Łączenie narzędzi AI w pracy — Transcript

Praktyczny przewodnik łączenia narzędzi AI w pracy, aby efektywnie przygotować się do spotkań i treningów biznesowych.

Key Takeaways

  • Łączenie narzędzi AI pozwala na efektywniejsze przygotowanie do zadań i spotkań.
  • Deep Research, NotebookLM i AI Studio tworzą synergiczny proces pracy z danymi i symulacjami.
  • Symulacje rozmów z AI pomagają zmniejszyć stres i poprawić jakość przygotowań.
  • Tworzenie aplikacji AI umożliwia powtarzalne i skalowalne treningi zespołowe.
  • Integracja z narzędziami Google Workspace zwiększa wygodę i mobilność pracy.

Summary

  • Prezentacja możliwości różnych narzędzi AI i ich samodzielnego zastosowania.
  • Pokazanie, jak połączyć narzędzia AI w konkretnym zadaniu przygotowania do spotkania z klientem.
  • Trzyetapowy proces: zbieranie danych za pomocą Deep Research w Gemini, tworzenie bazy wiedzy w NotebookLM oraz symulacja spotkania w AI Studio.
  • Wykorzystanie bazy wiedzy do szybkiego dostępu do kluczowych informacji i odsłuchiwania ich w formie podcastu.
  • Symulacja rozmowy z klientem w AI Studio, co pozwala na trening odpowiedzi na trudne pytania i redukcję stresu.
  • Możliwość tworzenia aplikacji w AI Studio dla powtarzalnych kontekstów i treningu zespołów, np. działu sprzedaży.
  • Tworzenie szczegółowych person klientów i trenowanie scenariuszy rozmów z AI.
  • Omówienie funkcji Gemini Live i integracji z Google Workspace dla codziennego użytku.
  • Przykład zastosowania Gemini Live do szybkiego zapisywania pomysłów i zadań w sytuacjach mobilnych.
  • Podkreślenie korzyści płynących z łączenia narzędzi AI dla zwiększenia produktywności i pewności siebie.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:07
Speaker A
Za wami solidna porcja materiału prezentująca możliwości różnych narzędzi AI.
00:20
Speaker A
Każde z nich samodzielnie, w oderwaniu od siebie, z pewnością może wnieść dodatkową wartość i zwiększyć produktywność w konkretnych zadaniach.
00:26
Speaker A
Ale jak wyciągnąć z nich jeszcze więcej dla siebie?
00:41
Speaker A
Spróbujmy połączyć je w ramach konkretnego zadania.
00:48
Speaker A
Zacznijmy od scenariusza, który być może część z nas zna aż za dobrze - jest godzina 17:00 i dowiadujemy się, że jutro o 9:00 rano mamy spotkanie z klientem na temat, którego nie za dobrze znamy. Presja, stres, mało czasu.
00:54
Speaker A
Jak możemy podejść do takiego spotkania niespodzianki?
01:09
Speaker A
Zrobimy to w trzech krokach. Po pierwsze, musimy zebrać dane.
01:24
Speaker A
Wykorzystamy do tego funkcję Deep Research w Gemini, aby zebrać z sieci informacje na temat spotkania.
01:31
Speaker A
Jeśli macie pliki na mailu bądź dysku, które mogą być pomocne w przygotowaniach, wykorzystajcie do tego Deep Research, aby zebrać je w jednym miejscu.
01:49
Speaker A
Krok drugi to tworzenie bazy wiedzy, która posłuży za kontekst dla narzędzi. Wyniki i wybrane linki wrzucamy do NotebookLM. Mając naszą zebraną bazę wiedzy, możemy zadawać jej pytania i wyciągać kluczowe wnioski.
02:01
Speaker A
Możemy też odsłuchać je w krótkim podcaście w drodze do domu czy do pracy, aby zrozumieć to, co najistotniejsze.
02:19
Speaker A
"Spacerując rano po ulicach typowego europejskiego miasta, bardzo łatwo ulec pewnemu złudzeniu. Wystarczy spojrzeć wokół, prawda?"
02:32
Speaker A
I taką bazę wiedzy możemy też mieć ze sobą na spotkaniu, wyciągając kluczowe informacje jednym promptem, zamiast przeszukiwać dokumenty i maile, na co z pewnością
02:38
Speaker A
nie mielibyśmy czasu.
02:54
Speaker A
I w końcu krok trzeci: symulacja i trening. Z kluczowymi wnioskami przechodzimy do narzędzia AI Studio, aby przeprowadzić symulację takiego spotkania z klientem.
03:05
Speaker A
Jak to zrobić? Po wejściu na stronę AI Studio wybieramy opcję "Real time", wklejamy kontekst i prosimy AI, aby odegrało rolę klienta i przeprowadziło z nami symulację jutrzejszego spotkania. Możemy na przykład przećwiczyć odpowiedzi na trudne pytania.
03:32
Speaker A
"Słucham. Mamy problem z latencją w Aura-Gen2, a integracja PowerLog stoi. Nie interesują mnie pudełkowe rozwiązania, potrzebuję twardych danych, jak to zadziała na naszej starej infrastrukturze w CEE.
03:40
Speaker A
Co macie konkretnie? I od razu pytam, co z szyfrowaniem end-to-end i suwerennością danych w UE?
03:53
Speaker A
Bez tego nie rozmawiamy. Konkrety."
04:07
Speaker A
Ja dokładnie w taki sposób przygotowuję się do prowadzenia niektórych rozmów podcastowych. Dzięki takiemu procesowi przed prawdziwą rozmową mentalnie odbyłem ją już kilka razy i wtedy lęk i niepewność znikają, a zastępuje je spokój
04:17
Speaker A
i solidne przygotowanie. I teraz, jeśli wasz kontekst jest powtarzalny, to zamiast czatowania w ten sposób możemy w AI Studio stworzyć aplikację.
04:27
Speaker A
Sprawdźmy, jak taka aplikacja mogłaby wyglądać.
04:43
Speaker A
Symulację z AI możemy zastosować do treningu umiejętności. Pomyślcie o tym w kontekście biznesowym, jak mogłoby to wyglądać w przypadku działu sprzedaży?
05:00
Speaker A
Możecie stworzyć szczegółowe persony waszych klientów, na przykład Tomasz, sceptyczny dyrektor IT, czy Anna, analityczna szefowa marketingu.
05:17
Speaker A
A potem trenować z AI różne scenariusze rozmów dla każdej z tych osób. W podobny sposób możecie wykorzystać Gemini Live, z tą jednak różnicą, że tam nie możecie mu wrzucić załączników jako kontekstu.
05:44
Speaker A
Sprawdźmy więc, jak możemy korzystać właśnie z Gemini Live w naszej codzienności.
05:55
Speaker A
I uwaga, tutaj ważne będzie włączenie rozszerzenia połączenia z aplikacjami Google Workspace, czyli takimi aplikacjami jak Kalendarz czy Gmail.
06:05
Speaker A
Wyobraźmy sobie taki scenariusz. Jesteście w drodze, z dala od komputera, i nagle wpada wam do głowy genialny pomysł lub seria zadań.
06:18
Speaker A
Zanim zdążycie je zapisać, mogą wam umknąć.
Topics:AIsztuczna inteligencjaDeep ResearchGeminiNotebookLMAI Studiosymulacja spotkańtrening biznesowyGemini LiveGoogle Workspace

Frequently Asked Questions

Jakie narzędzia AI są omawiane w filmie?

Film omawia narzędzia Deep Research w Gemini, NotebookLM, AI Studio oraz Gemini Live, pokazując ich zastosowanie w pracy i przygotowaniach do spotkań.

Jak można wykorzystać AI do przygotowania się do spotkania z klientem?

Proces obejmuje zebranie danych za pomocą Deep Research, stworzenie bazy wiedzy w NotebookLM oraz przeprowadzenie symulacji rozmowy z klientem w AI Studio, co pomaga lepiej przygotować się do spotkania.

Czy można stworzyć aplikację AI do powtarzalnych zadań?

Tak, w AI Studio można stworzyć aplikację, która umożliwia powtarzalne symulacje i treningi, co jest szczególnie przydatne dla zespołów, np. działu sprzedaży.

Get More with the Söz AI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

Or transcribe another YouTube video here →