6 miesięcy intensywnej nauki AI - moje doświadczenia i refleksje

Siedząc nad tym podsumowaniem 3 lipca 2025 roku, zdaję sobie sprawę, że minione pół roku było jednym z najbardziej intensywnych okresów edukacyjnych w mojej karierze. Choć może wydawać się paradoksem, że twórca bloga AI for Everyone i propagator demokratyzacji wiedzy o sztucznej inteligencji sam intensywnie się uczył, to właśnie w tym widzę klucz do autentycznej misji edukacyjnej - tylko ten, kto nieustannie pogłębia swoją wiedzę, może przekazywać ją innym z prawdziwą pasją i rzetelnością.

Droga przez labirynt edukacji AI

Początek roku 2025 przyniósł mi nieoczekiwaną możliwość uczestnictwa w programie "Umiejętności Jutra AI" od Google, który wystartował 27 stycznia. Ten pięciotygodniowy intensywny kurs okazał się fascynującą podróżą przez praktyczne zastosowania AI w biznesie, której zakres merytoryczny znacznie przekroczył moje pierwotne oczekiwania.

Głębokie zanurzenie w ekosystemie AI Google

Program składał się z pięciu modułów, z których każdy otwierał przede mną nowe wymiary wykorzystania sztucznej inteligencji:

Moduł 1: Produktywność osobista & Podstawowe zasady pracy z AI Tu właśnie zacząłem rozumieć prawdziwy potencjał generatywnej AI. Poznałem nie tylko podstawy promptowania, ale przede wszystkim nauczyłem się myśleć kategoriami tworzenia "ekspertów AI" - specjalistycznych agentów dostosowanych do konkretnych zadań biznesowych. Szczególnie fascynujące było odkrycie ElevenLabs i możliwości syntezy głosu, oraz pogłębienia wiedzy o NotebookLM jako narzędzia do inteligentnej pracy z dokumentami. Integracja AI z Google Workspace pokazała mi, jak można płynnie włączyć sztuczną inteligencję w codzienne przepływy pracy.

Moduł 2: Zastosowanie AI w rozwoju biznesu i marketingu Ten moduł całkowicie zmienił moje postrzeganie roli AI w strategii biznesowej. Nauczyłem się, jak AI może wspomagać nie tylko operacyjne aspekty działalności, ale także strategiczne myślenie CEO i managerów. Praca z narzędziami do tworzenia grafiki i wideo przy użyciu AI otworzyła przede mną zupełnie nowe możliwości content marketingu. Performance marketing z wykorzystaniem AI to była prawdziwa rewelacja - zrozumiałem, jak algorytmy mogą optymalizować kampanie w czasie rzeczywistym.

Moduł 3: Analiza danych z wykorzystaniem AI Jako osoba z background'em IT, ten moduł był dla mnie szczególnie interesujący. Praca z GA4 z wykorzystaniem AI pokazała mi, jak bardzo można przyspieszyć procesy analityczne. Analizy RFM z wykorzystaniem AI to była praktyczna lekcja tego, jak sztuczna inteligencja może odkrywać wzorce w danych klientów. Ale prawdziwym przełomem było zastosowanie AI w Google BigQuery i SQL - to otworzyło przede mną możliwości analizy danych na zupełnie nowym poziomie.

Moduł 4: Rozwiązania AI w Google Cloud Tu poczułem się jak dziecko w sklepie z zabawkami. Vertex AI i applied AI w marketingu to narzędzia o niesamowitym potencjale. Ale najekscytującym doświadczeniem było budowanie własnych agentów AI i chatbotów. Po raz pierwszy mogłem nie tylko korzystać z gotowych rozwiązań, ale tworzyć własne, dostosowane do specyficznych potrzeb.

Moduł 5: Transformacja organizacji z AI Ostatni moduł był syntezą wszystkich wcześniejszych doświadczeń. Nauczyłem się myśleć strategicznie o wdrażaniu AI w organizacji - od perspektywy indywidualnej, przez tworzenie wartości w firmie, aż po zarządzanie całymi projektami AI. To była lekcja tego, jak przekształcić wiedzę techniczną w rzeczywisty biznesowy impact.

Pamiętam, jak podczas pierwszych zajęć uświadomiłem sobie, jak wiele jeszcze nie wiem o praktycznych aspektach wdrażania AI w środowiskach biznesowych. Ten program systematycznie wypełniał te luki, ale jednocześnie pokazywał mi nowe obszary do eksploracji.

Niejako "rzutem na taśmę", jeszcze w trakcie trwania głównego kursu, zdecydowałem się na dodatkowe wyzwanie - certyfikat Google AI Essentials na platformie Coursera, który ukończyłem 15 lutego. To była spontaniczna decyzja, którą podjąłem w momencie, gdy poczułem, że potrzebuję głębszych fundamentów teoretycznych do pełnego zrozumienia praktycznych aspektów głównego programu.

Fundament rozumienia AI od podstaw

Google AI Essentials okazał się być znacznie więcej niż tylko uzupełnieniem - to był systematyczny kurs budujący solidne podstawy rozumienia sztucznej inteligencji od fundamentów. Program prowadził mnie przez kluczowe koncepcje generatywnej AI, ucząc nie tylko jak korzystać z narzędzi, ale przede wszystkim jak myśleć o AI strategicznie.

Jednym z najważniejszych odkryć było głębokie zrozumienie mechanizmów działania dużych modeli językowych. Kurs szczegółowo wyjaśniał, jak działa trenowanie modeli, ich dostrajanie do konkretnych zadań oraz proces wnioskowania, co pozwoliło mi lepiej zrozumieć ograniczenia i możliwości różnych narzędzi AI. To była wiedza, która całkowicie zmieniła moje podejście do tworzenia promptów.

Szczególnie wartościowe było poznanie różnic między różnymi typami modeli AI - od text-to-text po multimodalne. Kurs obejmował także praktyczne aspekty bezpieczeństwa AI, etycznych wyzwań i odpowiedzialnego wykorzystania technologii. To była lekcja, która wykraczała daleko poza technikalia - uczyła mnie myślenia o AI jako narzędziu, które może mieć rzeczywisty wpływ na ludzi i społeczeństwo.

Praca z różnymi narzędziami Google AI - od Bard (dzisiejszego Gemini) po narzędzia programistyczne - dała mi praktyczne doświadczenie, które idealnie uzupełniło teoretyczną wiedzę. Mogłem eksperymentować z różnymi podejściami do promptowania, testować granice możliwości systemów i uczyć się rozpoznawać sytuacje, w których AI może, a w których nie powinna być stosowana.

Ta decyzja o dodatkowym kursie okazała się kluczowa - dała mi solidne fundamenty teoretyczne, które doskonale uzupełniły praktyczne umiejętności zdobywane na głównym programie. Co więcej, pozwoliła mi mówić o AI z pełnym zrozumieniem nie tylko "jak", ale także "dlaczego" i "kiedy".

Zakończenie programu Google 3 marca zbiegło się z momentem, gdy zacząłem odczuwać głód jeszcze głębszej wiedzy. To wtedy natknąłem się na program AIDEAS - Program rozwoju kompetencji AI, finansowany dzięki wsparciu EIT Deep Tech Talents Initiative, który rozpocząłem 6 maja. Ten trwający do 2 sierpnia kurs okazał się znacznie więcej niż spodziewałem - prawdziwą podróżą od fundamentów teoretycznych do praktycznych umiejętności tworzenia zaawansowanych systemów AI.

Dwuetapowa struktura programu: od teorii do praktyki

Program AIDEAS został inteligentnie zaprojektowany jako dwuetapowa przygoda edukacyjna. Pierwsza część koncentrowała się na solidnych fundamentach teoretycznych, obejmując kluczowe obszary:

Rozróżnianie typów AI - zrozumienie zastosowań i ograniczeń różnych algorytmów, co pozwoliło mi lepiej dopasowywać narzędzia do konkretnych problemów biznesowych.

Etyczne i bezpieczne korzystanie z AI - uwzględnianie aspektów prawnych i ryzyka, co stało się dla mnie fundamentem odpowiedzialnego podejścia do wdrażania AI.

Praktyczne zastosowanie GenAI - tworzenie promptów do treści, grafik, wideo i dźwięków w projektach, gdzie mogłem eksperymentować z różnymi formatami kreatywności wspomaganej AI.

Rozwiązywanie problemów z AI - wdrażanie agentów do automatyzacji zadań, co otworzyło przede mną zupełnie nowe możliwości optymalizacji procesów.

Jakość i anonimizacja danych - dbałość o bezpieczeństwo projektów AI, kluczowa umiejętność w dobie RODO i rosnącej świadomości prywatności.

Planowanie wdrożeń AI - dostosowanie do potrzeb i środowiska zawodowego, co nauczyło mnie myślenia strategicznego o projektach AI.

Druga część programu to było prawdziwe laboratorium praktyczne, gdzie teoria spotykała się z rzeczywistością. Tu właśnie narodził się mój projekt zespołu trzech współpracujących agentów AI dla Saint-Gobain - system, który stał się zwieńczeniem wszystkich zdobytych kompetencji.

Projekt praktyczny: Zespół agentów AI dla Saint-Gobain

Kulminacją programu było stworzenie zaawansowanego systemu trzech współpracujących agentów AI:

Agent-Orkiestrator - inteligentny konsjerż z Gemini 2.0 Flash, który witał klientów, udzielał wstępnych odpowiedzi z bazy FAQ i kierował zapytania do właściwego specjalisty. To był mój pierwszy kontakt z projektowaniem systemów konwersacyjnych o złożonej architekturze.

Agent ds. Produktu i Sprzedaży - wszechstronny doradca handlowy wykorzystujący GPT-4o, który analizował bazy produktowe i cennikowe, dostarczając precyzyjne rekomendacje. Praca nad tym agentem nauczyła mnie, jak ważna jest precyzja w instrukcjach i jak zarządzać temperaturą modelu dla uzyskania optymalnych rezultatów.

Agent Analityczno-Feedbackowy - strateg biznesowy działający w tle z Gemini 2.5 Pro, który analizował interakcje, zbierał dane NPS i generował raporty. Ten element projektu pokazał mi, jak AI może wspierać nie tylko front-end, ale także strategiczne zarządzanie i optymalizację procesów.

Ten projekt był dla mnie prawdziwym przełomem - po raz pierwszy zaprojektowałem i wdrożyłem system, gdzie różne modele AI współpracują ze sobą, każdy ze swoją specjalizacją i temperaturą dostosowaną do konkretnego zadania. To doświadczenie nauczyło mnie myślenia o AI nie jako o pojedynczym narzędziu, ale jako o orkiestrze współpracujących systemów.

Równolegle, 6 czerwca, rozpocząłem szkolenie AI Heroes, które ukończyłem kilka dni temu. To było szczególnie emocjonujące doświadczenie - program skupiony na produktach Microsoft pozwolił mi spojrzeć na AI z zupełnie innej perspektywy niż wcześniejsze szkolenia Google'a.

Ekosystem Microsoft AI - nowa perspektywa na sztuczną inteligencję

Program AI Heroes okazał się fascynującą podróżą przez bogaty ekosystem rozwiązań Microsoft w dziedzinie AI. W przeciwieństwie do podejścia Google, które koncentrowało się na dostępności i demokratyzacji, Microsoft stawia na głęboką integrację AI z istniejącymi przepływami pracy biznesowej. Ta różnica filozofii była dla mnie prawdziwym odkryciem.

Azure OpenAI Service stał się sercem mojej nauki - poznałem, jak przedsiębiorstwa mogą wdrażać zaawansowane modele językowe w bezpiecznym, korporacyjnym środowisku. Szczególnie fascynujące było zrozumienie, jak Azure pozwala na fine-tuning modeli z zachowaniem pełnej kontroli nad danymi i zgodnością z regulacjami.

Microsoft Copilot w różnych wersjach otworzył przede mną nowy wymiar produktywności. Od Copilot for Microsoft 365, który rewolucjonizuje pracę z dokumentami i komunikacją, przez GitHub Copilot wspierający programistów, aż po Copilot Studio umożliwiające tworzenie własnych asystentów AI. Każde narzędzie pokazywało inne podejście do integracji AI z codzienną pracą.

Power Platform AI Builder był prawdziwą rewelacją - możliwość tworzenia rozwiązań AI bez głębokiej wiedzy programistycznej, ale z zachowaniem profesjonalnej jakości i skalowalności. Praca z tym narzędziem nauczyła mnie, jak można demokratyzować AI na poziomie organizacyjnym, nie tylko indywidualnym.

Azure Cognitive Services pokazały mi szeroki spektrum gotowych usług AI - od analizy tekstu i rozpoznawania mowy po computer vision i tłumaczenia. To było jak odkrycie skrzyni z narzędziami, gdzie każde miało swoje konkretne zastosowanie w różnych scenariuszach biznesowych.

Microsoft Fabric jako zintegrowana platforma danych i analityki z wbudowaną AI była dla mnie kompletnie nowym podejściem do pracy z big data. Zrozumiałem, jak AI może być naturalnie wpleciona w proces analizy danych od samego początku, a nie dodawana jako zewnętrzny element.

Program obejmował także praktyczne aspekty wdrażania AI w organizacjach - od zarządzania bezpieczeństwem i compliance po optymalizację kosztów i skalowanie rozwiązań. To była lekcja myślenia o AI nie tylko jako o technologii, ale jako o strategicznym elemencie transformacji cyfrowej przedsiębiorstw.

Microsoft Learn - odkrywanie nowego ekosystemu

Jednym z najbardziej nieoczekiwanych odkryć ostatnich miesięcy była platforma Microsoft Learn. W ramach programu AI Heroes zrealizowałem szereg specjalistycznych szkoleń, które otworzyły przede mną bogactwo rozwiązań Microsoft w dziedzinie AI. Od Azure OpenAI Service po Power Platform AI Builder - każde narzędzie to nowe możliwości, które mogę teraz przedstawić czytelnikom mojego bloga.

Systematyczna eksploracja ekosystemu Microsoft AI

Moja przygoda z Microsoft Learn przerodziła się w systematyczną eksplorację, której owocem stały się liczne certyfikaty i odznaki potwierdzające zdobyte kompetencje. Każda z nich reprezentuje nie tylko techniczną wiedzę, ale przede wszystkim praktyczne zrozumienie, jak różne rozwiązania Microsoft mogą wspierać rzeczywiste potrzeby biznesowe.

Szczególnie dumny jestem z osiągnięć w obszarze Azure AI, gdzie zdobyłem solidne fundamenty pracy z usługami chmurowymi Microsoft. Power Platform okazała się fascynującym światem low-code/no-code rozwiązań AI, które demokratyzują dostęp do zaawansowanych funkcjonalności dla użytkowników nietechnicznych. Microsoft 365 Copilot pokazał mi, jak AI może naturalnie integrować się z codziennymi narzędziami pracy milionów użytkowników na całym świecie.

Szczególnie cenne było poznanie Microsoft Fabric - zintegrowanej platformy danych i analityki, gdzie AI nie jest dodatkiem, ale naturalnym elementem całego pipeline'u pracy z danymi. 

Odkrywanie różnorodności podejść do AI

Ciekawą obserwacją była możliwość obserwacji, jak różnie podchodzą do AI giganci technologiczni. Podczas gdy Google koncentruje się na dostępności i demokratyzacji, Microsoft stawia na głęboką integrację z istniejącymi przepływami pracy biznesowej. Google mówi: "Dajmy AI każdemu", Microsoft odpowiada: "Sprawmy, by AI było naturalną częścią tego, co już robisz".

Ta różnica filozofii jest szczególnie widoczna w podejściu do enterprise'owych wdrożeń. Tam gdzie Google oferuje potężne, ale wymagające konfiguracji narzędzia, Microsoft dostarcza rozwiązania, które płynnie integrują się z Office 365, Teams czy SharePoint - narzędziami, które większość firm już wykorzystuje.

Bogactwo perspektyw dla edukatora

Ta różnorodność podejść daje mi jako edukatorowi ogromne bogactwo perspektyw do zaprezentowania. Mogę teraz pokazywać czytelnikom nie tylko "jak zrobić coś w AI", ale "jak wybrać właściwe narzędzie do konkretnego problemu". Czy potrzebujesz szybkiego prototypu? Google może być lepszy. Czy wdrażasz AI w korporacyjnym środowisku z istniejącą infrastrukturą Microsoft? Wtedy ekosystem Redmond może okazać się bardziej praktyczny.

Każda zdobyta odznaka na Microsoft Learn to nie tylko techniczne osiągnięcie, ale przede wszystkim nowa perspektywa, którą mogę przekazać uczniom - od studentów po doświadczonych menedżerów szukających sposobów na transformację cyfrową swoich organizacji.

Lista ukończonych przeze mnie szkoleń na platformie Microsoft Learn

https://learn.microsoft.com/pl-pl/users/juliusztomeczek/transcript/73x02syg56lq4n3?redeem=D8Q827&WT.mc_id=ilt_partner_webpage_wwl&ocid=2301219&tab=tab-learning-paths

Cicha praca na rzecz lepszych treści

Zdaję sobie sprawę, że ten intensywny okres nauki odbił się na regularności publikacji na moim blogu i aktywności w mediach społecznościowych. Było to dla mnie trudne doświadczenie - z jednej strony czułem potrzebę dzielenia się na bieżąco tym, czego się uczę, z drugiej jednak wiedziałem, że prawdziwa wartość powstanie dopiero wtedy, gdy przemyślę i usystematyzuję całą zdobytą wiedzę.

Ta "cicha praca" na zapleczu mojej misji edukacyjnej przypomina mi rolę reżysera teatralnego, który przez miesiące przygotowuje spektakl. Widzowie widzą tylko efekt końcowy, ale to właśnie te niewidoczne godziny przygotowań decydują o jakości przedstawienia. Podobnie jest z edukacją w dziedzinie AI - aby przekazywać wiedzę w sposób rzeczywiście wartościowy, muszę sam być kilka kroków do przodu.

Nowe horyzonty programów szkoleniowych

Wszystkie te doświadczenia edukacyjne nie były celem samym w sobie. Już teraz widzę, jak mogę wykorzystać zdobyte kompetencje do stworzenia nowych, jeszcze bardziej wartościowych programów szkoleniowych. Połączenie perspektyw Google'a i Microsoftu, wiedzy o strategicznych aspektach AI z praktycznymi umiejętnościami implementacji - to wszystko składa się na znacznie bogatszy warsztat edukacyjny.

Myślę już o nowych formatach szkoleń, które będą uwzględniać różnorodność dostępnych rozwiązań AI. Zamiast ograniczać się do jednego ekosystemu, mogę teraz przedstawiać uczestnikom pełen obraz możliwości, pomagając im dokonywać świadomych wyborów narzędzi dostosowanych do ich specyficznych potrzeb.

Refleksje o naturze uczenia się w erze AI

Ten okres intensywnej nauki nauczył mnie również czegoś głębszego o naturze edukacji w czasach szybko rozwijającej się technologii AI. Każdy z kursów, które ukończyłem, pokazywał AI z innej strony, ale jednocześnie uświadamiał mi, jak dynamicznie ta dziedzina się rozwija. To, czego uczyłem się w styczniu, już w czerwcu wymagało uzupełnienia o nowe funkcjonalności i możliwości.

Ta dynamika zmusza do ciągłego uczenia się, ale też daje niesamowitą energię. W żadnej innej dziedzinie technologii nie czułem takiego poczucia bycia świadkiem historii w trakcie jej pisania. Każdy nowy model, każda nowa funkcjonalność to nie tylko techniczny postęp, ale również nowe możliwości dla ludzi, którym chcę pomóc w oswojeniu tej technologii.

Autentyczność w edukacji technologicznej

Jedna z najważniejszych lekcji z tego okresu dotyczy autentyczności w edukacji. Nie mogę uczić tego, czego sam dokładnie nie rozumiem. Nie mogę propagować narzędzi, których nie przetestowałem "na własnej skórze". Ten pięciomiesięczny maraton edukacyjny dał mi nie tylko wiedzę teoretyczną, ale przede wszystkim praktyczne doświadczenie z szerokim spektrum rozwiązań AI.

Teraz, gdy ktoś pyta mnie o różnice między Azure OpenAI a Google Cloud AI, mogę odpowiedzieć nie na podstawie przeczytanych artykułów, ale własnego doświadczenia. Gdy opowiadam np. o możliwościach Google AI Studio, mówię o narzędziu, które sam wykorzystywałem do rozwiązywania konkretnych problemów.

Spojrzenie w przyszłość

Kończąc ten okres intensywnej nauki, czuję się jak alpinista, który właśnie osiągnął kolejny szczyt i może teraz spojrzeć na rozciągającą się przed nim panoramę. Zdobyte kompetencje otwierają nowe możliwości, ale jednocześnie pokazują, jak wiele jeszcze przede mną.

W najbliższych miesiącach planuję przełożyć całą tę zgromadzoną wiedzę na praktyczne korzyści dla czytelników mojego bloga i uczestników szkoleń. Chcę stworzyć materiały, które będą odzwierciedlać bogactwo dostępnych dziś rozwiązań AI, ale jednocześnie pozostaną zrozumiałe i przystępne dla osób dopiero rozpoczynających swoją przygodę z tą technologią.

Podziękowania dla społeczności AI

Ten okres nauki nie byłby możliwy bez wsparcia całej społeczności entuzjastów AI. Od prowadzących poszczególne kursy, przez współuczestników programów, po czytelników mojego bloga, którzy cierpliwie czekali na nowe treści - wszyscy przyczynili się do tego, że mogłem poświęcić się tak intensywnej edukacji.

Szczególnie chcę podziękować organizatorom programu "Umiejętności Jutra AI", "AIDEAS" i "AI Heroes" za stworzenie przestrzeni do nauki na tak wysokim poziomie. Każdy z tych programów wniósł coś unikalnego w moją edukacyjną podróż.

Konkluzja - inwestycja w przyszłość misji

Patrząc wstecz na te sześć miesięcy, nie mam wątpliwości, że była to najlepsza inwestycja, jaką mogłem poczynić w rozwój swojej misji edukacyjnej. Tak, oznaczała ona czasowe ograniczenie aktywności na blogu i w mediach społecznościowych. Tak, wymagała poświęcenia setek godzin na naukę.

Ale teraz, gdy patrzę na spektrum wiedzy i umiejętności, które udało mi się zdobyć, wiem, że każda z tych godzin przełoży się na dziesiątki godzin lepszych szkoleń, setki stron wartościowych treści i tysiące osób, które będą mogły skorzystać z bardziej kompetentnego przewodnika po świecie AI.

Misja demokratyzacji wiedzy o sztucznej inteligencji wymaga nie tylko pasji i zaangażowania, ale przede wszystkim głębokiej, autentycznej kompetencji. Ten okres intensywnej nauki był właśnie inwestycją w tę kompetencję - inwestycją, której owoce będziecie mogli poznawać w kolejnych miesiącach.

Uwaga!
Ten artykuł jest osobistą refleksją nad okresem intensywnej nauki w dziedzinie AI. Wszystkie wymienione programy edukacyjne zostały rzeczywiście ukończone przez autora, a zdobyte certyfikaty stanowią podstawę dla przyszłych działań edukacyjnych w ramach projektu AI For Everyone. Artykuł został opracowany przy wsparciu Claude Sonnet 4, zaawansowanego modelu językowego AI, który pomógł w organizacji i prezentacji treści, zachowując autentyczny przekaz i wartość edukacyjną zgodnie z misją demokratyzacji wiedzy o sztucznej inteligencji.