Poziom 1
24-26 września 2025

2999 zł netto

(3688.77 zł brutto)
Zarezerwuj miejsce

AI Summer Boost #2 – UX Writing i tworzenie treści z AI [VIDEO]

Webinary Case Studies

Spis treści

  1. Drugi pilot w tworzeniu treści – Relacja z AI Summer Boost #2
  2. Co dalej? 
  3. Nagranie spotkania:

Drugi pilot w tworzeniu treści – Relacja z AI Summer Boost #2

Kalina Tyrkiel poprowadziła spotkanie „AI Summer Boost: UX writing z użyciem AI”, koncentrując się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w projektowaniu treści, w szczególności microcopy. Podkreśliła, że AI jest wsparciem, a nie zastępstwem dla twórcy treści.

AI jako asystent iteracji: Drugi pilot w świecie UX writingu

AI działa jako „drugi pilot”, który pomaga rozszerzyć możliwości twórcy i pokonać jego ograniczenia, na przykład poprzez generowanie różnorodnych propozycji tekstu. Dzięki temu, zamiast zaczynać od pustej kartki, twórca może od razu przejść do etapu dopracowywania i miksowania pomysłów.

Nie bój się eksperymentować! Jak ulepszyć prompty i wykorzystać AI w badaniach

AI najlepiej sprawdza się w iteracji pomysłów, a nie jako narzędzie do tworzenia pierwszych szkiców. Jej bazowy prompt „Zaproponuj 3 wersje tej wiadomości napisane prostszym językiem” jest punktem wyjścia do dalszych eksperymentów i ulepszeń. Możliwość zadawania narzędziu AI pytania „co zmieniasz i dlaczego” pozwala na głębsze zrozumienie jego rozumowania i budowanie silniejszej argumentacji dla wprowadzanych zmian, co jest szczególnie cenne w pracy z klientem.

Praca na żywo z treścią – co pokazała Kalina

Kalina Tyrkiel zaprezentowała praktyczne zastosowania AI w UX writingu, skupiając się na generowaniu i optymalizacji treści. Podkreśliła, że AI najlepiej sprawdza się w iteracji pomysłów, a nie jako narzędzie do tworzenia pierwszych szkiców. Zaproponowała prompt „Zaproponuj 3 wersje tej wiadomości napisane prostszym językiem”, który pozwala na uzyskanie kilku wariantów tekstu i wybranie najlepszego rozwiązania.

Podczas sesji na żywo, Kalina pokazała, jak modyfikować ten prompt, prosząc AI o uzasadnienie zmian („co zmieniasz i dlaczego”). To pozwala na lepsze zrozumienie procesu myślowego AI i budowanie argumentacji dla wprowadzanych zmian. Uczestnicy spotkania również aktywnie proponowali ulepszenia promptu, takie jak sprecyzowanie odbiorcy, określenie stylu i tonu, czy uwzględnienie kontekstu użycia i zasad dostępności.

Omówiono również koncepcję „self-refined prompting”, czyli pytania samego narzędzia AI o to, jak można ulepszyć prompt. Kalina zademonstrowała to na przykładzie, gdzie AI zasugerowało sprecyzowanie odbiorcy, wytyczne dotyczące stylu, prośbę o uzasadnienie oraz załączenie oryginalnej wiadomości.

Podkreślono, że używanie ról w promptach (np. „zachowuj się jak UX Writer”) może prowadzić do stereotypowych odpowiedzi, dlatego preferowane jest precyzowanie grupy docelowej. Kalina podała przykład tłumaczenia skomplikowanego tekstu na język zrozumiały dla „dziecka” lub „prawnika”, co ilustruje elastyczność AI w dostosowywaniu stylu do odbiorcy.

Kalina wskazała również na wartość AI w fazie badań, szczególnie w analizie dużych zbiorów danych, takich jak transkrypcje wywiadów z użytkownikami czy opinie klientów. Podkreśliła jednak, że wyniki zawsze wymagają ludzkiej weryfikacji, aby uniknąć „halucynacji” AI.

Co się sprawdza w praktyce – komentarze uczestników

  • wyzwaniem jest jest sprawienie, aby AI słuchało poleceń, szczególnie w przypadku nietypowych instrukcji.
  • w komunikacji urzędowej coraz częściej przechodzi się na bardziej bezpośrednią formę „ty”.
  • prawa autorskie do treści generowanych przez AI oraz odpowiedzialności za nie – odpowiedzialność spoczywa na osobie, która bierze odpowiedzialność za treść, jeśli ta przejdzie kontrolę redakcyjną.

Narzędzia wspomniane w trakcie sesji:

  • ChatGPT: Najpopularniejsze narzędzie do generowania tekstu.
  • DeepL: Narzędzie do tłumaczeń.
  • Perplexity AI: Narzędzie do generowania tekstu.
  • Figma: Narzędzie do projektowania interfejsów, w kontekście wtyczek do pracy z treściami.
  • Custom GPTs: Możliwość tworzenia wyspecjalizowanych „agentów” AI z własnymi instrukcjami i zasadami.
  • Notebook LM (wspomniany przez uczestnika): Narzędzie dobrze radzące sobie z analizą transkrypcji.
  • Excel/CSV: Formatowanie danych do analizy przez AI.

Co dalej? 

Już w środę 30 lipca o 20:00 – kolejne spotkanie: popracujemy nad prototypowaniem z użyciem AI


🧠 Zapisz się na webinar AI Summer Boost

Zapisz się poprzez rejestrację do spotkania Zoom.

 

Nagranie spotkania:

Podobne artykuły

 

Chcesz dostawać powiadomienia o nowych postach?

Zapisz się na nasz newsletter!