AI bez czarów. Pojęcia, od których zaczynamy cykl artykułów o AI w biznesie

Te same pojęcia bywają używane w różnych znaczeniach. Jedne są uproszczone do granic absurdu, inne brzmią tak technicznie, że skutecznie zniechęcają do dalszego czytania. Dlatego rozpoczynamy cykl artykułów o sztucznej inteligencji od podstaw. Ten glosariusz ma być punktem odniesienia. Można do niego wracać, można go czytać fragmentami, można traktować jak mapę pojęć, które będą pojawiać się w kolejnych tekstach.

Jak korzystać z tego glosariusza

Ten cykl został zaprojektowany jako praktyczny przewodnik po pojęciach związanych z AI, a nie jako techniczny słownik czy encyklopedia. Każde hasło zostało opisane prostym, możliwie jednoznacznym językiem, z myślą o osobach, które korzystają z AI w pracy, zarządzaniu, komunikacji lub administracji, ale nie zajmują się jej programowaniem.

Opisy mają jednolitą strukturę. Każde hasło składa się z nazwy po polsku, a tam gdzie funkcjonuje także z nazwy angielskiej, oraz krótkiego wyjaśnienia, które pokazuje sens pojęcia w praktyce, bez wchodzenia w szczegóły techniczne.

Pojęcia zostały pogrupowane tematycznie, a nie alfabetycznie. Taki układ pozwala czytać kolejne części jak spójną całość i stopniowo budować zrozumienie sztucznej inteligencji w różnych obszarach życia zawodowego. W ramach cyklu znajdziesz:

• glosariusz podstawowych pojęć AI
• pojęcia związane z wykorzystaniem AI w biznesie i pracy
• zagadnienia prawne i etyczne
• zastosowania AI w marketingu i komunikacji
• wykorzystanie AI w edukacji i szkoleniach
• AI w zarządzaniu i strategii
• AI w administracji publicznej
• AI w danych i prywatności w praktyce

Całość można czytać od początku do końca albo wracać do wybranych części w zależności od potrzeb. Glosariusz ma pełnić funkcję mapy pojęć, do której można sięgać zawsze wtedy, gdy AI przestaje być oczywista, a zaczyna wymagać świadomych decyzji.

 

Glosariusz podstawowy

AI (artificial intelligence) – ogólna nazwa systemów komputerowych, które potrafią wykonywać zadania kojarzone zwykle z ludzką inteligencją, na przykład rozpoznawanie obrazów, rozumienie tekstu czy podejmowanie decyzji na podstawie danych

Sztuczna inteligencja generatywna (generative AI) – rodzaj AI, który tworzy nowe treści, na przykład teksty, obrazy, prezentacje, muzykę lub kod, zamiast tylko analizować i klasyfikować dane

Model AI (AI model) – „wytrenowany” mechanizm obliczeniowy, który na podstawie danych wejściowych potrafi przewidywać, klasyfikować albo generować odpowiedzi i treści

Uczenie maszynowe (machine learning) – podejście, w którym system nie działa według sztywnych reguł, tylko uczy się wzorców z danych i na tej podstawie wykonuje zadania

Głębokie uczenie (deep learning) – poddziedzina uczenia maszynowego oparta na sieciach neuronowych z wieloma warstwami, szczególnie skuteczna w rozpoznawaniu obrazów, mowy i w pracy z językiem

Sieć neuronowa (neural network) – struktura obliczeniowa inspirowana mózgiem, złożona z połączonych elementów, które przetwarzają informacje i uczą się zależności w danych

Model językowy (language model) – typ modelu AI zaprojektowany do rozumienia i generowania tekstu w języku naturalnym

Duży model językowy (large language model, LLM) – model językowy trenowany na bardzo dużych zbiorach tekstu, dzięki czemu potrafi tworzyć spójne wypowiedzi i odpowiadać na złożone pytania

Chatbot (chatbot) – program, który prowadzi rozmowę z użytkownikiem w formie tekstu lub głosu, często wykorzystując model językowy

Prompt, polecenie (prompt) – treść wpisywana do narzędzia AI, która określa zadanie, kontekst i oczekiwany rezultat

Inżynieria promptów (prompt engineering) – praktyka formułowania poleceń tak, aby AI dawała odpowiedzi bardziej trafne, kompletne i zgodne z intencją użytkownika

Token (token) – najmniejsza jednostka tekstu, którą model przetwarza, może to być słowo, fragment słowa albo znak, zależnie od tokenizera

Tokenizacja (tokenization) – proces dzielenia tekstu na tokeny, czyli format, w którym model potrafi „czytać” i generować język

Kontekst (context) – informacje, które model bierze pod uwagę przy tworzeniu odpowiedzi, w tym Twoje polecenie, wcześniejsza rozmowa i wklejone materiały

Okno kontekstu (context window) – maksymalna ilość tekstu, którą model może uwzględnić naraz, jeśli limit zostanie przekroczony, część informacji może zostać pominięta

Trenowanie (training) – proces uczenia modelu na danych, w trakcie którego model „dostraja” swoje parametry, aby lepiej przewidywać lub generować odpowiedzi

Dane treningowe (training data) – zestaw danych użyty do trenowania modelu, na jego podstawie model uczy się wzorców, zależności i struktur

Zbiór danych (dataset) – uporządkowana kolekcja danych używana do trenowania, testowania lub porównywania modeli

Parametry modelu (parameters) – wewnętrzne wartości liczbowe w modelu, które decydują o tym, jak model reaguje na dane wejściowe

Hiperparametry (hyperparameters) – ustawienia procesu trenowania, które dobiera człowiek, na przykład tempo uczenia lub liczba epok

Wnioskowanie (inference) – etap używania wytrenowanego modelu, kiedy generuje on odpowiedź lub wynik na podstawie nowych danych

Dostrajanie, dopasowanie (fine tuning) – dodatkowe trenowanie gotowego modelu na bardziej wyspecjalizowanych danych, aby lepiej radził sobie w konkretnym kontekście

Uczenie przez wzmocnienie (reinforcement learning) – metoda uczenia, w której model poprawia swoje zachowanie na podstawie nagród i kar, często wykorzystywana w systemach autonomicznych

Uczenie nadzorowane (supervised learning) – uczenie na danych opisanych etykietami, na przykład zdjęciach podpisanych nazwami obiektów

Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) – uczenie na danych bez etykiet, model sam szuka struktur i podobieństw, na przykład grupowania

Uczenie częściowo nadzorowane (semi supervised learning) – podejście łączące niewielką liczbę danych z etykietami z dużą liczbą danych bez etykiet

Przeuczenie (overfitting) – sytuacja, w której model za bardzo „zapamiętuje” dane treningowe i gorzej działa na nowych przypadkach

Uogólnianie (generalization) – zdolność modelu do poprawnego działania na danych, których nie widział podczas trenowania

Błąd, stronniczość (bias) – systematyczne odchylenie wyników modelu, często wynikające z tego, że dane treningowe nie były reprezentatywne

Halucynacje AI (hallucinations) – generowanie informacji brzmiących wiarygodnie, ale niezgodnych z rzeczywistością lub nieopartych na danych wejściowych

Fakt checking, weryfikacja (fact checking) – sprawdzanie prawdziwości informacji wygenerowanych przez AI w wiarygodnych źródłach

Osadzenia, wektory semantyczne (embeddings) – sposób zapisu znaczenia tekstu jako liczb, dzięki czemu system może mierzyć podobieństwo treści i wyszukiwać semantycznie

Wyszukiwanie semantyczne (semantic search) – wyszukiwanie oparte na znaczeniu, a nie na dosłownym dopasowaniu słów

Baza wektorowa (vector database) – baza danych przeznaczona do przechowywania embeddings i szybkiego wyszukiwania podobnych treści

RAG, generowanie wspierane wyszukiwaniem (retrieval augmented generation) – podejście, w którym model najpierw pobiera informacje z bazy lub dokumentów, a dopiero potem generuje odpowiedź na tej podstawie

Integracja przez API (API integration) – sposób podłączenia modelu AI do aplikacji lub procesu, aby automatycznie wykonywał zadania, na przykład generował opisy produktów lub podsumowania

Automatyzacja procesów (workflow automation) – wykorzystanie AI do wykonywania powtarzalnych czynności, takich jak kategoryzacja maili, tworzenie szkiców treści czy analiza zgłoszeń

Agent AI (AI agent) – system, który potrafi wykonywać zadania wieloetapowe, łącząc narzędzia, dane i decyzje, czasem z minimalnym udziałem człowieka

Człowiek w pętli (human in the loop) – model pracy, w którym człowiek nadzoruje działanie AI, zatwierdza wyniki lub koryguje błędy

Bezpieczeństwo AI (AI safety) – obszar obejmujący praktyki i mechanizmy, które ograniczają ryzyka, błędy oraz szkodliwe użycia AI

Zabezpieczenia modelu (guardrails) – reguły i mechanizmy, które ograniczają, co model może wygenerować oraz jak powinien reagować na ryzykowne polecenia

Atak na polecenie (prompt injection) – próba „wstrzyknięcia” do polecenia instrukcji, które zmieniają zachowanie modelu, na przykład w aplikacjach opartych o RAG

Wyjaśnialna AI (explainable AI, XAI) – podejście, które ma ułatwiać zrozumienie, dlaczego system AI podjął daną decyzję, szczególnie ważne w obszarach wysokiego ryzyka

Prywatność danych (data privacy) – zasady i praktyki dotyczące ochrony danych osobowych i poufnych w procesach wykorzystujących AI

Anonimizacja (anonymization) – proces usuwania lub przekształcania danych tak, aby nie dało się zidentyfikować konkretnej osoby

Dane syntetyczne (synthetic data) – dane wygenerowane sztucznie, używane na przykład do trenowania lub testowania, gdy dane rzeczywiste są trudno dostępne albo wrażliwe

Multimodalność (multimodality) – zdolność modelu do pracy z różnymi typami danych, na przykład tekstem i obrazem w jednym zadaniu

Rozpoznawanie obrazów (computer vision) – dziedzina AI, która pozwala analizować obrazy i wideo, na przykład wykrywać obiekty lub odczytywać treści z dokumentów

Rozpoznawanie mowy (speech recognition) – technologia zamiany mowy na tekst, wykorzystywana w dyktowaniu i transkrypcjach

Synteza mowy (text to speech) – technologia zamiany tekstu na mowę, wykorzystywana na przykład w lektorach i asystentach głosowych

Deepfake (deepfake) – realistycznie wyglądające lub brzmiące materiały audio wideo tworzone z użyciem AI, które mogą służyć zarówno do kreatywnych zastosowań, jak i nadużyć

Model open source (open source model) – model, którego kod lub wagi są udostępnione publicznie na określonej licencji, co umożliwia samodzielne uruchamianie i dostosowanie

Model zamknięty (closed model) – model dostępny jako usługa, bez publicznego dostępu do kodu lub wag, zwykle oferowany przez dostawcę komercyjnego

Chmura obliczeniowa (cloud computing) – infrastruktura umożliwiająca uruchamianie modeli AI na serwerach zdalnych, bez potrzeby posiadania własnych zasobów sprzętowych

AI na urządzeniu (edge AI) – AI działająca lokalnie, na przykład w smartfonie lub komputerze, bez wysyłania danych do chmury, co bywa korzystne dla prywatności i szybkości

Ewaluacja modelu (model evaluation) – proces sprawdzania jakości działania modelu na testach i scenariuszach użycia

Benchmark (benchmark) – zestaw testów, dzięki którym można porównywać modele między sobą w podobnych zadaniach

Metryki jakości (evaluation metrics) – miary używane do oceny modelu, na przykład trafność klasyfikacji lub jakość generowanego tekstu

Dryf modelu (model drift) – pogorszenie jakości modelu w czasie, gdy zmieniają się dane lub warunki, w których jest używany

 

Pojęcia AI w biznesie i pracy

Automatyzacja biznesowa (business automation). Wykorzystanie AI do wykonywania powtarzalnych zadań operacyjnych takich jak obsługa maili, faktur, zgłoszeń czy raportów bez ciągłego udziału człowieka

Asystent AI (AI assistant). Narzędzie wspierające pracownika w codziennych zadaniach takich jak pisanie tekstów, planowanie, analiza danych lub przygotowanie prezentacji

Decyzje wspierane przez AI (AI assisted decision making). Proces podejmowania decyzji biznesowych z wykorzystaniem rekomendacji generowanych przez systemy AI

Analiza predykcyjna (predictive analytics). Wykorzystanie danych historycznych i AI do przewidywania przyszłych zdarzeń takich jak sprzedaż, popyt czy ryzyko odejścia klientów

Personalizacja (personalization). Dostosowywanie oferty, komunikacji lub treści do konkretnego użytkownika na podstawie danych i zachowań

Automatyzacja marketingu (marketing automation). Wykorzystanie AI do planowania, uruchamiania i optymalizacji kampanii marketingowych

Segmentacja klientów (customer segmentation). Dzielenie klientów na grupy o podobnych cechach przy użyciu AI w celu lepszego dopasowania oferty

Rekomendacje produktowe (recommendation systems). Systemy AI sugerujące produkty lub usługi na podstawie wcześniejszych zachowań użytkownika

Analiza sentymentu (sentiment analysis). Analiza opinii klientów i pracowników w celu określenia ich nastawienia emocjonalnego

Obsługa klienta wspierana przez AI (AI powered customer service). Wykorzystanie chatbotów i asystentów do odpowiadania na pytania klientów i rozwiązywania prostych problemów

Automatyczne raportowanie (automated reporting). Tworzenie raportów biznesowych przez AI na podstawie danych bez ręcznego opracowywania

Analiza konkurencji (competitive intelligence). Wykorzystanie AI do monitorowania rynku, działań konkurencji i trendów branżowych

Prognozowanie sprzedaży (sales forecasting). Szacowanie przyszłych wyników sprzedażowych z użyciem modeli AI

Optymalizacja procesów (process optimization). Identyfikowanie wąskich gardeł i usprawnianie procesów operacyjnych z pomocą AI

Zarządzanie wiedzą (knowledge management). Organizowanie i udostępnianie wiedzy w firmie przy wsparciu AI

Wirtualny pracownik (virtual worker). System AI realizujący określone zadania operacyjne podobnie jak człowiek

Analiza ryzyka (risk analysis). Wykorzystanie AI do identyfikacji i oceny ryzyk finansowych, prawnych lub operacyjnych

Compliance wspierane przez AI (AI driven compliance). Monitorowanie zgodności działań firmy z przepisami przy pomocy systemów AI

AI w rekrutacji (AI recruitment). Wykorzystanie AI do selekcji CV, analizy kompetencji i planowania procesów rekrutacyjnych

Analiza kompetencji (skills analysis). Ocena umiejętności pracowników i kandydatów z użyciem narzędzi AI

Planowanie zasobów (resource planning). Wsparcie AI w przydzielaniu czasu, ludzi i budżetów

Zarządzanie projektami z AI (AI project management). Wspomaganie planowania, harmonogramów i ryzyk projektowych przez AI

Automatyczne tworzenie treści (content generation). Generowanie tekstów, opisów, postów i materiałów marketingowych przez AI

Wsparcie decyzyjne dla menedżerów (executive decision support). Dostarczanie syntetycznych analiz i rekomendacji dla kadry zarządzającej

Analiza danych biznesowych (business analytics). Wydobywanie wniosków z danych firmowych przy pomocy AI

Optymalizacja kosztów (cost optimization). Wskazywanie obszarów nadmiernych wydatków z wykorzystaniem modeli AI

Zarządzanie relacjami z klientami (CRM supported by AI). Wzbogacanie systemów CRM o analizy i prognozy generowane przez AI

Automatyzacja HR (HR automation). Usprawnianie procesów kadrowych takich jak onboarding czy oceny pracownicze

Monitorowanie wydajności (performance monitoring). Analiza efektywności zespołów i procesów przy użyciu AI

Analiza danych w czasie rzeczywistym (real time analytics). Przetwarzanie danych na bieżąco w celu szybkiego reagowania

AI w finansach (AI in finance). Wykorzystanie AI do analiz finansowych, prognoz i wykrywania nieprawidłowości

Wykrywanie nadużyć (fraud detection). Identyfikowanie podejrzanych transakcji i zachowań przy pomocy AI

Zarządzanie zmianą technologiczną (technology change management). Wprowadzanie AI do organizacji z uwzględnieniem ludzi, procesów i kultury pracy

Produktywność wspierana przez AI (AI driven productivity). Zwiększanie efektywności pracy dzięki automatyzacji i wsparciu decyzyjnemu

 

AI, prawo i etyka

Etyka sztucznej inteligencji (AI ethics). Zbiór zasad i wartości, które mają zapewnić, że systemy AI są projektowane i używane w sposób odpowiedzialny, bezpieczny i sprawiedliwy

Odpowiedzialne AI (responsible AI). Podejście zakładające, że twórcy i użytkownicy AI ponoszą odpowiedzialność za skutki jej działania

Regulacje AI (AI regulation). Przepisy prawa określające zasady tworzenia, wdrażania i stosowania systemów sztucznej inteligencji

AI Act (EU Artificial Intelligence Act). Rozporządzenie Unii Europejskiej regulujące wykorzystanie AI w zależności od poziomu ryzyka, wprowadzające obowiązki dla firm i instytucji

System wysokiego ryzyka (high risk AI system). System AI, który może znacząco wpływać na prawa lub bezpieczeństwo ludzi, na przykład w rekrutacji, kredytach czy ochronie zdrowia

Ocena ryzyka AI (AI risk assessment). Proces identyfikowania i analizowania potencjalnych zagrożeń związanych z użyciem AI

Zarządzanie ryzykiem AI (AI risk management). Działania mające na celu ograniczanie negatywnych skutków stosowania systemów AI

Transparentność AI (AI transparency). Zasada mówiąca, że sposób działania systemu AI powinien być możliwy do zrozumienia i komunikowalny dla użytkowników

Wyjaśnialność decyzji (decision explainability). Możliwość uzyskania informacji, dlaczego AI wygenerowała określoną decyzję lub rekomendację

Prawo do informacji (right to information). Prawo użytkownika do wiedzy, że ma do czynienia z systemem AI, a nie człowiekiem

Prawo do sprzeciwu (right to object). Prawo osoby do zakwestionowania decyzji podjętej automatycznie przez system AI

Automatyczne podejmowanie decyzji (automated decision making). Proces decyzyjny realizowany przez system bez bezpośredniego udziału człowieka

Nadzór człowieka (human oversight). Wymóg, aby człowiek mógł kontrolować, korygować lub zatrzymać działanie systemu AI

Odpowiedzialność prawna (legal liability). Odpowiedzialność za szkody lub naruszenia wynikające z użycia AI

Zgodność z prawem (legal compliance). Zapewnienie, że system AI działa zgodnie z obowiązującymi przepisami

Ochrona danych osobowych (data protection). Zasady zabezpieczania danych osób fizycznych wykorzystywanych przez systemy AI

RODO (GDPR). Rozporządzenie Unii Europejskiej regulujące przetwarzanie danych osobowych, mające zastosowanie również do systemów AI

Minimalizacja danych (data minimization). Zasada ograniczania przetwarzania danych tylko do tych, które są niezbędne

Zgoda na przetwarzanie danych (data consent). Świadoma i dobrowolna zgoda osoby na wykorzystanie jej danych

Profilowanie (profiling). Automatyczna analiza cech lub zachowań osoby w celu przewidywania jej preferencji lub decyzji

Dyskryminacja algorytmiczna (algorithmic discrimination). Sytuacja, w której AI faworyzuje lub wyklucza określone grupy osób

Równość algorytmiczna (algorithmic fairness). Projektowanie systemów AI w sposób ograniczający uprzedzenia i nierówne traktowanie

Audyt algorytmiczny (algorithmic audit). Niezależna ocena działania systemu AI pod kątem zgodności z prawem i etyką

Dokumentacja modelu (model documentation). Opis sposobu działania, danych i ograniczeń systemu AI

Ślad decyzyjny (decision traceability). Możliwość prześledzenia kroków prowadzących do decyzji AI

Bezpieczeństwo danych (data security). Ochrona danych przed nieautoryzowanym dostępem lub wyciekiem

Cyberbezpieczeństwo AI (AI cybersecurity). Zabezpieczenia chroniące systemy AI przed atakami i manipulacją

Dezinformacja generowana przez AI (AI generated misinformation). Fałszywe lub wprowadzające w błąd treści tworzone przez systemy AI

Manipulacja informacyjna (information manipulation). Wykorzystanie AI do wpływania na opinie lub decyzje ludzi

Deepfake polityczny (political deepfake). Materiały stworzone przez AI w celu wprowadzenia w błąd opinii publicznej

Oznaczanie treści AI (AI content labeling). Informowanie odbiorców, że dana treść została wygenerowana lub wsparta przez AI

Odpowiedzialność organizacyjna (organizational accountability). Obowiązek firm i instytucji do nadzorowania użycia AI

Kodeks etyczny AI (AI code of ethics). Zbiór wewnętrznych zasad regulujących stosowanie AI w organizacji

Zaufanie do AI (trust in AI). Poziom akceptacji i wiarygodności systemów AI w oczach użytkowników

Społeczny wpływ AI (social impact of AI). Skutki wdrażania AI dla rynku pracy, relacji społecznych i demokracji

Zrównoważony rozwój AI (sustainable AI). Projektowanie AI z uwzględnieniem długofalowych skutków społecznych i środowiskowych

 

AI w marketingu i komunikacji

Automatyczne tworzenie treści marketingowych (AI content creation). Wykorzystanie AI do pisania tekstów reklamowych, postów w mediach społecznościowych, newsletterów lub opisów produktów

Copywriting wspierany przez AI (AI assisted copywriting). Tworzenie lub redagowanie tekstów sprzedażowych i wizerunkowych z pomocą narzędzi AI

Personalizacja komunikacji (communication personalization). Dostosowywanie treści marketingowych do konkretnych odbiorców na podstawie danych i zachowań

Targetowanie odbiorców (audience targeting). Wybór grup docelowych przy wsparciu AI analizującej dane demograficzne i behawioralne

Segmentacja odbiorców (audience segmentation). Dzielenie odbiorców na mniejsze grupy w celu precyzyjniejszej komunikacji

Analiza zachowań użytkowników (user behavior analysis). Badanie sposobu interakcji odbiorców z treściami i kanałami komunikacji

Rekomendacje treści (content recommendation). Sugestie artykułów, wideo lub produktów generowane na podstawie wcześniejszych działań użytkownika

Automatyzacja kampanii marketingowych (marketing campaign automation). Planowanie i prowadzenie kampanii z ograniczonym udziałem manualnym

Optymalizacja treści (content optimization). Poprawianie skuteczności komunikatów marketingowych na podstawie danych i testów

Testy A B wspierane przez AI (AI driven A B testing). Automatyczne porównywanie wersji komunikatów w celu wyboru najskuteczniejszej

Analiza sentymentu marki (brand sentiment analysis). Ocena nastrojów wokół marki na podstawie komentarzy, opinii i wzmianek

Monitoring mediów (media monitoring). Śledzenie obecności marki w mediach i sieci z wykorzystaniem algorytmów AI

Social listening (social listening). Analiza rozmów i trendów w mediach społecznościowych w czasie rzeczywistym

Zarządzanie reputacją online (online reputation management). Wspieranie ochrony wizerunku marki przy użyciu analiz AI

Prognozowanie trendów komunikacyjnych (trend forecasting). Przewidywanie kierunków rozwoju tematów i narracji w komunikacji

AI w public relations (AI in public relations). Wykorzystanie AI do analizy mediów, tworzenia komunikatów i planowania działań PR

Automatyczne tworzenie materiałów prasowych (press content generation). Generowanie szkiców informacji prasowych i notatek medialnych

Analiza skuteczności komunikacji (communication performance analysis). Ocena efektywności przekazów i kanałów komunikacji

Optymalizacja czasu publikacji (posting time optimization). Dobór najlepszych momentów publikacji treści na podstawie danych

AI w mediach społecznościowych (AI in social media). Zastosowanie AI do planowania, analizy i moderowania treści w social media

Moderacja treści (content moderation). Automatyczne wykrywanie treści niepożądanych lub naruszających zasady

Automatyczne odpowiedzi (automated responses). Generowanie odpowiedzi na komentarze i wiadomości przy użyciu AI

Chatbot marketingowy (marketing chatbot). Chatbot wykorzystywany do komunikacji sprzedażowej lub informacyjnej

Lejek sprzedażowy wspierany przez AI (AI driven sales funnel). Optymalizacja ścieżki klienta od kontaktu do zakupu

Analiza leadów (lead analysis). Ocena jakości potencjalnych klientów z wykorzystaniem AI

Scoring leadów (lead scoring). Punktowa ocena leadów na podstawie ich zachowań i danych

AI w e mail marketingu (AI email marketing). Personalizacja i automatyzacja kampanii mailowych z użyciem AI

Automatyczne tworzenie nagłówków (headline generation). Generowanie tytułów przyciągających uwagę odbiorców

Storytelling wspierany przez AI (AI assisted storytelling). Tworzenie spójnych narracji marki z pomocą narzędzi AI

Analiza języka marki (brand voice analysis). Sprawdzanie spójności tonu i stylu komunikacji

Kreacja wizualna wspierana przez AI (AI visual creation). Tworzenie grafik i materiałów wizualnych z użyciem AI

Generowanie wideo marketingowego (AI video generation). Tworzenie krótkich materiałów wideo do komunikacji marki

AI w reklamie online (AI in digital advertising). Optymalizacja kampanii reklamowych w kanałach cyfrowych

Dynamiczne treści reklamowe (dynamic ad content). Automatyczne dopasowywanie treści reklam do odbiorcy

Analiza ścieżki klienta (customer journey analysis). Badanie punktów kontaktu klienta z marką

Optymalizacja doświadczenia użytkownika (UX optimization). Poprawa odbioru strony lub aplikacji na podstawie analiz AI

Predykcja zaangażowania (engagement prediction). Szacowanie reakcji odbiorców na treści przed ich publikacją

AI w komunikacji wewnętrznej (AI internal communication). Wsparcie komunikacji w organizacji przy użyciu AI

Automatyczne podsumowania treści (content summarization). Skracanie długich materiałów do kluczowych informacji

Analiza konkurencyjnych komunikatów (competitive messaging analysis). Porównywanie narracji konkurencji

Optymalizacja SEO wspierana przez AI (AI SEO optimization). Dobór tematów i struktury treści pod kątem wyszukiwarek

Kreatywność wspierana przez AI (AI augmented creativity). Współpraca człowieka i AI w procesie twórczym

 

AI w edukacji i szkoleniach

Sztuczna inteligencja w edukacji (AI in education). Wykorzystanie systemów AI do wspierania nauczania, uczenia się oraz zarządzania procesami edukacyjnymi

Personalizacja nauczania (personalized learning). Dostosowywanie treści i tempa nauki do indywidualnych potrzeb ucznia przy wsparciu AI

Adaptacyjne systemy edukacyjne (adaptive learning systems). Platformy uczące się zachowań użytkownika i zmieniające materiały w trakcie nauki

Asystent edukacyjny AI (AI learning assistant). Narzędzie wspierające uczniów i studentów w nauce poprzez wyjaśnienia, podpowiedzi i powtórki

Automatyczne ocenianie (automated grading). Wykorzystanie AI do sprawdzania testów, prac pisemnych lub quizów

Analiza postępów w nauce (learning analytics). Monitorowanie wyników i zaangażowania uczących się w celu lepszego wsparcia procesu nauki

Uczenie wspierane przez AI (AI supported learning). Proces edukacyjny, w którym AI pełni rolę wsparcia, a nie zastępstwa nauczyciela

Indywidualne ścieżki nauki (learning pathways). Planowanie kolejnych etapów nauki dopasowanych do kompetencji i celów ucznia

AI w e learningu (AI in e learning). Zastosowanie AI w platformach edukacyjnych online

Inteligentne materiały dydaktyczne (smart learning content). Treści edukacyjne reagujące na zachowanie i poziom wiedzy użytkownika

Automatyczne tworzenie materiałów szkoleniowych (training content generation). Generowanie konspektów, ćwiczeń i prezentacji z pomocą AI

Analiza stylu uczenia się (learning style analysis). Identyfikowanie preferencji poznawczych ucznia w celu lepszego dopasowania treści

Wsparcie nauczyciela przez AI (AI teacher support). Narzędzia pomagające w planowaniu zajęć, ocenianiu i przygotowaniu materiałów

AI w szkoleniach firmowych (AI in corporate training). Wykorzystanie AI do rozwoju kompetencji pracowników

Symulacje edukacyjne (educational simulations). Środowiska treningowe oparte na AI umożliwiające naukę przez doświadczenie

Wirtualny trener (virtual trainer). System AI prowadzący użytkownika przez proces szkoleniowy

Ocena kompetencji (competency assessment). Automatyczna analiza poziomu umiejętności uczestnika szkolenia

Feedback generowany przez AI (AI generated feedback). Automatyczne informacje zwrotne pomagające poprawić wyniki nauki

Uczenie przez praktykę wspierane przez AI (AI assisted experiential learning). Nauka oparta na zadaniach i scenariuszach wspieranych przez AI

AI w edukacji zdalnej (AI in remote learning). Wsparcie nauki na odległość poprzez inteligentne narzędzia

Monitorowanie zaangażowania uczniów (student engagement monitoring). Analiza aktywności i motywacji w procesie nauki

Automatyczne transkrypcje zajęć (lecture transcription). Zamiana wykładów i szkoleń na tekst z użyciem AI

Automatyczne streszczenia materiałów (learning summarization). Skracanie treści edukacyjnych do kluczowych informacji

Wsparcie dostępności edukacji (accessible learning with AI). Ułatwianie nauki osobom z niepełnosprawnościami dzięki AI

Tłumaczenia edukacyjne (educational translation). Automatyczne tłumaczenie materiałów szkoleniowych

AI w egzaminach i testach (AI in assessment). Wsparcie projektowania i analizy testów wiedzy

Analiza luk kompetencyjnych (skills gap analysis). Identyfikowanie braków wiedzy i umiejętności u uczniów lub pracowników

Uczenie się przez całe życie (lifelong learning). Wspieranie ciągłego rozwoju kompetencji z pomocą AI

Etyka AI w edukacji (ethical AI in education). Odpowiedzialne stosowanie AI w procesach nauczania i oceniania

Nadzór człowieka w edukacji (human oversight in education). Zapewnienie, że decyzje edukacyjne wspierane przez AI pozostają pod kontrolą nauczycieli

 

AI w zarządzaniu i strategii

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu (AI in management). Wykorzystanie AI do wspierania procesów decyzyjnych, planowania i koordynacji działań w organizacji

Wsparcie strategiczne AI (AI strategic support). Dostarczanie analiz i rekomendacji pomocnych przy podejmowaniu decyzji długoterminowych

Podejmowanie decyzji strategicznych wspierane przez AI (AI assisted strategic decision making). Wykorzystanie analiz AI do wyboru kierunków rozwoju organizacji

Analiza scenariuszowa (scenario analysis). Tworzenie możliwych wariantów przyszłości na podstawie danych i symulacji AI

Prognozowanie strategiczne (strategic forecasting). Przewidywanie długoterminowych trendów rynkowych i organizacyjnych

Zarządzanie danymi strategicznymi (strategic data management). Organizowanie i analiza danych kluczowych dla kierownictwa

Wczesne ostrzeganie strategiczne (early warning systems). Identyfikowanie sygnałów ryzyka i zmian otoczenia z pomocą AI

Analiza konkurencyjna wspierana przez AI (AI driven competitive analysis). Monitorowanie rynku i działań konkurencji w ujęciu strategicznym

Analiza rynku (market intelligence). Wykorzystanie AI do rozumienia dynamiki rynku i potrzeb klientów

Planowanie długoterminowe (long term planning). Wsparcie AI w wyznaczaniu celów i priorytetów organizacji

Zarządzanie portfelem projektów (project portfolio management). Ocena i priorytetyzacja inicjatyw strategicznych z pomocą AI

Optymalizacja alokacji zasobów (resource allocation optimization). Przydzielanie ludzi, czasu i budżetów w sposób bardziej efektywny

Zarządzanie ryzykiem strategicznym (strategic risk management). Identyfikacja i minimalizacja zagrożeń dla realizacji strategii

Analiza efektywności strategicznej (strategy performance analysis). Ocena skuteczności wdrażanych kierunków rozwoju

Zarządzanie zmianą (change management). Wspieranie procesów transformacji organizacyjnej z użyciem analiz AI

Transformacja cyfrowa (digital transformation). Proces zmiany modelu działania organizacji z wykorzystaniem technologii, w tym AI

AI jako element strategii firmy (AI as a strategic asset). Traktowanie AI jako długofalowego zasobu organizacyjnego

Doświadczenie decyzyjne kadry zarządzającej (executive decision experience). Wspomaganie pracy zarządu poprzez syntetyczne analizy AI

Zarządzanie wiedzą strategiczną (strategic knowledge management). Gromadzenie i wykorzystywanie wiedzy wspierającej decyzje strategiczne

Monitorowanie realizacji strategii (strategy monitoring). Śledzenie postępów we wdrażaniu strategii z pomocą AI

Zarządzanie celami (goal management). Wspieranie definiowania i oceny celów organizacyjnych

Zarządzanie efektywnością organizacji (organizational performance management). Analiza wyników całej organizacji z wykorzystaniem AI

Analiza otoczenia biznesowego (business environment analysis). Ocena czynników politycznych, ekonomicznych i społecznych

Zarządzanie innowacjami (innovation management). Wspieranie rozwoju nowych produktów i usług z użyciem AI

Strategia oparta na danych (data driven strategy). Podejmowanie decyzji strategicznych w oparciu o analizy danych

Planowanie scenariuszy kryzysowych (crisis scenario planning). Przygotowywanie organizacji na sytuacje nadzwyczajne

Zarządzanie reputacją strategiczną (strategic reputation management). Analiza wizerunku organizacji w długim horyzoncie

Zarządzanie interesariuszami (stakeholder management). Analiza relacji z kluczowymi grupami otoczenia organizacji

AI w zarządzaniu publicznym (AI in public governance). Wykorzystanie AI do planowania i zarządzania w sektorze publicznym

Zarządzanie etyczne w strategii (ethical strategy management). Uwzględnianie aspektów etycznych przy podejmowaniu decyzji strategicznych

Zrównoważona strategia (sustainable strategy). Planowanie rozwoju z uwzględnieniem długofalowych skutków społecznych i środowiskowych

Ocena dojrzałości organizacji w AI (AI maturity assessment). Analiza gotowości organizacji do wykorzystania AI na poziomie strategicznym

Strategiczne wdrażanie AI (strategic AI implementation). Planowe wprowadzanie AI jako elementu długofalowej strategii

 

AI w administracji publicznej

Sztuczna inteligencja w administracji publicznej (AI in public administration). Wykorzystanie systemów AI do wspierania działania urzędów, instytucji publicznych i administracji rządowej oraz samorządowej

Cyfryzacja usług publicznych (digital public services). Przenoszenie procesów administracyjnych do środowiska cyfrowego z wykorzystaniem AI

Automatyzacja procesów urzędowych (public process automation). Usprawnianie powtarzalnych czynności administracyjnych takich jak obsługa wniosków czy formularzy

Obsługa obywatela wspierana przez AI (AI citizen services). Wykorzystanie chatbotów i asystentów do udzielania informacji obywatelom

Asystent urzędowy AI (AI public assistant). Narzędzie wspierające pracowników administracji w analizie dokumentów i przygotowywaniu odpowiedzi

E administracja (e government). System elektronicznej obsługi spraw publicznych z elementami AI

Analiza dokumentów administracyjnych (document analysis). Automatyczne przetwarzanie pism, decyzji i akt urzędowych

Klasyfikacja wniosków (application classification). Automatyczne przypisywanie spraw do odpowiednich kategorii

Priorytetyzacja spraw (case prioritization). Ustalanie kolejności rozpatrywania spraw na podstawie danych

Wspomaganie decyzji administracyjnych (AI assisted public decision making). Wsparcie urzędników w podejmowaniu decyzji przy zachowaniu nadzoru człowieka

Automatyczne przygotowywanie decyzji (decision drafting). Tworzenie projektów decyzji administracyjnych z pomocą AI

Analiza obciążenia urzędów (workload analysis). Monitorowanie liczby spraw i efektywności pracy instytucji

Planowanie zasobów administracyjnych (public resource planning). Lepsze zarządzanie kadrami i budżetami w administracji

Monitorowanie realizacji polityk publicznych (policy monitoring). Analiza skuteczności programów rządowych i samorządowych

Analiza danych publicznych (public data analytics). Wykorzystywanie danych statystycznych do planowania działań publicznych

Otwarte dane publiczne (open government data). Udostępnianie danych instytucji publicznych do analiz i innowacji

AI w statystyce publicznej (AI in public statistics). Automatyzacja analiz statystycznych i prognoz społecznych

Prognozowanie potrzeb społecznych (social needs forecasting). Przewidywanie zapotrzebowania na usługi publiczne

AI w ochronie zdrowia publicznego (AI in public health). Wsparcie planowania i analiz systemu ochrony zdrowia

AI w edukacji publicznej (AI in public education). Wykorzystanie AI do zarządzania systemem edukacji

AI w transporcie publicznym (AI in public transport). Optymalizacja rozkładów jazdy i zarządzania ruchem

AI w administracji lokalnej (AI in local government). Zastosowanie AI w gminach, miastach i regionach

Transparentność działań publicznych (public transparency). Zapewnienie przejrzystości decyzji wspieranych przez AI

Odpowiedzialność administracyjna AI (public accountability). Odpowiedzialność instytucji za skutki użycia AI

Audyt systemów publicznych AI (public AI audit). Kontrola działania systemów AI wykorzystywanych przez administrację

Nadzór człowieka w administracji (human oversight in public sector). Zapewnienie kontroli urzędnika nad decyzjami wspieranymi przez AI

Zgodność z prawem administracyjnym (administrative law compliance). Dostosowanie systemów AI do przepisów prawa publicznego

Ochrona praw obywatela (citizen rights protection). Zapobieganie naruszeniom praw jednostki przez systemy AI

Bezpieczeństwo systemów publicznych (public system security). Ochrona infrastruktury administracyjnej przed nadużyciami i atakami

Zaufanie do administracji cyfrowej (trust in digital government). Poziom akceptacji technologii AI przez obywateli

Transformacja cyfrowa państwa (digital government transformation). Długofalowy proces zmiany funkcjonowania państwa z użyciem technologii

Zrównoważone wdrażanie AI w sektorze publicznym (sustainable public AI). Odpowiedzialne i długoterminowe wykorzystanie AI w administracji

 

AI w danych i prywatności w praktyce

Dane jako paliwo AI (data driven AI). Zasada mówiąca, że jakość działania systemów AI zależy bezpośrednio od jakości i zakresu danych

Zarządzanie danymi (data management). Proces gromadzenia, porządkowania, przechowywania i wykorzystywania danych w organizacji

Jakość danych (data quality). Stopień kompletności, aktualności i poprawności danych używanych przez AI

Minimalizacja danych (data minimization). Ograniczanie przetwarzania danych tylko do niezbędnego zakresu

Legalność przetwarzania danych (lawful data processing). Zasada zgodnego z prawem wykorzystywania danych przez systemy AI

Cel przetwarzania danych (purpose limitation). Określenie konkretnego celu, w jakim dane są wykorzystywane

Zgoda na przetwarzanie danych (data consent). Świadoma zgoda osoby na wykorzystanie jej danych

Podstawa prawna przetwarzania (legal basis). Uzasadnienie prawne umożliwiające przetwarzanie danych

Dane osobowe (personal data). Informacje pozwalające na identyfikację osoby fizycznej

Dane wrażliwe (sensitive data). Szczególna kategoria danych wymagająca zwiększonej ochrony

Anonimizacja danych (data anonymization). Trwałe usunięcie możliwości identyfikacji osoby

Pseudonimizacja (pseudonymization). Zastąpienie danych identyfikujących innymi oznaczeniami

Bezpieczeństwo danych (data security). Ochrona danych przed nieuprawnionym dostępem lub wyciekiem

Dostęp do danych (data access control). Określanie kto i w jakim zakresie może korzystać z danych

Zarządzanie uprawnieniami (access management). Kontrola ról i poziomów dostępu do danych

Przechowywanie danych (data storage). Zasady i technologie magazynowania danych

Retencja danych (data retention). Okres przechowywania danych zgodny z przepisami

Usuwanie danych (data deletion). Trwałe usuwanie danych po zakończeniu celu przetwarzania

Ślad przetwarzania danych (data traceability). Możliwość prześledzenia, jak dane były używane

Transparentność przetwarzania (data transparency). Informowanie użytkowników o sposobie wykorzystania danych

Prawo do wglądu w dane (right of access). Prawo osoby do sprawdzenia, jakie dane są o niej przetwarzane

Prawo do poprawiania danych (right to rectification). Możliwość korygowania nieprawidłowych danych

Prawo do usunięcia danych (right to erasure). Prawo do bycia zapomnianym

Prawo do ograniczenia przetwarzania (right to restriction). Czasowe wstrzymanie użycia danych

Profilowanie danych (data profiling). Automatyczna analiza cech lub zachowań osoby

Ryzyko naruszenia prywatności (privacy risk). Możliwość szkody wynikającej z niewłaściwego użycia danych

Ocena skutków dla ochrony danych (data protection impact assessment). Analiza ryzyk związanych z przetwarzaniem danych

Zarządzanie incydentami danych (data incident management). Reagowanie na wycieki lub naruszenia danych

Zgłaszanie naruszeń danych (data breach notification). Obowiązek informowania o incydentach

Zaufanie użytkowników (user trust). Poziom akceptacji systemów AI opartych na danych

Etyczne wykorzystanie danych (ethical data use). Odpowiedzialne podejście do danych

Dane syntetyczne (synthetic data). Sztucznie generowane dane używane zamiast rzeczywistych

Zbiory danych treningowych (training datasets). Dane używane do uczenia modeli AI

Dane testowe (test data). Dane do sprawdzania jakości systemów

Własność danych (data ownership). Określenie, kto jest właścicielem danych

Dostawcy danych (data providers). Podmioty udostępniające dane do analiz

Transfer danych (data transfer). Przekazywanie danych między systemami lub podmiotami

Przetwarzanie danych w chmurze (cloud data processing). Wykorzystanie infrastruktury zewnętrznej do pracy z danymi

Lokalizacja danych (data localization). Określenie, gdzie fizycznie przechowywane są dane

Zgodność z RODO w praktyce (GDPR compliance in practice). Stosowanie zasad ochrony danych w codziennych procesach

Privacy by design (privacy by design). Projektowanie systemów z ochroną prywatności od początku

Privacy by default (privacy by default). Domyślne ustawienia systemów minimalizujące przetwarzanie danych

Zarządzanie zgodami (consent management). Kontrola i dokumentowanie zgód użytkowników

Audyt danych (data audit). Sprawdzanie sposobu wykorzystywania danych w organizacji

Odpowiedzialność za dane (data accountability). Jasne przypisanie odpowiedzialności za dane

Kultura ochrony danych (data protection culture). Świadomość i praktyki zespołu dotyczące prywatności

Ryzyko reputacyjne danych (data reputational risk). Potencjalna utrata zaufania wynikająca z nadużyć danych

 

Sztuczna inteligencja bardzo szybko stała się elementem codziennej pracy, biznesu i funkcjonowania instytucji. Rzadziej jednak stała się zrozumiała. Ten cykl powstał po to, by uporządkować język wokół AI i oddzielić realne zastosowania od uproszczeń, marketingowych skrótów i niepotrzebnego strachu. Zaczęliśmy od podstawowych pojęć, bo bez nich trudno sensownie rozmawiać o strategii, prawie, edukacji czy zarządzaniu. Następnie pokazaliśmy, jak AI działa w biznesie, komunikacji, administracji publicznej i pracy z danymi. Nie po to, by zamknąć temat, ale by dać solidny punkt odniesienia do dalszych rozmów i decyzji.

AI nie jest jedną technologią ani jednym narzędziem. Jest zestawem rozwiązań, które mogą wspierać ludzi, ale tylko wtedy, gdy są rozumiane, odpowiedzialnie wdrażane i osadzone w realnym kontekście organizacyjnym oraz społecznym. Bez języka nie ma strategii. Bez pojęć nie ma świadomych wyborów.

Ten glosariusz nie ma ambicji bycia encyklopedią. Ma być mapą. Materiałem, do którego można wracać, gdy pojawia się nowe narzędzie, regulacja albo pomysł na wdrożenie AI w pracy czy biznesie. Jeśli ułatwi on choć jedną lepszą decyzję, jedno sensowniejsze pytanie albo jedną rozmowę bez technologicznego chaosu, to spełnił swoją rolę. W kolejnych publikacjach będziemy wracać do tych pojęć już w konkretnych kontekstach. Bez czarów. Bez skrótów myślowych. Z myśleniem strategicznym zamiast zachwytu nad nowinkami.

Materiał przygotowała Agnieszka Marzęda