Kurs AI w Marketingu: Od Prompt Engineeringu do Automatyzacji i Agentów No-Code

W AI teoria dezaktualizuje się w kilka tygodni – liczy się tylko to, co realnie działa w biznesie.

Na tym kursie nie dam Wam listy 100 narzędzi. Dam Wam mój kompletny, przetestowany w boju „stos technologiczny” marketera no-code. Zamiast kolekcjonować prompty, skupimy się na budowaniu całych systemów, które przynoszą mierzalne ROI.

Pokażę Wam, jak strategicznie łączyć generowanie wideo (Veo 3), automatyzację (Zapier) i autonomicznych agentów (CrewAI). Filtruję za Was rynkowy szum – dostajecie 16 godzin skondensowanej wiedzy, którą sam stosuję na co dzień.

Jako praktyk znam też realne ryzyka. Dlatego moduł o prawie (prawa autorskie w PL/UE, AI Act) i etyce to nie dodatek. To fundament, który ochroni Wasz biznes przed kosztownymi błędami.

Zapraszam na 16 godzin intensywnych warsztatów, a nie pasywnego wykładu.

Zapraszam na Kurs: Tomasz Węsierski

Lekcja 1.1: Rewolucja AI w Marketingu: Kluczowe Trendy 2025

• Opis: Analiza sił rynkowych definiujących marketing w 2025. Przechodzimy z ery „AI jako eksperyment” do ery „AI jako rdzeń strategii biznesowej”. W 2025 roku sukces firmy w zakresie AI zależy w równym stopniu od „wizji”, co od „adopcji”. Ta zmiana paradygmatu napędza gwałtowny wzrost adopcji narzędzi (blisko 1.8 miliarda użytkowników ), ale także generuje realne obawy o przyszłość pracy, zwłaszcza wśród pokolenia Z. Szkolenie to ma na celu pozycjonowanie uczestników jako osób zarządzających tą transformacją.   

Lekcja 1.2: Architektura Marketingu No-Code: Przegląd Stosu Technologicznego

• Opis: Przedstawienie „mapy” narzędzi no-code, która będzie stanowiła szkielet całego dwudniowego szkolenia. Stos technologiczny marketera no-code w 2025 roku składa się z czterech kluczowych warstw :
  1. Kreacja (Generatywna AI): Narzędzia do tworzenia treści – Tekst (LLM jak Claude, Gemini ), Obraz (np. Canva Magic Studio ) i Wideo (np. Google Veo 3 ).   
  2. Analityka (Predykcyjna AI): Platformy no-code do analizy i przewidywania zachowań klientów (np. Pecan AI, Amplitude ).   
  3. Orkiestracja (Automatyzacja AI): Narzędzia „klejące” (glue platforms), które łączą różne aplikacje w inteligentne przepływy pracy (np. Zapier, Make ).   
  4. Autonomia (Agenci AI): Przyszłościowe platformy no-code do budowania autonomicznych agentów wykonujących złożone zadania (np. CrewAI Studio, Lindy ).   

Lekcja 1.3: Metodyka Wdrożenia AI: „Incremental Value at Scale”

• Opis: Odrzucenie mitu „wielkiej rewolucji” AI w firmie. Prawdziwa transformacja i zwrot z inwestycji pochodzą z „kumulatywnego wyniku przyrostowej wartości na dużą skalę”. Strategia ta polega na osiąganiu 20-30% wzrostu produktywności najpierw w jednym, wąskim obszarze (np. generowanie postów social media), a następnie przenoszenie tego sukcesu na kolejne procesy (np. obsługa klienta, analityka), aż cała organizacja zostanie przekształcona. To jest najbardziej realistyczna i skuteczna strategia dla zespołów no-code.   

Lekcja 1.4: WARSZTAT (60 minut): Audyt Potencjału AI we Własnym Dziele Marketingu

• Opis: Uczestnicy, pracując w małych grupach , otrzymują „Płótno Audytu AI” (AI Audit Canvas). Ich zadaniem jest, w oparciu o własne doświadczenia zawodowe, zidentyfikowanie 3-5 powtarzalnych, czasochłonnych lub opartych na danych procesów w ich obecnej pracy (np. tygodniowe raportowanie kampanii, tworzenie content planu, odpowiadanie na zapytania klientów). Następnie, korzystając z metodyki „Incremental Value at Scale” , oceniają potencjał każdego procesu pod kątem wdrożenia AI. To ćwiczenie ma na celu natychmiastowe osadzenie teorii w realiach zawodowych uczestników.

Lekcja 2.1: Przegląd Modeli i Zastosowań: Tekst i Obraz w Służbie Marki

• Opis: Krótka, strategiczna analiza różnic między wiodącymi modelami LLM (Gemini, Claude, ChatGPT) pod kątem specyficznych zadań marketingowych. Na przykład, Claude jest często preferowany do kreatywnego pisania i brainstormingu, podczas gdy Gemini (ze względu na integrację z ekosystemem Google) doskonale nadaje się do analizy danych i researchu. Kluczowym wnioskiem dla marketerów no-code jest to, że nie muszą oni wybierać samego modelu, ale platformę, która inteligentnie „opakowuje” te modele w gotowe funkcje, takie jak HubSpot Email Writer  czy Shopify Magic.   

Lekcja 2.2: Narzędzia No-Code dla Marketerów: Canva Magic Studio vs. Ideogram vs. Microsoft Designer

• Opis: Obiektywne porównanie trzech wiodących platform do projektowania graficznego opartych na AI.
  • Canva Magic Studio: Zwycięzca dla większości zespołów no-code. Siłą Canvy nie jest (koniecznie) najlepszy pojedynczy model generowania obrazu, ale jego głęboka integracja z całym procesem pracy marketingowej (biblioteki marki, szablony, edycja, wideo, planowanie treści).   
  • Ideogram: Wyróżnia się znacznie lepszą zdolnością do generowania spójnego tekstu na obrazach , co jest kluczowe dla banerów reklamowych i postów.   
  • Microsoft Designer: Główna zaleta to integracja z ekosystemem Microsoft 365.   
  • Na potrzeby tego kursu, głównym narzędziem warsztatowym będzie Canva Magic Studio ze względu na jej wszechstronność i status „huba” kreatywnego no-code.   

Lekcja 2.3: Demo: Ekosystem Canva Magic Studio w Praktyce

• Opis: 15-minutowa demonstracja „na żywo” pokazująca potęgę zintegrowanego ekosystemu Canva. Przeprowadzony zostanie pełny proces:
  1. Magic Media (Text-to-Image): Wygenerowanie obrazu produktu na podstawie promptu.   
  2. Magic Edit / Magic Eraser: Błyskawiczne usunięcie niechcianych elementów tła lub zmiana koloru obiektu.   
  3. Magic Write: Wygenerowanie tekstu reklamowego i nagłówka bezpośrednio na projekcie.   
  4. Magic Switch (Repurpose): Kluczowa funkcja. Jednym kliknięciem zmiana formatu gotowego postu na Instagramie (kwadrat) na baner reklamowy (poziomy) i relację (pionowy), z automatycznym dostosowaniem układu.   

Lekcja 2.4: WARSZTAT (75 minut): Projekt „Błyskawiczna Kampania”

• Opis: Uczestnicy, pracując w parach , otrzymują krótki brief fikcyjnego produktu (np. „Kawa specialty 'CyberFuel’ dla programistów”). Korzystając wyłącznie z narzędzi pakietu Canva Magic Studio , mają za zadanie stworzyć w 75 minut kompletny zestaw materiałów na start kampanii:   
  1. Dwa kluczowe obrazy wizualne (key visuals) dla marki (za pomocą Magic Media ).   Hasło reklamowe i krótki opis produktu (za pomocą Magic Write ).   Gotowy post na Instagram (format kwadratowy).Gotowy baner dla Meta Ads (format 1.91:1) (wykorzystując Magic Switch ).   
  • To ćwiczenie uczy nie tylko generowania, ale przede wszystkim efektywnego repurposingu i utrzymania spójności marki.

Lekcja 3.1: Nowa Era Wideo AI: Google Veo 3 vs. Sora vs. Runway Gen 4

• Opis: Przegląd i porównanie czołowych modeli wideo dostępnych w 2025 roku. Analiza skupi się na Google Veo 3  jako narzędziu, które dzięki szerokiej integracji (Vertex AI, Google AI Studio, a nawet partnerzy tacy jak Canva ) staje się najbardziej dostępne dla użytkowników no-code. Kluczowym przełomem Veo 3 jest natywne, zsynchronizowane generowanie audio (dialog, efekty dźwiękowe, muzyka), co stanowi skok jakościowy i jest opisywane jako „koniec ery kina niemego” w generatywnej AI.   

Lekcja 3.2: Kluczowe Funkcje Google Veo 3 dla Marketerów (No-Code)

• Opis: Demonstracja praktycznych funkcji Veo 3 dostępnych w interfejsach no-code (takich jak Google Flow  lub przyszłe integracje ):
  1. Text-to-Video: Generowanie scen od zera na podstawie szczegółowych promptów.   
  2. Image-to-Video: Kluczowa funkcja dla e-commerce i marketingu. Możliwość „ożywienia” statycznych zdjęć produktów, grafik lub banerów.   
  3. Audio & Dialogue: Zdolność do generowania realistycznego, zsynchronizowanego dialogu i efektów dźwiękowych w jednym przebiegu.   
  4. Scene Extension & Ingredients: Możliwość tworzenia dłuższych sekwencji poprzez łączenie 8-sekundowych klipów  oraz utrzymywanie spójności obiektów i postaci między scenami („Ingredients to video”).   

Lekcja 3.3: Demo: Błyskawiczny Repurposing Treści Wideo za pomocą OpusClip

• Opis: 10-minutowa demonstracja narzędzia OpusClip. Pokazuje ono drugą, równie ważną stronę rewolucji AI w wideo: repurposing. Narzędzie analizuje długie nagranie (np. godzinny webinar), samodzielnie identyfikuje najbardziej „wiralowe” fragmenty i „haki” (hooks), automatycznie je wycina, zmienia format na 9:16 (TikTok/Reels), dodaje dynamiczne napisy i emoji. To jest automatyzacja „brudnej roboty”, która oszczędza marketerom dziesiątki godzin.   

Lekcja 3.4: WARSZTAT (75 minut): Produkcja Reklamy Wideo w Google Flow (z Veo 3)

• Opis: Uczestnicy kontynuują pracę nad kampanią „CyberFuel” z Modułu 2.
  1. (30 minut) Wykorzystując interfejs Google Flow  (lub podobny z dostępem do Veo 3), generują 3 krótkie, 8-sekundowe klipy wideo na podstawie promptów tekstowych (np. „Dynamiczne ujęcie 4K puszki 'CyberFuel’ obracającej się powoli, krople kondensacji na aluminium, oświetlenie studyjne” ).   
  2. (30 minut) Biorą statyczny obraz produktu stworzony w Canvie i używają funkcji Image-to-Video , aby dodać do niego subtelny ruch (np. „Dodaj parę unoszącą się z kubka obok puszki”).   
  3. (15 minut) Eksperymentują z łączeniem wygenerowanych scen w prostą sekwencję za pomocą Scene Builder  lub próbują użyć tej samej puszki jako „Ingredient”  dla zapewnienia spójności wizualnej. 

Lekcja 4.1: Czym Jest Prompt Engineering? Fundamenty Skutecznej Komunikacji

• Opis: Definicja: Prompt engineering to sztuka i nauka projektowania i optymalizacji instrukcji (promptów) w celu uzyskania pożądanych, trafnych i bezpiecznych odpowiedzi od modeli AI. Omówienie kluczowych elementów składowych skutecznego promptu :
  • Kontekst (Informacje ogólne, kim jesteś).
  • Instrukcja (Zadanie do wykonania, czasownik).
  • Cel (Po co to robimy, jaki jest pożądany rezultat).
  • Ograniczenia (Czego unikać, ton, styl, liczba słów).
  • Przykłady (Technika „Few-shot” dla lepszego formatowania).
  • Obalenie mitu „jednego, magicznego promptu” na rzecz podejścia iteracyjnego – proces ulepszania promptu na podstawie odpowiedzi AI.   

Lekcja 4.2: Frameworki Promptingu (1): Tworzenie Strategii i Person (Persona, CRISPE)

• Opis: Wprowadzenie ustrukturyzowanych „przepisów” (prompt patterns ), które pozwalają marketerom no-code uzyskać powtarzalne, wysokiej jakości wyniki.
  • Persona Pattern: Najprostsza i jedna z najskuteczniejszych technik. Nadawanie AI konkretnej roli („Jesteś ekspertem od…”, „Działaj jako…” ). Jest to absolutnie kluczowe do generowania trafnych person marketingowych i analiz konkurencji.   
  • CRISPE Framework: (Capacity, Role, Insight, Statement, Personality, Experiment). Bardziej zaawansowany framework, idealny do tworzenia złożonych dokumentów strategicznych, briefów kreatywnych lub analizy rynku.   

Lekcja 4.3: Frameworki Promptingu (2): Pisanie Tekstów Reklamowych (CARE, RACE, AIDA)

• Opis: Wprowadzenie frameworków zoptymalizowanych pod kątem zadań copywriterskich i tworzenia treści:
  • AIDA: Wykorzystanie klasycznego modelu marketingowego (Attention, Interest, Desire, Action) jako struktury dla promptu.   
  • RACE Framework: Prosty i efektywny dla marketerów (Role, Action, Context, Execute).   
  • CARE Framework: (Context, Action/Ask, Result/Rules, Example). Prawdopodobnie najbardziej wszechstronny framework do tworzenia precyzyjnych tekstów reklamowych, e-maili i postów, ponieważ kładzie silny nacisk na Zasady/Rezultat (format, ton, długość) i Przykłady (few-shot).   

Lekcja 4.4: WARSZTAT (60 minut): „Persona i Strategia w 15 Minut”

• Opis: Uczestnicy wykonują ćwiczenie w łańcuchu (prompt chaining).
  1. Używają Frameworku CRISPE , aby wygenerować szczegółową, wielowymiarową personę marketingową dla swojego produktu „CyberFuel”.   
  2. Następnie, kopiują wygenerowaną personę i wklejają ją do nowego promptu jako Kontekst.
  3. Stosują Framework CARE , aby nakazać AI wygenerowanie 3 różnych wariantów tekstów reklamowych na Meta Ads , które będą precyzyjnie dopasowane do bólu (pain points) i motywacji (desired outcomes) wcześniej wygenerowanej persony.

Lekcja 5.1: Od Danych do Decyzji: AI w Analityce Marketingowej (No-Code)

• Opis: Diagnoza problemu: Większość marketerów „tonie w dashboardach, ale głoduje w poszukiwaniu wniosków”. Tradycyjna analityka jest deskryptywna (opisowa). AI zmienia analitykę w predykcyjną (przewidującą). Demokratyzacja tej technologii następuje poprzez platformy no-code , które pozwalają marketerom budować modele predykcyjne bez znajomości programowania.   

Lekcja 5.2: Zastosowania: Segmentacja Klientów AI i Predykcja Churnu

• Opis: Omówienie dwóch kluczowych i wysoce rentownych zastosowań analityki predykcyjnej w marketingu:
  1. AI Customer Segmentation: AI potrafi przeanalizować tysiące zmiennych (dane demograficzne, historia zakupów, zachowanie na stronie ) i automatycznie zgrupować klientów, odkrywając „ukryte segmenty”, których analityk-człowiek nigdy by nie znalazł.   
  2. AI Churn Prediction: Zdolność do przewidywania, którzy klienci są zagrożeni rezygnacją (churnem) zanim to zrobią. Pozwala to na automatyczne uruchamianie spersonalizowanych kampanii re-angażujących, skierowanych tylko do tej grupy.   

Lekcja 5.3: Demo: Platforma Analityki Predykcyjnej No-Code (Pecan AI)

• Opis: Prezentacja platformy Pecan AI  jako wiodącego przykładu narzędzia no-code dla analityki predykcyjnej. Demonstracja pokaże, jak marketer (bez wiedzy o SQL czy Pythonie) może połączyć swoje źródło danych (np. CRM, baza danych e-commerce), a następnie za pomocą interfejsu graficznego „zadać pytanie” biznesowe (np. „Kto z moich klientów jest najbardziej skłonny do zakupu produktu X w ciągu najbliższych 30 dni?”). Platforma automatycznie buduje, trenuje i wdraża model predykcyjny.   

Lekcja 5.4: WARSZTAT (60 minut): Identyfikacja Ryzyka Churnu

• Opis: Uczestnicy otrzymują przykładowy, zanonimizowany zbiór danych (plik CSV zawierający historię transakcji, aktywność na stronie i dane demograficzne klientów). Wczytują ten plik do środowiska demonstracyjnego Pecan AI (lub podobnego narzędzia no-code, np. Akkio ). Ich zadaniem jest uruchomienie pre-definiowanego szablonu modelu „predykcji churnu”. Po kilku minutach analizują wygenerowany raport, aby: 1) Zidentyfikować 3 główne czynniki (drivers) wpływające na rezygnację klientów, 2) Wyeksportować listę 100 klientów o najwyższym wskaźniku ryzyka.

Lekcja 6.1: Koncepcja „AI Orchestration” (Orkiestracja AI)

• Opis: Ewolucja od tradycyjnego „Marketing Automation” do „AI Orchestration”.
  • Automatyzacja (stara): To sztywny, liniowy proces oparty na prostych regułach. Trigger (np. Ktoś wypełnił formularz)
  • Orkiestracja AI (nowa): To dynamiczny, inteligentny proces.

Lekcja 6.2: Przegląd Platform No-Code: Zapier vs. Make (n8n)

• Opis: Porównanie liderów rynku automatyzacji no-code.
  • Zapier: Najprostszy w obsłudze, posiada największą bibliotekę integracji (ponad 8000 aplikacji), co czyni go idealnym narzędziem dla początkujących użytkowników no-code. Posiada wbudowane narzędzia AI i doskonałą integrację z ChatGPT/OpenAI.
  • Make: Bardziej wizualny (przepływy buduje się na „płótnie”), oferuje bardziej zaawansowaną logikę (np. rozgałęzienia, obsługa błędów) i posiada własną koncepcję „AI Agents”.
  • n8n: Platforma open-source, bardzo potężna, ale skierowana bardziej do użytkowników technicznych („technical teams”).
  • Na potrzeby tego kursu skupimy się na Zapier ze względu na jego wszechobecność, prostotę i bogate szablony AI.

Lekcja 6.3: Demo: Przykładowe Przepływy Pracy (Zaps) AI w Marketingu

• Opis: Prezentacja 3 gotowych do użycia szablonów automatyzacji AI w Zapier, które rozwiązują realne problemy marketerów:
  1. Automatyczny Asystent E-mail: Trigger: Nowy e-mail w Gmail. Action: Prześlij treść e-maila do ChatGPT z promptem „Przeanalizuj ten e-mail i przygotuj roboczą wersję odpowiedzi”. Action: Zapisz odpowiedź AI jako wersję roboczą w Gmail.
  2. Inteligentna Kwalifikacja Leada: Trigger: Nowy wpis w Google Forms. Action: Prześlij dane leada do ChatGPT z promptem „Oceń tego leada w skali 1-10…”. Action: Dodaj leada do Google Sheets wraz z jego oceną (score).
  3. Automatyzacja Social Proof: Trigger: Nowa recenzja (5 gwiazdek) w Google Business Profile. Action: Prześlij treść recenzji do ChatGPT z promptem „Napisz profesjonalne podziękowanie…”. Action: Opublikuj odpowiedź AI.

Lekcja 6.4: WARSZTAT (75 minut): Budowa „AI Social Media Content Pipeline”

• Opis: Uczestnicy, pracując w interfejsie no-code Zapier, budują od zera swój pierwszy w pełni zautomatyzowany przepływ pracy (tzw. „Zap”).
  1. Trigger: Nowy wiersz dodany do Google Sheets (arkusz zawiera tylko jedną kolumnę: „Pomysł na post”).Action 1 (AI): Połącz z OpenAI (ChatGPT). Skonfiguruj akcję tak, aby pobierała „Pomysł na post” z Google Sheets i wysyłała go do AI wraz ze szczegółowym promptem (stworzonym w Modułe 4, np. w frameworku CARE), który nakazuje napisanie pełnego, gotowego do publikacji tekstu posta.Action 2 (Komunikacja): Połącz z Gmail. Skonfiguruj akcję tak, aby pobierała wygenerowany przez AI tekst posta (z kroku 2) i wysyłała go e-mailem do „menedżera” (czyli do samego siebie) z tematem „Nowy post do akceptacji”.
  • To ćwiczenie jest kulminacją, łączącą moduły 4 (Prompting) i 6 (Automation).

Lekcja 7.1: Od Automatyzacji do Autonomii: Czym są Agenci AI?

• Opis: Definicja Agenta AI: Jest to autonomiczny (lub pół-autonomiczny) system oprogramowania, który postrzega swoje otoczenie (zbiera dane), podejmuje decyzje (rozumuje) i wykonuje akcje (działa) w celu osiągnięcia określonego celu, bez konieczności ciągłego nadzoru człowieka.
  • Różnica: Automatyzacja (Zapier) wykonuje sztywny proces. Agent (CrewAI) otrzymuje cel (np. „Stwórz raport o konkurencji”) i samodzielnie decyduje o krokach (np. Krok 1: Wyszukaj w Google. Krok 2: Przeczytaj 10 stron. Krok 3: Wyciągnij wnioski. Krok 4: Napisz raport.).

Lekcja 7.2: Koncepcja „Zespołu Agentów” (Multi-Agent Systems)

• Opis: Przełomem w 2025 roku nie jest jeden agent, ale zespoły wyspecjalizowanych agentów (Multi-Agent Systems), które współpracują, podobnie jak ludzki zespół:
  • Agent 1: Researcher: Specjalista od wyszukiwania informacji w internecie.
  • Agent 2: Analityk: Specjalista od analizy zebranych danych i wyciągania wniosków.
  • Agent 3: Copywriter: Specjalista od pisania raportów i tekstów.
  • Agent 4: Manager: Agent nadzorujący, który koordynuje pracę pozostałych i weryfikuje ostateczny wynik.
  • To jest paradygmat zatrudniania cyfrowego zespołu marketingowego do wykonania złożonych zadań.

Lekcja 7.3: Demo: Platformy Agentów No-Code (CrewAI Studio, Lindy)

• Opis: Demonstracja, jak koncepcje, które do niedawna wymagały zaawansowanej znajomości Pythona, są teraz dostępne w interfejsach no-code.
  • CrewAI Studio: Wiodąca platforma, która dostarcza wizualny edytor no-code do budowania, zarządzania i wdrażania zespołów agentów opartych na frameworku CrewAI. Pozwala marketerom „rysować” przepływy pracy agentów metodą „przeciągnij i upuść”.
  • Lindy: Platforma skupiona na prostych, gotowych do użycia szablonach agentów (np. „Agent Badań Rynku”, „Agent Produkcji Treści”).

Lekcja 7.4: WARSZTAT (60 minut): Budowa „Zespołu Agencyjnego” w CrewAI Studio

• Opis: Uczestnicy pracują w wizualnym edytorze no-code CrewAI Studio. Ich celem jest zbudowanie autonomicznego zespołu do wykonania zadania: „Stwórz podsumowanie najnowszych trendów w marketingu e-commerce”.
  1. (15 minut) Definiowanie Agentów: Uczestnicy tworzą dwa węzły Agentów:
     • Agent 1 (Researcher): Rola: „Ekspert ds. badań rynku”. Cel: „Znaleźć 5 najnowszych (z ostatnich 3 miesięcy) artykułów o trendach w e-commerce”. Narzędzie: (Wybór z listy) „Wyszukiwarka internetowa”.
  2. (15 minut) Definiowanie Agentów (cd.):
     • Agent 2 (Writer): Rola: „Copywriter B2B”. Cel: „Napisać zwięzłe, 3-punktowe podsumowanie każdego z znalezionych artykułów”.
  3. (15 minut) Definiowanie Zadań: Uczestnicy tworzą węzły Zadań ⁸⁴:
     • Zadanie 1: Opis: „Zbierz dane o trendach”. Przypisane do: Agent 1.
     • Zadanie 2: Opis: „Napisz podsumowanie”. Przypisane do: Agent 2.
     • Uczestnicy wizualnie łączą Zadanie 1 i Zadanie 2.
  4. (15 minut) Uruchomienie „Crew” (Kickoff): Uczestnicy klikają „Run” ⁹¹ i obserwują „na żywo”, jak ich cyfrowy zespół autonomicznie wykonuje wieloetapowe zadanie, które ręcznie zajęłoby im kilka godzin.

Lekcja 8.1: Etyczny Marketing AI: Bias, Manipulacja i Transparentność

• Opis: Omówienie trzech filarów etycznego ryzyka w marketingu AI:
  • Bias (Stronniczość): Jak modele AI, trenowane na historycznych danych, mogą nieświadomie powielać i wzmacniać stereotypy (np. w targetowaniu reklam lub generowaniu obrazów).   
  • Manipulacja: Dyskusja o cienkiej granicy między skuteczną „hiper-personalizacją”  a „praktykami manipulacyjnymi”, które podważają autonomię konsumenta (np. dynamiczne ceny oparte na przewidywaniu desperacji).   
  • Transparentność: Obowiązek informowania konsumentów, że wchodzą w interakcję z AI (np. chatbotem ) oraz jak ich dane są wykorzystywane do podejmowania decyzji marketingowych.   

Lekcja 8.2: AI a Prawo Autorskie w Polsce i UE (Krytyczne!)

• Opis: Jest to najważniejsza lekcja prawna dla każdego marketera używającego Generatywnej AI. Zgodnie z obowiązującym prawem autorskim, zarówno w Polsce (na podstawie Ustawy o prawie autorskim ), jak i w UE (i USA ), utwór, aby był chroniony, musi być rezultatem ludzkiej działalności twórczej.
  • Wniosek: Treści (teksty, obrazy, muzyka) wygenerowane w pełni autonomicznie przez algorytm AI, bez twórczego wkładu człowieka, nie są chronione prawem autorskim.   
  • Implikacja: Takie treści (np. logo wygenerowane jednym promptem) są traktowane jako należące do domeny publicznej. Oznacza to, że firma nie ma do nich wyłącznych praw, a konkurencja może je legalnie kopiować.   
  • Rozwiązanie: Aby firma posiadała prawa autorskie do zasobów stworzonych z pomocą AI, marketer musi być w stanie udowodnić „znaczący i kreatywny wkład ludzki”. Samo napisanie promptu może być niewystarczające. Wymagana jest ludzka selekcja, edycja, kompozycja i iteracyjne kierowanie procesem twórczym (co było ćwiczone w Module 4).   

Lekcja 8.3: Nowe Regulacje: EU AI Act, RODO i Oznaczanie Treści

• Opis: Przegląd otoczenia regulacyjnego na 2025 rok:
  • EU AI Act (Akt o Sztucznej Inteligencji): Wprowadza nowe obowiązki, w tym kluczowy dla marketerów wymóg przejrzystego oznaczania treści generowanych przez AI (np. deepfakes, obrazy, audio), aby konsumenci nie byli wprowadzani w błąd. Obowiązki te staną się w pełni stosowalne w sierpniu 2026 roku.   
  • RODO (GDPR): Jak istniejące przepisy RODO mają się do gromadzenia i przetwarzania danych osobowych na potrzeby profilowania i personalizacji przez systemy AI.   
  • TDM (Text and Data Mining): Zarysowanie problemu legalności danych (chronionych prawem autorskim), które zostały użyte do trenowania modeli AI, co jest obecnie przedmiotem intensywnych sporów prawnych w UE.   

Lekcja 8.4: WARSZTAT (30 minut): Tworzenie „AI Governance Framework” (Szkic)

• Opis: Krótka, moderowana burza mózgów (brainstorming ). Uczestnicy w grupach tworzą szkic 5-punktowej „Polityki Odpowiedzialnego Użycia AI” dla swojego działu marketingu. Ten mini-framework musi odpowiadać na pytania:
  1. Jakich narzędzi AI możemy używać (lista zatwierdzonych)?
  2. Jak zapewniamy „wkład ludzki” w generowane treści, aby chronić nasze prawa autorskie?   
  3. W jakich sytuacjach i jak oznaczamy treści jako wygenerowane przez AI (zgodnie z AI Act )?   
  4. Jakich danych (np. wrażliwych danych klientów) absolutnie nie wolno nam wprowadzać do publicznych modeli AI?
  5. Kto w zespole jest odpowiedzialny za regularny audyt etyczny naszych kampanii AI?

To 16-godzinne, intensywne szkolenie przeprowadza marketerów no-code przez pełną podróż transformacji AI – od fundamentalnej zmiany strategii (Moduł 1), przez opanowanie narzędzi kreacji (Moduły 2-3) i umiejętności ich sterowania (Moduł 4), aż po budowanie zaawansowanych systemów opartych na danych (Moduł 5), automatyzacji (Moduł 6) i autonomii (Moduł 7).

Kluczowym wnioskiem dla uczestników jest zmiana ich własnej roli zawodowej. W erze AI marketer przestaje być wyłącznie twórcą (wykonawcą zadań). Staje się architektem (projektującym systemy), dyrygentem (orkiestrującym narzędzia i agentów) oraz krytycznym edytorem i strażnikiem etyki (Moduł 8). To właśnie te kompetencje – projektowanie promptów, budowanie automatyzacji no-code i zarządzanie agentami – stanowią o przewadze konkurencyjnej i bezpieczeństwie zawodowym w krajobrazie marketingu po 2025 roku

Forma kursu: Online, na żywo
Czas trwania: 2 dni (16 godzin)
Poziom: Od podstaw
Certyfikat: Tak, imienny certyfikat ukończenia
Prowadzący: Tomasz Węsierski

Cena: 2390 zł brutto