[ Automatic AI Lab ]
AI, które możesz zrozumieć. I wykorzystać.
Praktyczna wiedza o AI, automatyzacji i technologiach, które pomagają firmom pracować szybciej, mądrzej i efektywniej — od pierwszych kroków po techniczne deep dive’y.
31 materiałów8 kategoriipiszą ludzie, którzy to budują
[ 01 · Start ]
Nie wiesz, od czego zacząć?
[ 02 · Biblioteka ]
Szukaj w bazie wiedzy
30 materiałów
Technical3 min czytania
RAG — czym jest i kiedy ma sens?
Model językowy nie zna Twoich dokumentów. RAG to sposób, żeby odpowiadał na ich podstawie — bez trenowania własnego modelu. Wyjaśniamy, jak działa i kiedy się opłaca.
Krzysztof Leszczyński
NarzędziaGuide3 min czytania
Claude vs ChatGPT — co wybrać do firmy?
Nie ma jednej odpowiedzi, ale są konkretne kryteria. Porównujemy oba ekosystemy tak, jak wybiera się je do realnej pracy: interfejs dla zespołu, API do automatyzacji, praca na dokumentach i koszty.
Krzysztof Leszczyński
Agenci AIGuide3 min czytania
Agent AI vs chatbot vs automatyzacja — czego naprawdę potrzebujesz?
Te trzy pojęcia są używane zamiennie, a oznaczają zupełnie różne rzeczy — o różnych kosztach i różnym ryzyku. Prosty przewodnik, jak dobrać poziom rozwiązania do problemu.
Krzysztof Leszczyński
Case studyDeep dive2 min czytania
Case study: jak zautomatyzowaliśmy kwalifikację leadów w firmie B2B
Od 20 minut ręcznej analizy na każde zgłoszenie do kwalifikacji w 5 minut z uzasadnieniem. Przebieg wdrożenia etap po etapie: analiza, budowa, uruchomienie i to, co poszło nie po naszej myśli.
Zespół
NarzędziaGuide2 min czytania
Make vs n8n — które narzędzie automatyzacji wybrać?
Dwa najpopularniejsze kombajny do automatyzacji, dwie różne filozofie. Porównujemy je tak, jak wybiera się je naprawdę: kosztami przy skali, elastycznością i tym, kto będzie to utrzymywał.
Konrad Szydłowski
Technical2 min czytania
Embeddings — po co są i jak działają w praktyce?
Embeddingi zamieniają tekst na liczby, które niosą znaczenie. To one sprawiają, że wyszukiwanie znajduje „urlop” po zapytaniu o „wolne”. Wyjaśniamy bez matematyki — i z jednym wzorem, który warto znać.
Krzysztof Leszczyński
Technical2 min czytania
MCP — co to jest i dlaczego warto je znać?
Model Context Protocol to otwarty standard łączenia modeli AI z narzędziami i danymi firmy. Zamiast pisać osobną integrację dla każdej pary „model + system”, piszesz jeden serwer MCP.
Krzysztof Leszczyński
AI dla biznesuGuide2 min czytania
10 procesów, które najczęściej warto zautomatyzować w pierwszej kolejności
Lista sprawdzona w praktyce: dziesięć procesów, które w małych i średnich firmach zwracają się najszybciej — z krótkim opisem, co konkretnie robi automat i od czego zależy opłacalność.
Konrad Szydłowski
StrategiaGuide2 min czytania
5 błędów podczas wdrażania AI, które widzimy najczęściej
Nie technologia zabija projekty AI — zabijają je decyzje z pierwszych dwóch tygodni. Pięć błędów, które oglądamy regularnie, i proste sposoby, żeby ich nie popełnić.
Mariusz Perzyński
StrategiaGuide2 min czytania
Jak policzyć ROI z automatyzacji — bez czarów i bez Excela na 40 zakładek
Prosty model liczenia zwrotu z automatyzacji, którego używamy przy wycenach: koszt procesu, koszt wdrożenia, koszt utrzymania — i trzy pułapki, przez które firmy liczą to źle.
Mariusz Perzyński
Technical2 min czytania
Function calling — jak model AI wywołuje Twój kod
Mechanizm, na którym stoi każdy agent i każda poważna integracja AI: model nie wykonuje kodu — prosi o wywołanie funkcji, a Twój system decyduje i odpowiada. Z przykładem krok po kroku.
Krzysztof Leszczyński
AutomatyzacjaDeep dive2 min czytania
Automatyzacja leadów B2B — jak wygląda cały proces od formularza do CRM
Od chwili, gdy ktoś wypełnia formularz, do umówionego spotkania mija u wielu firm kilka dni ręcznej pracy. Rozkładamy ten proces na części i pokazujemy, co automatyzować w jakiej kolejności.
Konrad Szydłowski
[ Kontakt ]
Wolisz porozmawiać, niż czytać?
Opowiedz nam o swoim procesie — powiemy szczerze, czy AI ma tu sens.