Mentionsy
Kiedy Agent AI Ma Sens, A Kiedy Jest Drogim Błędem? | AI Optimization
Agenci AI brzmią jak przełom. W praktyce bardzo często są tylko szybszym sposobem na zrobienie bałaganu w firmowych systemach.📩 Chcesz sprawdzić, czy w Twojej firmie agent AI ma w ogóle sens? Napisz do mnie - zanim klikniesz „deploy” i oddasz kontrolę algorytmom.🔗 Znajdź mnie na social media:📩LinkedIn – https://www.linkedin.com/in/alek-cierniewski/📩Instagram – https://www.instagram.com/alekcierniewski/Ten odcinek jest o tym, kiedy agent AI ma sens, a kiedy staje się kosztownym błędem. O różnicy między automatyzacją a autonomią. I o tym, dlaczego bez poukładanych procesów nawet najlepsza technologia zaczyna działać przeciwko firmie.Myślisz o wdrożeniu agentów, ale nie chcesz obudzić się z chaosem zamiast przewagi? Koniecznie obejrzyj ten odcinek.Na jakie pytania odpowiada ten odcinek?👉 Czym różni się agent AI od asystenta AI w realnych procesach biznesowych?👉 Dlaczego brak uporządkowanych procesów niszczy wdrożenia agentów AI?👉 Kiedy wystarczy klasyczna automatyzacja, a kiedy agent AI ma sens?👉 Jakie dane i reguły muszą istnieć, zanim agent AI zacznie podejmować decyzje?👉 Dlaczego AI bez kontekstu biznesowego podejmuje złe decyzje?👉 Jakie są najczęstsze błędy firm wdrażających agentów AI?Czego dowiesz się z tego odcinka?✅ Jak przygotować procesy, zanim wpuścisz do nich agenta AI✅ Jak wygląda poprawna architektura pracy agenta AI krok po kroku✅ Jak łączyć automatyzację, dane i AI w jeden logiczny system✅ Gdzie agent AI nigdy nie powinien podejmować decyzji✅ Dlaczego feedback loop jest kluczowy dla „dojrzewania” agenta AI✅ Jak skalować decyzje bez utraty kontroli nad biznesemZobacz także na kanale:👉 Jak Budować Firmę Odporną na Kryzysy?https://youtu.be/bNhry9Nhwk0👉 Bariery w skalowaniu. NIEWYGODNA prawda dla wielu CEOhttps://youtu.be/G6ZQ7mmUiw0👉 Masz poukładane procesy? Tylko Ci się wydajehttps://youtu.be/pJcg5BaFJSU📅 Harmonogram publikacji:Nowe odcinki będą publikowane co dwa tygodnie, w każdy czwartek o godzinie . Możesz liczyć na:✅ Solowe odcinki z konkretnymi wskazówkami✅ Przykłady i case study z różnych branż💬 Twoje wsparcie jest kluczowe!Zachęcam do subskrypcji, lajków i komentarzy. Twoje opinie są dla nas niezwykle cenne! Jeśli masz propozycje tematów, które chciałbyś, abyśmy omówili, daj znać!🎧 Gdzie możesz nas słuchać?Podcast jest dostępny na YouTube, Spotify i Apple Podcasts. Pamiętaj, aby zasubskrybować nasz kanał i włączyć powiadomienia, aby nie przegapić żadnego odcinka!🔗 Oglądaj na YouTube – https://www.youtube.com/@Doskona%C5%82o%C5%9B%C4%87OperacyjnaPodcast🔗 Słuchaj na Spotify – https://open.spotify.com/show/3xZvt1kf9Rj6IIA5tOsZb9?si=ef7ee6167e1e4fc5🔗 Słuchaj na Apple Podcast – https://podcasts.apple.com/pl/podcast/doskona%C5%82o%C5%9B%C4%87-operacyjna/id1792144187🌐 Więcej informacji na stronie:https://www.automationfirst.businessAutomation First Business – pomagamy firmom osiągać doskonałość operacyjną poprzez skuteczne procesy, automatyzację i AI. Sprawdź, jak możesz zwiększyć efektywność swojego biznesu.🤝 Partner:Founders - społeczność ludzi biznesu. Koniecznie odwiedź poniższe strony i poznaj innych przedsiębiorców, którzy na co dzień mają podobne wyzwania do Twoich.https://foundersmind.plhttps://founderscamp.pl
Szukaj w treści odcinka
Za chwilę pokażę Ci dokładnie, jak Agent AI działa u jednego z naszych klientów w LaboPrint i dlaczego to wdrożenie zadziałało, choć wcale nie zaczynało się od AI.
Podejmuje samodzielną, kontekstową decyzję w oparciu o kryteria zdefiniowane przez LABO, a nie tylko jeśli A to B. Czyli to nie jest płaska automatyzacja, tylko bardzo kontekstowa operacja wykonywana przez tego agenta.
Przykłady takie jak LABO, ale też wiele innych, pokazują, że agenci AI nie są dla każdego procesu.
We wdrożeniu w Laboprint agent nie działał magicznie, po prostu łączył dane z interpretacją, czyli robił coś, czego klasyczna automatyzacja nie potrafi.
W Laboprint, zanim agent dostał dostęp do OpenAI, działało już pobieranie danych z rejestr.io i kompany API, przeliczanie walut, zapisywanie tych informacji w Airtable.
Na przykładzie Labo potrzebuje progu przychodów, branż priorytetowych, preferowanych ścieżek obsługi czy poziomów zaangażowania handlowca.
W Laboprint wynik każdej interakcji wracał do Airtable, a model był regularnie douczany i na podstawie realnych wyników.
Ostatnie odcinki
-
Jak Zaplanować Zwrot Z Inwestycji? 5 Kroków Dla...
18.02.2026 22:00
-
Koszty Operacyjne W Praktyce - Jak Zatrzymać Pi...
11.02.2026 20:23
-
Kiedy Agent AI Ma Sens, A Kiedy Jest Drogim Błę...
04.02.2026 21:36
-
Jak Budować Firmę Odporną na Kryzysy?
22.01.2026 12:27
-
Czy AI Może Pomóc Twojej Firmie? Jak Wdrażać AI?
09.01.2026 21:30
-
Bariery w skalowaniu. NIEWYGODNA prawda dla wie...
04.12.2025 10:30
-
Firma jak folwark
15.11.2025 10:21
-
Masz poukładane procesy? Tylko Ci się wydaje
30.10.2025 10:20
-
Dig.IT. Dofinansowanie inwestycji w technologię...
16.10.2025 09:25
-
AI może rozwalić Ci firmę
02.10.2025 09:25