New Human
Guest
Log in
e.g. Choose level and test category
Browse grammar, vocabulary and communication tests for all levels A1–C2
5
test sets
·
98
subcategories
·
Blog
Wszystkie
🌱
FAZA 0–2: Fundament operacyjny i AI jako egzoszkielet
L1
🚀
FAZA 3–4: Od wykonawcy do decydenta (biznes + technologia)
L2
🧭
FAZA 5–6: Prawo, etyka i kompetencje społeczne premium
L3
🧠
FAZA 7–8: Pozycjonowanie rynkowe i antykruchość
L4
🌱
FAZA 0–2: Fundament operacyjny i AI jako egzoszkielet
L1
0%
Meta-umiejętności: uczenie się, myślenie, decyzje
Uczenie się jak się uczyć: powtórki, Feynman, nawyk notowania
●
●
●
●
●
Dekonstrukcja problemów: rozbijanie zadań na moduły
Myślenie systemowe: sprzężenia zwrotne i skutki uboczne decyzji
Modele mentalne: proste ramy do codziennych wyborów
Krytyczne myślenie: wykrywanie bullshit i halucynacji AI
Decyzje przy niepełnych danych: heurystyki i koszt alternatywny
Notatki decyzyjne: jak dokumentować myślenie, nie tylko wyniki
Refleksja po decyzji: co wiedziałem, czego nie, gdzie był bias
AI literacy: rozumienie modeli i ich ograniczeń
Jak działają modele językowe (LLM) na poziomie intuicyjnym
Ograniczenia AI: bias, halucynacje, brak kontekstu świata
Typowe failure modes: gdzie AI zawodzi w praktyce
Bezpieczne korzystanie z AI: dane wrażliwe i poufność
Rola człowieka: human-in-the-loop jako standard
Jak wybierać narzędzia AI do konkretnych zadań
Praktyczny prompting i orkiestracja zadań
Prompting strukturalny: jasne cele, kontekst i ograniczenia
Rozbijanie zadań na kroki: chain-of-thought w praktyce
Style promptów: research, kod, decyzje, pisanie
Budowa własnych prompt-playbooków do powtarzalnych zadań
Iteracyjne poprawianie odpowiedzi AI: doprecyzowania i feedback
Łączenie wielu narzędzi: AI + wyszukiwarka + dokumenty
AI jako egzoszkielet poznawczy
AI jako research assistant: szybkie mapowanie nowych tematów
AI jako code reviewer i sparring partner techniczny
AI jako architekt dyskusyjny: strukturyzowanie rozmów i decyzji
Tworzenie dziennych checklist: co dziś mogę zautomatyzować?
Projektowanie własnego systemu notatek z udziałem AI
Wybór obszarów, których NIE delegować AI (osąd i odpowiedzialność)
🚀
FAZA 3–4: Od wykonawcy do decydenta (biznes + technologia)
L2
Automatyzacja własnej pracy umysłowej
Myślenie w kategoriach workflow: od czynności do procesu
No-code / low-code: podstawy narzędzi do automatyzacji
API thinking: jak łączyć narzędzia przez wejścia i wyjścia
Automatyzacja researchu: monitorowanie informacji z AI
Automatyzacja dokumentacji i raportów z użyciem AI
Budowa personalnego systemu pracy: kalendarz, zadania, wiedza
Fundamenty informatyki i systemów (bez wchodzenia w szczegóły)
Algorytmy i złożoność: intuicyjne rozumienie wydajności
Struktury danych: listy, drzewa, grafy – dlaczego to ma znaczenie
Architektura systemów: moduły, usługi, integracje
Skalowalność i niezawodność: podstawowe kompromisy
Dane i statystyka: jakość danych, podstawy interpretacji
Cyberbezpieczeństwo: modele zagrożeń i higiena cyfrowa
Fundamenty decyzyjne i praca z ryzykiem
Ekonomia decyzji: wartość oczekiwana i koszty ukryte
Myślenie probabilistyczne: scenariusze zamiast pewników
Analiza ryzyka: downside, upside i ochrona przed skrajnymi stratami
Decision memos: jak dokumentować i komunikować decyzje
Praca na case’ach biznesowych: decyzje pod presją czasu
Używanie AI do modelowania scenariuszy i trade-offów
Biznes i ekonomia w erze AI
Podstawy ekonomii: popyt, podaż, konkurencja
Efekty sieciowe i skala: skąd biorą się monopole
Automatyzacja a produktywność: kto zyskuje, kto traci
Modele biznesowe: gdzie powstaje wartość, gdzie znika marża
Mapowanie procesów firmowych: identyfikacja miejsc na AI
Finanse osobiste i firmowe: cashflow, rezerwy, dźwignia
🧭
FAZA 5–6: Prawo, etyka i kompetencje społeczne premium
L3
Prawo, regulacje i odpowiedzialność w pracy z AI
Podstawy prawa cywilnego i kontraktowego dla wiedzo-pracowników
Odpowiedzialność za decyzje wspierane przez AI
Regulacje technologiczne: AI Act, RODO, dane osobowe (przegląd)
Case studies błędnych decyzji algorytmicznych
Checklisty ryzyka prawnego, reputacyjnego i finansowego
Współpraca z prawnikami i compliance w projektach AI
Etyka technologii i granice automatyzacji
Podstawowe ramy etyki technologii: sprawiedliwość, transparentność
Odpowiedzialność algorytmiczna: kto odpowiada za skutki
Granice automatyzacji: gdzie człowiek MUSI zostać w pętli
Etyka danych: zgody, anonimizacja, wykorzystanie drugorzędne
Projektowanie systemów z wbudowanymi zabezpieczeniami
AI × etyka × biznes: kiedy „legalne” nie znaczy „właściwe”
Kompetencje społeczne wysokiego poziomu
Negocjacje: przygotowanie, BATNA i struktura rozmowy
Budowanie zaufania: spójność, przewidywalność, transparentność
Przywództwo sytuacyjne: dobór stylu do kontekstu i ludzi
Praca z konfliktami: przekształcanie tarć w informacje
Mentoring i przekazywanie wiedzy: jak uczyć innych efektywnie
Prowadzenie rozmów decyzyjnych z użyciem danych i AI
Praca na styku domen: technologia, biznes, prawo, etyka
Tech × biznes: tłumaczenie wymagań biznesowych na rozwiązania
Prawo × technologia: współpraca przy produktach cyfrowych
AI × etyka: projektowanie procesów eskalacji i review
Mapowanie interesariuszy: kto ma władzę, kto ponosi ryzyko
Moderowanie spotkań międzydomenowych z użyciem AI jako wsparcia
Dokumentowanie decyzji międzydomenowych i ich uzasadnienia
🧠
FAZA 7–8: Pozycjonowanie rynkowe i antykruchość
L4
Pozycjonowanie rynkowe i narracja ekspercka
Budowanie narracji: za co rynek ma Ci płacić wprost
Profil kompetencji w erze AI: kombinacja domen i odpowiedzialności
Publiczne dzielenie się wiedzą: formaty, kanały, rytm
Case studies z realnych decyzji: jak je opowiadać i dokumentować
Pricing kompetencji: jak wyceniać swoją pracę i wpływ
Budowanie własnego „market signal”: rekomendacje, portfolio, track record
Odporność osobista i zarządzanie energią
Zdrowie poznawcze: sen, koncentracja, higiena uwagi
Zarządzanie energią zamiast tylko czasem
Odporność na stres i zmianę: proste protokoły na trudne okresy
Tożsamość niezależna od zawodu: „kim jestem”, nie tylko „czym się zajmuję”
Nawyki regeneracji: mikro-rytuały w ciągu dnia pracy
Praca z porażką i kryzysami jako źródłem informacji zwrotnej
Antykruchość i portfel kompetencji
Zarządzanie portfelem kompetencji: core, eksperymenty, opcje
Opcjonalność: jak projektować decyzje zwiększające wybór w przyszłości
Scenariusze przyszłości rynku pracy i technologii
Dywersyfikacja źródeł wartości: etat, projekty, udziały, produkty
Projekty poboczne jako poligon testowania nowych kompetencji
Eksperymenty niskiego ryzyka: małe zakłady o wysokim potencjale
Codzienna pętla rozwoju: decyzja, automatyzacja, refleksja, dzielenie się
Projekt codziennej pętli 15–45 minut: struktura i nawyk
1 decyzja → analiza: jak wybierać decyzję dnia i ją rozpisywać
1 automatyzacja: codzienne szukanie mikrolewarów z AI
1 refleksja: formy mikro-journalingu, które rzeczywiście działają
1 dzielenie się wiedzą: krótkie formaty, które budują reputację
Iteracyjne dostosowywanie ścieżki na bazie sygnałów z rynku