Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Zajawka: Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, kilkoma projektami które działają i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę. Nie zapominam też o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach które z nimi miałem przyjemność wymienić. Uczciwie? Nie do końca mi się jednak wszystko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po Cursor. 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.
Kategoria: AI w praktyce
Dlaczego w ogóle piszę ten plan
Większość noworocznych planów ląduje w koszu przed końcem stycznia. Wiem to, bo sam tak miałem przez lata. Ale w 2025 roku coś się zmieniło - zacząłem pisać publicznie o tym co robię. Ten blog, portfolio, posty na LinkedIn. To nie tylko promocja. To zobowiązanie.
Kiedy piszesz publicznie że zrobisz coś konkretnego, nagle trudniej jest odpuścić. Ludzie czytają, komentują, pytają jak idzie projekt. To działa lepiej niż każda motywacja wewnętrzna.
Ale był problem. Robiłem wszystko naraz. Widziałem nowy trend AI, nowe narzędzie i myślałem że muszę to przetestować. Efekt? Rozproszenie. Masa rozpoczętych rzeczy, niewiele skończonych produktów.
W 2026 zmieniam strategię. Zamiast testować 50 rzeczy, skupiam się na 5 obszarach które wzajemnie się wzmacniają. Każdy służy konkretnemu celowi: szybsze budowanie rozwiązań dla klientów.
Obszar 1: Szybkie prototypowanie z AI - Cursor i Lovable
Vibe coding to określenie które pojawiło się pod koniec 2024 roku. Chodzi o narzędzia AI które nie tylko generują kod, ale rozumieją kontekst całego projektu. Potrafią zbudować kompletną aplikację z prostego opisu.
Cursor, Lovable, v0 od Vercel - to nie są zwykłe asystenty kodowania. Znają cały projekt i mogą wygenerować frontend, backend, bazę danych w kilka minut. Ostatnio potrzebowałem landing page dla klienta. Tradycyjnie zajęłoby to 3-4 dni. Z Cursor zrobiłem to w 2 godziny.
Przykład z praktyki:
Opisałem co ma być na stronie, jakie sekcje, kolory, działanie formularza. AI wygenerowało kod w React z Tailwind CSS. Ja tylko poprawiłem szczegóły.
Dlaczego to ważne? Szybkość budowania prototypów zmienia rozmowy z klientami. Zamiast mówić "pokażę Ci za tydzień", mówię "zobacz co mam dla Ciebie jutro". To zmienia całą dynamikę.
Obszar 2: Automatyzacja w n8n - fundament biznesu
n8n to narzędzie do budowania automatyzacji. Łączysz Gmail z Google Sheets, Slack z bazą danych, webhook z AI. Możliwości są nieograniczone.
Ale n8n to nie tylko fajne narzędzie. To fundament konkretnego modelu biznesowego. Większość małych i średnich firm w Polsce robi setki powtarzalnych zadań ręcznie. Przetwarzanie faktur, aktualizowanie arkuszy, wysyłanie raportów, zbieranie danych. To wszystko można zautomatyzować.
Co już zbudowałem w n8n:
- Agent do faktur - automatyczne przetwarzanie PDF, ekstrakcja danych, zapis do bazy
- Kalendarz AI - planowanie spotkań na podstawie preferencji
- LinkedIn automation - generowanie postów, grafik, publikacja
- Gmail processor - kategoryzacja i odpowiadanie na maile
W 2026 chcę przejść z budowania dla siebie do dostarczania gotowych rozwiązań klientom. To wymaga lepszej dokumentacji, szablonów które łatwo dostosować, umiejętności wdrażania i szkolenia zespołów.
Obszar 3: Agenci AI - od demo do rzeczywistych systemów
Agenci AI to temat który eksplodował w 2024. Claude Code, GPT Agents, DeepSeek R1 - każdy tydzień przynosi nowe możliwości.
Ale jest różnica między demo a produkcją. Demo robi wrażenie na konferencji. Produkcyjny system musi działać niezawodnie, obsługiwać błędy, logować akcje, być bezpieczny.
Różnica między demo a produkcją:
Demo: Agent który czyta faktury w 70% przypadków, nie ma obsługi błędów, nie loguje niczego.
Produkcja: Agent z 95% skutecznością, który obsługuje nietypowe przypadki, loguje każdą akcję, ma mechanizm ponawiania przy błędach API.
Testowałem różne modele. GPT-4o świetnie radzi sobie z analizą obrazów. Claude ma najlepsze rozumowanie. DeepSeek jest tani i szybki. Każdy ma swoje miejsce.
Mój focus to budowanie agentów którzy faktycznie rozwiązują problemy biznesowe. Nie fajne demo, ale system który oszczędza klientowi 20 godzin tygodniowo.
Docelowi klienci? Nudne nisze. Księgowość, kancelarie prawne, małe firmy produkcyjne, hurtownie. Miejsca gdzie procesy są przewidywalne i powtarzalne. Idealne dla automatyzacji.
Obszar 4: Rozwój biznesu - od projektów do stałych klientów
Umiem już budować rozwiązania AI. Problem w tym, że umiejętności techniczne to tylko 30% sukcesu. Pozostałe 70% to znalezienie klientów, komunikacja wartości, budowanie zaufania.
Mam przewagę - 15 lat doświadczenia w sprzedaży B2B w różnych branżach. Wiem jak rozmawiać z osobami decyzyjnymi, jak prowadzić rozmowy z klientami, jak targetować konkretne nisze. Ale w AI trzeba te umiejętności dostosować.
Moja strategia na 2026:
- Blog Multi-Future: 3-4 artykuły miesięcznie, skupione na praktycznych przykładach
- LinkedIn: 1-2 posty miesięcznie, połączenie edukacji i zakulisowych historii
- Portfolio: aktualizacja co miesiąc, tylko działające projekty z możliwością przetestowania
- Wystąpienia: 2-3 razy w roku na konferencjach AI i Data Science
Ten blog to nie hobby. To inwestycja w wyszukiwarkę i rozpoznawalność marki. Każdy artykuł to potencjalna droga przez którą klient może mnie znaleźć. Każdy przykład z praktyki to dowód kompetencji.
Nie obiecuję milionów w pierwszym kwartale. Obiecuję fundament - działający system pozyskiwania klientów i pierwsze historie sukcesu które można powielać.
Obszar 5: Data Science - łączę analizę danych z automatyzacją
Zaczynałem od Data Science. Projekty predykcyjne, modele ML z dokładnością 85-90%. To była moja brama do AI.
Niektórzy pytają dlaczego nie skupiam się tylko na jednym. Bo właśnie kombinacja Data Science plus automatyzacja AI to moja przewaga. Większość ludzi robi jedno albo drugie. Ja łączę oba światy.
Jak Data Science wzmacnia moją ofertę AI:
Przykład 1: Klient chce agenta AI do przewidywania popytu. Bez Data Science musiałbym zlecić budowę modelu na zewnątrz. Z Data Science buduję model sam, integruję z agentem AI, dostarczam kompletne rozwiązanie.
Przykład 2: Agent AI przetwarza dane sprzedażowe. Klient pyta czy mogę znaleźć wzorce w tych danych. Bez Data Science: niestety nie. Z Data Science: robię eksplorację, grupowanie, predykcję. Dodatkowa wartość bez dodatkowych kosztów dla klienta.
Data Science to też umiejętność zadawania właściwych pytań do danych. Nie tylko "co mogę zautomatyzować" ale "jakie decyzje biznesowe mogę ulepszyć dzięki analizie plus automatyzacji".
Jak to wszystko gra razem
Kluczowa rzecz: te 5 obszarów to nie oddzielne projekty. To komponenty jednego systemu dostarczania wartości klientom.
Typowy projekt wygląda tak:
- Klient opisuje problem, buduję działające demo w Cursor w 1-2 dni. Pokazuję że rozumiem potrzebę.
- Integruję demo z istniejącymi systemami klienta przez n8n - Gmail, Sheets, CRM, bazy danych.
- Dodaję warstwę AI - ekstrakcja danych z dokumentów, przetwarzanie języka, podejmowanie decyzji.
- Jeśli potrzeba, buduję modele ML które uczą się na danych klienta i poprawiają wyniki.
- Dokumentuję projekt, publikuję na blogu za zgodą klienta, używam jako przykład dla kolejnych rozmów.
Dlaczego to działa lepiej niż specjalizacja:
Większość firm nie potrzebuje eksperta od n8n ani eksperta od GPT. Potrzebują kogoś kto rozwiązuje ich problem od początku do końca. Jeśli potrafię zbudować prototyp, połączyć to z automatyzacją, dodać AI i zmierzyć wyniki - dostarczam kompletne rozwiązanie. Klient nie musi szukać czterech różnych specjalistów.
To jest moja przewaga. Nie jestem najlepszym programistą. Nie jestem najlepszym data scientist. Ale jestem dobry w łączeniu tych wszystkich elementów w rozwiązania które faktycznie działają.
Plan bez iluzji
Nie obiecuję że w 2026 zostanę milionerem ani że zbuduję startup warty miliony. To byłoby nieuczciwe. Wiem, że będę się dążył do dalszego rozwoju osobistego i zdobywania wiedzy. Budował i wdrażał dalsze rozwiązania i rozwijał się w kierunku który da mi satysfakcję z tego co robię.
To realny plan. Ambitny, ale wykonalny. Oparty na tym co już działa, nie na fantazjach.
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
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.