Generatywna AI – jak korzystać z niej na co dzień?

Ostatnia aktualizacja: 30.11.2023

Pomaga porządkować dane, oszczędza czas, umożliwia optymalizację kosztów wykonywanych codziennie zadań. Generatywna sztuczna inteligencja, bo o niej mowa, jest w stanie znacząco podnieść produktywność pracowników i zautomatyzować ogrom procesów w firmie. Biorąc pod uwagę, że aż 26% typowego dnia pracy zajmuje nam wyszukiwanie informacji, nie sposób przejść obojętnie obok narzędzi AI – tym bardziej, że są one dostępne na wyciągnięcie ręki. Jak robić z nich użytek na co dzień, by oszczędzić czas i pieniądze?

W Artykule:

Za popularnością narzędzi AI stoi przede wszystkim ich ogólnodostępność i łatwość obsługi. Bez żadnej specjalistycznej wiedzy z zakresu programowania, możemy na co dzień korzystać z prostych narzędzi no-code i osiągać więcej, pracując mniej.
Sam dostęp do internetu i znajomość działania narzędzi o niezwykle prostym interfejsie użytkownika, wystarczą dziś, by optymalizować koszty wykonywanych zadań nawet o kilkadziesiąt procent.
Z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji można nie tylko generować treści o konkretnym układzie i w wybranym stylu, ale również tworzyć realistyczne obrazy, komponować utwory muzyczne i produkować materiały video.
W odróżnieniu od innych rodzajów sztucznej inteligencji, np. programowania czy uczenia maszynowego, generatywna AI ma nie tylko możliwość tworzenia różnych typów danych – znajduje ona również zastosowanie w projektowaniu wirtualnych asystentów o interfejsie chatbota.
ChatGPT i modele generatywne nie mają świadomości ani zrozumienia tego, co piszą. O ich sukcesie przesądza natomiast bardzo sprawne naśladowanie ludzkiego języka i operowanie statystyką.
Według badań, przeciętny pracownik traci aż 26% typowego dnia pracy na wyszukiwanie informacji. To jeden dzień w tygodniu, prawie pięć dni w miesiącu i ponad 50 dni w roku. Każdego dnia generujemy nawet powyżej 11 GB danych, a konsumujemy ich ponad 34 GB.
Wiedza o konkretnych parametrach informacji ułatwia stworzenie zewnętrznego systemu zarządzania nimi – tzw. drugiego mózgu. Budowanie drugiego mózgu opiera się na czterech filarach działania na informacjach: przechwytywaniu, organizowaniu, filtrowaniu i tworzeniu.
Efektywną komunikację z generatywną AI znacznie ułatwia zrozumienie zasady GIGO. garbage in, garbage out. Oznacza to, że im wyższa jakość danych wejściowych, tym wyższa jakość danych wyjściowych.
By ChatGPT generował wartościowe treści, tworząc zapytania, warto zacząć od wyznaczenia roli oraz wskazania i opisania struktury zadania, jakie czat ma wykonać. Znaczenie mają też kontekst i format oczekiwanej odpowiedzi.
Kluczem do tworzenia dobrych komend są logika i precyzja. Dzięki nim można sprawić, że uzyskiwane odpowiedzi będą szczegółowe i konkretne. Ich wykorzystanie może znacznie zwiększyć jakość uzyskanych od ChatGPT odpowiedzi.

Spis treści:

Jak zaoszczędzić czas i pieniądze z narzędziami AI?
Czym jest i jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
Zastosowania generatywnej AI
Koncepcja drugiego mózgu
Jak stworzyć tzw. „drugi mózg”?
Inne narzędzia AI
GIGO – najważniejsza zasada generatywnej AI
ChatGPT – jak tworzyć komendy?
Najbardziej przydatne komendy w ChatGPT
3 wskazówki jak tworzyć skuteczne prompty w ChatGPT

Zobacz też: Organizacje przyszłości. Wspierane generatywną AI, kierowane przez ludzi

Praktyczny przewodnik po narzędziach AI
wg dr Macieja Chrzanowskiego

Jak zaoszczędzić pieniądze i czas z narzędziami AI?

Od inauguracji ChatGPT, 30 listopada 2022, mija równo rok i, mimo że generatywna AI jest dopiero w początkowej fazie rozwoju, na zawsze odmieniła ona oblicze świata. Dziś nie może się bez niej obyć większość organizacji, którym generatywna sztuczna inteligencja pozwala automatyzować ogrom procesów biznesowych, oszczędzając czas i pieniądze każdego dnia. Narzędzia AI usprawniają pracę milionów osób na całym świecie, a skalę zapotrzebowania na nie obrazują statystyki. Chat GPT od Open AI, będący pierwszym, oddanym do publicznego użytku narzędziem generującym tekst, zdobył rekordową liczbę 100 milionów użytkowników w ciągu zaledwie 2 miesięcy od swojej premiery. Na czym polega ten fenomen?

Za popularnością narzędzi AI stoi przede wszystkim ich ogólnodostępność i łatwość obsługi. Bez żadnej specjalistycznej wiedzy z zakresu programowania, możemy na co dzień korzystać z prostych narzędzi no-code i osiągać więcej, pracując mniej. Sam dostęp do internetu i znajomość działania narzędzi o niezwykle prostym interfejsie użytkownika, wystarczą dziś, by optymalizować koszty wykonywanych zadań nawet o kilkadziesiąt procent.

Czym jest i jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja to termin zarezerwowany dla modeli sztucznej inteligencji zaprojektowanych do generowania nowych treści – tekstu pisanego, dźwięku, obrazów lub filmów. Z jej wykorzystaniem można nie tylko generować treści o konkretnym układzie i w wybranym stylu, ale również tworzyć realistyczne obrazy, komponować utwory muzyczne i produkować materiały video.

Generatywna sztuczna inteligencja, działająca na zasadach uczenia maszynowego, różni się od tradycyjnych modeli, opanowujących wzorce i prognozujących w oparciu o nie. Generatywna AI, idąc o krok dalej, nie tylko uczy się na podstawie danych, ale również tworzy ich nowe sekwencje, które naśladują właściwości danych wejściowych.

Schemat działania generatywnej AI

Schemat działania generatywnej sztucznej inteligencji sprowadzić można do czterech kluczowych etapów:

Gromadzenie danych: pozyskiwanie dużego zbioru danych zawierającego przykłady rodzaju treści do wygenerowania.
Szkolenie modelu: analizowanie modelu generatywnej AI (z uwzględnieniem zgromadzonego zbioru danych) pod kątem przyswojenia podstawowych wzorców i struktur w danych.
Generowanie: generowanie nowej zawartości stanowiącej syntezę tego, czego model nauczył się na podstawie danych analizy.
Uszczegółowienie: poddanie treści dalszemu dopracowaniu lub przetwarzaniu końcowemu w celu poprawy jakości lub spełnienia określonych wymagań.

Tym, co wyróżnia generatywną sztuczną inteligencję jest rodzaj uczenia maszynowego, który imituje działanie ludzkiego mózgu w przetwarzaniu danych i tworzeniu wzorców podejmowania decyzji. Model ten wykorzystuje złożone architektury, znane jako sztuczne sieci neuronowe, których mechanizm przetwarzania i przesyłania informacji, naśladuje neurony w ludzkim mózgu.

W odróżnieniu od innych rodzajów sztucznej inteligencji, np. programowania czy uczenia maszynowego, generatywna AI ma nie tylko możliwość tworzenia danych w różnych typach – znajduje ona również zastosowanie w projektowaniu wirtualnych asystentów o interfejsie chatbota. Narzędzia te generują reakcje podobne do człowieka, a za pomocą odpowiedniej komendy można uzyskać od nich bardzo precyzyjną odpowiedź (również w formie konkretnych danych).

Warto pamiętać jednak, że w przeciwieństwie do człowieka, chatGPT i modele generatywne nie mają świadomości ani zrozumienia tego, co piszą. O ich sukcesie przesądza natomiast bardzo sprawne naśladowanie ludzkiego języka i operowanie statystyką.

Zastosowania generatywnej AI

Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są już w stanie tworzyć większość rodzajów treści pisanych, graficznych, wideo, audio i kodowanych – doskonalone są tyko aplikacje do użycia AI w konkretnych obszarach. Najbardziej obiecujące zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji to m.in. generowanie treści, samouczących się kodów oraz zdolność przewidywania wzorców w języku naturalnym.

Generatywna sztuczna inteligencja ma dziś przede wszystkim ogromny wpływ na aplikacje biznesowe – stymuluje innowacje, automatyzuje codzienne zadania oraz tworzy spersonalizowane doświadczenia klienta. Włączana w standardy pracy technologia AI radykalnie zmienia sposób pracy ludzi, upraszczając nie tylko rutynowe czynności, ale także procedury wymagające wiedzy, podejmowania decyzji i współpracy.

Obietnice zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji to nie tylko automatyzacja pracy w branżach, w których jest to najbardziej spodziewane, czyli w sprzedaży i marketingu, doradztwie czy bankowości, ale również w dziedzinach takich jak edukacja, prawo, technologia czy sztuka.

To jednak nie jedyne obszary, w jakich spodziewane są korzyści płynące z jej zastosowania. Według ekspertów, generatywna sztuczna inteligencja umożliwi do 2030 roku automatyzację aż do 70 procent działań biznesowych, w niemal wszystkich zawodach.

Koncepcja drugiego mózgu

Według badań, przeciętny pracownik traci aż 26% typowego dnia pracy na wyszukiwanie informacji. To jeden dzień w tygodniu, prawie pięć dni w miesiącu i ponad 50 dni w roku. Każdego dnia generujemy nawet powyżej 11 GB danych, a konsumujemy ich ponad 34 GB – czytamy co najmniej 4 artykuły, 8200 słów i 226 wiadomości. Ta produktywność rodzi potrzebę kreacji drugiego mózgu, w której stworzeniu pomocne są narzędzia AI. W odciążeniu naszego fizycznego mózgu od potrzeby analizowania i pamiętania wszystkich danych niezastąpiony jest zewnętrzny system przechwytywania, organizowania i filtrowania informacji. Tym systemem jest koncept tzw. drugiego mózgu, który umożliwia odzyskanie przestrzeni umysłowej na czynności związane z kreacją.

Jak stworzyć tzw. „drugi mózg”?

Pierwszym krokiem do zbudowania tzw. „drugiego mózgu” jest świadomość kategorii, rodzaju, czy priorytetu informacji, jakie otrzymujemy każdego dnia, a więc zmapowanie personalnego procesu informacyjnego. Wiedza o konkretnych parametrach informacji ułatwia stworzenie zewnętrznego systemu zarządzania nimi – tzw. drugiego mózgu. Budowanie drugiego mózgu opiera się na czterech filarach działania na informacjach: przechwytywaniu, organizowaniu, filtrowaniu i tworzeniu. Podjęcie przemyślanych działań w ramach każdego etapu pozwoli oszczędzić dziesiątki godzin miesięcznie.

1. Przechwytywanie

Odpowiedz sobie na pytania, czy i w jaki sposób przechwytujesz informacje, które docierają do Ciebie każdego dnia a na których zapamiętaniu Ci zależy. Nie chodzi o wszystkie informacje, ale jedynie o te priorytetowe np. różne rodzaje treści (strona www, raport branżowy, książka), wideo (YT, Instagram), audio (nagranie spotkania, rozmowy telefonicznej).

Gdy znajdziesz interesujący Cię materiał, pamiętaj by zapisać go w konkretnym miejscu. Najlepiej, jeśli będziesz używać do tej czynności jednego narzędzia (np. Instapaper lub CleanShotX, służących do wystandaryzowanych zrzutów ekranu) lub Snipd (w przypadku treści audio). By łatwiej porządkować informacje, najlepiej od razu opisuj je przy pomocy zrozumiałego dla siebie hasła lub słowa kluczowego.

2. Organizowanie

Odpowiedz sobie na pytania, czy i w jaki sposób organizujesz przechwycone wcześniej informacje. Nie chodzi o każdą informację, która do Ciebie dociera, ale o takie, które wcześniej zostały przez Ciebie przechwycone w sposób “metodyczny”, a więc te, które w przyszłości mogą się do czegoś przydać. Jeśli nie chcesz używać dodatkowych narzędzi do organizowania informacji, umieszczaj je w jednym folderze na dysku (albo w chmurze) i dodawaj do nich opisy, etykiety lub hasztagi, które umożliwią łatwiejsze filtrowanie informacji.

3. Filtrowanie

Zarówno w organizowaniu, jak i w filtrowaniu informacji możesz korzystać z gotowych rozwiązań, np. Notion, z którym zintegrujesz ogrom narzędzi, m.in. tych służących do przechwytywania informacji. Dzięki narzędziu zyskasz pewność, że wszystkie informacje np. z Readwise czy Instapaper trafią od razu do wskazanego miejsca w Notion. Podobnie jak Notion działa również Obsidian, które jest w stanie nie tylko integrować się z innymi narzędziami, ale również wizualizować połączone ze sobą informacje w postaci mapy informacji, co bywa bardzo pomocne w szybkim śledzeniu informacji w danej tematyce.

4. Tworzenie

W tworzeniu treści największą popularnością cieszą się obecnie narzędzia o interfejsie chat bota, takie jak ChatGPT, Bard, Claude2, HuggingChat czy Perplexity. Tworzenie treści z wykorzystaniem narzędzi AI możliwe jest również z użyciem wspomnianego Notion AI. Narzędzie to jest w stanie zarówno generować oryginalne treści, jak i podsumowywać, wyjaśniać lub tłumaczyć wybrane fragmenty tekstu. Dzięki możliwości integracji z własnymi notatkami Notion AI może być nawet bardziej funkcjonalny niż popularne chatboty.

Wspomniane narzędzia nie są jedynym słusznym wyborem – dla wielu Notatki Apple, czy Dokument w Google mogą okazać się wystarczającą pomocą. Warto jednak poznać narzędzia, które bywają przydatne w wielu rutynowych (i nie tylko) czynnościach.

Inne narzędzia AI

Summarize.tech

Wyobraź sobie sytuację, w której musisz przygotować się do debaty czy spotkania i chcesz obejrzeć kilkanaście wideo na YouTube. Nie masz czasu na oglądanie każdego z nich – potrzebujesz jedynie podsumowania. Pomoże Ci w tym rozwiązanie summarize.tech, które w kilku zdaniach podsumuje wybrane wideo np. z YouTube bądź wskaże Ci kluczowe jego fragmenty. Narzędzie, które obecnie ograniczone jest do podsumowywania wideo posiadających napisy, dopiero „raczkuje” – z czasem jego poziom jakości będzie znacznie wyższy. Nawet w obecnym kształcie jest jednak w stanie zaoszczędzić nam cenne minuty każdego dnia.

Summarize.tech – instrukcja obsługi

1. Skopiuj link do wideo – należy skopiować link do wideo, które chcemy aby zostało podsumowane

2. Wklej link do summarize.tech i kliknij „Submit”

3. Uzyskaj podsumowanie – od razu zobaczymy podsumowanie filmu, na którym nam zależy

4. Dodatkowe fragmenty – aby uzyskać podsumowania kluczowych fragmentów, wystarczy kliknąć „See more”

CONSENSUS AI

Rocznie powstaje +2,5 miliona publikacji naukowych, a czasu na ich śledzenie nie przybywa. W byciu na bieżąco przychodzi z pomocą CONSENSUS AI – narzędzie, które jest w stanie podsumować dotychczasowy stan wiedzy. Korzystanie z narzędzia nie jest równoznaczne z automatyzacją tworzenia prac naukowych i raportów branżowych, ale rozwiązanie to wyznacza pewien trend w kreowaniu prac naukowych, umożliwiając automatyzację procesu przeszukiwania tzw. repozytoriów wiedzy i kreowania podsumowania obecnego stanu wiedzy.

ADOBE FIREFLY

Generatywna sztuczna inteligencja Firefly to narzędzie umożliwiające tworzenie atrakcyjnych materiałów graficznych na bazie wsadu tekstowego. Z rozwiązaniem Firefly generować można unikalne obrazy na podstawie opisów tekstowych w ponad 100 językach. Narzędzie wykorzystujące duże modele językowe (LLM) pozwala również na edycję obrazów, grafik i wideo.

RUNWAY

Runway GEN-2 to narzędzie generujące filmy z tekstu. Na podstawie wsadu tekstowego tworzy ono wideo np. krótkie animowane klipy oraz animacje zdjęć. Pod tym względem wyprzedza istniejące narzędzia AI, które generują na podstawie opisów tekst i statyczne obrazy.

TOME

To aplikacja, która umożliwia tworzenie prezentacji multimedialnych na podstawie wprowadzonego tekstu. Niektóre z jej funkcji to: interaktywne treści internetowe zintegrowane np. z Youtube lub Figma; narracja wideo; prezentacja i historia oraz szablony projektów.

DURABLE

Rozwiązanie umożliwiające tworzenie stron internetowych (np. landing page) nawet w 30 sekund. Ten analizujący dane z różnych źródeł kreator stron, nie tylko przyspiesza proces ich tworzenia, ale czyni go również bardziej efektywnym – generowane automatycznie strony są zoptymalizowane pod kątem SEO, atrakcyjne wizualnie i łatwe do nawigacji.

GIGO – najważniejsza zasada generatywnej AI

W pracy z generatywną sztuczną inteligencją najważniejsze są dane wejściowe – to od nich zależna jest jakość danych wyjściowych. Jakimi zasadami kierować się w komunikacji na linii człowiek – ChatGPT lub inny chatbot, by była ona jak najbardziej satysfakcjonująca? Pomocne będzie w tym opanowanie fundamentalnych zasad konstruowania komend w celu uzyskania najlepszej jakości treści.

Efektywną komunikację z generatywną AI znacznie ułatwia zrozumienie zasady GIGO. Co kryje się pod tym hasłem? GIGO, czyli z języka angielskiego garbage in, garbage out, oznacza, że im wyższa jakość danych wejściowych, tym wyższa jakość danych wyjściowych. A jak ma się to do ChatGPT? Im lepszej jakości i im bardziej rozbudowany prompt (komendę) napiszesz, tym lepszą odpowiedź wygeneruje dla Ciebie czat.

ChatGPT – jak tworzyć komendy?

Większość z nas używa ChatGPT w codziennych zadaniach takich jak tworzenie wpisów blogowych, opisów produktu, treści maili czy ofert handlowych. Z tego powodu warto wyrobić sobie nawyk stosowania co najmniej kilku kluczowych komend.

W jaki sposób komunikować się z ChatGPT, aby generował on naprawdę wartościowe treści? Tworząc zapytania, warto zacząć od wyznaczenia roli oraz wskazania i opisania struktury zadania, jakie czat ma wykonać. Znaczenie mają też kontekst i format oczekiwanej odpowiedzi.

Kluczem do tworzenia dobrych komend są logika i precyzja. Dzięki nim można sprawić, że uzyskiwane odpowiedzi będą szczegółowe i konkretne. Ich wykorzystanie może znacznie zwiększyć jakość uzyskanych od ChatGPT odpowiedzi. Maciej Chrzanowski, autor serii AI Powered Leadership w serwisie Youniversity, podaje gotowy przepis na uniwersalną, a zarazem niezwykle precyzyjną strukturę przygotowania zapytania, dzięki której jakość treści generowanych przez ChatGPT będzie znacznie lepsza.

Najbardziej przydatne komendy w ChatGPT

Najmniej doceniane, a jednocześnie najbardziej przydatne komendy w ChatGPT to według dr Macieja Chrzanowskiego:

Przeanalizuj

Najczęściej popełnianym błędem w ChatGPT, jest zadanie pytania lub komendy bez nadania odpowiedniego kontekstu. Takim kontekstem może być np. analiza informacji zastanych. Prosząc o nią, wyznaczymy modelowi kierunek i kluczowe aspekty dla dalszej konwersacji.

Przykład komendy: „Przeanalizuj poniższy tekst: [TEKST do wklejenia]. Na razie nic nie rób. Czekaj na moją kolejną komendę.” ChatGPT w kilku zdaniach opisze wklejony tekst, a Ty jako odbiorca zweryfikujesz, czy model „zrozumiał” dostarczony tekst.

Podsumuj

ChatGPT może podsumować za Ciebie długiego mejla, wpis na blogu, artykuł z sieci lub publikacje naukową. Wystarczy, że poprosisz o podsumowanie będące następstwem wcześniejszej analizy.

Przykład komendy: „Podsumuj tekst, który Ci dostarczyłem w 5 zdaniach”. Po tej komendzie ChatGPT w 5 zdaniach podsumuje tekst, który dostarczysz. By uzyskać dobrej jakości podsumowanie, warto dodać przynajmniej jeden dodatkowy parametr – kolejną komendę.

Zachowuj się jak

Ten prompt pozwala modelowi „wcielić się” w wyznaczoną przez nas rolę, dzięki czemu uzyskana odpowiedź może charakteryzować się konkretnym stylem (np. naukowym).

Przykład komendy: „Zachowuj się jak naukowiec. Podsumuj tekst, który Ci dostarczyłem w 5 zdaniach, zwracając uwagę na aspekty technologiczne”. Tym samym uzyskamy podsumowanie w naukowym stylu, z naciskiem na technologiczną sferę tekstu.

Napisz […], jednak nie uwzględniaj […]

Dzięki tej komendzie wskazujemy czatowi elementy, które chcemy aby zostały pominięte w odpowiedzi. Pozwala to generować treści wyłącznie we wskazanym przez nas kierunku.

Przykład komendy: „Napisz podsumowanie poniższej transkrypcji spotkania, jednak nie uwzględniaj w nim pomysłu redukcji kosztów zatrudnienia w dziale marketingu [TRANSKRYPCJA spotkania do wklejenia, w celu podsumowania]” W podsumowaniu ChatGPT pominie wskazaną rzecz.

Opisz, w jaki sposób krok po kroku […]

Chcąc uzyskać konkretne odpowiedzi na zasadzie przewodnika, aby nauczyć się np. data science, wystarczy o to poprosić. ChatGPT da nam „checklistę” zadań do wykonania w celu osiągnięcia wskazanego celu.

Przykład komendy: „Opisz, w jaki sposób krok po kroku nauczyć się data science”. Po tej komendzie ChatGPT zaproponuje kilka logicznych, następujących po sobie kroków pozwalających na opanowanie data science.

Parafrazuj

Ta komenda pozwoli w dowolny sposób zmienić styl pisania i ton istniejących treści.

Przykład komendy: w naukowym stylu pisania i tonie głosu sparafrazuj poniższy artykuł.

Podane przykładowe prompty można dowolnie parametryzować, łączyć ze sobą i znacznie bardziej rozbudowywać i uszczegółowiać.

3 wskazówki jak tworzyć skuteczne prompty w ChatGPT

By uzyskać jak najlepszą jakość odpowiedzi od ChatGPT, warto zastosować się do poniższych wskazówek:

1. English first

Czyli pisz po polsku, ale w nawiasach () możesz dodać tłumaczenie angielskie kluczowych słów

Przykład: Zamiast napisać: „Zachowuj się jak naukowiec” napisz: „Zachowuj się jak naukowiec (scientist, researcher)”

2. Logika ponad wszystko

Czyli nie popełniaj błędów logicznych w swoich promptach

Przykład: Zamiast napisać: „Napisz mi w najlepszy sposób opis […]” (asekuracja, sofizmat + brak precyzji) napisz np.: „Używając języka korzyści, napisz mi […]”

3. Precyzja punktem wyjścia

Czyli doskonałość tkwi w szczegółach

Przykład: Zamiast napisać: „Zdefiniuj sztuczną inteligencję” napisz np.: „W naukowym stylu zdefiniuj sztuczną inteligencję, podając przykłady zastosowań AI w […]”.

Interesuje Cię temat generatywnej AI i możliwości jej zastosowania w codziennym życiu? Koniecznie obejrzyj serię „AI Powered Leadership” autorstwa dr Macieja Chrzanowskiego w serwisie Youniversity.be.

________________________________________________

W „AI Powered Leadership” dr Maciej Chrzanowski, Prompt-Engineering Expert, tłumaczy, czym jest, jak działa oraz do czego i w jaki sposób wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję, by usprawnić codzienne zadania.

W materiałach dołączonych do serialu znajdziesz również workbook – praktyczny przewodnik po prostych narzędziach AI, umożliwiających automatyzację pracy, dzięki którym zaoszczędzisz czas i pieniądze.

Serial dr Macieja Chrzanowskiego nie tylko zaznajomi Cię z najbardziej przydatnymi narzędziami AI – dzięki niemu opanujesz też sztukę tworzenia promptów. Przekonasz się, ile prawdy jest w tym, że „AI zabierze nam pracę” oraz dowiesz się, jak przełamać niechęć względem wykorzystania narzędzi AI i jak zyskać przewagę konkurencyjną, posługując się nimi na co dzień w pracy i nie tylko.

Nie przegap okazji – jeśli nie korzystasz jeszcze z Youniversity, już dziś dołącz do grona subskrybentów i wznieś swoje przywództwo na nowy poziom. Tutaj wykupisz dostęp do serwisu: cennik