Autor: Umiemy

Pastelowy szkic dziecka korzystającego z AI przy pracy domowej, symbolizujący różnicę między samodzielną nauką a oddawaniem myślenia chatbotowi.

Czy AI pomaga dzieciom się uczyć, czy tylko szybciej odrabiać zadania?

AI w edukacji · prace domowe · egzamin bez wspomagaczy Lepiej i szybciej zadania robi się ejajem Wystarczy przekleić treść albo cyknąć fotę. Wynik przychodzi szybko, nagroda przychodzi natychmiast, a mózg uczy się prostego schematu: im mniej wysiłku, tym lepiej. 🧠 +30% szybsze prace domowe z AI −20% słabsze wyniki na egzaminach 30 mies. monitorowania uczniów Czy AI to dopalacz? Kiedy narzędzie daje szybki wynik bez wczytywania się w problem, zaczyna działać jak poznawczy skrót. Dziecko dostaje ocenę, oszczędza czas i uczy się nie tyle przedmiotu, ile sposobu omijania wysiłku. 26 811 dzieci z klas 7–12 objętych obserwacją +18% lepsze oceny z prac domowych -18 -24% gorsze wyniki egzaminów wysokiej stawki Oliwa sprawiedliwa wychodzi na egzaminach Prace domowe wyglądają lepiej, ale egzaminy pisane bez dostępu do AI pokazują inną historię. Najmocniejsze negatywne efekty pojawiają się długofalowo – dopiero po dwóch latach. Największe różnice widać w przedmiotach społecznych, gdzie liczy się rozumienie kontekstu i argumentacja, następnie w przedmiotach ścisłych, czyli STEM, oraz w językach obcych, gdzie praktyka jest trudna do zastąpienia samym wynikiem. Kto traci najbardziej? Najgorzej wypadają najmłodsi uczniowie oceniani najwyżej, zwłaszcza chłopcy oraz grupa, która regularnie outsourcuje prace domowe na AI. Użycie jako wsparcie Dzieci, które pracują z AI, ale poświęcają na zadania podobnie dużo czasu jak rówieśnicy bez AI, doświadczają tylko niewielkich strat edukacyjnych. Użycie jako zastępstwo Gdy chatbot odrabia zadanie zamiast ucznia, ocena może rosnąć, ale trening rozumienia, pamięci i samodzielnego pisania znika. A gdyby Twoje dziecko miało w piwnicy kogoś, kto odrabia za nie wszystkie zadania? Po latach kto ma wiedzę i umiejętności? Kto ma wyćwiczoną „mózgownicę”? Ten, kto dostawał piątki za wynik, czy ten, kto naprawdę przechodził przez proces uczenia się? Puenta: AI może pomagać w nauce, ale nie powinno zastępować samego aktu myślenia. Mniej wysiłku ≠ więcej kompetencji

agentic coding biuro warszawa nadmiar zadan

Agentic Coding i Vibe Coding. Dlaczego w części zadań AI zacznie wypierać człowieka

Gdy w biurze rośnie liczba zadań, nie zawsze rośnie wartość pracy, rosną też koszty przełączania pracowników między zadaniami Jeszcze niedawno tworzenie rozwiązań cyfrowych kojarzyło się głównie z narzędziami. Dziś centrum ciężkości przesuwa się gdzie indziej: na sposób myślenia, koszt uwagi i zdolność utrzymania ciągłości pracy. To właśnie tutaj spotykają się dwa pojęcia, które warto rozumieć razem: Vibe Coding i Agentic Coding. Vibe Coding opisuje stan człowieka. To rytm pracy, w którym można rozwijać pomysł bez ciągłego zrywania koncentracji.Agentic Coding opisuje zachowanie systemu. To model, w którym agent AI nie tylko odpowiada, ale też wykonuje zadania, utrzymuje kontekst i prowadzi część procesu do rezultatu. Oficjalne materiały OpenAI opisują Codex jako narzędzie do pracy end-to-end nad zadaniami, a Google przedstawia Antygravity jako „agent-first” platformę rozwojową. (OpenAI) To rozróżnienie jest ważne, bo nie chodzi już tylko o pytanie: czy AI potrafi coś wygenerować? Coraz częściej chodzi o pytanie: czy AI potrafi utrzymać ciągłość działania lepiej niż człowiek pracujący pod presją rozproszeń. (Claude) Najważniejsze: człowiek nie przegrywa z AI w sensie, lecz w koszcie uwagi W wielu zadaniach człowiek nadal wygrywa tam, gdzie liczą się sens, ocena jakości, odpowiedzialność i rozumienie odbiorcy. To człowiek lepiej nadaje kierunek, interpretuje potrzeby i ocenia, czy efekt naprawdę ma wartość. Problem zaczyna się gdzie indziej: człowiek bardzo drogo płaci za przełączanie kontekstu (Human multitasking). To właśnie nieustanne przeskakiwanie między zadaniami osłabia ciągłość myślenia, wydłuża drogę do decyzji i obniża spójność końcowego efektu. W tym miejscu dobrze wybrzmiewają obserwacje z książki „Mózg Project Managera” Macieja Błaszaka, która pokazuje, jak silnie na jakość pracy wpływają procesy poznawcze, sposób podejmowania decyzji i koszt ciągłego odzyskiwania koncentracji. W praktyce codziennej pracy biurowej ten koszt nie bierze się z jednego dużego zakłócenia, ale z wielu drobnych przerwań, które składają się na zwykły dzień pracy: e-maili, telefonów, spotkań, krótkich rozmów, kontaktów face to face, wędrówek po biurze czy nawet kolejek do firmowych ekspertów, od których trzeba uzyskać szybką odpowiedź. To właśnie te pozornie niewielkie zakłócenia rozbijają tok myślenia i sprawiają, że człowiek musi wielokrotnie wracać do tego samego wątku, odtwarzać zależności i odzyskiwać rytm pracy. Z perspektywy praktyka inżyniera to bardzo cenna obserwacja, bo pozwala spojrzeć na pracę nie tylko przez liczbę zadań, ale też przez koszt poznawczy, jaki generuje ich równoległa realizacja. To jednocześnie dość uniwersalny sposób myślenia o tym, gdzie w organizacji naprawdę uciekają energia, uwaga i jakość decyzji. Według opracowania profesora Macieja Błaszaka przy realizacji 5 zadań strata energii związana z przełączaniem kontekstu może przekraczać 75%, a na realną pracę pozostaje około 25% zasobów poznawczych. W uproszczeniu oznacza to średnio około 5% energii na jedno z pięciu zadań, jeśli uwaga jest stale rozbijana pomiędzy równoległe wątki. I właśnie tutaj tworzy się przestrzeń do wdrożenia Agentic Coding. Wcześniej warto wykonać analizy, policzyć koszty i w oszacować zysków z wdrożenia automatyzacji w organizacji. Przewaga Agentic Coding nie wynika z tego, że system lepiej „rozumie” sens biznesowy, potrzeby odbiorcy czy odpowiedzialność za końcowy efekt. Te obszary nadal należą do człowieka. Siła agentów ujawnia się gdzie indziej: w zdolności do utrzymywania ciągłości działania tam, gdzie człowiek stale płaci poznawczą cenę za każde przerwanie. Agent może konsekwentnie prowadzić rozpoczęty proces, pilnować porządku, spójności i kolejnych kroków bez tego samego kosztu mentalnego, który po stronie człowieka wywołują codzienne rozproszenia. To właśnie w tej luce, między ludzką wartością a ludzkim kosztem poznawczym, Agentic Coding zaczyna budować swoją realną przewagę. Dlaczego multitasking wygląda na efektywność, choć często nią nie jest Z zewnątrz wielozadaniowość wygląda atrakcyjnie. Ktoś odpowiada na wiadomości, bierze udział w spotkaniu, poprawia dokument, opiniuje kierunek projektu i równolegle próbuje coś tworzyć. To sprawia wrażenie wysokiego tempa. Problem polega na tym, że tempo nie jest tym samym co…

mezczyzna touchpoint wyszukiwanie szkolen na stronie

AI Storyboard w praktyce: makiety i wizualizacje wspierające projektowanie usług SDT, Vibe Coding, Agile, SCRUM

Asystenci AI przestali być „ciekawostką” dziś realnie skracają czas pracy zespołów produktowych, badawczych i projektowych. Wizualizujemy potrzeby użytkownika, żeby projektować lepsze doświadczenia: UX, CX w efekcie BX. Potencjału zastosowania i wsparcia się narzędziami AI warto szukać tam, gdzie zwykle tracimy najwięcej czasu i energii: na doprecyzowaniu koncepcji, dogadaniu się w zespole i szybkim pokazaniu „jak to działa” bez budowania pełnej makiety. Właśnie dlatego w naszym szkoleniu skupiamy się na praktycznym zastosowaniu asystentów AI w procesach projektowych, w tym min. service design thinking. Czasem wystarczy jeden kadr, żeby wszyscy w zespole zrozumieli to samo. I właśnie dlatego w Service Design Thinking tak często wracamy do prostego powiedzenia: „Jeden obraz wart więcej niż tysiąc słów”. Bo zanim zaczniemy budować makiety, opisywać wymagania czy planować sprinty, musimy najpierw uchwycić najważniejsze: sytuację użytkownika — jego cel, kontekst, emocje, przeszkody i momenty decyzyjne na ścieżce doświadczenia. W praktyce największe straty czasu w projektach nie biorą się z braku narzędzi, tylko z braku wspólnego obrazu w głowach ludzi. Każdy interpretuje „problem użytkownika” czy „User Stories” trochę inaczej (to fenomen ludzkiego umysłu), te różnice wychodzą często w trakcie wdrożenia propozycji wartości/produktu: w niekończących się doprecyzowaniach, zmianach scope’u i poprawkach do tego, co „miało działać inaczej”. Dlatego storyboardy i szybkie wizualizacje są tak cenne i często skuteczne — porządkują rozmowę, przyspieszają decyzje i pomagają przełożyć customer journey na konkretne sceny, które można wspólnie ocenić. W Service Design Thinking storyboard pełni rolę mostu między analizą a rozwiązaniem: domyka insighty z badań, nadaje kształt personom i touchpointom, a przede wszystkim pozwala sprawdzić, czy projektowane doświadczenie ma sens w realnym kontekście. Zamiast opisywać „co użytkownik zrobi”, pokazujemy, jak to wygląda krok po kroku — od pierwszego kontaktu, przez moment decyzji, aż po rezultat. To z kolei mocno ułatwia pracę na artefaktach SDT: mapach podróży klienta, service blueprintach, scenariuszach użycia czy mapach procesów. A kiedy np. wchodzimy w etap realizacji MVP i uruchamiamy pracę w Agile/Scrum, ten „jeden obraz” nadal pracuje dla zespołu — tylko w innym miejscu procesu. Storyboard pomaga szybciej: Daily – choć bywa w zespole „nielubianym obowiązkiem” — daje szybki wgląd w to, co dzieje się „tu i teraz”. Pozwala zobaczyć aktualne prace, zależności oraz czynniki, które mogą generować opóźnienia w dostarczeniu produktu lub rozwiązania (blokady, ryzyka, niejasności, brak decyzji, brak danych, brak akceptacji). Dlatego udział i wkład zespołu w Daily w jakiejkolwiek formie jest cenny – nawet jeśli ktoś nie chce mówić dużo na głos. A w wielu przypadkach sygnalizowanie problemów bywa łatwiejsze, gdy można je pokazać: krótką makietą, kadrem storyboardu lub zrzutem ekranu z komentarzem. Obraz przyspiesza zrozumienie, obniża barierę wejścia w rozmowę i pomaga zespołowi szybciej usuwać przeszkody. Dzięki transparentności prac mamy wgląd tu i teraz również zespół może ograniczyć inne spotkania i punkty styku w kanałach analogowych- ludzie, cyfrowych – rozwiązani informatyczne jak również obecnie już nawet agentami AI. Owszem, często mamy sytuację, kiedy w trakcie Daily nie wnosimy nic nowego, ale przez to, że celebrujemy to wydarzenie, nie tracimy szansy na wychwycenie, jeżeli takowe problemy się pojawią. Jednocześnie nie wstrzykujemy tych zakłóceń do organizmu naszego zespołu , tworząc kolejne chaotyczne, sztuczne punkty styku i generując kolejne zakłócenia w rytmie pracy naszego scrumowego organizmu. W Scrumie często mówi się o „optymalnej wielkości zespołu”, bo wraz ze wzrostem liczby osób rośnie też koszt koordynacji, warto też pamiętać o kosztach które ponosi które każdy członek zespołu każdego dnia, przełączenia się pomiędzy zadaniami. W praktyce nie chodzi jednak tylko o liczbę ludzi, ale o liczbę punktów styku, które trzeba utrzymać, żeby dowieźć wartość. A punktami styku mogą być nie tylko ludzie, lecz także systemy informatyczne (integracje, zależności, środowiska), procesy i narzędzia, a dziś coraz częściej również agenci AI,…

Anterior Mid-Cingulate Cortex

Jak ćwiczyć silną wolę? Tak, wolę można ćwiczyć.

Rób trudne rzeczy z ciekawymi ludźmi – raptem parę lat temu zdałem sobie sprawę, że całe dorosłe życie kieruję się tą dewizą. Jak coś jest łatwe, to zostaw. Nie rób rzeczy łatwych. Albo może inaczej – te łatwe zostaw maszynom, AI, automatom. Jeżeli ktoś słucha podcastu Andrew Huberman, to słyszał o „Anterior Mid-Cingulate Cortex” (aMCC). „Przednia kora obręczy” – podpowiada google. Jak zwał tak zwał. Wszystko wskazuje na to, że jest to obszar mózgu odpowiedzialny za tzw. charakter, niezłomność, nieustępliwość. Niektórzy mówią nawet wprost – o woli życia. Skąd takie wnioski? Obszar ten fizycznie (!) zwiększa objętość u osób, które długotrwale angażują się w procesy, zadania lub czynności, które sprawiają im trudność lub powstrzymują od takich, które by robić chcieli (nałogi). Uwaga, nie chodzi o rzeczy trudne, które lubimy robić, ale o takie, które przychodzą nam z trudem – wobec których czujemy mentalny opór. Jeżeli więc np. ktoś uwielbia najpierw wypocić się w saunie, a potem wskakiwać do lodowatej wody, to jego silna wola na tym się nie buduje. Jeżeli natomiast bieganie przychodzi mu z wielkim trudem, a biega pomimo tego, to jego aMCC rośnie. To samo dotyczy np. gry w szachy, gry na instrumentach czy nauki języka. Cytowane przez Hubermana badania pokazują m.in., że obszar ten jest np. mniejszy u osób otyłych, a zwiększa się wyraźnie u tych samych osób, kiedy przechodzą na dietę i zaczynają ćwiczyć. Jest również ponadprzeciętnych rozmiarów u osób długowiecznych. Ale neuroplastyczność, jak każdy kij, ma dwa końce. aMCC kurczy się u tych samych osób, kiedy zaprzestają robienia rzeczy trudnych. Skojarzenia z myśleniem wolnym oraz #growth / #agile#mindset jak najbardziej zasadne. W komentarzach linkuję artykuł na ten temat oraz dwa absolutnie genialne odcinki podcastu Hubermana. Oba gorąco polecam, zwłaszcza rozmowę z Gogginsem. #rozwoj#rozwojosobisty

Umiemy - Nowoczesna przestrzeń szkoleniowa z rzutnikiem, flipchartem i kamerą do nagrań wideo

Kompetencje nieautomatyzowalne w erze AI, praktyczne warsztaty i coaching dla organizacji

O kompetencjach przyszłości słyszymy coraz głośniej co najmniej od dekady – czyli mniej więcej tyle ile dr Iwo Zmyślony prowadzi warsztaty i szkolenia, wcześniej dydaktyka, badania i doktorat. Z grubsza chodzi o naszą inteligencję ogólną – zdolność do odkrywania zupełnie nowej wiedzy oraz adaptacji wiedzy posiadanej. Czyli m.in. o tzw. badania podstawowe, przełomowe odkrycia i zmianę paradygmatów. A w biznesie m.in. o synergię, rezyliencję, kreatywność, agile, głębokie innowacje (tzw. rewolucyjne), przywództwo, reputację, kapitał społeczny, know-how, problem finding, pamięć organizacji czy zarządzanie zmianą. Krótko mówiąc: to wszystko, czego AI dziś nie umie i czego nie będzie umieć. Przynajmniej dopóki nie powstanie nowa technologia – inna niż te, które znamy. Good, Minsky itp. fantazjowali o niej już przeszło pół wieku temu, a od przeszło dwóch dekad nazywamy ją „AGI”. Ja długo forsowałem „kompetencje człowiecze”, ale ostatnio mówię „nieautomatyzowalne”. Nie ma automatów cyfrowych, mechanicznych czy obliczeniowych, przy pomocy których by można je zastąpić bez straty dla procesów i zadań, w których z nich korzystamy – czy to w nauce, czy w biznesie, czy w innych obszarach. Niektórzy próbują je dzielić na „społeczne”, „poznawcze” i „emocjonalne”. Inni od lat promują „Power Skills”. „Miękkie” z obiegu raczej wypadają. Ostatecznie równie dobrze chodzi o Growth Mindset (C. Dweck, M.C. Murphy, D. Yeager), tzw. myślenie wolne (D. Kahneman) oraz neuroplastyczność i neurosynchronię (M. Platt, A. Schore). Najnowszy raport World Economic Forum po raz kolejny odgrzewa te kotlety, tym razem jako „Human Advantage” i „New Economy Skills”. Z ciekawostek – na ich rozwój potrzeba SETEK dni coachingu (średnio ok. 200), łatwo je utracić (skills atrophy, deskilling), a część jest w istotnym stopniu „transformowana” przez AI. Dlaczego tak trudno je rozwijać i wdrażać? Ponieważ – w przeciwieństwie do tzw. „twardych”, to nie są kompetencje jednostek, ale kompetencje zespołów i organizacji. Do ich rozwoju nie wystarczy trening, potrzebna jest motywacja i zaangażowanie (commitment). A co za tym idzie – przywództwo i kultura. Skoro szukasz szkolenia z kompetencji przyszłości, to prawdopodobnie widzisz już to, co widzą liderzy HR i zarządy: AI przyspiesza pracę, ale nie „dowozi” tego, co decyduje o przewadze — adaptacji, przełomowych pomysłów, kultury współpracy i jakości decyzji pod presją. Ten program (warsztaty + wdrożenie) pomaga zespołom zbudować Human Advantage: zestaw umiejętności, których nie da się sensownie zastąpić automatem bez strat dla procesu, reputacji i wyniku. Co naprawdę znaczy „kompetencje przyszłości” (i dlaczego to nie są „miękkie”) Jeśli zakładasz, że „kompetencje przyszłości” to kolejna moda, to szybko zauważysz różnicę: chodzi o inteligencję ogólną w praktyce — zdolność do odkrywania nowej wiedzy, zmiany paradygmatów i adaptacji posiadanego know-how w warunkach niepewności. W biznesie przekłada się to na konkret: To nie są „kompetencje jednostki”. To kompetencje zespołów i organizacji, a więc ich rozwój wymaga nie tylko treningu, ale też motywacji, zaangażowania i kultury. Dlaczego rozwój trwa setki dni (i czemu łatwo je utracić) Jeśli myślisz o rozwoju tych umiejętności jak o kursie „do odhaczenia”, to dane szybko ustawiają oczekiwania: mediana czasu potrzebnego na realny wzrost wybranych kompetencji human-centric (w coachingu) wynosi ok. 129–245 dni, a dla części osób dojście do poziomu wysokiej biegłości potrafi zająć powyżej 500–700 dni (90. percentyl, zależnie od kompetencji). Przykładowe mediany (50% grupy) z wykresu: Do tego dochodzi zjawisko skills atrophy / deskilling: gdy organizacja nie wzmacnia zachowań w procesach, kompetencje znikają szybciej, niż powstały. Dlatego program jest projektowany jako wdrożenie, a nie jednorazowe „event szkoleniowy”. FAQ Jeśli zastanawiasz się, czy to bardziej szkolenie czy transformacja odpowiadamy to jest wdrożenie kompetencji w kulturze i procesach. Ile trwa program?Skoro realny rozwój wymaga utrwalenia, najczęściej zaczynamy od pilota (warsztaty + pierwsze wdrożenia), a potem wzmacniamy coachingiem i rytuałami w cyklu kilku tygodni / miesięcy — zależnie od skali. Czy…

flow tworzenie filmu e1766777513817

Flow 2025 Update z 16 grudnia. Co nowego w okresie Świąt w Polsce?

Pamiętacie jeszcze grudzień 2023 roku? Albo nawet końcówkę 2024? Czasy, gdy wygenerowanie wideo dłuższego niż 4 sekundy, w którym postać nie zmieniała się w geometryczną plamę, było powodem do otwierania szampana Patrząc na to z perspektywy dzisiejszego dnia – grudnia 2025 roku – wydaje się to niemal prehistorią. Przeszliśmy długą drogę od „ciekawostki technologicznej” do standardu przemysłowego. Dziś, w polskiej branży kreatywnej, Flow oraz częsciej nie jest już tylko „narzędziem”. Stało się środowiskiem. Ekosystemem, w którym agencje reklamowe, domy produkcyjne i niezależni twórcy spędzają więcej czasu niż w pakiecie Adobe. Flow zastąpiło nam żmudne poszukiwania na stockach, zredukowało koszty wstępnych wizualizacji i – co najważniejsze – pozwoliło reżyserować sny w czasie rzeczywistym. W trakcie naszych szkoleń pokazyjemy kursantom możliwości Flow, śledzimy rozwój Flow od pierwszych wersji, testowaliśmy wiele aktualizacji. Jedne były kosmetyczne, inne przełomowe. Jednak to, co obserwujemy w obecnej, najnowszej wersji, to już dojrzewanie technologii i profesjonalnych narzędzi. Flow przestało być „generatorem losowości”, a stało się precyzyjnym „studiem w przeglądarce”. Na stronie subskrypcji Gemini pojawiła się czasowa oferta promocyjna: 50% zniżki na roczny pakiet AI Pro, dostępna tylko dla nowych subskrybentów. Pakiet AI Pro odblokowuje praktyczny dostęp do ekosystemu narzędzi, w tym Flow – rozwiązania do tworzenia scen filmowych.W ramach planów Gogole przydziela pule „środków/punktów na AI” przydzielanych miesięcznie, które można przeznaczać m.in. na generowanie filmów w usługach Flow i Whisk.W zależności od wariantu subskrypcji rośnie miesięczny limit (np. od 100, przez 200 i 1000, aż do 25 000 środków), co bezpośrednio przekłada się na tempo pracy i liczbę testów.Flow jest opisany jako poziom dostępu rosnący wraz z planem: od „dostępu rozszerzonego”, przez „wyższy”, po „najwyższy poziom dostępu”.W praktyce oznacza to łatwiejsze iterowanie: szybciej poprawiasz ujęcia, budujesz spójne sekwencje i domykasz materiały pod social media, reklamę lub landing page.Dodatkowo w ofercie pojawia się informacja o dostępie do generowania wideo z wykorzystaniem Veo 3.1 (w tym wariant „Veo 3.1 Fast”), co sugeruje nacisk na sprawniejsze renderowanie i eksperymenty z ruchem.Jeśli planujesz produkcję świąteczno-noworoczną i chcesz wejść w Flow “na serio”, ta promocja jest dobrą okazją, żeby wystartować taniej i od razu sprawdzić, ile realnie „kosztuje” Twój workflow w punktach. W tym materiale przyjrzymy się dokładnie, w jakim punkcie znajduje się Flow pod koniec 2025 roku co daje Nano Banana Pro oraz Veo, przeanalizujemy ekonomię tokenów, a także – co kluczowe – sprawdzimy, jak w praktyce (na przykładzie kampanii świątecznych) wygląda praca z tym gigantem. Jeśli zastanawiasz się, czy Twój workflow jest gotowy na rok 2026, ten tekst jest dla Ciebie. Filozofia „Studia w Przeglądarce” Dlaczego Flow wygrało wyścig z konkurencją? W 2025 roku na rynku mamy dziesiątki modeli. Sery, Runwaje, Klingi – nazwy przewijają się przez nasze feedy. Dlaczego więc to Flow utrzymało pozycję lidera w profesjonalnych zastosowaniach w Polsce? Odpowiedź leży w zmianie paradygmatu, którą Flow wdrożyło konsekwentnie przez ostatnie 12 miesięcy. Flow przestało pozycjonować się jako „magiczne pudełko”, do którego wrzucasz tekst i liczysz na cud. Zamiast tego, dostaliśmy interfejs przypominający profesjonalne oprogramowanie do postprodukcji, ale napędzane neuronami, a nie renderowaniem 3D. Kluczowe filary dzisiejszego Flow to: To podejście sprawiło, że Flow stało się „Hubem Kreatywnym”. Nie wchodzisz tu, żeby „bawić się AI”. Wchodzisz, żeby pracować. Wizualna Perfekcja – Era Nano Banana Pro Upscaling do 2K i 4K: Koniec z „mydłem” na ekranie Przez lata największą bolączką generatywnego obrazu była rozdzielczość. Standardowe 1024×1024 pikseli wystarczało na Instagrama w 2023 roku, ale było żartem w druku wielkoformatowym czy na nowoczesnych telewizorach 8K. Flow rozwiązało ten problem definitywnie, wprowadzając i udoskonalając model Nano Banana Pro. To, co w aktualizacji z grudnia 2025 było nowością, w 2026 stanie się standardem branżowym, bez którego żaden Art Director nie zaakceptuje projektu. Mowa o…

Wizualizacja osi czasu rozwoju modeli LLM AI przez firmy OpenAI, Google, Meta, Anthropic, xAI, DeepSeek, Mistral, Alibaba i polskich dostawców w latach 2013–2025.

Vibie Coding i Microsoft 365 Copilot a GitHub Copilot czym naprawdę różnią się licencje i zastosowania?

Skoro szukasz informacji na Temat Vibe Coding i o licencjach Copilota, to znaczy, że chcesz wdrożyć AI realnie w swoim procesie kreowania produktu lub uslugi w swojej Firmie, w prototypach, MVP, Proof of Concept nie na pokaz. Super, bo zrozumienie możliwości poszczególnych narzędzi w ekosytsemie Microsoft Copilot i różnic między np. Microsoft 365 Copilot a GitHub Copilot to pierwszy krok do świadomej inwestycji w technologie, które naprawdę działają. Czy potrzebuje 2 licencji? Jak działają, dla kogo są? Coraz więcej firm działających w Warszawie świadomie sięga po narzędzia AI, które realnie wspierają pracowników w codziennej pracy biurowej. Jednym z najczęściej wybieranych narzędzi w tym obszarze jest Microsoft Copilot, zintegrowany z ekosystemem Microsoft 365. Rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji sprawia, że zakres ich możliwości zmienia się szybciej niż sposób, w jaki organizacje zdążą je wdrożyć. Regularne aktualizacje, nowe funkcjonalności oraz rozszerzenia integracji powodują, że wiele firm korzysta dziś jedynie z części potencjału, jaki oferuje Microsoft Copilot. Tymczasem bieżąca informacja o nowych możliwościach zastosowania tych rozwiązań bezpośrednio przekłada się na jakość pracy zespołów i sposób realizacji codziennych zadań. Dodatkowym argumentem, który coraz częściej pojawia się w rozmowach z firmami, jest rosnąca popularność podejścia określanego jako vibe coding trend, który redefiniuje sposób pracy zespołów projektowych, możliwośc szybkiego przygotowania MVP dla Proof of Concept. W vibe coding chodzi o płynne, intuicyjne tworzenie rozwiazan w oparciu o aktualne potrzeby, w którym nie->programista może skupić się na koncepcji, logice biznesowej i kreatywnym rozwiązywaniu problemów, zamiast na powtarzalnych czynnościach technicznych. To styl pracy, który idealnie współgra z narzędziami AI, a szczególnie z GitHub Copilot, który generuje kod w czasie rzeczywistym, podpowiada rozwiązania i usuwa bariery, które dotychczas spowalniały proces developmentu. Dla firm planujących szkolenia z AI oznacza to jedno: wprowadzenie vibe coding do zespołów może znacząco podnieść jakość jakość prototypów i tempo pracy oraz satysfakcję z wykonywanych zadań. Organizacje, które chcą wspierać pracowników w pracy zgodnej z tym trendem, muszą świadomie zaplanować dostęp do GitHub Copilot niezależnie od tego, że równolegle korzystają z Microsoft 365 Copilot w obszarach biurowych. Oba narzędzia pełnią różne role, odpowiadają na odmienne potrzeby i wzmacniają zupełnie inne procesy, dlatego wymagają osobnych subskrypcji. Co ważne, szkolenia oparte na vibe coding pozwalają zespołom nie tylko poznać funkcje narzędzi, ale przede wszystkim zrozumieć nowy sposób pracy, w którym AI staje się partnerem w procesie tworzenia oprogramowania. Firmy, które inwestują w takie podejście, szybciej budują przewagę konkurencyjną, skracają czas realizacji projektów i zwiększają jakość dostarczanych rozwiązań. Co jest istotne dla firm, ze szkoleń przeprowadzonych przez zespół umiemy.com wiemy, że poznanie aktualnych funkcjonalności Copilota bardzo często uruchamia w organizacjach nowe sposoby myślenia o pracy. Pracownicy i menedżerowie zaczynają identyfikować obszary, w których automatyzacja, wsparcie analityczne czy generowanie treści mogą realnie usprawnić procesy. Pojawiają się nowe idee, które nie wynikają z teorii, lecz z obserwacji praktycznych zastosowań narzędzia w innych zespołach lub firmach szczególnie w środowisku organizacji technologicznych. Dodatkowo w naszych szkoleniach poza dedykowanym warsztatem w kontekscie biznesowym, promptopwania i wykorzystania narzedzi AI jako uzupełnienie, wprowadzamy analogie do działania ludzkiego mózgu, aby lepiej zrozumieć logikę modeli LLM i nauczyć się formułować polecenia w sposób zgodny z ich sposobem „myślenia”. Kluczowym momentem jest jednak osadzenie narzędzi AI, wniosków i powstałych inspiracji na własny kontekst biznesowy. Największą wartość przynosi praca Copilota na rzeczywistych materiałach firmowych: dokumentach, raportach, arkuszach Excel, prezentacjach czy komunikacji zespołowej. Dopiero wtedy sztuczna inteligencja przestaje być ogólnym wsparciem, a zaczyna działać jako narzędzie dopasowane do specyfiki organizacji, jej procesów i języka pracy. W poszanowaniu i o zachowaniu zasad, complience i dobrych praktyk przetwarzania danych osobowych danych firmowych. Z tego powodu skuteczne wdrożenie Microsoft Copilot nie polega wyłącznie na znajomości funkcji, lecz na zrozumieniu, jak aktualne możliwości narzędzia…

Umiemy - Nowoczesna przestrzeń szkoleniowa z rzutnikiem, flipchartem i kamerą do nagrań wideo

Podcast o AI na kanale Dariusza Rosiaka

Trudno nie cenić jakości jego dziennikarstwa. Obok „Raportu międzynarodowego” Jurasza i Parafianowicza, to dla mnie główne źródło rzetelnej analizy spraw, na których się nie znam, a które mnie ciekawią. Dlatego nas zaskoczył. ChatGPT ratuje życie? Z najnowszego odcinka wynika, że ChatGPT uratował życie. A nawet dwa życia. W pewnym momencie autor Adrian Bąk nawet retorycznie pyta, czy sam ten fakt nie uzasadnia wyjątkowej wartości owej technologii i potrzeby dalszego jej rozwoju. Po co powstał ChatGPT? Dowiadujemy się również po co w ogóle powstał ChatGPT: „Bardzo wcześnie zdawaliśmy sobie sprawę z tego, że to jest nieuniknione i niewiarygodnie istotne, że żeby zbudować sztuczną inteligencję generalnego użytku (…) cyfrowy mózg (…) będzie to zmiana paradygmatu na poziomie cywilizacji (…) było dla nas bliskie sercu, że ta technologia będzie miała pozytywny wpływ (…)” „Chciałbym, żeby AI pozwoliło ludziom osiągać to, co chcą osiągać i żeby pozwoliło ludziom stać się lepszymi samymi sobą. To jest takie moje marzenie” mówi Wojciech Zaremba. Przewidywania dotyczące AI W odpowiedzi na pytanie nad czym obecnie pracuje, zaczyna „przewidywać”, że w najbliższych latach: Pięć etapów rozwoju generatywnej AI Po czym sprzedaje 5 etapów rozwoju gen ai: (1) Przechodzi test Turinga (2) Modele rozumujące (3) Modele agentowe (4) Naukowiec (5) Inteligencja obsługująca całą firmę Analiza narracji Ten kuriozalny model dobrze sprzedaje właśnie strategię rozwoju nie tyle generatywnej ai, ale przedsiębiorstwa OpenAI, wycenianego obecnie na 500 mld USD, które póki co nie generuje zysków, lecz przynosi straty. Zaremba jest jego pracownikiem i współzałożycielem. Czy to oznacza, że wciąż jest idealistą, bezinteresownym, genialnym naukowcem? Nie przesądzam. Być może. Tyle, że to opowieść. Błyskotliwa narracja, której się pięknie słucha, nawet ze wzruszeniem. Poza ową narracją „prawda nie istnieje” – jak niedawno wyznał jeden z protagonistów AI w PL. Odcinek „Limitów AI” i technologiczny kicz Akurat z Kasia Zaniewska i Edyta Sadowska nagraliśmy 14 odcinek „Limitów AI”. Rozmawiamy o technologicznym kiczu, czyli o tych narracjach, które w interesie wielkich korporacji odwracają naszą uwagę od kosztów, ograniczeń i ryzyk rozwijanych przez nie technologii. Kluczowe pytania Kto na tych narracjach korzysta? Kto traci? Czym jest dziś dziennikarstwo? Czym różni się od PR?

Laureaci Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki 2025 – ogłoszenie wyników przez Królewską Szwedzką Akademię Nauk

Nobel 2025 dla Architektów Ery Kwantowej: Co Naprawdę Oznacza Nagroda Clarke’a, Devoreta i Martinisa dla Nas?

Nobel dla Architektów Ery Kwantowej: Dlaczego ta nagroda dotyczy również Ciebie Nie trzeba być fizykiem kwantowym, aby poczuć wagę tego, co wydarzyło się w Sztokholmie The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the Nobel Prize in Physics 2025 to …. Tegoroczny Nobel w dziedzinie fizyki, przyznany Johnowi Clarke’owi, Michelowi H. Devoretowi i Johnowi M. Martinisowi, to nie tylko triumf nauki to sygnał, że świat komputerów, który znamy, wkracza w zupełnie nowy wymiar. I nie jest to przenośnia. Nagroda Nobla dla Clarke’a, Devoreta i Martinisa to coś więcej niż uznanie dla przeszłych dokonań To oficjalne ogłoszenie nadejścia ery kwantowej. Ich prace przekształciły abstrakcyjne koncepcje fizyczne w potężne narzędzie inżynieryjne, które w nadchodzących dekadach zdefiniuje na nowo naukę, gospodarkę i nasze codzienne życie. Świat kwantów przestał być domeną teorii staje się naszą rzeczywistością. Nagroda przyznana niemal 40 lat po pierwszych przełomowych eksperymentach przypomina nam o fundamentalnej wartości nauki. Badania, które na początku mogły wydawać się ezoteryczne i pozbawione praktycznych zastosowań, po dekadach stają się fundamentem technologii zmieniających cywilizację. To hołd dla cierpliwości, ciekawości i odwagi w eksplorowaniu nieznanego. I właśnie w tym tkwi najgłębszy morał tegorocznego Nobla: że każda innowacja, która dziś wydaje się „zbyt odległa”, może jutro zmienić nasz sposób życia, pracy i myślenia. Wystarczy, że ktoś odważy się zapytać „a co, jeśli…?”. To pytanie tak proste, a zarazem potężne od zawsze było początkiem wszystkiego, co naprawdę ważne w historii ludzkiego postępu. Dzięki ich badaniom, komputery przestają być tylko narzędziem stają się bramą do rzeczywistości, którą można zaprogramować na poziomie samych praw natury. To już nie wizja z filmów science fiction, ale realny kierunek, w którym zmierza przyszłość informatyki, bezpieczeństwa danych i sztucznej inteligencji. Jeśli dziś korzystasz z laptopa, smartfona czy aplikacji w chmurze prędzej czy później, skutki tej rewolucji dotkną także Ciebie. Bo kwantowa przyszłość nie zacznie się w laboratoriach ona zaczyna się w Twoim codziennym życiu: w szybszych procesorach, bezpieczniejszych systemach bankowych, dokładniejszych symulacjach medycznych i inteligentnych algorytmach, które będą rozumiały więcej, szybciej i precyzyjniej. To moment, w którym granica między człowiekiem a maszyną znów się przesuwa, tym razem w kierunku współpracy na poziomie, o którym dekadę temu mogliśmy tylko marzyć. I choć brzmi to jak opowieść o odległej przyszłości, Nagroda Nobla 2025 przypomina: ta przyszłość właśnie nadeszła. Tegoroczna Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki dla Johna Clarke’a, Michela H. Devoreta i Johna M. Martinisa to nie tylko laur dla trzech wybitnych naukowców. To symboliczny moment, w którym technologia kwantowa ostatecznie wychodzi z laboratoriów fizyki fundamentalnej, aby stać się filarem nowej rewolucji technologicznej. Czytaj dalej jeśli chcesz dowiedzieć się dlaczego to wydarzenie ma tak fundamentalne znaczenie dla naszej przyszłości. Przełom: Od Abstrakcyjnej Teorii do Inżynierii Rzeczywistości Największym dokonaniem noblistów było udowodnienie, że dziwaczne i nieintuicyjne zasady mechaniki kwantowej można kontrolować w świecie makroskopowym. Do tej pory zjawiska takie jak superpozycja (istnienie w wielu stanach naraz) czy tunelowanie kwantowe były domeną pojedynczych atomów i cząstek elementarnych. Prace laureatów pokazały, jak zbudować obwody elektryczne, które zachowują się jak „sztuczne atomy”. Te nadprzewodzące kubity bo o nich mowa to dziś bijące serca najpotężniejszych komputerów kwantowych przyszłości na świecie. Zamiast opisywać naturę, naukowcy zaczęli ją programować na poziomie jej fundamentalnych praw. To przejście od fizyki do inżynierii kwantowej jest kamieniem węgielnym, na którym opiera się cała dziedzina. Fundamenty Pod Nową Generację Obliczeń Dzięki pionierskim pracom Clarke’a, Devoreta i Martinisa firmy takie jak Google, IBM, czy Rigetti mogły zbudować pierwsze działające procesory kwantowe. To właśnie Martinis stał na czele zespołu Google, który w 2019 roku ogłosił osiągnięcie tzw. przewagi kwantowej (quantum supremacy) wykonanie zadania obliczeniowego, które dla najszybszych superkomputerów klasycznych byłoby praktycznie niewykonalne. Potencjał tej technologii jest trudny do przecenienia. Komputery kwantowe zrewolucjonizują…

Abstrakcyjna cyfrowa twarz 3D złożona z pikseli – symbol sztucznej inteligencji i nowych technologii

Poranki Naukowo-Biznesowe Warszawa: Myślenie to dar czy umiejętność?

Spotkajmy się na żywo w Norblin Factory zarejestruj się bezpłatnie! Czy myślenie wciąż nas definiuje? A może w erze AI to tylko przestarzała umiejętność? Jeśli chcesz rozmawiać o tym, co naprawdę ma znaczenie we współczesnym świecie zapraszamy Cię do udziału w nowym cyklu Poranków Naukowo-Biznesowych. 📅 Najbliższe spotkanie: 3 października 2025 | 🕗 08:30–11:00 | 📍 Norblin Factory, Warszawa To wydarzenie na żywo, bez pośrednictwa ekranów prawdziwe rozmowy, autentyczne relacje i wartościowe spotkania. Dlaczego warto wziąć udział? Temat przewodni: „Myślę, więc jestem” – czy nadal aktualne? We współczesnym świecie, w którym algorytmy coraz częściej „myślą” za nas, warto zadać sobie pytanie: jaką rolę pełni dziś ludzka refleksja? Wspólnie z ekspertami zastanowimy się: Goście panelu otwierającego: 👩‍⚕️ Małgorzata Czernecka – psycholożka biznesu, ekspertka meta-wellbeingu Twórczyni Human Power, od lat wspiera liderów w zarządzaniu energią i odpornością psychiczną. Pracowała z ING, Shell, Intel, P&G. 👨‍🏫 Prof. Michał Łuczewski – socjolog, psycholog, metodolog Założyciel IDEAS LAB, autor programów przywódczych w Polsce, Hiszpanii i na Oxfordzie. Ekspert IFS i Polarity Management. 🧠 Dr Iwo Zmyślony – filozof technologii, projektant zmiany Specjalista w dziedzinie transformacji organizacyjnych i edukacyjnych. Antropolog nowych technologii i praktyk rozwoju. Dla kogo jest to spotkanie? Zapisz się już teraz liczba miejsc ograniczona! ✅ Rejestracja jest bezpłatna📍 Spotkania odbywają się stacjonarnie, w Norblin Factory🗓 Zaplanuj także kolejne terminy: 7 listopada i 5 grudnia 👉 Kliknij tutaj, aby się zarejestrować Dołącz do rozmowy, która ma znaczenie. Poranki Naukowo-Biznesowe to więcej niż wydarzenie – to społeczność, którą tworzą osoby otwarte na dialog, wiedzę i perspektywę drugiego człowieka.

LinkedIn
Facebook
Twitter
Instagram
Tiktok

SZKOLENIA

Linki

informacje

Newsletter

Give your inbox some love with new products, tips, & more.


    © Umiemy 2024

    Type to search

    Shopping cart

    0
    image/svg+xml

    No products in the cart.

    Continue Shopping