Oracle zwalnia 21 000 osób przez AI. Ja właśnie zatrudniam

Cześć Ala!

 

We wtorek prowadziłem warsztaty o armii agentów, a chwilę później otworzyłem rekrutację - na stanowisko, które według nagłówków AI właśnie zabija: człowieka od rozmów z klientami.

 

I to w tygodniu, w którym Oracle tnie 21 tysięcy etatów "przez AI".

 

To nie jest sprzeczność. To mechanizm - i dziś rozbiorę go na części.

W tym wydaniu

  • Co u mnie - nagranie wtorkowych warsztatów, start kohorty w środę i wdrożenia w firmach
  • AI właśnie stworzyło u mnie etat - dlaczego zatrudniam, kiedy inni zwalniają
  • Quick Win - Mapa P/R/D: 10 minut, żeby zobaczyć, która część Twojej roboty rośnie na wartości
  • Newsy - Sonnet 5 na chłodno i 74% wdrożeń agentów w koszu
  • Hot take - ile jest dziś warta praca, którą da się opisać promptem

 

Ten tydzień o jednym: AI nie zabiera pracy. Przesuwa ją - i wygrywa ten, kto widzi dokąd.

Co u mnie

 

We wtorek pokazałem na żywo, jak buduję agenta z pamięcią, narzędziami i podziałem pracy. Jeśli nie mogłeś być - nagranie czeka tutaj.

 

W środę startuje kohorta Masterclass CC. 8 lipca pierwszy live - zaczynamy od zbudowania Twojego pierwszego agenta. Więcej na końcu maila.

 

Robimy też coraz więcej wdrożeń w firmach. Właśnie ruszył duży projekt w ubezpieczeniach - zespół agentów AI do analizy ofert. Jeśli myślisz o automatyzacji u siebie - po prostu odpisz na tego maila.

AI właśnie stworzyło u mnie etat

 

Nagłówki z tego tygodnia: Oracle tnie 21 tysięcy miejsc pracy. Szef Salesforce nie uzupełnia stanowisk inżynierów wsparcia, bo ich robotę przejęło AI. W amerykańskich firmach technologicznych licznik zwolnień ogłaszanych "przez AI" dobił w tym roku do około 50 tysięcy.

 

Większość czyta to jednoznacznie: AI zabiera pracę, trzeba się bać.

 

A ja w tym samym tygodniu otworzyłem rekrutację na osobę od rozmów z klientami.

 

Nie pomimo agentów. Przez agentów. I zaraz zobaczysz dlaczego.

 

Zacznę od tego, co te zwolnienia naprawdę mówią. Nie "ludzie są zbędni", tylko: AI przejęło produkcję - robotę według wzoru. Dlatego najmocniej obrywa zatrudnianie juniorów, a nie seniorów.

 

Widziałem tę różnicę ostatnio z bliska. Weryfikowałem u klienta projekt, nad którym dwóch programistów mid siedziało dwa i pół tygodnia. Zrobiłem więcej w trzy godziny...

 

Nie dlatego, że jestem 40 razy lepszym programistą. Dlatego, że wiem, jak ma wyglądać dobry wynik - i mam armię agentów, która dowozi. Pisałem o tym dwa tygodnie temu: AI to mnożnik. Mnoży kompetencję, nie zastępuje jej. Dwóch midów bez systemu przegrywa z jednym seniorem z systemem - i ta przepaść będzie już tylko rosnąć.

 

Skoro agenci są tak skuteczni, to czemu do rozmów zatrudniam człowieka, a nie stawiam kolejnego bota?

 

Bo z kontaktem z klientem jest jak z całą resztą roboty: większość naprawdę da się zautomatyzować. Chatboty, voiceboty, dobre procesy, grupa, materiały, które odpowiadają na pytania, zanim ktoś zdąży je zadać - u mnie to wszystko pracuje i spokojnie pokrywa jakieś 80% kontaktów.

 

Tylko że właśnie dlatego te ostatnie 20% znaczy dziś więcej niż kiedykolwiek. To momenty, w których człowiek musi porozmawiać z człowiekiem - bo w grę wchodzi zaufanie i poważna decyzja. Tego się nie automatyzuje. To się robi mega dobrze - albo się to traci.

 

I tu jest cały trik: na dopracowanie tych 20% możesz sobie pozwolić dopiero wtedy, gdy 80% robi się samo. Tak ustawiłem swój mentoring VIP: wiedza, materiały i systemy czekają gotowe w środku, a czas ludzi idzie tam, gdzie robi największą różnicę - w pracę 1:1 z konkretną osobą. Zobacz, jak to wygląda.

 

Dlatego zatrudniam. Produkcję trzymają agenci, rutynowe kontakty obsługują systemy - a rozmów, w których decyduje człowiek, jest już więcej, niż jestem w stanie sam poprowadzić.

 

I tu mam do Ciebie delikatne zaproszenie. Szukam osoby, która kocha rozmawiać z ludźmi, rozumie świat AI i chce pracować blisko tego wszystkiego, o czym co tydzień tu piszę. Jeśli czytasz ten newsletter od jakiegoś czasu - całkiem możliwe, że to właśnie Ty. A jeśli znasz kogoś idealnego, podeślij mu ten link: stormit.pl/kariera.

 

Cały model w jednym zdaniu: AI nie kasuje pracy - przesuwa ją. Produkcja idzie do agentów, a człowiek tam, gdzie buduje się zaufanie.

 

Jak to przełożyć na swój tydzień? U mnie działa Mapa P/R/D. Weź listę zadań z ostatniego tygodnia i każde wrzuć do jednej z trzech szufladek:

 

  • P jak Produkcja - da się opisać instrukcją i powtórzyć: research, raporty, oferty, posty, kod, faktury. To kandydaci do oddania agentom. Dziś, nie za rok.
  • R jak Relacja - ktoś po drugiej stronie musi Ci zaufać: rozmowa z klientem, negocjacje, trudny feedback. Tu też działa 80/20: rutynę oddaj systemom, a uwolniony czas włóż w rozmowy, które decydują.
  • D jak Decyzja - wybory z konsekwencjami: ceny, zatrudnienie, co odpuścić. Zostają przy Tobie, ale AI podaje warianty, a Ty zatwierdzasz.

 

Trzy kroki:

 

  1. Policz proporcje. U mnie, zanim zbudowałem armię agentów, Produkcja zjadała grubo ponad połowę tygodnia.
  2. Weź jedno zadanie z P i oddaj je agentowi w tym tygodniu. Jak - masz niżej w Quick Winie.
  3. Odzyskany czas włóż w te 20% Relacji, które decydują. Nie w kolejną produkcję.

Quick Win tygodnia

Zrób Mapę P/R/D w 10 minut - z pomocą AI.

 

Wklej do Claude lub ChatGPT listę zadań z kalendarza i todo z ostatniego tygodnia, z tym promptem:

 

"Podziel te zadania na trzy kategorie: PRODUKCJA (da się opisać instrukcją i powtórzyć), RELACJA (wymaga zaufania drugiego człowieka), DECYZJA (wybór z konsekwencjami, który musi zostać mój). Policz proporcje w godzinach. Dla trzech największych zadań z PRODUKCJI zaproponuj, jak je zautomatyzować - od najprostszego sposobu do pełnego agenta."

 

Czas: ~10 min

Efekt: czarno na białym widzisz, ile Twojego tygodnia może robić się samo - i od czego zacząć

Newsy z rynku

 

Sonnet 5 wyszedł - i pierwszy raz od dawna premiera Anthropic dostaje chłodne przyjęcie

Na benchmarkach model ociera się o Opus 4.8 za ułamek ceny. W praktyce deweloperzy raportują więcej odmów i wolniejsze działanie, a do tego wyszła niewygodna rzecz: nowy tokenizer zużywa około 37% więcej tokenów, więc realny koszt zadania rośnie, mimo że cennik wygląda tak samo.

 

Moje zdanie: to najlepsza lekcja wyboru modelu od miesięcy. Benchmark mówi, że modele są prawie identyczne - Twoje zadanie mówi inaczej. Nie wybieraj po rankingu z Twittera. Weź swoje realne zadanie, puść je na 2-3 modelach i policz koszt per zadanie, nie per token. Ja tak wybieram model do każdego wdrożenia i różnice bywają brutalne.

 

Źródła: The Register | The Decoder

74% wdrożeń agentów AI ląduje w koszu. Wygrywa nuda: zarządzanie

Twarda liczba tygodnia: trzy czwarte wdrożeń agentów zostaje cofniętych. Różnica między tymi, które skalują, a resztą to nie model i nie framework - to granice, walidacja i człowiek w pętli. Forbes nazwał wdrożenia multi-agentowe "kosztownym audytem naszej dysfunkcji".

 

Moje zdanie: to dzisiejszy temat od strony firm. Agent dostaje Produkcję i robi ją świetnie - o ile ktoś ją najpierw uporządkował i postawił bezpieczniki. Te 74% to nie porażki AI. To firmy, które oddały maszynie bałagan i liczyły na cud.

 

Źródła: Forbes | BankInfoSecurity

 

Jednym zdaniem: Sejm przyjął ustawę o sztucznej inteligencji - od sierpnia obowiązki z AI Act dotkną każdej firmy używającej AI, a polski rynek rośnie najszybciej w UE (+36% firm z AI rok do roku).

 

To skrót. Pełna prasówka z tego tygodnia (32 newsy + komentarze + źródła):

 

stormit.pl/radar

 

Bez rejestracji.

Hot take

Jeśli Twoją pracę da się opisać promptem, jej cena właśnie spadła do max 200 zł miesięcznie.

 

Brutalne, ale prawdziwe. Dwa tygodnie temu pisałem o Regule Zero × Mnożnik: AI mnoży to, co już masz. Dziś dopiszę drugą część: zostają dwie rzeczy, których nie kupisz w API. Kompetencja, którą mnożysz - to jest te "3 godziny zamiast 2,5 tygodnia". I zaufanie, którego pomnożyć się nie da - dlatego zatrudniam człowieka, a nie stawiam kolejnego bota.

 

Które zadanie zajmuje Ci największy kawałek tygodnia, choć czujesz, że powinno robić się samo? Odpisz jednym zdaniem - podpowiem, od czego zacząć.