W 189 odcinku podcastu Business Marketer kontynuujemy fascynującą rozmowę z Łukaszem Żukowskim, ekspertem z firmy DFirst.
Zachęcam oczywiście do wysłuchania pierwszej części rozmowy z Łukaszem w 188 odcinku podcastu.
Dlaczego samo korzystanie z narzędzi AI nie wystarczy?
Wielu marketerów i właścicieli firm sięga po narzędzia sztucznej inteligencji, licząc na natychmiastowy wzrost produktywności. Rzeczywistość jest bardziej złożona. Łukasz Żukowski nawiązał do tzw. krzywej J, zjawiska które towarzyszy każdej rewolucji przemysłowej: zanim produktywność wzrośnie, najpierw spada.
Kluczowy insight: Wdrożenie AI w te same stare procesy nie przynosi efektów. Trzeba przeprojektować sposób myślenia o zadaniach, nie tylko dodać nowe narzędzie do starego workflow.
Jakie narzędzia AI warto wdrożyć w pracy marketera B2B?
Łukasz Żukowski wskazał na dwa praktyczne zastosowania:
- Eleven Labs – narzędzie do syntezy głosu, które przyspiesza tworzenie materiałów instruktażowych, kursów i contentu wideo. Krótkie wideo instruktażowe, które normalnie zajęłoby godzinę, można przygotować w 15 minut. Łukasz pokazuje, jak przerabiać głos na różne style (np. kronika filmowa z PRL-u) i tworzyć angażujące słuchowiska.
- Mikroaplikacje w Claude – rewolucyjne podejście do rozwiązywania codziennych wyzwań. Zamiast szukać gotowego narzędzia online, można zaprogramować jednorazową aplikację dostosowaną dokładnie do konkretnego zadania. To zmiana podejścia od szukania rozwiązania do tworzenia go na bieżąco.
Jak radzić sobie z halucynacjami AI w procesach kreatywnych?
Halucynacje modeli językowych to wyzwanie, którego nie da się całkowicie wyeliminować, ale można je świadomie wkomponować w proces twórczy.
Strategia generowania wielu wariantów zamiast jednego efektu
Zamiast walczyć z niedoskonałościami AI, warto zmienić podejście: generować 10 wariantów grafik zamiast jednej i wybierać najlepszą. Ta strategia eliminuje frustrację i dramatycznie przyspiesza pracę w czasie, który człowiek potrzebuje na jeden projekt, AI dostarcza setki opcji do selekcji.
Czy doświadczenie branżowe pomaga we współpracy z AI?
Badanie dotyczące gry w szachy z AI (gry „centaur” – człowiek + maszyna) przyniosło zaskakujący wynik: to nie najlepsi szachiści osiągali najlepsze efekty, lecz ci z „świeżą głową”. Brak głęboko zakorzenionych przyzwyczajeń okazał się przewagą.
Wniosek dla B2B: eksperci z wieloletnim doświadczeniem muszą być gotowi na zmianę sposobu myślenia, aby w pełni wykorzystać potencjał AI. Stare procesy i nowe narzędzia rzadko tworzą dobry mariaż.
Jak AI może demokratyzować dostęp do doradztwa strategicznego w MŚP?
DFirst pracuje nad narzędziem, które ma działać jak wirtualny konsultant strategiczny, szczególnie dla małych i średnich firm, które nie mogą sobie pozwolić na drogie agencje doradcze.
Narzędzie ma prowadzić użytkownika przez procesy myślenia strategicznego: od analizy PESTEL, przez analizę SWOT, po scenariusze przyszłości – wszystko zintegrowane w jednym miejscu. Główne wyzwanie? Czas oczekiwania na wynik. Głęboka analiza AI może trwać nawet dwie godziny, co jest barierą dla większości użytkowników.
Dane jako fundament – dlaczego polskie MŚP mają problem z AI?
Jedną z kluczowych barier adopcji AI w Polsce jest brak danych lub dane niskiej jakości. Bez odpowiedniego kontekstu narzędzia AI generują odpowiedzi generyczne, nieprzydatne operacyjnie. To wyzwanie nie dotyczy tylko MŚP, Łukasz wskazał na szerszy problem europejski: Europa produkuje dane, ale to firmy amerykańskie je agregują i monetyzują.
Q&A
Czy AI zastąpi marketerów B2B? Nie, ale marketerzy, którzy umieją pracować z AI, zastąpią tych, którzy tego nie robią. Kluczowa jest elastyczność i gotowość do zmiany procesów.
Od czego zacząć wdrożenie AI w małej firmie B2B? Od mikroautomatyzacji: zidentyfikuj jedno powtarzalne zadanie i zaprojektuj dla niego prostą mikroaplikację. Nie próbuj zmieniać wszystkiego naraz.
Czy AI może pomóc w budowaniu marki osobistej w B2B? Tak, narzędzia takie jak Eleven Labs czy modele językowe pozwalają tworzyć treści szybciej i w większej ilości formatów, co bezpośrednio wspiera widoczność ekspercką.
Jak jakość danych wpływa na efekty pracy z AI? Bezpośrednio i proporcjonalnie. Im lepszy kontekst dostarczysz modelowi, tym precyzyjniejsze odpowiedzi otrzymasz. Praca nad jakością danych to inwestycja, która zwraca się wielokrotnie.
Masz pomysł na odcinek podcastu? Napisz do mnie: lukasz.kosuniak@businessmarketer.pl
4 minuty
