Lekcja 3 z 3

Pierwszy workflow operatora AI: jak przejść od rozmowy do konkretnego wyniku

W tej lekcji złożysz prosty workflow, który używa kontekstu firmy i firmowego mózgu AI, żeby przygotować draft, follow-up, ofertę albo plan działania.

Czas: 25-35 min
Efekt: Workflow AI v0
Wymaga: dokumentów z lekcji 1 i 2
01

Większość pracy z AI kończy się na rozmowie

Typowe użycie AI wygląda tak: "Co myślisz o tym pomyśle?", "Pomóż mi przygotować ofertę", "Jak mogę usprawnić sprzedaż?".

To są normalne pytania. Problem w tym, że często kończą się ogólną odpowiedzią. AI doradza, podpowiada i robi listę, ale Ty nadal musisz z tego złożyć konkretny materiał.

Workflow zaczyna się wtedy, gdy przestajesz pytać "co o tym myślisz?", a zaczynasz mówić: przygotuj konkretny wynik według tych zasad, na bazie tego kontekstu.
02

Prompt vs workflow

Prompt

Pojedyncza instrukcja typu: "Napisz ofertę dla klienta".

Nie wiadomo, dla kogo, na jaki problem, według jakiej oferty, w jakim stylu i z jakimi ograniczeniami.

Workflow

Powtarzalny sposób wykonania zadania.

Ma wejście, kontekst, zasady, format wyniku i miejsce na akceptację człowieka.

Przykład workflowu
Przygotuj draft oferty dla klienta na bazie:
- kontekstu firmy,
- notatki z rozmowy,
- naszej oferty,
- zasad komunikacji,
- ograniczeń bezpieczeństwa.

Wynik:
- temat maila,
- krótkie podsumowanie problemu,
- proponowany zakres,
- cena lub widełki,
- co nie jest w zakresie,
- następny krok.

Zasada:
Nie wysyłaj wiadomości. Przygotuj draft do akceptacji.
03

Z czego składa się prosty workflow?

1. TriggerCo uruchamia workflow? Rozmowa, lead, mail, początek dnia.
2. InputJakie dane wejściowe dajesz AI? Notatka, mail, formularz, lista zadań.
3. KontekstCo AI musi wiedzieć o firmie, ofercie, kliencie i sytuacji.
4. ZasadyJakie ograniczenia obowiązują i czego AI nie może obiecać.
5. OutputJaki wynik ma powstać: mail, oferta, brief, plan, podsumowanie.
6. AkceptacjaCo człowiek sprawdza przed użyciem wyniku.
04

Przykład: follow-up po rozmowie sprzedażowej

W tym przykładzie korzystamy już z dwóch rzeczy z poprzednich lekcji: dokumentu `Kontekst firmy AI v0` i mini-template'u `Firmowy mózg AI — pierwszy proces`.

Dane wejściowe i polecenie
Trigger:
Skończyła się rozmowa z potencjalnym klientem.

Input:
Klient: firma logistyczna.
Problem: zapytania ofertowe przychodzą mailem, potem ktoś ręcznie przepisuje dane do arkusza i CRM.
Skutek: opóźnienia, pomyłki, trudność w kontroli statusów.
Obawa klienta: nie chcą, żeby AI automatycznie wysyłało oferty bez kontroli.
Cel: przetestować automatyzację na jednym fragmencie procesu.

Polecenie:
Przygotuj draft follow-upu po rozmowie.

Wynik ma zawierać:
1. krótkie podziękowanie,
2. podsumowanie problemu klienta,
3. propozycję małego pilotażu,
4. informację, że człowiek nadal zatwierdza oferty,
5. jeden prosty następny krok.

To nadal jest tylko draft. Ale jest już oparty na kontekście. I to jest różnica.

05

Najważniejsza zasada: draft, don't send

Na początku nie próbuj budować AI, które samo robi wszystko. To brzmi efektownie, ale szybko robi się ryzykowne.

AI przygotowuje draft. Człowiek zatwierdza.

To dotyczy szczególnie maili do klientów, ofert, cen, warunków współpracy, decyzji finansowych, komunikacji publicznej i danych wrażliwych.

Operator AI nie musi od razu mieć pełnej autonomii. Na początku jego największą wartością jest to, że zbiera kontekst, układa informacje, przygotowuje pierwszą wersję i oszczędza czas na powtarzalnych fragmentach pracy.

06

Mini-template workflowu

Skopiuj poniższy szablon i uzupełnij dla jednego procesu.

Workflow AI v0
# Workflow AI v0

## Nazwa workflowu

[Np. follow-up po rozmowie sprzedażowej]

## Cel

[Jaki wynik ma powstać?]

## Kiedy go uruchamiam

[Co jest triggerem?]

## Dane wejściowe

[Jakie informacje wklejam lub przekazuję AI?]

## Kontekst

[Co AI musi wiedzieć o firmie, ofercie, kliencie lub sytuacji?]

## Zasady

[Czego AI nie może zrobić? Co musi uwzględnić?]

## Format wyniku

[Jak ma wyglądać output? Mail, lista, oferta, brief, plan?]

## Akceptacja człowieka

[Co sprawdzam przed użyciem wyniku?]
07

Jak uruchomić ten workflow w zwykłym czacie?

Na start nie potrzebujesz automatyzacji ani specjalnego narzędzia. Otwórz ChatGPT, Claude albo Gemini i wklej trzy elementy:

  1. `Kontekst firmy AI v0` z Lekcji 1.
  2. `Firmowy mózg AI — pierwszy proces` z Lekcji 2.
  3. `Workflow AI v0` z tej lekcji.
Instrukcja do czatu
Poniżej wklejam trzy dokumenty:
1. Kontekst firmy AI v0.
2. Firmowy mózg AI — pierwszy proces.
3. Workflow AI v0.

Twoje zadanie:
Przygotuj wynik zgodnie z workflowem. Użyj kontekstu firmy i zasad z dokumentów. Nie wymyślaj brakujących faktów. Jeśli czegoś brakuje, zadaj najpierw pytania.

Dokument 1:
[TU WKLEJ KONTEKST FIRMY AI V0]

Dokument 2:
[TU WKLEJ FIRMOWY MÓZG AI — PIERWSZY PROCES]

Dokument 3:
[TU WKLEJ WORKFLOW AI V0]

Dane wejściowe do dzisiejszego zadania:
[TU WKLEJ MAIL OD KLIENTA / NOTATKĘ Z ROZMOWY / LISTĘ ZADAŃ]

Jeśli używasz Claude Project / ChatGPT Project / Gemini Gem, dodaj trzy dokumenty jako wiedzę projektu. Wtedy możesz napisać krócej: "Użyj dokumentów projektu i uruchom workflow follow-upu dla poniższej notatki".

08

Opcja dla osób bardziej technicznych

Jeśli chcesz pracować plikowo, możesz trzymać te dokumenty w folderze:

Struktura folderu
firmowy-mozg-ai/
  01-kontekst-firmy-ai-v0.md
  02-pierwszy-proces.md
  03-workflow-ai-v0.md

To nadal nie wymaga programowania. To po prostu porządek w plikach. Z czasem taki folder może stać się podstawą bardziej zaawansowanego operatora AI.

09

Co zrobić w poniedziałek rano?

  1. Wybierz jeden proces.
  2. Uzupełnij `Workflow AI v0`.
  3. Wklej do AI dokument z Lekcji 1.
  4. Wklej do AI dokument z Lekcji 2.
  5. Wklej workflow z tej lekcji.
  6. Dodaj dane wejściowe: mail, notatkę z rozmowy albo listę zadań.
  7. Poproś o jeden konkretny wynik.
  8. Sprawdź wynik ręcznie.
  9. Zapisz, co trzeba poprawić w kontekście.
10

Checklista po Lekcji 3

Zaznacz, jeśli jest prawda. Lista zapisuje się tylko w tej przeglądarce.