Moja książka AI Project Management for Beginners na Amazon

PREMIERA KSIĄŻKI

AI Project Management for Beginners

How to Optimize Business Processes Using LLM Models

Marcin Zmigrodzki · wydanie anglojęzyczne · Amazon Kindle

Po miesiącach pracy z ogromną przyjemnością ogłaszam premierę mojej nowej książki — AI Project Management for Beginners: How to Optimize Business Processes Using LLM Models. Od dziś jest dostępna na Amazonie w formacie Kindle.

To anglojęzyczne wydanie metodyki, którą rozwijam od dawna: praktycznego frameworku prowadzącego organizacje od eksperymentów z AI do mierzalnej, biznesowej wartości.

Wyjść z „cyklu hype'u”

Rewolucja AI przetacza się przez firmy, obiecując ogromne skoki efektywności. W praktyce wiele organizacji utyka w połowie drogi — między niejasnymi regulacjami, oporem zespołów i projektami, które nigdy nie wychodzą poza demo prostego chatbota.

Napisałem tę książkę jako konkretny plan działania dla project managerów, analityków biznesowych, liderów innowacji i koordynatorów. Zamiast surowych możliwości technologii — codzienna wartość operacyjna i strategiczne wdrażanie modeli językowych (LLM) w procesach biznesowych.

Pięć etapów: DAPIS

Cały cykl projektu automatyzacji opartego na AI rozkładam na pięć wyraźnych, wykonalnych etapów.

01 · Define — Definiuj (po co?) Trafnie nazwij problem biznesowy, zmierz potencjalną wartość i zbuduj solidny project canvas, z którym pójdziesz do sponsora.

02 · Analyze — Analizuj (jak działamy dziś?) Zmapuj obecne procesy narzędziami takimi jak SIPOC i mapowanie procesów, żeby znaleźć prawdziwe wąskie gardła i „nisko wiszące owoce”.

03 · Plan — Planuj (jak to zrobić?) Zakres, czas, budżet, jakość i zgodność (RODO oraz AI Act) — ustaw to wszystko, zanim napiszesz pierwszy prompt.

04 · Implement — Wdrażaj Mechanika agentów AI i projektów IT oraz fundamenty techniczne: embeddingi, format JSON, Model Context Protocol (MCP), narzędzia, skille, pamięć kontekstowa i SpecKit.

05 · Scale — Skaluj (gdzie jeszcze?) Priorytetyzuj ekspansję, buduj repozytorium przypadków i płynnie rozlewaj automatyzację na kolejne działy organizacji.

Poza metodyką: twarde realia pracy z LLM

Książka nie kończy się na procesie. Wchodzę głęboko w to, jak naprawdę działają — i gdzie zawodzą — dzisiejsze modele językowe.

Zaawansowane techniki promptowania Praktyczne podejścia, które realnie poprawiają wyniki — od rozumowania krok po kroku po lepsze osadzenie w faktach: Chain-of-Thought, negative prompting, search grounding.

Twarde ograniczenia modeli Czego LLM nie zrobią i dlaczego trzeba to zaprojektować w rozwiązaniu od początku: degradacja okna kontekstu, niedeterminizm, model drift, halucynacje.

Zarządzanie zmianą Sprawdzone strategie pokonywania oporu ludzi i budowania kultury adopcji AI — przez społeczności praktyków i hackathony.