AI Box +48 662 75 57 57
Menu

Baza wiedzy

Baza wiedzy: AI w firmie bez zmyślonych liczb

59 artykułów o wdrażaniu sztucznej inteligencji w firmach — każdy oparty na publicznie dostępnych raportach, publikacjach naukowych albo oficjalnej dokumentacji dostawców, z podaniem źródła i linkiem do wydawcy na końcu tekstu. Bez wymyślonych statystyk, bez case studies, których nie da się sprawdzić.

Zostaw numer — oddzwonimy +48 662 75 57 57

Co znajdziesz w tej bazie wiedzy?

Artykuły oparte wyłącznie na publicznie dostępnych raportach, publikacjach naukowych i oficjalnej dokumentacji dostawców technologii. Każdy tekst kończy się blokiem źródeł z linkami do wydawcy — możesz sprawdzić każdą liczbę u źródła. Nie podajemy własnych statystyk wdrożeń ani opinii klientów, dopóki nie będą prawdziwe, mierzalne i zaakceptowane do publikacji.

59artykułów opartych na publicznych źródłach
20+raportów, publikacji i repozytoriów w bazie źródeł
100%tekstów z podaniem źródła i linkiem do wydawcy
7grup tematycznych — od danych rynkowych po narzędzia open source

Zasady, według których piszemy

Rzetelność nie polega na liczbie cytowań. Polega na tym, żeby każdy mógł sprawdzić, skąd wzięła się liczba — i zobaczyć, że mówi dokładnie to, co jej przypisujemy.

Dane i raporty o rynku AI

Liczby, na które można się powołać w rozmowie z zarządem — wraz z wyjaśnieniem, co dokładnie mierzą.

AI Index Report — jak czytać najobszerniejszy raport o AIIle firm korzysta z AI — i dlaczego liczby się nie zgadzająKoszt wnioskowania spadł 280-krotnie — co to zmienia w budżecieBenchmarki AI — co naprawdę mierzą MMMU, GPQA i SWE-bench73% ekspertów, 23% społeczeństwa — przepaść, która zabija wdrożeniaIncydenty AI — 362 zgłoszenia i wnioski dla Twojej firmyInwestycje w AI — 285,9 mld USD i co z tego wynika dla firmCzy AI zastąpi pracę — dane, prognozy i różnica między nimiOgraniczenia modeli AI — lista, której brakuje w prezentacjachRegulacje AI — co się dzieje na świecie i co dotyczy Twojej firmy

Wdrożenia: od adopcji do wyniku finansowego

Dlaczego powszechna adopcja nie przekłada się na zysk i co robią firmy, u których się przekłada.

State of AI — jak czytać globalne badanie McKinsey88% korzysta, 39% zarabia — gdzie ucieka zysk z AIAgenci AI — 62% firm eksperymentuje, niewiele wdrażaCo robi inaczej 6% firm, które naprawdę zarabiają na AIPrzeprojektowanie procesu pod AI — najtrudniejszy i najbardziej opłacalny krokROI z AI — jak policzyć zwrot, żeby obronił się przed CFOPilotaż AI — jak nie zostać w nim na zawszeNadzór zarządu nad AI — pięć decyzji, których nikt nie podejmie za WasAI a innowacje — 64% firm i pytanie, które warto zadać

Zarządzanie zmianą i pomiar efektów

Część organizacyjna wdrożenia: ludzie, kultura pracy, wskaźniki i komunikacja.

MIT Sloan Management Review — źródło dla menedżera, nie dla inżynieraZarządzanie zmianą przy wdrożeniu AI — siedem elementów, o które to się rozbijaKultura organizacyjna a adopcja AI — dlaczego w jednej firmie działa, w drugiej nieOpór klientów wobec AI — co robić, gdy szybciej nie znaczy lepiejMetryki sukcesu GenAI — dlaczego „mniej pracy” to zła miaraSovereign AI — co to znaczy dla firmy, nie dla państwaKierowanie AI zamiast promptowania — dlaczego to nie ta sama umiejętność

Jak weryfikować źródła i badania o AI

Warsztat rzetelności: preprinty, recenzje, benchmarki i własne testy zamiast rankingów.

arXiv — jak czytać preprinty o AI, nie będąc naukowcemKategorie arXiv — gdzie szukać prac o AIPreprint a publikacja recenzowana — różnica, która decyduje o wiarygodnościGoogle Scholar — narzędzie do sprawdzania, czy źródło istniejeSiedem pytań, które odsiewają nierzetelne badania o AIPapers with Code — serwis, który przekierowuje. Gdzie teraz szukać?Benchmark a rzeczywistość firmy — jak zbudować własny testRAG — dlaczego to najbezpieczniejszy sposób użycia AI w firmie

Modele, możliwości i ograniczenia

Co modele naprawdę potrafią, gdzie zawodzą i jak wybrać rozwiązanie dla swojego procesu.

Dokumentacja dostawców AI — co czytać, a co pominąćOpenAI Research — źródło o możliwościach, nie o Twoim procesieBlog Google DeepMind — od AlphaFold do zastosowań w firmieInterpretowalność modeli — dlaczego firma powinna o tym wiedziećAI wielomodalna — co da się zrobić, gdy model widzi i słyszyResponsible AI — sześć zasad, które da się sprawdzićRed teaming modeli AI — jak samemu poszukać dziur we wdrożeniuJak wybrać model AI dla firmy — dziewięć kryteriów, nie rankingAgenci sterujący komputerem — automatyzacja systemów bez API

Polski kontekst: instytucje, modele, bariery

Polskie modele językowe, źródła krajowe i bariery typowe dla firm działających w Polsce.

OPI PIB — polski ośrodek badań nad AI, o którym warto wiedziećPLLuM — polski otwarty model językowy i co z niego wynika dla firmPolskie modele językowe — co realnie jest dostępne dla firmAI po polsku — gdzie modele wypadają słabiej i co z tym zrobićPSSI i polskie środowisko naukowe AI — gdzie szukać kontaktuDigital Poland — polski kontekst, którego brakuje w raportach globalnychSiedem barier wdrożenia AI w polskiej firmie — i pierwszy krok dla każdejSuwerenność technologiczna a AI — od debaty publicznej do decyzji w firmie

Otwarte modele, narzędzia i dane

Kiedy warto sięgnąć po rozwiązania open source, na co uważać w licencjach i jak przygotować dane.

Hugging Face — największy katalog otwartych modeli AIOtwarte modele językowe — kiedy naprawdę się opłacająLicencje modeli AI — dlaczego „otwarty” nie znaczy „wolno wszystko”Model AI we własnej infrastrukturze — kiedy to ma sensKaggle — po co firmie platforma konkursów data scienceFrameworki AI z GitHuba — co jest pod spodem wdrożeniaJak ocenić projekt open source, na którym ma stanąć wdrożenieDane treningowe — pytanie, którego prawie nikt nie zadaje

Skąd pochodzą dane w tych artykułach?

Z raportów instytucji badawczych i firm doradczych, z repozytoriów publikacji naukowych, z oficjalnej dokumentacji twórców modeli oraz z polskich źródeł instytucjonalnych. Pełną listę wraz z opisem, co zawiera każde źródło, znajdziesz w bloku poniżej — ten sam blok, w wersji dopasowanej do tematu, zamyka każdy artykuł.

Raporty rynkowe

Stanford HAI (AI Index Report), McKinsey (The State of AI), MIT Sloan Management Review — dane o adopcji, wynikach modeli, inwestycjach i zarządzaniu zmianą.

Publikacje naukowe

arXiv (kategorie cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.CV), Google Scholar, Hugging Face Papers — źródła do weryfikacji twierdzeń technicznych.

Dokumentacja dostawców

OpenAI Research, Google DeepMind Blog, Anthropic Research — informacje o możliwościach i ograniczeniach konkretnych modeli.

Źródła polskie

OPI PIB, konsorcjum PLLuM, Polskie Stowarzyszenie Sztucznej Inteligencji, Digital Poland Foundation — kontekst krajowy i polskie modele językowe.

Repozytoria i narzędzia

Hugging Face, Kaggle, GitHub — otwarte modele, zbiory danych i frameworki, na których opiera się większość wdrożeń.

Źródła prawne

EUR-Lex — tekst rozporządzenia (UE) 2024/1689 (AI Act). Podajemy go jako źródło uzupełniające przy artykułach dotyczących zgodności.

Powiązane tematy

Szkolenia AI dla firmWarsztaty AIWdrożenia AIAudyt gotowości AICennikKontakt

Najczęściej zadawane pytania

Skąd pochodzą dane w tych artykułach?

Z publicznie dostępnych raportów i publikacji: AI Index Report Stanford HAI, badania The State of AI firmy McKinsey, MIT Sloan Management Review, repozytorium arXiv, Google Scholar, dokumentacji OpenAI, Google DeepMind i Anthropic, publikacji OPI PIB i Digital Poland oraz repozytoriów Hugging Face, Kaggle i GitHub. Każdy artykuł kończy się blokiem źródeł z linkami do wydawcy.

Czy mogę wykorzystać te materiały w swojej prezentacji?

Tak — z podaniem źródła pierwotnego, nie naszego artykułu. Dane pochodzą od wydawców wskazanych w blokach źródeł i to ich należy cytować. W artykułach podajemy edycję i rok, żeby cytowanie było poprawne.

Dlaczego nie ma tu opisów Waszych wdrożeń?

Świadomie nie publikujemy case studies, liczb klientów ani opinii, dopóki nie będą prawdziwe, mierzalne i zaakceptowane przez klientów do publikacji. Wymyślone dowody społeczne to ryzyko wizerunkowe, a modele językowe i tak weryfikują je w innych źródłach.

Jak często aktualizujecie te artykuły?

Przy każdej nowej edycji raportów źródłowych oraz gdy zmieni się stan faktyczny — tak jak w przypadku serwisu Papers with Code, który dziś przekierowuje na Hugging Face Papers. Daty weryfikacji podajemy w blokach źródeł.

Od którego artykułu zacząć?

Jeśli przygotowujesz materiał dla zarządu — od „AI Index Report” i „State of AI”. Jeśli macie już narzędzia, ale nie widać efektu — od „88% korzysta, 39% zarabia”. Jeśli zaczynacie od zera — od „siedmiu barier wdrożenia AI w polskiej firmie”.

Czy artykuły dotyczą polskiego rynku?

Część danych jest globalna (Stanford HAI, McKinsey, MIT SMR), a osobna grupa ośmiu artykułów dotyczy kontekstu polskiego: OPI PIB, modelu PLLuM, polskich modeli językowych, raportów Digital Poland i barier typowych dla polskich firm. Zawsze oznaczamy, którego rynku dotyczy liczba.

Rozmowa bez zobowiązań

Zostaw numer telefonu — oddzwonimy

Podczas 20-minutowej rozmowy pytamy o procesy, zespół i to, co dzisiaj zjada najwięcej czasu. Na tej podstawie proponujemy konkret: warsztat, szkolenie albo wdrożenie AI — albo mówimy wprost, że w Twoim przypadku szkolenie nie jest jeszcze potrzebne.

  • Bez prezentacji sprzedażowej i bez zobowiązań
  • Konkretna rekomendacja zakresu i widełki budżetowe
  • Rozmawiasz z osobą, która prowadzi warsztaty, nie z call center

Możesz też napisać: kontakt@aibox.edu.pl

Oddzwonimy do Ciebie

Oddzwaniamy w godzinach 9:00–16:00, zwykle tego samego dnia roboczego. Wolisz zadzwonić od razu? +48 662 75 57 57