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/
W związku z tym ten próg wejścia, czy to agencji, czy software house'u w modyfikację tego, Robi się wtedy troszkę wyższy. Czyli trzeba się liczyć z tym, że ten koszt wdrożenia się w rozwiązanie będzie jednak nieco wyższy niż gdybyśmy przejęli kod po kimś z innego projektu. To jest to. No i sam vendor lock-in też związany z tym, że jak już idziemy w agentów to gdzieś tam ten koszt, ten koszt powiedzmy tego GPT czy Claude'a od Anthropica czy Gemini'a musimy sobie uwzględnić w naszej organizacji, co patrząc na to jak wygląda ta rewolucja AI raczej wpisuje się już w standard każdej organizacji, że gdzieś te koszty są ponoszone.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. 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/