Współcześni klienci B2B są wręcz zalewani różnego rodzaju treściami. Pytanie brzmi: ile z nich faktycznie jest przydatnych? Kiedy ktoś odwiedza Twoją stronę czy czyta bloga, zwykle nie jest jeszcze gotowy na rozmowę z działem sprzedaży. Badania pokazują, że aż 95% nabywców B2B nie ma zamiaru dokonać zakupu podczas pierwszego kontaktu z marką. Dlatego tworzenie merytorycznych i wartościowych materiałów to jeden z najlepszych sposobów na budowanie zaufania i pozostanie w pamięci odbiorców.
Ale jak sprawdzić, czy Twoje treści rzeczywiście pomagają, czy tylko dodają się do ogólnego szumu informacyjnego?
Kluczem jest opracowanie strategicznej listy kontrolnej, która zapewni, że publikowane materiały niosą prawdziwą wartość dla odbiorców. Poniżej znajdziesz wskazówki, jak ulepszyć swoją strategię content marketingu B2B.
Zrozumienie grupy docelowej to podstawa skutecznej strategii marketingowej w B2B. Należy wziąć pod uwagę dane demograficzne, specyfikę branży, problemy i potrzeby odbiorców. Dopasowanie treści do tych czynników zwiększa ich skuteczność. Warto korzystać z narzędzi takich jak Robotic Marketer, które dostarczają cennych danych analitycznych pomocnych w precyzyjnym określeniu grupy docelowej.
Treści edukacyjne pomagają pozycjonować markę jako wiarygodnego eksperta. Powinny one wykraczać poza podstawowe informacje, dostarczając pogłębionej wiedzy i praktycznych wskazówek.
Styl wypowiedzi i klarowność przekazu wpływają na odbiór treści. W materiałach B2B warto zachować profesjonalny, ale przystępny ton, unikając nadmiernego żargonu.
Optymalizacja pod kątem wyszukiwarek zwiększa zasięg treści. Kluczowe jest odpowiednie dobranie słów kluczowych, metaopisów oraz dbałość o techniczną stronę strony.
Zaufanie odgrywa kluczową rolę w marketingu B2B. Przejrzystość dotycząca produktów, usług i praktyk biznesowych buduje wiarygodność marki i poprawia jakość leadów.
Różnorodność formatów wpływa na poziom zaangażowania odbiorców. Warto łączyć artykuły blogowe z wideo, infografikami i elementami interaktywnymi.
Ta strategiczna lista kontrolna pomoże Ci tworzyć treści B2B, które rzeczywiście niosą wartość. Dopasowanie materiałów do ścieżki zakupowej, dostarczanie klarownych korzyści i budowanie zaufania to klucze do długotrwałych relacji z klientami. Wdrożenie tych zasad sprawi, że Twoje treści będą się wyróżniać na tle konkurencji.
Nieruchomości to najstarsza i największa klasa aktywów na świecie. Mimo to branża ta boryka się z ogromnym długiem technologicznym. Agenci nadal ręcznie przetwarzają dokumenty, umawiają oglądania przez telefon lub SMS-y, a do zarządzania kluczowymi operacjami używają przestarzałych systemów CRM lub arkuszy kalkulacyjnych. Podczas gdy inne sektory przechodzą rewolucję dzięki sztucznej inteligencji, wiele firm z branży nieruchomości wciąż maskuje swoje niedoskonałości połowicznymi rozwiązaniami.
Część problemu ma charakter strukturalny. Branża opiera się w dużej mierze na rozdrobnionych, przestarzałych systemach, a ta złożoność utrudnia wprowadzanie zmian bez ryzyka. Samo wyobrażenie trudności związanych z wdrożeniem automatyzacji zniechęca wielu właścicieli firm do sięgania po nowe technologie. Nic dziwnego, że wiele przedsiębiorstw trzyma się metod, które "działały" – nawet jeśli są mało efektywne.
Istnieje jednak głębszy problem. Nawet tam, gdzie technologia jest wykorzystywana, dla większości firm "transformacja cyfrowa" oznacza dodawanie narzędzi usprawniających istniejące procesy – a nie ich przeprojektowanie. Takie podejście ogranicza możliwości AI. Nie da się wykorzystać sztucznej inteligencji do redukcji błędów w umowach, jeśli sam proces ich tworzenia jest wadliwy. Nie da się zoptymalizować podejmowania decyzji, jeśli kluczowe dane są ukryte w plikach PDF lub e-mailach.
Wdrożenie AI w nieruchomościach nie przyspieszy, dopóki branża nie zmieni swojego celu: z automatyzacji dla szybkości na automatyzację dla niezawodności strukturalnej i redukcji ryzyka. Potrzebny jest system, który nie dostosowuje się do istniejących procesów operacyjnych, ale całkowicie je zmienia i optymalizuje.
Sztuczna inteligencja jest wprowadzana, ale jej zastosowanie wciąż pozostaje wąskie i taktyczne. Większość dostępnych rozwiązań skupia się tylko na wycinku procesu: chatboty do obsługi klienta, narzędzia do inteligentnego wyceny, skanery dokumentów czy systemy umożliwiające wirtualne oglądania.
Te innowacje przynoszą wartość, ale ich zakres jest ograniczony. W agencjach wynajmu AI może np. automatyzować przypomnienia o oglądaniach – ale weryfikacja najemców, sprawdzanie dokumentów i zgodność z przepisami nadal odbywa się ręcznie lub przez zewnętrznych dostawców o słabej integracji. To spowalnia proces i zwiększa ryzyko błędów.
Istnieje ogromna szansa na redukcję tego ryzyka – jeśli pozwolimy AI zająć się czymś więcej niż powierzchownymi zadaniami. Badania McKinsey wykazały, że tylko 8% firm używa AI do redukcji ryzyka, mimo że to obszar, w którym technologia ta przewyższa ludzi. W nieruchomościach przekłada się to na przeoczone weryfikacje, nieprawidłowe dokumenty lub błędy w umowach – co może kosztować transakcje, klientów lub nawet licencje.
Dla kontrastu, sektory takie jak finanse czy logistyka już wykorzystują AI do przewidywania i zapobiegania błędom na dużą skalę. MasterCard używa AI do wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym. Tesla przewiduje potrzeby serwisowe zanim wystąpi awaria. Walmart stosuje AI do prognozowania zapasów z dokładnością do półki. Te przykłady pokazują, że można wykorzystać AI zarówno do zwiększenia wydajności, jak i poprawy jakości oraz minimalizacji błędów.
Nie ma powodu, dla którego branża nieruchomości nie mogłaby osiągnąć podobnego poziomu. Wymaga to jednak integracji technologii w całym procesie.
Niektóre firmy zaczynają wychodzić poza przyrostowe myślenie.
Weźmy przykład zgodności nieruchomości. Tradycyjnie jest to ręczny proces obejmujący maile, harmonogramy, certyfikaty w PDF i wiele platform. Nowocześniejsze systemy automatyzują te kontrole, wykorzystując kombinację OCR, ustrukturyzowanych procesów i interfejsów głosowych.
Przykładowo, AI może odczytać certyfikat bezpieczeństwa gazowego, wyciągnąć datę odnowienia, uruchomić kolejne zadanie, powiadomić zainteresowanych i zaktualizować rekord nieruchomości – bez udziału człowieka. To redukuje zarówno obciążenie pracą, jak i ryzyko prawne.
Weryfikacja dokumentów – np. sprawdzanie prawa do wynajmu w UK – to kolejny obszar zmian. Zamiast ręcznego sprawdzania dokumentów przez agentów, systemy z AI wykonują to w czasie rzeczywistym, korzystając z mechanizmów zgodnych z wymogami rządowymi. To eliminuje opóźnienia, błędy i powtarzające się prośby do najemców.
Zmienia się też proces selekcji najemców. Zamiast polegać na tradycyjnych raportach kredytowych, modele predykcyjne oceniają ryzyko zaległości na podstawie wielu czynników – stabilności dochodów, historii wynajmu itp. To przekłada się na lepsze wyniki: wyższej jakości najemców, mniej opóźnień w płatnościach i szybsze wynajmy.
AI przydaje się też w operacjach wewnętrznych. Może wychwytywać niespójności w danych, brakujące pola w umowach czy nieprawidłowo otagowane nieruchomości w CRM. Działa jak siatka bezpieczeństwa dla zapracowanych zespołów – i zapewnia, że procesy są przestrzegane niezależnie od tego, kto danego dnia pracuje.
Co ważne, te innowacje nie wymagają budowania własnych modeli AI. Kluczowe jest odpowiednie połączenie istniejących narzędzi – OCR, modeli językowych, systemów workflow i platform analitycznych. Prawdziwa wartość powstaje nie z pojedynczych rozwiązań, ale z ich harmonijnej integracji i pełnego wykorzystania dostępnych możliwości.
Największą barierą dla AI w nieruchomościach nie są już koszty czy dostępność. Aby w pełni wykorzystać jej potencjał, branża musi przestać postrzegać sztuczną inteligencję wyłącznie jako sposób na oszczędność czasu, a zrozumieć, że jej prawdziwa siła leży w redukcji ryzyka, kontroli jakości i pełnej automatyzacji procesów.
Właściwie wdrożona AI zmienia rolę agenta. Zamiast ręcznie weryfikować dokumenty czy sprawdzać dane, agent może skupić się na tym, co najważniejsze: doradzaniu klientom, finalizowaniu transakcji i rozwiązywaniu problemów. Resztą zajmie się system – spójnie i bez błędów.
Aby to osiągnąć, firmy z branży nieruchomości muszą przemyśleć swoje podejście do integracji. Potrzebne jest nie tylko dodawanie AI do istniejących systemów, ale przeprojektowanie kluczowych procesów z automatyzacją jako fundamentem.
Rośnie liczba dowodów – z różnych branż – że AI najlepiej sprawdza się tam, gdzie występują powtarzalne procesy i ustrukturyzowane dane. Nieruchomości idealnie wpisują się w ten profil. Czas, aby branża w pełni wykorzystała dostępne możliwości i raz na zawsze uporała się z długiem technologicznym.
Roman Axelrod to założyciel i główny partner zarządzający XPANCEO. Ma doświadczenie w budowaniu firm z branży computer vision, esportu i fintechu, a także w ekspansji na rynki Europy Zachodniej, USA i Azji-Pacyfiku. Axelrod prowadził negocjacje i strukturyzował transakcje o wartości ponad 5 miliardów dolarów oraz doprowadził do trzech udanych exitów.
XPANCEO pracuje nad inteligentnymi soczewkami kontaktowymi nowej generacji, które mają zastąpić tradycyjne urządzenia komputerowe, łącząc rzeczywistość fizyczną i cyfrową w jedno rozszerzone doświadczenie. Firma skupia czołowych naukowców, inżynierów i menedżerów, aby przekroczyć granice interakcji człowiek-technologia. XPANCEO kieruje się kulturą innowacji, dążeniem do doskonałości i tworzeniem rozwiązań, które mają realny wpływ na ludzi i planetę.
Roman Axelrod od lat widział, że obecne urządzenia komputerowe są przestarzałe – delikatne, nieporęczne i mało estetyczne. Jego przełomowy moment nastąpił podczas remontu mieszkania, gdy bałagan uniemożliwił mu granie na PlayStation. Wyobraził sobie wtedy projektowanie gry na sufit, z otwartym WhatsAppem w jednym rogu i Excelem na podłodze. Prawdziwa inspiracja przyszła jednak, gdy zobaczył zdjęcie astronautki z wyświetlanym w hełmie kosmicznym krajobrazem. Wtedy zrozumiał, że przyszłość to eleganckie, niewidoczne soczewki kontaktowe.
Axelrod wierzy w transhumanizm – połączenie biologii i technologii, które pozwoli pokonać nasze obecne ograniczenia. W ciągu najbliższych 5–10 lat XPANCEO przewiduje, że ich soczewki staną się mainstreamowe, z bazą użytkowników rosnącą z 15 000 w 2027 roku do 10 milionów w 2032 roku. Kluczowe jest jednak bezpieczeństwo – jako urządzenie medyczne, soczewki muszą przejść rygorystyczne testy i zatwierdzenia regulacyjne.
Prototypy XPANCEO opierają się na zaawansowanych materiałach 2D i nanofotonice. Tradycyjne technologie nie nadają się do miniaturyzacji na taką skalę, dlatego firma wykorzystuje nowe materiały, które są przezroczyste, przewodzące i pozwalają na precyzyjne manipulowanie światłem. Prace nad tymi rozwiązaniami prowadzi dr Valentyn Volkov, ekspert w dziedzinie nanooptyki.
Soczewki wykorzystują nanofotonikę do wyświetlania obrazu. Jedna z metod polega na rzutowaniu obrazu na płaszczyznę, na której może się skupić ludzkie oko. Inna, bardziej zaawansowana, kieruje wstępnie skupione wiązki światła bezpośrednio na siatkówkę. Soczewka współpracuje z niewielkim urządzeniem przypominającym pojemnik na soczewki, które odpowiada za ładowanie i przetwarzanie danych.
Obecna sztuczna inteligencja radzi sobie dobrze w wąskich zadaniach, ale brakuje jej zrozumienia rzeczywistego kontekstu. XR może być brakującym ogniwem, umożliwiając AI uczenie się w dynamicznym, interaktywnym środowisku, bardziej zbliżonym do ludzkiego doświadczenia.
Oprócz monitorowania zdrowia i rozrywki, soczewki mogą zrewolucjonizować automatyzację, finanse, nawigację, a nawet eksplorację kosmosu. W medycynie pomogą osobom z cukrzycą, zespołem suchego oka, zezem, a także przywrócą widzenie osobom niedowidzącym i rozpoznawanie kolorów – daltonistom.
Axelrod uważa, że soczewki staną się nowym standardem interfejsu komputerowego, ale nie wyprą wszystkich innych urządzeń – podobnie jak smartfony nie zastąpiły całkowicie komputerów stacjonarnych.
Firma zdaje sobie sprawę z obaw dotyczących np. wykorzystania wbudowanej kamery. Dlatego soczewki będą wyposażone w algorytmy AI, które zapobiegną nieodpowiedniemu użyciu, np. podczas prowadzenia samochodu.
Celem firmy jest sprawienie, by technologia stała się niewidoczną, ale niezbędną częścią naszego życia – rozszerzeniem naszych umysłów i ciał, które pozwoli nam osiągać nowe możliwości.
Więcej informacji znajdziesz na stronie XPANCEO.
W miarę jak coraz więcej firm wdraża sztuczną inteligencję, zrozumienie związanych z nią zagrożeń bezpieczeństwa staje się kluczowe. AI zmienia branże i procesy pracy, ale jednocześnie wprowadza nowe wyzwania, które organizacje muszą rozwiązać. Zabezpieczenie systemów AI jest niezbędne, aby zachować zaufanie, chronić prywatność i zapewnić płynne działanie biznesu. W tym artykule przedstawiamy najważniejsze wnioski z raportu Cisco pt. „State of AI Security in 2025”, który analizuje obecny stan bezpieczeństwa AI i wskazuje, na co firmy powinny zwrócić uwagę w przyszłości.
Rok 2024 pokazał, że tempo wdrażania AI przewyższa możliwości wielu organizacji w zakresie jej zabezpieczania. Według raportu Cisco około 72% firm wykorzystuje AI w swoich procesach, ale tylko 13% czuje się w pełni przygotowanych, aby robić to bezpiecznie. Ta luka wynika głównie z obaw związanych z bezpieczeństwem, które są główną barierą dla szerszego zastosowania AI w przedsiębiorstwach. Co gorsza, AI wprowadza nowe typy zagrożeń, na które tradycyjne metody cyberbezpieczeństwa nie są w pełni przygotowane. W przeciwieństwie do konwencjonalnych systemów, AI generuje dynamiczne i adaptacyjne ataki, trudniejsze do przewidzenia. Raport wymienia kilka kluczowych zagrożeń:
Ataki na AI mogą występować na różnych etapach – od zbierania danych i trenowania modeli po ich wdrożenie i użytkowanie. Raport wskazuje na następujące metody:
Raport zwraca uwagę na niepokojąco wysoką skuteczność ataków – w przypadku modeli takich jak DeepSeek R1 czy Llama 2, osiągano 100% skuteczności. Pojawiają się też nowe zagrożenia, np. głosowe jailbreaki skierowane na multimodalne modele AI.
Sztuczna inteligencja nie tylko jest celem ataków, ale też narzędziem w rękach przestępców. Raport wskazuje na rosnącą skuteczność ataków opartych na AI, takich jak phishing czy klonowanie głosu. Narzędzia takie jak DarkGPT umożliwiają generowanie spersonalizowanych ataków nawet osobom o niskich umiejętnościach.
Wraz z rozwojem AI będą ewoluować zagrożenia. Firmy i rządy zaczynają wprowadzać regulacje mające na celu zwiększenie bezpieczeństwa. Organizacje, które połączą innowacyjność z dbałością o bezpieczeństwo, będą najlepiej przygotowane na nadchodzące wyzwania.
TikTok dodał nową opcję, która może zrewolucjonizować sposób, w jaki postrzegamy zdjęcia. AI Alive umożliwia przekształcanie nieruchomych obrazów w ruchome filmy – bez konieczności posiadania umiejętności edycji. Ta innowacja, dostępna w ramach TikTok Stories, to kolejny krok w kierunku bardziej wciągających i kreatywnych doświadczeń w mediach społecznościowych.
AI Alive to nowa funkcja TikToka, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do animowania zdjęć. Pozwala ona przekształcić zwykłe zdjęcie w krótki filmik z efektami wizualnymi. AI analizuje obraz, dodaje naturalne ruchy (np. poruszające się liście, migoczące światła) i generuje gotowy materiał w formacie odpowiednim dla TikTok Stories.
Dzięki tej funkcji nawet proste zdjęcie z wycieczki może stać się ciekawą, kilkusekundową animacją. To rozwiązanie idealnie wpisuje się w obecne trendy – rosnące zapotrzebowanie na szybkie, atrakcyjne i spersonalizowane treści wideo.
Proces korzystania z funkcji jest niezwykle prosty:
Cały proces zajmuje tylko kilka minut i nie wymaga żadnej wiedzy technicznej. Dla wielu osób może to być pierwszy krok w tworzeniu bardziej zaawansowanych treści wideo bez konieczności nauki skomplikowanych programów.
Wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji w social mediach pojawia się pytanie: jak odróżnić treści generowane przez AI od prawdziwych? TikTok rozwiązuje ten problem – wszystkie materiały stworzone za pomocą AI Alive są wyraźnie oznaczone jako "wygenerowane przez AI".
Dodatkowo, w materiałach osadzone są specjalne metadane C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), które pozwalają śledzić pochodzenie treści. To ważny krok w kierunku większej przejrzystości i walki z dezinformacją.
Choć funkcja jest jeszcze świeża i dostępna tylko dla użytkowników w USA, już teraz budzi duże zainteresowanie wśród twórców i firm. AI Alive może stać się potężnym narzędziem do tworzenia opowieści wizualnych – idealnie sprawdzi się w treściach lifestylowych, podróżniczych, reklamowych czy sentymentalnych.
Funkcja ma jednak swoje ograniczenia. Na razie użytkownicy nie mają pełnej kontroli nad efektami ani długością animacji. Efekty są generowane automatycznie i nie zawsze da się je przewidzieć, ale właśnie ten element niespodzianki często decyduje o popularności treści.
TikTok zapowiada, że funkcja będzie rozwijana i stopniowo wprowadzana w innych krajach – możliwe są nowe opcje animacji, edycji poleceń i personalizacji efektów.
AI Alive to część większego trendu włączania sztucznej inteligencji do aplikacji rozrywkowych. Podobne rozwiązania testują inne platformy, ale TikTok ma szansę zostać liderem w tej dziedzinie – głównie dzięki swojej aktywnej, kreatywnej społeczności.
Dzięki AI Alive tworzenie dynamicznych opowieści wizualnych nie jest już zarezerwowane dla profesjonalistów. Teraz każdy może łatwo i szybko "ożywić" swoje wspomnienia, nadając im filmowy charakter. To technologia, która otwiera nowe możliwości zarówno dla twórców, jak i zwykłych użytkowników, zmieniając sposób opowiadania historii w formacie wideo.
Zastanawiasz się, czy komentarz, na który właśnie odpowiedziałeś, został napisany przez prawdziwą osobę, czy może wygenerował go algorytm? A wiadomość e-mail od klienta – czy to wynik pracy sztucznej inteligencji? Nigdy wcześniej komunikacja nie była tak zautomatyzowana, co przynosi zarówno nowe możliwości, jak i poważne wyzwania.
Obecnie nie tylko media społecznościowe, ale właściwie cała przestrzeń internetowa jest zalewana treściami tworzonymi przez algorytmy. Od artykułów przez grafiki aż po filmy – coraz częściej nie mają one ludzkiego autora.
Najnowocześniejsze modele językowe potrafią generować teksty niemal nieodróżnialne od tych pisanych przez człowieka. W przypadku krótkich form trudno dostrzec różnice między dziełem AI a ludzkim.
To zjawisko budzi zarówno podziw, jak i niepokój.
Dobrym przykładem jest popularna niedawno fala generowanych obrazów w stylu studia Ghibli. Choć etyczne wątpliwości są oczywiste, wielu użytkowników nie potrafiło oprzeć się pokusie stworzenia własnej wersji.
Gdy generowane automatycznie treści są masowo udostępniane, a narzędzia trafiają w nieodpowiednie ręce, potencjalne zagrożenia stają się rzeczywistością. Sianie dezinformacji nigdy nie było tak proste.
Niewielkie zasoby lub mała grupa osób mogą wpływać na nastroje społeczne i wprowadzać zamęt.
Jak to możliwe? Dzięki technologiom deep fake, które pozwalają modyfikować nagrania polityków czy celebrytów. Do tego dochodzą boty udające prawdziwych użytkowników – komentujące i udostępniające fałszywe informacje, tworząc iluzję popularności.
Rozróżnienie prawdy od fikcji stanowi problem nie tylko dla przeciętnych użytkowników. To wyzwanie także dla firm analizujących ruch w sieci. Jak sobie z tym radzimy? Walkę z technologią prowadzimy za pomocą technologii.
Badania University College London wskazują, że deepfakes to jedno z najpoważniejszych technologicznych zagrożeń dla współczesności.
Rosnąca liczba fałszywych materiałów podważa zaufanie do instytucji i oficjalnych kanałów informacji. To może doprowadzić do sytuacji, w której ludzie przestaną wierzyć w jakiekolwiek fakty. Niektórzy prognozują nawet „apokalipsę informacyjną” i całkowitą obojętność wobec prawdziwych wiadomości.
Wiele osób wciąż nie zdaje sobie sprawy z istnienia deep fake. Co ważne, nawet świadomość tego zjawiska nie gwarantuje umiejętności rozpoznawania fałszywych treści.
Wykrywanie deep fake jest trudne, ponieważ ich celem jest wyglądać jak najbardziej realistycznie. Firmy takie jak Meta czy Google pracują nad narzędziami do ich wykrywania (jednocześnie rozwijając własne generatywne AI), ale to wymaga czasu i zasobów. Ręczna weryfikacja też bywa czasochłonna i nie zawsze skuteczna.
W internecie można już zamówić deep fake jak zwykłą usługę. Przestępcy oferują też dostęp do zaawansowanych narzędzi, umożliwiając tworzenie fałszywych materiałów osobom bez specjalistycznej wiedzy.
Brzmi to jak scenariusz z „Black Mirror”, ale moim celem nie jest straszenie, a uświadomienie, że AI to po prostu narzędzie. Korzystają z niego zarówno zwykli użytkownicy, jak i przestępcy.
Kilka statystyk dla perspektywy. Badacze przeanalizowali około 2,5 miliona postów z Medium, Quory i Reddita od stycznia 2022 do października 2024. Posługiwali się wskaźnikiem AAR (AI Attribution Rate), pokazującym udział treści tworzonych przez AI.
Od grudnia 2022 zauważono gwałtowny wzrost treści generowanych przez AI, co zbiegło się z popularnością modeli jak Chat GPT. Na każdej platformie trend wyglądał inaczej:
Co to oznacza?
Teksty AI na Medium i Quorze używają mniej typowo ludzkiego słownictwa. To właśnie analiza stylu pozwala identyfikować ich źródło.
Wniosek: Reddit zachowuje bardziej naturalny język, podczas gdy na Medium tematy technologiczne mają najwyższy udział treści AI.
Ciekawostka: Według badań, teksty AI są zwykle bardziej obiektywne i ustandaryzowane, podczas gdy ludzkie – bardziej swobodne. Co działa lepiej?
Treści tworzone przez ludzi otrzymują średnio więcej reakcji (127,59 vs 69,15 polubień) i komentarzy (7,38 vs 4,16) niż generowane przez AI. Autorzy z mniejszą publicznością częściej publikują treści AI (średnio 54,02%), podczas gdy popularni twórcy rzadziej (poniżej 25%).
Można wnioskować, że ludzki pierwiastek zwiększa zaangażowanie odbiorców. Mimo to treści AI przybywa.
Najnowsze dane (styczeń 2025) pokazują, że udział treści AI w wynikach Google osiągnął rekordowe 19,10%. To wzrost z 18,07% w listopadzie 2024 i 10,18% w marcu 2024.
Dla porównania, przed erą GPT-2 treści AI stanowiły jedynie 2,3% analizowanych stron. W pięć lat odsetek ten wzrósł prawie dziesięciokrotnie.
Nawet po wprowadzeniu przez Google wytycznych dotyczących jakości, udział generowanych treści wciąż rośnie.
Według Imperva, w 2023 roku prawie połowa ruchu online nie pochodziła od ludzi. 32% to złośliwe boty, a 17,6% – „pożyteczne” (np. crawle wyszukiwarek).
Rozwój AI sprawia, że boty stają się coraz bardziej wyrafinowane. To piąty rok z rzędu obserwujemy tę tendencję. Demokratyzacja technologii powoduje, że pojawia się więcej prostych botów – łatwiejszych zarówno do stworzenia, jak i wykrycia.
Zaawansowane boty używają technik maskowania, jak prywatne proxy, które stanowią ponad 25% ruchu szkodliwych automatów.
W mediach społecznościowych ponad 42% ruchu pochodzi od złośliwych botów. Służą one m.in. do:
Takie działania podważają wiarygodność platform i zniekształcają statystyki oparte na liczbie użytkowników czy interakcji.
Przykłady to kupowani „followersi” czy boty generujące fałszywe opinie. Narzędzia monitoringu mediów pomagają wykrywać nagłe zmiany i reagować na potencjalne kryzysy.
Choć dyskusje często skupiają się na deep fake, AI ma też komercyjne zastosowania.
Badanie Semrush na 2600 firmach pokazuje, że 67% używa AI do tworzenia treści marketingowych lub optymalizacji SEO.
Firmy generują różne formaty:
Treści AI bywają bardziej atrakcyjne niż ludzkie, zwłaszcza gdy dotyczą lokalnych rynków. W badaniu z USA 65% respondentów preferowało opis produktu stworzony przez AI.
Korzyści zgłaszane przez firmy:
Podsumowując, współpraca człowieka z AI może być owocna, ale wymaga rozsądnego podejścia – korzystania z narzędzi, a nie całkowitego zastępowania ludzkiej pracy.
Udział generowanych treści w monitorowanych źródłach systematycznie rośnie. Nieistniejące osoby udostępniają materiały AI, a boty prowadzą ze sobą rozmowy.
Sytuacja jest złożona.
Z jednej strony mamy typowe zagrożenia jak działalność botów, z drugiej – uzasadnione biznesowo treści komercyjne.
Wykrywanie i filtrowanie treści AI to poważne wyzwanie dla monitoringu internetu.
Jesteśmy o krok do przodu: narzędzia rozpoznają wzorce, szczególnie w dłuższych tekstach. Jednak nawet najwięksi gracze wciąż pracują nad pełną automatyzacją tego procesu.
Wymaga to zaawansowanych rozwiązań i ciągłego dostosowywania strategii. Na razie ludzka analiza pozostaje niezbędna do oddzielenia nieistotnych treści.
Internet staje się „mieszanym środowiskiem”, gdzie treści ludzkie i generowane przez AI się przenikają. Zmieniają się proporcje i sposób komunikacji.
Monitoring to już nie tylko liczba wzmianek, ale przede wszystkim zrozumienie kontekstu i rozpoznanie prawdziwych użytkowników. Identyfikacja potrzeb odbiorców jest trudna, ale ważna – w końcu chcemy komunikować się z ludźmi, nie z botami.
Autor artykułu: Sławek Paśmionka
Client Solutions Manager w Brand24
Przeczytaj także: Co AI zmieniło w budowie produktów?
Kilka dni temu wydawało się, że Polska znajdzie się na liście państw objętych nowymi restrykcjami eksportowymi. Jednak decyzja amerykańskiego Departamentu Handlu, ogłoszona niemal w ostatniej chwili, odwróciła sytuację. Stany Zjednoczone zdecydowały się znieść ograniczenia w sprzedaży zaawansowanych procesorów AI do większości krajów, w tym do Polski.
Restrykcje przygotowane za czasów administracji Bidena miały zacząć obowiązywać już dwa dni później. Miały one ograniczać dostęp do najnowszych układów graficznych używanych w systemach sztucznej inteligencji. Ich celem było zabezpieczenie amerykańskich technologii przed potencjalnymi geopolitycznymi przeciwnikami. Jednak nowy rząd – z udziałem osób związanych z Donaldem Trumpem – zdjął te ograniczenia, zmieniając priorytety w handlu międzynarodowym.
Według oświadczenia Biura Przemysłu i Bezpieczeństwa USA, utrzymanie poprzednich przepisów mogłoby „poważnie zaszkodzić relacjom dyplomatycznym z dziesiątkami krajów” i „sprowadzić je do roli drugorzędnych partnerów”. Podkreślono również ryzyko dla innowacyjności amerykańskiego sektora technologicznego oraz nadmierne obciążenia dla firm z branży.
Decyzja o zniesieniu barier eksportowych została w Polsce przyjęta z ulgą – zarówno przez władze, jak i środowisko technologiczne. Choć wcześniejsze przepisy nie zdążyły wejść w życie, ich zapowiedź budziła obawy. Polska, niebędąca wśród 18 „kluczowych sojuszników” USA, miała mieć utrudniony dostęp do najnowszych układów graficznych i procesorów dla AI.
W praktyce oznaczałoby to problemy w realizacji krajowych projektów związanych ze sztuczną inteligencją oraz spowolnienie rozwoju polskiej branży high-tech. Dzięki aktywnym działaniom dyplomatycznym i wsparciu amerykańskich polityków przychylnych Polsce udało się jednak usunąć te bariery.
Ambasada RP w Waszyngtonie w specjalnym komunikacie na platformie X podziękowała amerykańskiej administracji za zniesienie tzw. „AI Diffusion Rule”. „Polska jest zaufanym sojusznikiem USA. Z niecierpliwością czekamy na pogłębienie współpracy w dziedzinie innowacji AI – razem wzmocnimy nasze kraje i sojusz transatlantycki” – napisano w oświadczeniu.
Choć pierwotny cel administracji Bidena – ochrona amerykańskich technologii przed wrogimi państwami – był zrozumiały, sposób wprowadzenia regulacji spotkał się z ostrą krytyką zarówno sojuszników USA, jak i liderów branży technologicznej.
Planowane restrykcje dzieliły świat na trzy kategorie, pozostawiając większość państw – w tym Polskę – poza gronem 18 „zaufanych partnerów” mających swobodny dostęp do procesorów GPU. Takie podejście nie tylko naruszało zasady równości w relacjach międzynarodowych, ale też godziło w interesy gospodarcze sojuszników USA.
Przeciwko tym planom wystąpiła Unia Europejska oraz czołowi producenci półprzewodników. Szczególnie aktywna była firma NVIDIA – lider w produkcji układów graficznych – która ostrzegała, że nowe przepisy mogą zaszkodzić globalnemu rynkowi i zahamować kluczowe innowacje w dziedzinie AI.
Krytyka padła również ze strony samego Departamentu Handlu USA – już pod nowym kierownictwem. Wiceszef resortu Jeffrey Kessler nie owijał w bawełnę, nazywając politykę poprzedniej administracji „nieprzemyślaną i przynoszącą odwrotne skutki”. Zapowiedział też nowe podejście: „odważną, otwartą strategię rozwoju technologii AI”. Jej celem będzie pogłębienie współpracy z zaufanymi partnerami, bez tworzenia sztucznych barier i podziałów.
Decyzje dotyczące eksportu procesorów AI to nie tylko kwestia gospodarcza. Coraz wyraźniej widać, że półprzewodniki stały się ważnym elementem globalnej rywalizacji geopolitycznej. Kontrola nad zaawansowanymi układami scalonymi to dziś nie tylko przewaga technologiczna, ale też strategiczny instrument wpływu.
Stany Zjednoczone, rewidując swoje przepisy, zmieniają podejście do polityki handlowej w obszarze AI. Zamiast tworzenia zamkniętego klubu wybranych państw, nowa strategia zakłada budowę szerokiego sojuszu „zaufanych partnerów”. Polska ma w nim swoje miejsce.
Chodzi o to, by amerykańskie technologie nie trafiały do takich krajów jak Chiny, Iran czy Rosja. Jednocześnie jednak nie można izolować przyjaznych państw. Zwłaszcza tych, które aktywnie współpracują z USA w dziedzinie bezpieczeństwa, energetyki czy transformacji cyfrowej.
Zniesienie amerykańskich ograniczeń otwiera przed Polską nowe możliwości w obszarze sztucznej inteligencji, ale też stawia konkretne wyzwania. Dostęp do najnowszych procesorów to dopiero początek – teraz trzeba je mądrze wykorzystać.
Polskie firmy i ośrodki badawcze zyskują szansę na realizację zaawansowanych projektów AI bez technologicznych ograniczeń. Może to przyspieszyć rozwój krajowego sektora deep tech, zwiększyć atrakcyjność Polski dla inwestorów i zachęcić globalne koncerny do współpracy z lokalnymi partnerami.
Jednocześnie konieczne będą:
Polska musi też umiejętnie włączyć się w nową architekturę sojuszy technologicznych budowaną przez USA. Bycie „zaufanym partnerem” w teorii oznacza łatwiejszy dostęp do innowacji. W praktyce wiąże się też z obowiązkami – jak zapewnienie bezpieczeństwa danych, zgodność z przepisami eksportowymi i przejrzystość badań.
Nie można też zapominać o konkurencji. Wiele krajów z „zielonej listy” będzie zabiegać o podobne cele: przyciągnięcie talentów, grantów i partnerstw z amerykańskimi firmami.
Przeczytaj także: Ciemne fabryki w Chinach. Przyszłość przemysłu owiana mrokiem?
Firma Cohere, zajmująca się sztuczną inteligencją, przejęła Ottogrid – platformę z Vancouver, która tworzy narzędzia dla przedsiębiorstw, automatyzujące zaawansowane badania rynkowe.
Sully Omar, jeden z założycieli Ottogrid, poinformował o tej transakcji w poście na X w piątek. Nie ujawnił jednak szczegółów finansowych.
Excited to announce that Ottogrid is joining @cohere! pic.twitter.com/FPNl9IiNW8
— Sully (@SullyOmarr) May 16, 2025
Według Omara, Ottogrid wycofa swój produkt z rynku, ale klienci otrzymają „odpowiednio wczesne powiadomienie” i „rozsądny okres przejściowy”.
„Jesteśmy bardzo podekscytowani dołączeniem do zespołu Cohere i integracją Ottogrid z platformą Cohere” – powiedział Omar w oświadczeniu. „Dzięki współpracy z Cohere znacząco wpłyniemy na sposób automatyzacji procesów, wzbogacania danych i skalowania operacji.”
Cohere nie udzieliło natychmiastowej odpowiedzi na prośbę o komentarz.
Przecięcie Ottogrid przez Cohere następuje w okresie pewnych wyzwań finansowych firmy. Według The Information, Cohere nie osiągnęło zakładanych przychodów w 2023 roku, odstając od celu aż o 85%.
Jednak firma poinformowała Reutersa w czwartek, że jej roczne przychody sięgnęły 100 milionów dolarów po zmianie strategii na skupienie się na prywatnych wdrożeniach AI dla klientów z sektorów takich jak opieka zdrowotna, rząd i finanse.
Ottogrid wystartował w 2023 roku pod nazwą Cognosys, pod kierownictwem Omara i Homama Malkawiego. W październiku 2024 roku nastąpiła rebranding i duża modernizacja platformy, która wprowadziła nowe integracje, narzędzia i API.
Obecnie Ottogrid oferuje „interfejs tabelaryczny” z funkcjami analizy dokumentów wspieranymi przez AI. Klienci mogą np. wyciągać dane ze stron internetowych i zapisywać je bezpośrednio do arkuszy kalkulacyjnych lub automatycznie wzbogacać listy potencjalnych klientów.
Przed przejęciem Ottogrid pozyskał 2 miliony dolarów od inwestorów, w tym GV (Google Ventures), Untapped Capital, CEO Replit Amjada Masada, CEO Vercel Guillermo Raucha oraz współzałożycieli Cohere – Ivana Zhanga i Aidana Gomaleza – jak podaje Crunchbase.
W ramach Cohere, Ottogrid skupi się głównie na North – nowej aplikacji typu ChatGPT, zaprojektowanej, aby pomagać pracownikom wiedzy w zadaniach takich jak podsumowywanie dokumentów.
Aktualizacja o 14:03 czasu pacyficznego: W oświadczeniu CEO Cohere, Aidan Gomez, powiedział: „Jestem bardzo podekscytowany dołączeniem zespołu Ottogrid i włączeniem ich produktu bezpośrednio do North. Dajemy przedsiębiorstwom nowy sposób na prowadzenie badań dzięki inteligentnym tabelom, sprawiając, że codzienna praca staje się przyjemniejsza i bardziej wydajna.”
Największa konferencja deweloperska Google, Google I/O, już wkrótce – odbędzie się 20-21 maja w Shoreline Amphitheatre w Mountain View. Podczas wydarzenia Google zaprezentuje nowości ze swojego portfolio, w tym aktualizacje dotyczące Androida, Chrome, wyszukiwarki, YouTube oraz sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem chatbota Gemini.
Kilka dni przed I/O Google zorganizował osobne wydarzenie poświęcone Androidowi – The Android Show. Ogłoszono tam m.in.:
AI to obecnie gorący temat, a Google, podobnie jak konkurenci, intensywnie inwestuje w tę technologię. Podczas I/O możemy spodziewać się nowości związanych z modelem Gemini – według przecieków, Google pracuje nad ulepszoną wersją Gemini Ultra, czyli flagowego modelu AI.
Pojawiły się też doniesienia o nowych planach subskrypcyjnych – oprócz obecnej oferty Gemini Advanced (20 dolarów miesięcznie), Google może wprowadzić Premium Plus i Premium Pro, choć szczegóły pozostają niejasne.
Google prawdopodobnie poruszy też tematy związane z projektem Astra (AI do multimodalnego rozumienia rzeczywistości) oraz Project Mariner (agenty AI wykonujące zadania w sieci). W kodzie AI Studio znaleziono wzmianki o "Computer Use", co może być związane z Mariner.
Harmonogram I/O sugeruje, że Google poruszy wiele wątków poza Androidem i AI. Zaplanowano sesje dotyczące:
W zeszłym roku Google zaskoczył uczestników I/O modelami LearnLM (AI dla edukacji) oraz NotebookLM (generowanie notatek). Tym razem może pojawić się aktualizacja NotebookLM z funkcją "Video Overviews", która generowałaby podsumowania w formie wideo, prawdopodobnie wykorzystując model Veo 2.
Aktualizacja: dodano listę nowych funkcji Androida ogłoszonych podczas The Android Show.
Według najnowszego raportu Bloomberga, OpenAI ma uczestniczyć w rozwoju imponującego kampusu centrów danych o mocy 5 gigawatów w Abu Zabi. Firma stanie się głównym najemcą w tym projekcie, który może stać się jednym z największych na świecie przedsięwzięć związanych z infrastrukturą AI.
Planowany obiekt ma zajmować aż 10 mil kwadratowych i zużywać energię porównywalną z pięcioma reaktorami jądrowymi. To znacznie przewyższa dotychczasowe projekty infrastrukturalne OpenAI i jej konkurentów. Dla porównania – powierzchnia kampusu będzie większa niż Monako. OpenAI nie skomentowała jeszcze tych doniesień.
Projekt w ZEA jest realizowany we współpracy z G42 – technologicznym konglomeratem z Abu Zabi – i stanowi część ambitnego projektu Stargate. To wspólne przedsięwzięcie ogłoszone w styczniu, w którym uczestniczą również OpenAI, SoftBank i Oracle. Celem jest budowa potężnych centrów danych wyposażonych w zaawansowane układy obliczeniowe do rozwoju sztucznej inteligencji.
Podczas gdy pierwszy kampus Stargate w Teksasie (obecnie w budowie) ma osiągnąć moc 1,2 gigawata, jego odpowiednik na Bliskim Wschodzie będzie ponad czterokrotnie większy.
Projekt powstaje w kontekście szerszej współpracy między USA a ZEA w obszarze sztucznej inteligencji, która rozwija się od lat, ale budzi też obawy niektórych amerykańskich ustawodawców.
Współpraca OpenAI z ZEA sięga partnerstwa z G42 w 2023 roku, mającego na celu rozwój AI w regionie. Wcześniej, podczas wizyty w Abu Zabi, CEO OpenAI Sam Altman chwalił ZEA, mówiąc, że kraj "mówił o AI zanim stało się to modne".
Relacje w świecie AI bywają skomplikowane. G42, założony w 2018 roku, jest nadzorowany przez szejka Tahnoona bin Zayeda Al Nahyana – doradcę ds. bezpieczeństwa narodowego ZEA i młodszego brata władcy kraju. Współpraca OpenAI z G42 wzbudziła w 2023 roku obawy amerykańskich urzędników, którzy obawiali się, że firma może umożliwić Chinom dostęp do zaawansowanych technologii USA.
Obawy dotyczyły powiązań G42 z firmami objętymi sankcjami (w tym Huawei i Beijing Genomics Institute) oraz osobami związanymi z chińskimi służbami wywiadowczymi.
W odpowiedzi na naciski amerykańskich ustawodawców, CEO G42 ogłosił w 2024 roku zmianę strategii: "Wycofaliśmy się już ze wszystkich inwestycji w Chinach. W związku z tym nie potrzebujemy już fizycznej obecności w tym kraju."
Niedługo potem Microsoft – główny udziałowiec OpenAI – zainwestował 1,5 miliarda dolarów w G42, a prezes Microsoftu Brad Smith dołączył do rady dyrektorów firmy.