AI i asystenci
Projektowanie asystentów, które robią konkretną robotę: kontekst, bazy wiedzy, granice zadań, kontrola jakości. Plus automatyzacje spinające to w jeden przepływ.
- asystenci
- bazy wiedzy
- automatyzacje
Cześć, jestem Nataniel. Zamiast czytać o AI - używam go codziennie do prowadzenia własnej firmy i pracy nad zdrowiem. Tu znajdziesz notatki z tej drogi: eksperymenty, błędy, wnioski.
Jedna notatka w tygodniu. Bez spamu, wypisujesz się jednym kliknięciem.
AI nie zastąpiło mnie. Zastąpiło połowę tego, czego nie powinienem robić - i zostawiło mi tę drugą połowę, w której mam coś do dodania.
Większość ludzi używa AI dorywczo - pyta, kopiuje, zamyka kartę. Ja od dwóch lat buduję coś innego: system.
System, w którym asystenci, automatyzacje i bazy wiedzy przejmują powtarzalną robotę - a ja zostaję przy tym, czego nie da się zlecić: decyzje, kierunek, własne myślenie.
Na co dzień prowadzę kampanie i marketing dla klientów, a narzędzia, których używam, buduję sam. To samo podejście stosuję poza firmą: wirtualny trener układa mi plan na siłce, coach longevity czyta wyniki badań i pilnuje regeneracji.
Piszę o tym, jak naprawdę wygląda budowanie firmy z AI - z konkretem, liczbami i wnioskami z rzeczy, które nie wypaliły.
Co testowałem, co odpadło, co zostało na dłużej niż miesiąc.
Projektowanie asystentów, które robią konkretną robotę: kontekst, bazy wiedzy, granice zadań, kontrola jakości. Plus automatyzacje spinające to w jeden przepływ.
Prowadzenie firmy, w której AI siedzi w środku procesu: pozycjonowanie, oferta, treści, kampanie i mierzenie tego, co faktycznie przynosi klientów.
Ten sam system zastosowany do siebie: dane z treningów i badań, protokoły regeneracji, decyzje podejmowane na liczbach zamiast na wrażeniu.
Nie prototypy na pokaz - narzędzia, które pracują u mnie w firmie i na mnie samym.
Aplikacja, która zamienia jeden temat w gotowy zestaw treści na social media - razem z grafiką. Zbudowana na Next.js, Supabase i modelach językowych.
Zestaw wyspecjalizowanych agentów: treści, sprzedaż, opinie, reklama. Każdy ma własny zakres i własne pliki wiedzy, a nad nimi stoi operator pilnujący kolejności działań.
Google Ads i Meta Ads obsługiwane skryptami zamiast klikania w panelu: raporty, kontrola jakości leadów i decyzje budżetowe podejmowane na świeżych danych.
Własny system zdrowotny na danych z Garmina i aplikacji treningowej: plan na siłkę, kontrola snu i regeneracji, interpretacja wyników badań.
Kolejność ma znaczenie. Większość wdrożeń AI wykłada się na tym, że zaczyna się od kroku trzeciego.
Najpierw spisuję, jak działa firma: oferta, klient, język, zasady. Bez tego każdy model zgaduje, a wynik trzeba poprawiać dłużej, niż zajęłoby napisanie od zera.
Zamiast jednego wielkiego asystenta do wszystkiego - wąskie role z własnym zakresem. Łatwiej je poprawiać, testować i wymieniać.
Automatyzuję to, co zrobiłem ręcznie kilka razy i wiem, gdzie się psuje. Automatyzacja niezrozumianego procesu tylko przyspiesza błąd.
Co miesiąc sprawdzam, co realnie oddało mi czas albo przyniosło klientów. Reszta wypada ze stacku, nawet jeśli była modna.
Obserwacje, dłuższe wpisy po kilku dniach testowania, wnioski z wdrożeń u klientów i u siebie.
Co w danym tygodniu testowałem u siebie albo u klienta: co zadziałało, co wyrzuciłem i dlaczego. Bez listy czterdziestu narzędzi i bez teorii przepisanej z zagranicznych newsletterów.
Napisz mailem, co próbujesz zbudować i gdzie utykasz. Odpowiadam na wszystko, co nie jest spamem - zwykle w 48h.
kontakt@nataniel.pl