025: Automatyzacja e-commerce z AI - hit czy kit?
Zastanawiasz się, czy dzięki sztucznej inteligencji możesz wyeliminować programistów i obniżyć koszty tworzenia oprogramowania e-commerce o 90%? W tym materiale rozkładam na czynniki pierwsze realne możliwości LLM-ów, pokazując, gdzie leżą ich największe zalety, a gdzie kryją się kosztowne pułapki.W najnowszym odcinku Manufaktury E-commerce dzielę się wnioskami z praktycznego wykorzystywania AI w projektach e-commerce - w tym przy budowie naszej platformy Endora Commerce. Tłumaczę, dlaczego model LLM warto traktować jak programistę o średnim doświadczeniu, który świetnie radzi sobie z kodem, ale nie rozumie Twojego biznesu bez precyzyjnej specyfikacji (Spec-Driven Development). Dowiesz się również, o ile naprawdę można skrócić czas i koszt wytwarzania oprogramowania, czym jest ryzyko vendor lock-in oraz dlaczego w dobie taniego tworzenia kodu to marketing i dystrybucja stają się największym wyzwaniem finansowym.⏱ Spis treści (Timestamps):00:00 – Partner odcinka: Endora00:26 – Wstęp: czy firmy mogą same budować automatyzacje z AI01:57 – O czym mówimy: LLM to nie całe AI, ale to one udostępniły kod03:32 – LLM jak programista mid: dobry kod, jeśli dobrze go pokierujesz05:35 – Model nie rozumie Twojego biznesu, a właściciele zapominają o kontekście07:07 – Kto ma instruować model: osoba na styku biznesu i technologii09:02 – Spec-driven development: specyfikacja zamiast pisania kodu11:31 – Kilkanaście godzin konsultacji zamiast stałego konsultanta12:12 – Jak pisać specyfikację: struktura, sekwencje i diagramy13:40 – Specyfikacja jako dokumentacja dla ludzi i kolejnych agentów15:54 – Czy naprawdę jest taniej i szybciej? Pytanie o jakość16:33 – Śmieci na wejściu, dziesięć razy większy śmietnik na wyjściu17:34 – Ile realnie zyskujesz: 30-50% kosztu i czasu, mniej przy złożonym produkcie19:04 – Dlaczego zrównoleglanie prac ma swoje granice20:06 – Czerwona lampka: obietnica dziesięciokrotnego przyspieszenia21:31 – Endora Commerce: 60 modułów i 25 integracji w pięć miesięcy22:37 – Produkt rynkowy a narzędzie wewnętrzne: różnica w specyfikacji24:44 – Wady: halucynacje modelu i poprawki po nim26:20 – Vendor lock-in i koszt tokenów przy utrzymaniu rozwiązania28:45 – LLM przesuwają granicę automatyzacji, ale jej nie eliminują29:56 – Policz koszt wytworzenia i utrzymania, zanim wpiszesz prompt31:57 – Asystent AI na nieuporządkowanych danych produktowych33:58 – Nie hype, tylko strategia sprzedaży35:49 – Gdy produkt łatwo zbudować, najdroższa staje się dystrybucja38:16 – Zakończenie i plan kolejnych odcinków💬 Masz pytania lub własne doświadczenia z wdrażaniem AI?Daj znać w komentarzu, jak w Twojej firmie podchodzicie do automatyzacji procesów lub napisz do mnie bezpośrednio – chętnie porozmawiam o wyzwaniach w Twoim e-commerce!Wersję demo naszej platformy B2B przetestujesz pod adresem: https://commerce.endora.software/🔗 Linki i kontakt:Strona odcinka: https://michalzabielski.pl/025/LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mzabielskipl/Instagram: https://www.instagram.com/michalzabielski_ecommerce/E-mail / Kontakt: https://michalzabielski.pl/kontakt/🚀 Szukasz wsparcia we wdrożeniu lub analizie e-commerce? Zobacz, co robimy w Endora: https://endora.plNasze realizacje: https://endora.pl/case-studies/
Tych rzeczy dzisiaj nie będę poruszał, no bo tym najbardziej hype'owym obecnie tematem są LLM, czyli te rozwiązania, które są obecnie dostępne i które pozwalają nam zarówno wspomagać nas w researchu, wspomagać nas jakby w rozwiązywaniu różnego rodzaju Również wspomagają nas w tworzeniu kodu. I tu nie ma co się czarować. Wykorzystanie czy pojawienie się tych rozwiązań typu Cloud Code, Codex, Cursor i innych, bez wątpienia sprawiły, że ten dostęp do kodu jest dużo łatwiejszy niż kiedykolwiek. Czyli nastąpiła taka demokratyzacja trochę tego kodu. Więc nie dziwne, że pierwsze co przychodzi do głowy osobom, które prowadzą e-commerce czy prowadzą swoje firmy, no to czy nie da się tego wykorzystać do tego, żeby zastąpić jeden z większych kosztów w rozwoju firmy ostatnich lat, czyli oprogramowanie.
No oczywiście możemy tam mówić o jakimś tam zrównolegleniu prac, czyli uruchomimy więcej agentów albo weźmiemy więcej subskrypcji, nie wiem, Cloda, Codexa i oni tam zaczną sobie dewelopować, ale osoby, które wytwarzają oprogramowanie wiedzą doskonale, Zrównoleglenie wytwarzania oprogramowania nie jest takie proste, intuicyjne, bo są różne też zależności, więc nie wszystko da się zrównoleglić. Czyli ten przesławny przykład tego, że jeśli weźmiemy dziewięć kobiet i one będą w ciąży przez miesiąc, to nie urodzą dziecka po miesiącu, tylko jednak Biologia jest nieubłagana, więc na podobnej zasadzie funkcjonuje wytwarzanie oprogramowania. Są tam różne zależności, czasami między modułami, no więc po prostu dopóki jakiś moduł nie zostanie zbudowany, no to ten drugi nie może wylądować, tego się wtedy nie da zrównolegnić.
Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Podcast zaczyna się, a partnerem jest przedstawiona agencja Endora.
Partnerem audycji jest Endora, agencja e-commerce B2B specjalizująca się w modelu 360.
Autor przedstawia temat o automatyzacji e-commerce za pomocą AI i powtarza motywację do dyskusji.
Autor opisuje LLM i ich potencjał w automatyzacji e-commerce, wskazując na potrzebę specjalistycznej koordynacji.
Autor podkreśla znaczenie specyfikacji i koordynacji w pracy z LLM, a także wskazuje na potencjalne wady i koszty.
Autor omawia koszty i złożoność implementacji rozwiązań AI, wskazując na konieczność odpowiedniej strategii.
Autor podsumowuje swoje wnioski dotyczące zastosowania AI w e-commerce, podkreślając strategię i analizę przed implementacją.
Autor omawia komercyjne wyzwania związane z dystrybucją i marketingiem produktów AI.
Podsumowanie i zakończenie odcinka z zaproszeniem do kolejnych odcinków podcastu.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
„Partnerem audycji jest Endora, agencja e-commerce B2B specjalizująca się w modelu 360."
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Zastanawiasz się, czy dzięki sztucznej inteligencji możesz wyeliminować programistów i obniżyć koszty tworzenia oprogramowania e-commerce o 90%? W tym materiale rozkładam na czynniki pierwsze realne możliwości LLM-ów, pokazując, gdzie leżą ich największe zalety, a gdzie kryją się kosztowne pułapki.
W najnowszym odcinku Manufaktury E-commerce dzielę się wnioskami z praktycznego wykorzystywania AI w projektach e-commerce - w tym przy budowie naszej platformy Endora Commerce. Tłumaczę, dlaczego model LLM warto traktować jak programistę o średnim doświadczeniu, który świetnie radzi sobie z kodem, ale nie rozumie Twojego biznesu bez precyzyjnej specyfikacji (Spec-Driven Development). Dowiesz się również, o ile naprawdę można skrócić czas i koszt wytwarzania oprogramowania, czym jest ryzyko vendor lock-in oraz dlaczego w dobie taniego tworzenia kodu to marketing i dystrybucja stają się największym wyzwaniem finansowym.
⏱ Spis treści (Timestamps):
– Partner odcinka: Endora
– Wstęp: czy firmy mogą same budować automatyzacje z AI
– O czym mówimy: LLM to nie całe AI, ale to one udostępniły kod
– LLM jak programista mid: dobry kod, jeśli dobrze go pokierujesz
– Model nie rozumie Twojego biznesu, a właściciele zapominają o kontekście
– Kto ma instruować model: osoba na styku biznesu i technologii
– Spec-driven development: specyfikacja zamiast pisania kodu
– Kilkanaście godzin konsultacji zamiast stałego konsultanta
– Jak pisać specyfikację: struktura, sekwencje i diagramy
– Specyfikacja jako dokumentacja dla ludzi i kolejnych agentów
– Czy naprawdę jest taniej i szybciej? Pytanie o jakość
– Śmieci na wejściu, dziesięć razy większy śmietnik na wyjściu
– Ile realnie zyskujesz: 30-50% kosztu i czasu, mniej przy złożonym produkcie
– Dlaczego zrównoleglanie prac ma swoje granice
– Czerwona lampka: obietnica dziesięciokrotnego przyspieszenia
– Endora Commerce: 60 modułów i 25 integracji w pięć miesięcy
– Produkt rynkowy a narzędzie wewnętrzne: różnica w specyfikacji
– Wady: halucynacje modelu i poprawki po nim
– Vendor lock-in i koszt tokenów przy utrzymaniu rozwiązania
– LLM przesuwają granicę automatyzacji, ale jej nie eliminują
– Policz koszt wytworzenia i utrzymania, zanim wpiszesz prompt
– Asystent AI na nieuporządkowanych danych produktowych
– Nie hype, tylko strategia sprzedaży
– Gdy produkt łatwo zbudować, najdroższa staje się dystrybucja
– Zakończenie i plan kolejnych odcinków
💬 Masz pytania lub własne doświadczenia z wdrażaniem AI?
Daj znać w komentarzu, jak w Twojej firmie podchodzicie do automatyzacji procesów lub napisz do mnie bezpośrednio – chętnie porozmawiam o wyzwaniach w Twoim e-commerce!
Wersję demo naszej platformy B2B przetestujesz pod adresem: https://commerce.endora.software/
🔗 Linki i kontakt:
Strona odcinka: https://michalzabielski.pl/025/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mzabielskipl/
Instagram: https://www.instagram.com/michalzabielski_ecommerce/
E-mail / Kontakt: https://michalzabielski.pl/kontakt/
🚀 Szukasz wsparcia we wdrożeniu lub analizie e-commerce? Zobacz, co robimy w Endora: https://endora.pl
Nasze realizacje: https://endora.pl/case-studies/