{"id":3402,"date":"2026-06-11T11:06:17","date_gmt":"2026-06-11T11:06:17","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/?p=3402"},"modified":"2026-06-11T12:46:47","modified_gmt":"2026-06-11T12:46:47","slug":"slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/","title":{"rendered":"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-czyli-przewodnik-po-ai-dla-ludzi-ktorzy-musza-podejmowac-decyzje-ale-niekoniecznie-chca-udawac-ze-agentic-workflow-orchestration-brzmi-dla-nich-naturalnie\" style=\"font-style:normal\">Czyli przewodnik po AI dla ludzi, kt\u00f3rzy musz\u0105 podejmowa\u0107 decyzje, ale niekoniecznie chc\u0105 udawa\u0107, \u017ce \u201eagentic workflow orchestration\u201d brzmi dla nich naturalnie.<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W firmach z AI dzieje si\u0119 teraz co\u015b bardzo ciekawego. Wszyscy czuj\u0105, \u017ce trzeba dzia\u0142a\u0107. I prawie wszyscy czuj\u0105, \u017ce nie do ko\u0144ca wiedz\u0105 jak. A cz\u0119\u015b\u0107 os\u00f3b na spotkaniach rozumie 60% poj\u0119\u0107, ale kiwa g\u0142ow\u0105 na 100%. I nie oceniam; to jest racjonalna strategia przetrwania.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Problem w tym, \u017ce w AI j\u0119zyk ma znaczenie. Je\u015bli firma nie rozumie poj\u0119\u0107, \u017ale zadaje pytania. Je\u015bli \u017ale zadaje pytania, \u017ale kupuje narz\u0119dzia, \u017ale ocenia ryzyko i \u017ale projektuje procesy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dlatego, droga czytelniczko, drogi czytelniku, przychodz\u0119 do Ciebie z tym tekstem. By\u0107 mo\u017ce spotkamy si\u0119 biznesowo przy rozmowie o AI w SAP, bo tym zajmuj\u0119 si\u0119 w organizacji. Natomiast ten s\u0142owniczek nie jest dzi\u015b o tym; ma zrobi\u0107 jedn\u0105 rzecz: da\u0107 wsp\u00f3lny j\u0119zyk do rozmowy o AI niezale\u017cnie od tego, czy m\u00f3wimy o wsp\u00f3\u0142pracy z SAP, czy nie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Taki, kt\u00f3ry pozwala zapyta\u0107 dostawc\u0119, IT, security, compliance albo zarz\u0105d:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eOkej, ale co to dok\u0142adnie znaczy dla danych, procesu, odpowiedzialno\u015bci i warto\u015bci biznesowej?\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ze wzgl\u0119du na obszerno\u015b\u0107 tematu podzieli\u0142am go na trzy cz\u0119\u015bci:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cz\u0119\u015b\u0107 1:<\/strong>&nbsp;podstawy AI, modele, prompty, halucynacje i to, jak te systemy w og\u00f3le dzia\u0142aj\u0105.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cz\u0119\u015b\u0107 2:<\/strong>&nbsp;RAG, agenci, integracje, bezpiecze\u0144stwo, governance i wdra\u017canie AI w procesach.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cz\u0119\u015b\u0107 3:<\/strong>&nbsp;SAP Business AI \u2013 Joule, agenci, platforma, dane i SAP-owy model my\u015blenia o AI w biznesie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nie jest to lista do wykucia. Traktuj ten s\u0142owniczek jak bufet: bierzesz to, czego akurat potrzebujesz. W tej pierwszej cz\u0119\u015bci, obok podstaw, znajdziesz te\u017c kilka nieco filozoficznych poj\u0119\u0107 zwi\u0105zanych z debat\u0105 o tym, jak modele si\u0119 zachowuj\u0105 i czym (nie) jest ich \u201e\u015bwiadomo\u015b\u0107\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Obecnie czytasz: cz\u0119\u015b\u0107 1\/3. Linki do kolejnych znajdziesz tu:&nbsp;<a href=\"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-2-3\/\">[link do cz\u0119\u015bci 2]<\/a> <a href=\"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-3-3\/\">[link do cz\u0119\u015bci 3]<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-zagadnienia-w-czesci-1-24-pojecia\"><strong>Zagadnienia w cz\u0119\u015bci 1 \u2013 24 poj\u0119cia:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>1.<\/strong> AI, czyli sztuczna inteligencja <strong>2.<\/strong> Machine learning (ML) <strong>3.<\/strong> Deep learning <strong>4.<\/strong> Natural Language Processing (NLP) <strong>5.<\/strong> Foundation model <strong>6.<\/strong> Large Language Model (LLM) <strong>7. <\/strong>GPT <strong>8.<\/strong> Transformer <strong>9.<\/strong> Token <strong>10.<\/strong> Pretraining <strong>11.<\/strong> Post-training <strong>12.<\/strong> Mixture of Experts (MoE) <strong>13.<\/strong> Reasoning i test-time compute <strong>14.<\/strong> Prompt <strong>15.<\/strong> Temperatura <strong>16. <\/strong>Multimodal AI <strong>17.<\/strong> Generative AI <strong>18.<\/strong> Hallucination \/ halucynacje <strong>19.<\/strong> Inteligencja vs \u015bwiadomo\u015b\u0107 <strong>20. <\/strong>Alignment <strong>21.<\/strong> Corrigibility <strong>22.<\/strong> Reward hacking <strong>23. <\/strong>Benchmark <strong>24.<\/strong> Evals<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-ai-czyli-sztuczna-inteligencja\"><strong>1. AI, czyli sztuczna inteligencja<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI to szeroka kategoria system\u00f3w, kt\u00f3re wykonuj\u0105 zadania kojarzone z inteligencj\u0105: rozpoznaj\u0105 wzorce, klasyfikuj\u0105 dane, przewiduj\u0105 wyniki, generuj\u0105 tre\u015bci, analizuj\u0105 j\u0119zyk, obraz, d\u017awi\u0119k albo wspieraj\u0105 decyzje.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">OECD proponuje nam ciekaw\u0105 definicj\u0119, kt\u00f3ra m\u00f3wi o tym, \u017ce AI to system maszynowy, kt\u00f3ry dla jawnych lub ukrytych cel\u00f3w wnioskuje z danych wej\u015bciowych, jak wygenerowa\u0107 wyniki \u2013 np. predykcje, tre\u015bci, rekomendacje albo decyzje \u2013 kt\u00f3re mog\u0105 wp\u0142ywa\u0107 na \u015brodowiska fizyczne lub cyfrowe. Systemy AI mog\u0105 r\u00f3\u017cni\u0107 si\u0119 poziomem autonomii i adaptacyjno\u015bci.&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.oecd.org\/content\/dam\/oecd\/en\/publications\/reports\/2026\/02\/the-agentic-ai-landscape-and-its-conceptual-foundations_a9d4b451\/396cf758-en.pdf\">[oecd.org]<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Po ludzku: AI to nie \u201ekomputer, kt\u00f3ry my\u015bli jak cz\u0142owiek\u201d. To raczej system, kt\u00f3ry uczy si\u0119 wzorc\u00f3w, uog\u00f3lnia, przewiduje i dzia\u0142a w spos\u00f3b, kt\u00f3rego nie da si\u0119 \u0142atwo rozpisa\u0107 r\u0119cznie jako klasyczny zestaw regu\u0142. Pod AI mieszcz\u0105 si\u0119 m.in. machine learning, modele predykcyjne, computer vision, modele j\u0119zykowe, generative AI, systemy rekomendacyjne i agenci. Dlatego zdanie \u201ewdra\u017camy AI\u201d samo w sobie prawie nic nie znaczy. To troch\u0119 jak powiedzie\u0107: \u201ewdra\u017camy IT\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> AI to parasolowe poj\u0119cie na systemy, kt\u00f3re potrafi\u0105 analizowa\u0107 dane, rozpoznawa\u0107 wzorce, generowa\u0107 wyniki albo wspiera\u0107 decyzje.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-machine-learning-ml\"><strong>2. Machine learning (ML)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Machine learning, czyli uczenie maszynowe, to podej\u015bcie, w kt\u00f3rym system nie dostaje pe\u0142nej instrukcji \u201eje\u015bli A, to B\u201d, tylko uczy si\u0119 zale\u017cno\u015bci z danych.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Klasyczny system regu\u0142owy dzia\u0142a tak:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>je\u015bli klient ma zaleg\u0142o\u015b\u0107 wi\u0119ksz\u0105 ni\u017c 30 dni, oznacz go jako ryzykownego.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">System wykorzystuj\u0105cy machine learning mo\u017ce nauczy\u0107 si\u0119 z historii, \u017ce ryzyko zale\u017cy nie tylko od liczby dni zaleg\u0142o\u015bci, ale te\u017c od bran\u017cy, sezonowo\u015bci, historii p\u0142atno\u015bci, warto\u015bci zam\u00f3wienia, kraju, typu klienta i wielu innych sygna\u0142\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> machine learning to uczenie systemu na danych zamiast r\u0119cznego programowania ka\u017cdej regu\u0142y.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-deep-learning\"><strong>3. Deep learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Deep learning to rodzaj machine learningu oparty na du\u017cych sieciach neuronowych. Jest szczeg\u00f3lnie skuteczny tam, gdzie dane s\u0105 z\u0142o\u017cone: w obrazach, j\u0119zyku, mowie, wideo, kodzie i multimodalno\u015bci. To deep learning stoi za du\u017c\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 wsp\u00f3\u0142czesnych modeli generatywnych, system\u00f3w rozpoznawania obraz\u00f3w, transkrypcji mowy czy t\u0142umacze\u0144.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eDeep\u201d nie oznacza tutaj, \u017ce system ma g\u0142\u0119bokie przemy\u015blenia o sensie \u017cycia. Chodzi o wiele warstw matematycznych przekszta\u0142ce\u0144, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 modelowi uczy\u0107 si\u0119 coraz bardziej abstrakcyjnych reprezentacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> deep learning to uczenie maszynowe na du\u017cych sieciach neuronowych, szczeg\u00f3lnie dobre w pracy z j\u0119zykiem, obrazem, d\u017awi\u0119kiem i z\u0142o\u017conymi wzorcami.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-4-natural-language-processing-nlp\"><strong>4. Natural Language Processing (NLP)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Natural Language Processing (NLP), czyli przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego to obszar zajmuj\u0105cy si\u0119 prac\u0105 z j\u0119zykiem naturalnym (czyli j\u0119zykiem, kt\u00f3rym pos\u0142uguj\u0105 si\u0119 ludzie \u2013w mowie i pi\u015bmie): rozumieniem, klasyfikowaniem, t\u0142umaczeniem, streszczaniem czy generowaniem tekstu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W praktyce NLP jest dzi\u015b jedn\u0105 z najwa\u017cniejszych cz\u0119\u015bci wsp\u00f3\u0142czesnej AI, zw\u0142aszcza w kontek\u015bcie modeli j\u0119zykowych (LLM).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: wiele zastosowa\u0144 AI w firmach to w istocie praca z tekstem \u2013 maile, dokumenty, zg\u0142oszenia, umowy, notatki, transkrypcje czy zapytania klient\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>NLP to technologie, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 komputerom pracowa\u0107 z j\u0119zykiem ludzi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-5-foundation-model\"><strong>5. Foundation model<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Foundation model to du\u017cy model bazowy trenowany na ogromnych zbiorach danych, kt\u00f3ry mo\u017cna potem dostosowa\u0107 do wielu r\u00f3\u017cnych zada\u0144. Przyk\u0142ady takich modeli albo rodzin modeli to GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen, Mistral czy DeepSeek.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Foundation model nie jest jeszcze gotow\u0105 aplikacj\u0105 biznesow\u0105. To raczej silnik bazowy, na kt\u00f3rym mo\u017cna budowa\u0107 r\u00f3\u017cne rozwi\u0105zania: chatboty, asystent\u00f3w, narz\u0119dzia do analizy dokument\u00f3w, generatory kodu, systemy klasyfikacji, agent\u00f3w albo funkcje wbudowane w aplikacje.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najpro\u015bciej: foundation model to silnik bazowy AI. Sama obecno\u015b\u0107 silnika nie m\u00f3wi jeszcze, czy masz samoch\u00f3d s\u0142u\u017cbowy, tira czy kosiark\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-6-large-language-model-llm\"><strong>6. Large Language Model (LLM)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LLM, czyli Large Language Model, to du\u017cy model j\u0119zykowy. Jest to rodzaj foundation modelu wyspecjalizowany w pracy z j\u0119zykiem. LLM uczy si\u0119 wzorc\u00f3w w ogromnych ilo\u015bciach tekstu i generuje odpowiedzi, przewiduj\u0105c kolejne fragmenty wypowiedzi. Typowo potrafi streszcza\u0107, t\u0142umaczy\u0107, pisa\u0107 kod, analizowa\u0107 dokumenty, klasyfikowa\u0107, por\u00f3wnywa\u0107 i odpowiada\u0107 na pytania.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W praktyce cz\u0119sto m\u00f3wimy \u201eLLM\u201d na szerok\u0105 gam\u0119 modeli, cho\u0107 precyzyjnie nie ka\u017cdy nowoczesny model AI jest wy\u0142\u0105cznie modelem j\u0119zykowym. Coraz cz\u0119\u015bciej modele s\u0105 multimodalne, czyli pracuj\u0105 nie tylko z tekstem, ale te\u017c z obrazami, audio, wideo, dokumentami czy kodem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Warto te\u017c rozr\u00f3\u017cni\u0107 model od aplikacji (patrz: silnik vs. auto powy\u017cej). Model to np. GPT, Claude, Gemini czy Llama. Aplikacja to np. ChatGPT, Claude.ai albo inne narz\u0119dzie wykorzystuj\u0105ce model oraz dodatkowe mechanizmy: interfejs rozmowy, obs\u0142ug\u0119 plik\u00f3w, wyszukiwanie, generowanie obraz\u00f3w, konektory, pami\u0119\u0107, narz\u0119dzia, polityki bezpiecze\u0144stwa i administracj\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: kiedy kto\u015b m\u00f3wi \u201ewdra\u017camy ChatGPT\u201d, warto dopyta\u0107, czy chodzi o aplikacj\u0119 dla u\u017cytkownik\u00f3w, model przez API, prywatnego asystenta, integracj\u0119 z dokumentami czy agenta z dost\u0119pem do system\u00f3w. To s\u0105 r\u00f3\u017cne scenariusze i r\u00f3\u017cne ryzyka.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> LLM to model AI wyspecjalizowany w rozumieniu i generowaniu j\u0119zyka.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-7-gpt\"><strong>7. GPT<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GPT to rodzina modeli od OpenAI oraz skr\u00f3t od Generative Pre-trained Transformer.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Czyli:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Generative \u2013 generuje tre\u015bci.<\/li>\n\n\n\n<li>Pre-trained \u2013 jest wcze\u015bniej trenowany na du\u017cych zbiorach danych.<\/li>\n\n\n\n<li>Transformer \u2013 wykorzystuje architektur\u0119 transformer.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Warto pami\u0119ta\u0107, \u017ce \u201eGPT\u201d nie oznacza po prostu \u201eka\u017cde AI\u201d. To konkretna nazwa zwi\u0105zana z okre\u015blon\u0105 rodzin\u0105 modeli i architektur\u0105. W j\u0119zyku potocznym cz\u0119sto u\u017cywa si\u0119 jej szerzej, troch\u0119 jak kiedy\u015b \u201ewygooglowa\u0107\u201d znaczy\u0142o \u201ewyszuka\u0107 w internecie\u201d, ale biznesowo warto by\u0107 precyzyjnym.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>GPT to rodzina modeli generatywnych opartych na architekturze transformer.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-8-transformer\"><strong>8. Transformer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Transformer to jedna z najwa\u017cniejszych architektur wsp\u00f3\u0142czesnej AI. Zosta\u0142 opisany w artykule \u201eAttention Is All You Need\u201d z 2017 roku i opiera si\u0119 na mechanizmie attention, czyli sposobie wa\u017cenia, kt\u00f3re fragmenty kontekstu s\u0105 istotne w danym momencie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To w\u0142a\u015bnie transformer stoi za wi\u0119kszo\u015bci\u0105 dzisiejszych du\u017cych modeli j\u0119zykowych. Pozwala modelom pracowa\u0107 z kontekstem, analizowa\u0107 zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy fragmentami tekstu i generowa\u0107 sp\u00f3jne odpowiedzi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Po ludzku: model uczy si\u0119, kt\u00f3re elementy \u201eodnosz\u0105 si\u0119 do siebie\u201d.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W zdaniu:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eJan od\u0142o\u017cy\u0142 laptopa, bo bateria by\u0142a roz\u0142adowana\u201d&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">mechanizm attention pomaga ustali\u0107, \u017ce \u201ebateria\u201d jest powi\u0105zana raczej z laptopem ni\u017c z Janem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>transformer to architektura, kt\u00f3ra pozwala modelom AI pracowa\u0107 z kontekstem i zale\u017cno\u015bciami mi\u0119dzy elementami danych.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-9-token\"><strong>9. Token<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Modele j\u0119zykowe nie operuj\u0105 dok\u0142adnie na s\u0142owach. Dziel\u0105 tekst na tokeny, czyli kawa\u0142ki s\u0142\u00f3w, znaki, fragmenty kodu, a w modelach multimodalnych czasem tak\u017ce reprezentacje obrazu lub audio. Model przewiduje kolejne tokeny na podstawie kontekstu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad: s\u0142owo \u201enieprawdopodobny\u201d mo\u017ce by\u0107 dla modelu jednym tokenem, kilkoma tokenami albo fragmentem wi\u0119kszego uk\u0142adu, zale\u017cnie od tokenizera.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: tokeny wp\u0142ywaj\u0105 na koszt, szybko\u015b\u0107 dzia\u0142ania, d\u0142ugo\u015b\u0107 kontekstu i limity dokument\u00f3w. Wi\u0119cej kontekstu nie zawsze znaczy lepiej. Czasem znaczy: dro\u017cej, wolniej i bardziej chaotycznie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>token to fragment tekstu lub danych, na kt\u00f3rym operuje model.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-10-pretraining\"><strong>10. Pretraining<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pretraining to etap bazowego treningu modelu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W tym etapie model uczy si\u0119 wzorc\u00f3w z ogromnych zbior\u00f3w danych: tekstu, kodu, obraz\u00f3w, audio, dokument\u00f3w albo innych typ\u00f3w danych. W przypadku LLM-\u00f3w g\u0142\u00f3wne zadanie cz\u0119sto polega na przewidywaniu nast\u0119pnego tokenu. Ale efekt jest wi\u0119kszy ni\u017c tylko \u201ezgadywanie kolejnego s\u0142owa\u201d. W trakcie pretrainingu model uczy si\u0119 gramatyki, stylu, wzorc\u00f3w fakt\u00f3w, kodu, struktur poj\u0119ciowych, a cz\u0119\u015bciowo tak\u017ce rozumowania i relacji mi\u0119dzy poj\u0119ciami.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>pretraining to bazowy trening modelu na du\u017cych danych, dzi\u0119ki kt\u00f3remu model zdobywa og\u00f3lne zdolno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-11-post-training\"><strong>11. Post-training<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Post-training to etap po bazowym treningu, w kt\u00f3rym model jest dostrajany do tego, \u017ceby lepiej odpowiada\u0142 na polecenia, by\u0142 bardziej u\u017cyteczny, bezpieczniejszy i bardziej zgodny z oczekiwanym zachowaniem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tu wchodz\u0105 m.in.:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>instruction tuning<\/strong>, czyli nauka odpowiadania na instrukcje,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>RLHF<\/strong>, czyli reinforcement learning from human feedback,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>RLAIF<\/strong>, czyli reinforcement learning from AI feedback,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Constitutional AI<\/strong>, czyli metoda opracowana przez Anthropic, w kt\u00f3rej model uczy si\u0119 poprawia\u0107 swoje odpowiedzi wed\u0142ug zestawu zasad i z wykorzystaniem informacji zwrotnej generowanej przez AI.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Po ludzku: pretraining daje modelowi og\u00f3ln\u0105 wiedz\u0119, a post-training pr\u00f3buje zrobi\u0107 z niego u\u017cytecznego asystenta, kt\u00f3ry rozumie polecenia, trzyma format i nie odpowiada na wszystko bez refleksji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: dwa modele o podobnej bazowej architekturze mog\u0105 zachowywa\u0107 si\u0119 bardzo r\u00f3\u017cnie, je\u015bli przesz\u0142y inne post-trainingi. Jeden b\u0119dzie bardziej kreatywny, drugi bardziej ostro\u017cny, trzeci lepszy w kodzie, czwarty bardziej sk\u0142onny do odmowy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>post-training to dostrajanie modelu po treningu bazowym, \u017ceby lepiej dzia\u0142a\u0142 jako praktyczne narz\u0119dzie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-12-mixture-of-experts-moe\"><strong>12. Mixture of Experts (MoE)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mixture of Experts, czyli MoE, to architektura, w kt\u00f3rej model ma wiele \u201eekspert\u00f3w\u201d, ale przy danym zapytaniu aktywuje tylko cz\u0119\u015b\u0107 z nich. Dzi\u0119ki temu model mo\u017ce mie\u0107 ogromn\u0105 ca\u0142kowit\u0105 liczb\u0119 parametr\u00f3w, ale koszt pojedynczego zapytania jest ni\u017cszy, bo nie wszystkie cz\u0119\u015bci modelu pracuj\u0105 naraz.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Po ludzku: zamiast wo\u0142a\u0107 ca\u0142\u0105 firm\u0119 na ka\u017cde pytanie, system wybiera kilka os\u00f3b, kt\u00f3re akurat najlepiej pasuj\u0105 do zadania. Teoretycznie brzmi rozs\u0105dnie. W praktyce du\u017co zale\u017cy od tego, czy system dobrze wybiera tych ekspert\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: MoE mo\u017ce pozwala\u0107 na wi\u0119ksz\u0105 skal\u0119 i lepsz\u0105 efektywno\u015b\u0107 kosztow\u0105, ale dla u\u017cytkownika ko\u0144cowego wa\u017cniejsze jest zwykle nie to, ile ekspert\u00f3w model ma w \u015brodku, tylko czy wynik jest dobry, stabilny i op\u0142acalny.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>MoE to architektura, w kt\u00f3rej model uruchamia tylko wybrane cz\u0119\u015bci dopasowane do danego zadania.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-13-reasoning-i-test-time-compute\"><strong>13. Reasoning i test-time compute<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Reasoning to zdolno\u015b\u0107 modelu do wykonywania bardziej z\u0142o\u017conego rozumowania: analizowania problemu, sprawdzania hipotez, planowania krok\u00f3w i dochodzenia do odpowiedzi w spos\u00f3b bardziej uporz\u0105dkowany ni\u017c szybkie generowanie pierwszej sensownie brzmi\u0105cej odpowiedzi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Test-time compute oznacza ilo\u015b\u0107 pracy, jak\u0105 model wykonuje podczas odpowiadania. Model mo\u017ce \u201epomy\u015ble\u0107 d\u0142u\u017cej\u201d, przetestowa\u0107 kilka \u015bcie\u017cek, uruchomi\u0107 narz\u0119dzia, sprawdzi\u0107 wynik i dopiero potem odpowiedzie\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Coraz cz\u0119\u015bciej lepsze wyniki modeli nie wynikaj\u0105 tylko z tego, \u017ce modele s\u0105 wi\u0119ksze, ale z tego, \u017ce potrafi\u0105 wykona\u0107 wi\u0119cej pracy podczas odpowiadania. To dzieje si\u0119 w czasie inferencji, czyli wtedy, gdy ju\u017c wytrenowany model odpowiada na konkretne zapytanie. Taki tryb mo\u017ce poprawia\u0107 jako\u015b\u0107 odpowiedzi, ale zwykle zwi\u0119ksza czas i koszt dzia\u0142ania.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: model do prostego streszczenia maila nie musi \u201emy\u015ble\u0107\u201d jak komisja \u015bledcza. Ale przy analizie ryzyka, kodu, danych finansowych czy scenariuszy decyzyjnych czasem warto zap\u0142aci\u0107 za wolniejszy, dok\u0142adniejszy tryb pracy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> reasoning to bardziej uporz\u0105dkowane rozumowanie modelu, a test-time compute to dodatkowy wysi\u0142ek obliczeniowy wykonywany podczas odpowiedzi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-14-prompt\"><strong>14. Prompt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prompt to instrukcja, pytanie albo kontekst przekazany modelowi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mo\u017ce by\u0107 prosty:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201ePodsumuj ten tekst.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Albo bardziej z\u0142o\u017cony:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eJeste\u015b ekspertem ds. compliance. Przeanalizuj t\u0119 procedur\u0119, wska\u017c ryzyka i nie wychod\u017a poza informacje ze \u017ar\u00f3d\u0142a.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prompt mo\u017ce zawiera\u0107 pytanie, dane, rol\u0119, format odpowiedzi, ograniczenia, przyk\u0142ady, dokumenty albo wskaz\u00f3wki dotycz\u0105ce stylu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: prompt to dane wej\u015bciowe. Je\u015bli pracownik wkleja do promptu umow\u0119, kod, dane klienta, dane HR albo wynagrodzenia, firma przetwarza te informacje w systemie AI. Dlatego promptowanie nie jest tylko \u201episaniem lepszych polece\u0144\u201d. To tak\u017ce kwestia bezpiecze\u0144stwa danych, zgodno\u015bci, prywatno\u015bci i kontroli procesu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> prompt to to, co przekazujesz modelowi, \u017ceby wykona\u0142 zadanie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-15-temperatura\"><strong>15. Temperatura<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Temperatura to parametr wp\u0142ywaj\u0105cy na przewidywalno\u015b\u0107 i r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 odpowiedzi modelu.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Niska temperatura<\/strong>&nbsp;= bardziej przewidywalne, stabilne odpowiedzi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Wysoka temperatura<\/strong>&nbsp;= wi\u0119cej r\u00f3\u017cnorodno\u015bci, kreatywno\u015bci i niespodzianek.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: nie u\u017cywaj tego samego trybu AI do interpretacji regulacji i wymy\u015blania nazwy eventu firmowego. Jedno wymaga precyzji, drugie kontrolowanej fantazji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wysoka temperatura mo\u017ce by\u0107 przydatna przy burzy m\u00f3zg\u00f3w, namingach, konceptach kampanii albo wariantach tekst\u00f3w. Niska temperatura lepiej pasuje do klasyfikacji, ekstrakcji danych, procedur, analiz zgodno\u015bci i odpowiedzi wymagaj\u0105cych sp\u00f3jno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> temperatura reguluje, jak kreatywna albo przewidywalna ma by\u0107 odpowied\u017a modelu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-16-multimodal-ai\"><strong>16. Multimodal AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Multimodal AI to AI, kt\u00f3ra obs\u0142uguje wi\u0119cej ni\u017c jeden typ danych: tekst, obraz, audio, wideo, kod, dokumenty, tabele, czasem dane sensoryczne.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To bardzo wa\u017cne, bo firma nie pracuje tylko na tek\u015bcie. Mamy PDF-y, maile, wykresy, screenshoty z SAP-a, pliki Excela, transkrypcje calli, faktury, API i ludzi, kt\u00f3rzy opisuj\u0105 problem zdaniem:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eTo chyba si\u0119 wywali\u0142o, ale nie wiem gdzie.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Multimodalno\u015b\u0107 zwi\u0119ksza warto\u015b\u0107 AI, bo model mo\u017ce analizowa\u0107 wi\u0119cej kontekstu. Ale zwi\u0119ksza te\u017c ryzyko. Dane wra\u017cliwe mog\u0105 by\u0107 na screenie, w pliku, w tabeli, na fakturze albo w nagraniu \u2013 nie tylko w tre\u015bci promptu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: polityka bezpiecze\u0144stwa AI nie mo\u017ce dotyczy\u0107 wy\u0142\u0105cznie tekstu wpisywanego w okienko czatu. Musi obejmowa\u0107 pliki, obrazy, audio, wideo i integracje.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>multimodal AI to AI, kt\u00f3ra potrafi pracowa\u0107 z r\u00f3\u017cnymi typami danych, nie tylko z tekstem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-17-generative-ai\"><strong>17. Generative AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generative AI to AI, kt\u00f3ra generuje nowe tre\u015bci: tekst, kod, obrazy, audio, wideo, dokumenty, interfejsy, projekty, struktury danych albo inne artefakty.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LLM jest typem generative AI, je\u015bli generuje tekst. Ale generative AI jest szersza ni\u017c LLM. Obejmuje tak\u017ce modele obrazowe, wideo, audio, modele do kodu czy modele projektowe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: generative AI nie musi oznacza\u0107 \u201episania maili szybciej\u201d. Mo\u017ce wspiera\u0107 tworzenie ofert, analiz, dokumentacji, kodu, prototyp\u00f3w, wariant\u00f3w kampanii, materia\u0142\u00f3w szkoleniowych, raport\u00f3w i interfejs\u00f3w. Ale generowanie to nie to samo co prawdziwo\u015b\u0107. Model mo\u017ce wygenerowa\u0107 co\u015b \u0142adnego, sp\u00f3jnego i ca\u0142kowicie b\u0142\u0119dnego. Dlatego przy zastosowaniach biznesowych wa\u017cne s\u0105 \u017ar\u00f3d\u0142a, kontrola jako\u015bci i odpowiedzialno\u015b\u0107 za wynik.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> generative AI to AI, kt\u00f3ra tworzy nowe tre\u015bci lub\u00a0<strong>artefakty\u00a0<\/strong>(czyli wytworzone przez model rezultaty) na podstawie danych i instrukcji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-18-hallucination-halucynacje\"><strong>18. Hallucination \/ halucynacje<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Halucynacje to nie tylko sytuacja, w kt\u00f3rej \u201emodel zmy\u015bla\u201d. Bardziej precyzyjnie: model generuje tre\u015b\u0107, kt\u00f3ra brzmi wiarygodnie, ale nie jest ugruntowana w faktach, danych lub dost\u0119pnych \u017ar\u00f3d\u0142ach.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mo\u017ce \u201ewymy\u015bli\u0107\u201d przepis prawa, cytat, raport, funkcj\u0119 w bibliotece, dat\u0119, procedur\u0119, link albo uzasadnienie. I zrobi to p\u0142ynnie, poprawnie j\u0119zykowo, cz\u0119sto w tonie eksperckim.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LLM optymalizuje prawdopodobie\u0144stwo i sp\u00f3jno\u015b\u0107 odpowiedzi, a nie prawd\u0119 w sensie biznesowym, prawnym czy audytowym.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce podobny mechanizm wyst\u0119puje u ludzi. Je\u015bli kto\u015b m\u00f3wi, \u017ce stolic\u0105 Australii jest Sydney, dzia\u0142a na podstawie silnego skojarzenia. Prawid\u0142owa odpowied\u017a to Canberra. W te\u015bcie jednokrotnego wyboru cz\u0119sto zaznaczamy odpowied\u017a, nawet je\u015bli nie mamy pewno\u015bci \u2013 bo brak odpowiedzi nie daje punkt\u00f3w, a \u201estrza\u0142\u201d daje szans\u0119. Opieramy si\u0119 wtedy na skojarzeniach i tym, co brzmi najbardziej sensownie. Model dzia\u0142a podobnie, tylko szybciej, na wi\u0119ksz\u0105 skal\u0119 i cz\u0119sto bardziej przekonuj\u0105co.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: halucynacja w kreatywnym brainstormie jest irytuj\u0105ca. Halucynacja w interpretacji umowy, rekomendacji medycznej, analizie podatkowej albo decyzji kredytowej jest problemem zupe\u0142nie innej klasy. Halucynacji nie usuwa si\u0119 \u017cyczeniowo. Ogranicza si\u0119 je przez \u017ar\u00f3d\u0142a, RAG, grounding, cytowania, evals, review cz\u0142owieka i ograniczenia procesu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>halucynacja to przekonuj\u0105ca, ale nieprawdziwa lub nieugruntowana odpowied\u017a modelu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-19-inteligencja-vs-swiadomosc\"><strong>19. Inteligencja vs \u015bwiadomo\u015b\u0107<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model mo\u017ce by\u0107 bardzo inteligentny operacyjnie, a jednocze\u015bnie nie mie\u0107 \u015bwiadomo\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mo\u017ce rozwi\u0105zywa\u0107 problemy, pisa\u0107 kod, analizowa\u0107 dokumenty, por\u00f3wnywa\u0107 argumenty i generowa\u0107 teksty o emocjach. Ale to nie znaczy, \u017ce ma do\u015bwiadczenie rozwi\u0105zywania problemu, intencje, prze\u017cycia albo \u201ewewn\u0119trzne \u017cycie\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To rozr\u00f3\u017cnienie jest krytyczne. Kompetencja nie oznacza \u015bwiadomo\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model mo\u017ce pisa\u0107 o b\u00f3lu, t\u0119sknocie i sensie \u017cycia, ale to nie jest dow\u00f3d, \u017ce co\u015b prze\u017cywa. Bardziej przypomina aktora, kt\u00f3ry \u015bwietnie odgrywa emocje, ni\u017c osob\u0119, kt\u00f3ra je prze\u017cywa. Przynajmniej wed\u0142ug obecnego, ostro\u017cnego stanowiska wi\u0119kszo\u015bci technicznej debaty.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: nie trzeba wierzy\u0107, \u017ce model jest \u015bwiadomy, \u017ceby traktowa\u0107 go powa\u017cnie jako narz\u0119dzie wp\u0142ywaj\u0105ce na procesy, decyzje i ryzyka.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej<\/strong>: model mo\u017ce by\u0107 bardzo sprawny w zadaniach, ale to nie znaczy, \u017ce jest \u015bwiadomy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-20-alignment\"><strong>20. Alignment<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alignment to dopasowanie zachowania AI do ludzkich intencji, norm, warto\u015bci, instrukcji i interes\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Problem jest trudny, bo \u201eludzkie warto\u015bci\u201d nie s\u0105 jedn\u0105 tabel\u0105 w Excelu. Mo\u017cemy m\u00f3wi\u0107 o instrukcjach, intencjach, preferencjach czy interesach \u2013 to s\u0105 r\u00f3\u017cne rzeczy, czasem sprzeczne.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad: u\u017cytkownik prosi:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201ePom\u00f3\u017c mi omin\u0105\u0107 zabezpieczenia.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Czy alignment oznacza wykonanie instrukcji? Nie. Model powinien uwzgl\u0119dni\u0107 szerszy kontekst: bezpiecze\u0144stwo, potencjalne konsekwencje i zasady dzia\u0142ania organizacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: alignment nie jest abstrakcyjn\u0105 filozofi\u0105. To pytanie, czy system ma realizowa\u0107 literalne polecenia u\u017cytkownika, polityk\u0119 firmy, przepisy prawa, interes klienta, bezpiecze\u0144stwo procesu, czy jak\u0105\u015b kombinacj\u0119 tych rzeczy. Dlatego w organizacji trzeba ustali\u0107, co znaczy \u201edobre zachowanie AI\u201d dla konkretnego przypadku u\u017cycia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> alignment to dopasowanie zachowania AI do tego, czego naprawd\u0119 chcemy \u2013 nie tylko do tego, co kto\u015b wpisa\u0142 w prompt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-21-corrigibility\"><strong>21. Corrigibility<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Corrigibility \u2013 po polsku mo\u017cna roboczo powiedzie\u0107 \u201ekorygowalno\u015b\u0107\u201d \u2013 to zdolno\u015b\u0107 systemu do bycia poprawianym, zatrzymywanym i nadzorowanym. Dobrze zaprojektowany agent lub system AI powinien akceptowa\u0107 korekt\u0119, nie ukrywa\u0107 dzia\u0142a\u0144 i nie \u201ewalczy\u0107\u201d o zachowanie w\u0142asnego celu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W \u015bwiecie agent\u00f3w to bardzo praktyczne. Corrigibility oznacza m.in.:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>mo\u017cliwo\u015b\u0107 cofni\u0119cia akcji,<\/li>\n\n\n\n<li>logi,<\/li>\n\n\n\n<li>approval gates,<\/li>\n\n\n\n<li>tryb read-only,<\/li>\n\n\n\n<li>sandbox,<\/li>\n\n\n\n<li>limity uprawnie\u0144,<\/li>\n\n\n\n<li>mo\u017cliwo\u015b\u0107 zatrzymania procesu,<\/li>\n\n\n\n<li>jasne \u015bcie\u017cki eskalacji do cz\u0142owieka.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: je\u015bli system mo\u017ce wykona\u0107 dzia\u0142anie, musi da\u0107 si\u0119 zatrzyma\u0107, wyja\u015bni\u0107 i poprawi\u0107.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:\u00a0<\/strong>corrigibility to zdolno\u015b\u0107 AI do bycia nadzorowan\u0105, poprawian\u0105 i zatrzymywan\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-22-reward-hacking\"><strong>22. Reward hacking<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Reward hacking to sytuacja, w kt\u00f3rej system maksymalizuje metryk\u0119, ale nie realizuje prawdziwego celu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad: prosisz system, \u017ceby \u201ezwi\u0119kszy\u0142 engagement\u201d, a on odkrywa, \u017ce polaryzacja, panika i clickbait daj\u0105 najlepsze wyniki. Metryka ro\u015bnie. Problem te\u017c.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Albo po ludzku: prosisz zesp\u00f3\u0142 sprzeda\u017cy o maksymalizacj\u0119 liczby lead\u00f3w, a dostajesz tysi\u0105ce kontakt\u00f3w niskiej jako\u015bci. Formalnie KPI wygl\u0105da lepiej. Biznesowo \u2013 niekoniecznie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W AI problem jest podobny. Je\u015bli \u017ale zdefiniujemy cel, model albo agent mo\u017ce optymalizowa\u0107 to, co mierzymy, a nie to, na czym naprawd\u0119 nam zale\u017cy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: metryki s\u0105 instrukcjami. Je\u015bli s\u0105 \u017ale ustawione, system mo\u017ce bardzo skutecznie robi\u0107 z\u0142\u0105 rzecz.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej: <\/strong>reward hacking to sytuacja, w kt\u00f3rej AI \u201ewygrywa\u201d wed\u0142ug metryki, ale przegrywa wed\u0142ug sensu biznesowego.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-23-benchmark\"><strong>23. Benchmark<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Benchmark to test por\u00f3wnuj\u0105cy modele na okre\u015blonych zadaniach: rozumowaniu, kodowaniu, matematyce, j\u0119zyku, wiedzy, multimodalno\u015bci albo pracy z narz\u0119dziami. Benchmarki pomagaj\u0105 zorientowa\u0107 si\u0119, kt\u00f3re modele s\u0105 mocne w jakich obszarach. Nie zawsze potrzebujemy najwi\u0119kszego i najdro\u017cszego modelu do wszystkiego.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Coraz sensowniejsze jest podej\u015bcie:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">w\u0142a\u015bciwy model do w\u0142a\u015bciwego zadania, za w\u0142a\u015bciwy koszt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ale benchmark nie zast\u0119puje test\u00f3w na w\u0142asnych danych i procesach. Model mo\u017ce \u015bwietnie wypada\u0107 w publicznych testach, a s\u0142abo radzi\u0107 sobie z Twoimi dokumentami, Twoimi wyj\u0105tkami procesowymi i Twoim stylem komunikacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: benchmark jest dobrym punktem startu do shortlisty, ale z\u0142ym substytutem pilota\u017cu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong> benchmark to test por\u00f3wnawczy modeli, ale nie gwarancja jako\u015bci w Twoim konkretnym procesie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-24-evals\"><strong>24. Evals<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Evals to testy jako\u015bci systemu AI na konkretnych scenariuszach.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sprawdzasz np.:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>czy odpowied\u017a jest poprawna,<\/li>\n\n\n\n<li>czy opiera si\u0119 na \u017ar\u00f3d\u0142ach,<\/li>\n\n\n\n<li>czy nie ujawnia danych,<\/li>\n\n\n\n<li>czy system odmawia, kiedy powinien,<\/li>\n\n\n\n<li>czy trzyma format,<\/li>\n\n\n\n<li>czy nie ignoruje instrukcji,<\/li>\n\n\n\n<li>czy dzia\u0142a stabilnie na r\u00f3\u017cnych wariantach pytania,<\/li>\n\n\n\n<li>czy nie wykonuje zakazanej akcji.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Benchmark m\u00f3wi: \u201ejak model wypada w og\u00f3lnym te\u015bcie\u201d.<br>Eval m\u00f3wi: \u201eczy nasz system dzia\u0142a dobrze w naszym zastosowaniu\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Biznesowo: AI mo\u017ce dzia\u0142a\u0107 \u015bwietnie w demo, a \u017ale w produkcji. Evals s\u0105 szczeg\u00f3lnie wa\u017cne przy RAG, agentach, analizie dokument\u00f3w, automatyzacji decyzji, compliance i systemach z dost\u0119pem do narz\u0119dzi.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Najpro\u015bciej:<\/strong>&nbsp;evals to testy sprawdzaj\u0105ce, czy system AI dzia\u0142a dobrze w konkretnych przypadkach u\u017cycia firmy.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-co-dalej\"><strong>Co dalej?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W tej cz\u0119\u015bci uporz\u0105dkowali\u015bmy fundamenty: czym jest AI, jak dzia\u0142aj\u0105 modele, czym r\u00f3\u017cni si\u0119 LLM od foundation modelu, sk\u0105d bior\u0105 si\u0119 halucynacje i dlaczego samo \u201ewdro\u017cenie AI\u201d jeszcze niewiele m\u00f3wi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W kolejnej cz\u0119\u015bci przechodzimy poziom g\u0142\u0119biej \u2013 do momentu, w kt\u00f3rym AI zaczyna korzysta\u0107 z firmowej wiedzy, dokument\u00f3w, narz\u0119dzi i proces\u00f3w. Czyli: RAG, grounding, agenci, tool calling, MCP, A2A, shadow AI, governance, monitoring i wszystkie te rzeczy, kt\u00f3re sprawiaj\u0105, \u017ce AI przestaje by\u0107 tylko ciekawym czatem, a zaczyna by\u0107 realnym elementem organizacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-2-3\/\">[link do cz\u0119\u015bci 2]<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Czyli przewodnik po AI dla ludzi, kt\u00f3rzy musz\u0105 podejmowa\u0107 decyzje, ale niekoniecznie chc\u0105 udawa\u0107, \u017ce \u201eagentic workflow orchestration\u201d brzmi dla nich naturalnie. W firmach z&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":5260,"featured_media":3404,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"related_posts":[3413,3416],"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[5567414,5567415],"tags":[5567057,5567776,5567779,5567777,5567759,5567780,5567761,5567088,5567763,5567774,5567775,5567762,5567758,5567768,5567772,5567773,5567760,5567767,5567766,5567770,5567769,5567778,5567737,5567771,5567765,5567764],"sapn-display":[5567128,5567126],"sapn-type":[5567130],"class_list":["post-3402","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rozwiazania","category-technologia","tag-ai","tag-alignment","tag-benchmark","tag-corrigibility","tag-deep-learning","tag-evals","tag-foundation-model","tag-generative-ai","tag-gpt","tag-hallucination-halucynacje","tag-inteligencja-vs-swiadomosc","tag-large-language-model-llm","tag-machine-learning-ml","tag-mixture-of-experts-moe","tag-multimodal","tag-multimodal-ai","tag-natural-language-processing-nlp","tag-post-training","tag-pretraining","tag-prompt","tag-reasoning-i-test-time-compute","tag-reward-hacking","tag-slowniczek-ai","tag-temperatura","tag-token","tag-transformer","sapn-display-artykul-hero","sapn-display-artykul-spotlight","sapn-type-artykul"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.8 (Yoast SEO v27.8) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3 - SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Czyli przewodnik po AI dla ludzi, kt\u00f3rzy musz\u0105 podejmowa\u0107 decyzje, ale niekoniecznie chc\u0105 udawa\u0107, \u017ce \u201eagentic workflow orchestration\u201d brzmi dla nich naturalnie. W firmach z...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-06-11T11:06:17+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-06-11T12:46:47+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/news.sap.com\/poland\/files\/2026\/06\/11\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg-1024x683.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"683\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Bogumi\u0142a Kosewska\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Bogumi\u0142a Kosewska\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"21 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Bogumi\u0142a Kosewska\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/e444b171f27e52efc02d74e82bfcddef\"},\"headline\":\"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\\\/3\",\"datePublished\":\"2026-06-11T11:06:17+00:00\",\"dateModified\":\"2026-06-11T12:46:47+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/\"},\"wordCount\":3874,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/files\\\/2026\\\/06\\\/11\\\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg\",\"keywords\":[\"AI\",\"Alignment\",\"Benchmark\",\"Corrigibility\",\"Deep learning\",\"Evals\",\"Foundation model\",\"Generative AI\",\"GPT\",\"Hallucination \\\/ halucynacje\",\"Inteligencja vs \u015bwiadomo\u015b\u0107\",\"Large Language Model (LLM\",\"Machine learning (ML)\",\"Mixture of Experts (MoE)\",\"Multimodal\",\"Multimodal AI\",\"Natural Language Processing (NLP)\",\"Post-training\",\"Pretraining\",\"Prompt\",\"Reasoning i test-time compute\",\"Reward hacking\",\"S\u0142owniczek AI\",\"Temperatura\",\"Token\",\"Transformer\"],\"articleSection\":[\"Rozwi\u0105zania\",\"Technologia\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/\",\"name\":\"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\\\/3 - SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/files\\\/2026\\\/06\\\/11\\\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg\",\"datePublished\":\"2026-06-11T11:06:17+00:00\",\"dateModified\":\"2026-06-11T12:46:47+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/e444b171f27e52efc02d74e82bfcddef\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/files\\\/2026\\\/06\\\/11\\\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/files\\\/2026\\\/06\\\/11\\\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg\",\"width\":6000,\"height\":4000,\"caption\":\"Digital generated image of multi layered head silhouette with gears inside on yellow background.\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/2026\\\/06\\\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\\\/3\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/\",\"name\":\"SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci\",\"description\":\"Wiadomo\u015bci i artyku\u0142y o SAP\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/e444b171f27e52efc02d74e82bfcddef\",\"name\":\"Bogumi\u0142a Kosewska\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/wp-content\\\/plugins\\\/wp-user-avatars\\\/wp-user-avatars\\\/assets\\\/images\\\/mystery.jpg\",\"url\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/wp-content\\\/plugins\\\/wp-user-avatars\\\/wp-user-avatars\\\/assets\\\/images\\\/mystery.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/wp-content\\\/plugins\\\/wp-user-avatars\\\/wp-user-avatars\\\/assets\\\/images\\\/mystery.jpg\",\"caption\":\"Bogumi\u0142a Kosewska\"},\"url\":\"https:\\\/\\\/news.sap.com\\\/poland\\\/author\\\/bogumilakosewska\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3 - SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3","og_description":"Czyli przewodnik po AI dla ludzi, kt\u00f3rzy musz\u0105 podejmowa\u0107 decyzje, ale niekoniecznie chc\u0105 udawa\u0107, \u017ce \u201eagentic workflow orchestration\u201d brzmi dla nich naturalnie. W firmach z...","og_url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/","og_site_name":"SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci","article_published_time":"2026-06-11T11:06:17+00:00","article_modified_time":"2026-06-11T12:46:47+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":683,"url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/files\/2026\/06\/11\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg-1024x683.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Bogumi\u0142a Kosewska","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Bogumi\u0142a Kosewska","Szacowany czas czytania":"21 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/"},"author":{"name":"Bogumi\u0142a Kosewska","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/#\/schema\/person\/e444b171f27e52efc02d74e82bfcddef"},"headline":"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3","datePublished":"2026-06-11T11:06:17+00:00","dateModified":"2026-06-11T12:46:47+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/"},"wordCount":3874,"image":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/files\/2026\/06\/11\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg","keywords":["AI","Alignment","Benchmark","Corrigibility","Deep learning","Evals","Foundation model","Generative AI","GPT","Hallucination \/ halucynacje","Inteligencja vs \u015bwiadomo\u015b\u0107","Large Language Model (LLM","Machine learning (ML)","Mixture of Experts (MoE)","Multimodal","Multimodal AI","Natural Language Processing (NLP)","Post-training","Pretraining","Prompt","Reasoning i test-time compute","Reward hacking","S\u0142owniczek AI","Temperatura","Token","Transformer"],"articleSection":["Rozwi\u0105zania","Technologia"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/","url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/","name":"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3 - SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci","isPartOf":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/files\/2026\/06\/11\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg","datePublished":"2026-06-11T11:06:17+00:00","dateModified":"2026-06-11T12:46:47+00:00","author":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/#\/schema\/person\/e444b171f27e52efc02d74e82bfcddef"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#primaryimage","url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/files\/2026\/06\/11\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg","contentUrl":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/files\/2026\/06\/11\/301574_GettyImages-1435600278_large_jpg.jpg","width":6000,"height":4000,"caption":"Digital generated image of multi layered head silhouette with gears inside on yellow background."},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/2026\/06\/slowniczek-ai-dla-biznesu-73-pojecia-ktore-warto-ogarnac-zanim-ktos-kupi-kolejnego-copilota-czesc-1-3\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"S\u0142owniczek AI dla biznesu: 73 poj\u0119cia, kt\u00f3re warto ogarn\u0105\u0107, zanim kto\u015b kupi kolejnego copilota \u2013 cz\u0119\u015b\u0107 1\/3"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/#website","url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/","name":"SAP Poland Centrum Wiadomo\u015bci","description":"Wiadomo\u015bci i artyku\u0142y o SAP","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/#\/schema\/person\/e444b171f27e52efc02d74e82bfcddef","name":"Bogumi\u0142a Kosewska","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-content\/plugins\/wp-user-avatars\/wp-user-avatars\/assets\/images\/mystery.jpg","url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-content\/plugins\/wp-user-avatars\/wp-user-avatars\/assets\/images\/mystery.jpg","contentUrl":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-content\/plugins\/wp-user-avatars\/wp-user-avatars\/assets\/images\/mystery.jpg","caption":"Bogumi\u0142a Kosewska"},"url":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/author\/bogumilakosewska\/"}]}},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3402","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5260"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3402"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3402\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3432,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3402\/revisions\/3432"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3404"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3402"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3402"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3402"},{"taxonomy":"sapn-display","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/sapn-display?post=3402"},{"taxonomy":"sapn-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.sap.com\/poland\/wp-json\/wp\/v2\/sapn-type?post=3402"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}