Mentionsy Mentionsy
Skills On Podcast
Skills On Podcast

#7 Czy Analityk powinien bać się AI? | Vladimir Alekseichenko

23.05.2026 ·1 godz 14 min · 20 rozdziałów

Czy AI zastąpi analityków danych? Vladimir Alekseichenko wyjaśnia, jak Agentic AI i Software 3.0 rewolucjonizują rynek. Poznaj kompetencje przyszłości!Polecane materiały:🎁 Software 3.0 od Vladimira — wejdź na inżynierski poziom AI: zbuduj produkcyjne systemy z RAG i naucz się tworzyć autonomicznych Agentów🔗 Podcast Biznes Myśli — tu znajdziesz podcast Vladimira🎁 Analityk Danych 10x od Piotra — bezpłatny plan rozwoju dla Analityków oparty na analizie 2000 ofert pracy🔗 LinkedIn Piotra — chętnie pogadam o tematach związanych z Analizą Danych🔗 Claude Code — narzędzie od Anthropica, dzięki któremu zautomatyzujesz swoją pracę dzięki agentom🔗 OpenClaw — podcast w którym twórca tego narzędzia zdradza kulisy jego powstawania🔗 Linear — system do zarządzania zadaniami, który świetnie się integruje z agentami AIZnikają stanowiska skupione na pracy odtwórczej. Jedna osoba generuje dziś tyle co 50-osobowy zespół. Vladimir Alekseichenko — CEO Data Workshop, 10+ lat w ML, podcast Biznes Myśli (500k pobrań) — tłumaczy, co to znaczy dla Twojej kariery w danych i jak nie tylko przetrwać, ale wygrać w erze AI.Dowiesz się:👉 Czy junior w 2026 ma przewagę nad seniorem, i dlaczego Vladimir twierdzi, że tak?👉 Które umiejętności tracą wartość, a które stają się ważniejsze?👉 Czym Software 3.0 różni się od "używania ChatGPT"?Kluczowe momenty:00:00:00 — Prawda czy halucynacja? Cyfrowe alter ego Vladimira00:09:45 — Czy analitycy i programiści stracą pracę przez AI?00:17:57 — "Ownership": Jedyna umiejętność, która uchroni Cię przed AI00:25:14 — Co Vladimir w pełni zautomatyzował, a czego NIGDY nie odda AI?00:34:29 — Paradoks rynku: Dlaczego juniorzy z AI mogą wygryźć seniorów?00:37:10 — Autorytety? Jak naprawdę uczyć się sztucznej inteligencji?00:43:02 — Ciemna strona agentów AI: Bezpieczeństwo i utrata kontroli00:48:27 — Software 3.0: Dlaczego Vladimir przestał używać frameworków i pisze od zera?00:55:10 — 7 poziomów autonomii AI. Kiedy powstanie prawdziwe AGI?01:04:02 — Gdybyś zaczynał od zera w 2026 — co Vladimir zrobiłby inaczej?Więcej materiałów znajdziesz tutaj:- Instagram - https://www.instagram.com/piotr.menclewicz/- LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/piotr-menclewicz/- Facebook - https://www.facebook.com/piotr.menclewicz/- Tik Tok - https://www.tiktok.com/@piotr.menclewicz

Wprowadzenie i przedstawienie gościa

Wprowadzenie do tematu i przedstawienie gościa, Vladimir Alekseichenko, założyciela firmy Data Workshop.

1:50
Rekrutacja i wpływy AI w branży

Diskussja o rekrutacji i wpływie AI na branżę, w tym nauczanie ML i data science.

2:44
Cyfrowe alterego i aplikacje

Przedstawienie cyfrowego alterego i aplikacji, takich jak Day One, używanych przez gościa.

3:54
Zmiany w zawodach i roli analityka danych

Analiza zmian w zawodach, w tym roli analityka danych, i wpływy AI na te zmiany.

6:04
Wartość kodu i umiejętności analityka

Diskussja o wartości kodu w obecnych warunkach i kluczowych umiejętnościach analityka danych.

3:12
Podsumowanie i przyszłość

Podsumowanie rozmowy i omówienie przyszłości zawodowej analityka danych.

0:12
Responsabilidade i ownership

Rozmowa o konsekwencjach odpowiedzialności w karierze analityka, w tym ownership i priorytety. Aleksyichenko podkreśla istotność podejmowania decyzji wewnętrznie i przyjmowania odpowiedzialności.

3:06
Przykłady zastosowania ownership

Przykłady zastosowania ownership w codziennej pracy, w tym testowanie Open Cloud przez żonę Aleksyichenkowa.

1:24
Introwertyzm i ownership

Rozmowa o osobistych doświadczeniach Aleksyichenkowa z introwertyzmem i przyjmowaniu ownership w różnych sytuacjach.

2:42
Automatyzacja w machine learning

Przebieg pracy w machine learningie 5 lat temu w porównaniu do obecnej sytuacji, z podkreśleniem automatyzacji i brainstormingu.

2:23
AI w strategii i decyzjach

Rozmowa o roli AI w strategii i decyzjach, z podkreśleniem konieczności osobistego podejmowania decyzji i brania odpowiedzialności.

5:20
Ochrona prywatności i AI

Ważność ochrony prywatności danych w interakcjach z AI, z podkreśleniem konieczności aktywnego myślenia i działania.

1:38
Nowa perspektywa na pracę juniorskich i seniorskich roli

Podróżnik omawia nową perspektywę na pracę juniorskich i seniorskich roli, podkreślając przewagę juniorskich pracowników ze względu na ich otwartość umysłu i zdolność do szybkiego nauczenia się.

2:42
Edukacja i nauka w nowym świecie

Podróżnik omawia proces edukacji i nauki w nowym świecie, podkreślając ważność eksperymentowania i odwagi do przekroczenia komfortu.

11:30
Software 1.0, 2.0 i 3.0

Rozmowa o zastosowaniach Software 3.0, w tym Cloud Code i Open Cloud, oraz jego korzyści w analizie danych.

8:44
AI i jego ograniczenia

Analiza możliwości i ograniczeń AI, w tym halucynacje i konsekwencje ich wdrożenia, oraz przyszłość architektury AI.

4:12
Perspektywy przyszłości i nauka

Pytania o przyszłość nauki i technologii, w tym zmiany w pracy i życiu w 2026 roku.

2:57
Fundamenty i eksperymentowanie

Vladimir omawia, jak powinien się zacząć nauka o LLM, podkreślając znaczenie zrozumienia fundamentów i eksperymentowania z narzędziami.

3:32
Adaptacja do zmian i krytyczne myślenie

Rozmowa o adaptacji do zmian i krytycznym myśleniu, szczególnie w kontekście analizy informacji i osi czasu.

4:08
Edukacja i Agentic AI

Wspomnienie o firmie Data Workshop i jej programie edukacyjnym, skupiającym się na Agentic AI.

2:07

Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.