--- title: Najważniejsze spostrzeżenia ekspertów dotyczące rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji description: Firma Smartcat zorganizowała niedawno internetową prezentację swojego najnowszego produktu, Smartcat AI Content Generator. W wydarzeniu wzięło udział ponad 500 specjalistów z branży tłumaczeniowej, szkoleniowej, marketingowej i innych. Jeśli przegapiliście tę prezentację, możecie obejrzeć jej nagranie. canonical: https://pl.smartcat.com/blog/kluczowe-wnioski-eksperci-generatywna-sztuczna-inteligencja-tworzenie-tresci-lokalizacja/ language: pl updated: 2026-02-06 --- # Najważniejsze spostrzeżenia ekspertów dotyczące rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji Firma Smartcat zorganizowała niedawno internetową prezentację swojego najnowszego produktu, [Smartcat AI Content Generator](https://www.smartcat.com/ai-content-generator/). W wydarzeniu wzięło udział ponad 500 profesjonalistów z branży tłumaczeniowej, L&D, marketingowej i innych. Jeśli przegapiłeś to wydarzenie, możesz obejrzeć [nagranie z premiery](https://welcome.smartcat.ai/en/smartcat-gen-ai-launch-event). Podczas tego wydarzenia zagłębiliśmy się w niektóre z najnowocześniejszych tematów z dziedziny tworzenia treści i tłumaczeń, badając niezwykłe możliwości sztucznej inteligencji Smartcat. Nasze szacowne grono ekspertów branżowych, w skład którego weszli David Kelly, dyrektor generalny Learning Guild; Mike Kaput, dyrektor ds. komunikacji w Marketing AI Institute; Laszlo Varga, starszy konsultant w Nimdzi Insights; oraz Igor Afanasyev, dyrektor ds. produktów w Smartcat, wzięło udział w inspirującej dyskusji. Panel ten rzucił światło na to, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować generowanie treści, tłumaczenia i wiele innych dziedzin. ## Mike Kaput – Przełomowa rola sztucznej inteligencji w marketingu Mike Kaput, dyrektor ds. treści w Marketing AI Institute, podzielił się kilkoma kluczowymi spostrzeżeniami na temat stanu sztucznej inteligencji w marketingu. W swoim komentarzu podkreślił ciągłą ewolucję wdrażania sztucznej inteligencji w dziedzinie marketingu, wraz z rosnącym zainteresowaniem zarówno kierownictwa, jak i praktyków wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji w celu poprawy wyników marketingowych: ## Wciąż jesteśmy na wczesnym etapie wdrażania. Przeciętny marketer wciąż znajduje się na wczesnym etapie wdrażania technologii AI. Wiele firm próbuje zrozumieć praktyczne zastosowania i zwrot z inwestycji (ROI) w AI w swoich działaniach marketingowych. ## W branży nastąpiła zmiana sposobu myślenia. Prezesi i dyrektorzy ds. marketingu są coraz bardziej zainteresowani badaniem możliwości dużych modeli językowych i generatywnej sztucznej inteligencji, co stanowi punkt zwrotny w podejściu branży do sztucznej inteligencji. ## Przyjęcie różni się w zależności od roli Aktywnie angażują się zarówno kadra kierownicza, jak i poszczególni pracownicy. Według ostatniego badania przeprowadzonego przez Marketing AI Institute około 98% liderów i praktyków marketingu korzysta w pewnym stopniu z narzędzi AI. Wdrożenie to obejmuje całą hierarchię organizacyjną, przy czym kadra kierownicza integruje AI z procesami roboczymi, a praktycy przeprowadzają własne eksperymenty. ## Istnieją dwa rodzaje adopcji: oddolna i odgórna. Wdrażanie sztucznej inteligencji w marketingu nie ogranicza się do podejścia odgórnego lub oddolnego – odbywa się ono jednocześnie w obu kierunkach. Kadra kierownicza aktywnie poszukuje sposobów włączenia sztucznej inteligencji do swoich strategii, podczas gdy poszczególni pracownicy samodzielnie eksperymentują z narzędziami opartymi na tej technologii. Celem jest połączenie tych dwóch podejść i opracowanie formalnych strategii, procesów, zasad i wytycznych dotyczących sztucznej inteligencji w ramach organizacji. ## Laszlo Varga – Ocena teraźniejszości i przyszłości sztucznej inteligencji w branży lokalizacyjnej i językowej Laszlo Varga, główny konsultant w Nimdzi Insights, firmie zajmującej się badaniami i doradztwem w zakresie lokalizacji i branży językowej, podkreślił ostrożne, ale eksploracyjne podejście branży językowej do dużych modeli językowych, koncentrując się na zrozumieniu ich potencjalnych korzyści i zastosowań wykraczających poza tłumaczenia. ## Powolne zakłócenia w całej branży językowej Chociaż duże modele językowe budzą spore emocje, w branży językowej nadal nie odnotowano tak znaczących zmian jak w innych sektorach. Wynika to z faktu, że wiele dużych modeli językowych to narzędzia ogólnego przeznaczenia, a nie stworzone specjalnie do konkretnych zastosowań. ## Niepewność co do zwrotu z inwestycji i efektywności pozostaje Wciąż istnieje niepewność co do zwrotu z inwestycji (ROI) i rzeczywistej efektywności dużych modeli językowych, podobnie jak początkowy sceptycyzm wobec tłumaczenia maszynowego, które od tego czasu osiągnęło dojrzałość. ## Przykłady zastosowań LLM w branży językowej Głównym zastosowaniem dużych modeli językowych w branży językowej jest tłumaczenie. Laszlo podkreślił jednak, że duże modele językowe mają dodatkowe możliwości, które wykraczają poza tłumaczenie i nie powinny być pomijane. Możliwości te są badane i testowane przez różne organizacje. ## Jesteśmy w fazie testowania i weryfikacji. Wiele organizacji znajduje się obecnie w fazie testów, próbując określić praktyczność i jakość wykorzystania dużych modeli językowych. Nieprzewidywalność charakterystyczna dla modeli sztucznej inteligencji stanowi wyzwanie w zapewnieniu stałej jakości. ## Uczenie się na podstawie sukcesów innych Laszlo podkreślił zainteresowanie branży czerpaniem z doświadczeń innych w zakresie dużych modeli językowych, poszukując informacji na temat ich potencjalnych zastosowań i korzyści. ## David Kelly – Odkrywanie wyzwań i możliwości sztucznej inteligencji w nauczaniu i rozwoju Dyrektor generalny Learning Guild, David Kelly, zwrócił uwagę na obecne oddolne podejście do innowacji w dziedzinie kształcenia i rozwoju, wyjątkowe wyzwania, przed którymi stoi ta dziedzina ze względu na postrzeganie kosztów, nacisk na poprawę wydajności oraz potencjał oddziaływania odgórnego na przyszłe zmiany w praktykach kształcenia i rozwoju. ## Podejście oddolne dominujące w obszarze L&D David podkreślił, że w obszarze L&D obserwuje się oddolne podejście do wdrażania nowych technologii i praktyk. Oznacza to, że poszczególne osoby w organizacjach podejmują inicjatywę eksperymentowania z nowymi narzędziami i podejściami w zakresie L&D. ## Kwestionowanie postrzegania L&D Zwrócił uwagę na istotne wyzwanie stojące przed działem L&D w przeciwieństwie do marketingu. Podczas gdy marketing jest często postrzegany jako czynnik przyczyniający się do sprzedaży produktów, dział L&D jest zazwyczaj postrzegany jako centrum kosztów w wielu organizacjach. W związku z tym dział L&D musi skupić się na poprawie wydajności, aby wykazać swoją wartość. Jednym ze sposobów osiągnięcia tego celu jest pokazanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) w zakresie kształcenia korporacyjnego, takie jak koszty opracowywania kursów, wskaźniki zaangażowania pracowników w naukę oraz rotacja pracowników. ## Branża L&D musi skupić się na wydajności Według Davida głównym celem działu L&D jest zwiększenie efektywności procesów szkoleniowych i rozwojowych. Oczekuje się, że cel ten będzie nabierał coraz większego znaczenia w miarę jak specjaliści z działu L&D będą poszukiwać sposobów optymalizacji swoich praktyk. ## Wkrótce nastąpi wpływ odgórny. David przewiduje, że w przyszłości presja na efektywność i innowacyjność w obszarze L&D będzie pochodzić od najwyższych szczebli organizacji, w tym od dyrektorów generalnych. W miarę jak wdrażanie nowych praktyk i technologii L&D stanie się bardziej powszechne, kadra kierownicza wyższego szczebla będzie prawdopodobnie poszukiwać sposobów na poprawę efektywności swoich zespołów L&D. [Obejrzyj oficjalną premierę generatora treści Smartcat AI](https://welcome.smartcat.ai/en/smartcat-gen-ai-launch-event) i posłuchaj fascynującej dyskusji panelowej, podczas której eksperci dzielą się swoją wiedzą. [Zarezerwuj 30-minutową spersonalizowaną prezentację](https://www.smartcat.com/book-a-demo/?nav), aby zobaczyć generator treści AI w akcji.