5 najciekawszych narzędzi AI, które warto znać
6 maj
Oto pięć najciekawszych aplikacji AI, które powinny znaleźć się na Twojej liście.
1. Gamma AI – Inteligentne tworzenie dokumentów
Gamma to zaawansowane narzędzie AI, które pozwala szybko tworzyć profesjonalne dokumenty, prezentacje i raporty. Wystarczy kilka zdań opisu, a Gamma wygeneruje kompletną treść, wraz z grafikami i wykresami, znacząco skracając czas pracy nad dokumentacją. Szczególnie użyteczna dla menedżerów, marketerów i twórców treści, którzy cenią produktywność i profesjonalizm.
2. Runway – Rewolucja w edycji wideo
Runway zmienia reguły gry dla twórców treści wideo. Za pomocą AI pozwala łatwo edytować i generować filmy wysokiej jakości bez skomplikowanych umiejętności technicznych. Idealne rozwiązanie dla marketerów, influencerów i osób prowadzących kanały społecznościowe, które chcą szybko i efektownie tworzyć angażujące materiały.
3. Midjourney – Twórz obrazy z wyobraźni
Midjourney to potężne narzędzie, które generuje realistyczne obrazy na podstawie tekstowych opisów. Możesz stworzyć doskonałej jakości ilustracje, zdjęcia reklamowe czy materiały wizualne do mediów społecznościowych. Narzędzie szczególnie docenią graficy, marketerzy oraz właściciele firm potrzebujący oryginalnej grafiki bez angażowania zespołu grafików.
4. Suno – Muzyka generowana przez AI
Wyobraź sobie narzędzie, które potrafi skomponować profesjonalną muzykę, idealnie dopasowaną do Twoich potrzeb – to właśnie Suno. Niezależnie, czy tworzysz podcast, film instruktażowy czy content do social media, Suno zapewni Ci perfekcyjnie dobrane muzyczne tło, oszczędzając czas i pieniądze na licencjonowanie utworów.
5. Cockatoo – Inteligentny asystent pisania
Cockatoo to zaawansowany asystent AI wspierający proces pisania i redagowania tekstów. Pomaga stworzyć efektywny content marketingowy, poprawiać treści SEO i automatycznie dostosowywać styl do odbiorcy. Idealny wybór dla copywriterów, marketerów oraz przedsiębiorców, którzy stawiają na jakość i skuteczność komunikacji.
Podsumowanie
Każde z tych narzędzi to krok w przyszłość – łączą w sobie moc sztucznej inteligencji z realnymi potrzebami biznesu i kreatywnych profesji. Regularne śledzenie najnowszych trendów w AI to klucz do skutecznego rozwoju osobistego i biznesowego. Czas zaprzyjaźnić się z nowoczesną technologią i wykorzystać jej pełny potencjał!
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.