Jak zaczynałam w AI

W ostatnich dwóch miesiącach kilka osób zapytało mnie: "Monika, od czego w ogóle zacząć z tym AI?", "Czy jest jakiś kurs, który polecasz?", "Czego Ty sama się uczyłaś?"

Postanowiłam spisać moją ścieżkę w jednym miejscu. Stan na marzec 2026, bo AI zmienia się szybko i za rok część z tego może wyglądać inaczej.

0. Kim jestem i skąd startuję

Przez wiele lat pracowałam w organizacjach zajmując się product managementem – w korporacjach i startupach, w Polsce i za granicą. Od 2019 roku byłam częścią startupu, którego głównym celem był rozwój AI w obszarze healthcare. To był mój pierwszy naprawdę głęboki kontakt z AI – od środka, w praktyce, w kontekście, który miał realny wpływ na życie ludzi.

Z tego miejsca startowałam.

1. Data science – głęboko, intensywnie i niekoniecznie dla każdego

W 2024 roku ukończyłam 17-tygodniowy intensywny kurs data science w WBS Coding School w Berlinie (680 godzin). Program obejmował analizę danych w Pythonie, SQL, machine learning, data storytelling w Tableau, cloud computing i generative AI.

Czy polecam to każdemu, kto chce zacząć z AI? Szczerze – nie. Tak dogłębna wiedza techniczna nie jest konieczna, jeśli chcesz używać AI w pracy lub wdrażać go w organizacji. Chyba że zależy Ci na ścieżce stricte technologicznej – wtedy jak najbardziej.

Mnie ta wiedza dała coś, czego nie spodziewałam się na początku: empatię do modeli i głębokie rozumienie tego, jak ważna jest jakość danych. Wiem, skąd biorą się błędy, dlaczego AI „halucynuje" i czego po prostu nie może. I to – jak się okazuje – bardzo przydaje się w rozmowach z klientami i uczestnikami szkoleń.

2. Allie K. Miller – AI z praktycznej, gotowej do wdrożenia strony

Potem trafiłam na Allie K. Miller i jej kursy. Jej flagowy kurs to The AI-First Academy, ale na jej stronie jest znacznie więcej materiałów. Obserwuję ją też na LinkedInie i Instagramie.

Jej ekspertyza bardzo mi imponuje – podchodzi do AI z bardzo praktycznej, gotowej do wdrożenia strony. Wyrzuca szum i zostawia to, co naprawdę działa. Dodatkowo jest kobietą, która zajmuje tak silną pozycję w świecie AI – i to robi wrażenie.

3. AIDEAS i Umiejętności Jutra – dla tych, którzy chcą się zorientować

Kiedy przeprowadziłam się do Polski, wzięłam udział zarówno w programie Umiejętności Jutra, jak i w programie AIDEAS – i oba szczerze rekomenduję.

Nie po to, żeby od razu wdrożyć AI w całej firmie – ale żeby się zorientować, co w ogóle w tym AI jest, jak to może działać i gdzie ma sens. Takie mapowanie terenu, zanim zaczniesz inwestować czas i pieniądze w konkretne kursy czy narzędzia. Oba programy są bezpłatne, właśnie trwają nabory na tę edycję – warto sprawdzić.

4. Codzienne używanie narzędzi – tego uczę się najbardziej

Żaden kurs nie nauczył mnie tyle, ile codzienne korzystanie z narzędzi. Testuję, obserwuję i porównuję – ChatGPT, Gemini, Claude. Śledzę, co Google robi z całym ekosystemem, jak rozwijają się kolejne modele i co wychodzi nowego każdego tygodnia. Newslettery, podcasty, tutoriale – dobre źródła naprawdę robią ogromną różnicę.

Jedno narzędzie wyróżnia się dla mnie szczególnie: Claude od Anthropic.

5. Dlaczego Claude?

Nie chodzi tylko o to, że Claude jest dla mnie najlepszym modelem do pisania, myślenia i pracy z dokumentami. Chodzi o to, co stoi za nim. Anthropic – firma tworząca Claude – to jeden z nielicznych graczy na tym rynku, który etykę i bezpieczeństwo AI traktuje jako fundament, a nie jako dodatek do oferty.

Claude Code i Cowork – dlaczego to zmienia pracę managerów

Żeby to zrozumieć, trzeba cofnąć się o krok. Przez lata AI był chatbotem – pytasz, odpowiada, tyle. Claude Code powstał dla developerów, do pisania i rozwijania kodu w naturalny, konwersacyjny sposób. Szybko okazało się jednak, że zaczęło go używać dużo osób, które developerami nie są. To był wyraźny sygnał: jeśli to działa dla programistów, może działać dla wszystkich.

Claude Cowork to właśnie ta odpowiedź – bardziej przystępna wersja tej samej idei, zaprojektowana dla każdego knowledge workera w organizacji. Dajesz mu dostęp do swoich plików: dokumentów, arkuszy, folderów w Google Drive, maili i systemów, których już używasz. On to czyta, rozumie kontekst Twojej firmy i na tej podstawie wykonuje wieloetapowe zadania – zbiera dane z kilku źródeł, analizuje je, pisze raport, buduje prezentację – bez potrzeby tłumaczenia od nowa przy każdym kolejnym kroku.

Firmy mogą tworzyć własne wersje Claude'a dopasowane do swoich procesów i wiedzy organizacyjnej. "Claude dla HR" zna Twój onboarding i szablony umów, "Claude dla finansów" rozumie Twoje modele i sposób raportowania. To nie jest generyczny chatbot – to narzędzie, które działa w kontekście Twojej konkretnej organizacji.

6. BRAVE – polskie kursy

Obserwuję mocno BRAVE i ich ekosystem kursów. Mają ofertę dla różnych profili – produktowców, devów, sprzedażowców, marketerów i managerów. Ja sama prawdopodobnie wchodzę w AI Managers od maja – przekonują mnie zarówno prowadzący, jak i content, który oferują. Chcę iść w kierunku strategicznym i organizacyjnym, nie głęboko technicznym, i właśnie o tym jest ten kurs.

7. A co jeśli chcesz wdrożyć AI w swojej organizacji?

Pracuję z firmami na różne sposoby. Czasem to dwudniowe szkolenie, żeby zrobić przegląd możliwości i zobaczyć, gdzie AI może realnie wejść. Z niektórymi pracuję jednak w serii spotkań i to daje zdecydowanie lepsze efekty – bo jest czas na oswojenie się z narzędziami i odpowiadanie na bieżące potrzeby.

Dwa przykłady z mojej praktyki:

Firma – wdrożenie od podstaw. Z jedną z firm jestem już drugi miesiąc. Zaczęliśmy od promptowania, potem stopniowo dobieraliśmy narzędzia pod ich konkretne potrzeby – AI do zarządzania social media, do budowania contentu, do pisania grantów, do researchu. Już teraz widać wzrost możliwości i to, że firma jest gotowa na głębszą automatyzację i integrację, w zrównoważony, przemyślany sposób. Mając kogoś, kto prowadzi ten proces razem z nimi, osiągają znacznie więcej niż gdyby robili to sami.

Badacze i naukowcy – AI z poszanowaniem etyki. Miałam przyjemność pracować w tym obszarze m.in. z Uniwersytetem Mikołaja Kopernika w Toruniu. Tu kluczową kwestią jest bezpieczeństwo danych i etyka – chodzi o znalezienie narzędzi, które wspierają pracę, ale nie wykonują jej za badacza. AI świetnie sprawdza się przy przeglądzie literatury, analizie powiązań między źródłami czy researchu. Ale granica między wsparciem a zastąpieniem musi być tu wyraźna i świadomie postawiona.

We wdrażaniu AI w organizacjach potrzebna jest osoba, która rozumie zarówno narzędzia, jak i procesy biznesowe – i ma dużo empatii. Bo AI to nie tylko nowe narzędzia i nowe sposoby pracy. To przede wszystkim zmiana sposobu myślenia i działania całej organizacji. A przy tak dużej zmianie kluczowe jest to, żeby zaopiekować ludzi i przeprowadzić ich przez ten proces – nie tylko zwiększyć efektywność, ale zrobić to w sposób zrównoważony i odpowiedzialny. To jest bardzo, bardzo istotne.

8. AI Generalist – profil przyszłości

Dużo się teraz mówi o tym, że przyszłość należy do AI Generalistów i zgadzam się z tym. To nie są ani czysto techniczni developerzy, ani klasyczni managerowie. To osoby, które potrafią łączyć wiedzę produktową z techniczną, mają odwagę do zadawania pytań i umiejętność przekładania tego wszystkiego na realne procesy w organizacji. Takie ludzkie bycie pomiędzy maszyną a człowiekiem.

I tu dochodzimy do czegoś, o czym rzadko się mówi przy okazji AI.

9. Empatia – do maszyn i do ludzi

Tak, piszę słowo „empatia" przy okazji AI.

Empatia do maszyn to rozumienie ich ograniczeń, specyfiki, tego dlaczego błądzą i kiedy warto im zaufać. Empatia do ludzi to coś jeszcze ważniejszego – szczególnie wtedy, gdy wdrażasz zmiany w organizacji, gdy ludzie boją się, że AI ich zastąpi, gdy musisz tłumaczyć skomplikowane rzeczy prostym językiem.

Technologia bez tego jest tylko narzędziem. Z tym – może być transformacją.

10. Moje "i" – technologia i dobrostan

Nie ukrywam, że moje zainteresowania wychodzą daleko poza technologię. Jestem certyfikowaną Przewodniczką Kąpieli Leśnych, praktykuję oddech, jogę i medytację. Czuję, że im bardziej jako ludzkość będziemy szli w AI i rozwój technologii, tym bardziej będziemy potrzebować powrotu do rzeczy najbardziej ludzkich i naturalnych. Zamykanie się w technologii i nowinkach trochę nas ogranicza – jako ludzi.

To, co chcę budować, to właśnie połączenie technologii i dobrostanu. Dla mnie te dwa światy są nierozłączne i mogą się jednocześnie bardzo mocno wspierać – zarówno pod kątem produktywności, jak i poczucia spokoju i sensu.

Rozwój technologii jest nieunikniony. Ale to, jak będziemy ją rozwijać, zależy od tego, jakimi jesteśmy ludźmi. Im więcej będziemy wracać do natury, oddechu i zatrzymania, tym bardziej etycznie i odpowiedzialnie będziemy mogli tę technologię rozwijać. I to – jak mi się zdaje – jest clue tego wszystkiego.

Podsumowanie

Jeśli zaczynasz:

• AIDEAS i Umiejętności Jutra – bezpłatnie, żeby się zorientować

• Allie K. Miller – AI z praktycznej, gotowej do wdrożenia strony

• BRAVE – jeśli chcesz się rozwijać strukturalnie w określonym kierunku

• Claude, ChatGPT, Gemini – używaj, testuj, obserwuj każdego dnia

Jeśli wdrażasz AI w organizacji:

• Znajdź kogoś, kto rozumie zarówno biznes, jak i narzędzia

• Unikaj obietnic o "10 agentach w 3 godziny"

• Nastawiaj się na proces i zaopiekowanie ludzi – nie na jednorazowe szkolenie

To oczywiście nie wszystko – źródeł, kursów i narzędzi jest znacznie więcej. Te po prostu mi się sprawdziły. Dużo też dają mi rozmowy z ludźmi – innymi praktykami, klientami, uczestnikami szkoleń – oraz udział w konferencjach, gdzie widać na żywo, dokąd zmierza ta przestrzeń.

AI to maraton, nie sprint. Dobre przewodnictwo i cierpliwość do nauki dają więcej niż najlepszy kurs.

Monika Kotus – AI consultant & trainer | monikakotus.com