Jest bardzo łatwo wpaść w pułapkę AI.
ChatGPT do jednego zadania.
Gemini do drugiego.
Claude do trzeciego.
Perplexity do researchu.
Kolejna aplikacja do grafiki.
Następna do transkrypcji.
Jeszcze jedna do automatyzacji.
Po tygodniu okazuje się, że zamiast oszczędzać czas, spędzasz go na zastanawianiu się, którego narzędzia użyć.
I to jest jeden z powodów, dla których warto przestać myśleć o AI jako o kolekcji aplikacji.
Lepiej myśleć o nim jako o procesie.
Najpierw zadanie, dopiero potem narzędzie
Załóżmy, że chcesz przygotować artykuł.
Możesz podejść do tego tak:
„Który model AI jest teraz najlepszy do pisania?”
To pytanie niewiele Ci daje.
Znacznie lepiej rozpisać pracę:
1. Znalezienie informacji
Potrzebujesz researchu i źródeł.
2. Uporządkowanie informacji
Trzeba oddzielić fakty od opinii i wybrać najważniejsze rzeczy.
3. Przygotowanie tekstu
Dopiero teraz przydaje się model językowy.
4. Weryfikacja
Sprawdzasz liczby, daty, źródła i najważniejsze twierdzenia.
5. Publikacja
Na końcu przygotowujesz tytuł, grafikę i resztę materiału.
Nagle nie musisz już szukać „najlepszego AI do wszystkiego”.
Wiesz, co dokładnie ma zrobić każde narzędzie.
To działa nawet wtedy, gdy używasz tylko jednego AI
To ważne.
Nie musisz mieć pięciu płatnych abonamentów.
Możesz mieć jedno główne narzędzie i zmieniać tylko sposób pracy.
Przykład:
Najpierw znajdź informacje.
Potem:
Teraz uporządkuj je w tabeli.
Następnie:
Na podstawie tabeli przygotuj plan tekstu.
Potem:
Napisz pierwszą wersję.
Na końcu:
Teraz spróbuj znaleźć błędy w swoim tekście. Nie przepisuj go. Wypisz tylko rzeczy, które wymagają sprawdzenia.
To jest dużo bardziej przewidywalne niż:
„Napisz mi świetny artykuł na ten temat”.
Jeszcze lepiej: rozdziel tworzenie od kontroli
To jedna z prostszych rzeczy, które możesz wdrożyć od razu.
Nie każ AI jednocześnie:
wymyślać,
pisać,
oceniać,
sprawdzać,
poprawiać
i publikować.
Bo wtedy model sam tworzy materiał, a następnie sam wystawia sobie ocenę.
Lepiej zrobić dwa etapy.
Etap pierwszy: twórca
Przygotuj rozwiązanie.
Etap drugi: krytyk
Nie poprawiaj jeszcze tekstu. Znajdź w nim błędy, niejasności, brakujące informacje i twierdzenia wymagające potwierdzenia.
Dopiero po tym:
Teraz popraw tekst na podstawie znalezionych problemów.
To bardzo prosty sposób na zwiększenie jakości.
Możesz zrobić z tego uniwersalny schemat
Przy większości większych zadań spróbuj:
POMYSŁ → RESEARCH → ROBOCZA WERSJA → KONTROLA → POPRAWKI → GOTOWY MATERIAŁ
I dopiero wtedy zastanawiaj się, czy potrzebujesz dodatkowego narzędzia.
Czasami odpowiedź będzie brzmiała:
Nie, wystarczy mi ChatGPT.
Czasami:
Do researchu potrzebuję wyszukiwarki z dobrymi źródłami.
A czasami:
Tutaj rzeczywiście przyda mi się osobne narzędzie do grafiki.
To znacznie zdrowsze podejście niż instalowanie kolejnych aplikacji tylko dlatego, że pojawiły się na Twitterze czy LinkedIn.
To szczególnie ważne teraz
Rynek AI bardzo szybko się zmienia.
Google rozwija narzędzia agentowe, w których modele mogą wykonywać kolejne kroki zamiast tylko odpowiadać na pojedyncze pytania. W lipcu Google udostępniło między innymi mechanizmy pozwalające kontrolować i audytować wywołania narzędzi przez agentów.
OpenAI również opisuje przejście od zwykłych chatbotów do agentów, które mogą przeglądać strony, pobierać informacje i wykonywać działania w imieniu użytkownika. Jednocześnie firma wskazuje prompt injection jako jedno z istotnych zagrożeń takiego modelu pracy.
To oznacza, że coraz częściej nie będziemy wybierać:
„Który chatbot odpowie mi najlepiej?”
Tylko:
„Które kroki tego zadania mogę bezpiecznie oddać AI?”
To dużo ważniejsze pytanie.
Dobry proces jest ważniejszy od najlepszego modelu
Wyobraź sobie dwie osoby.
Pierwsza ma dostęp do dziesięciu modeli.
Druga korzysta z jednego.
Pierwsza za każdym razem zaczyna od:
„Który model będzie najlepszy?”
Druga ma ustalony proces:
Zbieram dane → porządkuję → tworzę → sprawdzam → publikuję.
W wielu zadaniach druga osoba będzie po prostu szybsza.
Nie dlatego, że ma lepsze AI.
Dlatego, że nie musi za każdym razem wymyślać pracy od nowa.
Zrób sobie jeden własny „workflow AI”
Weź zadanie, które wykonujesz przynajmniej raz w tygodniu.
Na przykład:
pisanie ofert,
odpowiadanie na maile,
tworzenie postów,
analiza dokumentów,
przygotowywanie raportów,
planowanie tygodnia,
research.
Rozpisz je na 5 do 7 kroków.
Przy każdym kroku dopisz:
człowiek / AI / człowiek + AI
Przykład dla oferty:
| Krok | Kto robi? |
|---|---|
| Zebranie informacji od klienta | Człowiek |
| Uporządkowanie informacji | AI |
| Przygotowanie pierwszej wersji | AI |
| Sprawdzenie ceny i warunków | Człowiek |
| Poprawienie treści | AI |
| Ostateczna decyzja | Człowiek |
I już.
Masz swój pierwszy workflow.
Nie potrzebujesz kursu za 999 zł.
Nie potrzebujesz 40 promptów.
Nie potrzebujesz kolejnych 15 aplikacji.
A potem możesz go ulepszać
Po tygodniu zobaczysz, gdzie nadal tracisz czas.
Może AI zbyt długo przygotowuje pierwszą wersję.
Może za dużo czasu zajmuje weryfikacja.
Może ciągle ręcznie kopiujesz informacje pomiędzy aplikacjami.
Dopiero wtedy warto pomyśleć o automatyzacji.
I wtedy pytanie brzmi:
„Jak zautomatyzować ten konkretny krok?”
a nie:
„Jakie fajne automatyzacje AI są teraz modne?”
To ogromna różnica.