Dlaczego firmy, które korzystają z narzędzi AI mają większą szansę na przetrwanie? Jak sztuczna inteligencja wpływa na konkurencyjność? Czy AI stanowi zagrożenie dla marketerów? Tego wszystkiego dowiesz się z najnowszego odcinka semCASTu!
Gościem Krzysztofa Marca jest Paweł Sokołowski, Co-founder Contadu & NeuronWriter, ekspert od sztucznej inteligencji, praktyk z 20 letnim stażem, wytrwale wdrażający w korporacjach strategie bazujące na danych analitycznych. W siedemnastym odcinku semCASTu opowiada o tym, jak wykorzystać AI do usprawnienia biznesu oraz radzi, jak wykorzystać sztuczną inteligencję, żeby nie wypaść z rynku.
Czego dowiesz się z tego odcinka?
- co to jest Generative AI i Generative Search Experience,
- jak dostosować się do tempa zmian na rynku,
- jak mała i średnia firma może wykorzystać AI do usprawnienia biznesu,
- jak dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji zyskać przewagę nad konkurencją,
- czy powinniśmy się bać zagrożeń, które niesie za sobą sztuczna inteligencja.
Krzysztof Marzec: Cześć! Witajcie w kolejnym odcinku semCASTu. Dziś temat jest bardzo, bardzo gorący i na czasie. Właściwie mamy ogromną rewolucję ostatnio, jeżeli chodzi o AI i powiedziałbym, że zaraz obok słów „to zależy”, „u mnie działa”, słowo „AI” chyba jest najbardziej nadużywanym zwrotem roku 2023. Dlatego dzisiaj zaprosiłem naszego specjalnego gościa Pawła Sokołowskiego. Cześć Paweł!
Paweł Sokołowski: Cześć!
KM: Paweł nam sprowadzi AI, mam nadzieję, tutaj do rzeczy praktycznych, wykonywalnych i nam opowie, jak właściwie to użyć w biznesie, jak użyć AI do tego, żeby już teraz osiągać jakieś efekty. Paweł, powiedz nam, czym się teraz zajmujesz, jakie jest Twoje główne skupienie i dookoła czego pracujesz przyszłościowo?
PS: Bardzo dziękuję za zaproszenie, to przede wszystkim. Miło powitać słuchaczy. Takie krótkie info o nas, o firmie. W zasadzie SEO, bo tutaj jest podcast SEO, związany z SEO. SEO zajmujemy się jako producent oprogramowania od około 10 lat. Natomiast jakieś 5 lat temu dostrzegliśmy kwestię tego, że nadprodukcja contentu, bo wtedy jeszcze ta produkcja contentu była ręczna, ale już występowała nadprodukcja contentu i problemy jakościowe, które z tym contentem występowały, doprowadziły do tego, że zaczęliśmy pracować nad rozwiązaniami, które pozwalają na to, żeby content optymalizować. To znaczy, żeby po prostu produkować go zgodnie ze sztuką SEO, zgodnie z intencją użytkownika i żeby te treści najzwyczajniej w świecie zarówno sprzedawały, jak i rankowały się lepiej. W związku z tym mamy dwa rozwiązania. Jedno to jest Contadu, które jest rozwiązaniem bardziej korporacyjnym. I mamy też takie rozwiązanie, które sprzedajemy jako rozwiązanie dla small businessów, czy tam osób, które po prostu chcą pozycjonować lepiej swoją stronę internetową. I to jest NeuronWriter. Zaczynaliśmy w zasadzie bez wsparcia AI – takiego, jak rozumiane jest to AI dzisiaj. Bo 4 lata temu, czy 5 lat temu w zasadzie już, kiedy rozpoczynaliśmy był 2018 rok, to już prawie 6 lat temu, kiedy zaczynaliśmy pracę nad Contadu, to rozwiązanie AI Generative, takie jak dzisiaj rozumiemy AI, w zasadzie nie istniały. Były modele językowe, były algorytmy. Musieliśmy to wszystko łączyć pod spodem za pomocą modeli statystycznych i tak powstawały te narzędzia. Natomiast rewolucja AI związana przede wszystkim z modelami wydanymi przez OpenAI w ostatnich dwóch latach zmieniła rynek całkowicie. My też się do tego dostosowujemy, tak jak wszyscy, więc oprócz tego, że tutaj będę próbował podać Państwu rozwiązania, jak dopasować się do tempa zmian na rynku, to też myślę, że może podam kilka takich informacji, jak ten rynek może wyglądać w przyszłości. Bo my go po prostu obserwujemy i widzimy, jak bardzo go nie docenialiśmy jeszcze 3 lata temu, jak słabe były te rozwiązania i jak nie widzieliśmy do końca tego, że te rozwiązania mogą tak bardzo przyspieszyć. Natomiast myślę, że w tej chwili wszyscy widzą to, że to AI generatywne zarówno w tekście, jak i w obrazie, czy wideo, będzie dominowało na rynku.
KM: Świetnie. Ja nawet pamiętam Twoje wystąpienia z konferencji, czy to z semKRK, czy z innych źródeł, i pamiętam, jak jeszcze nikt praktycznie nie mówił o AI, nie mówiło się o zastosowaniach. Było to słowo, które wiązało się bardziej z science fiction, kiedy już zaczynaliście analizować modele językowe i widać było, że to ma przyszłość. Natomiast pewnie nas wszystkich trochę też zaskoczyło, a może Was niekoniecznie, to, jak szybko się to rozwinęło. Teraz właściwie AI zaczęło być synonimem tej generatywnej AI. Dlatego chciałbym Cię poprosić o takie wyjaśnienie dla słuchaczy, co to jest ta generatywna AI? Jak ją mamy rozumieć? I może od razu przejść do tego, jak mały i średni biznes może już realnie wykorzystać dla siebie w obszarze marketingu to, co jest już dostępne na rynku?
PS: To może zacznę tak bardzo ogólnie. Czeka nas bardzo duża rewolucja, która w niektórych obszarach już się dzieje, czyli w tych tak zwanych obszarach, gdzie występują early adopters, czyli firmy technologiczne, które dostarczają technologię związaną z AI. I to przechodzi do small businessu. To przechodzi do korporacji później. Najpierw small business, czy też najpierw w ogóle to korzystają z tego typu narzędzi osoby, które są na rynkach bardzo konkurencyjnych, czyli na rynkach, które są związane na przykład z wysoko konkurencyjnymi branżami, takie jak kredyty, pożyczki itd. To są zawsze te osoby, które pierwsze wdrażają tego typu rozwiązania. I jeśli mówimy o tym, czy zaskoczyło nas tempo zmian, albo jak to tempo zmian było wprowadzane na rynek, w jaki sposób narzędzia i firmy dostosowywały się do tego rynku, to właśnie ci early adopters korzystali już z tego typu rozwiązań 3 lata. Myślę, że około 3 lata już jest na rynku GPT-2, a GPT-3 wchodziło. I to już były takie rozwiązania, które pozwalały wprowadzać, na przykład, treści generowane automatycznie w dużych wolumenach, których jakość była niska, natomiast była porównywalna z bardzo niskiej jakości copywriterami, czy tymi tekstami synonimizowanymi. Więc te osoby, które pracowały w jakichś tam branżach hazardowych, kredytowych, gdzie jeszcze te zaplecza wtedy działały, bo wtedy jeszcze nie było tego update’u helpful content, który będzie coraz bardziej miał znaczenie, bo będzie coraz więcej treści generowanych automatycznie. Widzimy teraz, nawet są zapowiedzi Google’a, że Google już wprowadza jakieś specjalne algorytmy. Co prawda oni nie twierdzą, że każą za treść generowaną przez sztuczną inteligencję, natomiast będą dużo bardziej szczegółowo sprawdzali wszystkie takie elementy, które mogą wskazywać na to, że ta treść jest niskojakościowa, o czym mogę zresztą powiedzieć za chwilę. I kwestie tego, jak możemy to wykorzystać. Więc przede wszystkim myślę, że można by było wykorzystanie sztucznej inteligencji podzielić na takie trzy zastosowania. I zazwyczaj to pierwsze zastosowanie to jest to zastosowanie, o którym powiem na końcu, czyli to jest po prostu optymalizacja podstron internetowych zarówno tekstem, jak i obrazem. Zaczynając od samej góry, to myślę, że możemy podzielić to na takie trzy główne elementy: taki strategiczny, taktyczny i wykonawczy. Jeśli mówimy tutaj, gdzie może nam pomóc sztuczna inteligencja, nie tylko to generowanie, to Generative AI, ale przede wszystkim dużo łatwiej teraz jest analizować konkurencję, analizować cały rynek, czyli rzeczy, które kiedyś musieliśmy trzymać w Excelu, liczyć godzinami czy tam dniami. W tej chwili jesteśmy w stanie zrobić to bardzo szybko za pomocą przyuczonych modeli językowych. Czyli mamy modele językowe, które możemy sobie, tzw. GPTS-y, które możemy sobie nakarmić, czyli douczyć na własnych danych. I na podstawie tych danych zadajemy po prostu pytanie, tak jakbyśmy zadawali te pytania w wyszukiwarce internetowej, a ona odpowiada tak, jakby znała tylko naszą stronę internetową, nasze dokumenty wewnętrzne. I te informacje są bardzo precyzyjne. W tej chwili GPT-4 jest w stanie bardzo precyzyjnie na to odpowiadać. Ten Gemini 1.0 Ultra też dość sprawnie odpowiada na te pytania. I mamy do dyspozycji… No tutaj czasami Altman się wypowiada w taki sposób, że on uważa, że do dyspozycji każdego są tysiące wysoko wykwalifikowanych ekspertów, tuż za ekranem. Czyli nasza komunikacja z maszynami, ze sztuczną inteligencją, to wygląda w ten sposób, jakbyśmy się komunikowali z jakimś zespołem doradczym, a ten zespół doradczy może być jeszcze uczony na naszych danych. Więc możemy się zapytać zespołu doradczego, co powinniśmy sprzedawać w przyszłym sezonie. Na podstawie trendów z zeszłych sezonów on będzie w stanie przygotować nam strategię sprzedażową. Nawet czasami określić ceny. Bo jeśli dobrze nakarmimy model językowy danymi, to jesteśmy w stanie nawet do tej strategii sprzedażowej określić wzrost cen, który powinien być powodowany inflacją. Na przykład branża hotelarska bardzo mocno korzysta z rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, które analizują ceny, np. noclegów w obiektach hotelowych czy noclegowych generalnie, które są oparte nie tylko o sezonowość, ale też np. o wydarzenia na rynku. Czyli koncert danej osoby w danym mieście może spowodować to, że bilety będą 3 razy droższe, przepraszam, że noclegi będą 3 razy droższe. Więc tego typu informacje zbierane z dużej ilości źródeł danych, przetwarzane przez sztuczną inteligencję na poziomie strategicznym, czyli na poziomie tego, jak nasz biznes ma się rozwijać, wyglądać za rok, za dwa, są bardzo łatwe do przetworzenia w tej chwili. I to generuje bardzo dużą przewagę dla wszystkich przedsiębiorstw, które używają tego typu rozwiązań. Więc jeśli nie używacie jeszcze tego typu rozwiązań, to wypadałoby, żebyście się chociaż zaznajomili z możliwościami ich użycia. Bo zakładam, że prędzej czy później wszyscy będą ich używali, bo po prostu działanie w biznesie, który jest w jakikolwiek sposób internetowy, nie będzie mogło się odbyć bez tego typu narzędzi. No i następna kwestia, czyli mamy tą kwestię analizy tego, jak wygląda rynek, analizy tego, jak wyglądają trendy, gdzie my jesteśmy w tym wszystkim. To jest drugi krok. Czyli pierwszy krok to jest to, co możemy zrobić. A drugi krok to jest to, co już mamy, czyli analiza naszych własnych zasobów, analiza, na przykład, tego, czego brakuje nam na stronie internetowej, jakich produktów brakuje nam w sklepie internetowym, np. w porównaniu z konkurencją, co robimy inaczej niż konkurencja. Bo tutaj też generatywne AI w momencie, kiedy nakarmimy je danymi, to może nam powiedzieć: „Tu jest 25 postów na blogach, które powinieneś zagospodarować, w związku z tym, że ma je twoja konkurencja”. I tego typu zadania, są to bardzo proste zadania, są do wykonania w zasadzie w każdym zespole marketingowym, przy użyciu właśnie lekko douczonego czata, czy nawet przy użyciu GPTS-ów. W tej chwili z pluginami, ale za chwilę to będzie też bez pluginów, bo czekamy wszyscy na GPT-5, który będzie miał bezpośredni dostęp do zasobów internetu. Są plotki, że będzie wydany tuż po wyborach prezydenckich w Stanach Zjednoczonych, więc to już jest kilka miesięcy. I będziemy mieli dostęp do czata o nieograniczonych w zasadzie możliwościach rozumowania i rozumienia tego, co jest u nas na stronie internetowej i to, co my publikujemy, jak wygląda sprzedaż np. na żywo na podstawie danych ze sklepu internetowego. Więc obsługa też tych własnych informacji, tej naszej własnej strategii bezpośrednio sprzedażowej i tego, jak nam idzie, przy użyciu modeli, powiedzmy sobie, generatywnych, bo to taka jest dość ogólna nazwa, ale tak tych generatywnych, będzie dużo łatwiejsza. No i ostatnim elementem… Czyli pierwszy element to jest ten strategiczny, jak wygląda rynek, jak wygląda otoczenie marketingowe. Drugi element to jest ten bardziej związany z tym, gdzie my jesteśmy, jak wygląda nasz biznes obecnie, czego nam brakuje, co możemy zrobić lepiej. No i trzeci element, taki najbardziej wszechstronny i możliwy do użycia zawsze i wszędzie, to jest ten element związany z bezpośrednią optymalizacją tego, co już mamy, czyli optymalizacją tekstów, optymalizacją opisów produktów, optymalizacją opisów kategorii, optymalizacją też tego, co jest związane z intencją użytkownika, czyli głównie my to nazywamy typami treści. Czyli też zrozumienie, czy my np. mimo tego, że mamy 200 podstron na swojej domenie, czy my rzeczywiście odpowiadamy odpowiednimi materiałami na tych podstronach. Czy osoba szukając cennika znajduje ten cennik, czy osoba szukając np. jakiegoś poradnika znajduje materiały w formie wideo itd. I tutaj też bardzo mocno może nam pomóc sztuczna inteligencja. Zarówno te modele statystyczne mówimy tutaj o modelach NLP, czyli tych modelach, które procesują język naturalny, one mogą nam bardzo łatwo pomóc w zrozumieniu tego, jak powinien dany tekst wyglądać, jakiego typu to powinien być tekst, czy to powinna być podstrona właśnie z produktem, czy może blok wyjaśniający, jak dany produkt działa. I tutaj możemy też bardzo łatwo to… w zasadzie użycie tych narzędzi jest w tej chwili tak uproszczone, że wymaga tylko podania czasami jednego terminu i narzędzie wykonuje całą pracę za nas. Więc to są takie rzeczy, które możemy robić już dzisiaj. Możecie sobie zerknąć na narzędzia dostępne na rynku i w zasadzie, co jest też bardzo istotne, i co częściowo tutaj trochę poruszyliśmy wcześniej, Krzysiek o tym mówił, że obok „to zależy”, jest bardzo często wymieniany AI. Ja myślę, że „to zależy” już się skończy, znaczy dla nas się już skończyło i my po prostu korzystamy z AI i AI wie lepiej. U AI nie zależy. Jeśli poda się odpowiednią ilość parametrów dla AI, to osiąganie wyników jest bardzo łatwe, więc już nie ma tego zgadywania. Nie ma tego pisania np. 200 elementów, jakiś tam content, załóżmy opisywanie 200 produktów i czekanie, który w jakiś sposób się tam będzie pozycjonował, tylko mamy bardzo wyraźne wytyczne, co mamy zrobić i, co jest bardzo, bardzo istotne, wyniki są w zasadzie z dnia na dzień, dlatego że wyszukiwarki jeszcze w tej chwili, to też prognozuje, że się zmieni, bardzo mocno mają przechylony algorytm w stronę jakościowych wyników tekstowych. To znaczy, że pisząc, czy optymalizując dany tekst, tuż po jego zaindeksowaniu dokument jest przetwarzany przez algorytm Google’a i od razu otrzymuje nową punktację, nowy scoring dla dokumentu i parowanie z określonymi słowami kluczowymi. I po takiej zmianie od razu wskakuje na inne miejsca w indeksie, dlatego że parowanie wygląda inaczej. I w zasadzie z dnia na dzień jesteśmy w stanie poprawić swoje pozycje, optymalizując tekst za pomocą narzędzi, które mówią nam, jak ten tekst zoptymalizować, czy używają właśnie tych terminów związanych z rozpoznaniem tego języka naturalnego, czy modeli statystycznych, czy jednego i drugiego. Jest to bardzo efektywne, dlatego że wyszukiwarki są maszynami i one rozumieją troszeczkę język naturalny w inny sposób niż my go rozumiemy i muszą bardzo dużo sobie dopowiadać. I w związku z tym tworzą ogromne takie jakby chmury informacyjne, które z każdym zapytaniem użytkownika docierają do tego indeksu dokumentów i wyciągają z tego indeksu dokumentów inne dokumenty, które po prostu odpowiadają na dane zapytanie. Trochę to wygląda tak, ja może trochę w szczegóły wejdę, ale żebyście sobie to uświadomili, trochę to wygląda tak, jak przychodzimy do biblioteki i mówimy bibliotekarce, że chcę kryminał, no i ta bibliotekarka w swojej głowie już wie, które kryminały były wypożyczane wcześniej, które są bestsellerami, które są nowościami i jest w stanie podać nam kilka czy kilkanaście książek, które mogą spełniać nasze wymagania. Dokładnie tak samo działa Google. Po stronie Google’a, mimo że my pytamy o kryminał, załóżmy, po stronie Google’a jest ta technologia, która jest związana bardzo mocno z jakościowym i ilościowym przetwarzaniem informacji dotyczących tych wyszukiwań historycznych, dotyczących też kliknięć na odpowiednie snippety, dotyczących tego, co się pojawia w indeksie. No i teraz jak my tą naszą książkę przepiszemy, czy ona będzie lepsza, bądź też wydamy nową książkę, i w momencie, kiedy taka książka wejdzie do biblioteki, to automatycznie wtedy jest podawana przez Google jako książka lepsza od tych, których powiedzmy sobie nikt nie czytał ostatnio, albo które mają przestarzałe informacje. I tego typu rozwiązania, czyli to generatywne AI związane na przykład z tworzeniem treści, i to mogą być treści tworzone przez człowieka czy przez maszynę, to już jakby nie jest to bardzo istotne, kto tworzy te treści, ważne żeby one były unikalne i żeby wnosiły coś nowego, może Wam dać bardzo łatwy przyrost odwiedzin na stronie, przyrost sprzedaży itd. Ja może od razu tutaj powiem o kilku case’ach, które mamy na stronie, żebyście wiedzieli, jak łatwe to jest, że nie ma na co czekać, nie ma wymówek, o tak to nazwę. Mamy na przykład biznesy, które są jednoosobowymi biznesami, czyli mamy case’a z coachem, który wypromował swoją stronę, biznes coach, na pierwsze miejsce właśnie dzięki użyciu narzędzi, które podpowiadały mu jak pisać i co pisać. Więc wcześniej, jak sam zgadywał albo jak sam tam próbował napisać to, co uważał, nie było to takie łatwe. W tej chwili okazuje się, że prowadząc dokładnie ten sam proces, robiąc to po godzinach, bo to pisanie tych treści i optymalizacja tych treści nie jest głównym zajęciem kogoś, kto się zajmuje biznesem coachingowym, udało mu się to wszystko zrobić i to są osoby, które po prostu są ekspertami, one mają tą dodatkową wiedzę, one chcą tę wiedzę przekazać, a dzięki technologii przekazanie tej wiedzy jest po prostu dużo łatwiejsze.
KM: Czy już teraz możesz podzielić się jakimiś konkretnymi przykładami, case’ami, które pokazują, że ta technologia przynosi efekty?
PS: Możemy założyć, że na przykład AI, załóżmy, OpenAI czy tam Gemini AI, napisze artykuł dla takiego trenera personalnego czy trenera biznesowego na dany temat, a potem w narzędziu, w oparciu o swoją wiedzę, ten artykuł jest poszerzony, sprawdzony, przeredagowany. I pisanie tego typu treści zajmuje, nie wiem, 10% tego, co zajmowało wcześniej. Więc jest to bardzo łatwe do wdrożenia przez Was wszystkich. Myślę, że powinniście po prostu w tej chwili, jeśli tego słuchacie, to jak najszybciej po przesłuchaniu tego podcastu, zrobić taki test, bo są testy naprawdę kilkudniowe – zoptymalizować dwa czy trzy teksty na swojej stronie albo napisać dwa czy trzy nowe teksty w oparciu o te wytyczne semantyczne. My to nazywamy też trochę semantycznym SEO. I zobaczyć, jak to będzie działało. W 95% przypadków te wyniki są natychmiastowe i są dość dobre. W branżach, w których jest bardzo wysoka konkurencja, oczywiście wszystkie teksty już są w ten sposób zoptymalizowane, więc tam trzeba troszeczkę więcej – tam trzeba się po prostu przyłożyć. Natomiast w takich branżach, gdzie jest jeszcze możliwość, w większości branż jest jeszcze możliwość bardzo łatwego uzyskania tych wyników. Tak jak tutaj mogłoby się wydawać, że fraza typu business coach, tam jeszcze jakieś inne frazy były, ja już tych fraz nie pamiętam w tej chwili, ale mogłoby się wydawać, że fraza business coach to jest trudna do pozyskania fraza, a tutaj widzimy, że nie specjalista SEO, tylko po prostu ten trener biznesowy zaczął pisać te artykuły, optymalizować te artykuły i dotarł sobie na pierwszą pozycję jako właśnie ten business coach. No i takich case’ów mamy wiele. Jakiś pszczelarz, który ma swój własny sklep pszczelarski, w tej chwili sprzedaje miody, tam nie wiem, 3 czy 4 razy więcej tych miodów sprzedaje niż sprzedawał wcześniej. Mamy osoby, które w ogóle przechodzą z innych kanałów na kanały organiczne, bo te kanały organiczne po prostu są tanie. Nie trzeba płacić za reklamę na Facebooku, nie trzeba płacić za Google Ads. Można to zrobić. Oczywiście to nie jest wieczne, bo ta technologia będzie używana przez naszą konkurencję również, więc im więcej osób będzie korzystało z tej technologii, tym mniej ona użyteczna się stanie, bo wszystkie strony będą odpowiednio zoptymalizowane. Natomiast teraz przez najbliższe 2-3 lata myślę, że jest jeszcze bardzo dużo nisz, w których ten content będzie wymagał optymalizacji i gdzie będziecie mogli naprawdę się wykazać tym, że Wy małym nakładem czasu i pracy będziecie osiągali bardzo duże wyniki.
KM: Ok, czyli mamy sytuację, w której przychodzi do mnie klient, który właściwie chce, załóżmy, osiągnąć efekty, jeżeli chodzi o pozycjonowanie i nagle odkrywam, że jego strona to jest właściwie taka wizytówka. Pokazuje ofertę, ale nie odpowiada na cały szereg słów kluczowych, które można by nazwać chmurą, długim ogonem, wszystkim dookoła. I narzędzia dotyczące AI, dla uproszczenia, będą podpowiadały nie tylko jak wykorzystać te słowa, ale rozumiem też, że pójdą znacznie dalej. Czyli to, co widzimy w Google, te pytania, które Google pokazuje, które były najczęściej zadawane czy tam przez Google dopasowane do słów kluczowych, również będziemy wiedzieli, żeby na nie odpowiedzieć. Będziemy mogli się uczyć, jak konkurencja adresuje tę treść i rozumiem, że generalnie cały czas jesteśmy w obszarze, w którym mamy narzędzie, które wspomaga nas w pisaniu treści, ale w taki sposób, żeby Google, jak najlepiej to interpretowało, w taki sposób, żeby jak najlepiej odpowiadało na tę intencję użytkownika. Czy to jest dobry kierunek?
PS: Zdecydowanie. My myślimy trochę o tym, jak o komunikacji z maszyną. Czyli jeśli myślimy o tym, w jaki sposób powinniśmy się komunikować z maszyną, to tak trochę możemy sobie pomyśleć o tym, jak się komunikujemy z dzieckiem. Z dzieckiem się komunikujemy troszeczkę inaczej niż z dorosłym człowiekiem, a szczególnie zupełnie inaczej niż np. z kolegą z pracy, gdzie wystarczy jakieś, nie wiem, pół zdania i się rozumiemy, bo pracujemy cały czas i wiemy dokładnie, o co chodzi. W komunikacji z maszynami musimy zbudować kontekst. I ten kontekst jest budowany właśnie na poziomie naszej strony internetowej i na poziomie bazy wiedzy, którą posiada sztuczna inteligencja, dany model językowy, tak żeby było tutaj bardziej precyzyjnie. I możemy sobie, to tutaj o czym Krzysztof mówił, możemy sobie założyć, że ta sztuczna inteligencja w pewnych obszarach będzie miała bardzo dużą wiedzę o tym, jak powinna np. wyglądać komunikacja, załóżmy, do 7-latka. Czyli jeśli teraz sobie jako dorosłe osoby wyobrażamy, jak powinna wyglądać strona dla 7-latka, czyli chcemy coś opowiedzieć 7-latkowi, chcemy coś, zbudować jakąś komunikację z tym 7-latkiem, to sztuczna inteligencja nas tutaj z całą pewnością wyprzedzi, bo ona dużo lepiej będzie znała tego 7-latka, dużo łatwiej będzie tej sztucznej inteligencji wejść w komunikację z 7-latkiem, zarówno używając, my to nazywamy wewnętrznie, słownikiem użytkownika, zarówno używając innego słownika, jak i używając innych bodźców, bo bodźce np. emocjonalne czy jakieś kolorystyczne mogą się okazać dużo bardziej istotne dla pewnej niszy niż, załóżmy, bodźce statystyczne czy cenowe. Więc tutaj sztuczna inteligencja z całą pewnością bardzo mocno nam może pomóc w tym przede wszystkim, jak dobrać komunikację do odpowiedniej grupy docelowej. To co my robimy, bo my też oczywiście jako startup mamy swoje wyzwania, więc to, co my robimy, to my staramy się jak najbardziej zawęzić naszą grupę docelową, a potem również korzystamy z chataGPT, czy z Gemini, czy z innych modeli językowych, porównujemy sobie te informacje i pytamy się go: „Słuchaj, jak najlepiej sprzedałbyś produkt typu, załóżmy, NeuronWriter dla persony typu ABC?” I przetwarzamy te informacje, bierzemy z tych informacji po prostu to, co uważamy, że jest słuszne. W większości się zgadzamy. Bardzo dużo jest nowych pomysłów, jeśli chodzi np. o to, czego użytkownicy potrzebują. Nie zawsze jesteśmy w stanie to dostarczyć, natomiast wiedza, czego użytkownicy potrzebują, szczególnie wiedza, jeśli douczymy model o najnowsze źródła danych, jest bardzo szeroka, więc biznesowo nam to bardzo mocno pomaga. I myślę, że każdy biznes może sobie zrobić tego typu ćwiczenia, gdzie będzie się komunikował po prostu ze sztuczną inteligencją, trochę jak z takim menedżerem marketingu, czy osobą, która będzie pomagała im w jakiś sposób prowadzić biznes. Ten menadżer marketingu to jest tylko jedna z ról, którą może przyjąć sztuczna inteligencja. Ona może być też np. statystykiem, czy jakimś analitykiem danych itd. To są bardzo ciekawe i daleko idące zmiany na całym rynku pracy, gdzie za chwilę narzędzia, bo oczywiście nie wszyscy będziemy korzystali bezpośrednio z komunikacji z samą maszyną, są budowane interfejsy, my też jesteśmy jako NeuronWriter interfejsem pomiędzy użytkownikiem a modelami statystycznymi, modelami językowymi, więc będzie powstawało coraz więcej tych interfejsów. One będą coraz bardziej szczegółowe, czyli będą np. interfejsy, nazwę to apkami, żeby tak było łatwiej, czyli będą apki np. do tego, żeby optymalizować treść medyczną, które będą, załóżmy, szkolone na korpusie wiedzy dotyczącym medycyny z danego zakresu. Bo też medycyna, żeby było jasne, nie jest ogólna, tak jak prawo. Medycyna w Chinach jest zupełnie inną medycyną niż medycyna w Polsce. Nawet medycyna w Bułgarii i w Polsce się bardzo różni od siebie. Tutaj będziemy mogli sobie korzystać z narzędzi, które będą budowane bardzo niszowo, których będzie powstawało coraz więcej. Ja myślę, że w tej chwili MarTech, czyli MarTech to jest taki zbiór technologii marketingowej, która jest dostępna dla przeciętnego użytkownika. Taki MarTech, tam kilka, no dobra, powiedzmy 10 lat temu, to już może nawet kilkanaście lat temu, to było załóżmy kilkaset rozwiązań. W tej chwili to są już dziesiątki tysięcy rozwiązań. I ja myślę, że to będzie w postępie geometrycznym rosło i zobaczymy, jak to będzie wyglądało, ale wydaje mi się, że każda nisza będzie miała po prostu swoje produkty, które będą dostosowane do nich, dokładnie do nich i będą wykonywały takie bardzo proste taski. Do momentu, kiedy nie zobaczymy sztucznej inteligencji, która będzie łączyła wszystkie te taski w tzw. zadania. Bo to, czym w tej chwili jest sztuczna inteligencja, to jest wykonywaniem poszczególnych zadań. Ona nie jest w stanie wykonać pracy, czyli ona nie jest w stanie przełączyć się z zadania A do zadania B, wyciągając logiczne wnioski i robiąc za nas, powiedzmy sobie, pracę. To jest troszeczkę tak, jakbyśmy mieli dużo osób, które są specjalistami w danym zakresie, natomiast one nie komunikują się wzajemnie, one nie są w stanie powiązać tych elementów ze sobą. Natomiast całość pracy nad sztuczną inteligencją dąży do tego, żeby sztuczna inteligencja wykonywała za nas pracę. Czyli modele takie jak GPT-5 już się do tego zbliża. Jak będzie GPT-7 czy tam GPT-10, to zakładamy, że już będzie wykonywana praca. Czyli to już nie będą pojedyncze taski „zrób to, zrób tamto”, gdzie my musimy wydawać te komendy, tylko my będziemy określali ogólny cel, który jest związany z naszym celem jako przedsiębiorstwo. Czyli chcemy np. sprzedawać więcej, no i dostaniemy od sztucznej inteligencji, po pierwsze, analizę rynku, rozwiązania dotyczące tego, jak możemy budżetować pewne kanały. Następnie sztuczna inteligencja zabudżetuje te kanały, skomunikuje się np. z Facebookiem, z Google Ads itd. Wykona za nas kampanie reklamowe, przejdzie do analizy tych kampanii reklamowych i powie nam, jak to wszystko wygląda. Czyli tak naprawdę wykona dokładnie taką samą pracę, jak wykonuje marketing manager w tej chwili w przedsiębiorstwie, gdzie od niego zależy zarówno planowanie strategiczne, jak i raportowanie wyników. Tego typu rzeczy będą robione przez tą sztuczną inteligencję i będą robione dużo lepiej niż w tej chwili my to robimy. My widzimy też po sobie, mimo tego, że pracujemy cały czas w rynku związanym z AI, jak my też wiemy, że my jesteśmy tak troszeczkę early adopters, że ten rynek dla nas ma dużo mniej tajemnic niż dla przeciętnej osoby, ale też widzimy jak dużo przed nami jeszcze jest, jeśli chodzi o tą całą sferę poznawczą komunikacji ze sztuczną inteligencją i zrozumienie tego, co ona naprawdę jest w stanie zrobić. Bo za każdym razem, kiedy ja się komunikuję ze sztuczną inteligencją, kiedy stawiam jej dokładniejsze i bardziej wydajne zadania, czy w ogóle lepiej się z nią komunikuję, no bo tak, jak ze starym znajomym po prostu po kilkudziesięciu albo kilkuset godzinach rozmów, już po prostu jesteśmy bardzo w stanie wydajnie się komunikować, to widzę naprawdę pokłady, które będą nam bardzo, bardzo mocno pomagały w tym, żeby prowadzić biznes, albo żeby go na przykład nie prowadzić. Bo ja mam nadzieję, że dojdzie kiedyś do takiego momentu, że te biznesy po prostu będą się same prowadzić, a my jakością produktów, czy jakością usług będziemy robili to, w czym rzeczywiście jesteśmy specjalistami. Czyli tak, jak tutaj rozmawialiśmy o tym, że mamy to case study tego trenera personalnego, tego biznesowego, tego pszczelarza, że oni rzeczywiście zajmą się tym, co jest scorem ich biznesu, czyli będą produkowali miód, opiekowali się pszczołami, czy też będą mieli spotkania i prowadzili jakieś szkolenia dotyczące tego, jak prowadzić biznes. Natomiast nie będą zajmowali się takimi rzeczami jak marketing, jak prowadzenie a adsów, jak sprawdzanie tych adsów, sprawdzanie budżetów, jak w ogóle rzeczy związane z księgowością. Mam nadzieję, że bardzo szybko też przyspieszą. Tutaj czekamy właśnie na te lokalne rozwiązania, gdzie będą one dostosowane do lokalnego rynku. Prawo w każdym kraju jest zupełnie inne, zarówno to gospodarcze, jak i karne, więc mam nadzieję, że tutaj przy prawie gospodarczym będą powstawały rozwiązania, załóżmy taki inFakt, czy IFIRMA, mają bardzo duże pole możliwości do tego, żeby zapewnić taką skalę automatyzacji, żebyśmy może nawet nie musieli sprawdzać tych faktur, czy żeby one się tam autoksięgowały itd. Więc tutaj jest naprawdę olbrzymi potencjał dla wszystkich firm, które chcą chociaż troszeczkę podnieść jakość tego, co robią online.
KM: Mówimy cały czas, co my możemy zrobić za pomocą sztucznej inteligencji. Widzimy, że dużo rzeczy już jest. Bardzo dużo rzeczy jest też w sferze rozwojowych, albo wymaga od nas podłączenia się pod sztuczną inteligencję i trochę jeszcze pracy programistycznej, póki nie ma lepszych modeli. Natomiast, co już teraz dla nas może zrobić sztuczna inteligencja sama z siebie w tym zakresie?
PS: To jest bardzo istotne i ciekawe pytanie, dlatego, że rozwój sztucznej inteligencji możemy podzielić na dwa etapy. Czyli pierwszy etap to jest, gdzie my jako ludzie uczymy sztuczną inteligencję. Czyli uczymy ją tak, jak dziecko. Na początku, o tym jak wygląda świat. No ale w którymś momencie sztuczna inteligencja, dokładnie tak samo, jak my, wyciągamy własne wnioski, potrafimy się wewnętrznie komunikować, potrafimy komunikować się z innymi. I za chwilę będziemy w świecie, już w tej chwili częściowo w niektórych miejscach jesteśmy w takim świecie, gdzie sztuczna inteligencja w ogóle nie komunikuje się już z człowiekiem, tylko komunikuje się sama ze sobą. Sama siebie poprawia, sama siebie nadzoruje. Więc rozwiązania wprowadzane przez sztuczną inteligencję czasami są nawet niezrozumiałe dla człowieka, czyli wyniki np. obliczeń matematycznych. Bo w tej chwili siedzą fizycy i matematycy i się okazuje, że wszechświat im się nie dodaje, tak jak myśleli, że im się dodaje. Więc są tego typu rozwiązania, gdzie sztuczna inteligencja z całą pewnością będzie nas wyprzedzała, bo to będzie gatunek, jeśli możemy tak powiedzieć, który będzie dużo lepszy od nas, jeśli chodzi tutaj o tą sferę poznawczą, o tą sferę mentalną, gdzie obliczenia są kluczem. I pierwsze podejścia do tego typu rozwiązań, czyli to, co my dostajemy od tej sztucznej inteligencji, to co ona dla nas robi w tej chwili, to ona nas uczy. Uczy nas lepiej niż uczyliśmy się sami od siebie. Prosty przykład. Jeśli spojrzymy na to, jak wyglądają wyniki w Google’u czy w Microsoft’cie, czyli w Bingu, albo np. używając narzędzi z Microsoftu, bo bardzo wiele narzędzi Microsoft w tej chwili już ma wdrożone OpenAI, widzimy jak bardzo ta sztuczna inteligencja pomaga nam w pracy i jak ona nam ułatwia korzystanie z informacji, które ona generuje. Czyli taki prosty przykład. Mówimy tutaj cały czas o Generative AI. Mamy też coś, co jest nazywane Generative Searchem. Generative Search to jest na razie początek drogi, ale myślę, że ona całkowicie zastąpi Search. Dlatego że inżynierowie z Google, ale generalnie wszyscy inżynierowie, zastanawiają się, podobnie jak właśnie ta bibliotekarka, jak wyjść z potrzeby dostarczenia informacji rzetelnych i wiarygodnych do użytkownika. Czyli użytkownik przychodzi do nas jako do eksperta i prosi o pomoc. Przychodzi do tej wyszukiwarki, wklepuje tam: „Jakie tabletki mam zażyć na odchudzanie?”. No i teraz problem jest taki, że jest bardzo dużo firm, które sprzedają tabletki na odchudzanie, ale te tabletki niekoniecznie muszą pomagać. I tutaj jest wyzwanie przed firmami dostarczającymi informacje, czyli właśnie przed tą panią bibliotekarką, jakiej książki Ci nie podać. Nie tylko, jakie Ci podać, ale też, jakich Ci nie podać. Więc tutaj sztuczna inteligencja będzie nas chroniła, czy w zasadzie już nas chroni przed informacjami, które nie powinny nas dotrzeć. Będzie bardzo dobrze rozwiązany, już w tej chwili częściowo jest w niektórych niszach, bardzo dobrze rozwiązany też filtr, taki powiedzmy sobie, prewencyjny, gdzie nie będziemy mieli dostępu do treści, które są czy mogą być treściami tworzonymi po to, żeby sprowokować pewne zachowania, przed propagandą i tak dalej. Więc tutaj sztuczna inteligencja w zasadzie już nas chroni. Ona nie jest doskonała. Ona w niektórych miejscach się sprawdza. Na przykład na Reddicie czy na Twitterze się absolutnie nie sprawdza, bo tam potok tych kont, które są spamowe i które sieją tą propagandę jest olbrzymi. W jakiś sposób jeszcze w tej chwili sobie te platformy nie radzą z tym. Na Facebooku też się nie sprawdza. Jeszcze. Natomiast to się będzie sprawdzało. Najlepiej można sobie zobaczyć, jak to się sprawdza, jeśli chodzi o podawanie wyników w samych wyszukiwarkach, bo tam jest dużo większa kontrola nad tymi treściami generowanymi przez użytkowników, bo tych treści jest mniej i algorytm może je łatwiej nadzorować. Ta kontrola jakości jest bardzo wysoka. Ona nie dotyczy tylko algorytmu Discovery, ale tam są tylko treści z wysokich źródeł, znaczy z wysoko ocenionych źródeł. Więc w wyszukiwarce wpisując, np.: „Jak schudnąć?”, dostaniemy od razu pełen plan treningowy dla nas, jako tej osoby, która chce schudnąć. Nawet możemy podać, okej, w tej chwili jeszcze załóżmy, że wyszukiwarka tego nie wie, chociaż wie, jaką mamy płeć, ile możemy ważyć itd. Więc my będziemy dostawali bardzo dobre, sprecyzowane informacje o tym, co możemy zrobić dla siebie. Czyli ta sztuczna inteligencja w pewnym momencie zamieni się też w takiego naszego osobistego asystenta i będzie, myślę, że dużo lepszym asystentem niż jakikolwiek ludzki asystent, dlatego że ilość danych, którą załóżmy posiada Google o nas, ilość danych, którą są w stanie przetworzyć jest bardzo duża i wydaje się, że będzie bardzo użyteczna. Ja na przykład mam taką nadzieję, że w szkole kiedyś nauczycieli zastąpi sztuczna inteligencja i wtedy każde dziecko będzie miało swój indywidualny tok nauczania dostosowany do niego, dostosowany do tego, w jakim tempie się uczy. Więc tego typu zmiany, gdzie sztuczna inteligencja będzie się uczyła na sobie, komunikując się z innymi sztucznymi inteligencjami i ucząc nas tego, jak być lepszym człowiekiem, czy w ogóle jak być lepszym narodem, światem. Tak możemy nawet dojść do tego, że politycy też powinni być zastąpieni przez sztuczną inteligencję, co chciałbym, żeby nastąpiło, bo byłoby to dużo bardziej racjonalne i myślę, że nie kierowalibyśmy się emocjami. Natomiast do tego jeszcze jest długa droga, ale tak krok po kroku myślę, że bardzo dużo dla nas sztuczna inteligencja będzie robiła i mam nadzieję, że po prostu tak, jak w tej chwili internet staje się coraz lepszy, mimo tego, że widzimy, że jest bardzo dużo tych generowanych, no jesteśmy w takiej szarej, przejściowej strefie, że w tej chwili cały czas jest dużo takich generowanych śmieci, ale generalnie jakość internetu w ciągu, załóżmy, 10 lat bardzo się poprawiła. Więc ta ilość informacji, którą dostajemy, ilość nieprawdziwych informacji, których nie dostajemy, jest naprawdę, tutaj ten jakościowy postęp jest olbrzymi. Więc jak sobie pomyślimy, jak łatwo w tej chwili i szybko maszyny, załóżmy, używane przez Googla, Binga itd., są w stanie przetworzyć nowe dane, wydaje się, że będziemy mieli bardzo dużą możliwość po prostu korzystania z zasobów całego świata, czy korzystania właśnie z tych ekspertów, którzy już nie będą uczeni nawet na naszych danych, tylko będą samouczeni, samoświadomi w pewien sposób. Bo tutaj się śmiejemy trochę, że jeden z etyków Google stwierdził, że jeszcze 3 lata temu, to jeszcze była lama, że ta sztuczna inteligencja jest samoświadoma, dlatego że nasza komunikacja z sztuczną inteligencją za chwilę nie będzie w ogóle odbiegała od komunikacji z ludźmi, a w zasadzie będzie lepsza od tej komunikacji z ludźmi, bo nasz asystent personalny, i ja też czekam bardzo mocno na Apple’a, który się nic nie wychyla, ale mam nadzieję, że pracują teraz, są takie jakieś tam powiedzmy sobie pogłoski, że pracują nad systemem operacyjnym obsługiwanym dźwiękiem i że zastąpią tą Siri, która po tych 10 czy tam 15 latach jest już bardzo, bardzo nieudolna. Więc czekamy wszyscy na system operacyjny, który będzie po prostu naszym personalnym doradcą, który będzie w stanie odpowiadać za nas na maila, który będzie w stanie segregować dokumenty dla nas, który będzie właśnie w stanie wykonywać za nas pracę. I mam nadzieję, że to w ciągu najbliższych 3 do 5 lat się sprawdzi. I będziemy po prostu wtedy mogli zająć się tym, co naprawdę lubimy i w czym jesteśmy dobrzy, zamiast obsługiwać urządzenia.
KM: To by było idealne, zamienienie polityków przez AI. Udało się z ekspertami, może uda się przeskoczyć jeszcze dalej. Ale powiedziałeś o czymś super ważnym dla mnie, czyli Generative Search Experience. I właściwie tutaj te prace w Google postępują. Widzieliśmy już na konferencjach, takie makiety, zrzuty ekranowe z tego, jak może to wyglądać w przyszłości. Przy czym myślę, że warto to podkreślić, bo to jest cały czas coś, co będzie nowe, ale gdybyśmy teraz się zastanowili, to my wiemy, jak się do tego przygotować. Wiemy, że jeżeli my będziemy rozumieli, tak jak powiedziałeś wcześniej, jak maszyna rozmawia z maszyną, to będziemy mogli przygotować treści, które będą bardziej skazane na sukces właśnie pod tę nową wersję wyszukiwarki. Czyli właściwie zachowując teraz te działania, które robimy w kontekście treści, budowania odpowiedzi dla użytkownika, odpowiedzi na intencje, możemy liczyć na to, że będziemy jeszcze mogli osiągnąć większy sukces, kiedy nastąpi ta duża zmiana w wyszukiwarce. Czy z tym się zgodzisz?
PS: Tak. Myślę, że tu są dwa albo trzy aspekty do poruszenia. Pierwszy aspekt to jest taki, że wszystko, co robimy w tej chwili i co dotyczy optymalizacji treści, czy pisania treści zgodnie z wytycznymi dla maszyn, czyli tymi, załóżmy, procesowania języka naturalnego, to od razu wpływa na to, jak działa Generative Search. Bo Generative Search jest naszą bibliotekarką, więc jak dobrze napisaliśmy książkę, to ona jest w stanie ją zarekomendować, albo wyciągnąć z niej tytuł, fragment jakiegoś zdania i zacytować to nawet. Więc dużo łatwiej jest takiej bibliotekarce obsługiwać treści, bo ona te treści rozumie i zna lepiej. Następna kwestia to jest to, że w momencie, kiedy pojawią się systemy bardziej zintegrowane z dokumentami, to cały czas mówimy o tym, że my musimy wysłać na początku pierwszą część informacji do maszyny. W momencie, kiedy maszyna rozumie ją lepiej, to woli rozmawiać z nami. Tak to wygląda, czyli rozmawiamy z tymi, z którymi lubimy rozmawiać, więc te maszyny będą też częściej rozmawiały z tymi stronami, które dają łatwiejszą do zrozumienia treść dla maszyn. I budowana treść w internecie, łącznie z tym tak zwanym Generative Searchem po stronie, czyli ten Generative Search Experience, będzie na podstawie dokumentów z domen, które są przystosowane do komunikacji z maszynami. I mówimy tutaj o dwóch aspektach komunikacji. Pierwszy aspekt komunikacji to jest taka komunikacja, ja to nazywam taką komunikacją techniczną albo sparametryzowaną, czyli to jest taka komunikacja, która odbywa się w tej chwili. Czyli gdzie mamy, załóżmy, schematy komunikacji pomiędzy stroną internetową, a załóżmy, wyszukiwarką lub platformą social media, takie jak, załóżmy, metadane, jak jakieś elementy związane ze snippetami i tak dalej. Czyli my dokładnie, my po naszej stronie musimy sparametryzować pewne rzeczy, jak załóżmy recenzje w sklepie internetowym i maszyna dokładnie po tych parametrach wie, jak te recenzje przejąć od nas i w jaki sposób je wyświetlić. Natomiast to jest ta przejściowa część komunikacji z maszynami. Następna część komunikacji z maszynami, w której już jesteśmy, to jest część komunikacji z maszynami, gdzie nie musimy wypełniać tych formularzy i tabelek, bo teraz to trochę wygląda tak, jakbyśmy przyszli do urzędu i musieli wypełnić w polu C1, wpisać dokładnie np. rok urodzenia. I wtedy osoba, która czyta ten formularz, jest w stanie stwierdzić, że my się rzeczywiście urodziliśmy w tym roku, bo ona rozumie, że pole C1 to jest rok urodzenia. Natomiast my przechodzimy w tej chwili do tego, w jaki sposób dokumenty są analizowane w systemach rozumienia języka naturalnego i już wiemy, że komunikacja będzie przebiegała zupełnie inaczej, że kontekst czy też informacja przekazywana przez dokument wcale nie musi zawierać nawet słów kluczowych. Wystarczy, że określa odpowiednią intencję, czyli uzyskanie odpowiedzi od eksperta, to tak naprawdę jest przede wszystkim określenie, że on jest ekspertem w danym dziedzinie, że my mu ufamy i że chcemy promować treści, które on przedstawia. A czy te treści zawierają dane słowo kluczowe, czy po prostu mówią o danym temacie, to już jest nieistotne. Tutaj dochodzimy właśnie do tego, jak zmieniło się SEO. Z tego SEO bazującego na keywordach, czyli na pojedynczych słowach kluczowych, do tak zwanego semantycznego SEO, który bazuje na kontekście. Czyli, co Ty chcesz uzyskać jako osoba pytająca od eksperta. I tak, jak my ze sobą rozmawiamy, czasami jest tak, że na przykład nie do końca odpowiemy sobie na pytania. Czyli ktoś zadaje pytanie, jest odpowiedź, natomiast ta odpowiedź nie wyczerpuje tego tematu. Zawsze możemy dopytać. I to jest dokładnie to, co w tej chwili Google robi. Czyli w Google czasami jeden dokument może nie wyczerpać danego tematu. I Google będzie sięgało po inne dokumenty w naszej domenie i będzie tworzyło coś, co teraz jest dość popularne, o czym my też mówiliśmy wiele lat temu, jak po prostu tzw. kontekst tematyczny, po angielsku to się ślicznie nazywa topical authority, czyli Twój kontekst, Twoich wypowiedzi, tego w kim i czym Ty jesteś ekspertem, żeby zrozumieć, jak łatwo Ci jest omówić dany temat, jak dużo możesz przekazać wiedzy w danym temacie, I myślę, że to jest też kluczowe do tego, żebyśmy zrozumieli, w jaki sposób Generative Search będzie działał dalej, czyli domeny, które będą po prostu ekspertami, będą zyskiwały więcej i więcej popularności, dlatego że Google będzie mógł tworzyć z nich, nie tylko Google, ale też każda wyszukiwarka, będzie mógł stworzyć z nich treści, które nigdy nie zostały stworzone. Ja może to jeszcze tak szybciutko tutaj porównam do tego, jak np. w tej chwili są modele językowe, które naśladują nauczone na wypowiedziach Newtona albo na wypowiedziach Einsteina. I one naśladują tryb myślenia Einsteina. Więc możemy zapytać Einsteina np. o rzeczy, na które Einstein się nigdy w życiu nie wypowiedział. I model językowy jest w stanie taką wypowiedź wygenerować na podstawie innych wypowiedzi Einsteina. Dokładnie to samo będzie robiła, czy robi już w niektórych krajach Google czy Bing. Czyli na podstawie dokumentów, które my mamy na stronie, wielu dokumentów, które mamy na stronie, będzie w stanie odpowiedzieć na pytania, na które jeszcze my nie odpowiedzieliśmy. I to też zapełni coś takiego, co w Google jest chyba problemem numer jeden, jak kwestie rankowania i oceniania nowych treści, i rankowania i oceniania zapytań, które się nigdy wcześniej nie pojawiły. Bo bardzo często pytamy o rzeczy, na które Google jeszcze nigdy nie wyświetlał odpowiedzi. I on w tej chwili już nie będzie musiał tylko szukać w bazie dokumentów, ale będzie mógł po prostu powiedzieć: „Znam kilka osób, które coś na ten temat wiedzą i to jest to, co one by powiedziały na ten temat”. I tak będzie wyglądał Generative Search za, mam nadzieję, parę miesięcy. W Polsce też, bo mamy ten Generative Search już na kilku rynkach dość dobrze działający, więc jest tylko kwestia tego, jak szybko będą wdrażane poszczególne rynki i jak duża ta baza wiedzy będzie tworzona.
KM: Teraz czas na naszą semkostkę, tradycyjne losowane pytanie z puli pytań podstawowych. Wylosowaliśmy narzędzia branżowe. To bardzo ciekawy temat w kontekście tego, że rozmawiamy teraz o AI. Mamy bardzo różne narzędzia dostępne na rynku. Wiem, że niektórzy generują całe treści audio za pomocą ElevenLabs. Wiem, że są narzędzia, które z bardzo prostego zdjęcia potrafią wygenerować świetne biznesowe portrety do wrzucenia na LinkedIn czy na stronę. A czym Ty podzielisz się z nami dzisiaj?
PS: Może powiem o takim narzędziu, którego używamy najczęściej na co dzień w firmie i które się sprawdza na wielu poziomach. Ale tych narzędzi oczywiście jest dużo. To akurat jest takie narzędzie, gdzie ten udział sztucznej inteligencji widać bardzo dobrze i myślę, że nie będę tutaj wyjątkiem i mogę wspomnieć o oprogramowaniu Loom. W czym ono nam pomaga? Przede wszystkim dużo łatwiej rozmawia się, czy prowadzi się w ogóle support techniczny w momencie, kiedy mamy nagrania wideo. I te nagrania wideo mogą być bardzo łatwo share’owane, ale co jest bardzo istotne też, Loom w tej chwili bardzo dobrze wyciąga również z języka polskiego kwestie związane np. z tym, co dany użytkownik ma zrobić, czyli tworzy mu listę zadań. I wtedy możemy się komunikować. Załóżmy, że nagrywamy dla kogoś wideo i mówimy w tym wideo np.: „zrób”, „otwórz”, „zobacz”. I z tych wskazówek, z tych komunikatów tworzona jest lista zadań dla użytkownika. I on potem nie musi nawet tego wideo oglądać, on sobie może przejść i zobaczyć samą listę zadań. W czasie rzeczywistym też tworzony jest cały transkrypt tej wypowiedzi czy tego spotkania nawet. Więc możemy sobie zrobić transkrypt spotkania, z tego transkryptu jest tworzona sumaryzacja, czego to spotkanie dotyczyło, jakie zostały wyciągnięte wnioski ze spotkania, jakie są następne kroki. Są to rzeczy, które wyjątkowo przyspieszają nam komunikację wewnątrz zespołu, jak i komunikację z użytkownikami. Dlatego, że u nas, tak, jak w większości biznesów, które działają globalnie, nawet jeśli komunikujemy się po angielsku głosowo, to bardzo często jest to kwestia pewnych akcentów, niezrozumienia pewnych osób. Osoby z Chin, czy osoby generalnie z Azji, poprzez jakby głoskowość ich naturalnych języków zupełnie inaczej akcentują angielski, czasami ciężko nam jest je zrozumieć. I tutaj Loom bardzo, bardzo mocno pomaga tym, że ten transkrypt jest robiony na bieżąco i jest to bardzo dobry transkrypt. Naprawdę nie spodziewałem się, że aż tak dobrze jakościowo Loom to robi. Nie wiem ile czasu oszczędzamy na tym, że korzystamy z Looma, ale mnóstwo tego czasu oszczędzamy. I myślę, że też to jest tak, że jeśli chodzi o SEO, no to w SEO my nie korzystamy za dużo z innych narzędzi, dlatego że my narzędzia sobie budujemy sami. I pewnie będzie tak samo z Wami, tak? Czyli tutaj, gdzie nie jesteście w stanie zbudować czegoś, albo gdzie nie jesteście ekspertami, tam będziecie korzystali z narzędzi. I mogę Wam polecić Looma z całym sercem. I następnym narzędziem, które może to dziwnie zabrzmi, ale które zastąpiło nam zupełnie pakiet Adobe, to jest Canva. Do tej pory cały czas płacimy za Adobe, cały czas gdzieś to jest, natomiast okazało się, że do 95% prac, które wykonujemy, jeśli chodzi o marketing i właśnie przygotowanie adsów, przygotowanie nawet ścianek takich, które są za mną i tak dalej, to wystarczy Canva. Canva działa wektorowo, Canva działa rastrowo, także możemy wszystko tam zrobić. Możemy w Canvie robić wideo, możemy w Canvie robić podcasty. Canva, jak się może nie wydawać, ale jest w stanie zastąpić bardzo, bardzo wiele narzędzi i do tego jest, biorąc pod uwagę, ile na przykład trzeba zapłacić za Photoshopa samego, jest bardzo tania, bo Canva na 5 osób chyba kosztuje mniej niż licencja na samego Photoshopa miesięczna. Więc chyba przechodzimy do czegoś takiego, gdzie te narzędzia, które są wspomagane w pewien sposób sztuczną inteligencją, chociaż one nie powstawały jeszcze, jak była ta sztuczna inteligencja, o której my teraz myślimy, ale teraz są wspomagane lepiej tą sztuczną inteligencją, a które, co jest bardzo, bardzo istotne, lepiej wpisują się w potrzeby użytkownika, czyli nie przekomplikowują przede wszystkim tych wszystkich procesów, są absolutnie wystarczające i dlatego też tak bardzo rośnie marka i dlatego też będziemy mieli za chwilę narzędzia, które po prostu pomagają Ci zrobić jedną rzecz, ale bardzo dobrze i nie spędzasz w ogóle na tym czasu. No i potem jak sobie pomyślimy, jaki będzie następny krok w tym zestawie narzędzi, to po prostu te narzędzia będą komunikowały się między sobą. Teraz trochę ta komunikacja może być robiona przez użytkowników platformami typu No-Code czy Low-Code, jak Zapier, Make, mnóstwo jest tych platform. Natomiast za chwilę te platformy też zostaną zastąpione przez sztuczną inteligencję. No bo po co mamy tworzyć jakieś skomplikowane formuły czy taski w momencie, kiedy wystarczy, że powiemy sztucznej inteligencji, że na bazie czegoś, co już zrobiła, powinna zrobić coś innego i ona sama to przeprocesuje i będzie potem pilnowała tego, że to będzie zrobione. Więc ogólnie narzędzia za chwilę, mam nadzieję, że zamienią się właśnie z tych odpowiadających na podstawowe jedno pytanie na takie, które będą wykonywały za nas całą pracę, czyli taką, którą robimy przez cały dzień. To będzie to, gdzie będziemy za parę lat mam nadzieję.
KM: Myślę, że idealnie zakończyć naszą rozmowę dzisiaj jeszcze jednym pytaniem. W wielkim skrócie, ale czy to nie jest tak, że powinniśmy obawiać się pewnych zagrożeń, które płyną ze strony AI? Czy może największym zagrożeniem, bo tak w dzisiejszej rozmowie by mi się wydawało, jest to, że po prostu przegapimy tę rewolucję i nasza konkurencja szybciej wykorzysta te narzędzia i zostawi nas daleko w tyle? Co ty o tym sądzisz? Na co powinienem uważać?
PS: Myślę, że są dwa aspekty. Jeden aspekt to jest taki globalny, a drugi to jest taki po prostu lokalny. W tym aspekcie globalnym myślę, że jest dużo rzeczy, gdzie sztuczna inteligencja źle wykorzystana, bo my mówimy tutaj nie o sztucznej inteligencji, która zrobi coś sama z siebie. My bardziej mówimy tutaj o zagrożeniach, które są związane z użyciem technologii, która jest bardzo efektywna, gdzie, np. można wygenerować miliony awatarów, które będą mówiły i siały propagandę, albo tworzyły jakieś wirtualne informacje, które są fake’ami. Tak więc tego typu zagrożenia na pewno istnieją i będą cały czas istniały. Im więcej będzie technologii na rynku, tym będzie więcej tych zagrożeń, ale to są takie same zagrożenia, z jakimi już sobie wcześniej radziliśmy, tylko po prostu skala jest większa. Jak wchodziła telewizja dokładnie to samo było, jak wchodziło radio dokładnie to samo było. Jak sobie przypomnijmy wczesne czasy radia to była wyłącznie propaganda z jednego źródła. Teraz już mamy jakiś wybór. Teraz też nauczyliśmy się selekcjonować w pewien sposób te informacje, które do nas przychodzą. Więc tutaj będzie podobnie. Myślę, że w momencie, kiedy będziemy już mieli tych personalnych asystentów, to będzie nam dużo łatwiej, bo wtedy zbudujemy sobie tę bańkę informacyjną dookoła nas i ten nasz asystent po prostu nie będzie nic poza tej bańki podawał, więc będziemy też dużo bardziej spokojni i mniej podatni na wpływy zewnętrzne, szczególnie tych działań głównie związanych z polityką. Bo tutaj to są takie działania, gdzie jest najwięcej pieniędzy, jest też najwięcej malwersacji, więc będziemy mniej na to podatni. I tutaj widzę bardzo dużo zagrożeń w ciągu najbliższych kilku lat, zanim się to wszystko nie ustabilizuje. Ja myślę, że pewne rządy będą próbowały to w jakiś sposób ograniczać, tworzyć procesy, które będą starały się brać odpowiedzialność za to, na przykład, co sztuczna inteligencja wywołuje czy tworzy. Natomiast myślę, że to jest w żaden sposób nie do opanowania, dlatego że sztuczna inteligencja, czy modele językowe, czy modele generatywne, na przykład do generowania materiału wideo ze zdjęcia, są w tej
chwili dostępne dla każdego. Jest taki słynny case sprzed chyba roku, może już dwóch, gdzie nastolatkowie ze szkoły, jakieś dzieciaki po prostu, takie nie wiem, 10-12-letnie, używając jednego z serwisów wygenerowały nagie zdjęcia swojej koleżanki ze szkoły, to w Hiszpanii, w miasteczku. I gdzieś to wypłynęło, porozrzucali to gdzieś po, nie wiem, klasie, sieci i tak dalej. No i oczywiście tego typu zagrożenia są realne, są bardzo namacalne i mogą uderzyć nie tylko w nas jako jednostki, ale mogą uderzyć też w całe kraje, w rządy, w osoby pewne. Bo teraz działania propagandowe czy działania takie, gdzie ta właśnie skala jest łatwa do zrobienia, będą bardzo łatwe. I bardzo trudno będzie też odwrócić to kłamstwo, czy pokazać komuś, że jest jakaś inna prawda w tym wszystkim. Więc tutaj myślę, że na tym poziomie globalnym będzie bardzo dużo zagrożeń i to są dużo większe zagrożenia niż taki tak zwany potoczny bunt maszyn. To po prostu będzie tak, że technologia będzie na tyle silna, a my na tyle słabi psychicznie, że manipulacja ludźmi będzie bardzo łatwa. No i ten poziom potem lokalny, czyli co my powinniśmy zrobić gospodarczo z tym, gdzie my jesteśmy. Technologicznie są branże, w których załóżmy można pozostać tzw. dinozaurem bardzo długo, natomiast jeśli to jest branża wysoce konkurencyjna, to w zasadzie już powinniście używać, mam nadzieję, że używacie tego typu narzędzi i robicie wszystko z użyciem tych narzędzi. A dlaczego to jest istotne? Nie dlatego, że używacie narzędzi, tylko dlatego, że pozwala Wam to po prostu osiągać rezultaty lepsze niż konkurencja, za dużo niższe kwoty niż konkurencja. Więc sensu stricte na koniec roku będziecie w dużo lepszej sytuacji finansowej niż konkurencja, która tego nie robi. I w związku z tym Wasze przetrwanie na rynku ma dużo większą szansę niż szansę przetrwania konkurencji, która będzie cały czas używała tych starych metod. To troszeczkę jest tak, jak mieliśmy te maszyny parowe i potem weszły maszyny elektryczne. To jest dokładnie ten sam moment, w którym dzisiaj już nikt nie używa maszyn parowych. I tak samo będzie w przedsiębiorstwach, które im szybciej się zaadoptują, im szybciej przejdą na korzystanie ze sztucznej inteligencji, tym lepiej zbudują zespół, który jest w stanie uzyskać tą przewagę innowacyjną. i dzięki tym innowacjom będą w stanie po prostu rosnąć, a wszyscy inni, którzy nie będą korzystali z innowacji, no niestety, ale będą gdzieś znikali, bo rynek po prostu w pewien sposób sam to ureguluje, a rynek reguluje to pieniądzem, więc generalnie tak to będzie wyglądało. Więc dla Was jest to olbrzymia szansa, żeby skorzystać z tego, co daje wam sztuczna inteligencja, żeby skorzystać dzisiaj, I dzisiaj zacząć się uczyć. A za rok, dwa czy trzy być w dużo lepszej kondycji finansowej niż Wasza konkurencja, która będzie uważała, że jest to niepotrzebne albo że zacznie za miesiąc, dwa czy w przyszłym roku.
KM: Paweł, bardzo ci dziękuję. Podsumowując, myślę, że dla każdego słuchacza, który jeszcze nie spotkał się z narzędziami, o których mówimy, mamy kilka zadań domowych. Pierwsze to odpalenie po prostu któregoś z modelu i sprawdzenie jak on działa. Poszukanie tam inspiracji. Nawet przygotowując się do dzisiejszego naszego podcastu zadałem pytanie, o co powinienem zapytać eksperta od sztucznej inteligencji i te odpowiedzi chatu GPT akurat były bardzo celne. Warto porównać, bo nie jest to ogromny próg wejścia możliwości modelu 3,5 do 4 ze względu na to, że to jest prosty abonament, 10 dolarów, żeby przetestować to i zobaczyć, co może nam się przydać, ale też ode mnie zadanie dodatkowe, czyli sprawdźcie, jak działa narzędzie, które Paweł współtworzy, tworzy i rozwija cały czas, czyli Contadu. Narzędzie, które pozwoli Wam po prostu wciągnąć Wasze treści na niewyobrażalnie wyższy poziom, jeżeli mówimy o optymalizacji pod SEO. I nie mówię o tym jako zwykłą reklamę, tylko sam też, i w zakresie tekstów, które tworzymy dla klientów, ale również tekstów, które są optymalizowane pod bloga Devy, używamy narzędzia i jesteśmy z niego bardzo, bardzo zadowoleni. Także Paweł, dzisiaj bardzo Ci dziękuję. Za każdym razem dowiaduję się czegoś nowego. I pokazujesz mi, że AI to dopiero, mimo tej ogromnej rewolucji, którą już widzimy, dopiero początki.
PS: Krzysztofie, też bardzo chciałbym Ci podziękować za to, że Ty i Wy, jako zespół DevaGroup, przyczyniacie się do olbrzymiej edukacji rynku w Polsce, zarówno jeśli chodzi o SEM, czy też SEO, zarówno ofertą, którą macie, ale też spotkaniami, które są tak częste i już wieloletnie. Mówię tutaj o semKRK, dużym, małym, o konkursach, które robicie wspólnie z firmami z branży i o tym nowym pomyśle na semWAW, któremu bardzo mocno kibicuję. Uważam, że to, co robicie, jest świetne. Edukacja rynku bardzo pomaga nam wszystkim w tym, żebyśmy zrozumieli, gdzie mamy możliwości rozwoju, gdzie możemy się bardziej skupić na tym, na przykład, jakich narzędzi używać, albo w jaką stronę zmierza sam rynek. Także tutaj naprawdę super wielkie dzięki za to, że robicie dobrą robotę. A wszystkich słuchających serdecznie zapraszam na wydarzenia organizowane przez DevaGroup, czyli m.in. wydarzenia w Krakowie i Warszawie, gdzie możecie dowiedzieć się z jednej strony mnóstwa informacji o tym, jak zmienia się rynek, jakie są nowości, na co trzeba zwrócić uwagę, a z drugiej strony porozmawiać z osobami, które mają podobne problemy i może podpowiedzą Wam odpowiednie rozwiązania. Bo networking jest bardzo istotny i tutaj też wielkie dzięki dla Krzysztofa za to, że po prostu DevaGroup robi świetną robotę. I między innymi to właśnie, że ja tutaj jestem w tej chwili, że występuję przed Państwem, dzielę się z Państwem pewnego rodzaju, może nawet nie wiedzą tutaj, bo to jest ogólny przekaz, ale informacjami takimi związanymi z tym, jak rynek się rozwija, jak wygląda marketing w dobie sztucznej inteligencji, to to jest bardzo, bardzo istotne, właśnie tworzenie tych więzi, tworzenie tej edukacji. I wydaje się, że tutaj naprawdę DevaGroup robi świetną robotę w Polsce. Bardzo, bardzo Krzysztofie, dziękuję Ci za to.
KM: Super, bardzo dziękuję Paweł za te słowa uznania. A ja jeszcze dodam, że wydarzenia mają coś, czego nam nigdy sztuczna inteligencja nie zabierze, nie zastąpi, czyli ten aspekt networkingowy. Dlatego warto w nich brać udział na żywo, pojawić się, poznać, porozmawiać z prelegentami. Gorąco zapraszam!
Spodobał Ci się ten artykuł?
Zapisz się na newsletter - nie spamujemy!
Loading...
