Opis projektu

Agencja marketingowa z Warszawy obsługująca 15 klientów jednocześnie borykała się z czasochłonnym procesem tworzenia treści reklamowych. Każda kampania wymagała 8 godzin pracy copywritera i grafika.

Zastosowane narzędzia

• ChatGPT-4: Generowanie tekstów reklamowych dopasowanych do grupy docelowej
• Midjourney: Tworzenie grafik reklamowych w spójnym stylu marki
• Make.com: Automatyzacja przepływu pracy między narzędziami
• Google Sheets API: Integracja z bazą danych klientów

Rezultaty

Po wdrożeniu systemu czas przygotowania kampanii skrócił się do 45 minut. Agencja zwiększyła liczbę obsługiwanych klientów do 25 bez konieczności zatrudniania dodatkowych pracowników. Jakość treści pozostała na tym samym poziomie, a klienci docenili szybkość realizacji zleceń.

Uczestnik kursu, który wdrożył ten system, podkreśla: "Największą wartością było nauczenie się, jak precyzyjnie formułować prompty, aby AI generowało treści zgodne z tonem komunikacji każdej marki. To nie jest kwestia jednego zapytania, ale zbudowania całego systemu promptów."

Wyzwanie

Sklep internetowy z odzieżą otrzymywał około 200 zapytań dziennie dotyczących rozmiarów, dostępności produktów i statusu zamówień. Dwuosobowy zespół obsługi klienta nie nadążał z odpowiedziami, co skutkowało średnim czasem oczekiwania wynoszącym 4 godziny.

Rozwiązanie

• GPT-4 API: Silnik konwersacyjny chatbota
• Baza wiedzy: 500 najczęstszych pytań i odpowiedzi
• Integracja z systemem magazynowym: Dostęp do aktualnych stanów magazynowych
• Przekierowanie do człowieka: Automatyczne wykrywanie skomplikowanych przypadków

Efekty wdrożenia

Chatbot obsługuje 85% zapytań bez udziału człowieka, odpowiadając w ciągu 30 sekund. Zespół obsługi klienta może skupić się na złożonych przypadkach wymagających ludzkiej decyzji. Konwersja w sklepie wzrosła o 23%, ponieważ klienci otrzymują natychmiastowe odpowiedzi na pytania podczas przeglądania produktów.

Właściciel sklepu: "Kluczem było nauczenie chatbota rozpoznawania intencji klienta. Na kursie poznałem techniki fine-tuningu modelu na naszych rzeczywistych rozmowach, co znacząco poprawiło jakość odpowiedzi."

Sytuacja wyjściowa

Firma produkująca meble na zamówienie potrzebowała wizualizacji produktów w różnych aranżacjach wnętrz. Tradycyjne sesje fotograficzne kosztowały 3000 zł za dzień i wymagały wynajmu studia oraz stylizacji wnętrz.

Wykorzystane technologie

• DALL-E 3: Generowanie realistycznych aranżacji wnętrz
• Stable Diffusion: Dostosowywanie szczegółów i stylów
• Photoshop + AI: Finalne retuszowanie i dopasowanie kolorystyki
• ControlNet: Precyzyjna kontrola kompozycji obrazu

Osiągnięcia

Firma produkuje obecnie 50 unikalnych wizualizacji tygodniowo w różnych stylach wnętrz (skandynawski, industrialny, klasyczny). Koszt jednej wizualizacji spadł z 500 zł do 20 zł. Klienci mogą zobaczyć produkt w kontekście różnych aranżacji przed złożeniem zamówienia, co zwiększyło współczynnik konwersji o 34%.

Grafik odpowiedzialny za projekt: "Na kursie nauczyłem się, jak łączyć różne modele AI, aby uzyskać fotorealistyczne rezultaty. Największym wyzwaniem było zachowanie spójności stylu między różnymi wizualizacjami - poznane techniki seed control i style reference rozwiązały ten problem."

Problem do rozwiązania

Sieć 12 sklepów spożywczych w Krakowie generowała miesięczne raporty sprzedażowe ręcznie. Analityk spędzał 2 dni na zbieraniu danych z różnych systemów, tworzeniu wykresów i formułowaniu wniosków.

Implementacja AI

• Claude AI: Analiza danych i generowanie insightów biznesowych
• Python + Pandas: Automatyczne pobieranie i przetwarzanie danych
• Power BI API: Tworzenie interaktywnych dashboardów
• GPT-4: Generowanie opisów trendów w języku naturalnym

Korzyści biznesowe

System automatycznie generuje kompleksowy raport miesięczny w 10 minut. AI identyfikuje trendy sprzedażowe, sezonowość produktów i anomalie wymagające uwagi. Zarząd otrzymuje nie tylko liczby, ale konkretne rekomendacje dotyczące asortymentu i promocji.

Przykładowe wnioski z ostatniego raportu: "AI zauważyło, że sprzedaż produktów ekologicznych rośnie o 15% miesięcznie w 3 lokalizacjach blisko uczelni, podczas gdy w pozostałych sklepach pozostaje stabilna. Zasugerowało zwiększenie asortymentu eko w tych punktach i przeprowadzenie kampanii edukacyjnej w pozostałych."

Punkt wyjścia

Firma IT świadcząca usługi cloud computing chciała zwiększyć widoczność w Google poprzez content marketing. Zatrudnienie copywritera na pełen etat kosztowałoby 8000 zł miesięcznie, a jakość treści byłaby zależna od jednej osoby.

Strategia z wykorzystaniem AI

• Jasper AI: Generowanie długich artykułów technicznych (2000-3000 słów)
• Copy.ai: Tworzenie nagłówków i meta opisów
• Surfer SEO: Optymalizacja treści pod kątem SEO
• Grammarly: Korekta językowa i sprawdzanie czytelności

Rezultaty kampanii

W ciągu 4 miesięcy opublikowano 80 artykułów eksperckich na blogu firmowym. Ruch organiczny wzrósł o 180%, a 12 artykułów osiągnęło TOP 3 w Google dla konkurencyjnych fraz. Koszt produkcji treści wyniósł 2500 zł miesięcznie (głównie czas specjalisty na weryfikację merytoryczną).

Specjalista ds. marketingu: "Kluczowe było nauczenie się, jak tworzyć szczegółowe briefs dla AI, zawierające kontekst branżowy, grupę docelową i cel artykułu. AI generuje świetną bazę, ale wartość dodaje człowiek poprzez weryfikację faktów, dodanie case studies i dostosowanie tonu komunikacji do naszej marki."

Wyzwanie rekrutacyjne

Dział HR w firmie logistycznej otrzymywał średnio 300 aplikacji na jedno ogłoszenie o pracę. Wstępna selekcja CV zajmowała rekruterowi 3 dni, a jakość preselekcji była nierówna ze względu na zmęczenie i subiektywne oceny.

System AI w rekrutacji

• GPT-4: Analiza CV i listów motywacyjnych pod kątem wymagań stanowiska
• Custom scoring system: Punktacja kandydatów według 15 kryteriów
• Automatyczne podsumowania: Generowanie profili kandydatów dla rekrutera
• Red flags detection: Identyfikacja niespójności w dokumentach

Efektywność procesu

System przetwarza 300 aplikacji w 2 godziny, identyfikując 15 najlepszych kandydatów z dokładnością 92% (porównanie z oceną doświadczonego rekrutera). Każdy kandydat otrzymuje szczegółowe podsumowanie: dopasowanie do wymagań, kluczowe kompetencje, potencjalne obszary do weryfikacji na rozmowie.

Rekruter może skupić się na rozmowach kwalifikacyjnych zamiast przeglądania setek CV. Czas rekrutacji skrócił się z 6 tygodni do 3 tygodni, a jakość zatrudnianych pracowników wzrosła (mierzona oceną przełożonych po 3 miesiącach pracy).

HR Manager: "Na kursie nauczyłam się, jak stworzyć system oceny, który jest obiektywny i zgodny z prawem pracy. AI nie zastępuje rekrutera, ale eliminuje rutynową pracę i pozwala skupić się na aspektach wymagających ludzkiej intuicji."