Jaki jest najczęstszy błąd w pracy z AI, przez który zamiast oszczędzać czas, tracimy go na poprawianie wyników?
Największy problem w pracy z AI to słabe, niedoprecyzowane prompty. W praktyce działa tu prosta zależność: jakość odpowiedzi jest dokładnie taka, jak jakość pytania. Pierwsza rzecz to brak kontekstu. Jeśli polecenie jest ogólne, model musi sam dopowiedzieć sobie intencję. Efekt odpowiedzi są zbyt szerokie, zachowawcze albo nietrafione. Kolejna kwestia to halucynacje. AI generuje treści nawet przy niepełnych danych. Nieprecyzyjny prompt zwiększa ryzyko błędów, które później trzeba ręcznie weryfikować. To często zajmuje więcej czasu niż zrobienie zadania od zera.
Trzeci błąd to podejście jedno zapytanie = gotowy wynik. Tak to nie działa, promptowanie to iteracja. Każda kolejna wersja powinna być bardziej doprecyzowana: cel, zakres, styl, format odpowiedzi. Dlatego jeśli chcesz, żeby AI realnie oszczędzało czas, musisz go trochę zainwestować na początku.
Jakie narzędzia najbardziej cenisz w swojej pracy i za co?
Gdybym miała wybrać jedno ulubione narzędzie, byłby to zdecydowanie NotebookLM.
Największy plus to praca na własnych źródłach. Mam kontrolę nad tym, skąd pochodzą informacje, więc odpowiedzi są dokładniejsze i mniej przypadkowe.
Najlepsze jest to, że cały czas znajduję nowe zastosowania. Raz używam go do nauki, innym razem do ogarniania dużych plików i notatek. Często pomaga mi też rozłożyć trudny temat na coś, co faktycznie jestem w stanie zrozumieć. Z czasem weszło mi to w nawyk. Po każdym kursie czy webinarze tworzę nowe notatki, wrzucam je do Notebooka i nagle mam „eksperta” od konkretnego tematu, do którego mogę wracać w każdej chwili.
Z perspektywy czasu mam tylko jedną myśl: szkoda, że nie znałam Notebooka na studiach;)
Jak odróżnić wartościową treść tworzoną z AI od masowej produkcji contentu?
Różnicę między wartościowym contentem a masową produkcją naprawdę widać i często po prostu się to czuje. Pierwsza rzecz to kontekst, jeśli ktoś wrzuca prosty prompt bez danych, przykładów czy znajomości odbiorcy, dostaje generyczny tekst. Wszystko brzmi poprawnie, ale nic się nie wyróżnia. Dobre treści zawsze mają konkretny punkt odniesienia: projekt, personę, dane. Tekst oparty tylko na „ogólnej wiedzy” szybko robi się płaski. Brakuje mu konkretu, dopiero przy pracy na realnych materiałach, danych pojawia się branżowe słownictwo, insighty, czasem nawet anegdoty czy mniej oczywiste, dyskusyjne wnioski.
No i styl. Jeśli czytasz dużo, zaczynasz widzieć schematy. Te same zdania, podobna długość akapitów, przewidywalny rytm. Takie treści od razu zdradzają, że powstały automatycznie. AI przyspiesza pracę, ale to dopiero dodanie własnych danych, doświadczeń i odniesień do rzeczywistości sprawia, że tekst ma wartość i przestaje być wyłącznie informacyjny.
Jak budować unikalny tone of voice przy wsparciu AI i czego unikać?
Najlepiej sprawdzają się twoje własne treści: artykuły, notatki, a nawet transkrypcje rozmów czy spotkań. Możesz je nagrywać (np. w tactiq czy loop), a potem wykorzystywać jako bazę. Dzięki temu model uczy się nie tylko słownictwa, ale też rytmu i sposobu budowania wypowiedzi. Kolejny krok to uporządkowanie stylu poprzez archetyp. Określenie, czy komunikujesz się jak ekspert, opiekun czy ktoś bardziej bezpośredni, pomaga utrzymać spójność. AI dobrze radzi sobie z takim kierunkiem i potrafi go konsekwentnie odwzorować. Możesz też wykorzystać AI do analizy własnych treści. Wrzucasz najlepsze materiały i prosisz model, żeby wskazał, co je wyróżnia. Często wychodzą rzeczy, których sam nie widzisz, a które później możesz powtarzać świadomie.
Najczęstsze błędy są dość oczywiste. Zero-shot, czyli „napisz post o pizzy” bez żadnego kontekstu. Efekt to tekst, który mógłby napisać każdy i który niczym się nie wyróżnia. Druga rzecz to publikowanie bez sprawdzenia. AI nie ma wyczucia ani odpowiedzialności. Potrafi coś przekręcić, uprościć albo zwyczajnie zmyślić. Jeśli tego nie wychwycisz, publikujesz coś, co może wprowadzać w błąd.
Czy bazę wiedzy wystarczy wgrać raz i pracować w jednym wątku, czy lepiej robić to za każdym razem od nowa?
Bazę wiedzy budujesz pod konkretny temat albo projekt. Nie ma jednej uniwersalnej bazy, która działa do wszystkiego. Oczywiście część plików będzie się powtarzać: np persona, tone of voice. Ale generalnie pracowanie w jednym wątku nad różnymi tematami nie jest skuteczne.
Za każdym razem dobierasz materiały pod to, co aktualnie robisz. Inne źródła przy artykule, inne przy analizie, inne przy tworzeniu oferty. Jeśli wrzucisz wszystko naraz, powstanie szum informacyjny i AI może zacząć się gubić.
Ważne, żeby ta baza była aktualna i uporządkowana. Lepiej mieć mniej materiałów, ale dobrze dobranych, niż dużą ilość przypadkowych danych.
Jak radzisz sobie z ograniczeniami prawnymi przy pracy z danymi klientów?
Dużą różnicę robi już sam wybór narzędzia. Wersje biznesowe dają większą przejrzystość i kontrolę nad tym, co dzieje się z danymi. Często masz gwarancję, że nie są one używane do trenowania modeli i pozostają w obrębie firmy.
Równolegle warto sprawdzić kwestie techniczne. Gdzie dane są przetwarzane, czy mieszczą się w UE, jakie są zabezpieczenia, czy stosowane jest szyfrowanie. Te informacje zwykle są dostępne w dokumentacji. Najwięcej ryzyka pojawia się jednak w codziennej pracy. Wrzucanie do publicznych narzędzi danych klientów, finansów czy wewnętrznych analiz to coś, czego lepiej unikać. Bezpieczniej jest pracować na danych ogólnych albo je wcześniej zanonimozować.
Dobrze też mieć w zespole proste zasady, które jasno określają, co można, a czego nie, w kontekście pracy z ai. I jeszcze jedna rzecz z praktyki, zanim wrzucę coś do ai robię krótką pauzę. Jeśli mam wątpliwości, konsultuję to albo rezygnuję.
Jak zmienia się rola copywritera lub content creatora w modelu pracy z AI?
AI bardzo dobrze radzi sobie z pomysłami i pierwszym szkicem. Nie startujesz już od zera, tylko od czegoś, co można od razu obrabiać. Twoja rola to wybrać, poprawić i dopasować to do marki.
Dużo zależy od tego, co dasz na wejściu. Brief, dane o odbiorcy, kontekst projektu, własne materiały. Jeśli to jest słabe albo ogólne, wynik też taki będzie.
W praktyce trzeba nauczyć się „ustawiać” AI. Jasno powiedzieć, co ma powstać, dla kogo, w jakim stylu i czego unikać. Bez tego wszystko się rozjeżdża i robi się generyczne.
Ale są rzeczy, których AI nie zrobi. Ocena, wyczucie, odpowiedzialność za treść. Model potrafi się mylić albo upraszczać, a czasem generuje rzeczy, które brzmią dobrze, ale nie są prawdziwe. Dlatego człowiek jest konieczny jako filtr, nadanie celu i kierunku AI. Sprawdza fakty, pilnuje sensu, wyłapuje błędy i wnosi coś jeszcze: empatię i etykę. Rozumienie kontekstu, emocji, tego co wypada powiedzieć, a co nie.
Jak pracować z AI, żeby nie było widać, że tekst powstał przy jego wsparciu?
Najważniejszy jest kontekst. Bez niego AI zawsze idzie w generykę, szuka najbardziej prawdopodobnego dokończenia zdania. Jeśli nie powiesz jasno, o co chodzi, dla kogo to jest i w jakiej sytuacji ma działać, dostaniesz coś poprawnego, ale nijakiego. Później oczywiście baza wiedzy, własne materiały, notatki, dane z projektu. To one robią różnicę, pojawia się konkret, branżowe słownictwo, czasem coś, czego nie ma w ogólnych źródłach.
Sam prompt jest też bardzo ważny. Im bardziej precyzyjny, tym mniej zgadywania. Opis zadania, kontekst, rola, przykłady. Bez tego model działa po omacku, daje odpowiedź, która sprawdzi się w większości przypadków.
Iteracje- pierwsza wersja odpowiedzi rzadko jest tą dobrą. Trzeba doprecyzować, zawęzić, czasem zmienić kierunek lub poprawić prompt, tak długo aż dojdziemy do zadowalającego efektu.
I bardzo ważne, na końcu i tak wszystko powinno przejść przez ciebie. Redakcja, dodanie własnych doświadczeń, przykładów z życia czy branży. Zmiana rytmu, skrócenie albo podkręcenie przekazu.
Czy istnieje uniwersalny schemat lub „złoty standard” promptowania?
Najważniejsze są dla mnie te najbardziej podstawowe elementy promptu. Nie ma jednej złotej zasady, która zawsze zadziała, ale jeśli pamiętasz o tych kilku rzeczach, dużo łatwiej o sensowny efekt.
Można oczywiście eksplorować różne techniki promptowania, frameworki i bardziej złożone schematy, ale bez tego fundamentu trudno o dobre wyniki.
Dobrze skonstruowany prompt powinien zawierać kilka rzeczy.
- opis zadania, czyli jasne określenie, co AI ma właściwie zrobić.
- kontekst problemu, czyli całe tło: sytuację, cele biznesowe, specyfikę branży albo profil klienta.
- rolę, jaką ma przyjąć model, na przykład eksperta od cyberbezpieczeństwa, stratega marki czy CEO.
No i bardzo pomagają przykłady, czyli pokazanie, jakiej odpowiedzi oczekujemy. To naprawdę robi dużą różnicę, bo model zaczyna lepiej rozumieć nie tylko temat, ale też nasz sposób myślenia.
Skąd wiadomo, że AI korzysta z rzetelnych źródeł i nie halucynuje?
Narzędzia do deep researchu, jak Perplexity Deep Research czy Gemini 2.5 Pro, potrafią przeszukiwać Internet w czasie rzeczywistym i od razu podają źródła, przypisy, bibliografię. To mocno przyspiesza pracę, bo masz konkrety, które możesz sprawdzić. Ale to nie zwalnia nas z obowiązku ich sprawdzenia. Te źródła nadal trzeba przejrzeć, ocenić i zweryfikować. AI może je zebrać, ale nie weźmie za nie odpowiedzialności.
Jak testować odpowiedzi AI pod kątem błędów merytorycznych?
Można zacząć od poproszenia o pokazanie toku rozumowania. Dzięki temu widać, jak model dochodzi do wniosków i gdzie mogą pojawić się luki.
Dobrym krokiem jest też poproszenie AI o ocenę własnej odpowiedzi. Wskazanie błędów i zaproponowanie poprawionej wersji często pozwala podnieść jakość bez zaczynania od zera.
W praktyce warto też przejść przez kilka prostych pytań.
- Czy odpowiedź jest wystarczająco dokładna i kompletna?
- Czy jest spójna przy ponownym zapytaniu?
- Czy wnioski mają sens z biznesowego punktu widzenia?
Czy dane wprowadzane do AI mogą być używane do trenowania modeli dla innych użytkowników?
W darmowych, ogólnodostępnych narzędziach często trzeba zakładać, że dane mogą być wykorzystywane do trenowania modeli. Zwykle są anonimizowane, ale dalej trafiają do systemu. Warto zajrzeć w ustawienia prywatności, bo w wielu przypadkach da się to wyłączyć.
W wersjach biznesowych wygląda to inaczej. Tu standardem jest to, że dane klientów nie są używane do trenowania modeli. To, co wrzucasz, zostaje w ekosystemie firmy i nie wychodzi dalej.
Czy lepiej pracować w jednym wątku czy w wielu?
Zdecydowanie lepiej pracować na kilku wątkach. Modele AI mają ograniczone okno kontekstowe. Przy dużej ilości informacji zaczynają tracić wcześniejsze dane. Pojawia się chaos, niespójność i moment, w którym model zaczyna zgadywać, zamiast bazować na tym, co faktycznie zostało ustalone.
Z perspektywy pracy to też mało wygodne. Trudno wrócić do konkretnych ustaleń, łatwo coś przeoczyć albo zgubić wnioski, które są już wypracowane. Dużo lepiej działa podział na osobne wątki albo notatniki. Każdy z nich ma swój kontekst, swoje dane i konkretny cel. Dzięki temu wszystko jest bardziej uporządkowane, a odpowiedzi trafniejsze.
Czy dłuższy prompt zawsze daje lepszy efekt?
Nie ma jednej idealnej długości promptu. To nie działa tak, że im więcej napiszesz, tym lepszy będzie efekt. Często jest wręcz odwrotnie. Klucz to dopasowanie do zadania. Jeśli polecenie jest proste, prompt też powinien być prosty. Przy bardziej złożonych rzeczach dokładamy kontekst, ale tylko taki, który faktycznie coś wnosi.
Łatwo tu przesadzić. Za dużo informacji w jednym zapytaniu i model zaczyna się gubić. Pojawia się szum, spada precyzja, odpowiedzi robią się mniej trafne. Najlepiej działa podejście: tyle, ile potrzeba, ani trochę więcej. Prompt ma być na tyle krótki, żeby był czytelny, i na tyle długi, żeby AI dobrze zrozumiało, o co chodzi.
Czy AI może sprawić, że wszystkie treści zaczną brzmieć podobnie?
Treści tworzone z AI zaczynają wyglądać tak samo nie dlatego, że model nie umie inaczej, tylko dlatego, w jaki sposób jest używany. Najczęstszy scenariusz: ktoś wrzuca krótkie polecenie typu „napisz opis produktu” i oczekuje czegoś wyjątkowego. Model nie ma kontekstu, więc idzie w najbezpieczniejszą wersję. Efekt to poprawny, ale to generyczny tekst bardzo podobny dla wszytskich, którzy wpisali to samo zapytanie.
Podobnie działa kopiowanie promptów z internetu. Te same instrukcje ischematy. AI nie ma szans stworzyć czegoś unikalnego, jeśli punkt wyjścia jest identyczny dla wszystkich.
Dlatego klucz nie leży w samym narzędziu, tylko w tym, co mu dasz na wejściu.
Jeśli wrzucisz:
- kontekst firmy
- konkretną personę
- swoje wcześniejsze treści
- dane, wyniki, przykłady
to AI zaczyna pracować na Twoim materiale.
Dobry przykład: zamiast „napisz post sprzedażowy”, wrzucasz do AI 10 swoich najlepszych postów + wyniki + brief produktu. I pytasz: „dlaczego jedne działały lepiej niż inne i jak to wykorzystać tutaj?”. Nagle dostajesz coś, czego nie ma nikt inny, bo punkt wyjścia jest twój.
Dlaczego AI czasem podaje nieprawdziwe linki i jak temu zapobiegać?
AI zawsze będzie próbowało odpowiedzieć, nawet jeśli nie ma wiedzy na dany temat. Nie zatrzyma się na nie wiem, tylko wygeneruje coś, co wygląda sensownie. To wynika z tego, jak działają modele językowe. To nie jest baza danych ani wyszukiwarka. One nie sprawdzają faktów, tylko przewidują najbardziej prawdopodobne ciągi słów.
Dlatego jeśli chcesz ograniczyć takie sytuacje, trzeba oprzeć pracę na źródłach. Dobrze działa podejście typu RAG, czyli najpierw dajesz modelowi konkretną bazę wiedzy, a dopiero potem prosisz o odpowiedź. Pliki, dokumenty, linki. Wtedy odpowiedź powstaje na podstawie realnych materiałów, a nie ogólnej wiedzy.
Tu dobrze sprawdzają się narzędzia jak NotebookLM. Pracujesz na własnych danych, a system pokazuje, skąd bierze informacje.
Dużo robi też sposób formułowania promptu. Warto jasno postawić granice: nie wymyślaj informacji spoza materiałów, jeśli czegoś nie ma, powiedz to wprost. Bez tego model będzie odpowiedzieć nawet jeśli tej odpowiedzi nie zna. Pomaga też proszenie o rozpisanie toku rozumowania. Wtedy widać, gdzie coś zaczyna się rozjeżdżać i łatwiej to wychwycić.
Jakie są największe ograniczenia AI i w jakich sytuacjach najbardziej zawodzi?
Największe ograniczenie modeli językowych wynika z tego, jak są zbudowane. One nie sprawdzają rzeczywistości, tylko przewidują najbardziej prawdopodobne ciągi słów. Dlatego wszystko może brzmieć sensownie, nawet jeśli nie do końca ma pokrycie w faktach.
Najbardziej widać to przy zadaniach, które wymagają wyczucia. Niuanse, kontekst, emocje, kwestie etyczne. AI nie czyta między wierszami i nie rozumie sytuacji tak jak człowiek. Dobry przykład to prośba o krytykę, jeśli każesz AI znaleźć błędy, to je znajdzie. Nawet w bardzo dobrym rozwiązaniu. Nie dlatego, że one faktycznie tam są, tylko dlatego, że taki był kierunek zadania.
Problem pojawia się też wtedy, gdy dane są słabe. Niepełne, nieaktualne albo jednostronne. Model działa na tym, co dostanie, więc jeśli dane wejściowe są ograniczone, dane wyjściowe też takie będą.
____________________
Specjalistka od marketingu, MP SEEDS
Od 3 lat zajmuję się tworzeniem treści, piszę copy do reklam i mailingów, tworzę posty, artykuły i montuję filmy. Początek mojej pracy zawodowej zbiegł się z wypuszczeniem na rynek pierwszej wersji ChataGPT. Po początkowym, naiwnym zachwycie nad tą technologią zrozumiałam, że to nie magiczna różdżka, a narzędzie, z którego po prostu warto nauczyć się korzystać.
W ubiegłym roku ukończyłam kurs Umiejętności Jutra AI od Google i Aideas od Generatora Pomysłów, zdobyłam certyfikat DIMAQ Professional oraz przeszłam kursy tematyczne z budowania kanału na YouTube i prowadzenia social mediów. Lubię rozwijać się w różnych obszarach i wykorzystuję do tego sztuczną inteligencję, nie po to, żeby mnie zastąpiła, ale żeby ułatwiała moją codzienną pracę.