Cześć Ala.

Pozdrowienia z Suwalszczyzny. Zbieram się powoli na Maderę. U mnie końcówka roku to praca z Madery i wyjazd do Japonii. Odpisz mi proszę, jakie masz plany na końcówkę roku.

Dzisiaj mam trzy konkretne tematy:

1. 1152 ODPOWIEDZI PRZEDSIĘBIORCÓW O AI

2. ZBUDUJ SWÓJ MARKET DEMAND RADAR

3. JAK ZBUDOWAĆ ZESPÓŁ AI NA WZÓR NAJLEPSZYCH

1152 ODPOWIEDZI PRZEDSIĘBIORCÓW O AI

Przejrzałem ankiety i odpowiedzi od 1152 przedsiębiorców w AI Biznes Lab - Master (właśnie trwają zapisy do V edycji).

Oto czego się nauczyłem i z czym firmy mają największy problem, kiedy zaczynają z AI:

1. Pułapka okna czatu (traktowanie AI jak wyszukiwarki).

Większość osób zatrzymuje się na pojedynczych pytaniach w ChatGPT lub Claude. Używają modeli doraźnie do burzy mózgów albo redagowania pojedynczego maila, zamiast budować stałych, powtarzalnych asystentów.

2. Zaczynanie za każdym razem od zera (brak pamięci i kontekstu firmy).

Konieczność każdorazowego wklejania do promptu opisu oferty, profilu klienta, zasad komunikacji i cennika. Brak trwałych plików kontekstowych sprawia, że praca z AI staje się męcząca i powtarzalna.

3. Chaos narzędziowy i paraliż decyzyjny (FOMO).

Setki nowych aplikacji, platform i modeli pojawiających się co tydzień. Przedsiębiorcy gubią się w testowaniu nowinek, zamiast oprzeć firmę na jednym, stabilnym i sprawdzonym stosie narzędzi.

4. Pozyskiwanie leadów i czasochłonny research klientów.

Trudność w automatyzacji wyszukiwania prospektów B2B, analizy ich stron i przygotowywania spersonalizowanych wiadomości pierwszego kontaktu bez ryzyka wpadnięcia w spam. Dochodzi też strach "co powiedzą ludzie na moją wiadomość".

5. Ręczne przygotowywanie ofert i wycen.

Godziny spędzane na analizie zapytań ofertowych, briefów i tworzeniu dedykowanych propozycji. Brak szablonów asystenckich, które na bazie wytycznych klienta przygotowują gotowy szkic oferty w kilka minut.

6. Lęk przed kodem i skomplikowaną technologią.

Błędne przekonanie, że budowa agentów AI i automatyzacja firmy wymaga zaawansowanego programowania, znajomości API lub skomplikowanych platform integracyjnych.

7. Brak zaufania do danych, halucynacje i ciągłe poprawianie.

Konieczność ręcznego sprawdzania każdego zdania, liczby i wyliczenia po AI. Przedsiębiorcy nie wiedzą, jak skonstruować bramki jakości, które eliminują zmyślanie faktów w raportach i analizach.

8. Bezpieczeństwo danych, RODO i poufność firmy.

Obawa przed wrzucaniem do modeli danych osobowych klientów, wrażliwych umów handlowych, wyciągów bankowych i tajemnic przedsiębiorstwa. Brak wiedzy, które środowiska są w pełni bezpieczne. Hint: nie jest to takie trudne.

9. Opór zespołu i brak standardów u pracowników.

Pracownicy boją się AI, używają go po kryjomu bez wiedzy szefa albo generują niskiej jakości materiały. Brak jednolitych zasad korzystania z AI w zespole. Tu jest też dużo mentalnych barier. Nawet najlepsi boją się, że będą zastąpieni.

10. Brak monetyzacji i realnego przełożenia na finanse.

Spędzanie dziesiątek godzin na zabawie z AI bez widocznego efektu na koncie. Frustracja wynikająca z braku mostu łączącego technologię z pozyskiwaniem płacących klientów i obniżaniem kosztów operacyjnych.

Wszystkie te 10 problemów rozwiązujemy krok po kroku w V edycji AI Biznes Lab - Master. Zamiast zabawy w pojedyncze prompty budujesz konkretny system operacyjny dla swojej firmy.

ZBUDUJ SWÓJ MARKET DEMAND RADAR

Najlepsza inwestycja biznesowa w dobie AI to zbudowanie własnego Market Demand Radaru.

Co potrzebujesz:

1. Bazy danych (wystarczą zwykłe pliki tekstowe lub markdown).

2. Narzędzie AI (Claude Code lub Codex).

3. Źródeł prawdziwych danych od klientów.

Cel tego systemu: Market Demand Radar śledzi, czego TWOI klienci NAPRAWDĘ potrzebują.

Twoje źródła:

1. Wszystkie ankiety (chcesz ich jak najwięcej).

2. Analiza maili (rozmowy z klientami, w tym wiadomości do supportu).

3. Analiza wiadomości prywatnych DM.

4. Transkrypcje rozmów z klientami.

5. Wsparcie Deep Research.

6. Dane z Google Search Console.

Market Demand Radar ma cyklicznie przechodzić przez te dane. Szuka dokładnie tego, czego między wierszami potrzebują ludzie, a potem rekomenduje konkretne zmiany w produkcie, ofercie i marketingu.

Standardowo budujemy i wdrażamy takie zaawansowane radary w programie AI Biznes Lab - Next Level (dla absolwentów programu AI Biznes Lab - Master). Możesz jednak zrobić to samemu już teraz: po prostu skopiuj ten fragment, wklej do Codex lub Claude Code i niech maszyna przygotuje pierwszy prototyp.

Daj znać w odpowiedzi, czy budujesz to u siebie.

JAK ZBUDOWAĆ ZESPÓŁ AI NA WZÓR NAJLEPSZYCH

Prosty, 4-krokowy proces, jak podejść do budowy zespołu asystentów w firmie:

1. Cel: Chcesz mieć produkt, który rozwiązuje realny problem i na nim regularnie zarabiać.

2. Research lidera: Sprawdź dokładnie, jaki zespół i jakie role ma najbardziej dochodowa firma na świecie, która robi coś zbliżonego do Ciebie. Możesz posłużyć się Deep Research do tego. Np. jak sprzedajesz gumowe kaczuszki, to sprawdź, jaki zespół (stanowiska) ma najlepsza firma na świecie sprzedająca gumowe kaczuszki.

3. Klonowanie ról w AI: Niech Codex lub Claude Code zbuduje dla Ciebie wyspecjalizowanych asystentów i agentów odpowiadających tym konkretnym rolom (od marketingu, przez research, po operacje i ofertowanie).

4. Wdrożenie i wynik: Zamiast zatrudniać od razu 10 osób, masz gotowy zespół cyfrowy, który wspiera Cię w codziennej pracy. Niech Codex lub Claude Code pobuduje między nimi systemy pracy i hulaj duszo.

I NA KONIEC KSIĄŻKA

Przeczytałem dość ciężką książkę Piotra Kościelnego: „Dom” (historia wokół Domu Dziecka). Super ciekawe, mocne zakończenie. Moja ocena: 7/10.

Dzięki za dzisiaj.

Do zobaczenia, Mirek Burnejko AI Biznes Lab

P.S. Jeśli chcesz ominąć wszystkie 10 problemów z pierwszego punktu i wdrożyć w swojej firmie sprawdzony system pracy z agentami AI, dołącz do V edycji AI Biznes Lab - Master. Aktualnie trwają otwarte zapisy. Jeżeli masz pytanie o to, czy program sprawdzi się w Twojej branży, po prostu odpisz na tego maila.