89: Biznesowy mózg AI – jak uczyć się i uczyć innych?

Artur Janas


SpreakerApple PodcastsGoogle PodcastsSpotify Facebook YouTube LinkedIn

Pobierz “E-book Odcinek 89” 89-Biznesowy-mozg-AI-–-jak-uczyc-sie-i-uczyc-innych-Artur-Janas.pdf – Pobrano 58 razy – 656,85 KB

Działasz w e-biznesie? Pamiętaj o ofercie narzędzi dla e-biznesu od Domeny.tv MSERWIS.

Chcesz korzystać z najnowocześniejszych narzędzi AI, by szybciej zdobywać biznesową wiedzę i dzielić się nią z zespołem? Koniecznie posłuchaj rozmowy z Arturem Janasem i korzystaj z biznesowego mózgu AI do podnoszenia kwalifikacji swoich i zespołu.

Plan rozmowy z Arturem:

08:02 🤖 Jak wykorzystać AI jako wirtualnego tutora, dostosowując jego działanie do indywidualnych preferencji i stylu uczenia się?

12:05 🎯 W jaki sposób AI pomaga przełożyć ogólne cele nauczania na cele smart (konkretne, mierzalne, osiągalne, istotne, określone w czasie)?

17:21📝 Jak formułować precyzyjne instrukcje (instruction prompting), aby AI z powodzeniem realizowało złożone zadania edukacyjne?

18:30 🧩 Jak projektować łańcuchowe promptowanie (prompt chaining), prowadzące krok po kroku przez kolejne etapy zagadnienia i zapobiegające zbyt lakonicznym odpowiedziom?

27:30 🏗️ Czy strukturyzacja promptów (tworzenie szablonów i schematów) przed ich sformułowaniem może podnieść jakość wygenerowanych przez AI odpowiedzi?

28:55 🧠 Jak stosować chain-of-thought prompting, prosząc model o opisanie procesu rozumowania, by lepiej zrozumieć mechanizmy działania AI?

32:04 📚 Jakie rodzaje promptów są najbardziej efektywne przy nauce słownictwa i struktur gramatycznych w językach obcych?

34:08 💬 W jaki sposób skonstruować prompt, który umożliwi realistyczną konwersację w języku obcym z AI symulującą dialog z native speakerem?

37:50 📂 Jak budować bibliotekę wielokrotnego użytku promptów, by zwiększyć spójność i jakość sesji edukacyjnych z AI?

44:35📊 Jak poprosić AI o przygotowanie atrakcyjnej prezentacji podsumowującej zdobytą wiedzę i kluczowe wnioski?

Rola AI w e-biznesie

AI jako mózg biznesu

Artur Janas definiuje AI jako zaawansowany mechanizm oparty na rachunku prawdopodobieństwa, a nie prawdziwej inteligencji. Zwraca uwagę, że:

  • Maszyna analizuje ogromne zbiory danych (media społecznościowe, biblioteki akademickie, internet) i generuje treści na podstawie wzorców.
  • Czynnik ludzki pozostaje niezbędny do weryfikacji poprawności oraz kreatywnego wykorzystania wyników wygenerowanych przez AI.
  • Eksperyment z AI jako prezesem firmy zakończył się bankructwem, bo pozbawiono go ludzkiego osądu i empatii.
  • Test sprzedaży Chevroleta ujawnił, że AI sprzedawca, pozbawiony zdolności społecznych i kontekstu, sprzedał samochody za absurdalnie niską cenę.

Te przykłady dowodzą, że AI stanowi potężne narzędzie, ale wymaga świadomego nadzoru i wiedzy, by skalować biznes bez utraty wartości ludzkich relacji.

Wirtualny tutor dla samokształcenia

Janas proponuje wykorzystać AI jako wirtualnego tutora, który przyspieszy proces nauki dzięki:

  1. Wgraniu materiałów – książek, podręczników, filmów.
  2. Zadawaniu pytań kontrolnych, które pomogą dostosować lekcje do indywidualnych potrzeb.
  3. Skalowaniu trudności – od poziomu początkującego (1/10) po ekspercki (10/10).
  4. Krótkim, systematycznym sesjom – np. 5–10 minut dziennie, co umożliwia przyswajanie wiedzy przy minimalnym wysiłku.

Dzięki takiemu podejściu uczący się może osiągnąć biegłość w wybranej dziedzinie w relatywnie krótkim czasie, realizując mikrolekcje w formie promptów.

Projektowanie procesu nauczania z AI

Struktura skutecznego promptu

Artur wyjaśnia, że klucz do efektywnej komunikacji z AI leży w strukturyzowaniu promptów według następującego schematu:

  1. Rola – określ, kim ma się stać AI (np. „Jesteś nauczycielem języka angielskiego dla osób 40+”).
  2. Problem – zainicjuj temat (np. „Musisz nauczyć poprawnej wymowy i scenek sytuacyjnych”).
  3. Założenia – czas trwania lekcji, zakres materiału, poziom trudności.
  4. Pytania kontrolne – komenda „zadaj pytania kontrolne”, by AI mogło się dopytać o brakujące szczegóły i lepiej zrozumieć Twoje potrzeby.

Taki wzorzec pozwala uniknąć powtórzeń i generuje precyzyjne, spersonalizowane treści. W efekcie proces nauki staje się interaktywny i mierzalny.

Kontrola i pytania kontrolne

Bez pytań kontrolnych nawet najbardziej szczegółowy prompt może pominąć istotne informacje. Artur podkreśla, że dzięki iteracyjnemu zadawaniu pytań:

  • AI upewnia się, co dokładnie chcesz osiągnąć.
  • Unikasz błędów wynikających z niepełnej specyfikacji.
  • Personalizujesz proces, dopasowując styl, poziom słownictwa i przykłady do własnych potrzeb.

Dzięki temu AI pełni rolę indywidualnego korepetytora, który zadaje pytania, analizuje Twoje odpowiedzi i prowadzi Cię przez kolejne etapy nauki.

AI w praktyce – tworzenie grafik i prezentacji

Narzędzia do generowania grafiki

Gość podcastu wymienia kilka sposobów, jak generować grafiki do prezentacji czy materiałów marketingowych:

  • image-gen (np. Image Gen 4) i Gemini – pozwalają wgrywać foldery z obrazami lub PDF-ami, by AI opracowało kursy wizualne czy ilustracje koncepcyjne.
  • Acrobat Reader ze wbudowaną AI – analizuje PDF i może generować krótkie wizualizacje.
  • Darmowe vs. płatne modele – darmowe modele (np. ChatGPT-4o Mini) mają limity na generację obrazów, płatne udostępniają pliki PowerPointa z grafikami.

Podczas generowania grafik Artur zaleca dokładne określenie: stylu (hiperrealistyczny, kreskówkowy), elementów (wykresy, znaki firmowe) i funkcji (infografika, ilustracja scenek). Dzięki temu uzyskasz wysokiej jakości, spójne wizualnie materiały.

Wykorzystanie Copilot i projektantów

Aby przygotować atrakcyjną prezentację, Artur proponuje:

  1. Wygenerować bazowy slajd z ChatGPT – sam tekst i układ.
  2. Użyć Projektanta PowerPointa oraz Copilota – one szybko dopracują czcionki, kolory i kompozycję.
  3. Wgrać wygenerowane wcześniej grafiki – dzięki temu masz pełną kontrolę nad estetyką i unikniesz błędów.
  4. Zadać Copilotowi pytania typu „Co dodać na tym slajdzie?”, „Jak zwiększyć uwagę publiczności?” – AI zasugeruje clickbaity, techniki perswazji i pytania do widowni.

W ten sposób w ciągu kilkunastu minut przejdziesz od surowego tekstu do profesjonalnej, interaktywnej prezentacji.

Case studies: AI jako szef i jako sprzedawca

Artur omawia dwa eksperymenty, które pokazują granice autonomii AI:

  • AI-szef z kapitałem założycielskim zarządzający firmą bankrutuje z powodu braku ludzkiej empatii i zdolności przewidywania kontekstu rynkowego.
  • AI-sprzedawca testowany w konkurencji z doświadczonymi handlarzami samochodów poległ, sprzedając auta za symboliczną kwotę, bo nie rozumiał subtelności negocjacji.

Te przykłady ilustrują, że AI doskonale wspiera decyzje, ale nie zastąpi człowieka w rolach wymagających emocji, intuicji i etyki.

Podsumowanie i kluczowe wskazówki

Najważniejsze zasady stosowania AI w nauce i biznesie

  1. Opanuj podstawowy schemat komunikacji: rola, problem, założenia, pytania kontrolne.
  2. Zachowaj zdrowy rozsądek i weryfikuj wygenerowane treści – zarówno tekst, jak i grafikę.
  3. Stosuj mikrolescje – mikrolekcje trwające 5–10 minut dziennie dają lepsze efekty niż długie bloki nauki.
  4. Buduj bibliotekę promptów wielokrotnego użytku – notuj kluczowe wyzwalacze („słowa-klucze”), które automatyzują powtarzalne procesy (np. wirtualny dietetyk, korepetytor językowy).
  5. Używaj generative AI do tworzenia grafik – definiuj styl i elementy, a następnie dopracowuj je narzędziami Copilot i Projektantem.
  6. Personalizuj proces – dostosuj język, metafory i przykłady do swoich potrzeb, zainteresowań i poziomu wiedzy.

Zakończenie

Podsumowując, w odcinku „Złapani w sieć” #89 Artur Janas i Marcin Pieleszek przekazują praktyczne wskazówki, jak wykorzystać siłę AI do nauki, tworzenia grafik oraz skalowania biznesu. Klucz stanowi świadome projektowanie promptów, kontrola procesu za pomocą pytań kontrolnych oraz systematyczność. Zastosowanie opisanego podejścia pozwoli każdemu przedsiębiorcy i edukatorowi przenieść swój biznes i procesy szkoleniowe na nowy poziom.

Dodaj komentarz