Strona Główna

Blog

Terminy AI Rozszyfrowane: Prosty Przewodnik po Tym, Co Ważne (i Co Nie)

Terminy AI Rozszyfrowane: Prosty Przewodnik po Tym, Co Ważne (i Co Nie)

Napisane przez

Daria Olieshko

Opublikowano dnia

13 sie 2025

Czas czytania

3 - 5 min czytania

AI jest wszędzie. Ale bądźmy szczerzy — wiele „pojęć AI” to tylko modne słowa wrzucane do prezentacji i stron produktów. Jeśli kiedykolwiek czułeś się przytłoczony takimi skrótami jak AGI, LLM czy A2A, nie jesteś sam.

Ten przewodnik wszystko jasno wyjaśnia. Bez żargonu. Bez pustych zdań. Tylko to, co naprawdę istotne w 2025 roku i dalej.

Czy to w HR, IT, marketingu, operacjach, czy po prostu chcesz zabłyszczeć na kolejnym spotkaniu, to twoje błyskawiczne szkolenie. Zapisz to. Podziel się. Dodaj do zakładek. Rozbijmy pojęć AI razem — i nauczmy się, jak używać ich, aby faktycznie osiągać cele.

Dlaczego pojęcia AI mają znaczenie w 2025 roku

AI to już nie eksperyment technologiczny. Jest silnikiem twoich narzędzi do planowania harmonogramów, procesów rekrutacyjnych, pulpitów analitycznych i alertów Slack. Jednak większość ludzi wciąż nie zna tego języka.

Oto dlaczego znajomość pojęć AI ma znaczenie:

Będziesz odróżniać szum od prawdziwej wartości.
Będziesz podejmować mądrzejsze decyzje, gdy ocenisz dostawców.
Wreszcie zrozumiesz jak działają twoje narzędzia.
Będziesz lepiej współpracować z programistami i zespołami technicznymi.

Prawdziwy przykład:

Zespół HR zakupił „chatbota AI”, aby zautomatyzować proces rekrutacji. Okazało się, że to tylko przekształcony formularz kontaktowy bez NLP, automatyzacji i integracji. Dlaczego? Nie zrozumieli pojęć.

Jedyne pojęcia AI, które naprawdę musisz znać

Zacznijmy od kluczowych pojęć, które napotkasz najczęściej.

Agent AI

System, który postrzega, decyduje i działa w kierunku celu. Nie potrzebuje ręcznego wprowadzania, aby się poruszać — podejmuje inicjatywę. Pomyśl o nim jako o niustającym cyfrowym asystencie.

Agentic AI

AI, który może ustalać własne cele i działać bez stałych instrukcji. Uczy się w trakcie, optymalizując wyniki z czasem. Przykład: planowanie zmian i samodzielne rozwiązywanie konfliktów.

A2A (Agent-to-Agent)

Protokół komunikacyjny pozwalający niezależnym agentom AI współpracować. Twój AI do planowania może komunikować się z AI do płac, aby synchronizować godziny pracy, nadgodziny i zgodność z przepisami.

AGI vs ANI

AGI

(Sztuczna inteligencja ogólna)

Wciąż hipotetyczna forma AI, która potrafi uczyć się i rozumować jak człowiek. Jeszcze nie istnieje, ale dominuje w nagłówkach.

ANI

(Sztuczna inteligencja wąska)

Rzeczywista AI, która specjalizuje się w jednym zadaniu — jak planowanie, rozpoznawanie twarzy czy tłumaczenie. To jest AI, której używasz dzisiaj.

Chatboty AI: poza małą rozmową

Nowoczesne chatboty AI mogą:

Odpowiadać na pytania HR
Obsługiwać wnioski o PTO
Dostarczać instrukcje wprowadzające
Działać jako agenci wsparcia 24/7

Narzędzia takie jak ChatGPT, Claude, Gemini oraz niestandardowe boty szkolone na wewnętrznych dokumentach mogą być bardzo przydatne.

Automatyzacja vs Orkiestracja

AI Automatyzacja

Obsługuje konkretne, powtarzalne zadania — jak etykietowanie zgłoszeń, przypisywanie zmian lub wysyłanie alertów.

AI Orkiestracja

Łączy systemy i zadania w zintegrowane przepływy. Przemyśl: wprowadzanie nowego pracownika, ustalanie jego wzorca zmian, synchronizacja płac i wysyłanie dokumentów zgodności.

Modele i rodziny AI

Model AI

Podstawowy algorytm szkolony do mapowania danych wejściowych na wyjście. Przykłady: GPT-4o, Claude 3, i Gemini 1.5.

Rodzina modelu

Grupa powiązanych modeli szkolonych na podobnej architekturze, ale zoptymalizowanych do różnych zadań. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o są w rodzinie GPT.

Dopasowanie, uwaga i stronniczość

Dopasowanie

Zapewnia, że zachowanie AI odpowiada ludzkim wartościom. Słabe dopasowanie = niezamierzone działania.

Uwaga

Jak modele „koncentrują się” na najważniejszych danych, aby generować odpowiedzi. Kluczowe dla modeli transformatorowych.

Stronniczość

Jeśli dane treningowe są stronnicze, takie będzie również wyjście AI. Ma to znaczenie dla HR, zgodności i podejmowania decyzji.

Integracja AI

Użyj platform takich jak:

Zapier , by wyzwalać działania między aplikacjami
Interfejsy API , by osadzać funkcje AI
Narzędzia bezkodowe , by tworzyć inteligentne automatyzacje bez czasu dewelopmentu

Przykład: Użycie ChatGPT do generowania raportów zmian w Shifton w oparciu o dane dotyczące śledzenia czasu.

Zaawansowane warunki AI, które zobaczysz częściej

LLM (Duży model językowy)

Siła napędowa chatbotów, generowania treści i inteligentnych odpowiedzi. LLM są trenowane na ogromnych zbiorach tekstu i mogą wykonywać szeroki zakres zadań językowych.

Popularne LLM:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (open-source)

RAG (Generacja wspomagana wyszukiwaniem)

Łączy model językowy z wyszukiwarką lub bazą dokumentów, aby generować odpowiedzi w czasie rzeczywistym, uwzględniające kontekst. Przydatne dla AI agentów wsparcia i baz wiedzy.

Uczenie zero-shot / few-shot

Zero-shot: AI robi coś bez żadnych przykładów.
Few-shot: AI używa kilku przykładów w promptach, aby nauczyć się wykonywać zadanie.

Te umiejętności pozwalają AI szybko się adaptować — świetne do analizowania nowych trendów w zgłoszeniach wsparcia czy informacji zwrotnej HR.

AI multimodalne

Modele, które rozumieją tekst, obrazy, dźwięk czy wideo jednocześnie. Świetne do interpretacji wizualnych harmonogramów, poleceń głosowych oraz wprowadzania danych z formularzy razem.

Bazy danych wektorowych

Przechowuje informacje w formacie zrozumiałym dla AI i umożliwiającym semantyczne wyszukiwanie (według znaczenia, a nie słowa kluczowego). Napędza wyszukiwanie dokumentów, chatboty i personalizację.

Popularne narzędzia:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Pełny słownik ponad 40 terminów AI (prosto wyjaśnionych)

Agent AI — System, który może podejmować decyzje i działać w kierunku celów bez mikrozarządzania ludźmi.
Agentic AI — AI, który ustala własne cele i podejmuje inicjatywę w oparciu o swoje środowisko.
A2A (Agent-to-Agent) — Protokół do komunikacji i współpracy agentów AI.
AGI (Sztuczna inteligencja ogólna) — Hipotetyczny AI z umiejętnościami uczenia się i rozumowania na poziomie człowieka.
ANI (Sztuczna inteligencja wąska) — Rzeczywista AI, która świetnie wykonuje jedno konkretne zadanie.
Model AI — Wytrenowana funkcja przekształcająca dane wejściowe w inteligentne wyjście.
Rodzina modelu — Grupa powiązanych modeli AI zbudowanych z tej samej architektury.
LLM (Duży model językowy) — Model wytrenowany na dużych zbiorach danych językowych do rozumienia i generowania tekstów podobnych do ludzkich.
AI multimodalne — AI, które potrafi rozumieć i pracować z wieloma typami danych wejściowych (tekst, obraz, głos).
Baza danych wektorowych — Typ bazy danych używanej do przechowywania i wyszukiwania danych w oparciu o znaczenie, a nie tylko słowa kluczowe.
Osadzenia — Reprezentacje numeryczne tekstu/danych, które pomagają AI zrozumieć relacje i znaczenie.
RAG (Generacja wspomagana wyszukiwaniem) — Łączy wyszukiwanie w czasie rzeczywistym z generacją dla dokładniejszych odpowiedzi.
Inżynieria promptów — Tworzenie lepszych wprowadzeń, aby uzyskać pożądane wyjścia od AI.
Uczenie zero-shot — AI wykonuje zadanie, które widzi po raz pierwszy.
Uczenie few-shot — AI uczy się nowego zadania, mając zaledwie kilka przykładów.
Dostrajanie — Adaptacja ogólnego modelu do konkretnego zadania lub zbioru danych.
Wstępne szkolenie — Początkowa faza szkolenia modelu AI na szerokim zbiorze danych.
Halucynacja — Gdy AI z pewnością generuje fałszywe lub nieprawdziwe informacje.
Stronniczość — Systematyczna niesprawiedliwość w zachowaniu AI spowodowana stronniczymi danymi treningowymi.
Dopasowanie — Zapewnienie, że wyjścia AI odpowiadają ludzkim celom, wartościom i etyce.
AI konstytucjonalna — Szkolenie modeli z użyciem wbudowanych zasad etycznych.
Wyjaśnialność — Możliwość zrozumienia, dlaczego AI podjęła konkretną decyzję.
Czarna skrzynka — Model lub system, którego wewnętrzne działania nie są przejrzyste ani interpretowalne.
Rozumowanie łańcucha myślowego — Technika, w której AI wyjaśnia swoje kroki przed osiągnięciem konkluzji.
RLHF (Uczenie się poprzez wzmocnienie informacji zwrotnej od ludzi) — Metoda szkolenia, w której ludzkie preferencje guidują proces uczenia się.
Dane syntetyczne — Sztucznie generowane dane używane do szkolenia lub testowania modeli.
Otwarta waga — Gdy parametry modelu są publicznie udostępnione (open-source).
Model zamknięty — Własnościowy model AI, którego wnętrze nie jest dostępne.
Token — Najmniejsza jednostka tekstu używana przez modele AI (często słowo lub jego część).
Opóźnienie — Opóźnienie czasowe między wprowadzeniem użytkownika a odpowiedzią AI.
Wnioskowanie — Akt używania wytrenowanego modelu do generowania wyjścia.
Podstawowanie — Łączenie wyjść AI z rzeczywistymi, weryfikowalnymi informacjami.
AI autonomiczne — AI, które może działać niezależnie przez długi czas bez interwencji.
Testowanie porównawcze — Testowanie wydajności AI za pomocą standardowych zbiorów danych i zadań.
Szyny bezpieczeństwa — Ograniczenia lub limity nakładane na AI, aby zapobiec nadużyciom lub błędom.
Pokrętła regulacyjne — Ustawienia regulacyjne zmieniające zachowanie modelu AI.
Skalowalność — Jak dobrze system AI działa przy wzroście zapotrzebowania użytkowników.
Nadmiar dopasowania — Gdy model dobrze radzi sobie z danymi treningowymi, ale słabo radzi sobie w rzeczywistym świecie.
Uogólnianie — Zdolność AI do dobrego działania na niewidzianych danych.
NLP (Przetwarzanie języka naturalnego) — Dziedzina AI koncentrująca się na rozumieniu i generowaniu ludzkiego języka.
Oznaczanie danych — Oznaczanie surowych danych (obrazów, tekstu itp.) do nauczania AI, co widzi.
Uczenie samoprzezorowane — Szkolenie AI do nauki wzorców z nieoznakowanych danych.
AI jako współpilot — Typ AI asystującego, który wspomaga, a nie zastępuje ludzkich pracowników.
Orkiestracja — Łączenie narzędzi zasilanych AI w inteligentne, zautomatyzowane przepływy pracy.