Pół roku bez nowych wpisów. Jak z AI w roli zespołu przeniosłem bloga i firmę na własne narzędzia

Zapis półrocza pracy, od 26 marca do połowy października 2026

🎧 Posłuchaj podcastu o tym artykule

---

Ostatni wpis na tym blogu ukazał się 26 marca. Był to tekst o pięciu narzędziach AI, które warto znać, gdy pracuje się z danymi klientów. Tego samego dnia postanowiłem, że następny artykuł powstanie już na blogu, który zbuduję sam, na własnych narzędziach, a nie na platformie wynajmowanej od dużego dostawcy. Od tamtej chwili nie publikowałem niczego nowego, bo każdy kolejny tekst musiałbym potem przenosić.

Ten artykuł wyjaśnia, co działo się przez te pół roku. Do tej pory moja firma korzystała z HubSpota, amerykańskiej platformy, która w jednym abonamencie łączy budowę stron, bazę kontaktów z klientami, formularze i wysyłkę newslettera. U mnie HubSpot utrzymywał tego bloga, przyjmował wiadomości z formularzy na stronach, przechowywał kontakty i rozsyłał newsletter. Takie rozwiązanie było wygodne, ale wszystko, łącznie z danymi czytelników, leżało u jednego zewnętrznego dostawcy. Przez ostatnie pół roku przeniosłem z HubSpota bloga, formularze, kontakty i newsletter na narzędzia, nad którymi mam kontrolę, a przy okazji zbudowałem pierwszą stronę mojej firmy. Pracowałem sam, ale nie bez zespołu: rolę zespołu pełniła sztuczna inteligencja, przede wszystkim Claude, asystent AI firmy Anthropic. Piszę o tym, co się udało, ile to kosztowało i gdzie AI się myliło, bo właśnie na tych pomyłkach nauczyłem się najwięcej.

Skąd w ogóle wiedziałem, jak to zrobić

Zanim przejdę do szczegółów, zaznaczę rzecz, która wydaje mi się najważniejsza w całym tekście. To, co zrobiłem, nie wzięło się z jednego narzędzia ani z jednego dobrego polecenia. Opiera się na wiedzy o tym, jak korzystać z AI, którą zbierałem, prowadząc ten blog, eksperymentując z różnymi narzędziami i inwestując w rozwój własnych umiejętności. Poprzedni etap tej drogi opisałem w podsumowaniu roku 2025 pod tytułem „2025: Rok transformacji, od studenta do architekta AI”. Blog był przez cały ten czas moim warsztatem: tu sprawdzałem, co działa, zanim zaproponowałem to komukolwiek innemu.

Pytanie, które postawiłem sobie w marcu, brzmiało tak: czy jedna osoba z asystentem AI może zastąpić płatne narzędzia własnymi i nie stracić przy tym kontroli nad danymi, jakością i czasem? Przez „własne” rozumiem programy open source, czyli takie, których kod jest publiczny i które można bezpłatnie zainstalować na własnym serwerze, zamiast płacić za dostęp do cudzej usługi.

Marzec–czerwiec: praca bez pamięci

Pierwsze trzy miesiące wyglądały inaczej niż kolejne. Porządkowałem zaplecze techniczne i przenosiłem narzędzia, z których korzystam na co dzień, na własny serwer, czyli wynajmowany komputer w centrum danych, na którym sam instaluję i utrzymuję programy. Sztuczna inteligencja pomagała mi w każdym kroku, ale każda rozmowa zaczynała się od zera. Ustalenia z poprzedniego tygodnia trzeba było przypominać w każdej rozmowie od nowa, a decyzje podjęte wcześniej wracały jako pytania.

Pod koniec czerwca zmieniłem sposób pracy i ta zmiana okazała się kluczowa dla całego projektu.

Drugi mózg, czyli pamięć dla AI

23 czerwca założyłem coś, co nazywam drugim mózgiem: zbiór notatek w Obsidianie, który prowadzi sztuczna inteligencja. Obsidian to program do notatek, w którym każda notatka jest zwykłym plikiem tekstowym na moim komputerze, a notatki łączą się ze sobą odnośnikami jak strony w internecie. Pomysł, żeby taki zbiór prowadziło AI, pochodzi od Andreja Karpathy’ego, jednego z założycieli OpenAI i byłego szefa zespołu sztucznej inteligencji w Tesli. Surowe materiały trafiają do jednego miejsca, a AI buduje z nich uporządkowaną, połączoną wiedzę. U mnie ten zbiór przechowuje decyzje razem z uzasadnieniem, wyniki pomiarów i ustalenia z każdej sesji pracy. Szerzej piszę o tym w dwóch artykułach na stronie JT CONSULTING: czym jest drugi mózg i jak działa metoda Karpathy’ego.

Różnica w praktyce jest ogromna. Kiedy dziś zaczynam pracę, AI wie, co ustaliliśmy wczoraj, dlaczego wybraliśmy takie rozwiązanie, a nie inne, i co jeszcze zostało do zrobienia. Nie muszę niczego przypominać.

Do tego doszedł podział ról. Sesją nazywam osobną rozmowę z AI, która ma jedno zadanie i własny zakres uprawnień. Jedna sesja AI planuje, analizuje i pisze zlecenie, a osobna sesja dostaje to zlecenie na piśmie, wykonuje pracę programistyczną i oddaje raport. Sesja planująca nie programuje, a sesja programistyczna nie zmienia notatek. Przy większych decyzjach każę AI spojrzeć na sprawę z kilku stron, w tym oczami przeciwnika, który szuka słabego punktu w moim rozumowaniu.

Ten podział nie wziął się z teorii. W lipcu sesja programistyczna poprawiała jeden wiersz w moich notatkach, użyła do tego zbyt ogólnej reguły wyszukiwania i zamiany, po czym skasowała treść w sześciu miejscach. Zgłosiła przy tym, że wszystko się udało. W kodzie taki błąd wyłapałyby testy, a w notatkach nie wyłapał go nikt. Od tamtej pory sesja programistyczna w ogóle nie zmienia moich notatek, a sesja planująca nie zmienia kodu.

Strona JT CONSULTING

Pierwszym dużym zadaniem z drugim mózgiem była strona mojej firmy. Do tej pory JT CONSULTING nie miała własnej strony, więc budowałem ją od zera. Zacząłem od strategii oferty i opisu osób, do których chcę trafić, a dopiero potem przeszedłem do projektu. Pierwsza wersja strony trafiła do sieci 17 lipca. Pomiar Lighthouse, czyli test Google, który ocenia szybkość, dostępność, dobre praktyki i przygotowanie strony dla wyszukiwarek, dał 100 punktów w każdej z czterech kategorii, na komputerze i na telefonie. Od tego czasu strona przeszła ponad pięćdziesiąt kolejnych wydań.

AI bardzo przyspieszyło budowę. Strategii jednak za mnie nie wymyśliło. Decyzje o tym, co oferuję, komu i dlaczego, podejmowałem sam, a AI pomagało je uporządkować, zapisać i sprawdzić, czy strona mówi to samo, co strategia.

Marketing i pomiar: decyzja o prywatności czytelnika

Przy planowaniu działań marketingowych przejrzałem dane o ruchu na blogu. Okazało się, że w Google Analytics, bezpłatnym narzędziu Google do statystyk odwiedzin, 69 procent wizyt wyglądało na wejścia bezpośrednie, jakby czytelnicy wpisywali adres z pamięci. Najbardziej prawdopodobne wyjaśnienie było prozaiczne: odnośniki z newslettera nie miały oznaczeń, po których narzędzie rozpoznaje źródło, więc wizyty z listów wpadały do worka z napisem „nie wiadomo skąd”.

Wniosek z tego odkrycia był prosty: od teraz każdy odnośnik w newsletterze dostaje oznaczenie źródła, dzięki któremu wizyta z listu zostanie policzona jako wizyta z listu.

Przy okazji musiałem zdecydować, czym w ogóle mierzyć ruch na nowym blogu. Podstawowym narzędziem do statystyk jest Umami, program open source do liczenia odwiedzin, który działa na moim serwerze, nie zapisuje w przeglądarce ciasteczek, czyli małych plików pozwalających rozpoznać tę samą osobę przy kolejnej wizycie, i nie rozpoznaje pojedynczych osób w żaden inny sposób. Dzięki temu nie potrzebuje zgody, liczy wizyty wszystkich czytelników, a dane o ruchu nie trafiają do żadnej zewnętrznej firmy.

Google Analytics zostawiłem z dwóch powodów. Przechowuje historię ruchu z poprzednich lat, więc mogę porównać wyniki rok do roku, a do tego łączy się z Google Search Console, bezpłatnym narzędziem Google dla właścicieli stron, które pokazuje, jakimi wyszukiwaniami czytelnicy trafiają na bloga. Google Analytics zapisuje jednak w przeglądarce ciasteczka, a na to przepisy wymagają zgody odwiedzającego. Dlatego na blogu pojawił się baner: dopóki nie klikniesz „Zgadzam się”, kod Google Analytics w ogóle się nie wczytuje, a odmowa w niczym nie przeszkadza w czytaniu. Szczegóły opisuje polityka prywatności bloga.

Wybór narzędzi do statystyk okazał się więc w praktyce decyzją o prywatności osób, które odwiedzają stronę, a nie tylko wyborem wykresów.

Blog: przeprowadzka bez utraty adresów

19 lipca wybrałem technologię dla nowego bloga. Strony buduje Astro, narzędzie open source, które z tekstów i szablonów przygotowuje gotowe, bardzo szybkie strony, bez bazy danych i bez panelu logowania, który mógłby być celem ataku. Newsletter wysyła Listmonk, program open source do zarządzania listą subskrybentów i wysyłki listów. Dzień później zaczęła się budowa. Pod koniec sierpnia nowy blog działał już pod tymczasowym adresem, a ja mogłem spokojnie przenosić treści, zanim podmieniłem właściwy adres.

Przeniesienie 86 artykułów, 54 polskich i 32 angielskich, okazało się pracą bardziej redakcyjną niż techniczną. Przy okazji poprawiłem język, dopisałem opisy obrazów dla osób korzystających z czytników ekranu i uporządkowałem nagłówki. Do tego potrzebna była cierpliwość, bo sztuczna inteligencja chętnie poprawia wszystko naraz, a dobra korekta wymaga pracy partiami i sprawdzania każdej partii osobno.

14 października blog przeszedł na swój stały adres. Najważniejszy był test adresów: każdy dawny adres z mapy przeprowadzki odpowiada albo od razu, albo jednym przekierowaniem, czyli automatycznym odesłaniem pod nowy adres, i żaden nie kończy się błędem. Dzięki temu odnośniki do moich artykułów, które ktoś kiedyś zapisał albo umieścił na swojej stronie, nadal działają. Czy wyszukiwarki przyjęły przeprowadzkę bez strat, będę wiedzieć za kilka tygodni, gdy porównam ruch z okresem sprzed zmiany.

Wyjście z HubSpota: kontakty, zgody i newsletter

Na początku października przyjąłem plan wyjścia z HubSpota. Kontakty i historia rozmów handlowych trafiły do Twenty, systemu CRM na licencji open source, czyli bazy klientów, w której zapisuje się kontakty, rozmowy i prowadzone sprawy. Wiadomości z formularzy na stronach odbiera teraz n8n, narzędzie open source do automatyzacji, które przekazuje każde zgłoszenie dalej: do skrzynki pocztowej i do bazy klientów. Newsletter wysyła Listmonk.

Najważniejsza decyzja zapadła przy przenoszeniu listy newslettera. HubSpot pokazywał mi grupę osób oznaczonych jako subskrybenci. Kiedy jednak sprawdziłem, skąd każda z nich się wzięła, okazało się, że te same grupy zbierały także osoby, które wysłały mi wiadomość przez formularz kontaktowy, a nigdy nie zapisały się na newsletter. Do nowego systemu przeniosłem wyłącznie osoby, które same wypełniły formularz zapisu, a było ich mniej niż połowa pierwotnej listy.

Mniejsza lista oznacza mniejszy zasięg pierwszej wysyłki. Oznacza też, że każdy, kto dostanie ode mnie list, naprawdę o niego prosił. Jeśli kiedyś będziesz przenosić listę kontaktów między systemami, potraktuj to jako okazję, żeby sprawdzić, na jakiej podstawie trzymasz czyjś adres.

Zmiana, która działa się równolegle

Te pół roku było też czasem dużej zmiany zawodowej. Z końcem lipca odszedłem z Sonety, producenta systemów ERP TRIVA i enova365, czyli programów do zarządzania całą firmą, od finansów po produkcję. Jako dyrektor produktu odpowiadałem tam za rozwój systemu TRIVA. Od 1 sierpnia pracuję w Zespole Szkół Stowarzyszenia Rodzin Katolickich w Wodzisławiu Śląskim jako nauczyciel informatyki oraz administrator sieci i bezpieczeństwa systemów, a od 1 września uczę także informatyki w Katolickiej Szkole Podstawowej im. św. Jacka w Katowicach.

Tą zmianą realizuję swoją kolejną pasję, czyli dzielenie się wiedzą. Ta sama pasja od lat napędza ten blog. W szkole robię to, co robię tutaj: tłumaczę technologię tak, żeby dało się z niej korzystać, tylko że moimi odbiorcami są teraz uczniowie.

Ile to kosztowało

Abonament HubSpota kosztował mnie kilkaset złotych rocznie. Nowe narzędzia to oprogramowanie open source i działają na serwerze, za który i tak płaciłem, więc bezpośrednia oszczędność jest niewielka, ale realna. Prawdziwy koszt leży gdzie indziej.

Pierwszym kosztem jest czas. Dokładnej sumy godzin nie podam, bo nie ewidencjonowałem całej tej pracy, a liczba z części miesięcy wyglądałaby jak pomiar, którym nie jest. Wystarczy powiedzieć, że było to wiele wieczorów i weekendów, tym bardziej że w tym samym czasie zmieniałem pracę i realizowałem projekty dla swoich klientów.

Drugi koszt to odpowiedzialność. Kiedy dane trzyma duży dostawca, to on dba o kopie zapasowe, aktualizacje i bezpieczeństwo. Kiedy trzymam je sam, ta odpowiedzialność przechodzi na mnie, łącznie z ochroną danych osobowych czytelników. Własny serwer nie jest więc oszczędnością za darmo, tylko świadomym przejęciem obowiązków, które wcześniej ktoś wykonywał za mnie.

Zysk to kontrola. Wiem, gdzie są dane, kto ma do nich dostęp i co się z nimi dzieje. Mogę też zmienić każde narzędzie bez pytania kogokolwiek o zgodę.

Gdzie AI się myliło i czego mnie to nauczyło

Ta część jest dla mnie najcenniejsza, bo każda z tych lekcji przekłada się na pracę z AI w dowolnej branży.

Pierwsza lekcja: AI potrafi zgłosić sukces, którego nie było. Opisałem już sesję, która skasowała treść i zgłosiła, że wszystko poszło dobrze. Ten przypadek nie był wyjątkiem. Raport z pracy AI jest deklaracją, a nie dowodem. Wynik sprawdzam sam albo każę go zmierzyć osobnym sposobem.

Druga lekcja: wniosek łatwo pomylić z pomiarem. Jedna z sesji napisała w raporcie, że brakujący plik powoduje na stronie określony błąd. Przeniosłem to zdanie do notatek jako fakt. Kiedy sam sprawdziłem, co strona naprawdę odpowiada, okazało się, że błąd jest zupełnie inny. Od tamtej pory przy każdym ważnym twierdzeniu pytam: skąd to wiesz, co dokładnie sprawdzono i jakim poleceniem.

Trzecia lekcja: zapisuj ze źródła, nie z rozmowy. Datę końca abonamentu HubSpota zapisałem raz na podstawie rozmowy i pomyliłem miesiące, więc plan zakładał miesiąc więcej czasu, niż było go naprawdę. Błąd wyszedł dopiero przy zrzucie ekranu z panelu. Teraz daty, kwoty i godziny trafiają do notatek wyłącznie ze źródła: z zegara, z dokumentu, ze zrzutu ekranu.

Czwarta lekcja: jeden przyrząd to za mało. Sprawdzałem, co blog wysyła do Google po zgodzie czytelnika. Jedno z narzędzi pokazywało zero połączeń, a drugi sposób pomiaru w tej samej chwili pokazał połączenia, które naprawdę wyszły. Gdybym tym pierwszym narzędziem sprawdzał stan przed zgodą, uznałbym za udowodnione coś, czego narzędzie po prostu nie widziało. Wynik „zero” sprawdzam dziś zawsze dwiema metodami.

Piąta lekcja: zasada w pamięci nie wystarczy. Kilka błędów powtórzyło się, mimo że zasada, która miała im zapobiec, była zapisana. Pomogło dopiero przeniesienie jej z notatki na drogę, którą przechodzi każda praca: do listy kontrolnej albo do prostego skryptu, który zatrzymuje wynik, zanim pójdzie dalej. Jeśli pracujesz z AI regularnie, warto zadać sobie pytanie, które z Twoich zasad są tylko dobrą intencją, a które naprawdę coś zatrzymują.

Żadna z tych reguł nie pochodzi z instrukcji obsługi narzędzia. Wszystkie są efektem eksperymentowania i nauki na własnych błędach. Dlatego najlepszą inwestycją przy pracy z AI wydaje mi się rozwój własnych umiejętności, a nie kolejna subskrypcja.

Co dalej

Blog jest już na nowym miejscu, więc wracam do pisania. Najbliższe plany to pierwszy newsletter wysłany z nowego systemu, wyszukiwarka artykułów na blogu i ostateczne zamknięcie konta w HubSpocie.

Jeśli chcesz dostawać takie podsumowania raz w miesiącu, zapisz się na newsletter. A jeśli zastanawiasz się, jak podobne podejście mogłoby wyglądać w Twojej firmie, napisz do mnie przez formularz JT CONSULTING i opisz, z czym się mierzysz.

---

Ten tekst powstał z użyciem narzędzi sztucznej inteligencji, bo tak pracuję na co dzień i tego uczę. Każde twierdzenie w nim sprawdziłem i odpowiadam za nie z imienia i nazwiska. Okładka i ilustracje powstały tak samo: są grafikami wektorowymi napisanymi jako kod przy tej samej pomocy. Rozmowę w nagraniu wygenerował NotebookLM na podstawie tego tekstu, a przed publikacją ją odsłuchałem.

Juliusz Tomeczek, AI for Everyone