TRANSKRYPCJA

Salto Talks – odcinek 7: Marek Rakowski

Ilu agentów na ciebie pracuje?

Piotr Nejman: Cześć, witam w kolejnym odcinku Salto Talks, podcastu o innowacjach w biznesie i nie tylko. Dzisiaj moim gościem jest Marek Rakowski. Cześć, Marku. Marek jest Senior Product Managerem w Allegro, a wcześniej przez siedem lat pracował w The Heart jako…

Marek Rakowski: …manager zarządzający zespołem product managerów, przy czym sam też byłem mocno zaangażowany w tworzenie produktów, głównie cyfrowych, ale nie tylko. Bo wcześniej, kiedy mieliśmy okazję razem pracować, to też nie zawsze były produkty cyfrowe, tylko związane z doświadczeniem użytkownika, procesami, usługami i operacjami.

Piotr Nejman: Dokładnie. Wcześniej przez chyba dwa lata pracowaliśmy razem. Jeszcze nie w Salto – wtedy to było Direct People. Salto jest naturalną kontynuacją i trochę wyrażeniem misji firmy, którą jest pomaganie firmom w robieniu biznesowego salta. Razem pomagaliśmy firmom szukać rynkowych szans, byliśmy dla nich trochę venture builderem, często takim zewnętrznym działem innowacji. Od jednego z naszych bardzo ciekawych case studies też dzisiaj wyjdziemy, żeby pokazać ewolucję tego, co się dzieje na rynku.

Z Markiem spotykamy się raz na jakiś czas – niestety rzadko – gdzieś wieczorem, oczywiście po cichu i nie do późna, i rozmawiamy o różnych trendach na świecie. Teraz oczywiście głównie o AI i o tym, jak wpływa na budowanie produktów i innowacje. I trochę o tym dzisiaj będziemy rozmawiać.

Marku, na początek nie będę pytał, co u ciebie słychać. Zapytam: co dzisiaj zavibecodowałeś, co zautomatyzowałeś, ilu agentów na ciebie pracuje i czy musisz jeszcze w ogóle robić coś fizycznie?

Marek Rakowski: Od niedawna pracuję w Allegro, a to bardzo duża organizacja – i dużo vibecoduję. Wczoraj wieczorem i dzisiaj myślałem nad aplikacją do zarządzania moimi taskami, zintegrowaną z Claude Code.

Przez to, że pracuję tam od niedawna i onboarding nadal trwa, nie miałem jeszcze czasu, żeby do końca zautomatyzować sobie pracę przy pomocy AI tak, jakbym chciał. Ale w poprzedniej firmie, w The Heart, udało mi się zautomatyzować dużo rzeczy – podsumowania tasków, agentów, którzy za mnie sprawdzali i szukali informacji do potencjalnych pomysłów i inspiracji do tworzenia startupów.

To niesamowite, że w dzisiejszych czasach… Mam background programistyczny, jakieś 15 lat temu skończyłem inżynierię oprogramowania, ale później nie tworzyłem już żadnych aplikacji, bo nie miałem na to czasu. A vibe coding sprawił, że znowu mogłem zacząć to robić – tworzyć nawet aplikacje na iOS, nie mając zielonego pojęcia o tworzeniu aplikacji na telefony.

Jeżeli jeszcze nie udało mi się odpowiednio ułożyć pracy, to zawsze staram się patrzeć przez pryzmat tego, czy dane zadanie może najpierw wykonać za mnie na przykład Claude Code. Weryfikuję to i w ten sposób tworzę sobie ścieżkę weryfikacyjną: OK, to mogę już do niego oddelegować, świetnie sobie z tym radzi, a to jeszcze nie – tu jest potrzebny człowiek.

Allegro jest tak naprawdę pierwszą firmą, w której pracuję, będącą dużą korporacją, w której jest bardzo dużo ludzi. I widzę, że można to podzielić na dwa obszary. Po pierwsze jest dużo elementów, w których faktycznie można sobie ułatwić pracę i życie przy pomocy vibe codingu i agentów. Ale czynnik ludzki nadal jest bardzo ważny. Bardzo ważne jest to, żeby do kogoś pójść, porozmawiać, poznać jego perspektywę. Wydaje mi się, że to jeszcze długo nie zostanie zastąpione – a przyznam szczerze, że nawet nie chciałbym, żeby zostało. Nawet jeżeli pojawią się takie możliwości, na pewno nie będę starał się zautomatyzować całego swojego życia przy pomocy agentów i generatywnej sztucznej inteligencji. To coś, co warto mieć z tyłu głowy, żeby to odpowiednio zrównoważyć.

Praca za Rogiem – case sprzed dekady

Piotr Nejman: Pewnie pogadamy jeszcze chwilę o tym, gdzie w pracy produktowca jest jeszcze miejsce dla człowieka – i czy w ogóle jest miejsce dla człowieka w tym samym procesie. Wierzę, że tak. Ale myślę, że teraz każdy w coś wierzy, jeżeli chodzi o AI, a rzeczywistość trochę się przed nami wykluwa i dopiero będziemy wiedzieć, na czym stoimy.

Ale chcę wyjść w naszej rozmowie od case’u, nad którym pracowaliśmy razem. Był bardzo złożony, pracował przy nim zespół ludzi z kilku krajów – Polski, Czech, Słowacji – i trzeba było w nim jednak dużo rzeczy robić na piechotę. W porównaniu z tym, co się dzieje dzisiaj, to była praca strasznie na piechotę. Wiesz, że mówię o Pracy za Rogiem – aplikacji, którą budowaliśmy wspólnie jakieś osiem, dziewięć lat temu.

Zaczynam od niej, bo to nasz wspólny projekt i będzie fajnym porównaniem tego, jak to kiedyś wyglądało, a jak robi się to teraz. A poza tym mało się o nim mówiło, więc warto te działania podsumować.

Long story short: budowaliśmy aplikacje dla klienta z Czech. W ogóle szukaliśmy pomysłów na nowe rynkowe szanse, nowe usługi, nowe produkty. Klient był liderem na czeskim rynku portali i narzędzi rekrutacyjnych – naprawdę liderem, z dziewięćdziesięcioma kilkoma procentami rynku – ale na tyle czujnym, że chciał badać, co nowego może się pojawić i co może zastąpić to, co robią obecnie. W sumie pięć produktów wyszło z fazy prototypowej do fazy MVP, a dalej nawet do skalowania. Jednym z nich była Praca za Rogiem.

Insight był taki, że pracownicy tak zwani blue collars nie lubią i nie chcą dojeżdżać daleko do pracy, i są w stanie przedłożyć bliskość pracy nad wysokość wynagrodzenia czy inne warunki. Z tego, co pamiętam, aplikacja urosła od zera do 2 milionów użytkowników. Budowaliśmy ją wspólnie z klientem.

Marek Rakowski: I to w dosyć krótkim czasie, bo chyba w rok, półtora urosła od zera do tych dwóch milionów.

Piotr Nejman: Łącznie pracowaliśmy nad tą aplikacją chyba dwa lata. Później był jeszcze moment dbania o stabilny wzrost. Ale w tym kluczowym momencie po naszej stronie była większość funkcji biznesowych: marketing, call center, support, produkt…

Marek Rakowski: …utrzymanie i rozwój produktu, czyli też rzeczy mocno związane z silnym wsparciem IT, ale również poznawanie nowych insightów od użytkowników, tak żeby możliwie szybko dostosowywać się do ich potrzeb i reagować na insighty z rynku. Wspominam to jako bardzo złożony proces, w trakcie którego bardzo dużo się nauczyłem – było tam mnóstwo wątków. I w dzisiejszych czasach w niektórych aspektach można by to zrobić pewnie szybciej. Oczywiście z głową, ale zdecydowanie szybciej.

Ramy się nie zmieniły, zmieniły się narzędzia

Piotr Nejman: No właśnie – gdybyśmy mieli porównać, co byśmy zrobili, gdybyśmy dzisiaj stawiali to od zera. Cofamy się kilka lat wstecz – nie chcę mówić „jak to się kiedyś robiło”, bo trochę naftaliną zaleci, ale to faktycznie było prawie dziesięć lat temu.

Marek Rakowski: To ciekawe, że z jednej strony bardzo dużo rzeczy się zmieniło, ale wydaje mi się, że same ramy wysokopoziomowe się nie zmieniły. To nadal są produkty dla ludzi, którzy mają swoje potrzeby. Do ludzi, do których nadal w dużym stopniu trzeba dotrzeć, często osobiście, poobserwować, jak starają się rozwiązać jakiś problem, porozmawiać z nimi. Myślę, że w bardzo wielu aspektach ten kontakt międzyludzki jeszcze długo będzie ważny.

Tak jak to wspominam: ramy są te same, ale to, co jest w środku, bardziej operacyjne, faktycznie bardzo się zmieniło. Przykład, który najbardziej przychodzi mi do głowy, to framework, w którym to tworzyliśmy – i czego bardzo dużo się nauczyłem, pracując razem z tobą. Żeby stworzyć coś, co się sprawdzi i z czego użytkownicy będą chcieli korzystać, trzeba się z nimi zempatyzować, poobserwować ich, przeprowadzić wywiady. Te wywiady muszą być odpowiednio przygotowane, a to zajmuje naprawdę bardzo dużo czasu. Trzeba na przykład przygotować skrypt, który będzie cię wspierał. Potem sam wywiad, który też może długo trwać.

Pamiętam na przykład, jak jeździłem do Krakowa, gdzie dla jednego z naszych klientów badaliśmy, jak użytkownicy korzystają z narzędzi medycznych. Chodziłem po szpitalach i rozmawiałem z pielęgniarkami i lekarzami. Dzięki temu mogłem poznać ich perspektywę i zobaczyć, z czym mierzą się na co dzień. Tego AI ci do końca nie zmierzy – na przykład tego, z czym w szpitalu zmaga się pielęgniarka, która musi obsłużyć ten sprzęt.

Piotr Nejman: Teoretycznie możesz tak zrobić – tworzy się teraz modele, które mają reprezentować jakąś grupę behawioralną czy demograficzną. Ale to nie jest to samo. Szpital jest świetnym przykładem czegoś, co ciężko odwzorować.

Marek Rakowski: Ciężko to odwzorować. I pamiętajmy o ważnej rzeczy: rewolucja w sztucznej inteligencji dokonuje się teraz przede wszystkim w generatywnej sztucznej inteligencji. Czyli na podstawie zebranej wiedzy, po jej sparametryzowaniu, można tworzyć nowe wypowiedzi. Więc to wciąż będzie jakoś ograniczone, powtarzalne.

Są na przykład narzędzia, które próbują zastąpić to, co my robiliśmy – tworzą ci personę o odpowiednich cechach i robisz z nią wywiad, a odpowiada ci LLM. Nie wydaje mi się, żeby to było miarodajne. I to jest aspekt, który nadal uważam za bardzo ważny: z ludźmi trzeba rozmawiać, spotykać się, obserwować ich, robić shadowing. Pamiętam też projekt – akurat chyba nie byłem w niego zaangażowany – w którym siedzieliśmy bodajże w aptekach i obserwowaliśmy, co robią ludzie. To było świetne źródło insightów. AI – nie wiem, może jakaś kamera to zmierzy – ale nie do końca.

Natomiast na pewno zmieniło się wszystko, co wiąże się z podsumowaniem wywiadu, wyciąganiem wniosków, a nawet napisaniem skryptu rozmowy – oczywiście z głową. Generatywna sztuczna inteligencja – podkreślmy to – bardzo ten proces przyspieszyła i ułatwiła. Pod warunkiem, że używa się jej z głową.

Dopowiem może trochę z boku, ale to ważna rzecz, którą warto mieć z tyłu głowy. Mam taką teorię, że w wielu obszarach AI jest pomocne. Rzeczywiście jest w stanie przyspieszyć i zautomatyzować wiele zadań. Ale nadal w wielu obszarach jest po prostu bardzo przehajpowane.

Jeżeli podejdziesz do tego z głową, to w przypadku, o którym mówimy – Pracy za Rogiem i przygotowań – pamiętam, że poświęcaliśmy na to bardzo dużo czasu i energii. Robiliśmy mnóstwo wywiadów, które były świetnym źródłem informacji. Produktowiec taki jak ja mógł je potem przekuć na wnioski: „OK, potrzebujemy w aplikacji zmienić to i tamto, to usprawnić, z tego się wycofać, zrobić taki prototyp”. I w tym aspekcie sztuczna inteligencja może przyspieszyć analizę danych, wyciąganie wniosków, zauważanie, co się często powtarza – że dużo osób wskazało coś jako pain point, a coś innego pochwaliło. To nam pomaga.

Ale same ramy – wynikające z customer-centered design, z design thinking, z empatyzowania, z prób postawienia się w roli użytkownika – tu nadal, wydaje mi się, potrzebny jest doświadczony badacz, doświadczony produktowiec, który ze swojego toolboxa wyciągnie odpowiednie narzędzia. Pozwolą one przyspieszyć pracę, ale nie zastąpią jej w stu procentach. I myślę, że długo jeszcze tak będzie.

Od trzech dni do piętnastu minut

Piotr Nejman: Jak na tamte warunki – a myślę, że dla wielu firm nawet jak na dzisiejsze – robiliśmy wtedy wszystko z prędkością światła. Iteracje były mega krótkie, było bardzo pomysłowo. Byliśmy w stanie sami szybko polepić makiety, czasem nawet bez UX-owców, żeby tylko coś zweryfikować, zbudować jakieś elementy czy funkcjonalności i szybko oddać to, co chcemy przetestować. A teraz takie makiety, funkcjonalności i ich warianty można właściwie wyklikać – i nawet automatycznie testować. To mega postęp.

Marek Rakowski: Mogę podać konkretny przykład z naszej pracy. Chciałem kiedyś stworzyć system do śledzenia statusu naprawy sprzętu. Owszem, działaliśmy szybko, szczególnie w porównaniu z tym, jak robilibyśmy to w korporacji. Wykorzystałem WordPressa, żeby stworzyć system, który pod spodem był całkowicie ręczny, choć użytkownik w ogóle nie miał tego świadomości. Przyszedłem do ciebie chyba po trzech dniach i powiedziałem: „Proszę bardzo, tu jest system, możemy go wysłać do klienta, niech testuje”. A dzisiaj, mając już jakieś doświadczenie, mógłbym coś takiego zrobić dosłownie w 15 minut.

I wydaje mi się, że to pokazuje, że niestety żyjemy w zwariowanych czasach. Jeżeli chcesz być na rynku i wypuszczać nowe produkty, musisz działać jeszcze szybciej, bo dostępne narzędzia rzeczywiście potrafią przyspieszyć wiele rzeczy i dobrze się sprawdzają.

Piotr Nejman: Po pierwsze można robić te rzeczy szybciej, tak jak powiedziałeś – budować makiety i tak dalej. A po drugie budować może więcej osób w zespole. Ty jesteś osobą mocno techniczną, ja też trochę, bo sam buduję różne rzeczy, ale mieliśmy w zespole osoby zupełnie nietechniczne, które wtedy by sobie z tym nie poradziły.

Marek Rakowski: Były siłą rzeczy z tego wykluczone. A teraz faktycznie nawet osoba nietechniczna jest w stanie coś zrobić i mieć z tego ogromną frajdę. Sam miałem ogromną frajdę, kiedy nagle okazało się, że potrafię tworzyć aplikacje na iPhone’a, czego nigdy wcześniej nie robiłem. To pozwala bardzo przyspieszać.

Piotr Nejman: Myślałem ostatnio o naszej pracy przy tej aplikacji. Wydaje mi się, że poza tym, że moglibyśmy lepiej i szybciej budować wszystkie elementy, szybciej powstawałyby nowe eksperymenty i makiety, szybciej moglibyśmy testować wiele rzeczy…

Marek Rakowski: I – przepraszam, że ci przerywam – żeby to domknąć: PoC-e i MVP, czyli proof of concept i minimum viable product, to teraz mam wrażenie, że czasem kwestia godzin, a kiedyś kilku dni pracy software house’u.

Piotr Nejman: Tak. Byliśmy wtedy w komfortowej sytuacji, bo mieliśmy trochę technicznych osób, mieliśmy software house, a po stronie klienta też byli fajni ludzie, którzy potrafili prototypować różne rozwiązania. Ten projekt był osadzony jedną nogą u nas, a drugą u klienta, bo chodziło też o to, żeby budować u nich kompetencje – te przedsiębiorcze – żeby one u nich zostały.

Marek Rakowski: I żeby nie było sensu ich powielać.

Co byśmy dziś zbudowali inaczej

Piotr Nejman: Wydaje mi się, że dzisiaj zbudowalibyśmy ten produkt trochę inaczej. Pomyślałem na przykład o customer supporcie. Nasze biuro było wtedy w centrum Warszawy – „boso, ale w ostrogach”: elegancki budynek, ale drogo, więc ciasno. W kącie siedziały dwie dziewczyny i obdzwaniały użytkowników, robiły onboarding klientów firmowych…

Marek Rakowski: …żeby pomóc im wystawiać oferty.

Piotr Nejman: …którzy korzystali z tego kanału self-service. Musiały ręcznie wszystkich obdzwonić, przeprowadzić przez proces, zebrać uwagi, poinformować o promocjach, zobaczyć, jaka jest sytuacja. Teraz właściwie cały customer support, customer success i onboarding można zautomatyzować. A przynajmniej w dużej mierze.

Marek Rakowski: Może nie cały – zostawmy human in the loop, bo powinien być – ale zdecydowanie tak.

Wracając do wywiadów: poza tym, że szybciej możesz się do nich przygotować, szybciej możesz też dojść do rozwiązań. Pamiętam, jak w Pracy za Rogiem rozmawialiśmy z klientami, a oni dawali nam ciekawe insighty, co można poprawić czy zmienić. Potem szedłem do designerów i czasem trwało to nawet tydzień: „Dobrze, zróbmy to tak, zaprojektujmy to tak, taka wersja, nie taka wersja”. A teraz, na upartego, mógłbym to zrobić nawet w trakcie rozmowy z klientem. On ma pomysł, a ja to sobie vibecoduję – świetnie się do tego sprawdza na przykład Claude Design [do weryfikacji] – i w trakcie spotkania pytam: „To masz na myśli? O to chodzi?”. „No tak, ale tu jest chyba za dużo informacji, może dałoby się to przerzucić do następnego okna”. „Proszę bardzo, przerzucone do następnego okna. O to chodzi?”.

Skojarzyło mi się też coś, co gdzieś usłyszałem. Software house’y pracują w sprintach. Sprint był kiedyś przeważnie dwutygodniowy – planowali, że w ciągu dwóch tygodni dostarczą takie a takie nowe funkcje aplikacji. A teraz obiło mi się o uszy, że jakaś firma ma chyba trzydniowy sprint.

Najlepiej widać to po samej firmie Anthropic, która wypuściła Claude’a i Claude Code. W pewnym momencie musieli zwolnić z wypuszczaniem nowych funkcji, bo tworzyli je tak szybko – właśnie dzięki narzędziom, które sami stworzyli – że codziennie rano budziłem się, patrzyłem na X, a tam znowu wypuścili coś nowego.

Wcześniej był cykl trzymiesięczny. Duża firma produktowa definiowała: „Dobra, w tym kwartale zrobimy i dodamy takie funkcje” – oczywiście na podstawie zebranego feedbacku, badań i tak dalej. Po trzech miesiącach je wypuszczała, a klient miał kolejne trzy miesiące, żeby się z nimi zapoznać. A teraz to, co zrobiłbyś w trzy miesiące, możesz wypuścić w tydzień.

Z jednej strony fajnie – produkt szybko się rozwija i szybko reaguje na potrzeby użytkownika. Ale z drugiej strony pojawia się nowy problem: użytkownik w pewnym momencie mówi: „Tu było to, a dzisiaj dodali to – jak z tego skorzystać?”. Więc tworzą się nowe wyzwania w zarządzaniu zmianą i na przykład w informowaniu o niej użytkownika.

Stu Marków z tym samym pomysłem

Marek Rakowski: Wracając do Pracy za Rogiem: owszem, działaliśmy szybko, ale prędkość, jaką moglibyśmy osiągnąć teraz, byłaby jeszcze dużo większa. I w ogóle pytanie, jak to wpływa na biznes i na inne firmy. Bo z jednej strony masz demokratyzację – możesz pomyśleć: „O, dzięki AI mogę dużo łatwiej zrobić coś, czego kiedyś w ogóle bym nie stworzył”. I masz świadomość: „Fajnie, mogę to szybko wypuścić”.

Ale z drugiej strony ta demokratyzacja powoduje, że nie jestem jedyną osobą, która na to wpadła i może to stworzyć. Kiedyś był jeden Marek, który wpadł na pomysł i zaczął nad nim pracować – czasem mu nie wychodziło – albo dwóch Marków, z których jeden mówił: „To zbyt skomplikowane, nie zrobię tego”. A dzisiaj jest stu Marków, którzy mają ten sam pomysł i rzeczywiście są w stanie go dowieźć. Więc co z tego, że dowiozłeś to w dwa tygodnie czy w miesiąc, skoro gdzieś na świecie jest stu innych Marków, którzy też to stworzyli?

I to całkowicie zmienia podejście wszystkich, którzy chcą tworzyć innowacje – czy to w firmie, żeby cały czas pozyskiwała nowe strumienie przychodu, czy na scenie startupowej. Z jednej strony pozostały ramy, o których mówiliśmy, ale zmienił się sposób działania i ryzyka związane z tym, że możesz zostać zastąpiony – czyli disruption. Staropolskie słowo „disruption”…

Piotr Nejman: Polskie „disruption”.

Marek Rakowski: Jeszcze jakiś czas temu było prawdziwe – zdradzało realne ryzyko, z którym trzeba było się liczyć i którego nie można było lekceważyć. Ale teraz mamy disruption 2.0, które jest po prostu rzeczywiste i trzeba je brać dużo bardziej na poważnie. To już nie jest moment na zastanawianie się: „Disruption? OK, dobra”. Teraz to już poważniejsza gra, wydaje mi się.

Budowanie produktów z AI i budowanie produktów AI

Piotr Nejman: Zaraz do tego jeszcze przejdziemy. Chciałem jeszcze wrócić do tego, co wyłoniło się z pierwszej części rozmowy: że tak naprawdę chodzi o „budowanie produktów z AI razy dwa”. Czyli budowanie produktów z AI i budowanie produktów AI. Bo z jednej strony rozmawialiśmy o tym, że wiele elementów budowania produktu – szukanie nisz rynkowych, research, prototypowanie, testowanie, budowanie – można bardzo mocno przyspieszyć i zrobić lepiej, szybciej i taniej. A z drugiej strony wiele elementów AI można wdrożyć do samych produktów, sprawiając, że propozycja wartości też jest inna.

Przykład, wracając do Pracy za Rogiem. Jednym z kluczowych i naprawdę trudnych do przezwyciężenia wyzwań było to, że to marketplace. Walczyliśmy o kandydatów i o klientów. Klienci korporacyjni mieli trochę inne oczekiwania i wymagania niż mniejsi klienci, którzy korzystali z kanału self-service. Ale wszyscy – zarówno kandydaci, jak i klienci – mieli ten sam problem: jak łatwo dodać swoje ogłoszenie i jak łatwo dodać swoje CV.

Marek Rakowski: Faktycznie, pamiętam, że to było jedno z większych i najważniejszych wyzwań, bo dzięki temu mogłeś zapewnić trakcję marketplace’u. To było coś, co trzeba było traktować bardzo priorytetowo. A dzisiaj, przy pomocy dobrze skonfigurowanego AI, nie byłoby to takie krytyczne wyzwanie, tylko zadanie, które można by na upartego zrealizować w dwa tygodnie, dostarczyć i by działało. Później na pewno potrzebna byłaby optymalizacja, ale to nie byłoby wąskie gardło, bo bardzo szybko byśmy je rozwiązali.

Piotr Nejman: Ta aplikacja była wtedy fajnie zaprojektowana, łatwa dla użytkowników. Cały czas to sprawdzaliśmy na każdym etapie, mierzyliśmy bardzo dużo rzeczy. Zresztą sama analiza danych dzisiaj to też byłaby zupełnie inna historia.

Ale ogłoszenia to często były proste oferty typu „szukam pracownika na produkcję”, bo aplikacja była skierowana do blue collarsów – pracowników produkcji, handlu, kurierów. Wcześniej trzeba było wklepywać to ogłoszenie w telefonie komórkowym, a teraz wystarczyłoby powiedzieć: „Szukam kuriera, rejon Warszawa, Bemowo”.

Marek Rakowski: A z kolei użytkownik nie zawsze był chętny do skonstruowania odpowiedniego CV. Rzadko miał CV i to był problem. A teraz, rozmawiając z agentem – który, wydaje mi się, poradziłby sobie z tym konkretnym zadaniem – bardzo szybko by je skonstruował. Mógłby nawet powiedzieć to głosowo, bo voice-to-text świetnie działa, i na tej podstawie powstałoby bardzo dobre resume, które szybciej mogłoby trafić do potencjalnych pracodawców.

Piotr Nejman: I myślę, że samo łatwe dodawanie ogłoszeń, łatwe dodawanie swoich kwalifikacji – nie CV – i łatwe matchowanie użytkowników byłoby dzisiaj samo w sobie value proposition. Czymś ciekawym, wokół czego łatwo byłoby zbudować aplikację.

Marek Rakowski: Mieliśmy takie value proposition, ale z innymi narzędziami i innymi możliwościami. Ramy te same – trzeba ich zrozumieć. Robiliśmy dużo wywiadów, zarówno z pracodawcami, jak i z potencjalnymi pracownikami. Tylko teraz moglibyśmy dostarczyć odpowiedź na tę potrzebę dużo szybciej.

Piotr Nejman: I korzystanie z aplikacji byłoby bardziej naturalne. Pracownicy produkcji rzadko mieli CV – albo mieli bardzo proste, bo często byli rekrutowani przez agencje pracy tymczasowej, albo trafiali bezpośrednio do danego zakładu. Teraz można by to zrobić dużo łatwiej. Ktoś mówi, czego potrzebuje, a my łączymy to z ofertą pracy.

Jaka fosa chroni firmy w erze AI?

Piotr Nejman: Powiedziałeś o demokratyzacji. To mega ważny aspekt – każdy może coś budować, każdy może być builderem. I teraz pytanie: co jest w dzisiejszych czasach fosą, która chroni duże firmy, istniejące i funkcjonujące na rynku?

Fajny przykład: jest taka firma, Chegg – tak się to chyba czyta. W Stanach Zjednoczonych miała portal, aplikację z bazą edukacyjną, z której korzystali uczniowie i studenci. Po pojawieniu się ChatGPT ich akcje spadły w ciągu chyba jednego dnia o 50%.

Marek Rakowski: Taki sam przypadek był z Duolingo.

Piotr Nejman: Duolingo zaliczyło trochę wizerunkowego fuckupu, kiedy chcieli powiedzieć: „OK, zastąpimy lektorów AI”. Chociaż jako hardkorowy użytkownik Duolingo widzę raczej zmianę na lepsze. Jest dużo większa różnorodność ćwiczeń i form, robi się to ciekawsze. Widzę też, że w kursach, które już ukończyłem i w których nie miałem nic więcej, pojawiły mi się nowe levele. Więc to też jest fajne.

Marek Rakowski: Ta fosa nadal jest – w niektórych aspektach. Nie wierzę, że przy pomocy vibe codingu stworzysz nowy program do obsługi rakiety kosmicznej. W tych obszarach fosa jest. Ale w bardzo wielu innych jest dużo węższa i dużo bardziej sucha. Najlepszym przykładem są usługi SaaS-owe.

Kiedyś była na przykład firma, która dostarczała wyspecjalizowane dashboardy do monitorowania danych związanych z twoją aplikacją czy usługą. A ja słyszę coraz więcej historii – na razie bardziej od programistów – że zrezygnowali z jakiejś usługi, na przykład do zarządzania zadaniami albo do sprawdzania, ile godzin programiści przepalili nad danym zadaniem. Bo sami, dając odpowiedni input danych – który bardzo prosto można dostarczyć na przykład do Claude Code – mogą sobie stworzyć dashboard skrojony pod siebie.

Pewnie jest dużo obszarów, w których fosa jest węższa i bardziej sucha. Ale przy SaaS-ach jest coraz mniejsza i coraz bardziej sucha. Może z wyjątkami, gdzie firma dostarcza jakiś unikatowy know-how związany z przeliczaniem czy prezentowaniem czegoś. Ale to się będzie zmieniać.

I wracając do demokratyzacji: wbrew pozorom, jakbyśmy popatrzyli na statystyki, to nie jest tak, że teraz każdy vibecoduje. Ale to się będzie z czasem zmieniać. Coraz więcej osób nietechnicznych nie będzie potrzebowało zewnętrznego narzędzia, żeby z czegoś skorzystać. Same sobie zapromptują, napiszą, co chciałyby mieć, i to im się w zupełności sprawdzi.

Piotr Nejman: Ciekawe. Słyszałem taką rzuconą myśl, że być może osoby nietechniczne, które nie wiedzą, że czegoś się nie da zrobić, będą promptowały i pytały o rzeczy, o których doświadczony programista powiedziałby: „To dużo roboty” albo „To niemożliwe”. A ktoś po prostu zapyta i dostanie jakieś rozwiązanie.

Marek Rakowski: To bardzo bliski mi przykład. Jestem osobą techniczną, skończyłem inżynierię oprogramowania, bardzo dawno temu kodowałem, potem długo tego nie robiłem, ale miałem świadomość tego, jak działają aplikacje. I sam miałem dużą rezerwę: „Nie, żeby coś takiego stworzyć, to zbyt skomplikowane – trzeba by postawić jakieś API, zadbać o odpowiednią warstwę ochrony i tak dalej”.

I zauważyłem, że koledzy z mojej poprzedniej pracy, którzy nie byli techniczni, mnie challenge’owali. Mówiłem: „OK, dobra, zrób. Pewnie zaraz przyjdziesz, że nie działa”. A nagle okazywało się, że rzeczywiście to zrobili. W dużej części dlatego, że nie przejmowali się pewnymi rzeczami – czegoś nie rozumieli, więc całkowicie to delegowali. A ja, znając niuanse, widziałem: „To chyba tak nie powinno działać”.

To był taki ciekawy plot twist: osoby nietechniczne, które nie mają tej wiedzy, challenge’ują techniczne, którym się wydaje: „Wiem, jakie to skomplikowane, więc nie wierzę, że generatywna sztuczna inteligencja sobie z tym poradzi”. A okazuje się, że sobie radzi. Miałem dość długi rozbieg, zanim zacząłem samemu tworzyć aplikacje, bo myślałem, że skoro wiem, jakie to skomplikowane, AI sobie z tym nie poradzi. Aż w końcu kilka nietechnicznych osób w firmie pokazało mi, co zrobiło, i musiałem się przełamać: „Dobra, to jednak też spróbuję”. I teraz już wiem, że przy tej pomocy mogę stworzyć bardzo dużo rzeczy.

Korporacja, startup i jednoosobowa firma

Piotr Nejman: Ta demokratyzacja tworzenia i budowania będzie znowu wpływała na rywalizację: duże firmy i korporacje kontra startupy i mniejsze podmioty.

Marek Rakowski: Dodajmy tu jeszcze jedno. Jeszcze jakiś czas temu mieliśmy korporację kontra startup – na przykład firmę taksówkarską kontra Ubera. A teraz do tej układanki trzeba dołożyć dużą korporację, startup i jednoosobową firmę – jednego człowieka, który nawet nie jest techniczny, ale odpowiednio połączył kropki: „Tu czegoś brakuje, to może to dodam”. I on, siedząc w swoim mieszkaniu, nagle z jakiegoś powodu zagraża Uberowi, który zagraża dużej korporacji.

Coraz częściej mówi się też o takim przypadku – nie wiem, czy on już istnieje, bo wiadomo, że dużo rzeczy jest przehajpowanych – ale podobno powstał już jakiś one-man unicorn. Czyli człowiek, który, korzystając odpowiednio z narzędzi AI, był w stanie samodzielnie stworzyć pełnoprawną firmę, zastępującą czterdziestu kilku pracowników jakiejś korporacji, którzy robili to sami, bez takich narzędzi. Więc do tej układanki dochodzi jeszcze jednoosobowa działalność.

Piotr Nejman: No tak, tak będzie. Chodzi ci pewnie o ten przykład z receptami? Czy o coś innego, bo był też jakiś pośredni?

Marek Rakowski: Nie pamiętam tego case’u dokładnie. Pamiętam, że chyba już jest taki pierwszy. Nawet jeżeli to był trochę clickbait, to kwestia czasu, że tak będzie.

Piotr Nejman: Ten przykład był trochę przehajpowany – potem zaczęto to badać. Ale prawdą jest, że nawet jeśli to nie będzie jednoosobowy jednorożec…

Marek Rakowski: To pewne uproszczenie.

Piotr Nejman: …to może pięcio- czy dziesięcioosobowy jednorożec, co wciąż oznacza dobry przychód czy dobry zysk.

Marek Rakowski: Ale prędzej czy później, wydaje mi się, będzie jakiś jeden, który będzie całkowicie polegał na tych narzędziach – będzie miał wszystkie możliwe subskrypcje narzędzi do vibecodowania i tworzenia. To kwestia czasu, i to dosyć krótkiego.

Piotr Nejman: Potencjalnie możemy to sobie wyobrazić. Pogadajmy jeszcze o tym, komu to sprzyja w układance, którą pokazałeś: korporacja, startup i – nie wiem – Ania czy Marek, którzy budują coś samodzielnie. Jak dotąd wyglądało napięcie między korporacjami, które walczą o to, żeby cały czas rosnąć na rynku, a startupami, które chcą coś podgryźć i ugrać coś nowego? Korporacja czy duża firma jest zasiedziała na rynku, ma duże zasoby, dużo ludzi, ale zwykle jest mało elastyczna i raczej powolna. Startup z kolei ma małe zasoby, ale często jest zwinny, pomysłowy, może eksperymentować. A teraz dodajesz do układanki jednoosobowego startupowca czy przedsiębiorcę. Komu to będzie najbardziej sprzyjało?

Marek Rakowski: W pierwszej kolejności najbardziej sprzyjać to będzie trzem firmom: Anthropic, OpenAI i może Google. Myślę, że one najbardziej na tym skorzystają.

Ale w drugiej kolejności, wydaje mi się, najbardziej będzie to sprzyjać jednoosobowej działalności, bo będzie miała najniższy próg wejścia. Później startupowi, który potrafi się adaptować – który rzeczywiście nie jest startupem tylko z nazwy. A w ostatniej kolejności dużym korporacjom, które oczywiście muszą bronić swoich assetów i w których zmiana mindsetu zawsze zajmuje więcej czasu. Więc to będzie szło od dołu do góry, a nie od góry do dołu.

Piotr Nejman: To ciekawe. W układance, o której powiedziałem wcześniej – duża firma to duże zasoby i duża bezwładność, a mała firma czy startup to małe zasoby, ale duża elastyczność i eksperymentowanie – jeśli wyciągniesz zasoby przed nawias, zakładając, że w dzisiejszych czasach stają się mniej istotne… Oczywiście zasobem może być baza klientów – to bardzo istotny zasób i to może być właśnie ta fosa. Jeżeli masz SaaS, który działa na rynku od wielu lat i ma dużo klientów korporacyjnych, to może być fosa nie do przeskoczenia. Ale jeśli wyjmiesz zasoby przed nawias i powiesz, że mają mniejsze znaczenie, zostaje ci elastyczność kontra bezwładność.

Marek Rakowski: Trochę tak. Choć co do tego, co powiedziałeś o klientach: jeżeli to firma SaaS-owa, klienci będą odchodzić, bo będą sami tworzyć własne narzędzia. Więc też nie do końca. Myślę, że w tej układance chyba wszystko jest zagrożone.

Piotr Nejman: Wszystko jest niepewnością. Ciekawe jest to, co mówisz – często się mówi, że biznesy SaaS-owe będą w jakiejś perspektywie miały problemy, bo każdy może sobie stworzyć proste dashboardy czy aplikację do jakiejś prostej funkcjonalności. Nie potrzebuje tak naprawdę 120 funkcji danego software’u, tylko trzech…

Marek Rakowski: …które są dopasowane do niego.

Piotr Nejman: I to na pewno prawda. Ale z drugiej strony, kiedy pomyślę, ile płacę teraz za abonamenty – mimo że udało mi się zrezygnować z niektórych aplikacji, z których dotąd korzystałem, na przykład do zarządzania zadaniami czy projektami – chyba nigdy jeszcze nie miałem tylu otwartych subskrypcji na różne software’y.

Marek Rakowski: Ale nawet jeżeli to się sumuje do dużo większej kwoty niż siedem lat temu, to value for money, jakie możesz z tego wyciągnąć, jest chyba dużo większe. Jest kosmicznie większe.

Piotr Nejman: Jest kosmicznie większe – nawet z samych, stosunkowo prostych narzędzi AI-owych i agentowych. W zeszłym roku, działając w niewielkiej skali w porównaniu z korporacją, udało mi się zautomatyzować tworzenie pewnego rodzaju analiz – nie chcę wchodzić w szczegóły. Były to ustrukturyzowane analizy wykonywane dla klientów, do których zwykle zatrudniało się podwykonawcę, który musiał je wykonać, zaraportować i podsumować. Policzyłem, że koszt tej pracy stanowił 8% wartości projektu. Te analizy naprawdę nie były trudne – były bardzo czasochłonne i dlatego zlecano je na zewnątrz. A teraz zostały wykonane w sposób niemal zautomatyzowany. Oczywiście pod kontrolą człowieka i zweryfikowane przez człowieka, ale pracochłonną część zrobiła maszyna.

Optymalizacja kontra eksploracja

Piotr Nejman: Z drugiej strony – kiedyś też o tym rozmawialiśmy – kiedy obserwuję, na czym skupiają się teraz duże firmy, w jakich obszarach próbują coś automatyzować czy wdrażać AI, to jest to jednak optymalizacja tego, co robią. Optymalizacja procesów. To oczywiste, bo łatwo to bezpośrednio policzyć, łatwo policzyć ROI, łatwo coś zaoszczędzić. To zupełnie naturalne.

Zastanawiam się tylko, czy jeżeli firmy skupią się teraz bardzo na optymalizowaniu dzięki AI tego, co się dzieje, to nie zapomną jeszcze bardziej o drugiej ręce. Mówi się przecież o organizacjach oburęcznych, ambidextrous. Z jednej strony są świetne w exploit, czyli w eksploatowaniu obecnego modelu biznesowego, który jeszcze dopracują dzięki AI. Ale jeszcze bardziej będą im umykać rzeczy związane z eksplorowaniem. Bo wciąż mało firm ma takie myślenie: z jednej strony dopracowujemy i mamy naszą dojną krowę, a z drugiej cały czas rozglądamy się po rynku, co może być nowym biznesem. Co o tym sądzisz?

Marek Rakowski: Myślę, że po pierwsze to jest low-hanging fruit. Łatwiej sięgnąć po coś, co łatwo można zautomatyzować, niż podjąć takie ryzyko. I może to nadal kwestia kulturowa czy ludzka. Ta druga noga czy druga ręka, o której mówisz, nadal wiąże się z ryzykiem. I pomimo tego, że zmieniły się narzędzia, firmy nadal postrzegają to jako ryzyko i nie są skłonne go podejmować. Powodów może być wiele. Możliwe, że nawet się nie zmieniły w porównaniu z tym, co było dziesięć lat temu.

A trzeba mieć świadomość – nawiązując do tego, co mówiliśmy wcześniej – że dochodzi kolejny gracz. Jan Kowalski, siedzący w swoim mieszkaniu, może – bardzo upraszczając – zdisruptować wielką korporację. Więc te firmy muszą zmienić myślenie: „Dobra, jest AI, jestem jeszcze bardziej zagrożony, więc powinienem jeszcze bardziej priorytetowo traktować wyjście poza automatyzację”. I tak naprawdę mniej się bać ryzyka – czyli, poniekąd odwracając to, bardziej ryzykować, żeby lepiej zabezpieczyć swoje assety i usługi, tak żeby nie zostały zastąpione.

Nie wiem, czy firmy mają tego świadomość. Na pewno są takie, które mają, i takie, które nie mają. Sam bardzo nie lubię straszyć, że trzeba coraz szybciej reagować na zmiany i tak dalej, ale trochę tak jest. Tak jak mówiliśmy na początku – kiedyś było słowo „disruption”. Było w nim dużo prawdy, ale dużo też można było mu zarzucić – że było trochę opakowane, że było w nim więcej mumbo jumbo. Dzisiaj wydaje mi się, że to słowo ma cięższe znaczenie i bardziej dotyczy konsekwencji, jeśli się tego nie zrobi, jeśli się nie zareaguje.

Ramy są te same, tak jak mówiliśmy – sposoby szukania nowych możliwości zwiększania źródeł przychodu są. Ale jeżeli ktoś ma problem z podejmowaniem ryzyka, to mam dla niego złą wiadomość. Niestety będzie musiał to zrewidować – czyli podejmować jeszcze większe ryzyko.

Piotr Nejman: To jedna rzecz – ryzyko, często nawet nie w pejoratywnym sensie, tylko jako otwartość na eksperymentowanie, na nowe rynki, nowe produkty, na szukanie. To też kwestia kulturowa. Firmy są zorganizowane wokół stabilności i przewidywalności. Nie po to zatrudnia się…

Marek Rakowski: O, dziękuję.

Piotr Nejman: …mądrych ludzi z doświadczeniem i fajnie dowiezionymi projektami, żeby teraz eksperymentowali i wymyślali nowe rzeczy. Naturalne jest dla firmy, że organizuje się wokół stabilności, przewidywalności i eksploatowania tego, co ma teraz, a mniej wokół eksplorowania, które rządzi się innymi prawami, zasadami i wskaźnikami.

Marek Rakowski: Spotkałem się kiedyś z powiedzeniem, że najważniejszym celem korporacji jest bronić swoich assetów. I to się wpisuje w: „Zautomatyzujmy to, żeby działały lepiej i były lepiej obronione”. Ale teraz to się zmienia. Ta zmiana postrzegania musi nastąpić jeszcze bardziej niż jakiś czas temu. Bardzo nie lubię mówić, że czasy są niepewne – niepewne czasy to były 50 lat temu – ale trzeba umieć się do tego dostosować.

Powiedziałeś o kwestiach kulturowych. Wydaje mi się, że to, co nadal jest aktualne – i dotyczy zarówno startupów w Polsce i inwestowania w nie, jak i tworzenia nowych inicjatyw w korporacjach – można zamknąć w jednym, moim zdaniem bardzo prawdziwym stwierdzeniu: czy to inwestorzy, czy korporacje są zainteresowani działaniami i inicjatywami obarczonymi wysokim ryzykiem, ale boją się tego wysokiego ryzyka. To absurdalne. Z jednej strony chcemy to robić, a z drugiej się boimy – więc najlepiej albo tego nie róbmy, albo zrzućmy cały ciężar na kogoś innego, niech ktoś inny to robi.

Wdrożenie AI to problem kulturowy

Piotr Nejman: To kwestia kulturowa w tym sensie, że dla firmy zorganizowanej wokół otwartości, uczenia się i eksperymentowania nawet samo wdrożenie AI będzie znacznie łatwiejsze. Bo jest otwarta na próbowanie nowych rzeczy, na sprawdzanie, do czego możemy to wykorzystać i co możemy z tym zrobić. A tam, gdzie jest większa kontrola, silosy, potrzeba przewidywalności wszystkiego, będzie bardzo trudno w ogóle wdrażać AI. Tak mi się wydaje. W ogóle patrzę na to tak, że wdrożenie narzędzi AI w większych firmach to problem mniej technologiczny czy finansowy, a bardziej kulturowy.

Marek Rakowski: Zdecydowanie, oczywiście, że tak. W każdym przypadku, z jakim się spotkałem, robiąc projekty dla dużych korporacji – teraz z wątkami związanymi z AI, a kiedyś bez – nie chodziło o to, żeby tego nie robić, bo to nie jest fajne. Chodziło o to, że będzie trudno to przeforsować. Trudno będzie przekonać odpowiednie osoby, bo dużo osób musi podjąć decyzję. Są działy, których interesem jest bronić zasobów, więc są trochę przeciwne takim inicjatywom. Zdecydowanie w pierwszej kolejności jest to kwestia kulturowa.

Pytanie, jak to zmienić. Bo trochę teraz straszymy: „O, dochodzi nowy gracz, więc disruption jest jeszcze bardziej disruption”. A samo straszenie, że AI cię wygryzie, jest w pewnych obszarach przesadzone. Jest przehajpowane. Więc trochę to odczarujmy. Ale pytanie właśnie: jak to zmienić, jak wpłynąć na tych ludzi, żeby jednak podjęli to ryzyko?

Piotr Nejman: To bardzo dobre pytanie. Nie wiem, czy uda się szybko na nie odpowiedzieć. Ale to kwestia kulturowa. Trzeba przede wszystkim dostrzec, że problem istnieje – że chodzi o przemodelowanie tego, co robimy wewnątrz. Czyli otwarcie się na eksperymentowanie, na szukanie nowych modeli biznesowych, na to, że być może to, co robimy dzisiaj, nie będzie tym, co będziemy robić za pięć czy dziesięć lat. Że być może nasze produkty muszą się zmienić trochę głębiej.

Zobacz – dziesięć lat temu, w naszych wspólnych czasach, ale dotyczy to też twojej późniejszej pracy, rolą zewnętrznego podmiotu pomagającego firmie, czy to venture buildera, czy agencji innowacji, było to, że z jednej strony wyciągasz część rzeczy na zewnątrz. Po to, żeby na pierwszym etapie zrobić coś szybko, sprawnie, bez barier i bez poczucia, że kanibalizujemy coś, co robiliśmy przez ostatnie 20 lat. Praca za Rogiem była trochę tego przykładem – to była zupełnie nowa forma aplikowania, docierania do kandydatów i dodawania ogłoszeń, a wyjęcie tego na zewnątrz pozwalało to zrobić tak, żeby nie budziło wewnątrz oporów.

Marek Rakowski: Chodziło o to, żeby na pierwszym spotkaniu nie pojawił się firmowy prawnik.

Piotr Nejman: I o to, że ludzie mają swoje plany, sprzedają jeden produkt, a nagle mówimy, że chcemy eksperymentować z innym podejściem czy innym narzędziem – a ich to nie interesuje, bo są skupieni na tym, co mają teraz, i mają swoje KPI.

Marek Rakowski: Mają swoje KPI.

Piotr Nejman: Więc po pierwsze taka rola to często wyciągnięcie projektu innowacyjnego na zewnątrz – to jest to, co robimy. A z drugiej strony chodzi też o zaszczepianie kultury innowacyjności wewnątrz i pokazanie, że to dwa zupełnie różne systemy walutowe. Że ludzie, procesy, sposób myślenia i wskaźniki, którymi zarządza się codziennym biznesem, to zupełnie inne – albo znacznie inne – podejścia niż w projekcie innowacyjnym.

Marek Rakowski: I to też się poniekąd nie zmieniło. Mamy rewolucję AI, a reguły gry nadal są takie same – i muszą się zmienić, żeby odpowiedzieć na problemy, o których mówiliśmy na początku.

Piotr Nejman: Tak. Firmy mają różne modele. Mogą nic nie robić – to zawsze jest jakieś rozwiązanie – i skupić się tylko na dowożeniu bieżących celów. Mogą w stu procentach oprzeć się na ludziach z zewnątrz, którzy przyniosą w teczce: „Musicie zrobić to i to, zbudujecie to i to”. I trzeci wariant, trochę inside-out, czyli intrapreneurship: budowanie wewnątrz procesów związanych z przedsiębiorczością. To ważny czynnik.

Myślę sobie, że trochę jest tak, że wszystko się zmienia i nic się nie zmienia – taka jest chyba konkluzja naszej rozmowy.

Marek Rakowski: Trochę tak. Są dwa światy obok siebie. Przecinają się, koegzystują, a mimo to jeden się zmienia, a drugi nie – i on musi się zmienić, żeby się dostosować. Jak już parę razy podkreślałem, to teraz jest – nie że ostatni moment – ale teraz naprawdę powinno się to zmienić, żeby nie zostać zmiecionym z planszy.

W czym człowiek pozostanie lepszy od AI?

Piotr Nejman: Czy jesteś w stanie na koniec zrobić taki zakład: w czym człowiek za dwa, trzy lata będzie wciąż lepszy od AI?

Marek Rakowski: Jest bardzo dużo obszarów, w których liczy się czynnik ludzki – w których musisz się spotkać i porozmawiać. Toczą się zresztą dyskusje na przykład o tym, że wydawało się, że w dobie AI product managerowie nie będą potrzebni. A są opinie, że będą jeszcze bardziej potrzebni. Owszem, dużo rzeczy się zautomatyzuje i odeleguje do AI, ale wciąż jest kontekst związany z inteligencją emocjonalną, która jest potrzebna w projekcie, z intuicją, z wyczuciem. W produkcie też pojawiają się aspekty dotyczące emocji i niuansów.

Tu człowiek nadal będzie potrzebny. Wydaje mi się, że osoby, które mają zdolność komunikacji z ludźmi, empatyzowania, inteligencję emocjonalną, raczej zyskają na tym, co się dzieje, niż stracą. I to się jeszcze bardzo długo utrzyma, szczególnie że nawet sami twórcy modeli w Anthropicu przyznają, że modele LLM-owe nadal nie radzą sobie z wyłapywaniem niuansów związanych z ludzkimi interakcjami i inteligencją emocjonalną. A jeżeli dodamy do tego opinie, że LLM-y powoli osiągają szczyt swoich możliwości i trzeba pójść inną drogą, czyli w modele…

Piotr Nejman: …nietrenowane bezpośrednio [do weryfikacji]… na przykład na obserwacji światów wirtualnych.

Marek Rakowski: …tworzone zupełnie inaczej. Dokładnie. To nadal będzie ważne. I jeszcze raz powtórzę: ramy tworzenia nowych produktów, zasady wynikające z design thinking, customer-centered design i tak dalej, się nie zmieniają. Pewne rzeczy pozostają stałe. Narzędzia coś przyspieszą i ułatwią, ale czynnik ludzki nadal jest istotny.

Piotr Nejman: Oby. Oby.

Marek Rakowski: Do czasu. Następną rewolucją pewnie będą roboty. Jak roboty będą na takim poziomie jak w „Blade Runnerze”, że nie będziesz w stanie odróżnić, czy to prawdziwy człowiek, czy robot, to może wtedy. Ale mam nadzieję, że wtedy będziemy już na emeryturze.

Piotr Nejman: Miałem przez chwilę wrażenie, że kończymy fajną, pozytywną konkluzją, a ty wyszedłeś z „Blade Runnerem”. Słuchaj, myślę, że to dwa scenariusze – zobaczymy, w którym kierunku pójdziemy. Ja cały czas mam nadzieję, że będzie miejsce dla ludzi, dla ludzkiego osądu, dla inteligencji emocjonalnej i dla współpracy. Marku, bardzo ci dziękuję za dzisiejsze spotkanie, za rozmowę i za podzielenie się doświadczeniami.

Marek Rakowski: Również bardzo ci dziękuję i mam nadzieję, że jeszcze do usłyszenia. Może uda się jeszcze kiedyś porozmawiać w takiej formie.

Piotr Nejman: Dziękuję.