AI vs Analityk danych w 2026
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku biorę na warsztat temat, który wraca do mnie non stop: czy AI zabierze pracę analitykom i jak to naprawdę wygląda w 2026 roku. Rozbijam trochę ten hype, który widzimy w internecie i pokazuję, jak to wygląda z perspektywy osoby pracującej w biznesie. Bo prawda jest taka, że AI jest wszędzie, ale rzeczywistość jest dużo mniej „magiczna” niż nagłówki na LinkedInie.Opowiadam też o tym, gdzie AI faktycznie pomaga analitykom, a gdzie zaczynają się schody. Poruszam temat pracy z kodem, komunikacji w firmach i tego, dlaczego nadmierne poleganie na AI może bardziej zaszkodzić niż pomóc, szczególnie na początku kariery. Pokazuję też, jak wygląda wdrażanie AI w organizacjach od środka i dlaczego często jest to bardziej chaos niż rewolucja.Na koniec dorzucam swoją perspektywę na przyszłość: czy naprawdę zmierzamy w stronę świata, gdzie AI robi wszystko za nas, czy raczej w stronę świata, w którym wygrywają ci, którzy potrafią łączyć technologię z realnym doświadczeniem. Jeśli zastanawiasz się, czy warto iść w analizę danych w erze AI, to ten odcinek powinien Ci to dobrze poukładać.
Czyli przychodzi inwestor i mówi... Wy używacie tego AI-a, nie? Używacie na maksa. I wszyscy tak kiwają głowami i mówią tak, tak, używamy na maksa, w bezpieczny sposób, mamy to dobrze powdrażane. Kolejna rzecz to jest to, że w ogóle w firmach technologicznych, czasem takich półtechnologicznych bym powiedział, Jest taka trochę desperacka próba znalezienia use case'ów dla tego AI. Wybacz, że wbijam się w temat. Chciałem tylko przypomnieć, że najlepsze kursy z analizy danych, z wszystkich najważniejszych technologii, takich jak Excel, SQL, Power Query, Power BI, Tableau, Python i wiele więcej znajdziesz na mojej stronie kajodata.com. Więc jeśli chcesz zmienić pracę albo poprawić swoje umiejętności, to zapraszam kajodata.com.
Większość firm nie może jechać na MVP. Na MVP to mogą jechać freelancerzy, które robią takie, nie wiem, apki typu pogodowa, jakieś tam coś tam zrobię i tak dalej. Tutaj obsłużę jakieś kampanie marketingowe. To jest wszystko spoko, nie? I to robi bardzo dużą robotę i także mi mega pomaga w tym, co mogę dostarczać w KajoData. Bez wątpienia. Ale jeżeli patrzę na swoją pracę analityczną w prawdziwym analitycznym biznesie, to powiem tak. Ja się mega cieszę, że ja jestem na tej pozycji, że ja mam styczność z tym światem, że ja mogę się mimo wszystko zastanowić, jak wdrożyć sztuczną inteligencję do dużej firmy, do dużego ekosystemu, ale z drugiej strony, Wiem, że największy benefit wynika po prostu z tego, że ja jestem gościem, który pracuje z technologią, czyli że tam przepracowałem jako analityk, raportowałem wcześniej itd., itd.
To wydaje mi się olbrzymia wartość, no bo dochodzi jeszcze ten czynnik ludzki, że nie tylko human in the loop na tej zasadzie, że ja sprawdzam, czy pool review jest dobrze zrobiony przez tego AI, ale także, że ja Jestem w stanie kierować w ogóle tym, w którą stronę idziemy, jak idziemy, co analizujemy. To jest bardzo ważne i myślę, że to jest niedoceniane, więc dzisiaj taki trochę taki monolog AI-owy, ale pomyślałem, że to ważne. Kurna, ostatnio dużo właśnie pytań dostałem, dzisiaj mnie pytał Bartłomiej. Na LinkedInie, więc pozdrawiam i dziękuję za pytanie. A, przypominam, tam się pojawiało w trakcie tego filmiku, że do wtorku trwa naprawdę spoko promocja na KajoData. Można sporo kasy zaoszczędzić, więc jak ktoś się chce pobawić technologicznie i zacząć ogarniać i wejść do tego świata, no to zapraszam, nie?
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
promocja na KajoData, można sporo kasy zaoszczędzić
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
„promocja na KajoData, można sporo kasy zaoszczędzić"
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
W tym odcinku biorę na warsztat temat, który wraca do mnie non stop: czy AI zabierze pracę analitykom i jak to naprawdę wygląda w 2026 roku. Rozbijam trochę ten hype, który widzimy w internecie i pokazuję, jak to wygląda z perspektywy osoby pracującej w biznesie. Bo prawda jest taka, że AI jest wszędzie, ale rzeczywistość jest dużo mniej „magiczna” niż nagłówki na LinkedInie.
Opowiadam też o tym, gdzie AI faktycznie pomaga analitykom, a gdzie zaczynają się schody. Poruszam temat pracy z kodem, komunikacji w firmach i tego, dlaczego nadmierne poleganie na AI może bardziej zaszkodzić niż pomóc, szczególnie na początku kariery. Pokazuję też, jak wygląda wdrażanie AI w organizacjach od środka i dlaczego często jest to bardziej chaos niż rewolucja.
Na koniec dorzucam swoją perspektywę na przyszłość: czy naprawdę zmierzamy w stronę świata, gdzie AI robi wszystko za nas, czy raczej w stronę świata, w którym wygrywają ci, którzy potrafią łączyć technologię z realnym doświadczeniem. Jeśli zastanawiasz się, czy warto iść w analizę danych w erze AI, to ten odcinek powinien Ci to dobrze poukładać.