Niektóre teksty były serdeczne, inne sztywne, jeszcze inne zbyt długie, a niektóre brzmiały tak, jakby pochodziły z wniosku o dotację, który od trzech tygodni nie widział światła dziennego. Z całą szczerością przyznaję, że copywriting nie jest moją najmocniejszą stroną. Więc nawet gdy treść była już w porządku, sam tekst często nadal wymagał poprawek. Nasz kolega z działu komunikacji musiał następnie poświęcić czas na redagowanie tekstu nie tylko pod kątem gramatyki, ale także tonu, przejrzystości, słownictwa oraz dostosowania do potrzeb naszych odbiorców.

Innymi słowy: pisanie jako takie nie stanowiło głównego wąskiego gardła. Była nim pętla edycji.

Wtedy pojawił się nasz pierwszy naprawdę przydatny, niestandardowy GPT.

Kolega z działu komunikacji stworzył model GPT, wprowadził do niego instrukcje dotyczące naszych odbiorców, stylu wypowiedzi, preferowanego słownictwa oraz słów zabronionych, a następnie udostępnił go zespołowi. Od tamtej pory, gdy potrzebujemy krótkiego tekstu, korzystamy z naszego wewnętrznego GPT o nazwie „Digivia copywriter”. Nadal dostarczamy treść, fakty i tezę, którą chcemy przekazać. Natomiast GPT pomaga nam przekształcić to wszystko w tekst, który brzmi już tak, jakbyśmy to my go napisali. W większości przypadków, tekst przed publikacją wymaga jedynie niewielkich poprawek edytorskich lub nie wymaga ich wcale.

Rezultat jest prosty. Poświęcam mniej czasu na zmagania ze słowami, a więcej na samą treść. Mój kolega poświęca znacznie mniej czasu na poprawianie tekstów innych osób. W całej organizacji nasza komunikacja wydaje się bardziej spójna, przemyślana i lepiej dostosowana do odbiorców, do których chcemy dotrzeć.

To właśnie w tym momencie ChatGPT przestaje być sprytnym narzędziem do czatowania, a zaczyna odgrywać funkcję infrastruktury roboczej.

Z mojego doświadczenia wynika, że ta zmiana często wynika z dwóch czynników: niestandardowych modeli GPT i projektów.

Główna różnica polega na tym, że niestandardowy model GPT pomaga tobie lub twojemu zespołowi sprawnie wykonywać powtarzające się zadania tego samego rodzaju. Projekt pomaga tobie lub twojemu zespołowi stopniowo realizować jedno złożone zadanie.

Czym jest niestandardowy GPT?

Niestandardowy GPT to asystent wielokrotnego użytku skonfigurowany pod kątem określonej roli, tematyki lub toku pracy. Zamiast za każdym razem wyjaśniać wszystko od początku, wystarczy raz określić ramy: instrukcje, ton wypowiedzi, granice, dokumenty referencyjne, a może nawet powiązane zdolności. OpenAI opisuje GPT właśnie w ten sposób: są to niestandardowe wersje ChatGPT dostosowane do konkretnych zadań lub tematów przy użyciu instrukcji, plików wiedzy oraz funkcji takich jak wyszukiwanie w Internecie, generowanie obrazów czy analiza danych.

Mówiąc prościej, niestandardowy GPT to coś, co tworzysz, gdy masz już dość ciągłego powtarzania tego samego briefu.

Wiele osób próbuje rozwiązać ten problem, zachowując jeden długi wątek rozmowy i wielokrotnie do niego wracając. To może się sprawdzić, ale długie rozmowy mogą zboczyć z tematu: przydatne wskazówki zostają zagubione, a wcześniejsze wypowiedzi mogą wpłynąć na późniejsze wyniki w sposób, który już ci nie odpowiada. Niestandardowy GPT zapewnia za każdym razem bardziej przejrzysty punkt wyjścia: te same instrukcje, bez zbędnego balastu w postaci długiego, rozgałęzionego wątku.

Można to porównać do specjalisty, którego wdraża się do jego roli raz, a potem po prostu dzwoni się do niego, kiedy zajdzie taka potrzeba. Nie oznacza to jednak, że model w magiczny sposób staje się genialny. On staje się po prostu bardziej spójny. A dla wielu organizacji spójność to połowa sukcesu.

A co z projektami?

Projekt to stałe środowisko pracy przeznaczone dla jednego, trwającego zadania. Czaty, pliki i instrukcje dotyczące projektu są zebrane w jednym miejscu. OpenAI opisuje projekty jako przestrzenie, w których gromadzone są informacje kontekstowe dotyczące powtarzających się i ewoluujących zadań, oraz zaznacza, że użytkownicy planów Business, Enterprise i Edu mogą również udostępniać projekty swoim współpracownikom.

Projekt to coś, co tworzysz, gdy uzyskanie jednego ważnego rezultatu wymaga kilku etapów przemyśleń, sporządzania szkiców, weryfikacji oraz kontekstu opartego na aktach spraw.

Niedawno skorzystaliśmy z funkcji „Projekt” podczas przygotowywania kampanii zbierania funduszy w naszej organizacji. Wgraliśmy nasze dokumenty strategiczne i dotyczące marki, a projekt wykorzystaliśmy jako wspólną przestrzeń roboczą. Jedna z rozmów dotyczyła badania potencjalnych grup docelowych oraz ich stosunku do technologii i sektora organizacji non-profit. W ramach innej rozmowy, wyniki zostały zamienione w postacie. Podczas innych rozmów wspólnie opracowaliśmy treści kampanii, przygotowaliśmy szkice wiadomości e-mailowych do potencjalnych darczyńców oraz dopracowaliśmy stronę docelową. Nad poszczególnymi czatami pracowały różne osoby, ale wszystkie opierały się na tym samym kontekście i przyczyniały się do realizacji tej samej kampanii. Właśnie w takich sytuacjach projekty okazują się szczególnie przydatne: nie wtedy, gdy potrzebna jest jedna dobra odpowiedź, ale gdy kilka wątków pracy musi przyczynić się do osiągnięcia jednego ważnego rezultatu.

Niestandardowe modele GPT czy projekty?

Oba narzędzia sprawdzają się w zupełnie różnych sytuacjach, a użycie niewłaściwego z nich powoduje niepotrzebny bałagan. Poniższa tabela pomoże ci zdecydować, które rozwiązanie najlepiej pasuje do twojej sytuacji:

Zarówno niestandardowe modele GPT, jak i projekty to zaawansowane funkcje dostępne wyłącznie w płatnych planach ChatGPT. Wersja bezpłatna obsługuje wyłącznie podstawowe funkcje czatu, ale jako użytkownik bezpłatny możesz korzystać z niestandardowych modeli GPT stworzonych przez innych użytkowników, o ile zostały ci udostępnione.

Dlaczego ma to znaczenie dla zespołów, a nie tylko dla pojedynczych osób

Funkcje środowiska pracy OpenAI umożliwiają udostępnianie modeli GPT członkom zespołu w ramach tego środowiska, przy czym zatwierdzeni użytkownicy mają uprawnienia do edycji i mogą aktualizować oraz zarządzać modelami bez konieczności zwracania się do właściciela. Projekty można również udostępniać w planach Business, Enterprise i Edu, co ułatwia członkom zespołu koordynację działań i pracę w oparciu o ten sam kontekst.

Ma to znaczenie, ponieważ w wielu organizacjach obserwuje się bardzo typowy schemat: jedna osoba staje się „specjalistą od sztucznej inteligencji”, tworzy przydatne rozwiązania, a wszyscy inni polegają na tej osobie, jeżeli chodzi o utrzymanie tych rozwiązań w działaniu. To nie jest strategia. To wąskie gardło z dobrze wypracowaną marką.

Współdzielone niestandardowe modele GPT zmniejszają tę zależność. Współdzielone projekty ograniczają powielanie pracy, konieczność wielokrotnego przekazywania wytycznych oraz fragmentaryczność kontekstu. Wspólnie przyczyniają się one do przekształcenia indywidualnych eksperymentów w coś, co bardziej przypomina potencjał organizacyjny.

Ma to szczególne znaczenie dla organizacji pozarządowych i małych zespołów. Liczba pracowników jest ograniczona. Role się pokrywają. Pamięć instytucjonalna jest krucha. Jeżeli przydatną wiedzę praktyczną da się przekształcić we wspólny GPT lub jeżeli złożone zadanie może być realizowane w ramach wspólnego projektu, a nie w piętnastu oddzielnych czatach i głowach czterech osób, to praca jest nie tylko szybsza. Jest bardziej prężna.

Jest też jedna niewygodna prawda, o której warto głośno powiedzieć: narzędzia te nie naprawią wadliwego procesu. Niestandardowy model GPT nie rozwiąże problemu niejasnych komunikatów. Sam projekt nie rozwiąże problemu niejasnej strategii. Sztuczna inteligencja usprawnia procesy, które już stosujesz. Jeżeli zespół nie ma wspólnego zrozumienia odbiorców, celów ani standardów, maszyna pomoże wam jedynie skuteczniej wprowadzać zamieszanie.

Inne przydatne zastosowania niestandardowych modeli GPT

Przykład z copywritingu jest łatwy do zrozumienia, ale nie jest to bynajmniej jedyna przydatna sytuacja.

Ewaluator projektu może przeanalizować projekty wniosków o dotacje, notatki koncepcyjne lub plany programowe pod kątem jasno określonych kryteriów, misji i strategii organizacji, a także wskazać słabą logikę, niejasne wyniki lub pominięte ryzyka. To się bardzo przydaje, gdy wszyscy skupiają się na liście zadań i nikt nie chce zapytać, na czym właściwie ma polegać dana zmiana.

Postać do prowadzenia rozmowy to jedna z najbardziej niedocenianych opcji. Możesz stworzyć postać GPT, która będzie reagować jak sceptyczny darczyńca, przepracowany członek zarządu, ostrożny współpracownik lub zdezorientowany uczestnik. Czasami najlepszą rzeczą, jaką może dać ci sztuczna inteligencja, nie jest odpowiedź, ale partner do ćwiczeń.

Dobre zastosowania projektów

Projekty osiągają sukces, gdy realizacja jednego ważnego celu wymaga zgrania wielu elementów, tak jak w moim przykładzie dotyczącym zbiórki funduszy.

To samo dotyczy planowania strategicznego. Cele, notatki z warsztatów, uwagi interesariuszy, założenia, ryzyka, wersje, uwagi kierownictwa, uwagi pracowników, a może jedna uwaga od kogoś, kto dopiero teraz zapoznał się z procesem i chce przeredagować pierwszą stronę. Projekt pozwala zebrać te zadania w jednym miejscu.

Inne odpowiednie przykłady to opracowywanie wniosków o dotacje lub wybór i wdrożenie w organizacji nowego narzędzia, np. systemu CRM.

Trzy praktyczne zasady przed rozpoczęciem pracy

1. Zacznij z jednym rzeczywistym problemem, a nie tylko z samym entuzjazmem. Skup się na obszarach, w których już występują tarcia.

2. Wybierz narzędzie w zależności od toku pracy. Powtarzająca się rola lub powtarzający się rodzaj zadania: niestandardowy GPT. Jeden ewoluujący wynik z dużą liczba materiałów: projekt.

3. Wyznacz właściciela. Zdecyduj, kto będzie aktualizował instrukcje, kto będzie sprawdzał jakość wyników oraz jakie informacje nie powinny być nigdy przesyłane. Właściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji to nie tylko tworzenie promptów. To również zarządzanie.

Nie każde zadanie wymaga niestandardowego GPT lub projektu. Czasami odpowiednim narzędzie jest zwykły czat — szybkie pytania, szybka edycja, szybkie wyjaśnienia. Chodzi o to, by dostosować konfigurację do potrzeb pracy, a nie budować infrastrukturę tylko dla samej infrastruktury.

Jeżeli jednak zależy ci na wydajności na dużą skalę (z mniejszą liczbą powtarzających się instrukcji, bardziej spójnymi wynikami i płynniejszą współpracą), właśnie wtedy niestandardowe modele GPT i projekty zaczynają przynosić korzyści. Podstawowy czat pomaga w wykonaniu zadania. GPT i projekty pomagają zespołowi doskonalić się w wykonywaniu zadań.

Twoja opinia ma znaczenie

Co sądzisz o tym tekście? Poświęć 30 sekund, aby podzielić się swoją opinią i pomóc nam tworzyć wartościowe treści dla społeczeństwa obywatelskiego!

Ostatnia aktualizacja artykułu została zrobiona 2 lipca 2026, uwzględniając najnowszy rozwój w sferze AI.

Oświadczenia

Niniejszy materiał powstał przy okazji projektu AI for Social Change realizowanego przez TechSoup w ramach programu Digital Activism Program przy wsparciu Google.org.

Do stworzenia treści autorka wykorzystała sztuczną inteligencję. Jednak cały artykuł został stworzony oraz poddany weryfikacji i przeglądowi przez autorkę i zespół TechSoup.

Narzędzia AI szybko się rozwijają i choć dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić rzetelność udostępnianych przez nas treści, czasami niektóre informacje mogą być nieaktualne. Jeżeli zauważysz, że jakaś informacja jest nieaktualna, daj nam o tym znać pod adresem contact@hive-mind.community