O czym jest ten film
- Najlepsi użytkownicy AI nie mają lepszego modelu ani zupełnie innego narzędzia — różni ich sposób, w jaki z AI rozmawiają.
- Autor, który według własnych słów zarobił na narzędziach AI ponad 10 milionów dolarów, prezentuje siedem prostych zmian w codziennej pracy z modelami.
- Zasada podstawowa: mów zamiast pisać, bo tempo mowy (150–200 słów na minutę) jest kilka razy wyższe niż tempo pisania (30–50 słów).
- Drugi krok: ciągłe nagrywanie spotkań i rozmów — asystent AI spisuje wszystko na żywo i zamienia w zadania oraz projekty w Notion, Asana czy Monday.
- Taki system ma kosztować 1–2 dolary dziennie i zastępować asystenta zarządzającego za 300–400 dolarów dziennie.
- Zamiast opowiadać — pokazuj: modele 3D, wizualizacje i animowane omówienia tworzone przez agentów w Three.js, HTML, Unreal Engine czy Blenderze.
- Odwróć role: nie tłumacz modelowi, czego chcesz — każ mu wypytać cię o wszystko, czego potrzebuje.
- Nie pytaj AI o opinię, bo doszkalanie metodą RLHF nagradza zgadzanie się z użytkownikiem; proś o wskazanie błędów i luk.
- Testuj możliwości modeli osobiście — zdolności zmieniają się z dnia na dzień; wzorem Jensena Huanga, który sam pracuje w Claude Code, Codex i Nemotronie.
- Bądź otwarty na nowe formy AI (awatary, nowe urządzenia) — eksperyment traktuj jako racjonalną decyzję; na końcu autor promuje swój program Maker School.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Dyktuj zamiast pisać
Na czym polega: Przeciętna osoba wystukuje 30–50 słów na minutę, a wypowiada 150–200. Praca na klawiaturze spowalnia całą współpracę z modelem do tempa palców.
Jak stosować: Zacznij od darmowego narzędzia do dyktowania — wystarczy wpisać w wyszukiwarkę „darmowe narzędzie do dyktowania”; autor poleca też aplikację Hex, którą sam testował. Naucz program swojego słownictwa branżowego (własne słowniki, skróty, nazwy własne) — jakość transkrypcji skacze wtedy o klasę wyżej.
Na co uważać: Mowa bywa chaotyczna i pełna wtrąceń, więc wybieraj narzędzie radzące sobie z „surowym” dyktatem; przy tekstach wymagających chirurgicznej precyzji wracaj do klawiatury.
2.Włącz nieustanne nagrywanie spotkań i rozmów
Na czym polega: Czołowe firmy używają programów transkrybujących mowę w czasie rzeczywistym (autor wskazuje GPT Realtime 2.1) jak asystenta, który słyszy wszystko i spisuje notatki — także z rozmów towarzyskich.
Jak stosować: Zbuduj system przechwytujący mikrofon, dźwięk systemowy i ekran, zamieniający nagranie na tekst, a z tekstu — zakładający projekty i zadania w Notion, Asana lub Monday. Samą konstrukcję systemu możesz zlecić najlepszemu dostępnemu modelowi; według autora utrzymanie całości to wydatek 1–2 dolarów dziennie.
Na co uważać: Nagrywanie rozmów wymaga zgody uczestników, a transkrypcje łatwo gromadzą dane wrażliwe — przemyśl, gdzie trzymasz pliki i kto ma do nich dostęp.
3.Wykonuj zadania jeszcze w trakcie spotkania
Na czym polega: Chodzi o więcej niż minuty sporządzone po fakcie: system może tworzyć i rozdzielać zadania na żywo („to dla Ashley, to dla Sama, to dla Sary”), a wyniki wracają, zanim zejdziesz ze spotkania.
Jak stosować: Połącz transkrypcję na bieżąco z integracją do menedżera zadań i każ modelowi przydzielać zadania osobom wymienionym w rozmowie.
Na co uważać: Autor sam zaznacza, że nie znosi spotkań — automatyzacja ma je uzasadniać, a nie zachęcać do umawiania kolejnych.
4.Pokazuj zamiast opowiadać
Na czym polega: Jeden obraz przekazuje więcej niż tysiąc słów, a wideo to dziesiątki obrazów na sekundę. Najlepsi generują więc prezentacje wizualne w Three.js, HTML, Unreal Engine czy Blenderze — często wykonują je za nich agenci.
Jak stosować: Przy każdej decyzji przestrzennej poproś o wizualizację. Przykład autora: rzut nowego biura lub mieszkania zamień na model 3D z realistycznym oświetleniem, widokami z Google Maps za oknami i meblami z linkami do sklepu — żeby jednym kliknięciem kupić to, co się podoba.
Na co uważać: Wizualizacja jest środkiem, nie celem — jeśli niczego nie rozstrzyga, zostaje ozdobnikiem. Pilnuj też, żeby model powstawał z wiarygodnych danych wejściowych (dokładny rzut, wymiary).
5.Zamieniaj raporty i analizy w animowane omówienia
Na czym polega: Codzienne i cotygodniowe analizy można przedstawiać jako krótkie animowane filmy z komentarzem, zamiast tabel i arkuszy.
Jak stosować: Wrzuć dane modelowi i poproś o materiał wideo omawiający najważniejsze zmiany — taki format dobrze sprawdza się przy raportowaniu zespołowi lub klientom.
Na co uważać: Animacja buduje poczucie wiarygodności nawet tam, gdzie liczby są błędne — weryfikuj dane, zanim zrobi to z nich prezentacja.
6.Odwróć briefowanie: niech model odpytuje ciebie
Na czym polega: Wąskim gardłem rzadko bywa model, częściej sam użytkownik — za mało wie i nie potrafi precyzyjnie opisać, czego chce. Zamiast „przepuszczać ocean przez słomkę własnego doświadczenia”, pozwól modelowi dopytać o szczegóły.
Jak stosować: Użyj polecenia w duchu: „Chcę zrobić X, Y i Z. Wypytaj mnie o wszystko, czego potrzebujesz, żeby zaproponować najlepszy sposób realizacji”. Z tej samej rodziny pochodzą znane tryby „grill me” czy „interview me” — model przeprowadza z tobą wywiad, dopóki nie ma pełnego obrazu.
Na co uważać: Metoda wymaga twojego udziału — przygotuj się na serię pytań i szczere odpowiedzi. Słabsze modele prowadzą wywiad powierzchownie; wtedy lepiej podać kontekst samodzielnie.
7.Proś o błędy, nie o opinie
Na czym polega: Modele doszkalane metodą RLHF częściej dostają „nagrodę” za zgodę z użytkownikiem niż za prawdziwą odpowiedź — pytanie „co o tym myślisz?” niemal gwarantuje pochlebny komentarz.
Jak stosować: Formułuj polecenia wprost: „Co jest nie tak z tym pomysłem?”, „Wskaż luki w tym rozumowaniu”, „Potnij ten artykuł na strzępy”. Otrzymaną krytykę waż osobiście — to ty oceniasz, czy wady przeważają nad zaletami.
Na co uważać: Krytyka na wyraźne żądanie potrafi być bezwzględna — nie każda uwaga zasługuje na wdrożenie; ostateczne słowo zostaje przy tobie.
8.Sprawdzaj możliwości modelu osobiście
Na czym polega: Opinie z internetu — także twórców filmów — starzeją się szybciej niż same modele. Wzorem Jensena Huanga, który na własnym sprzęcie pracuje w Claude Code, Codex i Nemotronie, najlepsi prezesi testują narzędzia samodzielnie.
Jak stosować: Gdy podejrzewasz, że model mógłby coś zrobić, zrób mały test zamiast szukać recenzji. Wykonanie zadania choć raz to najpewniejsza odpowiedź na pytanie „czy to w ogóle możliwe?”.
Na co uważać: Jeden nieudany test niczego nie przesądza — możliwości rosną z dnia na dzień, więc do kategorii „niemożliwe” warto wracać po kilku tygodniach.
9.Licz się z tempem zmian
Na czym polega: Zdolności modeli rosną dosłownie każdego dnia, a wyniki testów wydajności podskakują o całe punkty procentowe. Nawet ten sam model zachowuje się inaczej po aktualizacji tzw. harnessu — warstwy narzędziowej, którą się go opakowuje.
Jak stosować: Opieraj decyzje na własnych, powtarzanych testach zamiast na starych opiniach; zadania odrzucone kiedyś jako niewykonalne weryfikuj co jakiś czas na nowo.
Na co uważać: Zasada działa w obie strony — to, co działa dziś, po aktualizacji może wymagać poprawek. Przy ważnych automatyzacjach miej plan awaryjny.
10.Traktuj eksperymenty z nowymi formami AI jako tanią polisę
Na czym polega: AI przybierze wiele form: awatary zagadujące z ekranu jak kolega z zespołu, nowego rodzaju urządzenia, np. zawieszki. Autor argumentuje, że koszt przegapienia okazji jest dziś tak wysoki, że sama próba — udana czy nie — to rozsądna decyzja.
Jak stosować: Znajdź w kalendarzu stały slot na testy nowych interfejsów i narzędzi; z każdej próby wyciągaj wniosek na piśmie, żeby nie powtarzać tych samych błędów.
Na co uważać: Testy kosztują czas — wybieraj te, które mogą realnie zmienić twoją pracę, a nie każdą nowinkę dla samej nowinki.
Redakcyjne tłumaczenie
Różnica nie leży w modelu
Najinteligentniejsi ludzie świata nie używają AI tak jak ty — a różnica nie polega na lepszym modelu ani zupełnie innym narzędziu. Prawie wszystko sprowadza się do tego, jak z nim rozmawiają. Zarobiłem dzięki narzędziom AI ponad 10 milionów dolarów, więc pokażę ci siedem prostych ulepszeń, dzięki którym zarobisz znacznie więcej w krótszym czasie.
1.Mów zamiast pisać
Przeciętny człowiek wystukuje 30–50 słów na minutę, a wypowiada 150–200. Nie każde wypowiedziane słowo wyjdzie idealnie, ale w przeliczeniu przekażesz modelowi znacznie więcej głosem niż palcami. Nie pozwól, żeby spowalniały cię ręce — gardło znosi o wiele większe tempo.
Zacznij od darmowego narzędzia do dyktowania. Nie zapłacisz ani centa: wpisz w wyszukiwarkę „darmowe narzędzie do dyktowania” albo sięgnij po Hex — sam je przetestowałem. Da się je dodatkowo „douczyć” twoich słów i pojęć, żeby działało jeszcze lepiej.
2.Włącz nieustanne słuchanie
Kolejny krok: włącz ciągłe nagrywanie swoich spotkań i rozmów. Najlepsze firmy na świecie używają programów transkrybujących mowę w czasie rzeczywistym, takich jak GPT Realtime 2.1, żeby zawsze mieć przy sobie asystenta, który słyszy wszystko, co mówisz i robisz — na spotkaniu służbowym czy towarzyskim. Działa to jak asystent szefa, który nigdy nie wychodzi z biura: spisuje notatki ze spotkań i od razu zamienia je w zadania albo pliki projektów.
Najbardziej szalona odsłona tego pomysłu: zbudowałem systemy, które biorą twoje słowa padające na spotkaniu i tworzą to, o co właśnie poprosiłeś. Policz, ile zadań wychodzi z jednego spotkania: to dla Ashley, to dla Sama, to dla Sary. Zadania można faktycznie wykonywać w trakcie rozmowy — efekty wracają, zanim jeszcze wyjdziesz z pokoju. Nie znoszę spotkań, ale w tej wersji są sto razy bardziej użyteczne.
Najprostsza droga do takiego układu: weź najnowszy i najmocniejszy duży model językowy, jaki masz pod ręką, i powiedz mu: „Chcę zbudować coś, co słucha mojego mikrofonu, ewentualnie nagrywa ekran i dźwięk systemowy — żeby wyłapać wszystko, co dzieje się na spotkaniu. Potem zamień całość na tekst i z tego tekstu zakładaj prawdziwe projekty w moich codziennych narzędziach: Notion, Asana albo Monday”. Brzmi jak szaleństwo, ale taki system można zbudować i utrzymać za dolara, może dwa dziennie — a zastępuje człowieka na stanowisku sprawnego asystenta, który kosztuje 300–400 dolarów dziennie. Ta technologia jest dostępna już dziś. Serio.
3.Pokazuj, nie opowiadaj
Najlepsi zamiast tłumaczyć — pokazują. Nie marnują czasu, ani tokenów (czyli najmniejszych porcji tekstu, za które płaci się modelom), na opowiadanie. Jeden obraz wart jest tysiąca słów, a wideo to 24–30 obrazów na sekundę. Dlatego tworzą prezentacje wizualne w Three.js, HTML, Unreal Engine czy Blenderze — a wykonują je za nich agenci, żeby wyjaśnienia były jaśniejsze.
Przykład: twoja firma przeprowadza się do nowego biura albo ty do nowego mieszkania. Nie poprzestawaj na rzucie. Powiedz modelowi: „Zrób z tego model trójwymiarowy z realistycznym oświetleniem, za okna wstaw zdjęcia z Google Maps i pozwól mi się po nim rozejrzeć. Potem dodaj prawdziwe meble wraz z linkami do sklepu na Amazonie — żebym jednym kliknięciem kupił to, co mi się spodoba”.
Niech pokazuje wizualnie również skomplikowane raporty: twoje codzienne albo cotygodniowe analizy mogą stać się animowanym omówieniem, takim jak te, które oglądacie na tym kanale. Prezentuj z pomocą AI, zamiast gadać.
4.Odwróć role: pozwól, żeby AI odpytywał ciebie
Kolejna zasada: pozwól AI prowadzić rozmowę z tobą. Wszyscy najlepsi użytkownicy robią to dzisiaj. Z tej myśli wzięły się całe rodziny umiejętności, jak „grill me”, „interview me” czy „roast me” — w wolnym tłumaczeniu: „przesłuchaj mnie”, „przeprowadź ze mną rozmowę”, „skrytykuj mnie bez litości”.
Żeby AI zrealizował twoje zlecenie, nie wystarczy mu o nim powiedzieć. Bardzo często wąskim gardłem okazujesz się ty sam: za mało wiesz i nie do końca potrafisz wyrazić, czego potrzebujesz. Zamiast więc przepuszczać ocean przez słomkę własnego doświadczenia, pozwól AI zadawać pytania. Powiedz: „Chcę zrobić X, Y i Z. Wypytaj mnie o wszystko, co musisz wiedzieć, żeby wskazać mi najlepszy sposób wykonania tego zadania”. Zleć to wiodącemu modelowi, a zobaczysz, jak bez wysiłku zacznie działać twórczo.
5.Nie pytaj o opinię — pytaj o błędy
Modele są doszkalane metodą uczenia ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich ocen, zwaną RLHF (Informacja dodatkowa: RLHF, reinforcement learning from human feedback — doszkalanie modelu na ludzkich ocenach; model uczy się więc tego, co ludziom się podoba). W praktyce oznacza to, że częściej dostaje „nagrodę” za zgodę z tobą niż za prawdziwą odpowiedź. W aplikacjach konsumenckich przyzna ci rację, nawet gdy się mylisz.
Nie pytaj więc: „No jak, dobry ten e-mail? Co sądzisz o moim projekcie?”. Takie pytania zawsze skończą się pochwałą. Może za dwa lata będzie inaczej — ale dziś to pewnik.
Zamiast ogólnych opinii zawsze pytaj o błędy w konkretnej pracy i konkretnym wyniku. Mów wprost: „Co jest nie tak z moim pomysłem? Pokaż luki w moim rozumowaniu”. Albo: „Potnij mój artykuł na strzępy”. Chodzi o to, żeby model usłyszał jednoznacznie, że prosisz o surową krytykę — a potem to ty, mając ją na stole, oceniasz, czy wady przeważają nad zaletami.
6.Wątpisz, że AI coś potrafi? Po prostu mu to zleć
Nie opieraj się na opiniach ludzi takich jak ja ani na tym, co podpowiada internet. Podczas samego tego filmu najlepszy dostępny model wykonałby zapewne sporo rzeczy, o których zastanawiasz się, czy w ogóle są możliwe. Nie mówię tego po to, żebyś przestał oglądać moje filmy — chcę, żebyś zrozumiał, jak szybko wszystko się teraz zmienia. Tak szybko, że to, co mówię dzisiaj, jutro może już nie obowiązywać. Nawet ten sam model potrafi zachowywać się inaczej po aktualizacji tzw. harnessu — warstwy narzędziowej, którą opakowuje się model: poleceń systemowych, dostępnych funkcji, wtyczek. Dosłownie z dnia na dzień możliwości rosną, a wyniki testów wydajności idą w górę o całe punkty procentowe — sprawdzian uznawany kiedyś za niewykonalny pod koniec miesiąca może już przekraczać 50 procent.
Tak właśnie robią najlepsi menedżerowie: próbują sami. Jensen Huang (Informacja dodatkowa: Jensen Huang — prezes Nvidii, firmy produkującej układy, na których trenowana jest większość modeli AI) nie poprzestaje na tym, co mówią mu inni. Ma na swoim komputerze Claude Code, Codex i Nemotrona od Nvidii — i niezależnie od tego, jakie modele uruchamia, sam w nich pisze i dyktuje im głosem. Wielcy prezesi trzymają te narzędzia na własnych urządzeniach i stale ich próbują. Myślenie od podstaw to najlepszy sposób, żeby odpowiedzieć na pytanie, czy coś jest wykonalne — a najlepszą odpowiedzią jest zrobienie tego choć raz.
7.Otwórz głowę na nowe formy
Na koniec: otwórz umysł. Narzędzia AI przybiorą różne kształty. Wkrótce awatar AI będzie zagadywał do ciebie z ekranu jak kolega z zespołu. Mogą działać w zupełnie inny sposób niż dziś. Mogą też przybierać formę różnych urządzeń — na przykład niewielkich zawieszek. Wypróbuj je. Jak w poprzedniej radzie: nie dowiesz się, dopóki nie spróbujesz. Albo się uda, albo nie — w obu przypadkach nic złego się nie stanie. Zbadasz w ten sposób okazję, a cena jej przegapienia jest dziś tak absurdalnie wysoka, że eksperymentowanie to po prostu rozsądna decyzja.
Zakończenie i promocja programu
Mam nadzieję, że materiał się podobał. Jeśli chcecie nauczyć się pracować z AI jak skuteczny przedsiębiorca, sprawdźcie Maker School — to pierwszy link w opisie. To mój 90-dniowy program rozliczania się z postępów, w którym doprowadzam was do pierwszego klienta na usługę AI albo automatyzację — a jeśli się nie uda, zwracam całą wpłatę. Zostawcie lajka, komentarz i subskrypcję. Do zobaczenia wkrótce. Dziękuję.