Za kulisami · AI w studiu

Jak AI przyspiesza naszą pracę (i gdzie nie oddajemy jej głosu)

Daniel Hauser
· 3 min czytania
Jak AI przyspiesza naszą pracę (i gdzie nie oddajemy jej głosu)

Strona, na której właśnie jesteś, powstała w dwa dni. Osiem języków, czternaście projektów, pięć podstron usług, formularz zapytań z obsługą e-maili, dane strukturalne dla wyszukiwarek. Nie dlatego, że się spieszyliśmy, ale dlatego, że pracujemy z AI inaczej niż jeszcze rok temu.

2 dniod briefu do strony w 8 językach
7tłumaczeń prowadzonych równolegle
168adresów sprawdzonych skryptem
1człowiek, który decyduje

AI jako współpracownik, nie przycisk

Nie używamy AI po to, żeby „wygenerowała stronę”. Pracujemy z agentem AI, który potrafi czytać kod, uruchamiać polecenia, otworzyć przeglądarkę i sprawdzać własną pracę. Zadania dostaje po czesku, jak kolega z zespołu: „zajrzyj na starą stronę, przejmij treści, pokaż więcej wizualizacji i dodaj nasze strony”. Potem dopytuje, proponuje i pokazuje wyniki pośrednie.

Różnica polega na podziale ról. Daniel wyznacza kierunek, pilnuje gustu i tego, co jest prawdą. Agent bierze na siebie rutynę, która człowiekowi zajęłaby godziny: pobieranie i konwersję zdjęć, zrzuty ekranu stron, tłumaczenia, kontrole, powtarzalne poprawki na dziesiątkach podstron.

Strona główna DHMO
Ta strona: od pierwszego briefu do ośmiu wersji językowych w dwa dni.

Jak pracujemy

  • Brief i rozpoznanie: agent przegląda starą stronę i materiały, pobiera wizualizacje i spisuje, co znalazł.
  • Projekt i budowa: design i kod powstają etapami, każdy krok oglądamy w przeglądarce.
  • Tłumaczenia: siedem języków powstaje równolegle, każdy w osobnym agencie, a automat sprawdza, czy niczego nie brakuje.
  • Kontrola: skrypty przechodzą wszystkie podstrony, linki, SEO i poprawność HTML. Błędy znikają, zanim zobaczy je klient.
  • Wersje: każda zmiana trafia do historii na GitHub, więc w każdej chwili można się cofnąć.

Co zbudowaliśmy, żeby to działało

Sam model nie wystarczy. Wokół AI stopniowo zbudowaliśmy środowisko, w którym daje ona wiarygodne wyniki:

  • Pamięć i zasady projektów: to, co agent raz ustali albo co mu powiemy („tej liczby nie podawać”, „nigdy nie budować, gdy działa serwer deweloperski”), pamięta także następnego dnia.
  • Własne skrypty kontrolne: audyt SEO wszystkich adresów, wyszukiwanie nieprzetłumaczonych tekstów, sprawdzanie, czy przy jakiejś szerokości ekranu elementy na siebie nie nachodzą.
  • Własne narzędzia: ClientDeck do zarządzania marketingiem z audytem AI i własny panel hostingowy, który wdraża stronę prosto z GitHuba.
  • Automatyczne zrzuty i obrazy: screenshoty stron klientów, optymalizacja zdjęć na stronę i do e-maili.
Podstrona usługi po niemiecku
Każda podstrona istnieje w ośmiu językach. Nad tłumaczeniem czuwa też automatyczna kontrola struktury i nieprzetłumaczonych słów.

Gdzie AI nie ma głosu

To najważniejsza część. AI jest szybka, ale bez nadzoru potrafi dopowiadać sobie rzeczy. Dlatego obowiązuje kilka twardych zasad:

  • Żadnych zmyślonych faktów. Liczby, referencje i twierdzenia o klientach dostarcza i zatwierdza człowiek. Jeśli czegoś nie wiemy, wolimy o tym nie pisać.
  • Decyzje o koncepcji, estetyce i tonie podejmuje Daniel. AI proponuje warianty, nie gotowy wynik.
  • Nieodwracalne kroki, takie jak usuwanie, wdrożenie czy wysyłka, zawsze zatwierdza człowiek.
  • Każdy tekst i każdy ekran przechodzi ludzką kontrolę, zanim zobaczy go klient lub publiczność.
AI nie odbiera nam pracy. Odbiera nam tę nudną. Zaoszczędzony czas oddajemy pomysłom, detalom i rozmowie z klientem.

Co to oznacza dla klienta

Krótsze terminy i więcej wariantów do porównania. Mniej błędów, bo kontrole działają automatycznie i konsekwentnie. A przede wszystkim więcej czasu na to, czego AI nie potrafi: zrozumieć, czego klient naprawdę potrzebuje, i zaprojektować to tak, żeby działało.

Masz podobny projekt?

Napisz kilka zdań o tym, czego potrzebujesz. Odezwę się osobiście.

Omówić projekt

Więcej artykułów

Rebon: marka dla produktu, którego klient nie rozumie

Rebon: marka dla produktu, którego klient nie rozumie

Jak zaprojektować markę i sklep z filtracją wody, żeby laik zrozumiał, co kupuje. Od logotypu przez wizualizacje produktu po projekt całej strony.

Strona, którą przeczyta AI: co to znaczy dla projektu i budowy

Strona, którą przeczyta AI: co to znaczy dla projektu i budowy

Ładna strona może dotrzeć do maszyny pusta. Cztery decyzje projektowe, które to powodują, i dlaczego nie oznacza to nudnych stron.

Google sam weźmie wasze filmy. Marka przestaje decydować, co ją reprezentuje

Google sam weźmie wasze filmy. Marka przestaje decydować, co ją reprezentuje

Od 23 października Performance Max pobiera do dziesięciu filmów z waszych kanałów społecznościowych i strony do reklam. To nie ustawienie reklamy, to prowadzenie marki.

Marka, która uniesie więcej rynków

Marka, która uniesie więcej rynków

Przy ekspansji zwykle wcześniej pęka marka niż kampanie. Co musi zostać takie samo w każdym kraju, co musi się ugiąć i dlaczego decyduje się o tym przy pierwszym opakowaniu, a nie przy piątym rynku.

Opakowanie, które musi działać także jako miniatura

Opakowanie, które musi działać także jako miniatura

Większość ludzi widzi dziś opakowanie po raz pierwszy jako mały kwadracik w porównywarce, nie na półce. Co przetrwa pomniejszenie, co ginie i dlaczego decyduje się o tym przed pierwszą kreską.

Ręczne kontra AI-doskonałe: dlaczego wraca niedoskonałość

Ręczne kontra AI-doskonałe: dlaczego wraca niedoskonałość

Kiedy gładki wizual potrafi wygenerować każdy, gładkość przestaje znaczyć staranność. Co to robi markom, gdzie dopuszczamy AI do głosu, a gdzie wciąż sięga po papier ręka.

Małe studio czy duża agencja? Za co naprawdę płacisz

Małe studio czy duża agencja? Za co naprawdę płacisz

Dlaczego jeden doświadczony specjalista z nowoczesnymi narzędziami i siecią ekspertów często daje więcej niż duża agencja. I czemu klienci wracają.

AXA Racing: trzy marki, jedna strona i własna platforma w kilka dni

AXA Racing: trzy marki, jedna strona i własna platforma w kilka dni

Jak dla dealera Polaris, CFMOTO i GOES połączyliśmy dane trzech marek w jednej stronie z własnym panelem. Next.js, pierwsza wersja w trzy dni.