AI w praktyce

Nowość w portfolio: Agent AI do obsługi Kalendarza Google

13 sie

Nowość w portfolio: Agent AI do obsługi Kalendarza Google

Do portfolio MultiFuture dołączył nowy produkt – Agent AI do obsługi Google Kalendarza. To inteligentne narzędzie, które pozwala w naturalnym języku zarządzać Twoim harmonogramem.

Dzięki integracji z n8n i dużymi modelami językowymi (LLM), możesz napisać do agenta w czacie, a on zajmie się dodaniem, edytowaniem lub usunięciem wydarzeń, sprawdzeniem wolnych terminów czy wykryciem konfliktów w planie. To połączenie użytecznych narzędzi AI i automatyzacji podnosi komfort zarządzania czasem.

Najważniejsze możliwości agenta:
✓ Dodawanie, edytowanie i usuwanie wydarzeń w naturalnym języku
✓ Sprawdzanie dostępnych terminów i konfliktów w harmonogramie
✓ Generowanie podsumowań dnia lub tygodnia
Dla kogo?
Idealny dla przedsiębiorców, zespołów i osób, które chcą lepiej zarządzać swoim czasem bez żmudnego klikania – wystarczy napisać, co chcesz zrobić.
Korzyści:
✓ Oszczędność czasu i eliminacja powtarzalnych czynności
✓ Intuicyjna obsługa – wystarczy napisać, co chcesz zrobić
✓ Elastyczność działania i automatyzacja pracy
Możliwości rozwoju:
✓ Sterowanie głosem – naturalna komunikacja, idealna podczas jazdy lub multitaskingu.
✓ Integracje z CRM, systemami projektowymi i wideokonferencjami – pełna automatyzacja codziennych procesów.

W świecie, gdzie ChatGPT pozostaje najpopularniejszym narzędziem AI, a takie platformy jak Gemini, Midjourney czy Perplexity budują nowe standardy inteligentnego wsparcia, nasz agent to kolejny krok — w stronę praktycznych narzędzi AI wspierających produktywność i automatyzację w codziennej pracy

Zobacz produkt w portfolio

Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!

Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...

+48 729 113 619
Blog

Przeglądaj inne artykuły

Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku 1 sty
AI w praktyce

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.

Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem 26 gru
ZROZUM AI

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.

2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science? 21 gru
ZROZUM AI

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.

Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce 14 gru
ZROZUM AI

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.

Kontakt

Skontaktuj się ze mną