Épisodes

  • Programiści Na Sterydach, czyli AI w Software House - Michał Kurzeja [AI w Biznesie #2]

    Programiści Na Sterydach, czyli AI w Software House - Michał Kurzeja [AI w Biznesie #2]
    Feb 10 2025
    Zapisz się na Darmowe Szkolenie:
    Jak wejść do branży AI i tworzyć Sztuczną Inteligencję od ZERA?
    https://gotoit.pl/live

    Prowadzisz firmę i myślisz nad wdrożeniem AI?
    Napisz i pogadajmy ai@gotoit.pl

    Summary
    W odcinku podcastu omawiane są różne aspekty wdrażania sztucznej inteligencji w polskich firmach, ze szczególnym uwzględnieniem roli CTO oraz doświadczeń związanych z implementacją AI w mniejszych software house'ach. Rozmówcy dzielą się spostrzeżeniami na temat eksperymentów z AI, zainteresowania klientów oraz wpływu AI na wydajność zespołów programistycznych. Poruszają również kwestie rekrutacji programistów w kontekście rosnącej roli AI w codziennej pracy. W rozmowie poruszono przyszłość programowania w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji. Dyskutowano o wyzwaniach związanych z AI, roli programistów oraz znaczeniu legacy code. Zwrócono uwagę na to, jak AI może wspierać procesy programistyczne, ale także jakie niesie ze sobą zagrożenia. Wspomniano o wdrażaniu AI w codzienną pracę oraz o przyszłości współpracy w branży IT.

    Takeaways
    AI to temat, z którym eksperymentujemy.
    Wydaje mi się, że łatwo wdrażać AI w mniejszych firmach.
    Klienci chcą wykorzystać AI w swoich projektach.
    Sugerujemy rozwiązania AI, które pasują do produktu.
    Programiści są zadowoleni, że mogą pracować szybciej.
    AI świetnie pisze RegExp.
    AI może zastąpić juniorów w prostych zadaniach.
    Nie narzucamy znajomości narzędzi AI w rekrutacji.
    Zadanie musi być dowiezione, niezależnie od narzędzi.
    AI pomaga w codziennej pracy programistów. Przyszłość programowania może polegać na interakcji z AI.
    AI ma potencjał do automatyzacji wielu procesów programistycznych.
    Wyzwania związane z kontekstem w dużych projektach są istotne.
    Legacy code będzie kluczowym obszarem dla programistów w przyszłości.
    AI może wspierać procesy code review, ale nie zastąpi programistów.
    User Experience jest kluczowy w tworzeniu MVP.
    AI może przyspieszyć rozwój projektów, ale jakość kodu jest ważna.
    Współpraca z AI może przynieść nowe możliwości w programowaniu.
    Programiści muszą dostosować się do zmieniającego się rynku.
    Wdrażanie AI w codzienną pracę może przynieść korzyści.

    Chapters
    00:00 Wprowadzenie do AI w biznesie
    02:38 Rola CTO w firmie Accesto
    03:37 Eksperymenty z AI w projektach
    04:42 AI w mniejszych firmach
    06:26 Wzrost zainteresowania AI wśród klientów
    08:30 Trendy w wykorzystaniu AI
    10:04 Sugerowanie rozwiązań AI klientom
    13:31 Codzienne wykorzystanie AI w pracy programistów
    17:53 Reakcje zespołu na AI
    19:45 Zastosowanie AI w programowaniu
    22:38 Zmiany na rynku pracy programistów
    25:27 Rekrutacja w erze AI
    29:54 Przyszłość programowania z AI
    34:57 Wyzwania i możliwości AI w tworzeniu oprogramowania
    40:06 Ewolucja projektów i rola AI w kodowaniu
    43:01 MVP i legacy code w kontekście AI
    45:52 User Experience i jego znaczenie w MVP
    48:46 Wykorzystanie AI w codziennej pracy zespołu
    52:30 Przyszłość AI w projektach i innowacje

    Keywords
    AI, sztuczna inteligencja, programowanie, CTO, software house, implementacja AI, mniejsze firmy, narzędzia AI, rekrutacja programistów, programowanie, AI, przyszłość, legacy code, code review, no-code, low-code, software house, technologia, innowacje
    Voir plus Voir moins
    57 min
  • Jak w 100 dni wszedł do branży AI i został Data Scientist od ZERA - Kasjan Śmigielski [AI w Biznesie #1]

    Jak w 100 dni wszedł do branży AI i został Data Scientist od ZERA - Kasjan Śmigielski [AI w Biznesie #1]
    Jan 31 2025
    Zapisz się na Darmowe Szkolenie:
    Jak wejść do branży AI i tworzyć Sztuczną Inteligencję od ZERA?
    https://gotoit.pl/live

    W podcaście "AI w biznesie" Adam Kamizelich i Maciej Sobczak rozmawiają z Kasjanem Śmigielskim, który dzieli się swoją inspirującą drogą do kariery w AI. Kasjan opowiada o swoim doświadczeniu w przemyśle, pierwszym zetknięciu z AI, oraz o tym, jak kursy i webinary pomogły mu w przebranżowieniu się. Podkreśla znaczenie wsparcia społeczności oraz praktycznych umiejętności, które zdobył podczas nauki. Kasjan dzieli się również swoimi doświadczeniami z rekrutacji i strategią, która pomogła mu znaleźć pracę jako Data Scientist. Rozmowa dotyczy dynamicznego rozwoju branży sztucznej inteligencji, osobistego rozwoju w tej dziedzinie oraz obaw związanych z rynkiem pracy. Uczestnicy podkreślają znaczenie ciągłego uczenia się, adaptacji do zmian oraz otwartości na nowe doświadczenia. Wskazują również na to, że AI stwarza nowe możliwości, a nie tylko zagrożenia dla pracowników.



    • Takeaways
    • Kasjan miał zerowe pojęcie o AI przed webinarem.
    • Kursy otworzyły mu nowe perspektywy rozwoju.
    • Wsparcie społeczności było kluczowe w nauce.
    • Praktyczne umiejętności są niezbędne w branży.
    • Rekrutacja wymaga cierpliwości i determinacji.
    • Odrzucenie nie powinno zniechęcać do dalszej nauki.
    • Organizacja procesu rekrutacji jest kluczowa.
    • Podejście kanbanowe pomogło w zarządzaniu aplikacjami.
    • Fascynacja tematem napędza rozwój kariery.
    • Każda rozmowa rekrutacyjna to cenna lekcja. W branży AI zmiany zachodzą bardzo szybko.
    • Osoby wchodzące do branży muszą być gotowe na ciągłe uczenie się.
    • AI to nie tylko narzędzie, ale technologia zmieniająca sposób myślenia.
    • Nie ma czasu na głupoty, trzeba działać od razu.
    • Samorozwój jest kluczowy w kontekście AI.
    • Obawy dotyczące rynku pracy są naturalne, ale nieuzasadnione.
    • Warto mieć otwartość na rozwój w każdym etapie życia.
    • Dekomponowanie zadań na mniejsze kroki ułatwia naukę.
    • Nie bój się pytać, to otwiera nowe perspektywy.
    • Nie bój się psuć swojego kodu, to część nauki.

    Chapters
    00:00 Wprowadzenie do podcastu i gościa
    01:28 Historia Kasjana i jego doświadczenia w przemyśle
    03:13 Pierwsze zetknięcie z AI i Data Science
    06:55 Zachęta do nauki AI i Data Science
    10:19 Różnice między kursami a doświadczeniami Kasjana
    14:59 Moment przełomowy w nauce i aplikacje AI
    18:41 Pewność siebie i gotowość do rekrutacji
    19:23 Przemęczenie i nauka w procesie edukacji
    21:45 Rekrutacja i strategia poszukiwania pracy
    24:18 Podejście kanbanowe w organizacji aplikacji
    28:13 Mindset i podejście do odrzucenia
    33:49 Zmiany w życiu po rozpoczęciu pracy jako data scientist
    36:02 Rewolucja w AI
    42:54 Przyszłość w AI i osobisty rozwój
    48:05 Praktyczne porady dla początkujących w AI
    53:26 Wizualizacja zadań i efektywność
    54:52 Dekompozycja zadań i zaangażowanie
    55:50 Nie bój się pytać
    57:45 Nie bój się psuć kodu
    59:38 Człowieczeństwo w erze AI
    01:01:15 Obawy początkujących w branży IT
    01:03:59 Pasja i motywacja w nauce
    01:08:08 Podsumowanie i zakończenie

    Keywords
    AI, Data Science, kursy, rekrutacja, sztuczna inteligencja, edukacja, rozwój kariery, bootcampy, wsparcie, społeczność, sztuczna inteligencja, rozwój kariery, nauka AI, rynek pracy, technologie, samorozwój, obawy, inspiracja
    Voir plus Voir moins
    1 h et 9 min