W tekście pojawiają się wyróżnione pojęciaTu będą wyjaśnione definicje.. Najedź na nie kursorem, żeby zobaczyć krótkie wyjaśnienie.
1. Wstęp
W poprzedniej części pokazaliśmy możliwości obu rozwiązań i to, jak najlepiej działają w synergii,
wzajemnie się uzupełniając. Jeśli jeszcze nie czytałeś pierwszej części, możesz to zrobić, klikając tutaj.
W tej części podajemy konkretne przykłady.
2. Konkretne przykłady
Aby wykonać rzetelne porównanie, przeprowadziliśmy testy. Przez system webowy BAPlatform przeszli wybrani klienci z grupy docelowej. Następnie ten sam problem zadaliśmy AI – bez naprowadzania modelu i bez podawania gotowej struktury.
Wyniki poniżej.
a) Twój sukces celów i zadań – SMARTER - klikając zostaniesz przeniesiony do opisu aplikacji
Aplikacja daje największe prawdopodobieństwo terminowego osiągnięcia założonego celu przy wykorzystywaniu metody SMARTER.
Wynik systemu webowego BAPlatform:
Czas: 10 minut.
Efekt: gotowy raport PDF. Dzięki wynikom tej aplikacji użytkownik jest w stanie utworzyć cel. Cel oceniono na 95% zgodności z metodyką SMARTER. Raport zawiera rozbicie na wszystkie elementy (Specific, Measurable, Acceptable, Realistic, Time-framed, Exciting), wykres radarowy oraz rekomendacje. Wynik jest gotowy do pokazania przełożonemu lub zespołowi. Dokument ma stałą strukturę i da się go od razu dołączyć do maila albo omówić na spotkaniu.
Wynik AI:
Czas: 30 minut + dalsza praca.
Efekt: po promptcie „Ludzie biorą zadania i potem wychodzi, że każdy zrozumiał co innego. Jak to zlecić, żeby wreszcie było zrobione na czas?” model nie sformułował celu. Zamiast tego dał plan rozmowy z pracownikiem: doprecyzować odbiorcę i jakość, rozbić pracę na kamienie miloweKamienie milowe – etapy pośrednie, na które dzieli się zadanie, żeby łatwiej kontrolować postęp., dać wzór raportu, robić krótkie follow-upyFollow-upy – kolejne sprawdzenia i przypomnienia, czy praca idzie zgodnie z planem. i przygotować mail z briefem oraz checklistą. Odpowiedź była konkretna operacyjnie, ale nie spełniała metodyki SMARTER i nie dawała gotowego celu do zlecenia. Jakość wyniku to luźny materiał roboczy — szablon i lista wskazówek, nie domknięty, estetyczny raport do pokazania przełożonemu. Żeby powstał dokument porównywalny z wynikiem BAP, lider musi sam zebrać te wskazówki i dopiero z nich zbudować cel.
Szanse powodzenia oceniło samo AI w trybie deep researchDeep research – tryb, w którym model dłużej analizuje temat i zbiera szerszy kontekst, zanim wyda ocenę.: porównało wynik BAPlatform z własną odpowiedzią i oszacowało, na ile każde z rozwiązań prowadzi do zamierzonego efektu:
„Prawdopodobieństwo gotowego, metodycznego celu do zlecenia: 95% przy BAPlatform i 35% przy AI — model dał plan kontroli pracy, niedomknięty cel.”
Porównanie:
BAPlatform w 10 minut oddał raport PDF z oceną celu, wykresem i rekomendacjami — użytkownik wychodzi z gotowym celem. AI w 30 minut podpowiedziało, jak rozmawiać i kontrolować pracę nad raportem. System webowy prowadzi przez metodę i oddaje dopracowany dokument. AI daje plan zarządzania zadaniem, który trzeba jeszcze samodzielnie przekuć w cel i w raport o porównywalnej jakości. Różnica nie jest w tym, że AI „nic nie wie”, tylko w tym, że nie domyka metody i nie oddaje gotowego pliku.
Aplikacja pomaga rozpoznać styl postępowania w środowisku zawodowym i lepiej zrozumieć siebie oraz współpracowników.
Wynik systemu webowego BAPlatform:
Czas: 15 minut.
Efekt: kompletny raport PDF. Dzięki wynikom użytkownik otrzymuje uporządkowany obraz własnego stylu działania. Dominujący kolor: Czerwony (72%) – typ dominujący (D), z udziałem Niebieskiego (23%). Raport zawiera wykres, opis stylu pracy, priorytetów, lęków, motywacji i zachowania pod presją. Wynik jest gotowy do wykorzystania w pracy z zespołem lub rozwoju osobistym. Ten sam format da się powtórzyć dla kolejnej osoby i porównać wyniki.
Wynik AI:
Czas: 10 minut (po wykonaniu zaproponowanego przez model testu).
Efekt: po promptcie „Zrób mi jakiś test albo opis, kim jestem w pracy i czego mogę się spodziewać po sobie oraz po współpracownikach.” model nie zrobił profilu użytkownika. Dał krótki, 6-pytaniowy test w stylu DISC i ogólne opisy czterech kolorów, z zastrzeżeniem, że to nie jest diagnoza. Żeby dostać wynik, użytkownik musi sam policzyć odpowiedzi i wrócić do modelu. Jakość to luźny materiał edukacyjny, nie domknięty raport z wykresem i konkretnym profilem.
Porównanie:
BAPlatform w 15 minut oddał kompletny raport PDF z wykresem, procentami i opisem stylu pracy. AI w 10 minut dało samodzielny mini-test i ogólne charakterystyki kolorów. System webowy prowadzi przez metodę i zamyka wynik. AI zostawia użytkownika z narzędziem do dalszej pracy i dokumentem o niższej, roboczej jakości. W BAP profil jest przypisany do konkretnej osoby; w AI opis dotyczy „typowego czerwonego”, dopóki użytkownik sam nie doliczy punktów.
Szanse powodzenia oceniło samo AI w trybie deep researchDeep research – tryb, w którym model dłużej analizuje temat i zbiera szerszy kontekst, zanim wyda ocenę.: porównało wynik BAPlatform z własną odpowiedzią i oszacowało, na ile każde z rozwiązań prowadzi do zamierzonego efektu:
„Prawdopodobieństwo konkretnego profilu danej osoby do pracy z zespołem: 85% przy BAPlatform i 30% przy AI — bez samodzielnego doliczenia punktów nie ma nawet wyniku tej osoby.”
Aplikacja pozwala oddzielić działania tworzące wartość od marnotrawstwa i wskazuje, gdzie zwiększyć efektywność procesów.
Wynik systemu webowego BAPlatform:
Czas: 18 minut.
Efekt: gotowy raport PDF. Stanowisko Pakowania otrzymało ocenę 62% (poziom 3 z 5). Raport zawiera wykres radarowy wszystkich kategorii marnotrawstwa, wskazanie najsłabszych obszarów oraz plan działań z priorytetami. Wynik jest mierzalny i gotowy do przekazania zespołowi lub przełożonym. Widać od razu, co jest słabe, o ile brakuje do kolejnego poziomu i od czego zacząć.
Czas: 30 minut + długie checklisty
Efekt: po promptcie „Na hali ludzie się kręcą, coś ciągle ginie, a kolejka stoi. Nie wiem nawet od czego zacząć.” model nie zrobił audytu hali. Wszedł od razu w żargon Lean (takt, Gemba, kanban, SMED) i rozpisał, co mierzyć oraz jak skracać przezbrojenie. Gdy użytkownik doprecyzował, że chodzi o pakowaczkę / kartoniarkę, AI dopisało checklistę czynności. Odpowiedź była obszerna i miejscami trafna, ale zależna od tego, co ktoś sam dopowiedział. Model nie dopytał o pełny obraz procesu i nie ocenił wszystkich źródeł marnotrawstwa. Jakość to długi materiał roboczy — listy i instrukcje, niedomknięty raport z wynikiem procentowym, wykresem i planem działań. Użytkownik dostaje dużo tekstu, ale nie dostaje oceny stanowiska ani dokumentu do obiegu w firmie.
Porównanie:
BAPlatform w 18 minut przeprowadził ustandaryzowaną ocenę i oddał raport PDF z poziomem, wynikiem 62%, wykresem ośmiu kategorii i tabelą działań. AI w dłuższym, rozciągniętym dialogu dało plan naprawy i checklistę przezbrojenia. System webowy wymusza przejście przez wszystkie kluczowe obszary i zamyka dokument. AI pracuje tylko na tym, co użytkownik akurat poda, i zostawia go z tekstem do dalszej obróbki, nie z raportem gotowym do pokazania przełożonemu. Dlatego wynik BAP da się porównać między zmianami i stanowiskami; wynik AI za każdym razem wygląda inaczej i zależy od tego, w którą stronę potoczy się rozmowa.
Szanse powodzenia oceniło samo AI w trybie deep researchDeep research – tryb, w którym model dłużej analizuje temat i zbiera szerszy kontekst, zanim wyda ocenę.: porównało wynik BAPlatform z własną odpowiedzią i oszacowało, na ile każde z rozwiązań prowadzi do zamierzonego efektu:
„Prawdopodobieństwo pełnej oceny stanowiska i mierzalnego planu działań: 85% przy BAPlatform i 40% przy AI — checklista przezbrojenia może pomóc w jednym wycinku, ale nie zastępuje audytu wszystkich źródeł marnotrawstwa.”
3. Podsumowanie
Testy trzech aplikacji pokazują wyraźną różnicę: BAPlatform konsekwentnie prowadzi przez sprawdzoną metodę i oddaje gotowy raport z mierzalnym wynikiem, wykresem oraz konkretnymi wnioskami. Generatywne AI działa szybciej i potrafi podsunąć wartościowe pomysły, ale wynik silnie zależy od tego, co użytkownik potrafi lub chce ujawnić, i zwykle wymaga jeszcze dodatkowej pracy, żeby stał się użytecznym dokumentem. W sytuacjach, w których liczy się powtarzalność, kompletność i gotowy rezultat do przekazania dalej, systemy webowe (aplikacje) BAPlatform dają wyraźną przewagę. Oczekiwanie kompletnego, gotowego dokumentu od generatywnego AI to raczej myślenie życzeniowe niż realny cel – nieświadomy użytkownik zadowoli się bowiem niepełną odpowiedzią, przekonany, że otrzymał pełne rozwiązanie. Czasem lepiej byłoby nawet opracować je samodzielnie, by uniknąć kosztownych błędów wynikających z tej iluzji.