Bezpłatny fragment - AI dla Małych Firm: Odzyskaj 10h Tygodniowo (Bez Pisania Kodu)

AI dla Małych Firm: Odzyskaj 10h Tygodniowo (Bez Pisania Kodu)

Wstęp

Twój Nowy, Najpotężniejszy Pracownik

W 2023 roku zmienił się świat. Premiera Chata GPT od Open AI była dla wielu szokiem. Nagle dało się porozmawiać z komputerem w naturalnym języku. Dziś, gdy specjalnie dla Ciebie piszę ten poradnik technologia bardzo dojrzała. Nawet mając małą firmę, możesz odzyskać ogrom swojego czasu, zatrudniając do wielu prac sztuczną inteligencję. Odzyskasz nie tylko czas. Zyskasz coś znacznie cenniejszego — jakość i profesjonalizm, na które w codziennym biegu po prostu brakowało Ci przestrzeni.

Poradnik będzie zwarty, pisany prostym językiem, bez marketingowego bulshitu, same fakty, proste przepisy, realne przykłady.

Wiele osób prowadzących małe, lokalne biznesy myśli, że AI to narzędzie dla korporacji. Nic z tych rzeczy.

Pokażę Ci narzędzia, oraz sposób ich użycia w konkretnych, biznesowych przykładach.

Główne elementy biznesu, które wspólnie poprawimy:

— Marketing, który przyciąga klientów, a nie pożera budżetu.

— (Pół) automatyzacja zadań, która odda Ci cenne godziny każdego dnia.

— Rozwój biznesu oparty na kreatywności, o jakiej do tej pory nie śniłeś.

— Oraz jako bonus informator o tematach, do których będziesz potrzebować pomocy specjalisty od tworzenia rozwiązań opartych o AI ale napiszę po co i co można uzyskać.

Większość z pomysłów można wdrożyć w tydzień.

Dla kogo jest ten poradnik (i dla kogo NIE jest)

Zanim zanurzymy się w świat sztucznej inteligencji, chcę postawić sprawę jasno. Ten poradnik napisałem z myślą o Tobie, właścicielu małej firmy, rzemieślniku, specjaliście, który na co dzień zajmuje się klientami i gaszeniem pożarów, a nie śledzeniem nowinek technologicznych.

Jeśli potrafisz wysłać maila i zrobić zakupy w internecie, masz wszystkie umiejętności techniczne potrzebne, by wdrożyć 100% strategii z tej książki.

Czego tu NIE znajdziesz?

— Skomplikowanego żargonu i technicznej teorii.

— Instrukcji instalowania dziesiątek programów do automatyzacji.

— Potrzeby napisania choćby jednej linijki kodu.

Co tu ZNAJDZIESZ? Proste, sprawdzone i niedrogie metody, aby wycisnąć absolutne maksimum z najprostszych, ogólnodostępnych narzędzi AI. Pokażę Ci, jak za pomocą kilku kliknięć i dobrze sformułowanych pytań zbudować system, który będzie dla Ciebie pracował, oszczędzając Twój czas i pieniądze.

Naszym celem jest wyciśnięcie 100% mocy z 10% najprostszych funkcji. Gotowy? Zaczynajmy.

Poznaj Bohaterów Naszej Opowieści

W tej książce będziemy śledzić losy dwójki typowych polskich przedsiębiorców. Ich problemy i cele będą naszym poligonem doświadczalnym, na którym zobaczysz realną moc sztucznej inteligencji.

— Pan Marek, właściciel firmy „SolidBud”

— Kim jest? Doświadczony fachowiec, który prowadzi małą firmę remontowo-budowlaną. Jest świetny w swojej pracy, ale tonie w papierologii, wycenach i próbach samodzielnego marketingu po godzinach.

— Jego cel: Przestać konkurować tylko ceną, zacząć zdobywać większe, bardziej rentowne zlecenia i odzyskać wieczory dla rodziny.

— Pani Ewa, prowadząca ekskluzywny butik “La Boutique Belle” oraz rozpoczyna działalność ze sklepem internetowy z artykułami dla zwierząt

— Kim jest? Pani Ewa to przedsiębiorczyni z dwiema pasjami. Z sukcesem prowadzi „La Boutique Belle” — lokalny butik z ekskluzywną odzieżą, gdzie kluczem jest osobista relacja z klientkami i wyjątkowa atmosfera. Jednocześnie, podążając za głosem serca, startuje z nowym projektem: sklepem internetowym "Pupilove.pl”, skierowanym do miłośników zwierząt.

— Jej cel: Stoi przed podwójnym wyzwaniem. Dla swojego butiku chce przenieść luksusowy, osobisty charakter do świata online, głównie na Instagram, aby skutecznie konkurować z sieciówkami. Dla sklepu zoologicznego musi z kolei masowo tworzyć setki unikalnych opisów produktów i zbudować od zera marketing dla zupełnie nowej marki. Chce udowodnić, że jedna osoba, uzbrojona w AI, może efektywnie zarządzać dwoma bardzo różnymi biznesami, nie tracąc przy tym głowy ani jakości.

Ważna informacja od Autora

W niniejszym poradniku zawarłem wiele przykładów, zrzutów ekranów a także dodatkowych plików. Wszystkie udostępniam pod tym linkiem: https://kordianzadrozny.pl/ai-dla-malych-firm

Aby się tam dostać musisz wpisać to hasło: FanAI123!

dokładnie jak jest tu napisane, i proszę nie udostępniaj nikomu. Będą tam nie tylko materiały do książki, ale i bonusy specjalnie czytelniku dla Ciebie które będę dodawał na bieżąco.

Pamiętaj, zawsze o wszystko możesz mnie zapytać, pisz na adres ebook@kordianzadrozny.pl

ROZDZIAŁ 0: Co to tak naprawdę jest AI

Codziennie prawie spotykam się z niezrozumieniem, czym jest AI. Ogrom osób nie widzi różnic w pojęciach asystent i agent, ani pomiędzy modelem a aplikacją. Wiele firm i osób, nie rozumiejąc poszczególnych terminów oraz sposobu działania technologii związanych z AI, podejmuje złe decyzje biznesowe. Kończy się to ogromem nieudanych wdrożeń i w efekcie — źle wydanymi pieniędzmi.

Właśnie to chcę w tym rozdziale jasno wytłumaczyć prostym językiem.

Ostatnie dwa lata sprawiły, że sztuczna inteligencja zagościła w naszych biurach na dobre. Od menedżerów po specjalistów, wszyscy chcą ją wdrażać, obiecując sobie rewolucję w biznesie. W tym entuzjazmie często dochodzi do pomyłek. Słyszę pytania i stwierdzenia takie jak:

— „Czy ChatGPT to to samo co AI?”

— „Skoro mamy model, to czemu nie może zrobić tego, co chcę?”

— „Niech model uczy się na naszych danych i podejmuje decyzje na bieżąco”

— „Czy nie można po prostu douczyć go, żeby znał naszą firmową wiedzę?”

Największym problemem nie jest technologia, lecz jej niezrozumienie. Ten artykuł ma za zadanie uporządkować podstawowe pojęcia, aby każdy — niezależnie od stanowiska i doświadczenia — mógł świadomie rozmawiać o wdrożeniach AI w swojej firmie.

1. AI to parasol, LLM to jego część, a ChatGPT to gotowy produkt.

To fundamentalna różnica, którą trzeba zrozumieć.

— Sztuczna Inteligencja (AI) to szeroki dział nauki z pogranicza informatyki, neurologii i psychologii. W przyszłości na moim blogu (https://kordianzadrozny.pl/blog-kordiana) opiszę dokładniej, jak ten ”sztuczny mózg” działa 😉. To parasol, który obejmuje wszystko: od prostych algorytmów rekomendacji (np. na Netflixie) po zaawansowane systemy rozpoznawania mowy, duże modele językowe (czyli LLM, a więc znany wszystkim GPT) oraz modele multimodalne, które poza tekstem rozumieją i generują obrazy i dźwięki.

— Modele Językowe (LLM), takie jak GPT, Gemini, Claude Sonet czy nasz rodzimy Bielik.ai (choć tu mamy SLM, czyli Small Language model — mały model językowy), to jedna z najpotężniej rozwijanych gałęzi AI. Są to “silniki” zdolne do generowania tekstu, kodu czy podsumowywania danych. To surowe, wytrenowane modele, które same w sobie nie są gotową aplikacją, tak jak silnik w samochodzie nie jest jeszcze gotowym autem.

— ChatGPT to natomiast gotowa aplikacja. To produkt, w którym wykorzystano model LLM (czyli ten „silnik”), opakowano go w przyjazny interfejs i udostępniono użytkownikom. To właśnie ta aplikacja sprawiła, że LLM-y stały się popularne.

Ważne: LLM-y to wytrenowane modele. Nie da się ich tanio i łatwo „trenować” pod nasze konkretne potrzeby. Im większy model, tym więcej trzeba włożyć nowych danych, aby choć odrobinę zmienić jego sposób działania.

Natomiast techniki uczenia maszynowego (ML) można z powodzeniem wykorzystywać do tworzenia dużo mniejszych, wyspecjalizowanych modeli. Wcześniej wspomniany Netflix uczy się na danych użytkowników, co lubią i co może im się spodobać. To dużo mniejsze ilości danych do nauki niż w przypadku LLM-ów. Można, mając fabrykę i maszyny, analizować na bieżąco dane z ich pracy, aby przewidywać awarie i przestoje oraz działać z wyprzedzeniem. Takie modele tworzą Data Scientists, specjaliści od algorytmów i matematyki, którzy potrafią dobrać odpowiedni sposób nauki do konkretnego przypadku biznesowego. Z tymi modelami nie porozmawiamy.

Podsumowując: AI to cała kategoria, LLM to jej podkategoria, a ChatGPT to konkretny, popularny przykład produktu opartego na LLM.

2. Trening, Fine-Tuning i RAG — trzy różne elementy, które wpływają na „wiedzę” modeli.

To, co potocznie nazywamy „douczaniem AI” w rozumieniu dostarczania wiedzy dla LLM-ów, w rzeczywistości może oznaczać kilka różnych procesów. Wybór odpowiedniego jest kluczowy dla sukcesu projektu.

— Trening od zera (Training): To proces tworzenia modelu od podstaw. Polega na podaniu mu ogromnych, zróżnicowanych danych (terabajty tekstów). Jest to niezwykle drogie i czasochłonne. Modele takie jak GPT czy Gemini powstają w ten sposób. Twoja firma prawdopodobnie nigdy nie będzie trenować modelu LLM od zera.

— Dostrajanie (Fine-Tuning): To proces „douczania” istniejącego modelu na mniejszym, specjalistycznym zbiorze danych zawierającym pary pytań i odpowiedzi. Nie ma to bezpośredniego wpływu na „wiedzę”, ale pomaga dostroić styl i sposób, w jaki model odpowiada. Może lekko zmieniać wagi między poszczególnymi neuronami.

— RAG (Retrieval-Augmented Generation): To najbardziej praktyczne rozwiązanie dla większości firm. Zamiast „douczać” model, dostarczamy mu w momencie zapytania dodatkowy, kontekstowy dokument — np. plik PDF z firmową procedurą. Model wykorzystuje ten dokument, aby precyzyjnie odpowiedzieć na pytanie. To tak, jakbyśmy dali mu „ściągawkę” na bieżąco. RAG pozwala używać modeli ogólnych (jak ChatGPT) w kontekście firmowej wiedzy, bez konieczności kosztownego dostrajania.

3. Asystent vs. Agent — więcej niż tylko nazwy.

Kolejny ważny podział to rola, jaką AI pełni w systemie.

— Asystent (Assistant): To rola pasywna. Asystent odpowiada na pytania, generuje tekst, ale zawsze czeka na polecenie od człowieka. Przykładem jest standardowy chatbot.

— Agent (Agent): To rola aktywna. Agent nie tylko odpowiada, ale potrafi też samodzielnie podejmować decyzje i wykonywać szereg akcji. Jego działanie również zaczyna się od jakiegoś wyzwalacza (np. rozkaz użytkownika lub mail, który wpada na naszą skrzynkę), ale agent stara się wykonać zadanie, jakie przed nim postawiono w pętli, i działa, aż je skończy.

Często słyszę o agentach, którzy „dzwonią”. Faktycznie, część, która dzwoni i rozmawia, to voicebot (choćby używający LLM-a do rozmowy), ale już decyzja o wykonaniu telefonu i decyzja, co zrobić po nim, to już faktycznie działanie agenta.

4. Współdziałanie z otoczeniem.

Faktycznie, duże modele językowe nie mają innych możliwości niż przyjmowanie pytań i udzielanie odpowiedzi. Wsad może być jednak czymkolwiek — ważne, że jest tekstowy. Aby taki model mógł coś zrobić, używa tak zwanych „tools” (narzędzi), czyli klasycznie oprogramowanych funkcji, które na jego odpowiednią informację i dostarczone przez model parametry coś zrobią (mogą nawet sterować robotem).

Przykład: Wpada nam na skrzynkę mail. Mamy wiele skrzynek i nie mamy czasu ich sprawdzać. Robi to za nas agent. Aplikacja co minutę czyta maile. Gdy nowy mail wpada, jego treść w formie wsadu jest wysyłana do modelu AI/LLM. Ten ma informację systemową, tzw. prompt systemowy, który brzmi np.: „Gdy w mailu jest zapytanie ofertowe, odpowiedz, używając funkcji mail_odpowiedz, że wkrótce oferta zostanie wysłana, oraz użyj funkcji przelij_mail, aby przesłać informację do mnie na chat.” I on, korzystając z tych funkcji, właśnie te czynności wykonuje.

Podsumowanie

Zrozumienie tych różnic to pierwszy krok do budowania strategicznej architektury systemów IT, która faktycznie przyniesie korzyści Twojej firmie. AI to nie magia, ale zaawansowane narzędzie, którego potencjał uwalnia się dopiero wtedy, gdy wiemy, jak je poprawnie zastosować.

Zamiast pytać: „Czy AI może to zrobić?”, powinniśmy pytać: „Jaki model, w jakiej architekturze i w jakim produkcie najlepiej rozwiąże nasz konkretny problem?”. Ta zmiana perspektywy to klucz do sukcesu w erze cyfrowej.

Rozdział 1: Marketing — Od pierwszego Asystenta AI do Marketingu w Turbo

Marketingowy guru, Philip Kotler, mawiał, że biznes zaczyna się i kończy na marketingu. To fundamentalna prawda. Prawie wszystko, co robisz w swojej firmie, jest jakąś formą marketingu.

Zanim jednak przejdziemy do konkretnych narzędzi, spójrzmy na marketing z lotu ptaka. To nie tylko reklama na Facebooku. To cały system, w którym AI za chwilę stanie się Twoim najważniejszym pracownikiem.

Główne obszary, którymi się zajmiemy, to:

— Tworzenie produktów (usługa to też produkt)

— Promocja produktów

— Rozwój produktów

— Badania rynkowe / marketingowe

W tej książce będziemy pracować na trzech przykładach biznesu, które reprezentują miliony małych firm, takich jak Twoja:

Lokalny Biznes (Produkt/Usługa): Butik odzieżowy.

Dlaczego? Idealnie reprezentuje lokalny handel. To biznes bardzo wizualny, co daje świetne możliwości pokazania, jak generować treści na social media. Jego problemy — zarządzanie zapasami, promocje, obsługa klienta — są uniwersalne dla tysięcy małych sklepów, kawiarni czy restauracji.

Biznes Online: Sklep e-commerce.

Dlaczego? To idealne dopełnienie dla biznesu stacjonarnego. Prowadząc biznes on-line, nie masz problemów związanych z fizyczną przestrzenią, ale pojawiają się zupełnie nowe wyzwania.

Biznes Usługowy (w terenie): Firma remontowo-budowlana.

Dlaczego? Aby udowodnić, że AI jest absolutnie dla każdego. Jeśli Twoja praca polega na ciągłym byciu w terenie, pilnowaniu terminów i odpisywaniu na zapytania ofertowe, AI może spektakularnie usprawnić ten proces.

W porządku. Skoro znamy naszych bohaterów, czas przedstawić Twojego nowego, najpotężniejszego pracownika.

Twój osobisty asystent

Wyobraź sobie, że zatrudniasz nowego, bardzo zdolnego, ale niedoświadczonego pracownika. Nie możesz mu po prostu rzucić hasła “zajmij się marketingiem”. Musisz dać mu konkretne instrukcje: co ma zrobić, dla kogo, w jakim stylu i jaki ma być efekt końcowy.

Dokładnie tak samo jest z AI. Sztuczna inteligencja to Twój nowy, niestrudzony asystent, który pracuje 24/7. Twoim zadaniem jest nauczyć się z nim rozmawiać. Tę rozmowę, czyli wydawanie mu poleceń, nazywamy “promptowaniem”. Będziemy się tego uczyć w praktyce w całym tym poradniku.

Pierwszą rzeczą, którą wspólnie zrobimy będzie stworzenie indywidualnego specjalnie dla ciebie asystenta, który będzie znał twój biznes. Wyposażysz go w wiedzę o sobie, o firmie, o otoczeniu biznesowym. Ten asystent, później będzie cię wspierał w generowaniu treści, pisaniu odpowiedzi na maile, na zapytania ofertowe. Pomoże ci przeprowadzić burzę mózgów na temat twoich pomysłów. Przy tej okazji zapoznasz się z tak zwanym promptowaniem czyli z pisaniem instrukcji dla sztucznej inteligencji.

Zacznijmy od wyboru narzędzia. Na rynku jest trzech głównych graczy. Każde z tych narzędzi ma potężną wersję darmową, ale jeśli traktujesz swój biznes poważnie, inwestycja około $20 miesięcznie to absolutna konieczność i najlepszy wydatek, jaki poniesiesz w tym roku. Ja osobiście używam wszystkich trzech, ale na początek w zupełności wystarczy Ci jedno.

1. Gemini (Google): https://gemini.google/subscriptions

Doskonały model, do większości rzeczy mój ulubiony, dodatkowo natywnie zintegrowany z aplikacjami od google co jest naprawdę genialne. Może generować filmy i obrazy. Szczególnie nowy model przyda nam się w marketingu. Polecam od niego zacząć przygodę z AI.

2. Chat GPT (OpenAI): https://chatgpt.com/en-EN/pricing

Najnowsza wersja w momencie pisania poradnika to wersja 5. Potrafi pisać doskonałe teksty, Używam w tym celu zamiennie z Gemini. Generuje świetne obrazy, choć w edycji obrazów gorszy niż Gemini (w mojej ocenie).

3. Claude (Anthropic): https://www.claude.com/pricing

Mocarz w burzach mózgów, analizie i programowaniu. Nie ma modułu do generowania grafiki, ale na poziomie researchingu w mojej ocenie numer 1.

Na start proponuję skupić się na Gemini i ChatGPT z uwagi na ich wbudowane funkcje generowania grafik, które bardzo nam się przydadzą. Na nich będę opierał większość przykładów.

Pierwsze kroki

Proces zakładania konta jest prosty i nie będę go tutaj szczegółowo opisywał. Po rejestracji widok w obu narzędziach jest bardzo podobny: po lewej stronie znajduje się panel z historią rozmów, a centralne miejsce zajmuje okno dialogowe, w którym rozmawiamy z naszym asystentem.

Gemini:

Chat GPT:

Zanim przejdziemy do budowania Twojego asystenta, zachęcam Cię do swobodnej “rozmowy” z narzędziem. Zapytaj o rzeczy, które Cię interesują, używając naturalnego języka. Potraktuj to jako pierwszy trening, oswojenie się z interfejsem i sposobem, w jaki AI odpowiada. Kiedy poczujesz się swobodnie, przejdziemy do stworzenia asystenta dla Twojego biznesu.

Z czego składa się asystent?

To jest mega ważne!

W Gemini nazywamy ich GEMami a w ChatGPT po prostu tworzymy projekt (mniej sexi).

Każdy z tych asystentów składa się z:

— Nazwy — ma znaczenie tylko dla ciebie, jednak jak zakosztujesz tworzenia własnych, to ich ilość szybko urośnie, więc nazywaj mądrze.

— Instrukcji — czyli opisanego wcześniej promptu. Ma on znaczenie krytyczne, od niego zależy w dużej mierze, jak asystent będzie działał.

— Plików — z danymi firmy, informacjami o ofercie, dosłownie wszystkim, co chcemy aby dany asystent o nas wiedział. Za moment dam konkretne przykłady.

A zatem tworzymy

W bocznym menu zobaczysz:

W obu przypadkach musimy naszego asystenta nazwać.

Niech będzie to nazwa waszej firmy z jakimś dopiskiem. Ja zacznę od przykładu lokalnego sklepu z odzieżą, butiku: Mój butiko asystent

W chat GPT jest generator krok po kroku:

a w Gemini mamy od razu wypełnianie poszczególnych pól (łatwiejsze):

Nazwa to najprostsza rzecz.

Cza na trudniejsze rzeczy.

Do instrukcji dodamy prompt informujący model AI kim jest, i co jest jego zadaniem. Na razie zrobimy jeden, ogólny, ale potem przyda Ci się ich więcej. Napiszę czemu.

Ja zacznę od przykładu butiku. Ty, możesz na tym przykładzie dostosować prompt pod swoją branżę.

Pierwszy PROMPT

PROMPT / Instrukcja: