Konkretne perspektywy o wykorzystaniu AI, współpracy i usprawnianiu codziennych procesów.
Wyniki 1–11 z 11
AI w praktyce
Nie buduj systemu AI, jeśli wystarczy dobry prompt
Zamiast wdrażać kosztowne systemy, często wystarczy dobrze napisany prompt i weryfikacja eksperta. Zobacz, jak wykorzystać zwykły chat LLM do uporządkowania danych i wsparcia codziennych decyzji bez budowania wielkich projektów IT.
AI w sprzedaży B2B. Asystent na zapleczu, nie robot na froncie
Wszyscy chcą, by sztuczna inteligencja pisała za nich maile do klientów. Pokazuję, dlaczego to ślepa uliczka i jak naprawdę wykorzystać AI, by sprzedawać skuteczniej.
Szybsza praca to nie zysk. Dlaczego AI oszczędza czas, ale nie pieniądze?
Łatwo pomylić szybsze wykonanie zadania z realnym zyskiem dla firmy. Pokazuję, gdzie w praktyce gubimy wartość z automatyzacji i dlaczego wąskim gardłem rzadko jest dzisiaj technologia.
Strategiczne przywództwo w erze AI: lider inspiruje, nie tylko koduje
Najważniejszą pracą lidera nie jest dopisywanie kolejnych linii kodu. Jest nią wybór problemu, zasad i ludzi, którzy bezpiecznie przeprowadzą zmianę od pomysłu do codziennej pracy.
Od pomysłu do prototypu w weekend: AI w nauce dzieci
Tworzę proste narzędzia do nauki chemii, fizyki i angielskiego. Najciekawsze nie jest samo generowanie kodu, tylko dopasowanie ćwiczenia do człowieka po drugiej stronie ekranu.
Power Platform czy Docker? Jak dobrać narzędzie do problemu
Nie ma jednej technologii do każdego zadania. Pokazuję, jak dobrać narzędzie do skali problemu, kompetencji zespołu i tego, kto będzie utrzymywał rozwiązanie za rok.
Inżynierski mindset: czego naprawy uczą o budowaniu aplikacji
Podłoga w VW Transporterze, kruche brązowe klocki LEGO i błąd w aplikacji mają coś wspólnego: zanim coś poprawię, próbuję zrozumieć, co naprawdę się dzieje.
Jak rozmawiać z AI i nie oddać jej własnego myślenia
Pokazuję trzy mity o generatywnej AI i pięć postaw, które pomagają zadawać lepsze pytania, dostrzegać pominięte perspektywy i samodzielnie oceniać odpowiedzi.
AI w kontroli jakości. Dlaczego lepsza kamera nie naprawi zepsutego procesu
System wizyjny znalazł 30% więcej mikrowybraków na linii produkcyjnej. Co z tego, skoro zespół nie ma czasu ustalić ich przyczyny? O optymalizacji, która rodzi frustrację.
Magia predykcji awarii zderza się z brakiem części w magazynie
Obietnica algorytmów przewidujących awarie maszyn brzmi wspaniale, ale na końcu i tak stoi człowiek z kluczem. AI ma wspierać organizację pracy, a nie tylko rysować wykresy.