→ Case study
→ Szkolenia
→ Wiedza
🎥 Nie koncentruj się na narzędziach. Skup się na współpracy
Większość zespołów nie potrzebuje nowego narzędzia AI. Potrzebuje nowej metody pracy z technologią, którą już ma.
Ten odcinek to praktyczny przewodnik po 5 sprawdzonych podejściach współpracy ze sztuczną inteligencją.
3/4 firm, które wdrożyły ją w procesy sprzedażowe, nie widzi żadnych efektów. Dlaczego?
Problem nie leży w narzędziach, ale w tym, jak na nich pracujemy.
W tym wpisie poznasz 5 modeli współpracy z AI: od doradcy, przez centaura, aż po autopilota wraz z kryteriami, kiedy i jak z nich korzystać.
Nie pytaj, co AI może zrobić za Ciebie.
Zastanów się, jak może pracować z Tobą.
➡️ Wprowadzenie: AI nie daje wyników, gdy traktujesz ją jak narzędzie, a nie partnera
➡️ AI jako doradca
➡️ Centaur - pół człowiek, pół sztuczna inteligencja
➡️ Nadzorowany autopilot
➡️ Cyborg - AI jako drugi mózg
➡️ Model Ping-Pong
➡️ 3 najczęstsze błędy przy wdrażaniu
➡️ Przegląd ekspercki
Spis treści
AI nie daje wyników, gdy traktujesz ją jak narzędzie, a nie partnera
Większość firm wdraża AI, wychodząc z założenia, że to kolejna technologia, którą wystarczy „podłączyć” do istniejących procesów. Kupują dostęp, delegują zadania,wrzucają prompt i czekają na efekty. Te jednak rzadko się pojawiają, bo AI nie jest klasycznym narzędziem. To nowy rodzaj współpracownika, który wymaga nowego modelu pracy.
Działy sprzedaży, marketingu i customer success popełniają ten sam błąd: wdrażają AI bez przemyślanej struktury operacyjnej. Tymczasem różnica między sukcesem a chaosem nie leży w samym narzędziu, tylko w tym, jak człowiek współdziała z maszyną.
Czy prowadzi ją krok po kroku? Czy pozwala na samodzielne decyzje? A może odbija się z nią w pętli iteracji?
Nie ma jednego „dobrego sposobu” na korzystanie z AI. Wszystko zależy od tego, z jakim zadaniem pracujesz, jak duże jest ryzyko błędu i kto podejmuje ostateczną decyzję. W tym wpisie poznasz 5 modeli pracy z AI: od wspierającego doradcy, przez półautomatyczne współdziałanie, aż po pełną automatyzację nadzorowaną przez człowieka.
Każdy z tych modeli można zastosować w sprzedaży, marketingu i operacjach, ale tylko wtedy, gdy zostanie dobrany świadomie.
AI jako doradca – kiedy decyzja zostaje po stronie człowieka?
To najczęstszy i najbardziej bezpieczny model pracy z AI. Sztuczna inteligencja nie podejmuje decyzji, nie działa samodzielnie, nie publikuje nic bez nadzoru. Zamiast tego: analizuje dane, generuje propozycje i dostarcza „materiał roboczy”, który człowiek doprecyzowuje i zatwierdza. To forma współpracy, w której AI działa jak asystent strategiczny lub konsultant w tle.
Kiedy stosować model doradczy?
Model ten sprawdza się najlepiej, gdy spełnione są 3 warunki:
Zasada: AI podpowiada, człowiek wybiera
Zalety
Czy generatywna AI zrewolucjonizuje funkcję sprzedaży?
Dowiedz się więcej The Role of Artificial Intelligence in Sales, Gartner
Jak zorganizować ten model w zespole?
1. Określ, w których obszarach AI będzie podpowiadać (np. prospecting, follow-up, analiza danych).
2. Zdefiniuj, jak wygląda dobra propozycja – stwórz checklistę, według której AI ma być oceniane (np. personalizacja, logika, trafność).
3. Wprowadź rytm iteracji – testuj różne warianty promptów, porównuj je, ucz zespół oceny jakości wyników.
4. Przekazuj feedback– im więcej kontekstu, tym lepsza jakość kolejnych podpowiedzi.
Rolą AI jest zasugerować możliwe rozwiązania, ale nie działać automatycznie. To człowiek decyduje, które propozycje przyjąć, co zmienić, a co odrzucić. Nie chodzi o to, by AI „zrobiło coś za nas”, tylko by odciążyło nasz proces decyzyjny: dostarczając danych, punktów widzenia i gotowych szkiców.
Ten model wymaga myślenia analitycznego i wysokiej świadomości procesu. AI nie prowadzi, tylko asystuje. Dzięki temu nie ryzykujemy utraty kontroli, ale nadal zyskujemy czas, klarowność i obiektywizację decyzji.
Wady
Centaur – pół człowiek, pół sztuczna inteligencja
W modelu centaura AI i człowiek pracują nad tym samym zadaniem równolegle. To nie jest już tylko asystentura, ale współpraca, w której dwie „inteligencje” generują wersje, porównują je, a końcowe rozwiązanie powstaje iteracyjnie. AI podsuwa warianty, człowiek je doprecyzowuje lub odrzuca, zadaje nowe pytania, konfrontuje wersje i znowu wraca do maszyny.
Kiedy stosować model doradczy?
Ten sposób pracy świetnie sprawdza się m.in. w:
Zalety
To podejście wymaga myślenia procesowego. Tu nie ma jednej odpowiedzi, jednego prompta, jednego gotowego efektu. W modelu centaura skuteczność wynika z rytmu: pytanie–propozycja–ocena–modyfikacja–kolejne pytanie.
Im lepiej przemyślana sekwencja współpracy, tym lepszy rezultat końcowy.
Jak wdrożyć model centaura w zespole?
1. Wyznacz konkretne obszary, w których AI ma generować równoległe wersje z człowiekiem (np. oferty, strategie, analizatory danych).
2. Zdefiniuj kryteria porównywania wyników: skuteczność, spójność z celem, zgodność z tonem.
3. Wprowadź proces iteracyjny jako standard np. dwa cykle wersji przed publikacją lub wysyłką.
4. Ustal role: kto zatwierdza, kto testuje, kto zadaje kolejne pytania AI.
5. Regularnie analizuj, które procesy dają najlepszy zwrot z pracy równoległej.
Wady
Czy wiedziałeś, że tylko 5% firm odblokowuje pełny potencjał AI?
Dowiedz się więcej The Widening AI Value Gap, BCG
Nadzorowany autopilot: gdy AI wykonuje, a człowiek ustawia ramy
To najbardziej operacyjny z modeli. AI przejmuje pełne wykonanie zadania, ale w granicach wcześniej ustalonych parametrów.Człowiek nie uczestniczy już w każdej decyzji: ustawia proces, wyznacza reguły i monitoruje wynik. To model, który pozwala skalować powtarzalne działania bez angażowania zespołu w każdą iterację.
Zastosowania modelu autopilota
Zalety
Kluczem jest tu standaryzacja. AI nie działa „kreatywnie” ani swobodnie, tylko pracuje według zdefiniowanego algorytmu, promptu, czy szablonu, który wcześniej został przetestowany i zatwierdzony. Ten model jest szczególnie skuteczny tam, gdzie powtarzalność, szybkość i skala są ważniejsze niż niuans czy subtelność treści.
Wady
1. Wybierz zadania o wysokiej powtarzalności i niskim ryzyku błędu (np. follow-up, raport, scoring leadów).
2. Zbuduj szablon działania AI (prompt, ramy językowe, dane wejściowe) i przetestuj go w kilku wariantach.
3. Ustal punkt kontroli jakości (np. audyt 5% wyników, codzienna próbka, feedback od klientów).
4. Wprowadź metryki jakości i KPI np. czas wykonania, CTR wiadomości, skuteczność reakcji.
5. Ustal procedurę na wypadek błędu lub odchylenia od standardu (np. ręczne przejęcie procesu, poprawka szablonu).
Jak wdrożyć model nadzorowanego autopilota?
To model idealny dla zespołów, które chcą skalować sprzedaż i marketing bez powiększania działu operacyjnego. AI wykonuje pracę techniczną, a człowiek zachowuje nadzór i decyzyjność strategiczną. Jeśli ramy są dobrze ustawione, ten model daje ogromną przewagę w szybkości i kosztach działania.
Cyborg – AI jako drugi mózg
Model „cyborga” to najbardziej zaawansowana forma współpracy z AI. Nie chodzi już o osobne zadania człowieka i maszyny. Tutaj obie inteligencje są nierozdzielne. Człowiek podejmuje decyzje, pisze, analizuje i projektuje, ale robi to na bieżąco, nieustannie korzystając z pomocy AI w tle. System podpowiada, uzupełnia, rozwija wątki, wyszukuje dane i pilnuje kontekstu. Użytkownik nawet nie zatrzymuje się, by ocenić wynik, działa w trybie pół-świadomej fuzji z technologią.
Zastosowania modelu cyborga
Zalety
Cyborg nie działa bez porządku. Żeby ta symbioza była efektywna, użytkownik musi znać swoje narzędzia, mieć opanowaną metodologię iteracji i jasno zdefiniowane cele. Bez tego szybko pojawi się chaos: nadmiar wersji, niejasne ścieżki decyzyjne i brak punktu zatrzymania. To model dla tych, którzy naprawdę rozumieją swój proces.
Wady
1. Zacznij od pracy synchronicznej: używaj AI w trakcie pisania, analizowania lub tworzenia, nie tylko przed lub po.
2. Zbuduj szablon działania AI (prompt, ramy językowe, dane wejściowe) i przetestuj go w kilku wariantach.
3. Korzystaj z narzędzi które są zintegrowane z Twoim środowiskiem (np. CRM, edytor tekstu, arkusze kalkulacyjne).
4. Ustal ramy oceny efektów, regularnie sprawdzaj, czy tempo oznacza jakość, i czy Twoje decyzje są nadal „Twoje”.
5. Wprowadź krótkie retrospekcje – co 2 - 3 tygodnie sprawdź, co działa w pracy cyborgowej, co rozprasza, co automatyzować dalej.
Zastosowanie modelu cyborga w praktyce
To model dla zespołów o wysokiej dojrzałości technologicznej i dużym poziomie złożoności pracy. Nie daje gotowych odpowiedzi, ale radykalnie skraca czas dojścia do właściwych. W tym podejściu AI nie tylko pomaga, staje się także częścią myślenia.
Model Ping-Pong, gdzie AI i człowiek "odbijają pomysły"
Model Ping-Pong zakłada naprzemienną pracę człowieka i sztucznej inteligencji. Każda strona przejmuje inicjatywę tylko na fragment procesu: AI generuje szkic, człowiek go rozwija. Potem maszyna dopytuje, proponuje nowe kierunki, a użytkownik ponownie nadaje kształt efektowi końcowemu. To rytm przypominający mecz: każda interakcja popycha zadanie do przodu, ale żadna nie prowadzi go w całości samodzielnie.
Gdzie warto stosować model Ping-Pong?
Zalety
Taka wymiana działa najlepiej tam, gdzie potrzebna jest głęboka refleksja, ale bez długich bloków pracy jednostronnej. AI stymuluje, nie zastępuje. Człowiek koryguje, ale nie odrzuca punktu wyjścia. To metoda bardzo ceniona przez osoby tworzące treści, strategie, analizy czy plany, bo pozwala nie utknąć w jednej koncepcji, ale też nie tonąć w chaosie wersji.
Wady
1. Zacznij od podziału pracy na małe segmenty: problem–propozycja–doprecyzowanie,
2. Trzymaj się konkretnego celu interakcji (np. „Zoptymalizuj nagłówek pod lead magnet”, a nie „co myślisz o tym?”),
3. Zadbaj o dokumentację ścieżek iteracji, aby dało się wrócić i wyciągnąć lekcję,
4. Naucz zespół rozpoznawania momentu, kiedy należy przejąć prowadzenie, zamiast „odbijać dalej”,
5. Wprowadź zasadę ograniczenia liczby odbić (np. max 4 rundy AI–człowiek, potem decyzja).
Jak wdrożyć Ping-Pong
To model, który nadaje rytm pracy i zmniejsza opór. Jest szczególnie wartościowy w środowiskach twórczych, doradczych, sprzedażowych wszędzie tam, gdzie liczy się interakcja i elastyczność, ale też klarowny finisz. Ping-Pong nie zastępuje myślenia, ale ułatwia jego uruchomienie.
3 najczęstsze błędy przy wdrażaniu
Choć AI jest coraz łatwiej dostępne i zintegrowane z popularnymi narzędziami B2B, większość firm nadal nie widzi realnych efektów jego wdrożenia. Głównym powodem jest brak świadomości, że sama technologia nie zmienia procesu, dopiero zmiana sposobu pracy z tą technologią to umożliwia.
Oto trzy najczęstsze pułapki, które blokują efektywne wykorzystanie AI w sprzedaży, marketingu i operacjach:
Zamiast ustalić jeden obszar do optymalizacji, zespoły rzucają się na każdy element procesu: prospecting, follow-upy, obiekcje, sekwencje, onboarding. AI ma „ulepszyć wszystko” więc ostatecznie nie ulepsza niczego. Brakuje priorytetów, mierników i jednej rzeczy, którą faktycznie można doprowadzić do końca.
Jak tego uniknąć: ustal jeden priorytetowy obszar na dany miesiąc, na przykład: tylko wiadomości follow-upowe. Daj zespołowi przestrzeń, by naprawdę przetestować, poprawić i wdrożyć nowy model. Jeden sprint = jeden temat. Więcej nie znaczy szybciej.
Firmy podchodzą do AI jak do jednorazowego projektu wdrożeniowego, zamiast potraktować ją jako proces operacyjny. Bez struktury czasowej, bez punktów kontrolnych i bez rytmu działań AI staje się chaotycznym eksperymentem, a nie elementem systemu.
Jak tego uniknąć: wprowadź stały rytm sprintów AI. Pracuj miesięcznie, tygodniowo lub w cyklach 10-dniowych. Każdy sprint powinien mieć: temat, cel do osiągnięcia, osobę odpowiedzialną, metrykę sukcesu i moment zamknięcia. AI ma działać w strukturze, nie ad hoc.
Skuteczne wdrożenie AI w sprzedaży i marketingu nie zależy od wyboru narzędzia. Zależy od tego, jak budujesz relację między człowiekiem a maszyną. W tym wpisie poznałeś 5 modeli pracy z AI oraz konkretne zasady ich wdrażania.
To, co decyduje o sukcesie, to:
– dopasowanie modelu do poziomu ryzyka,
– jasne przypisanie ról i odpowiedzialności,
– rytm sprintów i cykliczna ewaluacja.
Zacznij od jednego obszaru. Wybierz jeden model. I wprowadź go z pełną świadomością celu, kryteriów sukcesu i harmonogramu.
AI nie zastąpi Twojego zespołu. Ale może sprawić, że jego praca będzie 3x szybsza, 2x lepiej trafiona i mierzalnie bardziej skuteczna.
Wielu liderów nie potrafi odpowiedzieć na pytanie: „Czy AI faktycznie poprawiło nam wynik?”. Brakuje jasnych wskaźników, cyklicznych przeglądów, feedbacku do modeli. W efekcie zespół gubi poczucie postępu i motywację do dalszego testowania.
Jak tego uniknąć: stwórz prosty, cykliczny system oceny: np. cotygodniowa ewaluacja wyników danego modelu. Zbierz: co zadziałało, co nie, jakie zmiany promptów dały lepsze rezultaty. Nie oceniaj „czy AI działa”, tylko „co daje największy zwrot w tym procesie”.
Przegląd ekspercki
Przeczytaj cały artykuł:
Kliknij tutaj How Successful Sales Teams Are Embracing Agentic AI, Harvard Business Review
Artykuł Harvard Business Review (2025) opisuje, jak wiodące zespoły sprzedażowe wdrażają tzw. agentic AI, czyli autonomicznych wirtualnych asystentów sprzedaży, którzy działają u boku człowieka, a nie zamiast niego. To nie chatboty, lecz samodzielne systemy zdolne do analizy danych, podejmowania decyzji i wykonywania zadań w czasie rzeczywistym.
Zespoły, które osiągają najlepsze efekty, nie wdrażają AI jako kolejnego narzędzia do automatyzacji, ale jako „cyfrowych współpracowników”, którzy pomagają segmentować klientów, analizować intencje zakupowe i budować sekwencje komunikacyjne. Różnica polega nie tylko na efektywności, ale na zmianie modelu pracy.
Handlowcy skupiają się na relacjach, a AI na logistyce i analizie.
Autorzy wskazują, że największe przyspieszenie następuje wtedy, gdy AI otrzymuje konkretną rolę w zespole: np. tworzenie draftów wiadomości, kwalifikowanie leadów czy podpowiedzi dot. następnego kroku w lejku. W jednym z opisanych przykładów duży zespół sprzedaży B2B skrócił średni czas odpowiedzi dla nowych leadów z 12 godzin do 30 minut bez zwiększania zatrudnienia.
Zespoły, które odnoszą sukces, traktują AI nie jako projekt IT, ale jako element zmiany operacyjnej:
- wprowadzają jasne reguły współpracy między człowiekiem a agentem AI,
- szkolą pracowników,
- tworzą nowe wskaźniki efektywności, które mierzą nie tylko ilość działań, ale też ich jakość i wpływ na klienta.
To podejście zmniejsza opór przed wdrożeniem i pozwala szybciej osiągnąć zauważalne rezultaty.
Kluczowy wniosek: agentic AI nie zastępuje ludzi, ale zwiększa ich produktywność i usuwa wąskie gardła procesu. Przewaga nie polega na „więcej wiadomości w mniej czasu”, lecz na lepszym dopasowaniu komunikacji i szybszym reagowaniu na sygnały od klientów.
Poznajmy się
Nasze usługi skierowane są głównie do firm,
które chcą pozyskiwać zapytania ofertowe lub chcą podnieść skuteczność sprzedaży
Te marki zaufały
Dołącz do newslettera
Otrzymaj dokładne metody, które zastosowaliśmy w tym case study
