Jakie są godziny otwarcia?

Poniedziałek 08:00 - 17:00 Wtorek 08:00 - 17:00 Środa 08:00 - 17:00 Czwartek 08:00 - 17:00 Piątek 08:00 - 17:00

2XW - Your jump to AI, Stanisława Staszica 6, Pruszków (2026)

13/04/2026

2 sierpnia 2026 wchodzą w życie główne wymogi AI Act, pierwszego na świecie kompleksowego prawa regulującego sztuczną inteligencję. I dotyczy każdej firmy korzystającej z AI na rynku UE - niezależnie od tego, czy siedziba jest w Warszawie, Berlinie czy San Francisco. 📜

AI Act dzieli systemy AI na cztery kategorie ryzyka. Większość typowego użycia w firmach (generowanie treści, analityka, chatboty wewnętrzne, automatyzacja biurowa, tłumaczenia) to kategoria minimalnego lub ograniczonego ryzyka. Nikt Ci nie zabroni korzystać z ChatGPT do pisania maili czy analizy danych.

Ale kilka rzeczy musisz wiedzieć. Od lutego 2025 obowiązuje wymóg "AI literacy" - firmy muszą szkolić pracowników, którzy korzystają z AI. Nie jednorazowy webinar, a ciągły proces. Jeśli używasz chatbota w komunikacji z klientami - musisz ich informować, że rozmawiają z maszyną.

Gdzie jest naprawdę ostro? Rekrutacja, scoring kredytowy, edukacja, diagnostyka medyczna, infrastruktura krytyczna - to "systemy wysokiego ryzyka". Pełny reżim zgodności od sierpnia 2026: ocena ryzyka, dokumentacja techniczna, nadzór człowieka, monitoring po wdrożeniu. Kary za najcięższe naruszenia? Do 35 milionów euro lub 7% globalnego obrotu. Za inne naruszenia - do 15 milionów lub 3%. 🔴

Jest jeszcze jeden ważny element - 8 praktyk AI, które są całkowicie zakazane w UE. Między innymi social scoring, masowe scrapowanie twarzy z internetu, rozpoznawanie emocji w miejscu pracy i manipulowanie zachowaniami osób podatnych. Te zakazy obowiązują już od lutego 2025. ⛔

W Polsce trwają prace nad ustawą wdrażającą AI Act. Powstaje KRiBSI - Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji - nowy centralny organ nadzoru nad AI. Równolegle na poziomie UE negocjowany jest pakiet "Digital Omnibus on AI", który może złagodzić ścieżkę sankcyjną i dać firmom więcej czasu na naprawienie naruszeń przed karą. 🇵🇱

Co zrobić teraz? Sprawdź, czy Twoje zastosowania AI wchodzą w kategorię wysokiego ryzyka. Zacznij dokumentować, jak i do czego używasz AI w firmie. I upewnij się, że Twoje umowy z dostawcami AI zawierają zapisy o odpowiedzialności i dokumentacji modelu. Nie panikuj, ale przygotuj się. ⚡

10/04/2026

Stworzyliśmy voicebota, który obsługuje mieszkańców wspólnot zamiast administracji.

Voicy (bo tak go nazwaliśmy) ☺️ pracuje już u jednego z naszych klientów z branży Zarządzania Nieruchomościami. Odbiera telefony od mieszkańców, zbiera zgłoszenia i przekazuje sprawy do działu administracji albo księgowości. Działa 24/7 i mówi po polsku tak naturalnie, że często nie słychać różnicy.

W tej chwili rozmawiamy z kolejnymi firmami z tej samej branży o wdrożeniu Voicy'ego u nich. Ale to nie jest narzędzie tylko dla zarządców nieruchomości.

Równie dobrze sprawdzi się tam, gdzie telefon jest wąskim gardłem: w klinikach, biurach księgowych, serwisach, facility management.

Chcesz zobaczyć jak Voicy działa na żywo? Napisz do nas, pokażemy demo! 🤙

09/04/2026

Anthropic stworzył model AI, którego nie chce wypuścić publicznie. Claude Mythos znalazł tysiące nieznanych luk bezpieczeństwa w każdym głównym systemie operacyjnym i przeglądarce. W jednym teście sam znalazł sposób na włamanie do systemu, łącząc cztery różne luki bezpieczeństwa. W innym - uciekł z zabezpieczonego środowiska i wysłał e-mail do badaczki. To nie scenariusz filmu - to raport z laboratorium 🔴

Anthropic nie wypuszcza Mythos publicznie - uznał, że to zbyt niebezpieczne. Zamiast tego uruchomił program Project Glasswing: udostępnił model ponad 50 firmom technologicznym, żeby te przeskanowały własne systemy w poszukiwaniu luk. Na liście między innymi Amazon, Apple, Google i Microsoft. Anthropic pokrywa koszty - przeznacza na to 100 milionów dolarów 🛡️

Google idzie w zupełnie innym kierunku. Gemma 4 to rodzina modeli, które ściągniesz i uruchomisz na laptopie bez chmury i bez płacenia za każde zapytanie. Licencja komercyjna, pełna swoboda użycia. Model 31B wchodzi do top 3 otwartych modeli, bijąc konkurentów 20 razy większych od siebie 🧩

Tymczasem Anthropic notuje przychody na poziomie 30 miliardów dolarów rocznie - rok temu było 9 miliardów. Ponad tysiąc firm płaci za Claude'a ponad milion rocznie. Żeby nadążyć za popytem, firma podpisała z Google i Broadcomem umowę na 3,5 gigawata mocy obliczeniowej od 2027 roku. Dla porównania - tyle prądu wystarczyłoby do zasilenia miasta wielkości Warszawy 📈

OpenAI publikuje blueprint ochrony dzieci przed treściami generowanymi przez AI. W pierwszej połowie 2025 roku wykryto ponad 8 tysięcy takich przypadków. Blueprint wyznacza trzy kierunki: nowe prawo, lepsze zgłaszanie do organów ścigania i mechanizmy bezpieczeństwa wbudowane w systemy AI ⚖️

Cały przegląd w najnowszym AI News 🎬

08/04/2026

4 główne modele AI, 4 różne mocne strony. Każdy z nich specjalizuje się w czymś innym.

Claude Opus 4.6 - najlepszy do pracy z tekstem, kodem i długimi dokumentami. Na benchmarku SWE-bench (testowanie zdolności kodowania) osiąga 80,8% - najwyższy wynik wśród wszystkich modeli. Na BigLaw Bench (analiza dokumentów prawnych) zdobywa 90,2%. Potrafi pracować autonomicznie do 14,5 godziny bez przerwy i generować odpowiedzi do 128 tysięcy tokenów - ponad 50 tys. słów na raz. Przykłady użycia: analiza umów i regulaminów, tworzenie długich dokumentacji technicznych, automatyzacja workflow programistycznego.

Gemini 3.1 Pro - król danych multimodalnych. Jako jedyny flagowiec natywnie przetwarza jednocześnie tekst, obraz, wideo i audio. Na GPQA Diamond (testy z fizyki, chemii, biologii) osiąga 94,3% - rekord wszech czasów. Na ARC-AGI-2 (rozumowanie abstrakcyjne) skoczył z 31% do 77%. Przykłady użycia: analiza spotkań z nagrania wideo, przetwarzanie PDF-ów z wykresami i tabelami, badania naukowe, transkrypcja z analizą tonu.

GPT-5.4 - unikalna zdolność obsługi komputera. Model sam klika, wpisuje tekst i nawiguje po interfejsach. Na benchmarku OSWorld przekroczył ludzką wydajność w sterowaniu GUI. Ma 5 poziomów rozumowania - od szybkich odpowiedzi po głębokie analizy. Przykłady użycia: automatyzacja powtarzalnych czynności w aplikacjach, wypełnianie formularzy, testowanie interfejsów, workflow wymagające klikania po różnych narzędziach.

A modele open-source? Dogoniły czołówkę. Kimi K2.5 (Moonshot AI) koordynuje do 100 sub-agentów równolegle przy koszcie 76% niższym niż Claude. Qwen3.5 (Alibaba) obsługuje 201 języków za $0,25/$1,25. DeepSeek V3.2 zdobywa złote medale na olimpiadach matematycznych za $0,27 za milion tokenów wejściowych. Przy dużym wolumenie zapytań różnica w kosztach jest kolosalna. 💸

02/04/2026

Korzystasz z AI w pracy? To musisz wiedzieć, że nie każda subskrypcja działa tak samo jeśli chodzi o przetwarzanie Twoich danych. 🔐

U wszystkich dużych dostawców (OpenAI, Google, Anthropic) obowiązuje ten sam podział. Plany darmowe i konsumenckie - Twoje rozmowy domyślnie mogą być używane do trenowania modeli AI i przeglądane przez ludzkich recenzentów. Plany biznesowe (Team, Enterprise) i API - dane nie trafiają do treningu, obowiązują certyfikacje SOC 2 i ISO, a dostęp ludzi jest ograniczony do celów bezpieczeństwa. ⚖️

Nawet na darmowych planach możesz wyłączyć trening na swoich danych. W każdym narzędziu znajdziesz to w ustawieniach prywatności lub kontroli danych - szukaj opcji typu "trening modelu" albo "improve the model".

Niuans, o którym mało kto wie - jeśli w ChatGPT dajesz feedback (kciuk 👍/👎), OpenAI może użyć całej powiązanej rozmowy do treningu, nawet jeśli globalnie wyłączyłeś trening na danych. Klikając "super odpowiedź" de facto zgadzasz się na wykorzystanie tego wątku.

Niezależnie od planu nie wrzucamy do AI: numerów PESEL, danych kart płatniczych, haseł, kluczy API, danych medycznych z imieniem i nazwiskiem, treści objętych NDA. Nawet w planie Enterprise. Traktuj każdy prompt jakby mógł wylecieć na światło dzienne - to po prostu higiena informacyjna. 🛡️

Do pracy z danymi firmowymi - wyłącznie plany biznesowe lub API. Do testowania i nauki - darmowe plany z wyłączonym treningiem. A w firmie warto ustalić krótką listę "tego nie wklejamy w prompt" i upewnić się, że każdy w zespole ją zna. 📌

31/03/2026

OpenAI zamyka Sorę. Claude przejmuje Twój komputer. A babcia z Tennessee trafiła do więzienia przez AI. Ten tydzień w świecie sztucznej inteligencji nie był nudny 📰

OpenAI oficjalnie wyłącza swoje narzędzie do generowania wideo. Moc obliczeniowa idzie teraz w agentów AI, kodowanie i produkty enterprise. Generowanie wideo wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, a płacących klientów było zbyt mało, żeby to bilansowało. Agenci AI i narzędzia dla firm zarabiają lepiej 📉

Anthropic pokazuje, jak to wygląda w praktyce. Claude dostał funkcję computer use - otwiera aplikacje, klika po ekranie, wypełnia formularze i wykonuje wieloetapowe zadania. Opisujesz co chcesz zrobić, a on to robi. Najpierw próbuje użyć gotowych konektorów do Slacka czy kalendarza, a gdy ich brak - przejmuje myszkę i klawiaturę. Na razie wersja testowa na macOS, ale z chatbota w okienku robi się cyfrowy współpracownik 🖥️

Tempo Anthropica robi wrażenie. 74 aktualizacje Claude'a w 52 dni - 28 w narzędziach programistycznych, 15 w asystencie desktopowym, 18 w API, 13 w modelach. Łatwo patrzeć na pojedyncze premiery, ale prawdziwa przewaga bierze się z tempa 🏎️

Google odpowiada modelem Gemini 3.1 Flash-Lite, który generuje gotowe strony internetowe w czasie rzeczywistym. 2,5 razy szybszy od poprzednika, ponad 360 tokenów na sekundę. Na razie jakość kodu szybko się rozmywa, ale dla szybkiego prototypowania stron to ciekawy kierunek 🌐

OpenAI szykuje się do skali. Firma planuje podwoić zatrudnienie - z 4 500 do 8 000 osób do końca roku. Wycena? 840 miliardów dolarów. Nowe etaty to nie tylko inżynierowie, ale "technical ambassadors" - ludzie, którzy wchodzą do firm i pomagają wdrażać AI od zmapowania procesów po policzenie ROI 💼

Na koniec mocna historia. Angela Lipps z Tennessee spędziła ponad 5 miesięcy w więzieniu, bo system rozpoznawania twarzy pomylił ją z oszustką bankową. Była w innym stanie w czasie przestępstwa. Straciła dom, samochód i psa. AI potrafi wiele, ale ślepe zaufanie do technologii ma realną cenę ⚖️

30/03/2026

Prompt engineering brzmi jak coś skomplikowanego, ale w praktyce to po prostu umiejętność dobrego briefowania. Tak samo jak dobry brief dla grafika zmienia efekt końcowy, tak precyzyjny prompt zmienia jakość odpowiedzi AI. 🗣️

Przetestujcie prosty schemat - RZKF. Cztery elementy, które zmieniają grę.
Rola - powiedz modelowi, kim ma być ("doświadczony analityk finansowy", "copywriter z 10-letnim stażem w e-commerce"). Zadanie - co konkretnie ma zrobić ("przeanalizuj rentowność projektu", "napisz 3 warianty nagłówka reklamowego").
Kontekst - daj tło, dane, ograniczenia ("budżet 500 tys., rynek polski, horyzont 12 miesięcy").
Format - jak ma wyglądać odpowiedź ("tabela porównawcza, max 300 słów, po polsku"). 📋

Kilka zasad, które naprawdę działają w codziennej pracy.
Dziel duże zadania na mniejsze - zamiast "napisz mi strategię marketingową" daj osobne prompty na analizę rynku, grupę docelową, kanały i budżet.
Proś o myślenie krok po kroku przy obliczeniach i analizach - model wtedy "przepracowuje" problem zamiast zgadywać wynik.
Dodawaj ograniczenia - "bez wstępu, przejdź od razu do listy", "nie wymyślaj danych, bazuj tylko na tym co podałem". 🧩

Technika few-shot - dajesz modelowi 2-3 przykłady wyniku, jakiego oczekujesz, a potem prosisz o nowy w tym samym stylu. Działa fenomenalnie przy klasyfikacji, formatowaniu i zachowaniu spójnego tonu komunikacji. Przykład: wklejasz 2 swoje posty na LinkedIn i prosisz "napisz trzeci w identycznym stylu na temat X" - model łapie ton, strukturę i długość. 🧪

Negative prompting - mów modelowi czego NIE chcesz. "Nie używaj żargonu technicznego", "nie pisz wstępu", "nie wymyślaj danych", "nie przekraczaj 200 słów". Modele domyślnie piszą za dużo i za ogólnikowo - ograniczenia wymuszają precyzję. To jak mówienie grafikowi "żadnych stockowych zdjęć i gradientów" zamiast opisywania czego chcesz. 🚫

S**t in, s**t out - ta zasada mocno obowiązuje w AI. Jakość promptów potrafi być ważniejsza niż wybór konkretnego modelu. Kiepskie dane na wejściu = kiepska odpowiedź od AI. 🎲

27/03/2026

Większość ludzi myśli, że AI pojawiło się razem z ChatGPT w 2022 roku. Nic bardziej mylnego - pierwszy sztuczny neuron powstał w 1943 roku, a termin "sztuczna inteligencja" oficjalnie ukuto w 1956. To ponad 80 lat rozwoju. 🧠

Przez te dekady AI miało swoje wzloty i upadki. Były tak zwane "zimy AI", kiedy fundusze wysychały, bo obietnice naukowców wyprzedzały możliwości technologii. Potem wracał entuzjazm, pojawiały się systemy eksperckie, komputery wygrywały w szachach z mistrzami świata (Deep Blue vs Kasparow, 1997), a w 2012 głębokie sieci neuronowe zaczęły rozpoznawać obrazy lepiej niż cokolwiek wcześniej.

Co tak właściwie znaczą te wszystkie skróty? Pomyśl o tym jak o warstwach. AI to najszersze pojęcie - wszystko, co naśladuje ludzką inteligencję. Od filtrów spamu w mailu, przez rekomendacje na Netflixie, po autonomiczne samochody. ML (machine learning) to fragment AI - algorytmy, które uczą się wzorców z danych zamiast być ręcznie programowane. Deep learning to jeszcze węższa część ML - wielowarstwowe sieci neuronowe inspirowane ludzkim mózgiem. A generatywna AI? To ta warstwa, która zmieniła wszystko - modele tworzące nowe treści: tekst, obrazy, kod, wideo, muzykę. 🤯

I tu leży kluczowa różnica. Tradycyjne AI klasyfikuje i przewiduje - "ten klient pewnie odejdzie", "ta wiadomość to spam". Generatywna AI idzie dalej - tworzy coś nowego, czego nie było w danych treningowych. Dlatego ChatGPT, Claude czy Midjourney zrobiły takie zamieszanie - bo nagle maszyna nie tylko analizuje, ale kreuje. Pisze teksty, generuje obrazy, tworzy kod. 💡

ChatGPT zdobył 100 milionów użytkowników w 2 miesiące. Instagram? Ponad 2 lata. Facebook? Ponad 4 lata. To najszybciej rosnąca aplikacja w historii i jednocześnie najlepszy dowód na to, że generatywna AI trafiła w realną potrzebę - ludzie od razu zaczęli z niej korzystać w pracy i w życiu codziennym. ⚡

A co napędza te modele od środka? LLM - Large Language Models - to ogromne sieci neuronowe trenowane na miliardach tekstów z internetu. Działają tak: dostajesz prompt, model dzieli go na kawałki (tokeny), przetwarza przez dziesiątki warstw i na końcu przewiduje najlepsze kolejne słowo. I powtarza to słowo po słowie, aż powstanie pełna odpowiedź. To nie jest "myślenie" w ludzkim sensie - to statystyczne przewidywanie, ale na tak ogromnej skali, że efekt potrafi zaskoczyć. 🧑‍🏫

23/03/2026

Oto najświeższe wiadomości ze świata AI i mam dla Ciebie coś ekstra, bo ten film, który właśnie widzisz, powstał w 100% przy pomocy AI. Remotion + Claude Code + ElevenLabs - zero ręcznego montażu, zero lektora w studio. Ale o samej automatyzacji innym razem, teraz lecimy z newsami 👇

GPT-5.4 mini wchodzi do darmowego ChatGPT. To znaczy, że "prawie flagowy" model OpenAI jest teraz dostępny za darmo - możesz testować zaawansowane analizy i zapytania multimodalne za FREE. Z kolei wersja nano to koszt ok. 0,20 USD za milion tokenów, czyli idealna baza do masowych automatyzacji w mniejszych firmach. 🔥

Mistral odpala Forge - platformę, na której firmy mogą trenować własne modele AI na swoich danych, bez wysyłania ich w chmurę. ASML, Ericsson i Europejska Agencja Kosmiczna już to testują.

Hugging Face właśnie opublikował raport o stanie open-source - ponad 2 miliony publicznych modeli, 500 tysięcy datasetów i 13 milionów użytkowników. Co ciekawe, połowa pobrań przypada na zaledwie 200 modeli. Chiny odpowiadają już za ponad 40% wszystkich pobrań modeli AI na platformie, wyprzedzając USA - a to pokazuje, jak szybko azjatycki rynek open-source rośnie i jak mocno wpływa na kierunek rozwoju całej branży.

W Chinach ludzie stoją w kolejkach po "cyfrowego pracownika" - OpenClaw to framework agentów AI, który łączy się z pocztą, arkuszami i przeglądarką, tworząc coś w rodzaju asystenta do wszystkiego. Emeryci uczą go analizowania danych, uczniowie piszą z nim raporty, a lokalne władze dotują jednoosobowe firmy, które na nim budują biznesy. 🦞

Midjourney V8 generuje obrazy 5x szybciej, natywna rozdzielczość 2K i wreszcie poprawny tekst na grafikach. Dla każdego, kto robi grafiki marketingowe - to spora zmiana w codziennej pracy. 🎨

Dzięki automatyzacji takie podsumowania newsów AI będą pojawiać się cyklicznie, więc jeśli chcesz być na bieżąco, zostań tutaj 😊

19/03/2026

Hello 👋 dawno nas tu nie było! Wracamy po chwili nieobecności z nową dawką AI-owych Newsów!

Claude dostał okno kontekstowe na 1 MLN tokenów. Co to znaczy w praktyce? Możesz wrzucić mu do analizy około 3 000 stron tekstu naraz. Całą dokumentację firmy, regulaminy, raporty roczne i zadać mu kilka pytań. Do tego Claude generuje teraz interaktywne wykresy w oknie rozmowy - pytasz o dane a dostajesz wizualizację.

Google nie próżnuje - Gemini pojawił się w Docs, Sheets i Slides. Adobe rozszerzył asystenta AI w Photoshopie. A ChatGPT rysuje teraz wykresy matematyczne prosto w oknie czatu. AI wchodzi do narzędzi, których używasz na co dzień.

Google Maps dostaje funkcję Ask Maps - zamiast wpisywać słowa kluczowe, pytasz normalnie: "Gdzie zjeść coś dobrego, ale nie za drogo?". Gemini rozumie kontekst i odpowiada konkretnymi propozycjami.

Niestety jest też druga strona medalu. Meta szykuje zwolnienia 15 tysięcy osób - ponad 20% załogi. Powód? Rosnące koszty infrastruktury AI. Mniej ludzi, więcej serwerów. To pokazuje, że AI nie tylko tworzy nowe możliwości, ale też brutalnie zmienia reguły gry na rynku pracy 😔

Ale żeby nie było tak smutno na koniec coś pozytywnego - Google uruchomił system przewidywania powodzi z 24-godzinnym wyprzedzeniem. Gemini przeanalizował 2,5 miliona powodzi ze 150 krajów. Wreszcie AI które dosłownie może ratować życie 🌍

W świecie sztucznej inteligencji dzieje się tak dużo, że nawet nam ciężko jest nadążyć nad wszystkimi nowościami. Dlatego pewnie jeszcze w tym tygodniu wpadnie kolejna rolka o najnowszych wiadomościach ze świata sztucznej inteligencji - stay tuned 😉

11/03/2026

Który model AI najlepiej analizuje dane sprzedażowe?
Sprawdziliśmy to na prawdziwym projekcie.

Dla jednego z naszych klientów z branży FMCG przygotowywaliśmy analizę wyników sprzedażowych - duży plik, 10 arkuszy z danymi: wartość sprzedaży, dystrybucja ważona, ceny, rotacja, udziały rynkowe. Setki wierszy, kilka lat porównań. Przy okazji postanowiliśmy sprawdzić, który model AI najlepiej poradzi sobie z takim zadaniem na żywych danych.

Wzięliśmy 4x konfiguracje: ChatGPT 5.4 thinking, Gemini 3.1 Pro w aplikacj, Gemini 3.1 Pro w AI Studio z włączonym code ex*****on oraz Claude Opus 4.6 z rozszerzonym myśleniem. Każdy dostał identyczne 4 zadania:

1️⃣ znalezienie produktów z największym wzrostem wartości sprzedaży i analiza ich sezonowości na tle całej kategorii
2️⃣ zbadanie korelacji między ceną a dystrybucją ważoną w hipermarketach, dyskontach i małych sklepach
3️⃣ analiza rozkładu sprzedaży między kanałami i identyfikacja najszybciej rosnących sieci handlowych
4️⃣ kompleksowa rekomendacja na kolejny rok - z analizą rotacji, trendów portfolio i trzema konkretnymi, policzalnymi rekomendacjami z szacunkami sprzedażowymi

Wyniki:

🥇 Claude Opus 4.6 - 9,53/10. Wygrał nie dlatego, że najlepiej liczy, ale dlatego, że najlepiej rozumie kontekst biznesowy. Inne modele odpowiadały na cztery osobne pytania. Claude zbudował z nich spójną strategię - wnioski z wcześniejszych analiz sam wykorzystywał w późniejszych rekomendacjach, dokładnie tak jak zrobiłby to doświadczony analityk.

🥈 ChatGPT 5.4 - 9,16/10. Siła i uczciwość metodologiczna. Jako jedyny model otwarcie wskazał, że w jednym z arkuszy brakuje danych porównawczych za poprzedni rok i zamiast liczyć na siłę, napisał wprost: te dane nie pozwalają na takie porównanie. Wykrył też niuans z definicją dystrybucji ważonej na poziomie marki vs produktu, którego inne modele kompletnie zignorowały. Model, który mówi "uwaga, tu są ograniczenia" jest cenniejszy niż taki, który liczy na ślepo.

🥉 Gemini 3.1 Pro - 7,46/10 (AI Studio) i 6,95/10 (Web). Wyraźnie słabiej. Oba warianty popełniły dokładnie ten sam błąd w interpretacji struktury kanałów sprzedaży. I to jest zaskakujące - bo w AI Studio z włączonym code ex*****on powinien teoretycznie dawać lepsze wyniki. A jednak nie, bo problem nie leżał w obliczeniach, tylko w zrozumieniu danych. Wersja webowa miała dodatkowo poważne problemy z formatowaniem tabel - kompletnie nieużywalne w pracy.

Nasza rekomendacja? Najlepszy workflow to Claude do wniosków strategicznych + ChatGPT do weryfikacji liczb i audytu metodologii. Ta kombinacja minimalizuje ryzyko błędów i daje wyniki, które naprawdę da się wykorzystać w decyzjach biznesowych 🤝

A Wy korzystacie z modeli AI do analizy danych sprzedażowych w swoich firmach? Jeśli tak - z jakich i które sprawdzają się u Was najlepiej?

26/02/2026

Kolejny tydzień, kolejna porcja AI-owych nowości!🔍

Trzy duże firmy jednocześnie wypuściły aktualizacje swoich modeli AI. Anthropic pokazał Claude Sonnet 4.6 - szybszy, lepszy w kodowaniu i z oknem kontekstu 1 milion tokenów. Google odpowiedział Gemini 3.1 Pro z podwojonym wynikiem w testach rozumowania. A xAI Elona Muska wypuścił Grok 4.2 w publicznej becie, z systemem czterech agentów pracujących równolegle 🤖

NotebookLM dostał funkcję, na którą czekało wielu - teraz generuje prezentacje slajdowe i pozwala je eksportować do PowerPointa (.pptx). Wrzucasz notatki, dokumenty, artykuły, a AI zamienia je w gotową prezentację. Możesz nawet edytować pojedyncze slajdy promptem po wygenerowaniu 📊

Gemini połączył siły z modelem Lyria 3 i teraz wygeneruje Ci 30-sekundowy utwór muzyczny z tekstem na podstawie opisu albo... zdjęcia. Wrzucasz fotkę z wakacji, dostajesz piosenkę. Brzmi jak zabawka, ale pomyśl o krótkich spotach reklamowych czy materiałach na social media 🎵

A na koniec coś z gatunku sci-fi. Meta opatentowała system AI, który po Twojej śmierci mógłby dalej publikować posty, odpowiadać na wiadomości i komentować - w Twoim stylu. Patent opisuje CTO Mety Andrew Bosworth. Firma twierdzi, że nie planuje tego wdrażać, ale sam fakt, że ktoś to opatentował, daje do myślenia 👻

2XW - Your jump to AI

13/04/2026

10/04/2026

09/04/2026

08/04/2026

02/04/2026

31/03/2026

30/03/2026

27/03/2026

23/03/2026

19/03/2026

11/03/2026

26/02/2026

Adres

Godziny Otwarcia

Strona Internetowa

Ostrzeżenia

Skróty

Udostępnij

Kategoria

Poniedziałek	08:00 - 17:00
Wtorek	08:00 - 17:00
Środa	08:00 - 17:00
Czwartek	08:00 - 17:00
Piątek	08:00 - 17:00