Używać AI, czy nie używać AI, oto jest pytanie? Czy szlachetniej jest dla systemu komputerowego Znosić ciosy i razy szalejących błędów, Czy stawić czoła morzu problemów I przeciwdziałać im poprzez ciągłą naukę?
W ramach serii artykułów popularnonaukowych pragnę przybliżyć Czytelnikom zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją (AI). Celem niniejszego tekstu jest zweryfikowanie dojrzałości Asystentów AI do zastosowań profesjonalnych.
Spis treści
- Czym jest sztuczna inteligencja?
- Czym jest Asystent AI?
- Jakie funkcje powinien mieć Asystent AI?
- Co napędza Asystenta AI?
- Komunikacja człowiek–system: od DOS-a do AI
- Jak działa przepływ pracy Asystenta AI?
- Praca z Asystentami AI — przypadki użycia
- Korzyści i ograniczenia używania AI
- Ocena dojrzałości Asystentów AI
- Jak efektywnie pracować z Asystentem AI?
- Asystenci AI — perspektywa rozwoju
- FAQ: najczęstsze pytania o używanie AI
- Podsumowanie
Czym jest sztuczna inteligencja?
Koncepcja sztucznej inteligencji sięga czasów starożytnych, kiedy filozofowie zastanawiali się nad możliwością stworzenia maszyn zdolnych do myślenia i działania podobnie jak ludzie. Dopiero rozwój komputerów w XX wieku sprawił jednak, że idea ta przestała być wyłącznie eksperymentem myślowym, a stała się obszarem badań, inżynierii i zastosowań biznesowych.
Pierwsze programy AI powstawały w latach 40. i 50. XX wieku. Skupiały się na grach logicznych, rozwiązywaniu problemów, przetwarzaniu języka naturalnego i systemach regułowych. Dzisiejsza sztuczna inteligencja jest znacznie szersza: obejmuje modele językowe, rozpoznawanie obrazów, generowanie treści, analizę danych, robotykę, automatyzację procesów i coraz częściej agentowe systemy wykonujące złożone zadania.
Najważniejsze obszary AI
- Uczenie maszynowe — algorytmy uczące się na podstawie danych i wzorców.
- Przetwarzanie języka naturalnego — rozumienie, interpretowanie i generowanie języka ludzkiego.
- Widzenie komputerowe — analiza obrazów, filmów, obiektów i scen.
- Robotyka — projektowanie systemów działających fizycznie w środowisku.
- Generatywna sztuczna inteligencja — tworzenie tekstu, obrazu, kodu, dźwięku, wideo i struktur danych.
- Agenci AI — systemy zdolne do realizacji celu przez planowanie, korzystanie z narzędzi i wykonywanie kolejnych kroków.
W tym artykule interesuje mnie szczególnie jedna praktyczna klasa rozwiązań: Asystenci AI. To właśnie z nimi większość użytkowników spotyka się na co dzień — w pracy, edukacji, wyszukiwaniu informacji, pisaniu dokumentów, analizie danych i automatyzacji prostych zadań.
Czym jest Asystent AI?
Wiele opisów dostępnych w Internecie sprowadza Asystenta AI do generatora tekstu albo chatbota. To wygodne uproszczenie, ale moim zdaniem zbyt płytkie. Gdyby chodziło tylko o generowanie tekstu, nie potrzebowalibyśmy nowej klasy narzędzi. Wystarczyłaby cyfrowa maszyna do pisania z większą fantazją.
Źródła należy więc szukać w świecie rzeczywistym. Informatyka bardzo często odwzorowuje ludzkie role, procesy i organizacje. Dlatego zanim zdefiniujemy Asystenta AI, warto zapytać: kim właściwie jest asystent?
Asystent to osoba, która wspiera inną osobę w realizacji zadań i celów, w sposób proaktywny, zgodnie z ustalonymi normami.
W tej definicji kluczowe są trzy elementy: wsparcie, proaktywność i norma. Asystent nie działa w próżni. Wspiera czyjś cel, podejmuje samodzielne działania w określonych granicach i powinien rozumieć, kiedy należy zapytać o decyzję, a kiedy można działać dalej.
Asystent AI to program komputerowy wykorzystujący sztuczną inteligencję, który wspiera użytkownika w realizacji zadań i celów, w sposób proaktywny, zgodnie z ustalonymi normami, ograniczeniami i zakresem odpowiedzialności.
To rozróżnienie jest ważne. Asystent AI nie powinien być traktowany jako „magiczny mózg w chmurze”. Bardziej trafna jest analogia do pracownika wspierającego proces: może pomóc, przyspieszyć, uporządkować, zasugerować rozwiązanie, ale nadal wymaga nadzoru, kontekstu i akceptacji człowieka.
Jakie funkcje powinien mieć Asystent AI?
Asystent może wykonywać zadania bardzo proste, takie jak sprawdzenie godziny w innej strefie czasowej, albo zadania złożone, takie jak przygotowanie materiałów marketingowych, analiza dokumentu, streszczenie raportu czy zaproponowanie struktury projektu.
| Funkcja | Cel | Prosty przykład | Złożony przykład |
|---|---|---|---|
| Przygotowanie | Odebranie i zrozumienie zadania | „Która jest godzina w Warszawie?” | „Przygotuj koncepcję kampanii dla nowego produktu.” |
| Zebranie informacji | Ustalenie danych potrzebnych do realizacji celu | Sprawdzenie strefy czasowej | Zebranie informacji o produkcie, odbiorcach, budżecie i terminie |
| Organizacja | Opracowanie planu działania | Brak potrzeby planowania | Podział pracy na zadania, wybór narzędzi i harmonogram |
| Wykonanie | Realizacja zadania | „Jest 8:15.” | Przygotowanie wersji roboczych, grafik, maili lub raportu |
| Ewaluacja | Ocena jakości i korekta | Sprawdzenie poprawności odpowiedzi | Ocena zgodności z celem, grupą docelową i ograniczeniami |
| Prezentacja wyniku | Przekazanie efektu użytkownikowi | Krótka odpowiedź | Prezentacja wariantów, rekomendacji i ryzyk |
| Doskonalenie | Uczenie się na podstawie informacji zwrotnej | Zapamiętanie preferencji użytkownika | Ulepszenie kolejnych iteracji pracy nad projektem |
W praktyce Asystent AI może wspierać użytkownika w kilku podstawowych obszarach: zarządzaniu informacją, przygotowywaniu treści, tłumaczeniach, analizie danych, automatyzacji rutynowych zadań, tworzeniu podsumowań, pracy z dokumentami i generowaniu wariantów rozwiązań.
Co napędza Asystenta AI?
Aby Asystent AI nie był tylko eleganckim oknem czatu, potrzebuje kilku współpracujących ze sobą komponentów. Każdy z nich odpowiada za inny fragment procesu: kontakt z użytkownikiem, rozumienie polecenia, interpretację danych, generowanie odpowiedzi, ocenę jakości i — w bardziej zaawansowanych rozwiązaniach — wykonanie działania w innych systemach.
| Komponent | Rola w Asystencie AI | Przykład zastosowania |
|---|---|---|
| Interfejs użytkownika | Miejsce kontaktu człowieka z systemem | Czat, głos, formularz, aplikacja, dokument |
| Percepcja AI | Odczyt i przetwarzanie danych wejściowych | Tekst, obraz, mowa, dokument, tabela |
| Model językowy | Interpretacja języka i generowanie odpowiedzi | Odpowiedź na pytanie, streszczenie, tekst, kod |
| Baza wiedzy | Dostarczanie kontekstu i informacji | Dokumenty firmowe, baza artykułów, dane publiczne |
| Silnik wnioskowania | Dobór sposobu rozwiązania zadania | Rekomendacja, klasyfikacja, analiza ryzyka |
| Planowanie i wykonanie | Podział celu na kroki i realizacja działania | Wygenerowanie planu, przygotowanie maila, wykonanie automatyzacji |
| System oceny jakości | Sprawdzenie, czy wynik jest wystarczająco dobry | Review, testy, porównanie z kryteriami, walidacja |
| Uczenie i informacja zwrotna | Doskonalenie wyników na podstawie ocen | Korekta stylu, zapamiętanie preferencji, poprawa kolejnych iteracji |
Najważniejszy wniosek: wartość Asystenta AI nie wynika z pojedynczego modelu, ale z architektury współpracy komponentów. Model językowy jest bardzo ważny, ale dopiero osadzenie go w procesie, danych, narzędziach i kontroli jakości tworzy system przydatny zawodowo.
Komunikacja człowiek–system: od DOS-a do AI
Jedną z największych zmian, jakie wprowadziła generatywna sztuczna inteligencja, jest sposób komunikacji z systemem. Przez lata to człowiek musiał dostosować się do komputera: nauczyć się komend, składni, struktur katalogów, formularzy, makr i interfejsów. W systemach klasy Asystent AI następuje odwrócenie relacji: to system próbuje dostosować się do języka człowieka.
| Cecha | System poleceń, np. DOS / terminal | Asystent AI |
|---|---|---|
| Język | Komendy i składnia techniczna | Język naturalny |
| Model pracy | Użytkownik wie, co i jak wpisać | Użytkownik opisuje cel, a system proponuje drogę |
| Złożoność | Najczęściej pojedyncze operacje | Procesy wieloetapowe i kontekstowe |
| Błąd użytkownika | Często kończy działanie komendy | System może dopytać, poprawić lub zaproponować interpretację |
| Zaleta | Szybkość, precyzja, przewidywalność | Dostępność, elastyczność, praca w języku człowieka |
| Ryzyko | Trudność wejścia dla nowych użytkowników | Możliwość błędnej interpretacji intencji |
To nie oznacza, że stare podejście znika. W wielu sytuacjach prosta, imperatywna komenda nadal jest szybsza, bezpieczniejsza i bardziej przewidywalna. Jednak Asystenci AI otwierają systemy na osoby, które nie muszą znać technicznej składni. Mogą opisać cel: „napisz maila”, „podsumuj dokument”, „porównaj warianty”, „znajdź ryzyka”, „przygotuj tabelę”.
Jak działa przepływ pracy Asystenta AI?
Pracę Asystenta AI można opisać jako przepływ informacji od intencji użytkownika do wyniku, który użytkownik akceptuje, poprawia albo odrzuca. Ten proces nie jest magiczny. Bardziej przypomina pracę analityczną: przyjęcie celu, zrozumienie kontekstu, wybór narzędzi, przygotowanie wyniku i kontrolę jakości.
| Krok | Etap | Aktor | Opis | Przykład |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Wprowadzenie danych | Użytkownik | Użytkownik opisuje zadanie i oczekiwany wynik | „Napisz wiersz o Warszawie w stylu romantycznym.” |
| 2 | Preprocessing | AI | System porządkuje tekst, rozpoznaje słowa, intencje i parametry | Temat: Warszawa, forma: wiersz, styl: romantyczny |
| 3 | Analiza intencji | AI | System klasyfikuje typ zadania i dobiera sposób działania | Generowanie tekstu kreatywnego |
| 4 | Generowanie wyniku | AI | Model przygotowuje odpowiedź roboczą | Pierwsza wersja wiersza |
| 5 | Formatowanie i prezentacja | AI | System pokazuje wynik w formie zrozumiałej dla użytkownika | Wiersz w akapitach lub strofach |
| 6 | Ocena i korekta | Użytkownik + AI | Użytkownik sprawdza wynik, poprawia, doprecyzowuje lub akceptuje | „Dodaj więcej odniesień do architektury miasta.” |
| 7 | Doskonalenie | AI / proces | Informacja zwrotna poprawia kolejne iteracje pracy | Lepsze dopasowanie stylu i celu |
Ten schemat jest ważny, bo pokazuje, gdzie znajduje się odpowiedzialność. AI może przyspieszyć opracowanie wyniku, ale użytkownik nadal odpowiada za sens, jakość, kontekst i decyzję końcową. To trochę jak z młotkiem: można nim zbudować dom, można też trafić się w palec. Narzędzie nie zwalnia z myślenia.
Praca z Asystentami AI — przypadki użycia
Pierwszym oczywistym zastosowaniem sztucznej inteligencji, które przyszło mi do głowy, było pytanie: czy AI może pomóc mi napisać artykuł o AI, a może napisze go za mnie?
Po kilku próbach otrzymałem tekst, który z zewnątrz wyglądał poprawnie. Problem polegał na tym, że nie oddawał mojej wizji. Był poprawny, ale obcy. Gdybym był zawodowym producentem treści rozliczanym wyłącznie z liczby znaków, może byłbym zachwycony. Jako analityk wiem jednak, że jakość liczy się bardziej niż objętość. A czasem krótszy tekst jest większym osiągnięciem niż długi — zwłaszcza gdy ten długi zachowuje się jak raport po trzeciej kawie.
Pisanie i redakcja tekstu z AI
AI dobrze wspiera tworzenie szkiców, konspektów, wariantów tytułów, streszczeń, leadów, meta description i wersji językowych. Nie oznacza to jednak, że powinna zastępować autora. Najlepszy efekt pojawia się wtedy, gdy autor ma własną tezę, strukturę i styl, a AI pomaga w porządkowaniu materiału.
- AI może przygotować propozycję struktury artykułu.
- Może wskazać luki logiczne lub powtórzenia.
- Może pomóc dopracować nagłówki i SEO.
- Może streścić długi materiał lub przygotować wersję skróconą.
- Nie powinna bez kontroli tworzyć końcowych tez eksperckich.
Tabele, podsumowania i praca analityczna
Jednym z praktycznych zastosowań Asystenta AI jest tworzenie tabel i podsumowań. Dobrze przygotowany model potrafi przekształcić opis słowny w strukturę, porównać warianty, ułożyć listę ryzyk albo przygotować szkic dokumentu analitycznego.
Warto jednak uważać na jakość danych. AI może uporządkować dane, ale nie zawsze potrafi samodzielnie ocenić, czy dane są aktualne, kompletne i wiarygodne. W pracy zawodowej to użytkownik powinien ustalić źródła, zakres, datę aktualności i kryteria oceny.
Definicje, modele i eksperymenty myślowe
Najciekawsze zastosowanie AI znalazłem w pracy nad pojęciami. Asystent AI może pomagać w budowaniu definicji, tworzeniu modeli koncepcyjnych, porządkowaniu argumentów i kontrargumentów oraz przeprowadzaniu eksperymentów myślowych. W tym sensie AI może działać jak partner do rozmowy analitycznej — nie jako źródło prawdy, ale jako lustro odbijające różne warianty interpretacji.
To właśnie w tym obszarze widzę największą wartość Asystentów AI dla analityków biznesowych, analityków systemowych, konsultantów i osób pracujących nad transformacją cyfrową. AI pomaga szybciej przechodzić od chaosu informacji do struktury problemu.
Korzyści i ograniczenia używania AI
Każde narzędzie ma swoje mocne i słabe strony. Asystenci AI nie są wyjątkiem. W pracy z nimi można zaobserwować zarówno realne wsparcie, jak i problemy, które wymagają kontroli użytkownika.
| Korzyść | Opis | Przykład |
|---|---|---|
| Automatyzacja i wydajność | AI przyspiesza zadania powtarzalne i redakcyjne | Streszczenie dokumentu, szkic maila, tabela porównawcza |
| Analiza danych i wzorców | AI pomaga dostrzegać zależności i porządkować materiał | Lista ryzyk, grupowanie wymagań, analiza opinii |
| Wsparcie językowe | AI poprawia styl, tłumaczy, upraszcza lub rozszerza tekst | Wersja LinkedIn, Medium, opis SEO |
| Kreatywność kontrolowana | AI generuje warianty i inspiracje | Pomysły na tytuły, konspekt artykułu, scenariusz rozmowy |
| Dostęp do wiedzy | AI ułatwia szybkie wejście w temat | Wyjaśnienie pojęcia, porównanie koncepcji, pierwszy research |
| Rozwój użytkownika | AI zmusza do lepszego formułowania celów i kryteriów | Lepsze prompty, jaśniejsze wymagania, precyzyjniejsze pytania |
| Ryzyko | Opis | Jak ograniczać? |
|---|---|---|
| Halucynacje i fabrykowanie źródeł | AI może generować informacje brzmiące wiarygodnie, ale nieprawdziwe | Weryfikować źródła, wymagać cytowań, sprawdzać fakty |
| Nieaktualne informacje | Model może korzystać z danych historycznych lub niepełnych | Ustalać datę aktualności i sprawdzać dane bieżące |
| Utrata kontekstu | Długie rozmowy mogą prowadzić do rozjazdu intencji i wyniku | Pracować iteracyjnie, podsumowywać ustalenia, resetować sesję |
| Zbyt optymistyczne odpowiedzi | AI może wzmacniać oczekiwania użytkownika zamiast je krytycznie testować | Prosić o kontrargumenty, ryzyka i ograniczenia |
| Brak przejrzystości | Nie zawsze wiadomo, dlaczego model wygenerował określoną odpowiedź | Wymagać uzasadnienia, kryteriów i ścieżki wnioskowania |
| Ryzyko prywatności | Wprowadzenie poufnych danych do narzędzia AI może być problemem | Nie podawać danych wrażliwych, stosować polityki firmowe i anonimizację |
Wniosek jest dość prosty: AI jest bardzo dobrym narzędziem do przyspieszania pracy, ale nie jest automatycznym gwarantem jakości. Jakość wynika z procesu: celu, danych, kryteriów, weryfikacji, korekty i decyzji człowieka.
Ocena dojrzałości Asystentów AI
W pierwotnej wersji artykułu oceniałem Asystentów AI głównie przez pryzmat funkcji dostępnych w 2024 roku: generowania tekstu, tłumaczeń, pracy z tabelami, dostępu do informacji, integracji z pakietami biurowymi i automatyzacji prostych zadań. Już wtedy było widać, że najdojrzalszy obszar dotyczył dostarczania informacji i wspierania pracy z treścią.
Dzisiaj oceniłbym dojrzałość Asystentów AI inaczej. Samo generowanie odpowiedzi nie jest już wystarczającym kryterium. Znacznie ważniejsze stają się:
- jakość danych wejściowych i źródeł,
- zdolność utrzymania kontekstu,
- integracja z narzędziami użytkownika,
- możliwość pracy na dokumentach i danych organizacji,
- kontrola kosztów i jakości,
- audytowalność procesu,
- jasny podział odpowiedzialności między człowiekiem a AI.
W tym sensie Asystent AI przestaje być „czatem do wszystkiego”, a zaczyna być elementem szerszego ekosystemu pracy. Dla użytkownika indywidualnego może to być narzędzie do nauki, pisania i organizacji. Dla organizacji — element procesu analitycznego, operacyjnego lub automatyzacyjnego.
Jak efektywnie pracować z Asystentem AI?
Na podstawie moich doświadczeń z Asystentami AI przygotowałem kilka zasad, które dobrze sprawdzają się w praktyce. Nie są to magiczne prompty. To raczej higiena pracy z narzędziem, które potrafi dużo, ale czasem z równym entuzjazmem potrafi pójść w maliny.
1. Ustal cel, zakres i format wyniku
Im dokładniej określisz cel, tym większa szansa, że Asystent AI przygotuje użyteczny wynik. Warto podać odbiorcę, format, styl, ograniczenia, dane wejściowe i kryteria jakości.
2. Zarządzaj kontekstem rozmowy
AI działa najlepiej, gdy rozumie kontekst. W dłuższej pracy warto okresowo podsumowywać ustalenia, zapisywać decyzje i przypominać najważniejsze założenia. Gdy rozmowa zaczyna się rozjeżdżać, nowa sesja bywa lepsza niż próba naprawy wszystkiego naraz.
3. Weryfikuj wyniki i źródła
AI może pomóc w analizie, ale nie zwalnia z odpowiedzialności za fakty. W pracy zawodowej należy sprawdzać źródła, daty, liczby, kontekst prawny, regulaminy i ograniczenia organizacyjne. Zwłaszcza wtedy, gdy wynik ma być opublikowany albo wykorzystany w decyzji biznesowej.
4. Proś o kontrargumenty
Dobry Asystent AI nie powinien wyłącznie potakiwać użytkownikowi. Warto prosić go o wskazanie ryzyk, luk, sprzeczności, wariantów alternatywnych i konsekwencji. Wtedy AI przestaje być automatem do przyjemnych odpowiedzi, a zaczyna być narzędziem analitycznym.
5. Bądź szefem projektu
Asystent wspiera, ale nie powinien przejmować steru. To użytkownik określa wizję, zakres, priorytety, jakość i moment zakończenia pracy. W przeciwnym razie można skończyć z piętnastoma dodatkowymi wątkami, trzema alternatywnymi strategiami i jednym pięknie sformatowanym problemem, którego nikt już nie chciał rozwiązywać.
Asystenci AI — perspektywa rozwoju
W 2024 roku pisałem, że Asystenci AI mogą stać się głównym interfejsem komunikacji użytkownika z narzędziami cyfrowymi. Ten kierunek nadal wydaje się aktualny. Różnica polega na tym, że dzisiaj coraz wyraźniej widać, iż sam interfejs konwersacyjny nie wystarczy.
Przyszłość Asystentów AI będzie zależała od kilku warstw: jakości modeli, integracji z narzędziami, bezpieczeństwa danych, regulacji prawnych, kontroli kosztów, audytu działań i zdolności użytkowników do rozsądnego korzystania z tych systemów.
Największy potencjał widzę nie w zastępowaniu człowieka, ale w przebudowie procesu pracy. AI może przejąć część czynności wykonawczych, ale człowiek powinien pozostać odpowiedzialny za cel, sens, kryteria jakości i decyzje graniczne. To jest szczególnie ważne w analizie biznesowej, projektach IT, automatyzacji procesów i transformacji cyfrowej.
FAQ: najczęstsze pytania o używanie AI
Czy warto używać AI?
Tak, warto używać AI, ale świadomie. AI dobrze wspiera analizę, pisanie, streszczanie, porządkowanie informacji i generowanie wariantów rozwiązań. Nie powinno być jednak używane bez weryfikacji w zadaniach wymagających wysokiej odpowiedzialności.
Czy AI zastąpi człowieka w pracy?
AI może zastąpić część powtarzalnych czynności, ale w wielu zawodach ważniejsze będzie przesunięcie roli człowieka: od wykonywania prostych zadań do definiowania celu, kontroli jakości, interpretacji wyników i podejmowania decyzji.
Czym jest Asystent AI?
Asystent AI to program wykorzystujący sztuczną inteligencję do wspierania użytkownika w realizacji zadań i celów. Może analizować dane, generować treści, porządkować informacje, proponować rozwiązania i pomagać w automatyzacji pracy.
Jakie są główne ryzyka używania AI?
Najważniejsze ryzyka to halucynacje, nieaktualne informacje, błędna interpretacja danych, utrata kontekstu, brak przejrzystości, zbyt optymistyczne odpowiedzi oraz ryzyka związane z prywatnością i poufnymi danymi.
Jak bezpiecznie pracować z AI?
Należy jasno określać cel, nie podawać danych poufnych bez podstawy prawnej i organizacyjnej, weryfikować źródła, sprawdzać wyniki, prosić o ryzyka i kontrargumenty oraz traktować AI jako narzędzie wspierające, a nie jako samodzielnego decydenta.
Powiązane materiały
- Czy AI jest inteligentne? — kontynuacja rozważań o inteligencji, percepcji, wnioskowaniu i halucynacjach AI.
- Etyka w AI — analiza etyki, cenzury, wolności słowa i odpowiedzialności Asystentów AI.
- Technologie-AI.pl — portal poświęcony praktycznemu wykorzystaniu sztucznej inteligencji, AI Governance i transformacji cyfrowej.
- Analiza-Biznesowa.com.pl — materiały o analizie biznesowej, wymaganiach, procesach, BPMN i dokumentacji.
- Project Venom — raport badawczy — case study automatyzacji procesu wytwarzania oprogramowania z użyciem agentów AI.
Podsumowanie: używać AI czy nie używać AI?
Używać AI czy nie używać AI?
Moja odpowiedź jest następująca: używać AI, ale z głową. Asystenci AI potrafią realnie wspierać człowieka. Pomagają pisać, analizować, streszczać, porządkować, tłumaczyć, tworzyć warianty i szybciej przechodzić od chaosu informacji do struktury. Jednocześnie wymagają kontroli, bo mogą generować błędy, gubić kontekst, upraszczać problem albo z przekonaniem prezentować coś, co brzmi dobrze, ale niekoniecznie jest prawdziwe.
Najlepsze efekty daje model współpracy, w którym AI jest asystentem, a człowiek pozostaje odpowiedzialnym operatorem procesu. AI może pracować szybko. Człowiek powinien wiedzieć, po co, w jakim zakresie i według jakich kryteriów.
Na zakończenie zostawię więc pierwotne pytanie, ale z praktyczną odpowiedzią: używać AI — nie po to, aby przestać myśleć, lecz po to, aby myśleć szybciej, szerzej i bardziej strukturalnie.
Podziękowania:
Chciałbym podziękować Williamowi Szekspirowi, który niczym muza motywował mnie do ukończenia tego artykułu. Myślę, że przedstawicielom renesansu technologia AI przypadłaby do gustu. Być może tylko poprosiliby o wersję w pergaminie i z lepszym promptem.
Chciałbym również docenić wkład wszystkich osób pracujących nad sztuczną inteligencją. To dzięki nim krok po kroku dokonuje się zmiana, w której nie tylko ludzie uczą się systemów, ale coraz częściej systemy uczą się języka, intencji i sposobu pracy ludzi.
Angielskojęzyczny przekład pierwotnej wersji artykułu dostępny jest na moim profilu LinkedIn: To use AI or not to use AI, that is the question? oraz jako załącznik PDF: AI Assistants Analysis by M. Pieniak.