Jak wykorzystać narzędzia AI w pracy? Praktyczne zastosowania

Nie taka sztuczna inteligencja zła, jak ją malują

Zanim przejdziemy do meritum, dwa słowa na tematkontrowersji, jakie wyrosły wokół sztucznej inteligencji. Choć sięgają po nią prawie wszyscy, to wiele grup zawodowych sprzeciwia się wykorzystaniu jej w pracy zawodowej. Są to chociażby artyści, którzy krzywo patrzą na grafiki czy ilustracje wygenerowane przez AI – i to łagodnie mówiąc. Podobne zjawisko, choć w mniejszej skali, dotyczy również jej pozostałych wytworów. Czy słusznie? Nie nam oceniać, natomiast warto o tym pamiętać, bo wpływa to na efekty pracy wykonywanej przy wsparciu AI.

Ostatecznie jednak nie taka sztuczna inteligencja zła, jak ją malują – tak długo jak ktoś wie, jak z niej korzystać. Niestety poważny problem z AI dotyczy jakości dostarczanych przez nią dzieł. Z reguły są po prostu słabe i powtarzalne, a do tego pojawiają się w nich liczne błędy, a szczególnie halucynacje. Tylko użycie dobrego promptu i dopracowanie efektu działań AI zapewnia ich względnie dobrą jakość, a to też zajmuje czas. Czasami – bardzo długo.

Do czego można wykorzystać sztuczną inteligencję? Zastosowania

Przejdźmy jednak do meritum, bo właśnie dla niego tutaj jesteście. Przyjrzyjmy się konkretnym zastosowaniom sztucznej inteligencji w pracy zawodowej. Pracy, dodajmy, różnego rodzaju – dotyczy to głównie zawodów typowo biurowych, ale nie tylko.

Pisanie tekstów

Najbardziej oczywistym zastosowaniem dla sztucznej inteligencji jest pisanie tekstów. Krótkich, średnich, długich – tak naprawdę AI radzi sobie z każdym z nich, przy czym w przypadku nieco dłuższych tekstów trzeba dzielić je na części i korzystać z naprawdę dobrych promptów. Podstawowym narzędziem, po które sięga większość osób, jest oczywiście ChatGPT. Ale czy jest on najlepszy? Są też inne modele językowe, które po polsku radzą sobie przynajmniej nieźle, chociażby Microsoft Copilot, zintegrowany bezpośrednio z Wordem. Całkiem dobry jest też chiński Deepseek, a w przypadku krótszych tekstów Google Gemini. Nie wspominamy też o dziesiątkach płatnych modeli AI, opracowanych specjalnie z myślą o pisaniu tekstów, bo ich jakość jest różna, a rynek jest tym przesycony.

Choć AI nieźle radzi sobie z pisaniem prostych, powtarzalnych tekstów, to w przypadku dłuższych i bardziej kreatywnych dzieł wciąż wypada blado. Zresztą często halucynuje, wplata w tekst niewłaściwe informacje i ciągle korzysta z tych samych stwierdzeń, po których wiadomo, że mamy do czynienia z AI. Zwracam na to uwagę, aby nie przesadzić, bo 99 proc. tekstów napisanych przez sztuczną inteligencję trzeba sprawdzić, poprawić, a często całkowicie przepisać na nowo, aby rzeczywiście się do czegoś nadawały.

Pisanie kodu

Sztuczna inteligencja dobrze radzi sobie z pisaniem kodu, prawdopodobnie nawet lepiej, od pisania tekstów w języku polskim. Znam wielu programistów, którzy korzystają z niej na co dzień (a obracam się w tym środowisku, czasem są to nawet midzi i seniorzy, którzy po prostu ułatwiają sobie pracę). Z usług ChatuGPT, Mistrala lub Google Gemini chętnie korzystają też studenci kierunków takich jak informatyka, bo AI potrafi nie tylko napisać kod, ale też wytłumaczyć, co tak naprawdę zrobiło – a więc ma to znaczącą wartość edukacyjną.

Jednak również i w tym wypadku należy zwrócić szczególną uwagę na halucynacje AI. Niestety napisany przez nią kod jest często niskiej jakości, bardzo często zawiera wręcz błędy, przez które całość nie działa, albo pojawiają się w niej bugi. Ciężko je później usunąć, szczególnie w przypadku bardziej skomplikowanych projektów. Dlatego zachęcam do umiaru podczas stosowania sztucznej inteligencji do pisania kodu, bo inaczej może się to skończyć nieciekawie.

Weryfikowanie informacji

AI sprawdza się jako narzędzie do weryfikowania informacji, choć o dość ograniczonym charakterze. Jest użyteczne tylko, jeśli powoła się na konkretne źródła, bo inaczej istnieje duża szansa, że odpowiedź jest po prostu wziętą z kapelusza halucynacją. Większość modeli potrafi już przeszukiwać internet i odwoływać się do konkretnych źródeł (nie tylko stron internetowych, ale również publikacji w PDF-ie), najlepiej radzi sobie z tym ChatGPT oraz Google Gemini. Także AI jak najbardziej nadaje się do weryfikowania informacji, natomiast trzeba zachować w tej sprawie daleko idącą ostrożność.

Wyszukiwanie źródeł

Podobnie jak w przypadku weryfikowania informacji AI sprawdza się do wyszukiwania źródeł, także w bardzo niszowych tematach. W praktyce radzi sobie z tym przynajmniej nieźle, natomiast znajduje jedynie te bardziej popularne publikacje (to jest istotne w przypadku naukowców, którzy jednak powinni czytać również niszowe teksty), a jeśli chodzi o źródła internetowe – to nie zawsze są one wysokiej jakości. Zdarza się, że AI powołuje się na podrzędne portale, zawierające teorie spiskowe oraz nienaukowe informacje, sprzeczne z faktami. Stąd znów należy zachować daleko idącą ostrożność, natomiast przyznam się, że regularnie korzystam z AI do wyszukiwania źródeł.

Tworzenie raportów

Sztuczna inteligencja przygotowuje niezłe raporty przekrojowe. Najlepiej pod tym względem radzi sobie Google Gemini, który w 5 minut jest w stanie wygenerować zaskakująco dogłębny raport na wybrany temat. Podaje w nim przynajmniej kilkanaście źródeł, a często nawet więcej, a do tego kompiluje dane statystyczne i przedstawia je w formie tabel. Korzystam z tej opcji regularnie i dotychczas nie zauważyłem żadnych poważniejszych błędów ani halucynacji – widać, że każdy raport powstaje na bazie dokładnego researchu w internecie.

Wadą tego rozwiązania jest to, że na jednym koncie Google można wygenerować maksymalnie 10 raportów w ciągu dwóch miesięcy. Mimo tego ograniczenia, jest to świetna opcja dla osób, które muszą na szybko zagłębić się w jakiś temat, lub po prostu potrzebują przygotować raport.

Streszczanie

Sztuczna inteligencja jest w stanie szybko i sprawnie streścić dłuższy tekst, także w PDF-ie. Z mojego doświadczenia wynika, że najlepiej radzi sobie z tym ChatGPT. Jest to szczególnie przydatne, jeśli potrzebujesz na szybko znaleźć jakąś informację w dłuższym tekście, lub skompilować kilka informacji w jedną.

Generowanie zdjęć i filmów

Wszyscy wiemy, że AI generuje od zera zdjęcia i filmy. Na razie efekty są niezłe, ale dużo brakuje im do dopracowanych wytworów pracy artystów. Natomiast technologia ta staje się coraz lepsza, a wiele firm – w tym np. kanały na Youtube, telewizje, wydawnictwa itd. sięgają po obrazy oraz filmy generowane przez AI. Najpopularniejsze modele do generowania obrazów to DALL-E oraz Midjourney, a filmów – Sora oraz Veo 3. Moim zdaniem efekty jak na razie są jednak słabe, osobiście nie korzystam z tych narzędzi, choć na pewno mają ogromny potencjał do rozwoju. Cóż, zobaczymy za rok-dwa lata, co z tego wyniknie.

Generowanie dźwięków

AI generuje również dźwięki i radzi sobie z tym dużo lepiej, niż w przypadku obrazów oraz filmów. Coraz więcej efektów dźwiękowych w filmach na Youtube czy podcastach została wygenerowana przez sztuczną inteligencję, widziałem też wiele piosenek stworzonych w całości (od podkładu, przez instrumenty po wokal) przez AI, a efekty potrafią już być nie do odróżnienia od faktycznej muzyki, tworzonej przez człowieka. Oczywiście nie wszystko wychodzi, dużo zależy od promptu i wytrwałości użytkownika, natomiast osoby pracujące z dźwiękiem powinny koniecznie zainteresować się modelami takimi jak Suno, SOUNDRAW czy Udio.

Na co należy uważać?

AI nie jest cudownym narzędziem, które zrobi wszystko za Ciebie, natomiast na pewno może stanowić ważne wsparcie, zwiększające efektywność twojej pracy. Warto wdrożyć je w wykonywanie swoich zawodowych obowiązków, natomiast trzeba robić to z głową, bo jakość pracy przecież też jest ważna – a AI nie zawsze zapewnia dobre efekty, często się myli i popełnia błędy. Warto więc go używać, ale z umiarem!