Wiedza o AI jest łatwo dostępna. Trudniejsza jest decyzja: czemu warto poświęcić uwagę, co sprawdzić głębiej i gdzie AI rzeczywiście może poprawić sposób pracy lub wynik biznesowy.
11Profs pomaga właśnie w tym momencie - pomiędzy informacją a decyzją.
01
Kurs, webinar, raport, kanał, nowe narzędzie.
Zanim zainwestujesz kilka lub kilkanaście godzin, możesz sprawdzić doświadczenia osób, które zrobiły to wcześniej.
Interesuje nas nie tylko ich ocena, ale też:
Pomagamy ograniczyć ryzyko nietrafionej inwestycji czasu i pieniędzy.
02
Nowy model może świetnie działać w jednym zadaniu i przeciętnie w innym.
Dlatego interesuje nas nie tylko:
„Który model jest najlepszy?”
ale raczej:
„Który model lepiej poradzi sobie z tym konkretnym zadaniem?”
Porównujemy sposoby wykorzystania LLM-ów i innych narzędzi AI w realnych zastosowaniach - m.in. researchu, analizie, tworzeniu treści, pracy z dokumentami, automatyzacji oraz procesach marketingowych i e-commerce.
Pokazujemy:
sposób pracy → rezultat → ograniczenia
tak, aby doświadczenie można było odnieść do własnej sytuacji.
03
Lider nie musi sam budować każdego workflow ani znać wszystkich funkcji nowego modelu.
Potrzebuje jednak wystarczającego rozeznania, żeby móc zapytać:
AI Briefingi, doświadczenia praktyków i rozmowy podczas Śniadań pomagają budować właśnie taki poziom rozeznania.
Nie po to, żeby każdy został ekspertem od AI. Po to, żeby lepiej rozmawiać o AI i podejmować lepsze decyzje razem z zespołem.
Kiedy pojawia się nowe narzędzie, materiał albo sposób wykorzystania AI, nie zaczynamy od pytania:
„Czy to jest dobre?”
Zaczynamy od kilku innych.
1
Jaki problem to ma rozwiązać?
Co właściwie chcemy zrobić szybciej, lepiej albo inaczej?
2
Kto ma doświadczenie w podobnej sytuacji?
Szukamy osób, które rzeczywiście testowały rozwiązanie, materiał albo sposób pracy.
3
W jakich warunkach to zadziałało?
Patrzymy na zadanie, punkt startu, ograniczenia i rezultat.
4
Co z tego wynika dla innych?
Nie szukamy uniwersalnej recepty. Szukamy wniosku, który pomaga lepiej zaplanować własny test albo podjąć decyzję.
Zamiast kilkunastu opinii typu „świetny kurs” dostajesz doświadczenie osoby, która go ukończyła:
punkt startu → oczekiwanie → realny czas → wartość → ograniczenia → alternatywy
Rezultat: łatwiej zdecydować, czy kurs jest wart Twoich pieniędzy i kilkunastu godzin czasu.
Samo porównanie benchmarków niewiele mówi o Twojej pracy.
Dlatego sprawdzamy modele na konkretnych zadaniach i patrzymy:
Rezultat: zamiast „musimy używać nowego modelu” pojawia się:
„wiemy, gdzie warto go sprawdzić”.
To często nie jest problem braku kolejnego szkolenia.
Najpierw warto zobaczyć:
Rezultat: rozmowa przesuwa się z:
„korzystacie z AI?”
na:
„gdzie AI rzeczywiście poprawia naszą pracę?”
Gdy zastanawiasz się, czy warto zainwestować czas lub pieniądze w konkretny materiał.
Zobacz recenzjeGdy chcesz rozumieć ważne zmiany i ich możliwe konsekwencje, bez konieczności samodzielnego śledzenia wszystkiego.
Zobacz najbliższe terminyGdy chcesz skonfrontować własne doświadczenia z innymi praktykami, zadać pytanie albo zobaczyć, jak podobne problemy wyglądają w innych organizacjach.
Zobacz terminy śniadańGdy interesuje Cię konkretne zastosowanie modelu, LLM-a, narzędzia albo workflowu w realnej pracy.
Gdy coś już sprawdziłeś i Twoje doświadczenie - także nieudane - może pomóc komuś podjąć lepszą decyzję.
Dodaj swoje doświadczenieAI zmienia się szybko, ale nasze pytania nie powinny wynikać wyłącznie z tego, co właśnie wypuścił OpenAI, Google czy Anthropic.
Chcemy zaczynać od problemów ludzi pracujących w marketingu i e-commerce.
Te odpowiedzi pomagają nam decydować, co warto sprawdzić, porównać i omówić jako następne.
Weź udział w badaniu potrzebNie zaczynaj od początku, jeśli ktoś już przeszedł część tej drogi.
Możesz przeczytać recenzję.
Przyjść na AI Briefing.
Porozmawiać z praktykami podczas Śniadania.
Albo podzielić się własnym doświadczeniem.
Każda z tych rzeczy dokłada kolejny element do wspólnej wiedzy o tym, gdzie AI rzeczywiście pomaga w pracy.