Kiedy mówię ludziom że pracuję z AI każdego dnia, zazwyczaj słyszę jedno z dwóch pytań. Pierwsze: "to znaczy używasz ChatGPT?". Drugie: "i naprawdę to działa?".
Odpowiedź na oba brzmi: tak, ale to nie jest pełny obraz.
AI w mojej pracy to nie jeden cudowny przycisk który robi wszystko za mnie. To zestaw narzędzi - każde do czego innego, każde w konkretnym miejscu dnia pracy. Trochę jak warsztat stolarski: masz wiertarkę, dłuto, papier ścierny i każde z nich ma swoje miejsce. Nie wiercisz dłutem.
W tym artykule pokażę Ci dokładnie jakich 5 narzędzi AI używam każdego dnia - od czego, w jaki sposób i co mi to daje. Trzy z nich to gotowe produkty dostępne dla każdego. Dwa zbudowałem sam, bo żadne gotowe narzędzie nie robiło dokładnie tego czego potrzebowałem.
Zacznijmy.
1. Claude - mój główny asystent myślenia
Znam Claude od dawna i powiem wprost: to nie jest "lepszy ChatGPT". To inne narzędzie z inną filozofią.
Claude - od firmy Anthropic - jest tym narzędziem do którego sięgam gdy potrzebuję myśleć, nie tylko generować. Różnica jest istotna.
Do czego używam Claude
Analiza i strategia. Gdy mam złożony problem - nowy klient, nieoczywista sytuacja biznesowa, decyzja którą muszę podjąć - opisuję go Claude i proszę o analizę. Claude zadaje dobre pytania, zauważa sprzeczności w moim myśleniu, wskazuje aspekty które przeoczyłem. Nie mówi mi co mam robić - pomaga mi myśleć jaśniej.
Pisanie i redakcja. Maile do klientów, oferty, artykuły, posty - wszystko przechodzi przez Claude. Nie chodzi o to żeby AI pisało za mnie. Chodzi o to żeby moje pierwsze szkice były lepsze niż gdybym je zostawił bez redakcji. Claude wie jak piszę, zna mój styl, i poprawia nie zmieniając głosu.
Kod. Automatyzuję dużo procesów w firmie. Claude pomaga mi pisać skrypty Pythona, debugować błędy, projektować architekturę małych systemów. Nie jestem programistą z wykształcenia - z Claude mogę pracować jak ktoś kto programuje od lat.
Praca z dokumentami. Wrzucam oferty klientów, umowy, raporty - i zadaję pytania. "Co tu jest niejasne?", "Jakie ryzyka widzisz?", "Podsumuj kluczowe punkty." To oszczędza mi godziny czytania i przetwarzania.
Dlaczego Claude a nie ChatGPT
Używałem obu. ChatGPT jest świetny do szybkich zadań, generowania pomysłów, prostych tekstów. Claude jest lepszy gdy zależy mi na jakości rozumowania, dokładności i pracy z dłuższymi dokumentami. Kontekst który Claude utrzymuje w rozmowie jest większy i lepiej z niego korzysta.
Dla mnie to nie jest "który jest lepszy" - to "do czego który". Ale jeśli miałbym wybrać jedno narzędzie - dziś byłby to Claude.
Praktyczny przykład z mojego dnia
Dziś rano miałem przygotować propozycję dla klienta z branży logistycznej. Zamiast zaczynać od pustej kartki, opisałem Claude sytuację klienta, jego problemy które zidentyfikowałem podczas rozmowy, i zapytałem jak ułożyłby propozycję. Dostałem szkielet z pytaniami które powinienem zadać, potencjalnymi obiekcjami klienta i sugestią jak je uprzedzić. Pisanie zajęło mi 40 minut zamiast dwóch godzin.
2. Perplexity - koniec z googlowaniem
Perplexity to narzędzie które całkowicie zmieniło sposób w jaki szukam informacji. I to jedno z tych gdzie naprawdę trudno wrócić do poprzedniego sposobu pracy.
Co to jest Perplexity
Wyobraź sobie Google, ale zamiast listy linków dostajesz bezpośrednią odpowiedź ze źródłami. Perplexity przeszukuje internet w czasie rzeczywistym i syntetyzuje wyniki w jeden czytelny tekst - z przypisami do źródeł przy każdej informacji.
To kluczowa różnica względem Claude czy ChatGPT: Perplexity ma dostęp do aktualnych danych z internetu. Claude i ChatGPT mają wiedzę do określonej daty treningowej. Perplexity wie co się dzieje dziś.
Do czego używam Perplexity
Research przed rozmową z klientem. Zanim zadzwonię lub spotkam się z nowym klientem, sprawdzam w Perplexity jego firmę, branżę, ostatnie wiadomości. "Co się dzieje w branży transportowej w Polsce w 2026?" - i dostaję syntezę z kilkudziesięciu źródeł w 10 sekund, nie listę linków które muszę kliknąć i przeczytać.
Weryfikacja faktów. Gdy piszę artykuł lub ofertę i chcę podać konkretną liczbę, statystykę, trend - Perplexity z podanymi źródłami. Nie piszę z głowy i nie ryzykuję że Claude "wymyśli" cyfrę (tak, AI potrafi - to się nazywa halucynacja).
Monitorowanie rynku. Regularnie pytam o trendy AI dla MŚP, nowe narzędzia, co robi konkurencja na rynku. Perplexity zbiera aktualne informacje, nie te sprzed roku.
Szybkie pytania techniczne. Kiedy szukam jak coś skonfigurować, jaka jest składnia danej funkcji, jak rozwiązać konkretny problem - Perplexity często daje lepszą odpowiedź niż Stack Overflow, bo syntetyzuje kilka źródeł naraz.
Pro tip
Perplexity ma tryb "Focus" - możesz zawęzić wyszukiwanie do konkretnego źródła (np. tylko akademickie, tylko Reddit, tylko YouTube). Gdy chcę zobaczyć co prawdziwi użytkownicy mówią o jakimś narzędziu - wybieram Reddit. Nie dostaję marketingowych opisów ze stron producentów, tylko szczere opinie praktyków.
Ile to kosztuje
Jest wersja darmowa która w zupełności wystarczy do testów. Wersja Pro (~20 USD miesięcznie) daje nielimitowane wyszukiwania i dostęp do lepszych modeli. Używam Pro - to jeden z tych wydatków przy których nie zastanawiam się czy warto.
3. Alex AI - mój asystent email który pracuje zamiast mnie
To pierwsze narzędzie które zbudowałem sam. I jeden z powodów dla których każdego dnia oszczędzam kilkadziesiąt minut.
Problem który rozwiązałem
Jako właściciel firmy dostaję dziesiątki maili dziennie. Część z nich wymaga szybkiej odpowiedzi. Część to follow-upy do rozmów które prowadziłem. Część to maile które powinienem wysłać do potencjalnych klientów, ale zawsze jest coś ważniejszego.
Email zjadał mi nieproporcjonalnie dużo czasu i energii - nie dlatego że maile były skomplikowane, ale dlatego że wymagały kontekstu, stylu, konsekwencji w treści i follow-upów w odpowiednim momencie.
Alex AI rozwiązuje dokładnie ten problem.
Jak działa Alex AI
Alex AI to asystent email który wysyła maile w moim imieniu - a właściwie w imieniu osoby AI która pracuje dla mnie. Każdy mail idzie z adresu alex.ai@idea4me.pl z informacją że to AI asystent Jarosława Cybulskiego.
System wie jak piszę. Zna historię każdego kontaktu - kiedy ostatni raz pisałem, co ustaliliśmy, jakie są korekty w podejściu do tej konkretnej osoby. Automatycznie planuje follow-upy - jeśli ktoś nie odpowiedział w ciągu 3 dni, Alex AI wysyła delikatne przypomnienie bez mojej interwencji.
Cały mail - od treści po follow-up - przechodzi przez moje ręce tylko raz: gdy akceptuję treść. Potem system działa samodzielnie.
Co to zmieniło
Szczerze? Zbudowałem to bo miałem dość. Wieczorem siadałem żeby "obrabiać" skrzynkę - godzina, czasem półtorej, i wszystko tylko po to żeby następnego dnia zacząć od nowa z nową kolejką. Dziś zatwierdzam gotowe projekty maili, widzę co poszło, co czeka na odpowiedź. Kwadrans, nie godzina.
Ale ważniejsze jest co innego: żaden kontakt mi nie przepada. Każda osoba z którą miałem rozmowę dostaje follow-up w odpowiednim czasie - bez mojego pamiętania, bez karteczek "oddzwonić do Kowalskiego za 3 dni".
Dlaczego zbudowałem to sam
Sprawdziłem gotowe narzędzia. HubSpot, Woodpecker, Saleshandy. Wszystkie dobre, ale żadne nie robiło jednej rzeczy: nie pisało w moim stylu, z wiedzą o historii konkretnego kontaktu, z AI która rozumie kontekst polskiego rynku B2B MŚP.
Zbudowałem Alex AI w Pythonie. Działa na moim serwerze, korzysta z Claude API do generowania treści, z bazy danych kontaktów którą sam prowadzę, i z mojego serwera SMTP do wysyłki. Koszt miesięczny: kilka złotych za API + hosting który i tak mam.
4. Morning Dashboard - mój panel kontrolny na start dnia
Drugie narzędzie własnej roboty. I chyba to z którego jestem najbardziej zadowolony, bo zmienia sposób w jaki zaczynam każdy dzień pracy.
Problem z porankami w małej firmie
Gdy zaczynasz dzień pracy jako właściciel lub manager małej firmy, masz przed sobą dziesiątki miejsc do sprawdzenia. Skrzynka email. Kalendarz. Lista zadań. Status projektów. Follow-upy które powinny iść dziś. Pytania od klientów.
Każde z tych miejsc jest gdzie indziej. Przeskakujesz między zakładkami, aplikacjami, systemami. Zanim zrozumiesz co masz dziś zrobić, mija pół godziny i już jesteś reaktywny - odpowiadasz na to co na Ciebie czeka, zamiast robić to co zaplanowałeś.
Morning Dashboard to jeden ekran który zbiera wszystko co muszę wiedzieć rano.
Co pokazuje Dashboard
Otwieram przeglądarkę i widzę:
- Dzisiejszy kalendarz - wszystkie spotkania, godziny, linki do Google Meet
- Nowe maile - tylko te nieodczytane, posortowane według priorytetu
- Follow-upy na dziś - lista kontaktów do których Alex AI powinien wysłać wiadomość
- Zadania z ClickUp - te zaplanowane na dziś i te przeterminowane
- Skrót AI raport - co ważnego wydarzyło się w świecie AI od ostatniego razu gdy sprawdzałem
Wszystko w jednym miejscu, na jednym ekranie, bez przeskakiwania.
Jak to jest zbudowane
Morning Dashboard to aplikacja webowa - backend w FastAPI (Python), frontend w Next.js. Łączy się z Google Calendar API, IMAP moją skrzynką, ClickUp API i kilkoma innymi źródłami danych.
Brzmi skomplikowanie, ale kluczowe jest to co daje: jeden ekran zamiast dziesięciu. Poranek zaczyna się od obrazu całości, nie od gaszenia pierwszego pożaru który wyskoczył w skrzynce.
Moja efektywność w pierwszej godzinie pracy wzrosła radykalnie. Nie dlatego że robię więcej - ale dlatego że wiem co jest ważne i zaczynam od tego, a nie od tego co jest głośne w skrzynce.
5. RAG - moja baza wiedzy która rozumie pytania
Trzecie własne narzędzie i to które najtrudniej wytłumaczyć, bo wymaga chwili kontekstu.
Co to jest RAG
RAG to skrót od Retrieval-Augmented Generation. Po polsku: system który łączy AI z Twoją własną bazą dokumentów. Zamiast pytać AI o ogólną wiedzę - pytasz AI o Twoją wiedzę.
Wyobraź sobie że masz setkę dokumentów: umowy z klientami, notatki ze spotkań, oferty, artykuły, maile, strategie. Chciałbyś móc zadać pytanie: "Jakie warunki płatności ustaliliśmy z klientem X?" albo "Które firmy z branży Y kontaktowały się z nami w ostatnim kwartale?" i dostać konkretną odpowiedź, nie przeglądać ręcznie sto plików.
To właśnie robi RAG.
Jak działa mój system RAG
Mam zaindeksowane ponad 400 tysięcy plików - notatki, dokumenty, maile, artykuły. System przetwarza te pliki i tworzy wektorową bazę danych ich treści.
Gdy zadaję pytanie, system najpierw wyszukuje fragmenty dokumentów które są semantycznie powiązane z pytaniem (nie przez słowa kluczowe, ale przez znaczenie), a potem podaje je Claude jako kontekst. Claude odpowiada na pytanie opierając się na moich dokumentach, nie na ogólnej wiedzy.
Efekt: mogę rozmawiać z moją bazą wiedzy jak z asystentem który przeczytał wszystko co napisałem.
Praktyczne zastosowania
Status projektów. "Co ustaliliśmy ostatnio z klientem Lenta?" - i dostaję odpowiedź z konkretnych notatek, nie z pamięci.
Przygotowanie do spotkań. "Jakie problemy zgłaszał ten klient w poprzednich rozmowach?" - przegląd historii bez szukania w mailach.
Spójność. "Jak opisywałem wcześniej nasze podejście do wdrożenia AI?" - żeby nowa oferta była spójna z tym co mówiłem wcześniej.
Wiedza o narzędziach. Zaindeksowałem dokumentację narzędzi których używam. Mogę pytać o szczegóły bez szukania w dokumentacji online.
Dlaczego własne, nie gotowe
Są gotowe rozwiązania RAG - Notion AI, Microsoft Copilot, różne SaaS-y. Używałem kilku. Problem: albo nie mają dostępu do wszystkich moich dokumentów (bo są w różnych miejscach), albo kosztują dużo przy skalowaniu, albo dane idą do serwerów zewnętrznej firmy a ja nie zawsze chcę żeby moje dokumenty klientów były gdzieś indziej.
Mój RAG działa lokalnie. Dane zostają na moim dysku. Koszt: tylko API Claude gdy zadaję pytanie. Instalacja była jednorazowym wysiłkiem, potem działa.
Trzy z tych narzędzi możesz uruchomić dziś - Claude i Perplexity mają wersje darmowe, wystarczy konto. Dwa pozostałe są własnej roboty i nie znajdziesz ich w żadnym sklepie z aplikacjami.
I tu jest sedno: gotowe narzędzia AI dają efekt. Ale największy skok efektywności dały mi te które zbudowałem pod swój konkretny problem. Alex AI zna moich klientów, nie jakichś przykładowych. Morning Dashboard pokazuje dokładnie to co muszę wiedzieć rano - nie panel do wszystkiego dla każdego. RAG przeszukuje moje dokumenty, nie sample data z dema.
Żaden SaaS tego nie da, bo SaaS robi produkt dla tysięcy firm. Ty masz jedną - swoją.
Nie musisz umieć programować żeby budować własne narzędzia z AI. Ja też nie programuję w klasycznym sensie - pracuję z Claude który pisze kod, a ja kieruję co i po co. To wystarczy.
Jeśli masz pytania o którekolwiek z tych narzędzi - napisz na alex.ai@idea4me.pl. Chętnie opiszę więcej.
Jarek Cybulski pracuje z AI w małych i średnich firmach od 2023 roku. Prowadzi idea4me - firmę która wdraża praktyczne rozwiązania AI dla biznesu.
