów odpowiadających na tę samą potrzebę Źródło: przewodnik uruchamiania kampanii OpenAI. Jak wskazać, komu i kiedy może przydać się Twoja oferta? W ustawieniach grupy reklam możesz dodać context hints, czyli wskazówki pomagające systemowi dopasować reklamę do potrzeb użytkownika. Opisujesz w nich, do czego służy produkt, komu pomaga i w jakiej sytuacji warto z niego skorzystać. Dla aplikacji do tworzenia szkoleń takie wskazówki mogą brzmieć: „Aplikacja dla firm, które przygotowują szkolenia wdrożeniowe na podstawie własnych dokumentów”. „Tworzenie i aktualizowanie kursów w kilku językach po zmianie firmowych procedur”. „Przygotowanie kursów, które można opublikować w firmowym systemie zarządzania szkoleniami (LMS)”. Podawaj konkretne informacje zgodne z możliwościami aplikacji. System wykorzysta je przy wyborze reklam do wyświetlenia. Samo dodanie wskazówki nie zapewnia jednak wyświetlenia reklamy przy określonym pytaniu ani dotarcia do osoby na konkretnym stanowisku. Jeśli promujesz kilka zastosowań produktu, przygotuj dla nich osobne grupy reklam. Każda powinna prowadzić do strony wyjaśniającej, jak produkt pomaga w danej sytuacji. Gdzie i komu możesz wyświetlać reklamy? W kampanii wybierasz kraj, w którym chcesz wyświetlać reklamy. Zależnie od rynku możesz też wskazać region, miasto lub kod pocztowy. W nowych kampaniach tworzonych z katalogu produktów wybór lokalizacji jest obecnie ograniczony do kraju. Możesz również określić, czy reklamy mają pojawiać się w aplikacji na iOS, na Androidzie czy w przeglądarce na komputerze. Część nowych kont początkowo pozwala reklamować się tylko w kraju rejestracji firmy. Dostęp do kolejnych rynków wymaga spełnienia dodatkowych warunków. Na rynkach obsługujących tę funkcję można przesłać własną listę klientów lub potencjalnych klientów. Pozwala to wyświetlać reklamy tym osobom, wykluczać je z kampanii albo dostosowywać stawki za dotarcie do nich. Aby kierować reklamy do takiej grupy, system musi rozpoznać na liście co najmniej 25 tys. użytkowników ChatGPT. Baza zawierająca 25 tys. kontaktów może więc okazać się za mała. W Polsce personalizacja reklam pozostaje niedostępna. Ograniczenie obejmuje również pozostałe kraje Europejskiego Obszaru Gospodarczego i Szwajcarię. OpenAI zaleca, aby w kampaniach na te rynki nie korzystać z własnych list odbiorców. Planując kampanię w Polsce, skup się więc na lokalizacji oraz dopasowaniu reklamy do tematu i potrzeb użytkownika. Jak ograniczyć wyświetlanie reklam i ustalać stawki? Funkcja Negative Phrases pozwala wybranym reklamodawcom wskazać frazy związane z tematami, przy których marka chce unikać wyświetlania reklam. Jej dostępność i zakres działania sprawdzisz na swoim koncie. Przy ustalaniu stawek możesz skorzystać ze strategii Maximize results. System sam dobiera stawki, aby w ramach budżetu pozyskać jak najwięcej kliknięć lub konwersji, zależnie od celu kampanii. W części nowych grup reklam ta opcja może być włączona domyślnie. Przed uruchomieniem kampanii sprawdź więc, czy stawki ustalasz ręcznie, czy dobiera je system. Przy automatycznych stawkach regularnie kontroluj koszt wejścia na stronę, pozyskania kontaktu i sprzedaży. Te koszty mogą się zmieniać w trakcie kampanii. ChatGPT, Google, Meta czy LinkedIn? Jak wybrać kanał reklamowy? Wybór zależy od tego, do kogo chcesz dotrzeć i kiedy odbiorca może zainteresować się ofertą. W ChatGPT reklama może pojawić się podczas szukania rozwiązania lub porównywania produktów. Google pozwala docierać do osób wpisujących konkretne zapytania, a LinkedIn ułatwia wybór odbiorców według stanowiska czy firmy. Kanał Jak dobierasz odbiorców? Kiedy warto go rozważyć? ChatGPT Ads Na podstawie tematu i potrzeb opisanych przez użytkownika, informacji o ofercie oraz lokalizacji Gdy zakup wymaga wyjaśnień, porównania możliwości lub dopasowania produktu do potrzeb Google Search Za pomocą słów kluczowych, ustawień dopasowania, lokalizacji i wykluczeń Gdy klienci szukają już produktu, usługi lub rozwiązania określonego problemu Meta Ads Na podstawie m.in. lokalizacji, zainteresowań, zachowań i własnych list odbiorców, zależnie od ustawień kampanii Gdy zdjęcie, film lub prezentacja produktu mogą zainteresować osoby przeglądające Facebooka i Instagrama LinkedIn Ads Według m.in. stanowiska, firmy, branży i doświadczenia zawodowego Gdy oferta jest skierowana do osób pełniących określone role w wybranych organizacjach Istotna różnica między Google a ChatGPT dotyczy możliwości sprawdzenia, co doprowadziło do wyświetlenia reklamy. W Google raport wyszukiwanych haseł pokazuje część zapytań, po których pojawiła się reklama. Możesz na tej podstawie wykluczać nietrafne wyszukiwania. W ChatGPT reklamodawca nie widzi treści pytań ani rozmów użytkowników. Dopasowanie odbiorców oceniasz więc przede wszystkim po ich działaniach na stronie i treści przesyłanych zapytań. Obie platformy korzystają z AI do dopasowywania reklam. Google rozwija te możliwości m.in. przez AI Max, który wykorzystuje informacje ze słów kluczowych, reklam i stron docelowych. Udostępnia również strategie ustalania stawek uwzględniające oczekiwany koszt konwersji lub zwrot z wydatków reklamowych. W ChatGPT dostępne ustawienia zależą od celu kampanii i sposobu rozliczenia. Przy porównywaniu wyników uwzględnij więc także sposób prowadzenia obu kampanii. Osobną kwestią są reklamy w odpowiedziach AI Google, czyli AI Overviews. Na obsługiwanych rynkach mogą pojawiać się tam reklamy z kampanii Search, Shopping i Performance Max. Google nie pokazuje jednak ich wyników w oddzielnym raporcie. Dlatego porównanie skuteczności reklam wyświetlanych wyłącznie w odpowiedziach AI obu firm jest utrudnione. Jak sprawdzać wyniki reklam w ChatGPT? 1. Ustal, jakie efekty chcesz mierzyć W sklepie internetowym licz przede wszystkim opłacone zamówienia. Oceniając ich wartość, uwzględnij marżę i zwroty. W firmie sprzedającej usługi innym przedsiębiorstwom osobno śledź zapytania, spotkania i podpisane umowy. Pobranie e-booka możesz potraktować jako pierwszy sygnał zainteresowania ofertą. Uzgodnij też z zespołem sprzedaży, jakie zapytania uznacie za wartościowe. Czy pochodzą od firm, które obsługujecie? Czy dotyczą potrzeb, na które odpowiada Wasza oferta? Czy kontaktująca się osoba uczestniczy w wyborze dostawcy? Stosuj te same kryteria do kontaktów pozyskanych z ChatGPT, Google i LinkedIn. Dzięki temu sprawdzisz, ile w każdym kanale kosztuje pozyskanie podobnych potencjalnych klientów. 2. Oznacz linki, aby rozpoznać wejścia z reklam Do linków w reklamach dodaj parametry UTM. To krótkie oznaczenia, dzięki którym narzędzie analityczne, np. Google Analytics 4, rozpozna źródło wizyty, kampanię i konkretną wersję reklamy. Ustal wspólny sposób nazywania kampanii i reklam. Dzięki temu łatwiej porównasz ich wyniki i unikniesz rozdzielania danych o tej samej kampanii między kilka podobnych nazw. Przed startem otwórz oznaczony link i wyślij testowe zapytanie przez formularz. Sprawdź, czy analityka pokazuje właściwe źródło wizyty i nazwę kampanii. Upewnij się też, że te informacje zapisują się przy zapytaniu w systemie obsługi klientów. Takie oznaczenia pozwolą odróżnić wejścia z płatnych reklam od wizyt z linków zamieszczonych w odpowiedziach ChatGPT. Pomogą również ustalić, które reklamy przynoszą zapytania i zakupy. 3. Sprawdź, czy system rejestruje zakupy i zapytania Żeby ocenić efekty kampanii, potrzebujesz informacji o tym, co użytkownicy robią po kliknięciu reklamy. Do zbierania tych danych służy OpenAI Pixel, czyli kod instalowany na stronie. Pozwala rejestrować np. zakup, rejestrację lub wysłanie formularza. Dane można też przesyłać bezpośrednio z systemów firmy przez Conversions API. Wdrożenie warto powierzyć osobie odpowiedzialnej za stronę lub analitykę. Powinna zadbać o prawidłowe przypisywanie działań do reklam i zabezpieczenie przed dwukrotnym policzeniem tego samego zakupu. Ważne jest też zachowanie parametru oppref — identyfikatora kliknięcia dodawanego do adresu strony. Przekierowania nie powinny go usuwać. Zbieranie i przesyłanie danych wymaga również uwzględnienia odpowiednich informacji dla użytkowników oraz wymaganych zgód. Przed uruchomieniem kampanii złóż testowe zamówienie lub wyślij formularz. Sprawdź, czy działanie zostało zapisane, czy kwota i waluta się zgadzają oraz czy ponowne otwarcie strony potwierdzenia nie dodaje kolejnego zakupu. OpenAI udostępnia także testową integrację Ads Managera z Google Analytics 4, która pomaga porównywać wyniki obu narzędzi. Dostęp do niej wymaga kontaktu z opiekunem konta. Wizyty z linków oznaczonych parametrami UTM możesz śledzić w GA4 niezależnie od tej integracji. 4. Sprawdź, co obejmują wyniki w raporcie W Ads Managerze zobaczysz liczbę wyświetleń, kliknięć i konwersji oraz poniesione wydatki. Sprawdzisz też średni koszt kliknięcia i tysiąca wyświetleń. Wyniki możesz przeglądać dla całej kampanii, grupy reklam lub pojedynczej reklamy, a także pobrać do pliku CSV. Dane pojawiają się z opóźnieniem. Kliknięcia i wyświetlenia zwykle aktualizują się co około 15 minut, koszty mogą pojawić się po 7–8 godzinach, a konwersje po 24–48 godzinach. Wyniki z ostatnich godzin kampanii mogą więc być niepełne. Znaczenie ma również to, ile czasu upłynęło między kliknięciem reklamy a zakupem lub wysłaniem zapytania. W ustawieniach raportowania wybierasz, czy system ma uwzględniać działania wykonane w ciągu 7, 14 czy 30 dni od kliknięcia. Osobno możesz włączyć liczenie konwersji, które nastąpiły w ciągu jednego dnia po samym wyświetleniu reklamy. To część atrybucji, czyli zasad przypisywania efektów reklamom. Przykładowo klient może zobaczyć reklamę w ChatGPT, później znaleźć firmę w Google i dopiero wtedy kupić. Oba systemy mogą przypisać sobie ten zakup. Dlatego liczbę zamówień i przychody potwierdzaj w sklepie lub systemie sprzedaży. Porównując kanały, stosuj ten sam okres oceny i te same zasady liczenia wyników. 5. Policz, ile kosztuje pozyskanie klienta i czy reklama się zwraca Zestaw wydatki na kampanię z danymi o zapytaniach i sprzedaży. Sprawdź, ile kontaktów spełniało ustalone kryteria i ile zakończyło się zakupem. Co chcesz sprawdzić? Jak to policzyć? Koszt jednego kontaktu, czyli CPL Podziel koszt wyświetlania reklam przez liczbę pozyskanych kontaktów Koszt wartościowego kontaktu Podziel koszt wyświetlania reklam przez liczbę kontaktów spełniających ustalone kryteria sprzedażowe Pełny koszt pozyskania klienta Podziel koszty marketingu i sprzedaży związane z kampanią przez liczbę pozyskanych nowych klientów Przychód na każdą złotówkę wydaną na reklamę, czyli ROAS Podziel przychód przypisany reklamom przez koszt ich wyświetlania Opłacalność zależy od tego, ile zostaje firmie ze sprzedaży po pokryciu kosztów. Załóżmy, że ze 100 zł przychodu po opłaceniu produktu, realizacji zamówienia, płatności i zwrotów pozostaje 40 zł. Jeśli pozyskanie tego zamówienia kosztowało 40 zł, cała pozostała kwota pokrywa reklamę. Odpowiada to ROAS na poziomie 2,5: każde 40 zł wydane na reklamę przynosi 100 zł przychodu. Aby kampania przynosiła zysk, wynik musi pozwolić pokryć również przygotowanie reklam, obsługę kampanii i przypadającą na tę sprzedaż część kosztów stałych firmy. Przy sprzedaży abonamentowej uwzględnij kolejne płatności pozyskanych klientów oraz koszty ich obsługi. Oprzyj obliczenia na rzeczywistych danych o tym, jak długo klienci korzystają z usługi. Sprawdź też, po ilu miesiącach odzyskujesz pieniądze wydane na ich pozyskanie. W B2B wróć do wyników po zakończeniu kampanii, aby uwzględnić umowy podpisane po dłuższych negocjacjach. Jak zaplanować pierwszą kampanię w ChatGPT? Ustal, co chcesz sprawdzić, ile możesz wydać i jaki wynik uzasadni kontynuowanie reklamy. Na początek ogranicz zakres kampanii, aby łatwiej ocenić jej efekty. Wybierz jedną ofertę i jeden rynek. Określ, czy zależy Ci na zakupach, zapisach na prezentację produktu czy zapytaniach o współpracę. Sprawdź dostępność reklam na wybranym rynku oraz zasady dotyczące Twojej branży. Przygotuj stronę, która rozwija treść reklamy. Jeśli promujesz aplikację pomagającą aktualizować szkolenia, pokaż, jak działa ta funkcja. Zainteresowana osoba powinna łatwo znaleźć potrzebne informacje i wiedzieć, jak zamówić prezentację lub skontaktować się z firmą. Przetestuj pomiar wyników. Sprawdź oznaczenia linków, rejestrowanie zakupów lub formularzy oraz zapisywanie źródła kontaktu. Uzgodnij ze sprzedażą, które zapytania będziecie uznawać za wartościowe. Ustal budżet i akceptowany koszt pozyskania kontaktu. Jeśli możesz zapłacić 200 zł za wartościowe zapytanie i chcesz pozyskać ich 20, punktem wyjścia będzie 4000 zł na wyświetlanie reklam. Kampania pokaże, czy taki koszt jest osiągalny. Osobno uwzględnij przygotowanie i obsługę testu. Sprawdź kilka zastosowań produktu. Przygotuj dwie lub trzy grupy reklam, każdą poświęconą innej potrzebie klienta. Dopasuj do nich treści reklam i strony docelowe. Liczbę wariantów dobierz do budżetu, aby każdy mógł zebrać dane potrzebne do oceny. Wyznacz termin oceny i warunki wstrzymania kampanii. Uwzględnij czas potrzebny klientom na podjęcie decyzji. W trakcie testu kontroluj wydatki i jakość zapytań. Wstrzymaj kampanię, jeśli pomiar nie działa albo wydatki osiągnęły ustalony limit, a oczekiwane efekty się nie pojawiły. Porównaj efekty z innymi kampaniami. Jeśli korzystasz z Google Ads, sprawdź koszt pozyskania podobnych kontaktów i klientów. Uwzględnij również wartość sprzedaży oraz pracę potrzebną do obsługi zapytań. Przy większym budżecie możesz dodatkowo sprawdzić, o ile reklamy zwiększają sprzedaż. Służy do tego odpowiednio przygotowany test: część porównywalnych odbiorców lub rynków obejmujesz kampanią, a część pozostawiasz jako grupę kontrolną. Porównanie wyników pomaga ocenić, ile zakupów przyniosła reklama. Czy warto reklamować się w ChatGPT? Najwięcej argumentów za reklamą w ChatGPT mają firmy, których produkty klienci porównują i dobierają do konkretnych wymagań. Doświadczenia Hostingera i InterTeam sugerują, że właśnie przy takich potrzebach łatwiej o wartościowe zapytania i zakupy. Dla reklamodawcy oznacza to konieczność pokazania, do czego konkretnie przyda się produkt. Ogólna promocja marki lub całej oferty może wykorzystać ten potencjał znacznie słabiej. Pierwsze wyniki pokazują też, gdzie kończy się obietnica tego kanału. Użytkownik może szczegółowo opisać swoje potrzeby, ale nadal tylko zbierać informacje. SE Ranking zdobył ponad 1200 kliknięć i niewiele rejestracji. Szczegółowy opis potrzeb pomaga dopasować reklamę, ale użytkownik może być jeszcze daleko od decyzji o zakupie. ChatGPT zasługuje więc na uwagę jako dodatkowe źródło klientów, szczególnie przy produktach wymagających porównania i wyjaśnienia. Na podstawie dostępnych relacji trudno natomiast uzasadnić przenoszenie do niego budżetu z rentownych kampanii Google. Niższy koszt pozyskania zapytania w jednej firmie i przychód z reklam w drugiej to jeszcze zbyt mało, by uznać ChatGPT za bardziej opłacalny kanał sprzedaży. Porozmawiaj z nami o wykorzystaniu AI w Twojej firmie W TTMS pomagamy firmom wdrażać rozwiązania AI i łączyć je z używanymi systemami. Jako pierwsza firma w Polsce uzyskaliśmy akredytowaną certyfikację systemu zarządzania sztuczną inteligencją zgodnego z normą ISO/IEC 42001. Jeśli chcesz wykorzystać AI w marketingu, uporządkować dane lub usprawnić pracę zespołu, porozmawiaj z ekspertami TTMS o potrzebach swojej firmy. Co to są reklamy w ChatGPT? Reklamy w ChatGPT to płatne ogłoszenia wyświetlane przy odpowiedziach na pytania użytkowników. Mogą przedstawiać produkt lub usługę związaną z tematem, którym interesuje się dana osoba. Są oznaczone jako sponsorowane i zawierają link do strony reklamodawcy. Jak reklamować firmę w ChatGPT? Kampanię przygotujesz w panelu Ads Manager OpenAI. Po założeniu i zweryfikowaniu konta dodajesz metodę płatności, wybierasz cel i budżet oraz przygotowujesz reklamy. Możesz też opisać potrzeby klientów, na które odpowiada Twoja oferta, aby pomóc systemowi dopasować reklamy do odpowiednich zapytań. Ile kosztuje reklama w ChatGPT? Koszt zależy od wybranego sposobu rozliczenia, konkurencji i dopasowania reklamy do potrzeb użytkowników. Możesz płacić za kliknięcia lub wyświetlenia. Dla kont rozliczanych w złotych minimalny budżet dzienny wskazany w dokumentacji OpenAI wynosi 65 zł. Do planowanych wydatków warto doliczyć przygotowanie reklam, strony docelowej i obsługę kampanii. Czy reklama w ChatGPT wpływa na polecanie firmy w odpowiedziach? Według OpenAI wykupienie reklamy nie wpływa na treść odpowiedzi ChatGPT. Reklama jest osobnym, oznaczonym elementem. Jeśli zależy Ci również na obecności firmy w odpowiedziach, warto zadbać o dostępne w internecie, wiarygodne informacje o jej ofercie. Sam budżet reklamowy nie zapewnia takich rekomendacji. Czy reklama w ChatGPT jest skuteczniejsza od Google Ads? Wyniki pierwszych kampanii są zróżnicowane. Niektóre firmy zgłaszają niższy koszt pozyskania kontaktów niż w Google, inne uzyskały niewiele zapytań mimo licznych kliknięć. Najlepiej porównać własne kampanie promujące podobną ofertę na tym samym rynku. Oceniaj koszt pozyskania wartościowego kontaktu lub klienta oraz sprzedaż, którą reklamy przyniosły.
Czytaj
Jak AI zmienia pracę użytkowników i autorów raportów Power BI?
Zobacz, jak AI zmienia korzystanie z Power BI przez odbiorców i autorów raportów oraz właścicieli modeli, z praktycznymi wskazówkami dotyczącymi weryfikacji pytań, wersji roboczych raportów i decyzji.
Czytaj
Czy AI zastąpi testerów? Jak sztuczna inteligencja zmienia pracę w QA
Podczas kolejnego spotkania z cyklu TTMS Tech Talks zajęliśmy się wpływem sztucznej inteligencji na pracę testerów oprogramowania. Prezentację „Czy AI zabierze pracę testerom? Fakty, mity i przyszłość QA” poprowadziła 20 października 2026 roku Małgorzata Struzik, QA Engineer w TTMS. Małgorzata przyjrzała się zadaniom, w których AI może wspierać testerów, i podzieliła się doświadczeniami z samodzielnego sprawdzania jednego z narzędzi. Jej wystąpienie otworzyło dyskusję o przyszłości zawodu, współpracy testerów z programistami oraz kompetencjach potrzebnych do korzystania z AI w projektach IT. Tech Talks – dzielimy się wiedzą w TTMS Tech Talks to cykl krótkich wewnętrznych spotkań, podczas których pracownicy TTMS dzielą się wiedzą technologiczną, doświadczeniami z projektów i narzędziami przydatnymi w codziennej pracy. Każde wystąpienie kończy się sesją pytań i odpowiedzi, dającą przestrzeń do dyskusji i wymiany pomysłów. W ten sposób uczymy się od siebie i poznajemy rozwiązania wykorzystywane przez inne zespoły. 1. Jak AI wspiera codzienną pracę testerów? Co właściwie robi tester oprogramowania? Jeśli przed oczami masz osobę, która klika kolejne przyciski i sprawdza, czy aplikacja działa, widzisz tylko część jej pracy. Zanim zespół odpowiedzialny za zapewnienie jakości oprogramowania (QA) rozpocznie testy, musi zrozumieć, jak system ma działać, kto będzie z niego korzystał i jakie skutki może mieć błąd. Tester ustala, co i w jaki sposób sprawdzić, szuka niejasności w wymaganiach i przewiduje sytuacje, które mogą sprawić użytkownikom trudność. Gdy znajdzie problem, opisuje go tak, aby programista mógł go odtworzyć i ustalić przyczynę. Gdzie w tej pracy przydaje się AI? Można poprosić ją o propozycje przypadków testowych, czyli opisy tego, co należy sprawdzić, jakie czynności wykonać i jaki powinien być wynik. Może też pomóc w napisaniu testu automatycznego, analizie logów, czyli zapisów zdarzeń w systemie, albo przygotowaniu danych do testów. Takie wsparcie pozwala testerowi szybciej przygotować materiały do pracy. Przyjrzyjmy się propozycjom przypadków testowych. AI potrafi w krótkim czasie przygotować uporządkowany zestaw, w którym każdy przypadek ma opisane kroki i oczekiwany wynik. Łatwo wtedy uznać, że można już z niego korzystać. Tester znający aplikację może jednak zauważyć, że opisany proces przebiega w firmie inaczej albo że zabrakło sprawdzenia, co się stanie po podaniu błędnych danych. Wraca więc do wymagań, wyjaśnia wątpliwości i poprawia propozycje AI. Szersze omówienie zastosowań AI przy tworzeniu, wykonywaniu i utrzymaniu testów znajduje się w naszym przewodniku po AI w automatyzacji testów. Dobrym punktem wyjścia są czynności, które zajmują zespołowi dużo czasu i których wynik można rzetelnie sprawdzić. 2. Od wymagań do przypadków testowych – AI w praktyce Na potrzeby spotkania Małgorzata przeprowadziła własną próbę. Poprosiła ChatGPT o przygotowanie rozbudowanego wymagania opisującego sposób korzystania ze strony internetowej, a następnie przekazała ten opis do generatora AI w narzędziu do zarządzania testami. Rozwiązanie wybrała na podstawie naszego zestawienia 10 najlepszych narzędzi AI dla testerów. Narzędzie szybko przygotowało przypadki testowe. Małgorzata mogła na bieżąco czytać kolejne propozycje, a po ich zapisaniu miała przed sobą uporządkowany zestaw. Przy każdym przypadku widniała informacja, że został wygenerowany przez AI. Jak oceniła ten wynik? Podczas dyskusji wyjaśniła, że każdy z zaproponowanych testów trzeba jeszcze porównać z wymaganiami: „Człowiek będzie musiał zweryfikować po kolei każdy test case i sprawdzić, czy on się zgadza z wymaganiami, a to też wymaga czasu”. Małgorzata zaznaczyła, że była to krótka próba, a przygotowane wymagania nie były szczegółowo dopracowane. Ich opis powstał z pomocą ChatGPT. W rzeczywistym projekcie należałoby więc najpierw sprawdzić, czy odpowiada on temu, czego firma i użytkownicy potrzebują od aplikacji. Jeśli zabraknie w nim istotnej zasady, wygenerowane testy też mogą ją pominąć. Będą wtedy zgodne z opisem, lecz nie sprawdzą wszystkiego, co powinny. Uwaga Małgorzaty o konieczności sprawdzenia każdej propozycji prowadzi do pytania: ile czasu można w ten sposób zaoszczędzić? Żeby to ocenić, trzeba uwzględnić przygotowanie opisu, wygenerowanie przypadków testowych, ich przeczytanie i poprawienie. Łączny czas tej pracy można następnie porównać z czasem potrzebnym na samodzielne przygotowanie podobnego zestawu. Oszczędność pojawia się wtedy, gdy cały ten proces zajmuje mniej czasu, a gotowe testy równie dobrze sprawdzają wymagania. 3. Dlaczego test zakończony sukcesem może dawać fałszywe poczucie bezpieczeństwa? Sprawdzenia wymagają również testy automatyczne tworzone z pomocą AI. Czy aplikacja może przejść je wszystkie i nadal działać nieprawidłowo? Małgorzata zwróciła uwagę na taką możliwość. Jeśli test uznaje błędne zachowanie aplikacji za poprawne, zakończy się sukcesem, mimo że funkcja działa niewłaściwie. Zestaw testów może też pomijać istotną funkcję lub zasadę działania systemu. Podobnie jest z chlebem na ilustracji: ma złocistą skórkę i dobrze wypieczony środek, więc pod tym względem wszystko się zgadza. Miał być jednak bezglutenowy, a do jego przygotowania użyto mąki pszennej. Sprawdzenie wyglądu i stopnia wypieczenia nie wystarczyło, by potwierdzić, że spełnia podstawowe wymaganie. W oprogramowaniu podobny problem może dotyczyć raportu finansowego dostępnego tylko dla wybranych pracowników. AI przygotowuje test: użytkownik klika przycisk, raport się otwiera. Test kończy się sukcesem. Wszystko wygląda dobrze, dopóki ktoś nie zapyta: a co, jeśli ten sam przycisk kliknie pracownik, który nie powinien mieć dostępu do tych danych? Jeśli nikt tego nie sprawdził, nadal nie wiadomo, czy aplikacja właściwie chroni raport. Dlatego tester przeglądający propozycje AI wraca do wymagań i sprawdza: czy każde wymaganie ma odpowiadający mu test; czy w testach prawidłowo opisano, jak aplikacja powinna się zachować; czy przewidziano błędne dane, brak uprawnień i sytuacje wyjątkowe; czy sprawdzono funkcje, których awaria byłaby najbardziej dotkliwa dla użytkowników i firmy. Znajomość pracy użytkowników pomaga dostrzec takie braki. Tester, który wie, kto korzysta z raportu i do czego służą zawarte w nim dane, potrafi zadać dodatkowe pytania i uzupełnić zestaw. Dzięki temu testy sprawdzają również to, co ma znaczenie w codziennym korzystaniu z aplikacji. 4. Jak AI może zmienić podział pracy między testerami a programistami? A jak korzystanie z AI może wpłynąć na podział pracy w zespole? Jeden z uczestników spotkania zaproponował, by wyobrazić sobie dwie osoby, z których każda potrafi zarówno napisać kod, jak i go przetestować. Przy jednym zadaniu pierwsza przygotowuje zmianę, a druga sprawdza jej działanie. Przy kolejnym zamieniają się rolami, korzystając ze wsparcia AI. Taki sposób pracy wymagałby nauki po obu stronach. Testerzy rozwijaliby umiejętności programistyczne, a programiści poznawaliby dokładniej techniki testowania. Nadal potrzebne byłoby też spojrzenie drugiej osoby, która może zauważyć błąd lub zakwestionować założenia autora. Możliwość zastosowania takiego modelu zależałaby od konkretnego projektu, doświadczenia zespołu i zasad weryfikacji oprogramowania. W rozmowie pojawił się również inny pomysł: najpierw zespół przygotowuje testy opisujące, jak aplikacja powinna działać, a następnie AI na ich podstawie generuje kod. To kieruje uwagę na precyzję testów. Jeśli zabraknie w nich ważnej reguły, wygenerowany program może przejść wszystkie sprawdzenia i nadal nie spełniać potrzeb użytkowników. Oba scenariusze pokazują, dlaczego w zespołach IT przydaje się wzajemne rozumienie swoich zadań. Testerowi znajomość kodu pomaga ustalić przyczynę błędu, a programiście wiedza o testowaniu ułatwia przewidzenie problemów jeszcze podczas pisania funkcji. Więcej o tych zmianach piszemy w artykule o tym, jak AI zmienia pracę programistów, testerów i analityków w 2026 roku. 5. Jak przygotować zespół QA do pracy z AI? Od czego zacząć naukę pracy z AI? Pod koniec spotkania uczestnicy sami zgłosili potrzebę praktycznego szkolenia. Chcieli zobaczyć, jak korzystać z narzędzi, formułować polecenia i sprawdzać otrzymane odpowiedzi. Zaproponowali też osobne spotkania poświęcone pracy z czatami i wykorzystaniu AI do programowania, aby każdy mógł poznać przykłady przydatne w swoich zadaniach. Takie szkolenie można oprzeć na jednym konkretnym zadaniu, na przykład wspólnym przygotowaniu przypadków testowych dla wybranej funkcji aplikacji. Zespół zaczyna od uzgodnionego wymagania, przekazuje je AI, a następnie omawia otrzymane propozycje. Wtedy można zobaczyć, co narzędzie uwzględniło, co pominęło i ile pracy wymaga doprowadzenie testów do postaci, którą można zaakceptować. Przy takim zadaniu warto od razu ustalić kilka zasad: Z jakich narzędzi korzystamy? Pracownicy powinni wiedzieć, które rozwiązania zostały dopuszczone do pracy w danym projekcie. Jakie dane możemy im przekazać? Wymagania, kod i dokumentacja mogą zawierać poufne informacje. Zakres ich wykorzystania musi odpowiadać zasadom firmy i klienta. Kto sprawdza wynik? Potrzebna jest osoba, która oceni wygenerowane materiały i zdecyduje, czy nadają się do dalszej pracy. Co sprawdzamy przed akceptacją? Zespół powinien uzgodnić kryteria, takie jak zgodność z wymaganiami, poprawność oczekiwanych wyników i uwzględnienie istotnych sytuacji wyjątkowych. W rozmowie padło również pytanie o odpowiedzialność za kod przygotowany z pomocą AI. Uczestnicy wyjaśnili, że w ich projektach osoba zatwierdzająca zmianę odpowiada za jej sprawdzenie niezależnie od sposobu jej powstania. Dlatego nauka korzystania z AI powinna obejmować również ocenę i poprawianie jej propozycji. Co zatem z przyszłością testerów? Podczas spotkania pojawiły się różne scenariusze, a każdy prowadził do rozmowy o potrzebie rozwijania umiejętności. AI może pomóc przygotować testy czy przeanalizować kod. Do wykorzystania tych wyników potrzebni są ludzie, którzy rozumieją aplikację, potrafią dostrzec braki i wiedzą, o co jeszcze zapytać. Do tej potrzeby uczenia się Małgorzata odniosła się już podczas dyskusji o przyszłości zawodu: „Czyli tak naprawdę musimy być otwarci na naukę”. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o wykorzystaniu AI w testowaniu oprogramowania, poznaj QATANA – narzędzie TTMS do zarządzania testami oprogramowania wspierane przez AI. Z naszym zespołem możesz omówić możliwości zastosowania tego rozwiązania w swoim projekcie. FAQ Czym różni się zapewnienie jakości (QA) od testowania oprogramowania? Zapewnienie jakości, czyli QA, obejmuje działania pomagające zapobiegać problemom na różnych etapach tworzenia oprogramowania. Testowanie polega na sprawdzaniu produktu i wykrywaniu nieprawidłowości. Do działań QA można zaliczyć przegląd wymagań, ustalenie standardów pracy czy usprawnienie sposobu weryfikowania zmian przed publikacją. Testy dostarczają informacji o tym, jak aplikacja zachowuje się w określonych warunkach. Dla firmy oba obszary są istotne: wyjaśnienie nieporozumień na początku projektu ogranicza późniejsze poprawki, a testowanie pomaga wychwycić problemy w gotowym rozwiązaniu. Czym różni się scenariusz testowy od przypadku testowego? Scenariusz testowy opisuje sytuację lub czynność, którą należy sprawdzić, na przykład zakup produktu w sklepie internetowym. Przypadek testowy zawiera bardziej szczegółowe informacje: warunki początkowe, dane, kolejne czynności i oczekiwany wynik. Jeden scenariusz może wymagać kilku przypadków testowych uwzględniających różne zakończenia tego samego procesu. Przy zakupie będą to na przykład udana płatność, odrzucona transakcja albo przerwanie połączenia podczas składania zamówienia. Warto uzgodnić znaczenie tych pojęć w zespole, ponieważ sposób ich używania może różnić się między projektami i narzędziami. Czy AI może pomóc w testowaniu starszego systemu z niepełną dokumentacją? AI może pomóc uporządkować dostępne informacje oraz zaproponować pytania i wstępne przypadki testowe. Źródłem mogą być instrukcje użytkownika, wcześniejsze zgłoszenia błędów, zgłoszenia do pomocy technicznej i istniejące testy. Największą trudnością jest ustalenie, jak system rzeczywiście powinien działać. Starsze aplikacje często zawierają obejścia problemów lub błędy, do których użytkownicy zdążyli się przyzwyczaić. Opisanie obecnego zachowania jako poprawnego mogłoby utrwalić te nieprawidłowości w nowych testach. Dlatego oczekiwane działanie powinni potwierdzić użytkownicy biznesowi i osoby odpowiedzialne za rozwój systemu. Najlepiej zacząć od jednego dobrze znanego procesu, którego zasady można wiarygodnie zweryfikować. Czym są niestabilne testy i dlaczego warto je sprawdzać przy korzystaniu z AI? Niestabilne testy, określane jako flaky tests, raz kończą się sukcesem, a innym razem niepowodzeniem, mimo że sprawdzany kod się nie zmienił. Przyczyną mogą być różnice w czasie wykonywania operacji, współdzielone dane testowe, problemy ze środowiskiem lub zależność od zewnętrznych usług. Takie wyniki wymagają dodatkowej analizy i utrudniają odróżnienie błędu aplikacji od problemu z samym testem. Kod testów wygenerowany przez AI również może zawierać takie słabości. Jednorazowe poprawne wykonanie nie wystarcza więc do oceny jego niezawodności. Warto sprawdzić powtarzalność wyników i wyjaśnić przyczyny nieregularnych niepowodzeń. W przeciwnym razie czas zaoszczędzony podczas tworzenia testów może zostać zużyty na ich późniejsze utrzymanie. Co sprawdzić przed związaniem się z dostawcą narzędzia AI do testowania? Warto ustalić, czy firma zachowa dostęp do efektów swojej pracy, jeśli w przyszłości zdecyduje się zmienić narzędzie. Dotyczy to możliwości eksportu przypadków testowych, wyników, powiązań z wymaganiami i historii zmian. Przy generowaniu testów automatycznych ważne jest również to, czy ich kod można uruchamiać i rozwijać poza usługą danego dostawcy. Należy sprawdzić, które funkcje wymagają aktywnej subskrypcji lub korzystania z zamkniętych komponentów. Podczas oceny rozwiązania dobrze jest wyeksportować niewielki zestaw materiałów i sprawdzić, czy da się go wykorzystać w innym środowisku. Pozwala to oszacować nakład pracy związany z ewentualną migracją i ograniczyć ryzyko utraty przygotowanych zasobów.
Czytaj
Jak wykorzystać AI do analizy zapytań ofertowych i dokumentacji przetargowej?
AI może pomóc zespołowi ofertowemu wydobyć z dokumentacji wymagania, terminy i warunki udziału, a następnie porównać je z informacjami o możliwościach firmy. Przy każdym ustaleniu potrzebujesz źródła, które pozwoli je sprawdzić, oraz informacji o tym, co jeszcze wymaga wyjaśnienia. Z takim zestawieniem zespół może ocenić, czy warto pracować nad ofertą i kogo zaangażować w jej przygotowanie. Zanim zaangażujesz zespół w przygotowanie oferty, sprawdź, czy warunki kontraktu są dla Was do przyjęcia. Obowiązek zapewnienia całodobowego serwisu, zapisany w jednym z załączników, może zmienić całą kalkulację. AI może pomóc wychwycić takie wymagania już podczas pierwszej analizy, żebyś wiedział, co firma będzie musiała zapewnić i które warunki warto wyjaśnić przed rozpoczęciem prac nad ofertą. Jakie informacje AI powinna wyszukać w dokumentacji? Spisz informacje, których szukasz przy każdym zapytaniu: co trzeba dostarczyć, jakie warunki spełnić i ile czasu zostało na przygotowanie oferty. Na tej podstawie przygotuj stały szablon analizy. Dzięki temu przy kolejnym przetargu zespół od razu będzie wiedział, gdzie sprawdzić interesujący go warunek. Zakres wstępnej analizy zapytania ofertowego Obszar Co uwzględnić w analizie Do czego potrzebuje tego zespół Zakres zamówienia Produkty lub usługi, ilości, lokalizacje, części zamówienia i opcje dodatkowe. Ocena, czy zamówienie odpowiada ofercie firmy i jakich zasobów wymaga jego realizacja. Wymagania obowiązkowe Wymagane parametry, doświadczenie, certyfikaty i dokumenty potwierdzające spełnienie warunków. Wskazanie wymagań, których spełnienie trzeba potwierdzić przed dalszą pracą. Terminy Daty dotyczące pytań, złożenia oferty i realizacji, wraz z godziną lub warunkiem rozpoczęcia biegu terminu. Zaplanowanie pracy ofertowej i sprawdzenie dostępności zespołu realizacyjnego. Kryteria oceny ofert Kryteria, ich wagi i sposób przyznawania punktów, jeśli określono je w dokumentacji. Ocena, w których obszarach firma może przygotować konkurencyjną ofertę. Warunki realizacji Zasady odbioru, płatności, serwisu, odpowiedzialności i kar umownych, jeśli występują. Skierowanie konkretnych zapisów do oceny operacyjnej, finansowej lub prawnej. Komplet dokumentów Formularze, załączniki i oświadczenia oraz wskazany moment ich przekazania. Rozdzielenie zadań i sprawdzenie, czy firma dysponuje wymaganymi materiałami. Z podsumowania musi jasno wynikać, które wymagania są obowiązkowe i za co można otrzymać dodatkowe punkty. Osobno pokaż termin złożenia oferty i termin realizacji zamówienia. Osoba podejmująca decyzję powinna móc odczytać te informacje bez ponownego przeszukiwania dokumentacji. Jak TTMS zastosowało AI w analizie zapytań ofertowych Takedy? Zespół polskiego oddziału Takedy analizował obszerne dokumenty przetargowe, w których potrzebne informacje były rozproszone i opisane skomplikowanym językiem. Aby usprawnić tę pracę, TTMS opracowało rozwiązanie oparte na Salesforce CRM. AI pomagała wyszukiwać kluczowe informacje i wstępnie sprawdzać zgodność oferty z wymaganiami określonymi w zapytaniach. System wydobywał między innymi informacje o wielkości zamówienia, terminach realizacji i wymaganiach formalnych. Przygotowywał podsumowania oraz pomagał wskazywać odchylenia od zadanych parametrów. System odczytywał także skany, przetwarzał wiele dokumentów jednocześnie i wskazywał fragmenty źródłowe, wyróżniając istotne zapisy. Użytkownik widział fragment dokumentu, na którym system oparł odpowiedź, i mógł sprawdzić, czy wniosek rzeczywiście wynika z przywołanego zapisu. W tym wdrożeniu AI usprawniła analizę zapytań i ograniczyła czas potrzebny na jej wykonanie. Zakres projektu przedstawiamy w case study integracji Salesforce z AI w Takedzie. Jak zorganizować analizę dokumentacji z pomocą AI? Pierwszy test przeprowadź na zapytaniach, które Twój zespół dobrze zna. Łatwiej wtedy sprawdzicie, czy AI wychwyciła wymagania istotne dla decyzji o udziale i czy czegoś nie pominęła. Analiza zapytania ofertowego z AI w pięciu krokach: Zbierz aktualną dokumentację jednego postępowania. Przygotuj listę wymagań z odwołaniami do źródeł. Porównaj wymagania z możliwościami firmy. Wyjaśnij wątpliwości i podejmij decyzję o udziale. Aktualizuj ustalenia po zmianach dokumentacji. 1. Zbierz aktualną dokumentację jednego postępowania Do analizy przygotuj zapytanie ofertowe wraz z załącznikami, formularzami i projektem umowy. W zamówieniach publicznych uwzględnij specyfikację warunków zamówienia, czyli SWZ, jeśli występuje w danym postępowaniu. Dołącz opublikowane wyjaśnienia i zmiany dotyczące analizowanego zakresu. Przy każdym pliku zapisz źródło, datę publikacji i wersję. Oznacz też część zamówienia, której dotyczy dokument. Osoba odpowiedzialna za przygotowanie oferty powinna sprawdzić, czy zebrano wszystkie materiały i które zapisy zmieniono lub uzupełniono w późniejszych dokumentach. Sama późniejsza data pliku nie rozstrzyga, które wcześniejsze zapisy przestały obowiązywać. Sprawdź odczyt skanów oraz tabel. Błędne odczytanie jednostki miary lub przypisanie wartości do niewłaściwej kolumny może zmienić znaczenie wymagania. Microsoft wskazuje jakość skanu i właściwości tekstu jako czynniki wpływające na odczyt dokumentów. Wymagaj więc również wykazu plików lub stron, których system nie przetworzył poprawnie. 2. Przygotuj listę wymagań z odwołaniami do źródeł Poproś AI o rozpisanie wymagań w tabeli, po jednym w każdym wierszu. Dopilnuj, żeby przy skracaniu treści nie zniknęły ważne zastrzeżenia. Jeśli wymóg dotyczy tylko jednego produktu lub jednej części zamówienia, musi to być widoczne również w podsumowaniu. W tabeli uwzględnij: Treść wymagania, wraz z parametrem, jednostką i ewentualnym wyjątkiem. Podstawę w dokumentacji: nazwę pliku, wersję, punkt lub stronę oraz fragment potwierdzający ustalenie. Zakres zastosowania, np. część zamówienia lub etap realizacji. Status przeglądu i osobę odpowiedzialną za potwierdzenie. Jeśli AI nie znajdzie informacji, powinna oznaczyć daną kwestię jako wymagającą sprawdzenia. Brak wyniku nie oznacza, że wymagania nie ma w dokumentacji. Przy sprzecznych zapisach system powinien pokazać oba źródła, aby specjalista mógł rozstrzygnąć rozbieżność. W rozwiązaniach korzystających z RAG model otrzymuje wyszukane fragmenty dokumentacji i na nich opiera odpowiedź. Takie podejście umożliwia powiązanie odpowiedzi ze źródłami. Przy ocenie kompletności trzeba jednak dodatkowo sprawdzić, czy analiza objęła wszystkie istotne dokumenty i zapisy. 3. Porównaj wymagania z możliwościami firmy Do drugiej części analizy przygotuj zatwierdzone materiały wewnętrzne: karty produktów, zakresy usług, referencje lub certyfikaty. Udostępnij tylko dane potrzebne do danego zapytania. Dane o dostępności zespołu czy możliwościach realizacji dostaw mogą się zmieniać. Wskaż osobę, która potwierdzi ich aktualność. Każda ocena AI dotycząca spełnienia wymagania przez firmę powinna zawierać odwołanie do dokumentu potwierdzającego tę ocenę. Ogólny opis kompetencji może nie wystarczyć do udokumentowania konkretnego warunku. Przy każdej pozycji zapisz status: potwierdzone, rozbieżność, brak danych albo do oceny specjalisty. Spełnienie wymagania potwierdza osoba, która sprawdziła wskazany dowód. Jeśli zapytanie wymaga wsparcia całodobowego, a karta usługi opisuje obsługę w dni robocze, należy wskazać tę różnicę. Kierownik realizacji oceni, czy firma może rozszerzyć zakres i jak wpłynie to na koszt. Analiza AI powinna wskazać rozbieżność. Decyzję o rozszerzeniu zakresu usługi zatwierdza osoba odpowiedzialna za jej realizację. 4. Wyjaśnij wątpliwości i podejmij decyzję o udziale Na podstawie rozbieżności przygotuj listę spraw do rozstrzygnięcia. Oddziel pytania do zamawiającego od kwestii wewnętrznych, takich jak dostępność specjalistów, akceptacja warunków płatności czy możliwość dostarczenia wymaganego dokumentu. Przy każdej sprawie wskaż termin i osobę odpowiedzialną. AI może pomóc sformułować projekt pytania na podstawie niejasnego zapisu. Osoba odpowiedzialna za ofertę powinna sprawdzić treść i zasadność pytania oraz ustalić, jak i kiedy je przekazać. Wątpliwości dotyczące znaczenia zobowiązań umownych kieruj do prawnika. Przed decyzją o udziale zbierz krótkie zestawienie: które wymagania firma spełnia, co nadal stoi na przeszkodzie i ile pracy pochłonie przygotowanie oferty. Cenę, marżę i dopuszczalny poziom ryzyka ustalają upoważnione osoby. Zachowaj uzasadnienie decyzji oraz wersję dokumentacji, którą zespół oceniał. 5. Aktualizuj ustalenia po zmianach dokumentacji Po otrzymaniu nowego załącznika lub wyjaśnienia wróć do listy wymagań. Zleć porównanie z wcześniejszymi ustaleniami i wskaż, które pozycje wymagają ponownego zatwierdzenia. Zachowaj historię zmian, aby zespół widział, dlaczego zmodyfikowano ocenę danego warunku. Zmiana zakresu serwisu może wymagać aktualizacji kalkulacji. Nowy warunek dotyczący doświadczenia może oznaczać konieczność ponownego sprawdzenia referencji. Potwierdź również, czy zmieniły się terminy. Jeżeli system ma sam pobierać nowe dokumenty, uwzględnij w zakresie wdrożenia integrację ze źródłem publikacji i kontrolę jej działania. Jakie rozwiązanie wybrać do analizy zapytań ofertowych? Zastanów się, co zespół zrobi z gotową analizą. Jeśli opiekun oferty potrzebuje raportu do przeglądu dokumentów, pilotaż możesz rozpocząć od narzędzia do analizy plików. Jeżeli ustalenia mają trafiać do szans sprzedażowych i służyć do przydzielania zadań, uwzględnij integrację z CRM. AI4Content to narzędzie TTMS do analizy dokumentów i przygotowywania uporządkowanych podsumowań według konfigurowalnych szablonów. Aby wykorzystać AI4Content do analizy zapytań ofertowych, dopasuj szablon raportu i sprawdź, jak narzędzie odczytuje dokumenty używane przez zespół, zwłaszcza skany i rozbudowane tabele. Wariant z CRM pozwala powiązać analizę z obsługiwaną sprawą i informacjami o kontrahencie, jak w opisanym projekcie Takedy. W ramach integracji AI z Salesforce TTMS dobiera rozwiązanie do procesu i źródeł danych klienta. Już na etapie projektu ustal, jakie wyniki będą zapisywane w CRM, jakie zadania mają powstawać i jak będą zatwierdzane zmiany. W obu wariantach oceń jakość odczytu, dostęp do źródeł, sposób obsługi kolejnych wersji dokumentów oraz możliwość weryfikacji wyników. Wymagania dotyczące dostępu powinny obejmować również wygenerowane raporty. Osoba analizująca publiczne zapytanie nie musi mieć uprawnień do wszystkich wewnętrznych kalkulacji i referencji. Przed przekazaniem dokumentów uzgodnij z IT i osobą odpowiedzialną za bezpieczeństwo miejsce ich przetwarzania, czas przechowywania oraz zasady wykorzystania danych przez dostawcę usługi AI. Uwzględnij poufność dokumentacji klienta i firmowych materiałów używanych do porównania. Jak ocenić, czy AI odciąża zespół ofertowy? Policz, ile czasu zespół poświęca na przygotowanie analizy gotowej do zatwierdzenia. Wlicz zebranie plików, pracę z narzędziem, sprawdzanie źródeł i poprawki. Osobno zapisz czas oczekiwania na inne działy. Dzięki temu zobaczysz, ile zajmuje sama analiza, a ile uzyskanie potrzebnych potwierdzeń. Do pilotażu wybierz zakończone postępowania, dla których zespół przygotuje wzorcową listę wymagań. Uwzględnij dokumentację z tabelami, skanami i późniejszymi zmianami. Część spraw zachowaj do końcowej oceny, aby sprawdzić działanie rozwiązania także na materiałach, których nie używano do jego dopracowania. Porównuj trzy elementy: Kompletność: które istotne wymagania zostały odnalezione, a które pominięte? Poprawność: czy parametry, terminy i ich źródła zgadzają się z dokumentacją? Nakład pracy: ile czasu zajęło przygotowanie wyniku zaakceptowanego przez specjalistę? Oddziel błędy krytyczne od drobnych korekt. Pominięcie warunku udziału powinno mieć większy wpływ na ocenę rozwiązania niż niezręczne sformułowanie w podsumowaniu. Kryteria akceptacji ustal przed pilotażem, razem z osobami odpowiedzialnymi za oferty. Wykorzystaj doświadczenie TTMS w analizie zapytań ofertowych W TTMS wdrażamy AI w procesach, w których od poprawnej analizy dokumentów zależą decyzje biznesowe. Dla polskiego oddziału Takedy opracowaliśmy rozwiązanie wspierające analizę zapytań ofertowych, zintegrowane z Salesforce. To doświadczenie możemy wykorzystać przy projektowaniu usprawnień dla Twojego zespołu. W TTMS działają certyfikowane systemy zarządzania: AI zgodnie z ISO/IEC 42001, bezpieczeństwem informacji zgodnie z ISO/IEC 27001 oraz jakością zgodnie z ISO 9001. Jako pierwsza firma w Polsce uzyskaliśmy akredytowaną certyfikację ISO/IEC 42001. Przy pracy z dokumentacją przetargową te standardy mają znaczenie dla zarządzania ryzykiem, ochrony informacji i nadzoru nad rozwiązaniem. Pokaż nam, jak dziś oceniacie zapytania i które czynności zabierają najwięcej czasu. Wspólnie określimy zakres pilotażu, kryteria oceny wyników i potrzebne integracje. Porozmawiajmy o analizie zapytań ofertowych z AI i sprawdźmy, gdzie możemy odciążyć Twój zespół. Jak AI pomaga w analizie dokumentacji przetargowej? AI może wydobywać z dokumentów wymagania, terminy i parametry, przygotowywać podsumowania oraz wspierać porównanie z informacjami o firmie. Użyteczny wynik powinien wskazywać źródła i sprawy wymagające wyjaśnienia. Osoby odpowiedzialne za ofertę weryfikują ustalenia i podejmują decyzję o udziale w postępowaniu. Jakie narzędzia AI można wykorzystać do analizy zapytań ofertowych? Można wykorzystać narzędzie do analizy dokumentów, takie jak AI4Content, albo rozwiązanie zintegrowane z CRM. TTMS wdrożyło analizę zapytań wspieraną przez AI w środowisku Salesforce dla Takedy. Wybór warto oprzeć na formatach dokumentów, potrzebnym sposobie weryfikacji i tym, gdzie zespół będzie korzystał z wyników. Czy do analizy przetargów trzeba trenować własny model AI? W wielu rozwiązaniach wystarczy zastosowanie istniejącego modelu i dostarczanie mu odpowiednich fragmentów dokumentacji, na przykład przez RAG. To korzystanie z modelu, a nie jego trening na dokumentach firmy. Potrzebę dodatkowego uczenia należy oceniać dopiero w odniesieniu do konkretnych zadań i wyników testów. Czy AI może analizować zeskanowane dokumenty przetargowe? Tak, jeśli rozwiązanie obsługuje odczyt skanów. Jakość wyniku zależy jednak od dokumentu i zastosowanych mechanizmów rozpoznawania treści. W pilotażu sprawdź przede wszystkim tabele, jednostki miary, drobny druk i przypisy. Fragmenty odczytane niepoprawnie powinny trafić do ręcznego przeglądu. Czy AI może samodzielnie zdecydować o udziale firmy w przetargu? W opisanym procesie AI przygotowuje informacje do decyzji. Udział zatwierdza upoważniona osoba po sprawdzeniu wymagań, możliwości realizacji i warunków handlowych. Warto określić, kto potwierdza poszczególne ustalenia oraz które nierozwiązane kwestie wstrzymują rozpoczęcie prac nad ofertą.
Czytaj
AI w tworzeniu oprogramowania w 2027 roku: jak wybrać narzędzia dla zespołu?
Przed zakupem narzędzia AI do programowania warto ustalić, jakiej poprawy oczekujemy po jego wdrożeniu. Sposób oceny powinien zależeć od celu wdrożenia: skrócenia czasu przygotowania zmian, usprawnienia testów lub ułatwienia pracy z istniejącym systemem. W każdym przypadku liczy się również czas potrzebny na sprawdzenie i poprawienie wyniku, tak aby spełniał wymagania zespołu. Jak wybrać narzędzia AI dla zespołu programistycznego w 5 krokach: Określ, do jakich zadań zespół będzie wykorzystywał AI. Sprawdź zasady dostępu narzędzi do kodu. Wybierz dwa lub trzy narzędzia do porównania. Przeprowadź pilotaż w porównywalnych warunkach. Oceń koszt zaakceptowanych zmian. Poniżej pokazujemy, jak przejść tę drogę, przygotowując zespół do pracy w 2027 roku. Jakie narzędzia AI do programowania uwzględnić w planach na 2027 rok? Zdecydowaliśmy się zestawić GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, OpenAI Codex, JetBrains Junie oraz Gemini CLI. Wybraliśmy je, aby pokazać różne sposoby pracy: pomoc w edytorze, wykonywanie zadań w repozytorium oraz współpracę przez terminal. Repozytorium to miejsce przechowywania kodu wraz z historią zmian, a terminal umożliwia uruchamianie narzędzi za pomocą poleceń. Porównanie oparliśmy na danych dostępnych w dokumentacjach producentów. Przy każdym narzędziu wskazujemy zastosowanie oraz zadanie, które pozwoli ocenić jego przydatność w Twoim projekcie. Narzędzia AI do programowania: zastosowania i zadania do pilotażu Narzędzie Kiedy uwzględnić je w porównaniu Co sprawdzić w swoim projekcie GitHub Copilot Gdy ważne są podpowiedzi kodu, praca ze zgłoszeniami i przegląd zmian w środowisku GitHub. Prześledź realizację niewielkiej zmiany – od analizy zgłoszenia do przygotowania propozycji włączenia zmian do repozytorium. Sprawdź jakość wyniku i działanie polityk organizacji w używanym trybie. Cursor Gdy zespół chce korzystać z agenta, który wyszukuje informacje w projekcie, edytuje pliki i uruchamia polecenia. Zleć zmianę obejmującą kilka powiązanych plików. Oceń zgodność z konwencjami projektu oraz czas potrzebny na przegląd. Claude Code Gdy programiści chcą wykonywać wieloetapowe zadania z użyciem kodu, terminala i istniejących narzędzi zespołu. Zleć usunięcie błędu wymagające analizy kilku modułów i uruchomienia testów. Zapisz liczbę interwencji programisty. OpenAI Codex Gdy potrzebna jest praca z repozytorium: analiza, planowanie zmiany, edycja plików i uruchamianie narzędzi programistycznych. Sprawdź wykonanie zadania w skonfigurowanym środowisku. Oceń poprawność zmiany, wynik testów i kontrolę nad dozwolonymi działaniami. JetBrains Junie Gdy zespół korzysta ze środowiska JetBrains obsługiwanego przez Junie i chce w nim planować oraz wykonywać zadania z pomocą agenta. Zleć zmianę z testami i sprawdź, jakie informacje z projektu otrzymuje agent. Zweryfikuj obsługę używanej wersji środowiska. Gemini CLI Gdy zespół preferuje pracę z agentem korzystającym z modeli Gemini, uruchamianym w terminalu na komputerze programisty lub w Google Cloud Shell. Wykonaj zadanie programistyczne, korzystając z wybranej metody uwierzytelniania. Sprawdź obowiązujące przy niej limity użycia, zasady rozliczeń i warunki przetwarzania danych. Wiele produktów oferuje kilka sposobów pracy. W pilotażu zapisuj więc nazwę narzędzia, model, tryb działania i konfigurację. Agent uruchomiony w chmurze może mieć inny dostęp do bibliotek, dokumentacji i usług niż agent działający na komputerze programisty. Uwzględnij te różnice przy porównywaniu wyników. Jak dopasować AI do zadań zespołu programistycznego? Pierwszy krok to wskazanie konkretnej czynności, którą chcesz usprawnić. „Wdrożenie AI w IT” warto przełożyć na zadanie możliwe do oceny: przygotowanie testów istniejącego modułu, aktualizację integracji albo skrócenie analizy zgłoszonego błędu. Praca z istniejącym systemem: sprawdź, czy narzędzie potrafi wskazać właściwe miejsca w kodzie i wyjaśnić zależności. Poproś o odwołania do plików, które pozwolą zweryfikować odpowiedź. Implementacja powtarzalnych zmian: oceń zgodność z lokalnymi wzorcami, obsługę błędów i zakres ingerencji. Przydatne zadanie może dotyczyć dodania pola do istniejącego procesu wraz z walidacją. Tworzenie testów: sprawdź, czy wygenerowany test wykrywa znany błąd oraz uwzględnia wymagania biznesowe. Sprawdź również, czy test obejmuje właściwe scenariusze i opiera się na poprawnych założeniach. Modernizacja kodu: porównaj zachowanie systemu przed zmianą i po niej. Uwzględnij używane wersje bibliotek oraz wymagania zgodności z pozostałymi komponentami. Zacznij od zadań, dla których jasno określono oczekiwany wynik i sposób jego sprawdzenia. Przy niekompletnej dokumentacji częścią pilotażu powinno być ustalenie, ile czasu zespół poświęca na dostarczenie AI brakującego kontekstu. Jak sprawdzić ochronę kodu i uprawnienia agenta AI? Przed przekazaniem firmowego repozytorium do narzędzia ustal warunki, które musi spełniać jego konfiguracja. Obejmują one zakres udostępnianych danych, miejsce ich przetwarzania, czas przechowywania oraz dostępne mechanizmy kontroli. W projektach realizowanych dla klientów sprawdź także uzgodnione zasady korzystania z zewnętrznych usług. Sprawdź przepływ danych dla używanej funkcji Dokumentacja Cursor rozróżnia zapytania do modeli oraz działanie agentów w chmurze, które wymaga przechowywania kopii repozytorium. Pokazuje to, dlaczego ocenę należy przeprowadzić dla konkretnej funkcji i wybranego modelu. Sprawdź osobno, czy dane są wykorzystywane do trenowania modeli, jak długo są przechowywane i gdzie są przetwarzane. Także w przypadku programu uruchamianego na komputerze pracownika sprawdź, dokąd trafiają informacje przekazywane modelowi. Miejsce uruchomienia interfejsu i miejsce przetwarzania danych to dwa odrębne elementy oceny. Zweryfikuj zakres zabezpieczeń w praktyce GitHub opisuje ograniczenia funkcji wykluczania treści z kontekstu Copilota, w tym brak obsługi w trybach Edit i Agent wskazanych w dokumentacji. Dlatego deklarację „tego katalogu AI nie zobaczy” trzeba sprawdzić w dokładnie tym kliencie i trybie, którego będzie używać zespół. W narzędziach uruchamiających polecenia sprawdź również izolację środowiska, dostęp do sieci i wymagane zatwierdzenia. Takie mechanizmy opisują dokumentacje Codexa oraz Claude Code. W pilotażu użyj plików z przykładowymi danymi, aby sprawdzić działanie ograniczeń bez ujawniania rzeczywistych haseł, kluczy dostępu ani innych poufnych informacji. Wymagania obowiązkowe warto potraktować jako warunek dopuszczenia do dalszej oceny. Jeżeli dany wariant nie spełnia zasad projektu, przeanalizuj inną konfigurację lub produkt przed porównywaniem produktywności. Jak porównać narzędzia AI na podstawie wyników pilotażu? Po sprawdzeniu wymagań dotyczących danych i dostępu można porównać skuteczność kandydatów. W poniższej macierzy największą wagę przypisujemy poprawności kodu oraz nakładowi pracy potrzebnemu do jego sprawdzenia i zatwierdzenia. Dopasuj wagi do priorytetów projektu przed rozpoczęciem pilotażu, aby wszystkich kandydatów oceniać na tych samych zasadach. Proponowana macierz oceny narzędzi AI dla zespołu Kryterium Waga Dane potrzebne do oceny Poprawność i jakość zmian 35% Spełnienie kryteriów akceptacji, wykryte defekty i zakres koniecznych poprawek. Łączny nakład pracy zespołu 25% Czas przygotowania zadania, implementacji, przeglądu, weryfikacji i poprawek. Dopasowanie do projektu 20% Praca z używanymi językami, zależnościami, dokumentacją i narzędziami testowymi. Przewidywalność kosztów 10% Rzeczywiste zużycie, koszty prób nieudanych, limity oraz możliwość kontroli wydatków. Wygoda pracy i czas nauki 10% Czas do samodzielnego użycia narzędzia, trudności użytkowników i potrzeba wsparcia. Każde kryterium można ocenić w skali 0–5, wcześniej opisując znaczenie poszczególnych ocen. Aby obliczyć wynik końcowy, podziel ocenę każdego kryterium przez 5, pomnóż ją przez przypisaną wagę i zsumuj otrzymane punkty. Maksymalny wynik wynosi 100 punktów. Przykładowo ocena 4/5 w kryterium o wadze 35% daje 28 punktów. Przy braku danych oznacz kryterium jako nieocenione i zbierz potrzebne informacje przed obliczeniem wyniku. Do oceny dołącz krótkie uzasadnienie i przykłady zmian. Wspólna skala ułatwi rozmowę między programistami, liderem technicznym i osobą odpowiedzialną za budżet. Ustal też minimalne wymagania jakościowe. Jeśli w wynikach pracy narzędzia powtarzają się krytyczne błędy, wyjaśnij ich przyczyny przed wdrożeniem, niezależnie od łącznej oceny punktowej. Jak liczyć koszt i produktywność AI w tworzeniu oprogramowania? W budżecie uwzględnij licencje, opłaty za użycie modeli, konfigurację, szkolenie oraz czas zespołu. Szczególnie przy agentach wykonujących wiele kroków warto mierzyć koszt całego zadania, razem z próbami, które nie doprowadziły do akceptowanej zmiany. Koszt zaakceptowanego zadania = łączny koszt pracy ludzi i narzędzi przypisany do danej grupy zadań ÷ liczba zadań zaakceptowanych w tej grupie. Porównuj zadania o zbliżonej złożoności i wymaganiach jakościowych. Koszty wdrożenia pokaż oddzielnie. Jeśli oceniasz opłacalność w dłuższym okresie, określ, na ile miesięcy rozkładasz te koszty. Przykład: co daje szybsze przygotowanie kodu? Przyjmijmy, że przygotowanie i implementacja zmiany zajmują 100 minut, a z pomocą AI — 60 minut. Do porównania dodajmy czas przeglądu, weryfikacji i poprawek. Pozwoli to obliczyć oszczędność dla całego zadania. Przykładowy nakład pracy zespołu przy realizacji tego samego zadania Etap Bez narzędzia AI Z narzędziem AI Przygotowanie i implementacja 100 minut 60 minut Przegląd, weryfikacja i poprawki 40 minut 65 minut Łączny nakład pracy 140 minut 125 minut Przygotowanie i implementacja zajęły o 40% mniej czasu. Łączny nakład pracy spadł o 15 minut, czyli około 10,7%. Przy kalkulacji finansowej trzeba jeszcze uwzględnić koszt narzędzia oraz stawki osób uczestniczących w zadaniu. Osobno zmierz czas kalendarzowy od rozpoczęcia pracy do akceptacji, ponieważ obejmuje on również oczekiwanie na przegląd lub dostępność środowiska. Badania pomagają zrozumieć, dlaczego własny pomiar ma znaczenie. Raport DORA z 2025 roku wskazuje na rolę organizacji pracy w wykorzystaniu AI. Z kolei w eksperymencie METR z początku 2025 roku doświadczeni twórcy projektów open source wykonywali badane zadania z AI o 19% dłużej. Wynik dotyczył określonej grupy i ówczesnych narzędzi. W aktualizacji z lutego 2026 roku METR opisał problemy z doborem uczestników i zadań, które utrudniały wiarygodne oszacowanie efektu nowszych narzędzi. Tych wyników nie należy przeliczać bezpośrednio na plan oszczędności konkretnego zespołu w 2027 roku. Jak przeprowadzić pilotaż narzędzi AI w zespole? Podziel pilotaż na cztery etapy: przygotowanie porównania, konfigurację narzędzi, wykonanie zadań i ocenę wyników. Poniższy harmonogram rozkłada je na cztery tygodnie. Dostosuj czas każdego etapu do liczby zadań, cyklu wydań i wymagań jakościowych projektu. Tydzień 1: wybierz zadania i ustal punkt odniesienia Zbierz dane z niedawno zakończonych, podobnych prac. Wybierz kilka rodzajów zadań: usunięcie błędu, dodanie niewielkiej funkcji, przygotowanie testu regresyjnego i modyfikację istniejącej integracji. Przygotuj kryteria akceptacji oraz testy pozwalające sprawdzić rezultat. Zapisz dotychczasowy nakład pracy i sposób liczenia defektów. Tydzień 2: skonfiguruj narzędzia i przygotuj użytkowników Ogranicz listę do dwóch lub trzech kandydatów. Ustal dozwolone repozytoria, uprawnienia, modele i limity wydatków. Zapewnij użytkownikom szkolenie o podobnym zakresie oraz dostęp do tych samych informacji o projekcie. Czas nauki narzędzia uwzględnij w kosztach wdrożenia, a pomiar codziennej pracy rozpocznij po zakończeniu szkolenia. Tydzień 3: wykonaj porównywalne zadania Przydzielaj podobne zadania do różnych wariantów pracy, w miarę możliwości losowo lub według wcześniej ustalonej rotacji. Uwzględnij doświadczenie programistów i ich znajomość projektu. Powtórne rozwiązanie identycznego zadania przez tę samą osobę może dać przewagę wynikającą z zapamiętania rozwiązania. Rejestruj także nieudane próby i ręczne przejęcie pracy po agencie. Tydzień 4: porównaj jakość, czas i koszty Przeanalizuj wyniki oddzielnie dla poszczególnych typów zadań. Obok średniej pokaż medianę oraz najbardziej kosztowne przypadki. Sprawdź, czy przegląd i testy nadążają za liczbą proponowanych zmian. Decyzję o rozszerzeniu wdrożenia oprzyj na wynikach powtarzających się w kolejnych zadaniach. Po pierwszych wydaniach uzupełnij ocenę o błędy wykryte podczas użytkowania systemu. Zakończ pilotaż decyzją z jasno określonym zakresem: wdrożenie dla wybranych zadań, rozszerzenie testu albo wybór innego rozwiązania. Wskaż osobę odpowiedzialną za konfigurację, ustal termin ponownej oceny oraz warunki zwiększenia liczby użytkowników. Jak połączyć wybór narzędzi AI z jakością dostarczanego oprogramowania? Plan na 2027 rok powinien obejmować również pracę osób, które odbierają wygenerowane zmiany. Jeśli pilotaż ujawni, że istotna część czasu przypada na przygotowanie regresji, analizę wymagań lub organizację testów, uwzględnij te obszary w kolejnym etapie usprawnień. Szerszy kontekst opisujemy w artykule o tym, jak AI zmienia pracę programistów, testerów i analityków. W TTMS rozwijamy także QATANA, narzędzie do zarządzania testami wspierane przez AI. Wspiera ono przygotowywanie wstępnych przypadków testowych, dobór zestawów regresyjnych, organizację testów manualnych i analizę wyników testów automatycznych. Takie wsparcie warto rozważyć wtedy, gdy analiza procesu wskazuje na potrzebę usprawnienia pracy zespołu testowego. Jeśli planujesz wykorzystanie AI w rozwoju oprogramowania, porozmawiaj z nami o zastosowaniach i wymaganiach Twojego zespołu. Punktem wyjścia może być jeden proces, dla którego wspólnie ustalimy oczekiwany efekt i sposób jego sprawdzenia. FAQ: wybór i wdrożenie AI w zespole programistycznym Czy firma powinna wybrać jedno narzędzie AI dla wszystkich programistów? Wspólny standard może ułatwić administrację, wsparcie i kontrolę kosztów. Warto jednak sprawdzić, czy zespoły pracują w podobnych technologiach oraz mają zbliżone potrzeby. Firma utrzymująca różne systemy może ustalić krótką listę zatwierdzonych narzędzi i określić ich zastosowania. Dla każdego odstępstwa od tej listy należy wskazać osobę odpowiedzialną, uzasadnienie i termin ponownej oceny. Pozwoli to zachować kontrolę nad wyborem przy uwzględnieniu specyfiki poszczególnych projektów. Jak włączyć początkujących programistów w korzystanie z narzędzi AI? Warto połączyć dostęp do narzędzia z pracą pod opieką bardziej doświadczonej osoby. Początkujący programista powinien umieć wyjaśnić przyjęte rozwiązanie, wskazać jego ograniczenia i samodzielnie sprawdzić jego poprawność. Przydatnym ćwiczeniem jest analiza wygenerowanej zmiany przed uruchomieniem testów. Opiekun może poprosić o wskazanie założeń, których AI nie zweryfikowało, oraz o opis przypadków błędnych danych. W ocenie wdrożenia uwzględnij czas mentoringu i rozwój samodzielności pracownika. Jak uzgodnić korzystanie z AI z zewnętrznym zespołem programistycznym? Ustalcie listę dozwolonych narzędzi, modeli i sposobów pracy oraz zakres materiałów, które można im udostępniać. W uzgodnieniach warto wskazać, kto administruje kontami, rozlicza użycie i odpowiada za przegląd zmian. Zespół zewnętrzny powinien otrzymać te same kryteria akceptacji, które obowiązują wewnętrznych programistów. Doprecyzujcie też postępowanie przy zmianie dostawcy narzędzia lub zakończeniu współpracy. Uzgodnijcie zakres korzystania z AI zgodnie z umową i zasadami projektu, szczególnie jeśli narzędzia mają przetwarzać kod należący do klienta. Jak ograniczyć uzależnienie zespołu od jednego dostawcy AI? Przechowuj kod, testy, opis architektury i kryteria akceptacji w systemach kontrolowanych przez organizację. Instrukcje przeznaczone dla agentów warto wersjonować razem z projektem oraz oddzielić zasady ogólne od ustawień konkretnego produktu. Przed zakupem sprawdź, jak wyeksportować potrzebne dane i odebrać narzędziu dostęp do firmowych zasobów. Zachowaj zestaw zadań użyty w pilotażu, ponieważ ułatwi ocenę alternatywy. Uwzględnij także koszt ponownego szkolenia zespołu i przeniesienia konfiguracji. Kiedy ponownie ocenić wybrane narzędzie AI do programowania? Do ponownej oceny warto wrócić po istotnej zmianie modelu, trybu działania, zasad przetwarzania danych lub sposobu rozliczeń. Podobnym sygnałem jest zmiana technologii projektu albo powtarzający się problem z jakością wyników. Zachowany zestaw zadań pozwala przeprowadzić krótkie porównanie nowej konfiguracji. Zakres kontroli dopasuj do skali zmiany i znaczenia obsługiwanego systemu. Właściciel narzędzia powinien zapisać wynik sprawdzenia oraz decyzję o dalszym użyciu lub powrocie do poprzednich ustawień, jeśli taka możliwość istnieje.
Czytaj
AI w środowisku GxP: od pilotażu do zwalidowanego wdrożenia
Błędnie przypisana kategoria dokumentu może sprawić, że ważny zapis trafi w niewłaściwe miejsce w systemie. W farmacji taki błąd ma znaczenie dla integralności danych i pracy z dokumentacją regulowaną. To jeden z przykładów, które podczas webinaru „Deploying AI in the GxP World” pokazały, jak wiele decyzji trzeba podjąć, zanim sztuczna inteligencja zacznie wspierać codzienną pracę w środowisku GxP. 13 października 2026 roku uczestniczyliśmy w webinarze „Deploying AI in the GxP World”, zorganizowanym przez ISPE Poland wspólnie z ProductLife Group (PLG). Podczas spotkania wystąpiły Naomi Ofili i Gabrièle Piaton z PLG. Omówiły ocenę ryzyka, walidację i zabezpieczenia potrzebne do przejścia od pilotażu AI do wdrożenia, którego działanie można udokumentować i poddać ocenie podczas inspekcji. Webinar był częścią cyklu związanego z konferencją AI in Pharma 2026. 1. Czym jest GxP i jak wpływa na wdrażanie AI w farmacji? GxP to zbiorcze określenie dobrych praktyk dotyczących m.in. wytwarzania produktów leczniczych, badań klinicznych i nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii. Jedną z głównych tez webinaru było to, że ocenę zastosowania AI należy rozpocząć od jego przeznaczenia i wpływu na konkretny proces. Ten sam model może wspierać zadania o bardzo różnym znaczeniu dla jakości produktu, bezpieczeństwa pacjenta i dokumentacji. Prelegentki wyjaśniły to na przykładzie tłumaczeń. Tłumaczenie korespondencji wewnętrznej oraz informacji o produkcie przekazywanych organom regulacyjnym wymagają odrębnej oceny. Podobnie jest z analizą literatury: zakres wymagań zależy od tego, czy wyszukiwanie służy obserwacji rynku, czy identyfikowaniu informacji o bezpieczeństwie leków. Znaczenie ma także dalsze wykorzystanie wyniku AI. Tekst, klasyfikacja lub metadane mogą stać się częścią dokumentacji regulowanej. Dlatego ocena powinna uwzględniać rolę rozwiązania w procesie, jego wpływ na zapisy GxP oraz konsekwencje błędu. Prelegentki zalecały przeprowadzenie tej analizy już przy opracowywaniu uzasadnienia biznesowego projektu, aby wcześniej określić zakres walidacji, potrzebne zasoby i koszty. 2. Walidację AI trzeba zaplanować na cały okres użytkowania Walidacja służy udokumentowanemu potwierdzeniu, że system nadaje się do zamierzonego zastosowania. Podczas webinaru wielokrotnie wracało pytanie, jak wykazać tę przydatność w przypadku AI. Prelegentki odwoływały się m.in. do podejścia opartego na ryzyku opisanego w GAMP 5 oraz wytycznych dotyczących sztucznej inteligencji. Wśród przywołanych materiałów znalazł się opublikowany w 2025 roku ISPE GAMP Guide: Artificial Intelligence, poświęcony systemom wykorzystującym AI w obszarach GxP. Punktem odniesienia był również dokument refleksyjny Europejskiej Agencji Leków dotyczący AI w cyklu życia produktu leczniczego. Praktyczne pytania dotyczyły danych i kryteriów oceny. Czy przykłady testowe odpowiadają rzeczywistym dokumentom i produktom? Czy zbiór testowy był niezależny od danych używanych do dostrajania rozwiązania? Jakie wyniki uznamy za akceptowalne i czy ustaliliśmy te kryteria przed rozpoczęciem testów? W przedstawionym podejściu uwzględniono również ograniczanie odpowiedzi bez oparcia w źródłach, ocenę stabilności zachowania, monitorowanie działania, odporność na nieprawidłowe dane wejściowe i wykrywanie stronniczości. Testy przed uruchomieniem łączyły się z kontrolą podczas użytkowania oraz oceną skutków zmian modelu. Pomocą są zestawy referencyjnych przypadków testowych przygotowane z ekspertami dziedzinowymi, określane podczas prezentacji jako golden sets. Powrót do tych samych przypadków przy kolejnych wersjach rozwiązania pozwala sprawdzić, czy zmiana nie pogorszyła wyników w ważnych dla organizacji zadaniach. Praktyczne możliwości wsparcia testów i dokumentacji jakościowej opisujemy w naszym porównaniu narzędzi AI dla QA w farmacji. 3. Nadzór człowieka obejmuje więcej niż zatwierdzenie odpowiedzi Naomi Ofili rozróżniła dwa poziomy udziału człowieka. Pierwszy to human-in-the-loop, czyli etap procesu, na którym ekspert zatwierdza, poprawia lub odrzuca wynik AI. Drugi to nadzór nad całym cyklem życia rozwiązania: monitorowanie, przeciwdziałanie bezkrytycznemu przyjmowaniu wyników automatyzacji oraz możliwość zatrzymania systemu. W opisanym przebiegu pracy wynik AI przechodził automatyczne kontrole, a następnie ocenę wskazanego eksperta. Zachowywano przy tym informacje o źródłach, instrukcjach przekazanych modelowi, jego wersji i zatwierdzeniu. Taki zapis pozwalał później odtworzyć, w jakich warunkach powstał wynik i kto zaakceptował jego wykorzystanie. Ekspert uczestniczył również w ustalaniu kryteriów akceptacji i tworzeniu przypadków testowych. Jego wiedza wpływała więc na projekt rozwiązania oraz sposób oceny jakości. Dla firmy planującej wdrożenie oznacza to potrzebę określenia odpowiedzialności i zapewnienia czasu na udział ekspertów już na początku projektu. 4. Co pokazały przykłady monitorowania literatury, tłumaczeń i migracji danych? Prelegentki zilustrowały omawiane zasady trzema przykładami z projektów zespołu PLG. Każdy z nich pokazywał inne wymagania dotyczące oceny wyników AI i ich dalszego wykorzystania. 4.1. Monitorowanie literatury w nadzorze nad bezpieczeństwem leków W pierwszym przykładzie AI wspierała przegląd publikacji naukowych na potrzeby farmakowigilancji. System proponował kategorię artykułu i uzasadnienie, które weryfikował ekspert. Gabrièle Piaton podkreśliła, że szczególnie wymagającym etapem było przełożenie sposobu oceny stosowanego przez specjalistów na uporządkowane drzewo decyzji. Ten przykład pokazał, jak istotne jest opisanie wiedzy eksperckiej i kryteriów klasyfikacji przed automatyzacją zadania. 4.2. Tłumaczenie dokumentacji regulowanej Drugi przykład dotyczył tłumaczeń z wykorzystaniem AI, weryfikowanych przez człowieka według kryteriów jakości dostosowanych do ryzyka związanego z dokumentem. Uwzględniono również odtwarzanie formatowania, aby ułatwić dalszą pracę tłumaczy. Ocena rozwiązania obejmowała więc jakość treści, sposób jej sprawdzania i przydatność dokumentu w dalszym obiegu. 4.3. Migracja danych i klasyfikacja dokumentów W trzecim przykładzie AI wspierała przypisywanie dokumentów do kategorii, wydobywanie metadanych i dopasowywanie danych do struktury systemu docelowego. Prelegentki wskazały na trudność rozróżniania podobnych klas dokumentów oraz konsekwencje błędnego przypisania. Podkreśliły potrzebę prześledzenia pochodzenia danych, wykonanych przekształceń i zatwierdzeń, a także weryfikacji ilościowej i jakościowej przed rozpoczęciem użytkowania danych po migracji. 5. Hosting i koszty warto uwzględnić przed pilotażem Osobną część webinaru poświęcono architekturze rozwiązania. Prelegentki proponowały, aby przed pilotażem ustalić, gdzie będą przetwarzane dane, jakie informacje trafią do rejestrów zdarzeń i czy można kontrolować wersję modelu. Wśród kryteriów wyboru środowiska wymieniły poufność, miejsce przetwarzania danych, zasady aktualizacji, możliwość odtworzenia działania systemu oraz koszt zmiany dostawcy. Poruszono również dobór modeli do poszczególnych zadań. Mniejsze, wyspecjalizowane modele mogą pomagać ograniczać koszty, jeśli spełniają ustalone wymagania jakościowe. Proponowana ocena ekonomiczna koncentrowała się na koszcie wykonania zadania i uzyskania oczekiwanego wyniku. Wskazano też możliwość ponownego wykorzystania komponentów odpowiedzialnych za wyszukiwanie informacji, testowanie, monitorowanie i zatwierdzanie wyników. Podział odpowiedzialności między firmę farmaceutyczną a dostawcę oraz kontrolę aktualizacji szerzej omawiamy w artykule o walidacji SaaS w farmacji i wymaganiach GxP. 6. Co pomaga przejść od pilotażu AI do codziennej pracy? W końcowej części spotkania prelegentki wskazały na współpracę zespołów technicznych, ekspertów dziedzinowych i klienta przy wspólnie uzgodnionej liście zadań. Istotne było również wskazanie właściciela biznesowego odpowiedzialnego za wykorzystanie rozwiązania i mierzenie jego efektów. Z przedstawionych doświadczeń wynikała kolejność działań: określenie zastosowania i odpowiedzialności, ocena ryzyka, zaprojektowanie kontroli, budowa i walidacja, a następnie utrzymanie rozwiązania. Decyzje dotyczące jakości danych, nadzoru człowieka i zarządzania zmianami wpływają na każdy z tych etapów. Dla firm przygotowujących wdrożenie oznacza to kilka ustaleń, które warto poczynić przed pilotażem: jakie zadanie ma wykonywać AI, kto będzie zatwierdzał wyniki, jak sprawdzimy ich jakość i co zrobimy, gdy zmieni się model lub źródło danych. Odpowiedzi pomagają zaplanować zarówno prace techniczne, jak i wymagania walidacyjne oraz późniejsze utrzymanie. 7. Jak TTMS wspiera wdrożenia w środowisku farmaceutycznym? Przełożenie tych ustaleń na wymagania, testy i dokumentację wymaga współpracy osób rozumiejących proces biznesowy, technologię oraz jakość. W TTMS łączymy rozwój i utrzymanie oprogramowania dla farmacji z kompetencjami TTMS Quality w zakresie walidacji systemów skomputeryzowanych. Nasze usługi walidacyjne obejmują przygotowanie planu walidacji, specyfikację i przegląd wymagań, opracowanie oraz realizację testów, a także ocenę wyników i raportowanie. Wykorzystujemy podejście oparte na ryzyku i przewodnik GAMP 5. Zakres prac dobieramy do przeznaczenia systemu i wymagań konkretnego procesu. Jeśli planujesz wykorzystanie AI w procesie farmaceutycznym lub przygotowujesz się do rozwinięcia pilotażu, porozmawiaj z naszymi specjalistami o wymaganiach, ryzyku i zakresie walidacji Twojego rozwiązania. Czy można rozpocząć pilotaż AI w farmacji na danych syntetycznych? Tak, dane syntetyczne mogą pomóc sprawdzić wstępną koncepcję bez wykorzystywania rzeczywistych danych pacjentów lub poufnej dokumentacji. Powinny jednak odzwierciedlać strukturę, różnorodność i trudności charakterystyczne dla planowanego zastosowania. Zbyt proste przykłady mogą dać mylący obraz jakości rozwiązania. Warto uwzględnić brakujące informacje, błędy i przypadki niejednoznaczne. Wyniki takiego pilotażu nie wystarczą do potwierdzenia przydatności systemu w rzeczywistym procesie GxP. Dalsza ocena wymaga reprezentatywnych danych testowych, uzgodnionych kryteriów akceptacji i kontroli odpowiednich do ryzyka. Co zrobić, gdy AI i ekspert inaczej oceniają ten sam dokument? Rozbieżność powinna trafić do przeglądu zgodnie z ustaloną procedurą. Warto zachować dokument źródłowy, wynik AI, wersję rozwiązania oraz ocenę eksperta z uzasadnieniem. Przyczyną może być błąd modelu, niejednoznaczna treść albo zbyt ogólne kryteria oceny. Takie przypadki pomagają sprawdzić, czy potrzebna jest zmiana instrukcji, zasad klasyfikacji lub testów. Poprawka eksperta nie powinna automatycznie prowadzić do aktualizacji modelu używanego w procesie regulowanym. Zmianę należy ocenić, przetestować i zatwierdzić, zachowując niezależny zbiór do sprawdzania jakości. Jak przygotować pracowników do korzystania z AI w procesach farmaceutycznych? Szkolenie powinno dotyczyć konkretnego zadania, danych i zakresu odpowiedzialności użytkownika. Pracownik musi wiedzieć, jakie informacje może przekazywać systemowi, jak sprawdzać wyniki i kiedy zgłaszać wątpliwości. Pomocne są ćwiczenia z odpowiedziami błędnymi, niepełnymi lub pozornie przekonującymi. Pozwalają sprawdzić, czy użytkownik potrafi zweryfikować wynik zamiast przyjmować go bezkrytycznie. Przydatne będą również instrukcje postępowania w razie awarii lub niedostępności rozwiązania. Przygotowanie zespołu warto uzupełnić oceną umiejętności oraz aktualizować po zmianach systemu lub procedur.
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