Nowy Rok to nowe postanowienia i decyzje. Większość firm wciąż podejmuje je intuicyjnie, a to często kosztuje czas, pieniądze i stracone szanse. Chcesz wiedzieć, jak się ustrzec przed ich błędnym podejmowaniem? Posłuchaj rozmowy z Arturem Janasem o zyskownych decyzjach ze wsparciem AI.
Pobierz “96 Jak AI pomaga podejmować decyzje biznesowe?” 96-Jak-AI-pomaga-podejmowac-decyzje-biznesowe-ktore-zwieksza-sprzedaz-w-2026-Artur-Janas.pdf – Pobrano 97 razy – 654,49 KBDziałasz w e-biznesie? Pamiętaj o ofercie narzędzi dla e-biznesu (domeny z całego świata, bezpieczny i szybki hosting) od Domeny.tv MSERWIS.
Plan rozmowy z Arturem:
Streszczenie rozmowy z Arturem Janasem
Nowy Rok to czas nowych postanowień, ale przede wszystkim strategicznych decyzji biznesowych. W 96. odcinku podcastu „Złapani w sieć” Marcin Pieleszek rozmawia z Arturem Janasem — ekspertem od twórczego wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu i social mediach, wykładowcą akademickim oraz właścicielem agencji social media — o tym, jak narzędzia AI mogą wspierać przedsiębiorców w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych w 2026 roku.
Ten odcinek to kompleksowy przewodnik dla właścicieli firm, menedżerów i marketerów, którzy chcą zrozumieć, jak wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji nie do automatyzacji, ale do świadomego wspomagania procesów decyzyjnych. Artur Janas pokazuje, dlaczego większość firm wciąż „wróży z fusów” zamiast opierać swoje decyzje na danych — i jak to zmienić bez wielkich budżetów.
Najważniejsze wnioski z odcinka
- Decyzja to najtrudniejsza praca menedżera — sztuczna inteligencja może ją wspomóc, ale nigdy nie zastąpi ludzkiej intuicji i doświadczenia.
- Firmy upadają przez złe decyzje, nie przez kryzys — z tysiąca firm powstających każdego dnia w Polsce, 90% zniknie w ciągu roku, a po 10 latach zostanie jedna.
- AI nie podejmie za Ciebie decyzji — ale dostarczy dane, przygotuje warianty i pokaże ryzyka.
- Asystenci AI są lepsi od autonomicznych agentów — kontrola człowieka nad procesem to klucz do sukcesu.
- Kreatywność to czynnik X przyszłości — firmy wykorzystujące AI w sposób nieszablonowy wygrają z tymi, które kopiują schematy.
- Rok 2026 przyniesie duże zmiany — w SEO, algorytmach social media i regulacjach prawnych. Kto się pierwszy dostosuje, ten wygra.
Jak przedsiębiorcy podejmują decyzje dzisiaj?
Artur Janas nie owija w bawełnę: większość przedsiębiorców wróży z fusów. Statystyki są bezlitosne — codziennie w Polsce powstaje około tysiąca nowych firm, ale dziennie upada ich dziewięćset. To oznacza, że zaledwie ułamek nowo powstałych biznesów przetrwa próbę czasu.
Dlaczego tak się dzieje? Nie chodzi o wojnę, kryzys gospodarczy czy złą koniunkturę. Firmy upadają zawsze z jednego powodu: złych decyzji. Decyzje menedżerskie i marketingowe to dwa obszary, gdzie najczęściej popełniane są kosztowne błędy.
Szczególnie niebezpieczny jest mit „wiecznych lat tłustych”. Kiedy firmie dobrze się wiedzie, właściciele zakładają, że tak będzie w nieskończoność. Tymczasem biznes działa sinusoidalnie — są lepsze i gorsze okresy. W czasach prosperity trzeba przygotowywać się na chudsze lata, a nie rozwijać struktury kosztów w założeniu wiecznego wzrostu.
Dlaczego standardowe podejście do AI nie działa?
Jeśli poprosisz dowolny model LLM o zbudowanie strategii dla Twojej firmy, on ją zbuduje. Ale czy ta strategia będzie dobra? Nie będzie, ponieważ model podejdzie do zadania w sposób podręcznikowy.
Sztuczna inteligencja posiada praktycznie całą wiedzę ludzkości w swoich zasobach. Problem w tym, że na proste pytanie udziela prostej odpowiedzi. Stworzy strategię rozwoju, sprzedaży czy marketingu według uniwersalnego schematu — takiego, który powinien być wzorem, ale nie będzie dopasowany do Twoich realiów, klientów i sytuacji rynkowej.
Trzymając się takiej strategii, od samego początku jesteś skazany na porażkę. Większość elementów nie będzie pasować do Twojej firmy, Twojego otoczenia konkurencyjnego i Twoich klientów.
Co możemy zrobić inaczej?
Trzeba podejść do AI innowacyjnie. I tu jest kluczowa różnica: sztuczna inteligencja nie potrafi myśleć innowacyjnie i jeszcze przez wiele dekad nie będzie potrafiła. Innowacyjne myślenie to domena ludzkiego mózgu — tworu biologicznego, który cały czas się zmienia i ewoluuje. My to nazywamy doświadczeniem.
Bazując na tym doświadczeniu, możemy wykorzystać sztuczną inteligencję tak, aby dostosowywała się do naszych potrzeb. Ale ona nadal nie podejmie za nas decyzji. Może nam pomóc ją podjąć — dać więcej danych, pokazać je w bardziej zrozumiały sposób, przygotować kilka wariantów. Ale wybór konkretnego wariantu musi zależeć tylko od nas.
Jak AI zmienia proces podejmowania decyzji?
Budowanie profili psychologicznych klientów
Możesz zebrać osoby obserwujące Twój profil na Facebooku, wgrać bazę linków do ich profili i poprosić AI o zbudowanie profilu psychologicznego Twojego typowego klienta. Mając taki profil, możesz dopasować komunikację, techniki sprzedażowe i marketing — bez zwiększania wydatków na reklamę.
Dalej operujesz tym samym budżetem, ale wydajesz go w sposób bardziej optymalny. Efekt? Większa szansa na korzyść w bardzo niedalekiej przyszłości.
Analiza globalnej konkurencji
Jeśli prowadzisz sklep jubilerski w małym mieście, Twoją konkurencją nie są tylko cztery inne sklepy w okolicy. Twoja konkurencja jest na całym świecie — wszystkie sklepy jubilerskie są Twoją konkurencją.
Ręczne analizowanie globalnych trendów byłoby pracochłonne. Z pomocą sztucznej inteligencji możesz sprawdzić, co zadziałało gdzieś na świecie, a następnie zastanowić się, czy można to zaadaptować do polskich realiów.
Ale uwaga: nie możesz kopiować jeden do jednego. Inne realia, inne stereotypy, inne podejście klienta. AI pomoże Ci zbadać lokalne stereotypy i dopasować sprawdzoną strategię do Twoich warunków.
Personalizacja oferty na niespotykaną skalę
Przykład z branży nieruchomości: jedno ogłoszenie „sprzedam dom” może być pokazane dziesięciu klientom na dziesięć różnych sposobów. Sztuczna inteligencja pomoże przeanalizować:
- Potrzeby każdego klienta
- Jego możliwości finansowe
- Stan posiadania
- Profil psychologiczny
Na tej podstawie możesz przygotować spersonalizowaną prezentację — łącznie z tym, czym poczęstować klienta w biurze (kawa czy herbata może mieć istotny wpływ na decyzję).
Normalnie przygotowanie dziesięciu różnych podejść zajęłoby tydzień. Dzisiaj, jadąc do klienta i rozmawiając z modelem AI w trakcie jazdy, możesz się przygotować optymalnie: jakich słów unikać, na co naciskać, jakie słowa wywołają u klienta emocje.
Agenci AI vs asystenci AI — dlaczego kontrola jest kluczowa
To fundamentalna różnica, którą podkreśla Artur Janas.
Problem z agentami
Agent to gotowe rozwiązanie z pewną decyzyjnością w założeniu. Podejmuje za nas decyzje, żeby optymalizować sprzedaż. Brzmi świetnie, ale w praktyce często prowadzi do katastrofy.
Słynny przykład: bot negocjacyjny Chevroleta, który miał negocjować cenę z klientem. Wynegocjował tak skutecznie, że sprzedał samochód wart 80 tysięcy dolarów za jednego dolara.
Dlaczego? Bo czynnik ludzki jest nieprzewidywalny. Sztuczna inteligencja nie potrafi określić emocji. Nie da się ich zapisać w formie modelu matematycznego. Dopóki tego nie będziemy potrafili, AI nie będzie rozumiała ludzkiego zachowania.
Metafora wiadra z wodą
Wyobraź sobie wiadro z wodą. Sztuczna inteligencja wie tyle, ile jest wody we wiadrze — i nigdy nie wyskoczy ponad jej powierzchnię. Im więcej danych (wody) dodasz, tym więcej będzie miała do przetwarzania. Ale zawsze pozostanie w granicach tego, co jej dałeś.
Człowiek potrafi wyskoczyć ponad to, wychylić głowę i popatrzeć na świat z innej perspektywy. W połączeniu z analityką od AI, nasze decyzje będą o niebo skuteczniejsze.
Dlaczego asystenci są lepsi
Asystent to też oprogramowanie, które wykonuje pewne elementy. Kluczowa różnica: na każdym etapie musi być zatwierdzony przez człowieka. Czy iść w prawo czy w lewo — to Twoja decyzja.
Agent sam podejmuje decyzje, bazując na tym, jak został wyszkolony. W dłuższej perspektywie zaczyna wyciągać niewłaściwe wnioski i podejmować złe decyzje. Zanim się zorientujesz, często jest już za późno.
Jak odróżnić trafną rekomendację od błędnej sugestii?
Artur Janas proponuje prostą metodę: weryfikację krzyżową w kilku modelach AI.
- Przygotuj jeden prompt z Twoim problemem biznesowym
- Wklej go do dwóch-trzech różnych modeli (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity)
- Jeśli wyniki są bardzo podobne, poproś kolejny model o analizę SWOT tych rekomendacji
- Na tej podstawie podejmij decyzję
Model pokaże Ci słabe i mocne strony, ryzyka, bariery wejścia i wyjścia, możliwe implementacje krótko- i długoterminowe. Dzięki temu ryzyko porażki jest znacząco zmniejszone.
Jak zbudować asystenta AI krok po kroku
Zaskakująco proste. Wystarczą dwie rzeczy: kartka i długopis.
Krok 1: Rozpisz swój proces decyzyjny
Zanim podejmiesz decyzję, wykonujesz pewien proces myślowy. Rozpisz go krok po kroku — jak doszedłeś z punktu A (zbieranie danych) do punktu B (decyzja).
Krok 2: Przekaż swój tok myślenia do maszyny
Jeśli już umiesz się komunikować z LLM, przekaż swój schemat myślowy do modelu. Maszyna będzie wykonywać zadania w podobny sposób jak Twój tok myślowy.
Krok 3: Stwórz strukturę rola-problem-rozwiązanie-założenia
Schemat, którego Artur zawsze uczy:
- Rola — kim jest AI w tym zadaniu
- Problem — co chcesz osiągnąć
- Rozwiązanie — jak ma wyglądać efekt
- Założenia — dane wejściowe i ograniczenia
- Pytania kontrolne — pozwól AI dopytać o brakujące informacje
Krok 4: Na każdym etapie Ty decydujesz
Decyzja składa się z mikrodecyzji. Na każdym etapie sugerujesz, co ma nastąpić dalej. Dzięki temu końcowa decyzja ma większą szansę być sensowna i uwzględniać różne czynniki.
Zbudowanie takiego asystenta to maksymalnie godzina pracy. Potem wykorzystujesz go w nieskończoność i po drodze usprawniasz.
Analiza konkurencji i klientów z pomocą AI
Kto obserwuje konkurencję, a kto obserwuje Ciebie?
To kluczowe pytanie, które często się pomija. Jeśli dostosujesz swoje rozwiązania do konkurencji, ryzykujesz utratę klientów, którzy obserwują właśnie Ciebie — bo robią to z konkretnego powodu.
Klienci konkurencji mogą być zupełnie innymi osobami. Trzeba odpowiedzieć na pytania:
- Dlaczego tamci obserwują konkurencję?
- Dlaczego ci obserwują mnie?
- Co jest częścią wspólną?
Budowanie profilu psychologicznego
Nie potrzeba skomplikowanych narzędzi. Wystarczy wziąć kilka aktywnych osób obserwujących profil, wejść na ich profile i dostarczyć linki do sztucznej inteligencji.
AI nie powie Ci, że to Jan Kowalski — tego jej nie wolno robić. Ale sprawdzi, czym się zajmuje, co go interesuje, jakie ma potrzeby. Zestawi to z informacjami o innych obserwujących i wyciągnie średnią arytmetyczną.
Efekt: wiesz, co łączy Twoich klientów i możesz dostosować komunikację.
Słowa kluczowe, potrzeby, treści
AI dostarczy Ci:
- Słowa kluczowe, które rezonują z Twoją grupą docelową
- Potrzeby klientów do uwzględnienia w komunikacji
- Propozycje treści z największym prawdopodobieństwem zainteresowania
Ale jak te treści przedstawisz — to znowu zależy od Ciebie. AI przekaże pomysły, ale treść musisz zbudować samodzielnie lub z pomocą AI jako narzędzia wspomagającego.
Rola danych, kontekstu i doświadczenia
Z podstawówki pamiętamy: każda akcja wywołuje reakcję. Jeśli dasz złe dane wejściowe, otrzymasz złe dane wyjściowe.
Im więcej danych dostarczysz, im dokładniejszą analizę poprosisz i im bardziej będziesz kierować się intuicją — tym większa szansa na dobrą decyzję.
Doświadczenie: miecz obosieczny
Doświadczenie to coś, co nas odróżnia. Ale może też nas zgubić. Istnieje punkt, w którym za bardzo ufamy swojemu doświadczeniu i to się obraca przeciwko nam.
Klucz to otwarty umysł. Doświadczenie powinno być tylko elementem wspomagającym decyzję, nie jej jedynym fundamentem. W zestawieniu ze sztuczną inteligencją nasze decyzje będą zdecydowanie lepsze, a czas potrzebny do ich podjęcia znacząco się skróci.
Kto skorzysta najbardziej na AI w decyzjach biznesowych?
Ci, którzy będą wykorzystywać AI kreatywnie — w sposób, jakiego nie przewidzieli twórcy.
Przykład z historii: 150 lat temu wynaleziono aparat fotograficzny. Artyści myśleli, że świat się skończył — nikt nie będzie zamawiał portretów. A jednak dzięki aparatowi powstały nowe formy sztuki.
To samo dzieje się teraz. Jeśli wejdziesz w dowolny model do generowania grafik, zauważysz: nikt nie prosi o hiperrealistyczne zdjęcia. Ludzie chcą czegoś nowego, innego, oryginalnego — zupełnie innych bodźców, które przykują uwagę.
Kreatywność jako przewaga konkurencyjna
Kreatywność to będzie czynnik X, który już w 2026 roku przesądzi o sukcesie lub porażce. Sztuczna inteligencja będzie narzędziem przyspieszającym proces, ale firmy kreatywne po prostu szybciej się przebiją.
To powrót do lat dziewięćdziesiątych — kto pierwszy wpadnie na innowacyjny pomysł i szybko go wdroży, ten wygrywa.
Jak zmieni się rola przedsiębiorcy i menedżera w 2026?
Już się zmienia. Powstają nowe narzędzia, ale zmienia się też model komunikacji.
Zjawisko martwego internetu
Na koniec 2025 roku połowa treści generowanych w internecie była tworzona przez boty. To zjawisko odciśnie piętno na rozwiązaniach automatycznych — boty będą komentować inne boty, co nie przełoży się na sprzedaż.
Niektóre firmy już ograniczają automatyzację, stawiając na człowieka. Ich przekaz marketingowy brzmi: „U nas jest człowiek, dodzwonisz się do człowieka, nie do maszyny”.
Analiza danych z CRM i offline
Sztuczna inteligencja to przyjaciel, który pozwoli przetworzyć więcej danych — nie tylko z e-commerce, ale też ze sprzedaży offline. Systemy CRM, tabele Excelowe, dane z kampanii — wszystko to można przeanalizować i wyciągnąć wnioski.
AI może nawet zrobić prognozy: co się wydarzy w przypadku decyzji X, a co w przypadku decyzji Y.
Od czego zacząć w Nowym Roku?
Krok 1: Naucz się poprawnie komunikować z AI
To podstawa podstaw. Istnieje uniwersalny schemat komunikacji ze wszystkimi modelami LLM. Nauka zajmuje 20 minut, a będzie to kluczowa umiejętność na 2026 rok.
Krok 2: Przeanalizuj swoje dotychczasowe dane
Mając umiejętność komunikacji z AI, przetwórz swoje dane za ostatni rok. Zrób symulacje, sprawdź, co robiła konkurencja, co jej się udało, a co nie.
Krok 3: Nie powielaj cudzych błędów
Najlepiej uczyć się na cudzych błędach. To, na co konkurencja wydała pieniądze i im nie wypaliło, jest wskazówką, że Ty nie powinieneś iść w tym kierunku.
Krok 4: Buduj krótkoterminowe strategie i testuj
Na podstawie wniosków poproś AI o sensowną, krótkoterminową strategię. Przetestuj ją przez tydzień, dwa, trzy. Wyciągnij wnioski. Dopiero wtedy skaluj sprzedaż.
Krok 5: Nie kupuj wszystkiego naraz
Nie warto kupować dziesięciu-dwudziestu rozwiązań AI naraz. Skaczemy z kwiatka na kwiatek, uczymy się jednego, może dwóch. Wykorzystujmy optymalnie to, co mamy. Dopiero gdy jedno narzędzie zacznie nas ograniczać, przechodzimy do następnego.
Podsumowanie: Co wdrożyć od zaraz
- Naucz się schematu komunikacji z AI: rola, problem, rozwiązanie, założenia, pytania kontrolne
- Buduj asystentów, nie polegaj na agentach: zachowaj kontrolę nad każdym etapem procesu decyzyjnego
- Weryfikuj rekomendacje AI krzyżowo: używaj kilku modeli i proś o analizę SWOT
- Analizuj zarówno swoich klientów, jak i klientów konkurencji: zrozum, dlaczego jedni obserwują Ciebie, a drudzy konkurencję
- Nie kopiuj — adaptuj: strategie z innych rynków wymagają dostosowania do lokalnych realiów
- Kreatywność > automatyzacja: nieszablonowe wykorzystanie AI to Twoja przewaga konkurencyjna
- Testuj małymi krokami: krótkoterminowe strategie, szybkie wnioski, dopiero potem skalowanie
O czym rozmawiał prowadzący Marcin Pieleszek z gościem Arturem Janasem? Podsumowanie
Jak przedsiębiorcy podejmują dziś decyzje biznesowe?
Marcin Pieleszek otwiera rozmowę pytaniem o stan rzeczy. Artur Janas odpowiada wprost: większość firm wróży z fusów. Statystyki są brutalne — tysiąc firm powstaje dziennie, dziewięćset upada. Za pięć lat z tysiąca zostanie sto, za dziesięć — jedna. Powodem nie są czynniki zewnętrzne, ale złe decyzje.
Gdzie popełniane są najkosztowniejsze błędy?
Dwa obszary: decyzje menedżerskie (numer jeden, bezdyskusyjnie) i decyzje marketingowe. Szczególnie niebezpieczne jest założenie, że „siedem lat tłustych” będzie trwać w nieskończoność. W kryzysie tradycyjne podejście każe ciąć koszty marketingu — a to równia pochyła do bankructwa.
Jak AI zmienia proces podejmowania decyzji?
AI to nie tylko analiza — to zmiana sposobu pracy z informacją. Można budować profile psychologiczne klientów, analizować globalną konkurencję, personalizować ofertę na poziomie jednostki. Kluczowe: AI wspomaga, nie zastępuje ludzkiego osądu.
Jakie decyzje AI wspiera najskuteczniej?
Wszelkiego rodzaju analizy. Marketing to w dzisiejszych czasach „analizuj i testuj”. Sprzedaż działa tak samo: analizuj nowe rynki, testuj możliwości, zacznij sprzedawać. AI przyspiesza każdy z tych etapów.
Których obszarów dotyczy to w pierwszej kolejności?
Sprzedaż i marketing — bo przez ostatnie lata stawialiśmy na automatyzację, która osiągnęła punkt krytyczny. Musimy stale zwiększać wydatki na reklamę, żeby osiągnąć ten sam pułap sprzedaży. To droga do nikąd.
Jak ograniczyć ryzyko złych decyzji?
Weryfikacja krzyżowa: ten sam prompt w kilku modelach, potem analiza SWOT rekomendacji w kolejnym modelu. Widzisz ryzyka, bariery, implementacje. Decyzja z większym prawdopodobieństwem okaże się trafna.
Najczęstsze błędy firm korzystających z AI
Kupowanie uniwersalnych agentów, którzy podejmują decyzje za nas. Każda firma jest inna, działa w innych realiach. Ten sam agent w dwóch firmach na początku zadziała podobnie, ale z czasem zacznie podejmować złe decyzje. Asystenci z kontrolą człowieka są bezpieczniejsi.
Jak odróżnić trafną rekomendację od błędnej?
Weryfikacja krzyżowa + pytanie o słabe i mocne strony. Model pokaże, co może pójść nie tak. Ty decydujesz, czy to akceptujesz.
Jak prowadzić asystentów AI?
Kartka, długopis, rozpisanie własnego procesu decyzyjnego. Potem przekazanie tego schematu do AI. Struktura: rola, problem, rozwiązanie, założenia, pytania kontrolne. 5 minut do godziny pracy, potem wykorzystujesz narzędzie w nieskończoność.
Rola danych, kontekstu i doświadczenia
Złe dane wejściowe = złe dane wyjściowe. Doświadczenie jest ważne, ale może też zgubić. Otwarty umysł + AI = lepsze decyzje w krótszym czasie.
Kto skorzysta najbardziej?
Firmy wykorzystujące AI kreatywnie, w sposób nieszablonowy. Kreatywność to czynnik X 2026 roku. Powrót do ducha lat dziewięćdziesiątych — kto pierwszy, ten wygrywa.
Zmiana roli przedsiębiorcy i menedżera
Już się dzieje. Zjawisko martwego internetu, boty komentujące boty, firmy wracające do komunikacji człowiek-człowiek. AI to przyjaciel do przetwarzania danych, ale decyzja zawsze pozostaje po stronie człowieka.
Od czego zacząć w Nowym Roku?
- Naucz się komunikować z AI (20 minut)
- Przeanalizuj swoje dane za ostatni rok
- Sprawdź, co robiła konkurencja (co zadziałało, co nie)
- Zbuduj krótkoterminową strategię
- Przetestuj przez tydzień-dwa
- Wyciągnij wnioski i skaluj