Boom na AI ekspertów w 2025 - dlaczego wybrałem inną drogę rozwoju
3 wrz
Boom na AI ekspertów w 2025 — dlaczego wybrałem inną drogę rozwoju
Zajawka: AI eksperci wszędzie — LinkedIn pełen „Automation Specialists” w identycznym schemacie: strona, posty o rewolucji, webinary. Wielu rok temu robiło coś zupełnie innego. Ja wybrałem inną drogę: kilka wymagających kursów zamiast buzzwordów, praktykę zamiast teorii i działające aplikacje zamiast obietnic. Dlaczego warto wybrać trudniejszą ścieżkę i jak naprawdę uczyć się AI bez medialnego szumu?
Kategoria: Zrozum AI
Obserwacje rynku — wszędzie AI eksperci z tym samym schematem
Scrolluję LinkedIn i widzę wysyp tytułów: „AI Expert”, „Automation Specialist”, „Digital Transformation Guru”. Schemat jest podobny: nowa strona, codzienne posty o „AI rewolucji”, webinary o przyszłości pracy. Najbardziej zaskakuje to, że wielu z nich jeszcze rok temu pracowało w kompletnie innych rolach.
1) Zmiana tytułu na LinkedIn na coś z „AI”
2) Strona www z buzzwordami i „ofertą transformacji”
3) Codzienne posty o „przyszłości pracy”
4) Webinary dla „przedsiębiorców gotowych na zmiany”
5) Konsultacje za kilka tysięcy złotych — często bez realnego zaplecza
Dlaczego tak jest? Bo AI to najgorętszy temat w biznesie — popyt na kompetencje przewyższa podaż. Naturalne, że wiele osób chce wskoczyć na falę. Problem pojawia się wtedy, gdy powierzchowna wiedza jest sprzedawana jako ekspertyza.
Moja droga — wymagające kursy i setki godzin praktyki
Zamiast „instant-eksperta” wybrałem ścieżkę, która buduje fundamenty. Nie przestawiałem się z dnia na dzień. Zainwestowałem w naukę i projekty, które widać w portfolio.
• Od zera do Data Scientist w 120 dni — start 2025 - obecnie ; praktyka analizy danych i budowy własnych aplikacji (m.in. Streamlit).
• Twórz agentów AI od zera — długoterminowy program (~6 mies.); skupienie na integracjach i automatyzacji (n8n, API, LLM); z tego kursu wyrosły pierwsze agenty w portfolio.
• Samodzielna praca projektowa — setki godzin dokumentacji, prototypowania i wdrożeń „od A do Z”.
Dlaczego tak? Bo widzę różnicę między opowiadaniem o AI a jej zastosowaniem. Między szybkim webinarem a rozumieniem ograniczeń modeli, kosztów i utrzymania. Między obietnicą a dowiezionym rezultatem.
Konkretne projekty z mojego portfolio
• SpeakSmart AI — aplikacja do nauki języków z analizą wymowy i feedbackiem w czasie rzeczywistym.
• My Notes AI — nagrywanie i transkrypcja notatek, wyszukiwanie semantyczne (Qdrant), szybkie streszczenia.
• Agent kalendarza — zarządzanie terminami, wykrywanie konfliktów, przypomnienia; integracje przez n8n i API Google.
• Agent do faktur — odczyt dokumentów, strukturyzacja danych i zapis do systemu; realna oszczędność czasu operacyjnego.
• Chatboty kontekstowe — dostęp do baz wiedzy, odpowiedzi spójne z danymi firmy (nie „hello-world”).
To nie są zrzuty z kursu. To wdrożone, używalne rozwiązania — z realnym wpływem na czas i koszty po stronie użytkowników.
Moje podejście — dlaczego wybrałem takie kanały i filozofię pracy
Wolę budować rzeczy niż obietnice. Zamiast pompować personal brand na LinkedIn, dokumentuję proces: na blogu, Instagramie i X. Pokazuję też cienie — debug o 23:00, iteracje, decyzje architektoniczne.
Kontrast, który mnie ukształtował: pół roku w środowisku przemysłowym (Pro-Mill) pokazało mi, czego nie chcę — mało przestrzeni na rozwój w AI. Decyzja o pójściu własną drogą dała mi tempo nauki, którego wcześniej brakowało.
Co naprawdę znaczy „znać AI” — umiejętności vs. buzzwordy
„Znam AI” brzmi dobrze, ale liczą się konkrety: kiedy AI nie używać, jak policzyć koszty, jak utrzymać system i mierzyć efekty, jak zabezpieczyć dane.
• Umiejętność oceny, kiedy AI nie ma sensu
• Szacowanie kosztów implementacji i utrzymania
• Świadomość ograniczeń modeli i sposoby ich obchodzenia
• Programowanie, testy, wdrożenie i monitoring end-to-end
• Mierzenie rezultatów (ROI, czas, jakość) i iteracyjna optymalizacja
Realne podejście do wdrożeń: zamiast obiecywać „pełną automatyzację obsługi klienta”, zaczynam od diagnozy procesów, planu etapowego i uczciwej rozmowy o ograniczeniach. To różnica między chatbotem na 3 pytania a systemem, który realnie przejmuje 70% spraw.
Dlaczego wybrałem trudniejszą drogę — długoterminowe korzyści
Gdy hype opadnie, zostanie wartość. Dlatego inwestuję w fundamenty, a nie w szybkie etykietki. Mój kierunek to MultiFuture — rozwój marki, która łączy szkolenia, wdrożenia i własne produkty AI.
• Wiedza, która nie dezaktualizuje się po sezonie
• Portfolio realnych projektów (dowód, nie deklaracja)
• Reputacja oparta na efektach, nie na PR
• Klienci, którzy wracają po kolejne rozwiązania
• Gotowość na coraz trudniejsze problemy biznesowe
Satysfakcja z efektu: SpeakSmart AI pomaga w nauce języków, agent faktur oszczędza dziesiątki godzin miesięcznie, agent kalendarza porządkuje terminy. To konkrety, nie slajdy.
FAQ — najczęściej zadawane pytania
- Czy krytykujesz wszystkich AI ekspertów na LinkedIn? Nie. Krytykuję sprzedawanie powierzchownej wiedzy jako głębokiej ekspertyzy.
- Ile kosztują takie kursy jak moje? Pojedynczy program to zwykle 5–15 tys. zł + setki godzin pracy. To inwestycja, która zwraca się w projektach.
- Czy da się nauczyć AI samodzielnie? Tak, ale wymaga to struktury i dyscypliny. Kursy dają ramy i opiekę mentorską — resztę dowozi praktyka.
- Jak odróżnić specjalistę od „fake eksperta”? Poproś o portfolio, zapytaj o ograniczenia, poproś o plan wdrożenia etapowego i metryki sukcesu.
- Czy warto inwestować w AI w 2025? Tak — pod warunkiem realnych celów, właściwego doboru narzędzi i etapowego podejścia.
Podsumowanie — wybór własnej ścieżki w świecie AI
Boom na „AI ekspertów” to naturalny efekt popytu, ale bańka marketingowa nie buduje trwałej wartości. Ja wybieram drogę, w której fundamenty, praktyka i rezultaty są ważniejsze niż nagłówki profili.
• Ucz się systematycznie, nie powierzchownie
• Buduj prawdziwe projekty, nie tylko prezentacje
• Obiecuj mniej, dostarczaj więcej
• Myśl długoterminowo, nie o „quick wins”
• Koncentruj się na wartości dla klienta, nie na własnym PR
MultiFuture to przestrzeń, w której łączę naukę, wdrożenia i własne produkty AI. Nie obiecuję rewolucji — dostarczam konkretne rozwiązania. Jeśli chcesz porozmawiać o realnej automatyzacji, chętnie pokażę Ci, co da się zrobić dziś — i jak dojść krok po kroku do ambitniejszych celów.
Porozmawiajmy o prawdziwej automatyzacjiZwiększ 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.