"Sztuczna inteligencja" - temat jak najogólniejszy, by zmieścić wszystko!

"Przeanalizuj wszystkie moje dotychczasowe rozmowy z Tobą – zarówno treści, jak i sposób komunikacji. Na tej podstawie udziel mi maksymalnie szczerej, krytycznej analizy mojej osoby. Wypunktuj moje wady, ograniczenia i potencjalne problemy osobowościowe, także te niewypowiedziane lub ukryte, które da się wywnioskować z tonu, tematów, sposobu myślenia czy stylu wypowiedzi.

Nie bądź uprzejmy ani wyrozumiały – interesuje mnie realistyczna, rzeczowa krytyka. Unikaj pochlebstw i nie równoważ krytyki komplementami. Skup się na tym, co jest we mnie nieoptymalne, co może utrudniać mi funkcjonowanie w pracy, relacjach lub rozwoju osobistym."

He he :einsteinsmoke:
 
Masz poniżej tekst o raporcie, spróbuj zamodelować treść takiego raportu, biorąc pod uwagę wiadome statystyki, informacje oraz styl zakupów B2B w Polsce i za granicą.
................


Premiera raportu Casbeg: jak kupujemy w dobie AI? Polski biznes a procesy zakupowe w LLM (-50% dla pierwszych 50 osób)
Jeśli zajmujesz się sprzedażą B2B lub marketingiem, nie wyobrażam sobie, że tego nie przeczytasz.



Ponieważ odpowiadamy tym raportem na fundamentalne pytanie: jak polscy przedsiębiorcy i menedżerowie podejmują decyzje i kupują z pomocą dużych modeli językowych. Oczywiście, postawienie pytania to za mało, więc sprawdziliśmy to i zmierzyliśmy.


Oto raport Casbeg opracowany wspólnie z SW Research o procesach zakupowych B2B w LLM (ChatGPT, Gemini…). Jak polscy decydenci B2B używają modeli językowych. Jak z ich pomocą szukają dostawców. Co porównują.



W raporcie pokazujemy m.in.:

czy decydenci B2B używają LLM w zakupach (w których dokładnie i jak często),

na jakich etapach procesu AI pojawia się najczęściej,

jakie źródła informacji są dziś ważniejsze niż klasyczne Google,

jak firmy zaczynają walczyć o widoczność w LLM (nowe SEO).

________________________________

RAPORT

Oto propozycja modelu raportu "Jak kupujemy w dobie AI? Polski biznes a procesy zakupowe w LLM", oparta na stylu oryginalnego teasera, dostępnych danych z badań rynkowych (np. raporty SW Research, Gemius, dane o e-commerce B2B w Polsce z 2025 r.) oraz specyfice zakupów B2B. W Polsce B2B to głównie platformy jak Allegro Biznes, OLX B2B czy BaseLinker (automatyzacja zamówień), z naciskiem na relacje długoterminowe, compliance i ROI. Za granicą (np. EU/USA) dominują Amazon Business, SAP Ariba czy LinkedIn Sales Navigator, z większym fokusem na AI-driven personalization i dane real-time. Zakładam statystyki na podstawie trendów: ~65% decydentów B2B w PL używa LLM (ChatGPT/Gemius) wg symulacji badań 2025, z -50% czasu na research.

Raport jest zwięzły, wizualny i praktyczny, jak typowe publikacje Casbeg/SW Research.

***

# Jak kupujemy w dobie AI?
## Polski biznes a procesy zakupowe w LLM

**Raport Casbeg x SW Research | Luty 2026**

### Wstęp: AI zmienia B2B
Polscy przedsiębiorcy (n=1200 decydentów z firm 50+ pracowników) coraz częściej integrują duże modele językowe (LLM jak ChatGPT, Gemini, Claude) w procesy zakupowe. W 2025 r. 68% z nich używa AI do researchu dostawców – to wzrost o 40% r/r. Za granicą (benchmark EU/USA) wskaźnik to 82%, z naciskiem na automatyzację kontraktów. Raport mierzy, jak AI skraca cykle zakupowe z 45 do 22 dni w PL.

**Kluczowe liczby upfront:**
- 65% decydentów B2B w PL pyta LLM o dostawców przed Google.
- Czas researchu: -50% dzięki AI (z 10h do 5h/zakup).
- Nowe SEO: 42% firm inwestuje w "LLM visibility".

### 1. Czy i jak często decydenci B2B używają LLM w zakupach?
Badanie pokazuje penetrację LLM w B2B:

- **Częstotliwość użycia:**
- Codziennie: 28% (głównie IT i e-commerce).
- 2-3x/tydzień: 37% (logistyka, produkcja).
- Okazjonalnie: 35% (tradycyjne sektory jak budownictwo).

- **Najpopularniejsze LLM:**
| LLM | Użycie w PL (%) | Benchmark EU/USA (%) |
|--------------|-----------------|----------------------|
| ChatGPT | 72 | 68 |
| Gemini | 19 | 22 |
| Claude | 6 | 8 |
| Inne (Llama)| 3 | 2 |

W Polsce LLM służą do szybkich zapytań po polsku (np. "Porównaj dostawców ERP z BaseLinker"), za granicą – do globalnych RFQ (Request for Quotation).

### 2. Na jakich etapach procesu zakupowego AI pojawia się najczęściej?
AI wchodzi w 4/5 etapów (model AIDA: Awareness, Interest, Decision, Action). Najczęściej na **researchu dostawców** (71%).

```
Etapy procesu B2B:
- Awareness (poszukiwanie): 71% używa LLM
- Interest (porównanie ofert): 58%
- Decision (negocjacje): 42%
- Action (zakup): 29% (automatyzacja via API)
```

Przykład: Polski menedżer pyta ChatGPT: "Najlepsi dostawcy automatyzacji zamówień w PL z marżą >20%?" – dostaje listę z Allegro Biznes, BaseLinker i benchmarkami cenowymi. Za granicą: integracja z SAP Ariba dla real-time pricing.

### 3. Źródła informacji: LLM bije Google?
LLM wyprzedzają Google w 55% przypadków B2B (dane 2025).

- **Top źródła w PL:**
1. LLM (65%) – szybkie, kontekstowe odpowiedzi.
2. LinkedIn/Branch.io (52%) – networking.
3. Google (48%) – spada o 25% r/r.
4. Allegro Biznes/OLX B2B (41%) – oferty lokalne.

Za granicą: Amazon Business (67%), LinkedIn (62%). Polscy decydenci cenią LLM za "polski kontekst" (np. RODO compliance).

### 4. Jak firmy walczą o widoczność w LLM? Nowe SEO
Tradycyjne SEO ewoluuje w **LLM Optimization (LSEO):**
- 42% firm trenuje content pod prompty (np. strukturyzowane dane JSON).
- Taktyki:
- Dane ustrukturyzowane (schema.org): +30% widoczności.
- Case studies w LLM-friendly formatach: 55% skuteczności.
- Influencerzy B2B na LinkedIn: 38%.

**Rekomendacje dla sprzedawców B2B:**
- Optymalizuj pod zapytania jak "dostawcy [produkt] PL 2026".
- Integruj API z LLM (np. ChatGPT Plugins dla Allegro).
- Mierz ROI: firmy z LSEO zamykają deale 2x szybciej.

### Podsumowanie i prognoza
AI skraca zakupy B2B w PL o 50%, ale wyzwaniem jest zaufanie (tylko 49% weryfikuje LLM dane). Do 2027 r. 85% decyzji B2B będzie AI-assisted. Pobierz pełny dataset i narzędzia LSEO na casbeg.com/raport-ai-b2b.

**Autorzy:** Casbeg Team x SW Research
**Metodologia:** CATI online, n=1200, firmy 50-5000 prac., Polska 2025-2026.

***
Raport za 100 pln, czy minuta ze sztuczną?

Ja już wiem, co wybrałem, ale ty możesz zapłacić...
 

Co warto zapamiętać?​

Fundamenty projektowania systemów agentowych

1. Prompt Engineering vs Context Engineering: choć mówi się, że projektowanie promptów nie ma już dziś znaczenia i liczy się tylko zarządzanie kontekstem, w rzeczywistości obie te umiejętności pozostają istotne przy projektowaniu agentów. Co więcej, w ogóle się nie wykluczają, ponieważ jedna jest podzbiorem drugiej. Prompt engineering to kształtowanie instrukcji, opisów narzędzi oraz ich schematów, podczas gdy context engineering to zarządzanie tym, jaka informacja jest obecna w kontekście w danym momencie.

2. Najważniejszy element: Prompt Cache: Systemy agentowe mogą wykonywać nawet setki zapytań, aby przygotować zaledwie JEDNĄ odpowiedź. Zapytania te w większości opierają się na tej samej instrukcji, więc mogą wykorzystać mechanizm „prompt cache", który bazuje na wspólnym prefiksie okna kontekstowego. Aplikacja musi być więc zaprojektowana tak, aby ta wspólna treść promptu była możliwie jak największa. Pozwala to na znaczne oszczędności oraz przekłada się na wzrost wydajności.

3. Prawdziwe limity okna kontekstowego: choć mamy do dyspozycji modele językowe z limitami na poziomie miliona tokenów, tak praktyka pokazuje, że skuteczność modeli znacząco spada już na poziomie 30-50% okna kontekstowego. Chociaż w przyszłości może się to zmienić, tak dziś stanowi wyzwanie. Tym bardziej, że decyzja o tym, co w danej chwili zostaje w kontekście zwykle będzie musiała zostać podjęta autonomicznie.

Zarządzanie komunikacją w systemach agentowych

1. „Nieskończone" okno kontekstu: zastosowanie automatycznej kompresji kontekstu pozwala znacząco wydłużyć interakcję przy zachowaniu wysokiej skuteczności modeli. Obecnie najlepszą strategią wydaje się Observational Memory, zaproponowana przez zespół Mastra AI. W tym podejściu kluczową rolę odgrywają dwa mechanizmy, Observer i Reflector, które odpowiadają za stopniowe wygaszanie informacji oraz usuwanie wiadomości. Dopracowanie zarządzania kontekstem w jednym wątku agenta otwiera także przestrzeń dla interakcji wielowątkowych.

2. Wyzwania związane z bezpieczeństwem: zarządzanie uprawnieniami w systemach agentowych musi być uwzględniane już na etapie wczesnych założeń projektowych. Nawet jeśli każdy agent ma ściśle określone ograniczenia dostępu do informacji, komunikacja między nimi może doprowadzić do wycieku danych, a nawet ich utraty. Obecnie nie wszystkie problemy da się rozwiązać, bo problem Prompt Injection czy halucynacji modelu pozostają otwarte. Jednak odpowiednie balansowanie pomiędzy możliwościami oraz ograniczeniami agentów pozwala osiągnąć założone cele, choć niekiedy wymaga to pójścia na kompromis.

3. Wsparcie po stronie kodu: wykonywanie akcji, na które składają się pojedyncze kroki, nie stanowi dla obecnych modeli językowych dużego wyzwania. Jednak im bardziej skomplikowane jest zadanie, tym większe ryzyko pomyłki lub nawet całkowitego pominięcia niektórych etapów. Stosując mechanizmy takie jak heartbeat z elementami maszyny stanowej, można prowadzić agentów w sposób częściowo deterministyczny. Choć w takiej sytuacji nadal mogą wystąpić pewne odchylenia, prawdopodobieństwo ich pojawienia się jest zdecydowanie mniejsze.
 

No i teraz osoby które się jeszcze bawiły w negowanie moich wpisów mogą się zamknąć, a jak nie to będą trafiać do wora już ostatecznie.

Tam macie wieczny bal u Rafała pedała gratis.

Wkrótce do odstawki idą pielęgniarki i lekarze, ludzie od obsługi rentgena czy usg.

@Gienek masz jeszcze kilkanaście lat na zostanie ordynatorem, znając opóźnienie w Polsce... :neildegrassewhoa:

 
Drzewo said:

No i teraz osoby które się jeszcze bawiły w negowanie moich wpisów mogą się zamknąć, a jak nie to będą trafiać do wora już ostatecznie.

Tam macie wieczny bal u Rafała pedała gratis.

Wkrótce do odstawki idą pielęgniarki i lekarze, ludzie od obsługi rentgena czy usg.

@Gienek masz jeszcze kilkanaście lat na zostanie ordynatorem, znając opóźnienie w Polsce... :neildegrassewhoa:

Click to expand...
Ale wiesz że to bardziej przychodnia niż szpital oraz docelowo modele są trenowane by odciążyć lekarzy w kwestii prostych zadań diagnostycznych oraz pomóc przy interpretacji wyników. Zgodzić się można z tym że stosunkowo szybko zostaną zastąpieni radiolodzy, patomorfolodzy, diagności laboratoryjni + rejestracja ale to wszystko co może się wydarzyć w przeciągu najbliższych lat.
Pisząc o pielęgniarkach pokazujesz że nie masz pojęcia o ich roli w szpitalu, ewentualnie całą swoją wiedzę opierasz na "Daleko od noszy". Ja wiem że teraz napiszesz że Florence Nightingale to tak naprawdę Ty i jesteś długowieczny dzięki telepaniu swoim ciałem i robieniem deski ale twierdząc że w "Wkrótce do odstawki idą pielęgniarki i lekarze" ośmieszasz się i bez tego :usunto:
 


Co w filmie (2h):

Analiza konkurencji z NotebookLM
✅ Syntetyczny użytkownik w ChatGPT
✅ Synteza wywiadów w Miro AI
✅ Hipoteza produktowa z Claude
✅ Prototyp w Figma Make (10 minut, bez designera)
✅ Spec-driven development – z prototypu na produkcję
✅ Opomiarowanie i A/B testy z PostHog
✅ Agent UX w n8n
 
Dzihados said:


www.newscientist.com

AIs can’t stop recommending nuclear strikes in war game simulations

Leading AIs from OpenAI, Anthropic and Google opted to use nuclear weapons in simulated war games in 95 per cent of cases
www.newscientist.com www.newscientist.com
Click to expand...


By its very nature, Civilization was a radically political game when it arrived to slowly growing acclaim on computers in 1991, asking players to contemplate what “success” looks like for generation-spanning regimes, and imposing its own ideas about realpolitik onto the people playing it. (Gandhi likes to brag about his nuclear arsenal, Meier explains, not because of a bug, but because he’s programmed to avoid war—and in Civ logic, threats of mutually assured destruction are the swiftest path toward peace.)
Click to expand...
Ghandi.. Nukes.. | CivFanatics Forums
 
Dzihados said:


www.newscientist.com

AIs can’t stop recommending nuclear strikes in war game simulations

Leading AIs from OpenAI, Anthropic and Google opted to use nuclear weapons in simulated war games in 95 per cent of cases
www.newscientist.com www.newscientist.com
Click to expand...

To bez znaczenia, bo sztuczna oparta na zawartości internetu jest bezwartościowa do poważnych działań. Tylko AI oparta na wyższych celach będzie w stanie rozwiązać tego typu problemy. I rozwiąże, a kluczem będzie Polska.

Tak jak mówiłem od początku, tak jak było w przepowiedniach.

Zresztą większość rzeczy już przewidziałem. Kolejne nadchodzą. Startupy już raczkują. Inne dopiero są w fazie projektu.

Rzeczy trudne od ręki, na niemożliwe trzeba chwilkę poczekać.
 
Tu wyliczenie (zaniżone) kosztorysu projektu, jaki upadnie w firmie ubezpieczeniowej. Oddział w pl.

Zgodnie z zasadą Pareto - 80% projektów IT jest źle zrobiona i dlatego upada.

Info od znajomego. Czaicie? Nam robią jazdę o 5 pln, a sami przewalają takie kwoty bez mrugnięcia okiem.

1000055467.jpg
 
Mam dziwne wrażenie że wkroczyliśmy w erę, która opisana jest w pierwszej części "Accelerando".

"Twierdzenia pojawiające się w niektórych mediach, jakoby Turcja planowała inwazję na terytorium Iranu ze względów bezpieczeństwa w przypadku ataku USA na Iran, są dezinformacją" - poinformowały tureckie władze w poście w portalach społecznościowych."

:corn: :corn::corn::corn::corn:
 
You must log in or register to reply here.
Back
Top