Najlepsze wykorzystanie SI i modeli podobnych do GPT: Omówienie branż, w których istnieją największe korzyści wdrożenia

Paulina Lewandowska

19 sty 2023
Najlepsze wykorzystanie SI i modeli podobnych do GPT: Omówienie branż, w których istnieją największe korzyści wdrożenia

Wprowadzenie

Sposób pracy przedsiębiorstw jest rewolucjonizowany przez sztuczną inteligencję (AI) i modele językowe takie jak GPT. AI szybko staje się kluczowym narzędziem dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne w dzisiejszej szybko rozwijającej się gospodarce, od automatyzacji monotonnych procesów po oferowanie wnikliwych analiz i przewidywań. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób firmy wykorzystują modele podobne do GPT i AI, aby zwiększyć produktywność, wydajność i przychody. Przyjrzymy się licznym zastosowaniom AI w świecie korporacyjnym, od obsługi klienta po analizę finansową. Przyjrzymy się również, jak modele GPT są wykorzystywane w generowaniu treści i przetwarzaniu języka naturalnego w celu zwiększenia komunikacji i interakcji człowiek-komputer.

Wdrożenie AI w poszczególnych sektorach

AI i modele takie jak GPT mogą być szczególnie korzystne w różnych sektorach, między innymi:

BranżaZastosowanie
Natural Language Processing (NLP)Tłumaczenie języków, sumaryzacja tekstów, odpowiadanie na pytania
Tworzenie kontentuAutomatyczne generowanie treści pisanych (artykuły informacyjne, opisy produktów, posty w mediach społecznościowych)
BiznesAutomatyzacja zadań (obsługa klienta, sprzedaż, marketing), prognozowanie i analiza finansowa
Opieka zdrowotnaDiagnostyka medyczna, odkrywanie leków, medycyna spersonalizowana
EdukacjaSpersonalizowane doświadczenie edukacyjne, ocenianie i przekazywanie informacji zwrotnych
Transport i logistykaSamo-prowadzące się pojazdy, zarządzanie łańcuchem dostaw
RobotykaRozpoznawanie obiektów, nawigacja, manipulacja
GryRealistyczna i wciągająca rozgrywka, nowe typy gier

Modele podobne do GPT w NLP i tworzeniu treści: Automatyzacja pisania i personalizacja treści

Modele podobne do GPT wykazały się znaczącymi umiejętnościami w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i tworzenia treści. Tłumaczenie języków, streszczanie tekstów i odpowiadanie na pytania to tylko kilka z działań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, które są obsługiwane przez modele językowe takie jak GPT-3.

Automatyzacja pisania jest jednym z najbardziej popularnych zastosowań modeli GPT w NLP i generowaniu treści. GPT-3 jest w stanie automatycznie produkować treści pisemne, takie jak wpisy na blogach, opisy produktów i aktualizacje mediów społecznościowych. Poprzez automatyzację procesu produkcji treści, GPT-3 może zaoszczędzić przedsiębiorstwom znaczną ilość czasu i zasobów, ponieważ może produkować spójne i poprawne gramatycznie teksty. Dzięki temu GPT-3 doskonale nadaje się do takich zadań, jak pisanie raportów, e-maili i skryptów chatbota do obsługi klienta.

Modele podobne do GPT mają zastosowanie nie tylko w spersonalizowanym tworzeniu treści dla klientów, ale także w zautomatyzowanym autorstwie. Poprzez ocenę danych konsumenckich i tworzenie treści, które są specyficzne dla zainteresowań i preferencji użytkownika, GPT-3 może być na przykład wykorzystywany do dostarczania spersonalizowanych sugestii dotyczących produktów lub ukierunkowanych reklam. Może to pomóc firmom w ulepszeniu ich inicjatyw marketingowych i zwiększeniu zaangażowania klientów.

Automatyzacja: Wykorzystanie AI do uproszczenia procesów biznesowych 

Automatyzacja procesów jest jednym z najbardziej oczywistych sposobów, w jaki organizacje wykorzystują AI. AI może obsługiwać szeroki zakres monotonnych czynności, od chatbotów do obsługi klienta po zautomatyzowane analizy finansowe, uwalniając pracowników od konieczności koncentrowania się na bardziej wartościowych zadaniach. Proste prośby dotyczące obsługi klienta, takie jak odpowiedzi na często zadawane pytania, mogą być obsługiwane przez chatboty napędzane przez AI, podczas gdy bardziej zaawansowane systemy mogą nawet zarządzać skomplikowanymi problemami. Ponadto zadania związane z analizą finansową, takie jak wykrywanie oszustw i przewidywanie trendów, mogą być zautomatyzowane przy użyciu modeli uczenia maszynowego.

AI-Optimized Logistics and Transportation: Zarządzanie łańcuchem dostaw po samo-prowadzące się samochody 

Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w sektorze transportu i logistyki w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia wydatków. Rozwój samojezdnych samochodów jest jednym z przykładów wykorzystania AI do zwiększenia bezpieczeństwa na drogach i zmniejszenia częstotliwości wypadków spowodowanych błędem człowieka. Innym obszarem, w którym AI może zostać wykorzystana do optymalizacji, jest zarządzanie łańcuchem dostaw. Odbywa się to poprzez prognozowanie popytu, analizę danych i podejmowanie lepszych decyzji. AI może również usprawnić zarządzanie flotą poprzez śledzenie miejsca pobytu i stanu pojazdów, przewidywanie wymagań konserwacyjnych i zwiększanie wydajności.

Zwiększanie możliwości i funkcjonalności robotów napędzanych przez AI w świecie rzeczywistym 

Sztuczna inteligencja jest stosowana w dziedzinie robotyki w celu zwiększenia możliwości i użyteczności robotów. Roboty są obecnie w stanie rozpoznawać przedmioty w świecie rzeczywistym i wchodzić z nimi w interakcje dzięki AI, na przykład w dziedzinie rozpoznawania obiektów. Innym obszarem, w którym AI jest stosowana, aby pomóc robotom autonomicznie poruszać się w trudnych warunkach, jest nawigacja. Sztuczna inteligencja może być również wykorzystana do zwiększenia zdolności manipulacyjnych robotów, umożliwiając im wykonywanie większej liczby czynności, takich jak chwytanie i manipulowanie obiektami świata rzeczywistego. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji roboty są coraz bardziej zdolne do pracy w świecie rzeczywistym i wykonywania zadań, które wcześniej były nie do pokonania.

Od realistycznej rozgrywki do rozwoju gier: Sztuczna inteligencja w branży gier 

Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w przemyśle gier wideo do tworzenia nowych gatunków gier oraz bardziej realistycznej i wciągającej rozgrywki. Oferując bardziej realistyczne postacie i środowiska sterowane przez SI, AI w grach jest jednym z zastosowań AI, które ma na celu zwiększenie realizmu i zaangażowania w rozgrywkę.

Sztuczna inteligencja może być również stosowana do tworzenia nowych mechanizmów i gatunków gier, takich jak gry dostosowujące się do preferencji i poziomu umiejętności gracza. SI może przyspieszyć proces znajdowania i naprawiania wad w grach, zapewniając graczom lepsze wrażenia z rozgrywki. Sztuczna inteligencja może również usprawnić testowanie gier. Możemy spodziewać się jeszcze większego postępu w zastosowaniu AI do gier, ponieważ nadal się rozwija, przesuwając granice tego, co jest wykonalne w sektorze gier.

Wnioski

Podsumowując, włączenie AI i modeli przypominających GPT do wielu branż i przedsiębiorstw okazuje się być całkiem korzystne. Technologie te zmieniają sposób prowadzenia biznesu, poprawiają diagnostykę w służbie zdrowia, personalizują edukację, optymalizują logistykę i transport, a nawet przekształcają sektor gier. Modele podobne do GPT mają ogromny potencjał w tworzeniu treści i przetwarzaniu języka naturalnego. Przedsiębiorstwa powinny być świadome zalet i potencjału tych technologii. Integracja AI i modeli GPT-like w kilku branżach ma obiecującą przyszłość.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

Blockchain dla twórców: Bezpieczna i zrównoważona infrastruktura

Miłosz Mach

07 lis 2025
Blockchain dla twórców: Bezpieczna i zrównoważona infrastruktura

W świecie cyfrowej twórczości, gdzie granice między sztuką a technologią coraz bardziej się zacierają, projekty takie jak MARMALADE stają się symbolem nowej ery – ery, w której twórcy mogą chronić swoje prace i zachować nad nimi kontrolę dzięki blockchainowi. Dla Nextrope udział w MARMALADE to nie tylko implementacja narzędzi ochrony, takich jak blokowanie zrzutów ekranu czy watermarking. To przede wszystkim praca nad architekturą zaufania – tworzeniem infrastruktury, która pozwala twórcom działać w cyfrowym świecie bez obaw o utratę własności i bezpieczeństwo.

Nowy typ wyzwania dla blockchaina

Projekty kulturalne i edukacyjne mają zupełnie inne wymagania niż klasyczne rozwiązania DeFi. Tu nie chodzi o maksymalizację stóp zwrotu czy skomplikowane kontrakty finansowe.
W centrum znajduje się człowiek – artysta, ilustrator, edukator.

Dlatego jednym z największych wyzwań było stworzenie bezpiecznej, ale intuicyjnej infrastruktury. Systemy blockchain musiały być lekkie, energooszczędne i przyjazne użytkownikom, którzy często po raz pierwszy stykają się z technologią Web3.

„Naszym celem nie było zbudowanie kolejnego protokołu finansowego. Chcieliśmy stworzyć infrastrukturę zaufania dla twórców cyfrowych." - zespół Nextrope

Bezpieczeństwo, które nie przeszkadza

Najlepsze zabezpieczenia to te, których użytkownik… nie zauważa.
W MARMALADE położyliśmy nacisk na niewidoczne technologie bezpieczeństwa, które nie psują doświadczenia korzystania z platformy.

  • Blokowanie zrzutów ekranu chroni prace publikowane w przeglądarce.
  • Dynamiczny watermarking pozwala wykryć nieautoryzowane kopie.
  • Rejestr blockchain gwarantuje, że każdy dowód własności jest trwały i transparentny.

„Twórcy nie powinni martwić się o szyfrowanie czy klucze prywatne. Naszym zadaniem jest sprawić, by bezpieczeństwo działało w tle.”

Zrównoważony rozwój w DNA

MARMALADE to również odpowiedź na pytanie, jak łączyć innowacje z troską o środowisko.
Nextrope buduje rozwiązania, które korzystają z niskoemisyjnych sieci, a sama architektura jest modularna i łatwa do ponownego wykorzystania w innych projektach sektora kreatywnego.

Dzięki temu efekty prac MARMALADE mogą posłużyć nie tylko artystom, ale również instytucjom kultury czy uczelniom, które chcą w prosty sposób wprowadzać blockchain do swoich działań.

Więcej niż technologia

Dla Nextrope MARMALADE to coś więcej niż projekt – to dowód, że blockchain może być narzędziem społecznym, nie tylko finansowym.
Tworząc narzędzia dla artystów, pomagamy nie tylko chronić ich prace, ale też zrozumieć, że technologia może wspierać twórczość, a nie ją ograniczać.

Plasma (XPL). Architektura, kluczowe funkcje i znaczenie

Miłosz Mach

21 paź 2025
Plasma (XPL). Architektura, kluczowe funkcje i znaczenie

Czym jest Plasma?

Plasma (XPL) to blockchain warstwy 1 zaprojektowany specjalnie pod infrastrukturę stablecoinów łączy bezpieczeństwo Bitcoina z kompatybilnością EVM oraz ultraniskimi opłatami za transfery tokenów takich jak USDT.

To nowa generacja blockchaina, która ma umożliwić szybkie, tanie i skalowalne płatności w stablecoinach, eliminując ograniczenia znane z Ethereum czy Layer-2.

Dlaczego powstała Plasma?

Większość obecnych blockchainów nie została stworzona z myślą o stablecoinach w roli głównej. Wraz z ich rosnącą adopcją pojawiły się problemy: wysokie opłaty, zatłoczone sieci i ograniczona interoperacyjność.

Plasma rozwiązuje te problemy, oferując infrastrukturę dedykowaną do stablecoinów i przepływów finansowych.
Jej najważniejsze cechy to:

  • Brak opłat transakcyjnych (zero-fee) dla transferów USDT,
  • Własne tokeny gas – elastyczny model opłat,
  • Most Bitcoin (BTC bridge) – umożliwia wykorzystanie BTC jako zabezpieczenia,
  • Pełna kompatybilność z EVM – łatwe wdrożenia smart kontraktów z Ethereum.

Architektura i mechanizmy działania Plasmy (XPL)

Kompatybilność EVM i smart kontrakty

Deweloperzy korzystający z Solidity, Hardhat czy Foundry mogą bez problemu wdrażać swoje projekty na Plasmie. Migracja z Ethereum czy Polygon wymaga minimalnych zmian w kodzie, podobnie jak inne blockchain zgodne z EVM, które zostały omówione w niniejszym artykule: „Web3 Backend Przewodnik: Odblokuj Superszybką Skalowalność DApps Dzięki API!"

Model opłat (Gas Model)

Plasma wspiera niestandardowe tokeny gas, co oznacza, że użytkownik nie musi posiadać natywnego XPL, by opłacić transakcję. Dla stablecoinów (np. USDT) transfery mogą być całkowicie darmowe.

Most Bitcoin (BTC Bridge)

Dzięki wbudowanemu mostowi Plasma pozwala używać BTC jako zabezpieczenia w smart kontraktach. To połączenie bezpieczeństwa Bitcoina z elastycznością Ethereum dlatego często nazywa się ją „Bitcoin-secured blockchain for stablecoins”.

Bezpieczeństwo i finalność

Konsensus Plasmy został zoptymalizowany pod kątem finalności transakcji i ochrony przed reorganizacjami bloków.
Według danych z raportu The Block, sieć osiągnęła ponad 2 miliardy USD wartości stablecoinów (TVL) już w fazie beta mainnetu.

Czym Plasma (XPL) wyróżnia się na tle innych blockchainów?

FunkcjaPlasma (XPL)Inne L1 / L2
Dedykowana stablecoinom✅ Tak❌ Nie
Transfery USDT bez opłat✅ Tak⚠️ Rzadko
Most Bitcoin (BTC bridge)✅ Tak⚠️ Nieliczne przypadki
Kompatybilność z EVM✅ Tak✅ Tak, ale często z ograniczeniami
Płynność i adopcja stablecoinów✅ >2 mld USD⚠️ W fazie rozwoju

Przykładowe zastosowania Plasma (XPL)

Plasma jest idealna dla firm fintechowych, emitentów stablecoinów, projektów DeFi i startupów, które chcą tworzyć produkty oparte na tokenach powiązanych z walutami fiducjarnymi.

Możliwe zastosowania:

  • Portfele i aplikacje płatnicze (zero-fee),
  • Cross-border payments i remittance,
  • Skarbce (treasury management) i rozliczenia między firmami,
  • DeFi – rynki pożyczek, yield farming, AMM-y,
  • Tokeny zabezpieczone Bitcoinem (BTC-backed stablecoins).

Ropzpocznij budowę projektu na Plasma (XPL)

  1. Migracja smart kontraktów – sprawdź kompatybilność i dostosuj parametry gazu,
  2. Wybór modelu opłat – zdecyduj, czy użyjesz USDT, osobnych tokenów gas lub hybrydy,
  3. Audyt bezpieczeństwa – skup się na logice mostu, reentrancy, oracle’ach,
  4. Onboarding płynności – zbuduj pierwsze pule stablecoinów,
  5. Zgodność z regulacjami – szczególnie przy emisji stablecoinów,
  6. Wdrożenie MVP i skalowanie – testuj UX, koszty i bezpieczeństwo.