Kategoria: Szkolenia AI i produktywność

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,…

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…

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…

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