Jak pracować z GPT Astra - przewodnik. Fundamenty: Github, herdr, Linear.
🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈 🟦 Kursy: Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY📈 W tym odcinku pokazuję, jak naprawdę pracować z GPT Astra i dlaczego sam model to dopiero początek. Opowiadam o tym, jak zmienił się mój sposób korzystania z AI i dlaczego największą przewagę dały mi nie kolejne modele, ale połączenie ich z GitHubem, Herdr, Linearem i Notion.📈 Pokazuję też, jak zbudować własny setup, w którym AI zna kontekst mojej pracy, ma dostęp do uporządkowanej wiedzy i może działać na konkretnych zadaniach. Tłumaczę, dlaczego repozytorium na GitHubie, dobrze opisany kontekst i system zarządzania zadaniami są moim zdaniem fundamentem profesjonalnej pracy z Astrą.📈 Jednocześnie mówię o pułapkach. Nie chcę oddawać AI każdej najprostszej czynności i tracić własnych kompetencji analitycznych. Astra daje ogromne możliwości, ale największą przewagę widzę wtedy, kiedy potrafię połączyć jej możliwości z własnym rozumieniem danych, biznesu i problemu, który naprawdę próbuję rozwiązać.
To jesteś w punkcie wyjścia. To jest o tyle trudne, że możesz mieć iluzję sporego ogarnięcia, ale kiedy de facto próbujesz coś zarekomendować, pojawia się problem. Sytuacja wygląda w ten sposób. Przychodzi do Ciebie stakeholder i mówi, że mają złożony problem z danymi. Tutaj jest schemat w bazie danych, tutaj jest kilka tabel, tutaj jest kilka wiadomości na Slacku od zespołu programistycznego. Tutaj mamy jakieś mapowanie i bardzo długiego maila od zarządu. I teraz trzeba rozwiązać problem analityczny. Pokusa wygląda w ten sposób. Nawet można powiedzieć, że rozwiązanie demo wygląda w ten sposób. Bierzemy to wszystko i wrzucamy do Astry. I teraz uwaga, Astra prawdopodobnie nam to ogarnie.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Podróżnicy do AI zaznaczają zmiany spowodowane Astry, porównując je do poprzednich modeli.
Opis narzędzia herdr i jego korzyści w praktyce.
Analiza adopcji AI w firmach i jej wpływ na konkurencyjność.
Podkreślenie korzyści AI dla analityków i opis sposobu jej zastosowania.
Wskazanie na potrzebę tworzenia repozytorium na Githubie i opis jego zastosowania.
Analiza zmian w pracy analityka z powodu AI i propozycja strategii.
Analiza problemu przyswajania informacji przez AI i analityków.
Opis roli stakeholderów i analityków w procesie decyzyjnym.
Analiza konsekwencji korzystania z AI i propozycje strategii.
Podsumowanie i zachęta do zainwestowania w setup korzystania z AI.
Podwyżki moich produktów na KajoData. Więc jeżeli chcesz sobie zagwarantować niskie ceny, to teraz.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
„Podwyżki moich produktów na KajoData. Więc jeżeli chcesz sobie zagwarantować niskie ceny, to teraz."
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈
🟦 Kursy: Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY
📈 W tym odcinku pokazuję, jak naprawdę pracować z GPT Astra i dlaczego sam model to dopiero początek. Opowiadam o tym, jak zmienił się mój sposób korzystania z AI i dlaczego największą przewagę dały mi nie kolejne modele, ale połączenie ich z GitHubem, Herdr, Linearem i Notion.
📈 Pokazuję też, jak zbudować własny setup, w którym AI zna kontekst mojej pracy, ma dostęp do uporządkowanej wiedzy i może działać na konkretnych zadaniach. Tłumaczę, dlaczego repozytorium na GitHubie, dobrze opisany kontekst i system zarządzania zadaniami są moim zdaniem fundamentem profesjonalnej pracy z Astrą.
📈 Jednocześnie mówię o pułapkach. Nie chcę oddawać AI każdej najprostszej czynności i tracić własnych kompetencji analitycznych. Astra daje ogromne możliwości, ale największą przewagę widzę wtedy, kiedy potrafię połączyć jej możliwości z własnym rozumieniem danych, biznesu i problemu, który naprawdę próbuję rozwiązać.