Podstawy AI, prompt engineering i produktywność

Pracę z AI w IT warto zacząć od zrozumienia podstawowych pojęć, takich jak LLM, uczenie maszynowe, tokenizacja i prompt engineering. Najpierw dobrze sprawdzić, które zadania w zespole są powtarzalne, tekstowe lub analityczne, a następnie przetestować proste scenariusze z użyciem ChatGPT albo Gemini. Przykładem może być automatyczne podsumowywanie dokumentacji technicznej lub przygotowywanie roboczych odpowiedzi do zgłoszeń.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Podstawy AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych.

Skuteczne prompty to polecenia, które jasno określają cel, kontekst, format odpowiedzi i ograniczenia zadania. Warto sprawdzić, czy prompt zawiera rolę modelu, dane wejściowe, oczekiwany rezultat oraz kryteria jakości, a potem iteracyjnie poprawiać jego treść na podstawie uzyskanych odpowiedzi. Przykładem jest polecenie typu: „Podsumuj ten tekst dla administratora systemów w 5 punktach i wskaż 3 ryzyka wdrożeniowe”.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Prompt engineering.

ChatGPT i Gemini to narzędzia generatywnej AI, które wspierają planowanie, tworzenie treści, analizę informacji i automatyzację codziennych czynności. Przy wyborze warto porównać jakość odpowiedzi, możliwości pracy z kontekstem, integracje z używanymi aplikacjami oraz sposób przetwarzania danych. Przykładowo Gemini może dobrze wpisywać się w środowiska powiązane z usługami Google, gdy celem jest planowanie kalendarza i list zadań.
To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: AI w codziennym życiu – organizacja czasu, zakupy, podróże, automatyzacja zadań domowych.

Generatywna AI wspiera tworzenie tekstów, analizowanie danych, tłumaczenia, przygotowywanie komunikacji oraz automatyzację powtarzalnych zadań. Najlepiej zacząć od sprawdzenia, które procesy wymagają syntezy informacji, redagowania treści albo pracy na szablonach, a następnie zbudować dla nich powtarzalne prompty i procedury weryfikacji wyników. Przykładem może być generowanie wersji roboczych ofert, streszczeń spotkań lub opisów wymagań projektowych.
Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Generatywne AI w praktyce: od podstaw do zaawansowanych zastosowań.

Najczęstsze błędy to zbyt ogólne polecenia, brak kontekstu, bezkrytyczne przyjmowanie odpowiedzi modelu oraz przekazywanie wrażliwych danych do narzędzi AI. W praktyce trzeba sprawdzić źródła, ograniczać zakres danych wejściowych, definiować format odpowiedzi i testować kilka wariantów promptów dla tego samego zadania. Przykładem błędu jest użycie polecenia „napisz analizę” bez wskazania odbiorcy, celu, długości i kryteriów oceny.
Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: AI dla początkujących – wprowadzenie do narzędzi AI, ChatGPT, generatory obrazów.

LLM to ogólne modele językowe, fine-tuning polega na ich dostrajaniu do konkretnej domeny, a RAG łączy model z zewnętrzną bazą wiedzy w czasie generowania odpowiedzi. Przy ocenie rozwiązania warto sprawdzić, czy problem wymaga wiedzy specjalistycznej, aktualnych danych czy raczej ogólnej komunikacji i generowania treści. Przykładem jest użycie RAG do odpowiadania na pytania na podstawie wewnętrznej dokumentacji zamiast trenowania osobnego modelu od podstaw.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Generatywne AI w praktyce: od podstaw do zaawansowanych zastosowań.