Bliskie Spotkania z AI

Najważniejsze wydarzenia ze świata AI, które miały miejsce w listopadzie 2025!

Omówimy największe przełomy, zaskoczenia i kontrowersje, które wpłynęły na rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich tygodniach.

📅 Spotykamy się co miesiąc, aby na żywo analizować najnowsze trendy w świecie AI.

🔴 Subskrybuj i bądź na bieżąco!

🎙 Prowadzący:
🔹Krzysztof Tutak - https://www.linkedin.com/in/krzysztof-tutak/
🔹Piotr Brzyski - https://www.linkedin.com/in/pbrzyski/
🔹Daniel Ura - https://www.linkedin.com/in/danielura/

Zniżka -15% na AI Miners:
→ https://easl.ink/WsonT

info:
→ https://aiminers.pl/

W tym odcinku AI Newsów przyglądamy się dalszej ekspansji ElevenLabs, które nie tylko umacnia swoją globalną pozycję, ale planuje otwarcie centrum R&D w Polsce i inwestycje w rodzime startupy.
Sprawdzamy też, jak Google AntiGravity zmienia paradygmat pracy programisty, przesuwając ciężar z pisania kodu na zarządzanie całą flotą autonomicznych agentów bezpośrednio w IDE.
Analizujemy również kluczowe zmiany w n8n w wersji 2.0, które wprowadzają „human in the loop” do zagnieżdżonych procesów, otwierając drogę do bardziej zaawansowanych automatyzacji.
Na koniec schodzimy na ziemię w temacie wdrożeń agentów AI, dyskutując o tym, dlaczego firmy boją się odpowiedzialności za decyzje algorytmów i jak brak uporządkowanych procesów blokuje wyjście poza fazę wiecznego pilotażu.

Z tego odcinka dowiesz się:
🔹 Co zmienia Google AntiGravity w pracy programistów i jak Flux ulepsza generowanie grafik.
🔹 Jakie kluczowe zmiany w bezpieczeństwie i obsłudze podprocesów wprowadza nowa wersja n8n.
🔹 Co raport „Status of AI 2025” mówi o rzeczywistej adopcji technologii i skalowaniu projektów.
🔹 Gdzie leży granica między asystentem AI, agentem autonomicznym a zwykłą automatyzacją.
🔹 Dlaczego większość wdrożeń agentów AI w firmach kończy się na etapie pilotażu lub porażką.
🔹 Jakie ryzyka niesie ze sobą „context pollution” oraz brak uziemienia modelu w danych RAG.
🔹 Czy warto łączyć modele lokalne z chmurowymi w procesach przetwarzania danych wrażliwych.

Linki i transkrypcja:
🔹https://bliskiespotkaniazai.pl/n13

Rozdziały:
00:00 Odliczanie
00:30 Wprowadzenie
01:15 Co u nas?
07:28 Newsy Piotra: Komputery kwantowe, Google Suncatcher, samoświadomość modeli i artystka AI na liście Billboard
17:23 Pytania i odpowiedzi po newsach Piotra
22:12 Newsy Krzysztofa: OpenAI AgentKit, Claude Code Web, Cursor 2.0, Intel GPU i Veo 3.1
35:51 Pytania i odpowiedzi po newsach Krzysztofa
43:16 Polecajki konferencji: Śniadanie AI, BeefUp i AI Miners
45:22 Polecajki konferencji: DSSK na Narodowym i Hackathon Wdrożeniowy
46:40 Dlaczego wdrożenia AI w firmach kończą się porażką?
48:52 Problem z liczeniem ROI i sprzeczne raporty rynkowe
53:01 Wpływ AI na całą organizację i wąskie gardła w procesach
01:00:00 Rola ludzi w procesie wdrożenia, zarządzanie zmianą i zjawisko "Shadow AI"
01:08:49 Dlaczego firmy zaczynają od wdrażania AI w kontakcie z klientem?
01:14:22 Obietnice bez pokrycia i realne szacowanie kosztów wdrożeń
01:21:57 Kluczowe elementy udanego wdrożenia - dane, procesy i ludzie
01:24:20 Zakończenie

#AgenciAI #AIwBiznesie #ObalamyMityAI #GorzkaPrawdaAI #AutomatyzacjaAI

Najważniejsze wydarzenia ze świata AI, które miały miejsce w październiku 2025!

Omówimy największe przełomy, zaskoczenia i kontrowersje, które wpłynęły na rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich tygodniach.

📅 Spotykamy się co miesiąc, aby na żywo analizować najnowsze trendy w świecie AI.

🔴 Subskrybuj i bądź na bieżąco!

🎙 Prowadzący:
🔹Krzysztof Tutak - https://www.linkedin.com/in/krzysztof-tutak/
🔹Piotr Brzyski - https://www.linkedin.com/in/pbrzyski/
🔹Daniel Ura - https://www.linkedin.com/in/danielura/

Chcesz zobaczyć, jak w praktyce wykorzystać AI do automatyzacji procesów biznesowych i tworzenia kreatywnych treści? Dołącz do naszej darmowej serii webinarów AI Ninjas, którą prowadzę razem z Krzyśkiem Bohaczykiem, i zdobądź konkretne umiejętności, zapisując się na:
https://aininjas.pl/webinar/

W tym odcinku AI Newsów przyglądamy się fenomenowi Xenii Monet – artystki stworzonej przez AI, która nie tylko trafiła na listy Billboardu, ale także podpisała kontrakt płytowy na 3 miliony dolarów.
Zagłębiamy się również w kulisy projektu Suncatcher od Google, czyli planu wyniesienia serwerów AI na orbitę, by rozwiązać globalny kryzys mocy obliczeniowej.
Analizujemy też, dlaczego wdrożenia AI, które świetnie wyglądają na papierze, w praktyce kończą się porażką, gdy zderzają się z wąskimi gardłami w firmowych procesach i oporem pracowników.
Na koniec omawiamy, jak nowe narzędzia, takie jak Kursor 2.0, zmieniają zasady gry w programowaniu, pozwalając na pracę z ośmioma agentami AI jednocześnie w bezpiecznym, odizolowanym środowisku.

Z tego odcinka dowiesz się:
🔹 Jak wygląda przyszłość mocy obliczeniowej dla AI, od komputerów kwantowych po centra danych na orbicie.
🔹 Czym są nowe narzędzia ułatwiające tworzenie i wdrażanie własnych agentów oraz aplikacji AI.
🔹 W jaki sposób sztuczna inteligencja wkracza do branży muzycznej, generując artystów na miarę list przebojów.
🔹 Dlaczego tak wiele wdrożeń AI w firmach kończy się porażką i jak błędnie mierzymy ich sukces.
🔹 Z jakimi realnymi problemami zderzają się firmy podczas implementacji, od chaosu w danych po opór pracowników.
🔹 Jakie są najczęstsze błędy projektowe, od wyboru nieodpowiednich narzędzi po niedoszacowanie kosztów API.
🔹 Dlaczego firmy często zaczynają od ambitnych, ale ryzykownych projektów skierowanych do klienta.

Linki i transkrypcja:
🔹https://bliskiespotkaniazai.pl/n12

Rozdziały:
00:00 Odliczanie
00:30 Wprowadzenie
01:15 Co u nas?
07:28 Newsy Piotra: Komputery kwantowe, Google Suncatcher, samoświadomość modeli i artystka AI na liście Billboard
17:23 Pytania i odpowiedzi po newsach Piotra
22:12 Newsy Krzysztofa: OpenAI AgentKit, Claude Code Web, Cursor 2.0, Intel GPU i Veo 3.1
35:51 Pytania i odpowiedzi po newsach Krzysztofa
43:16 Polecajki konferencji: Śniadanie AI, BeefUp i AI Miners
45:22 Polecajki konferencji: DSSK na Narodowym i Hackathon Wdrożeniowy
46:40 Dlaczego wdrożenia AI w firmach kończą się porażką?
48:52 Problem z liczeniem ROI i sprzeczne raporty rynkowe
53:01 Wpływ AI na całą organizację i wąskie gardła w procesach
01:00:00 Rola ludzi w procesie wdrożenia, zarządzanie zmianą i zjawisko "Shadow AI"
01:08:49 Dlaczego firmy zaczynają od wdrażania AI w kontakcie z klientem?
01:14:22 Obietnice bez pokrycia i realne szacowanie kosztów wdrożeń
01:21:57 Kluczowe elementy udanego wdrożenia - dane, procesy i ludzie
01:24:20 Zakończenie

#AI #SztucznaInteligencja #AINews #WdrożeniaAI #AIwBiznesie

Najważniejsze wydarzenia ze świata AI, które miały miejsce we wrześniu 2025!

Omówimy największe przełomy, zaskoczenia i kontrowersje, które wpłynęły na rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich tygodniach.

📅 Spotykamy się co miesiąc, aby na żywo analizować najnowsze trendy w świecie AI.

🔴 Subskrybuj i bądź na bieżąco!

🎙 Prowadzący:
🔹Krzysztof Tutak - https://www.linkedin.com/in/krzysztof-tutak/
🔹Piotr Brzyski - https://www.linkedin.com/in/pbrzyski/
🔹Daniel Ura - https://www.linkedin.com/in/danielura/

Zniżka dla pierwszych 10 osób na 15% na AI Miners: BSAI-15
Bilety: https://aiminers.pl/

W tym odcinku AI Newsów rozmawiamy o strategicznym partnerstwie NVIDIA i OpenAI, w ramach którego NVIDIA zainwestuje do 100 miliardów dolarów w budowę nowej generacji infrastruktury AI, co ma przyspieszyć rozwój superinteligencji. Zastanawiamy się również, jak na tle globalnych gigantów wygląda adopcja AI w polskich firmach i dlaczego, zdaniem ekspertów, to działy IT często stają się hamulcem dla innowacji. Dzielimy się także spostrzeżeniami, dlaczego zjawisko "workslop" staje się cichym zabójcą produktywności. Na koniec zaglądamy w przyszłość, w której OpenAI planuje wejście na rynek urządzeń konsumenckich, a interfejsy użytkownika mogą stać się zbędne dzięki programowaniu w języku naturalnym.

Z tego odcinka dowiesz się:
🔹 Jak wygląda globalny wyścig w rozwoju AI i jakie strategiczne ruchy wykonują giganci tacy jak NVIDIA i OpenAI.
🔹 Dlaczego firmy takie jak Accenture masowo restrukturyzują zatrudnienie, stawiając na strategię „AI First”.
🔹 Czym jest zjawisko "workslop" i dlaczego generowanie większej ilości treści przez AI może obniżać produktywność w firmach.
🔹 Jakie nowe możliwości w generowaniu wideo wprowadza Sora 2 oraz narzędzia AI udostępnione przez YouTube.
🔹 Czym jest Software 3.0 i jak programowanie w języku naturalnym zmienia podejście do tworzenia aplikacji.
🔹 Jakie są kluczowe lekcje z wdrażania agentów AI w biznesie na podstawie wniosków z raportu McKinsey.
🔹 Czy czeka nas koniec front-endu i jak agenci AI mogą zrewolucjonizować e-commerce oraz marketing.

Linki i transkrypcja:
🔹https://bliskiespotkaniazai.pl/n11

Rozdziały:
00:00 Odliczanie
00:32 Wprowadzenie
01:12 Co u nas? Targi Gitex w Dubaju, konferencje i pierwsza edycja AI Miners
09:55 Newsy Piotra: Raport o AI w Europie, DevOps w erze AI i zjawisko "WorkSlop"
16:20 Newsy Krzysztofa: Nowe narzędzia AI na YouTube, Sora 2, Llama w urzędach USA i partnerstwo NVIDIA z OpenAI
30:00 Newsy Daniela: Adopcja AI w polskich firmach, zwolnienia w Accenture oraz raport McKinsey o agentach AI
39:53 Dyskusja o newsach: Zwolnienia w IT, problem z liczeniem ROI i "Shadow AI" w korporacjach
01:04:49 Polecajki konferencji i eventów: Soda, AIBA, AI Miners i wiele więcej
01:13:10 Narzędzia AI: Claude Imagine od Anthropic
01:29:01 Narzędzia AI: Napkin AI
01:32:18 Jailbreak NotebookLM: Podsumowania audio w wersji 18+
01:48:40 Główny temat: Czym jest Software 3.0 i programowanie w języku naturalnym?
01:55:40 Dyskusja o przyszłości: Koniec front-endu, agenci AI w e-commerce i zmiana roli marketingu
02:04:10 Zakończenie

#SztucznaInteligencja #AIwBiznesie #Software3.0 #AINews #OpenAI

Myślisz, że firmowe AI to tylko kwestia podpięcia się pod API od OpenAI? Nic bardziej mylnego. Odkryj, jak zbudować system autonomicznych agentów, które realnie wykonują zadania biznesowe, a nie tylko odpowiadają na pytania. Dowiedz się, dlaczego wymaga to nie tylko odseparowanej infrastruktury, ale przede wszystkim wbudowanych mechanizmów bezpieczeństwa, które ograniczają halucynacje i chronią przed próbami "jailbreaku".

Zniżka dla pierwszych 10 osób na 15% na AI Miners: BSAI-15
Bilety: https://aiminers.pl/

🔔 Subskrybuj, aby nie przegapić nowych odcinków!

W tym odcinku podcastu zagłębiamy się w ekosystem narzędzi AI od Microsoftu, wyjaśniając, dla kogo przeznaczone jest środowisko Azure AI Foundry, a kto powinien sięgnąć po platformę Copilot Studio. Uchylamy rąbka tajemnicy na temat polskiego regionu Azure, tłumacząc, na czym polega jego unikalna architektura 3+0. Dowiesz się, dlaczego autonomiczność jest kluczową cechą prawdziwych agentów AI i jak frameworki takie jak Semantic Kernel pomagają w ich orkiestracji. Omawiamy też konkretne mechanizmy Responsible AI, w tym jak mierzyć „uziemienie” odpowiedzi w dostarczonych danych, by minimalizować ryzyko halucynacji.

Z tego odcinka dowiesz się:
🔹 Czym różni się Azure AI Foundry od Copilot Studio i gdzie w tym wszystkim mieści się tradycyjny Azure Machine Learning.
🔹 Co sprawia, że polski region chmury Azure jest jednym z najnowocześniejszych na świecie.
🔹 Jak działa katalog modeli w Azure i jakie mamy możliwości wdrażania oraz skalowania modeli od OpenAI i nie tylko.
🔹 Z jakich klocków krok po kroku zbudować kompletną aplikację typu RAG na platformie Azure.
🔹 Czym w praktyce są agenci AI i jak platforma wspiera ich tworzenie oraz orkiestrację.
🔹 Na czym polega odpowiedzialne AI (Responsible AI) i jak narzędzia takie jak Content Safety pomagają budować bezpieczne aplikacje.
🔹 Od czego zacząć wdrażanie AI w firmie, aby uniknąć typowych pułapek i skupić się na realnej wartości biznesowej.

🎙Prowadzący: https://www.linkedin.com/in/krzysztof-tutak/
👥 Gość: https://www.linkedin.com/in/mifurm/

⭐️ Zobacz też:
🔹#14 Marcin Czarkowski, Przemek Smyrdek - https://youtu.be/SyPF8vhywt8
🔹#12 Adam Gospodarczyk - https://youtu.be/LBG3_L-sbJA
🔹#9 Piotr Brzyski - https://youtu.be/fhpw_5-GWHg
🔹#5 Jakub Mrugalski - https://youtu.be/gEhMWWaXfkQ
🔹#4 Mateusz Chrobok - https://youtu.be/AWC6c-fOcFE

Linki i transkrypcja:
🔹https://bliskiespotkaniazai.pl/r24

Rozdziały:
00:00 Dziś w odcinku
01:59 Wprowadzenie
02:07 Michał Furmankiewicz
05:05 Kulisy polskiego regionu Azure
12:15 Czym jest Azure AI Foundry?
15:10 Foundry vs. Copilot Studio
16:25 A gdzie w tym wszystkim Azure ML?
18:59 Gotowe usługi AI bez modeli generatywnych
23:37 Praca dewelopera w Azure AI Foundry
26:40 Katalog modeli: Tysiące opcji do wyboru
29:43 Jak Microsoft hostuje modele OpenAI?
34:07 Skalowanie modeli i dedykowane instancje
36:58 Czym naprawdę jest autonomiczny agent AI?
41:00 Jak budować agentów w Azure?
46:50 Budujemy aplikację RAG krok po kroku
52:45 Filary odpowiedzialnego AI (Responsible AI)
55:17 Narzędzie Content Safety w praktyce
01:02:00 Problem z filtrowaniem treści
01:03:53 Po co nam ewaluacja modeli?
01:06:25 Jak mądrze zacząć z AI w firmie?
01:18:43 Inspiracje i polecane materiały
01:21:49 Gdzie znaleźć Michała w sieci?
01:24:45 Zakończenie

#AzureAIFoundry #AIAgents #MicrosoftAzure #ResponsibleAI #AI

Twoja aplikacja AI halucynuje na każdym kroku? Prawdopodobnie problem leży nie w LLM-ie, a w sposobie, w jaki dostarczasz mu dane. Odkryj, jak wyszukiwanie wektorowe buduje niezawodne bazy wiedzy dla AI i dlaczego popularne rozwiązania, takie jak PGVector, mogą okazać się ślepą uliczką.

Zniżka dla pierwszych 10 osób na 15% na AI Miners: BSAI-15
Bilety: https://aiminers.pl/

🔔 Subskrybuj, aby nie przegapić nowych odcinków!

W tym odcinku podcastu zanurzamy się w techniczne aspekty wyszukiwania wektorowego. Dowiesz się, dlaczego proste filtrowanie może "zepsuć" wyniki w systemach wektorowych i jak radzą sobie z tym dedykowane silniki. Omawiamy, czym w praktyce jest wyszukiwanie hybrydowe, jak standaryzacja w postaci protokołu MCP zmienia ekosystem AI i dlaczego wybór odpowiedniego modelu embeddingowego jest często ważniejszy niż samego LLM-a.

Z tego odcinka dowiesz się:
🔹 Na czym polega praca Developer Advocate i jakie umiejętności są kluczowe na tej ścieżce kariery.
🔹 Czym wyszukiwanie wektorowe różni się od tradycyjnych metod opartych na słowach kluczowych.
🔹 Dlaczego dedykowane bazy wektorowe często mają przewagę nad rozszerzeniami takimi jak PGVector.
🔹 Jakie są kluczowe elementy budowy systemów RAG, od strategii chunkowania po wybór odpowiedniego modelu embeddingowego.
🔹 W jakich scenariuszach, poza RAG, wyszukiwanie wektorowe sprawdza się najlepiej.
🔹 Na czym polega wyszukiwanie hybrydowe i dlaczego łączenie różnych metod daje często najlepsze rezultaty.
🔹 Czy modele VLM i statyczne embeddingi to przyszłość wyszukiwania informacji.

🎙Prowadzący: https://www.linkedin.com/in/krzysztof-tutak/
👥 Gość: https://www.linkedin.com/in/kacperlukawski/

⭐️ Zobacz też:
🔹#14 Marcin Czarkowski, Przemek Smyrdek - https://youtu.be/SyPF8vhywt8
🔹#12 Adam Gospodarczyk - https://youtu.be/LBG3_L-sbJA
🔹#9 Piotr Brzyski - https://youtu.be/fhpw_5-GWHg
🔹#5 Jakub Mrugalski - https://youtu.be/gEhMWWaXfkQ
🔹#4 Mateusz Chrobok - https://youtu.be/AWC6c-fOcFE

Linki i transkrypcja:
🔹https://bliskiespotkaniazai.pl/r23

Rozdziały:
00:00 Dziś w odcinku
02:11 Wprowadzenie
02:24 Kacper Łukaski
02:57 Czym jest fundacja AI Embassy?
05:39 Na czym polega rola Developer Advocate?
12:21 Wyszukiwanie wektorowe vs klasyczne
16:01 Kiedy klasyczne wyszukiwanie wygrywa?
17:35 Wyszukiwanie wektorowe w RAG
19:10 Czym jest RAG?
22:04 Zastosowania baz wektorowych poza RAG
27:40 Qdrant vs PGVector: Co wybrać?
34:39 Kiedy rozszerzenie PGVector wystarczy?
37:21 Dlaczego filtrowanie jest trudne?
41:13 Czym jest wyszukiwanie hybrydowe?
45:40 Chunkowanie a jakość odpowiedzi
51:50 Jak wybrać model embeddingowy?
56:50 Polskie LLM w systemach RAG
01:00:11 Fine-tuning małych modeli: Czy warto?
01:03:39 Czym jest protokół MCP?
01:17:15 Jak wybrać silnik wyszukiwania?
01:21:00 Przyszłość wyszukiwania: VLM i embeddingi
01:26:54 Polecane materiały i zakończenie

#WyszukiwanieWektorowe #RAG #SztucznaInteligencja #BazyWektorowe #LLM