**Łączenie narzędzi AI w pracy — Transcript & Summary | SozAI**
Source: https://sozai.app/transcript/laczenie-narzedzi-ai-pracy/

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.

## What the video covers

- 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.

## Chapters

1. 00:00 Wprowadzenie do narzędzi AI i ich możliwości
2. 00:26 Łączenie narzędzi AI w konkretnym zadaniu
3. 00:48 Scenariusz: przygotowanie do niespodziewanego spotkania
4. 01:09 Krok 1: Zbieranie danych z Deep Research w Gemini
5. 01:49 Krok 2: Tworzenie bazy wiedzy w NotebookLM
6. 02:34 Krok 3: Symulacja i trening w AI Studio
7. 04:27 Tworzenie aplikacji AI i trening zespołów sprzedażowych
8. 05:44 Wykorzystanie Gemini Live i integracja z Google Workspace
9. 06:05 Podsumowanie i praktyczne zastosowania w codziennej pracy

Answers

## Questions about this video

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.

## 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: AI sztuczna inteligencja Deep Research Gemini NotebookLM AI Studio symulacja spotkań trening biznesowy Gemini Live Google Workspace

Ucz się z tego filmu

- [Fiszki z tego filmu](https://sozai.app/pl/tools/ai-flashcard-generator/?from=transcript&id=33532)
- [Quiz z tego filmu](https://sozai.app/pl/tools/quiz-generator/?from=transcript&id=33532)

Za darmo, stworzone przez AI na podstawie tej transkrypcji. Bez rejestracji.


---
This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/laczenie-narzedzi-ai-pracy/ — the same content, without the markup.
Published by SozAI (https://sozai.app). Reuse and quotation are allowed with attribution and a link back.
Machine-readable index: https://sozai.app/llms.txt · data API: https://sozai.app/api/