# Architektura rozwiązań AI w produktach

https://www.youtube.com/watch?v=UG5EXIUJIew
Translation: en

[00:06] Kiedy słyszymy o AI w produktach cyfrowych, często wyobrażamy sobie coś magicznego, czarną skrzynkę, która w jakiś tajemniczy sposób wie czego chcemy.
  When we hear about AI in digital products, we often imagine something magical, a black box that somehow mysteriously knows what we want.

[00:17] Ale rzeczywistość jest znacznie ciekawsza.
  But the reality is much more interesting.

[00:20] Dzisiaj zajrzymy pod maskę typowych integracji AI i zobaczymy jak to naprawdę działa.
  Today we will look under the hood of typical AI integrations and see how it really works.

[00:25] To zrozumienie jest kluczowe z kilku powodów.
  This understanding is crucial for several reasons.

[00:28] Po pierwsze jako product managedżerowie, tak jak ja czy decydenci biznesowi musimy wiedzieć co jest realnie możliwe z dzisiejszą technologią.
  Firstly, as product managers, like myself, or business decision-makers, we need to know what is realistically possible with today's technology.

[00:37] Czasem słyszę od klientów, chcemy AI jak w Netflixie, ale czy na pewno potrzebujecie całego tego skomplikowanego systemu?
  Sometimes I hear from clients, 'We want AI like in Netflix,' but do you really need that whole complicated system?

[00:44] Może wystarczy znacznie prostsze rozwiązanie.
  Perhaps a much simpler solution will suffice.

[00:48] Po drugie, znajomość podstawowej architektury rozwiązań AI pozwala nam podejmować lepsze decyzje biznesowe.
  Secondly, knowledge of the basic architecture of AI solutions allows us to make better business decisions.

[00:52] Kiedy wiemy jak to działa pod maską, łatwiej jest oszacować koszty, zaplanować rozwój produktu i co najważniejsze wybrać rozwiązanie odpowiednie do skali naszego biznesu.
  When we know how it works under the hood, it is easier to estimate costs, plan product development, and most importantly, choose a solution appropriate to the scale of our business.

[01:03] I wreszcie to zrozumienie pomaga nam unikać typowych pułapek.
  And finally, this understanding helps us avoid common pitfalls.

[01:05] Widziałem
  I have seen

[01:07] wiele projektów, gdzie firmy próbowały zaimplementować zbyt skomplikowane rozwiązania, nie rozumiejąc, że podobne efekty można osiągnąć znacznie prostszymi metodami.
  Many projects where companies tried to implement overly complex solutions, not understanding that similar effects can be achieved with much simpler methods.

[01:15] Przyjrzymy się dzisiaj trzem typowym architekturom AI w produktach cyfrowych.
  Today we will look at three typical AI architectures in digital products.

[01:18] Zobaczymy systemy rekomendacyjne, które wszyscy znamy ze sklepów internetowych.
  We will see recommendation systems, which we all know from online stores.

[01:22] Przeanalizujemy jak działają aplikacje oparte o modele językowe takie jak Chat GPT i wreszcie spojrzymy na systemy wspomagające pracę agentów obsługi klienta.
  We will analyze how applications based on language models like Chat GPT work, and finally we will look at systems supporting the work of customer service agents.

[01:32] Co ciekawe, mimo że każde z tych zastosowań wydaje się zupełnie inne, wszystkie dzielą pewne wspólne elementy architektoniczne.
  Interestingly, even though each of these applications seems completely different, they all share some common architectural elements.

[01:38] To trochę jak z samochodami.
  It's a bit like cars.

[01:41] Czy to miejskie auto, czy luksusowa limuzyna, podstawowe zasady działania są podobne.
  Whether it's a city car or a luxury limousine, the basic operating principles are similar.

[01:45] Różnica leży w szczegółach implementacji i stopniu zaawansowania poszczególnych komponentów.
  The difference lies in the implementation details and the level of advancement of individual components.

[01:55] Zacznijmy od systemów rekomendacyjnych, bo to prawdopodobnie najczęściej spotykane zastosowanie AI w produktach cyfrowych.
  Let's start with recommendation systems, because it is probably the most common application of AI in digital products.

[01:59] Spójrzmy na ten diagram.
  Let's look at this diagram.

[02:01] Może wyglądać prosto, ale kryje się za nim sporo ciekawej logiki.
  It may look simple, but there is a lot of interesting logic behind it.

[02:04] Wyobraźcie sobie
  Imagine

[02:08] Typowy sklep internetowy z butami.
  A typical online shoe store.

[02:11] Użytkownik wchodzi na stronę i zaczyna przeglądać produkty.
  The user enters the site and starts browsing products.

[02:15] Każda jego interakcja, kliknięcie w produkt, przewinnięcie strony, dodanie do koszyka jest zapisywana w bazie danych.
  Every interaction, clicking on a product, scrolling the page, adding to the cart is saved in the database.

[02:22] System zbiera informacje nie tylko o tym, co kupiliśmy, ale też czym się interesowaliśmy, jak długo oglądaliśmy dany produkt, w jakiej kolejności przeglądaliśmy rzeczy.
  The system collects information not only about what we bought, but also what we were interested in, how long we looked at a given product, in what order we browsed things.

[02:33] Przyjrzyjmy się bliżej jak naprawdę działa system rekomendacyjny.
  Let's take a closer look at how the recommendation system actually works.

[02:34] Na diagramie widzimy uproszczony schemat, ale pod spodem kryje się kilka istotnych elementów, które warto zrozumieć planując takie rozwiązanie.
  In the diagram, we see a simplified scheme, but underneath lie several important elements that are worth understanding when planning such a solution.

[02:43] Pierwsza rzecz to zbieranie danych.
  The first thing is data collection.

[02:45] Nasz system musi śledzić dwa rodzaje informacji.
  Our system must track two types of information.

[02:47] Bezpośrednie akcje użytkownika, co kliknął, co kupił, co dodał do koszyka.
  Direct user actions, what they clicked, what they bought, what they added to the cart.

[02:53] Informacje kontekstowe, jak długo patrzył na produkt, o jakiej porze dnia robi zakupy, z jakiego urządzenia korzysta.
  Contextual information, how long they looked at the product, what time of day they shop, what device they use.

[02:59] Te wszystkie dane muszą być dziś przechowywane i przetwarzane.
  All this data must be stored and processed today.

[03:04] Mówimy o setkach lub tysiącach interakcji dziennie dla każdego użytkownika.
  We are talking about hundreds or thousands of interactions per day for each user.

[03:08] Dlatego potrzebujemy przynajmniej bazy
  Therefore, we need at least a database

[03:11] danych do przechowywania historii i zachowań, systemu, który przetwarza te dane na bieżąco, miejsca do przechowywania już wyliczonych rekomendacji.
  data for storing history and behavior, a system that processes this data in real-time, a place for storing already calculated recommendations.

[03:21] Sam model rekomendacyjny zazwyczaj składa się z kilku części.
  The recommendation model itself usually consists of several parts.

[03:23] Jedna część szuka podobnych użytkowników.
  One part looks for similar users.

[03:26] Jeśli ktoś kupuje podobne rzeczy jak ty, pewnie spodoba ci się to, co on ostatnio kupił.
  If someone buys similar things to you, you'll probably like what they recently bought.

[03:33] Druga analizuje same produkty.
  The second analyzes the products themselves.

[03:36] Jeśli oglądasz czarne szpilki, pokażemy ci pasującą czarną torebkę.
  If you're looking at black heels, we'll show you a matching black handbag.

[03:41] Trzecia decyduje, co i kiedy pokazać.
  The third decides what and when to show.

[03:43] Może w piątek wieczorem lepiej zadziałają inne rekomendacje niż w poniedziałek rano.
  Maybe on Friday evening, other recommendations will work better than on Monday morning.

[03:49] To wszystko musi działać szybko.
  All of this must work quickly.

[03:50] Nikt nie będzie czekał 5 sekund na załadowanie strony.
  No one will wait 5 seconds for a page to load.

[03:52] Dlatego większość rekomendacji jest przeliczana z wyprzedzeniem, a system tylko wybiera odpowiednie w danym momencie.
  That's why most recommendations are calculated in advance, and the system just selects the appropriate ones at a given moment.

[03:59] Co ciekawe, wiele firm popełnia ten sam błąd.
  Interestingly, many companies make the same mistake.

[04:02] Próbują od razu zbudować zaawansowany system jak Netflix czy Amazon.
  They try to build an advanced system like Netflix or Amazon right away.

[04:07] A prawda jest taka, że można zacząć od prostszych rozwiązań.
  And the truth is that you can start with simpler solutions.

[04:12] Pokazywanie produktów często kupowanych razem, rekomendowanie rzeczy popularnych w danej kategorii czy sugerowanie podobnych produktów na podstawie cech jak kolor czy styl.
  Showing products often bought together, recommending popular items in a given category, or suggesting similar products based on features like color or style.

[04:21] Dopiero gdy te podstawowe mechanizmy działają dobrze i mamy wystarczająco dużo danych, warto pomyśleć o bardziej zaawansowanych rozwiązaniach.
  Only when these basic mechanisms work well and we have enough data, is it worth considering more advanced solutions.

[04:31] Ale prawdziwa magia dzieje się w sposobie prezentacji tych rekomendacji.
  But the real magic happens in how these recommendations are presented.

[04:35] System nie tylko wybiera co pokazać, ale też kiedy i jak.
  The system not only chooses what to show, but also when and how.

[04:40] Może na przykład zauważyć, że konkretny użytkownik chętnie reaguje na rekomendacje pokazywane na dole strony produktowej niż w mailingu.
  For example, it might notice that a specific user is more responsive to recommendations shown at the bottom of the product page than in an email.

[04:46] Albo że lepiej odpowiada na sugestie w stylu inni kupili również niż specjalnie dla ciebie.
  Or that they respond better to suggestions like 'others also bought' than 'specially for you'.

[04:53] Teraz przyjrzyjmy się kolejnemu typowi architektury AI, systemowi wspomagającemu pracę agentów obsługi klienta.
  Now let's look at another type of AI architecture, a system that supports customer service agents.

[04:59] To ciekawy przykład, bo pokazuje jak AI może wspierać ludzi zamiast ich zastępować.
  This is an interesting example because it shows how AI can support people instead of replacing them.

[05:03] Na diagramie widzimy przepływ, który zaczyna się od użytkownika zgłaszającego problem.
  In the diagram, we see a flow that starts with a user reporting a problem.

[05:07] Może to być kwestia rezerwacji, reklamacja czy pytanie o produkt.
  This could be a booking issue, a complaint, or a question about a product.

[05:12] Te informacje
  This information

[05:15] wraz z danymi użytkowniku, jego historią zakupów, poprzednimi interakcjami trafiają do aplikacji.
  Along with user data, their purchase history, and previous interactions, they are sent to the application.

[05:22] Aplikacja przekazuje te dane do modelu AI, który analizuje pod kilkoma kątami.
  The application passes this data to an AI model, which analyzes it from several angles.

[05:26] Po pierwsze ocenia sentyment użytkownika, czy jest zdenerwowany, zadowolony, czy neutralny.
  Firstly, it assesses the user's sentiment: whether they are upset, happy, or neutral.

[05:33] Następnie analizuje kontekst sprawy, czy to pilne, jakie są potencjalne implikacje.
  Next, it analyzes the context of the issue: whether it is urgent, and what the potential implications are.

[05:38] Następnie sprawdza podobne przykładki z przyszłości, jak były rozwiązywane i z jakim skutkiem.
  Then, it checks similar past cases, how they were resolved, and with what outcome.

[05:44] To co otrzymuje agent obsługi to nie samo zgłoszenie, ale cały pakiet przydatnych informacji.
  What the service agent receives is not just the report itself, but a whole package of useful information.

[05:51] Sugerowane rozwiązania bazujące na podobnych przypadkach, proponowana kwota rekompensaty, jeśli sytuacja tego wymaga, rekomendowane miejsca do relokacji w przypadku problemów z rezerwacją, wskazówki dotyczące tone of voice w odpowiedzi.
  Suggested solutions based on similar cases, proposed compensation amount if the situation requires it, recommended relocation places in case of booking problems, and tips regarding the tone of voice in the response.

[06:06] Kluczowe jest to, że system nie podejmuje decyzji, automatycznie dostarcza rekomendacje, ale to człowiek decyduje czy i jak z nich skorzystać.
  The key point is that the system does not make decisions; it automatically provides recommendations, but it is the human who decides whether and how to use them.

[06:14] To jak mądry asystent, który przygotował
  It's like a smart assistant who has prepared

[06:16] całe potrzebne zaplesze informacyjne,
  all the necessary information,

[06:18] ale ostateczną decyzję zostawia doświad
  but leaves the final decision to the experienced

[06:21] doświadczonemu agentowi.
  experienced agent.

[06:23] Taka architektura ma kilka istotnych
  Such an architecture has several significant

[06:25] zalet.
  advantages.

[06:25] Przyspiesza pracę agentów.
  It speeds up the work of agents.

[06:28] Nie muszą sami szukać wszystkich informacji.
  They don't have to search for all the information themselves.

[06:30] Zapewnia spójność obsługi.
  It ensures consistency of service.

[06:32] Podobne przypadki obejmują podobne rekomendacje.
  Similar cases involve similar recommendations.

[06:36] Pozwala na ciągłe uczenie się systemu.
  It allows for continuous learning of the system.

[06:38] Każda decyzja za agenta zasila bazę
  Every decision for the agent feeds the knowledge base

[06:40] wiedzy i wreszcie redukuje stres
  and finally reduces the stress

[06:42] agentów.
  of agents.

[06:42] Mają wsparcie w podejmowaniu
  They have support in making

[06:44] trudnych decyzji.
  difficult decisions.

[06:44] To świetny przykład
  This is a great example

[06:47] tego, jak AI może być wykorzystany nie
  of how AI can be used not

[06:49] do zastąpienia ludzi, ale do uczynienia
  to replace people, but to make

[06:51] ich pracy bardziej efektywną i
  their work more effective and

[06:53] satysfakcjonującą.
  satisfying.

[06:53] A teraz aplikacja,
  And now an application,

[06:56] która pomaga nauczycielom w tworzeniu
  that helps teachers in creating

[06:57] kursów.
  courses.

[06:57] To świetny przykład tego, jak
  This is a great example of how

[06:59] można wykorzystać możliwości modeli
  one can utilize the capabilities of models

[07:01] językowych w praktyczny sposób.
  language in a practical way.

[07:03] Na diagramie widzimy pozornie prosty
  On the diagram, we see a seemingly simple

[07:05] przepływ, ale diabeł twi w szczegółach.
  flow, but the devil is in the details.

[07:07] Zacznijmy od początku.
  Let's start from the beginning.

[07:07] Nauczyciel
  The teacher

[07:09] wchodzi do aplikacji i wypełnia
  enters the application and fills out

[07:11] formularz, ale nie jest to zwykły
  a form, but it's not an ordinary

[07:12] formularz.
  form.

[07:12] Zbiera on kluczowe informacje
  It collects key information

[07:15] potrzebne do stworzenia dobrego kursu.
  needed to create a good course.

[07:17] Temat kursu: poziom zaawansowania uczniów, przewidywany czas trwania, cele edukacyjne, które chcemy osiągnąć, styl nauczania, który preferujemy.
  Course topic: student proficiency level, estimated duration, educational goals we want to achieve, teaching style we prefer.

[07:26] Aplikacja bierze te informacje i to jest kluczowy moment, przekształca je przemyślany prompt dla chata GPT.
  The application takes this information and, at a key moment, transforms it into a well-thought-out prompt for ChatGPT.

[07:34] To nie jest proste przekazanie tekstu użytkownika.
  It's not a simple transfer of user text.

[07:35] Aplikacja dodaje szereg istotnych elementów.
  The application adds a number of important elements.

[07:37] zasady pedagogiczne, sprawdzone struktury lekcji, wymagania dotyczące formatowania materiałów, ograniczenia czasowe dla poszczególnych modułów.
  Pedagogical principles, proven lesson structures, material formatting requirements, time constraints for individual modules.

[07:48] Można powiedzieć, że aplikacja działa jak doświadczony metodyk, który wie jakie pytania zadać AI, żeby otrzymać naprawdę użyteczny materiał edukacyjny.
  One could say that the application acts like an experienced methodologist who knows what questions to ask the AI to get truly useful educational material.

[07:56] Czat GPT generuje strukturę kursu, ale to znowu nie koniec procesu.
  ChatGPT generates the course structure, but again, that's not the end of the process.

[07:59] Aplikacja analizuje otrzymaną odpowiedź, sprawdza czy spełnia wszystkie założenia, formatuje ją w czytelny sposób i prezentuje nauczycielowi.
  The application analyzes the received response, checks if it meets all assumptions, formats it in a readable way, and presents it to the teacher.

[08:10] Co ciekawe, cały ten system uczy się z czasem.
  Interestingly, this whole system learns over time.

[08:12] Może zauważyć, że pewne typy promptów generują lepsze rezultaty, że określone struktury kursu są częściej
  It can notice that certain types of prompts generate better results, that specific course structures are more often

[08:18] wykorzystywane, że niektórzy nauczyciele preferują konkretny styl materiałów.
  used, that some teachers prefer a specific style of materials.

[08:24] To pokazuje kluczową rzecz w projektowaniu aplikacji opartych o Chat GPT.
  This shows a key thing in designing applications based on Chat GPT.

[08:29] Sam model językowy to tylko część rozwiązania.
  The language model itself is only part of the solution.

[08:32] Równie ważna jest warwa warstwa pośrednia, która wie jak efektywnie komunikować się z modelem, jak przekształcić surowe dane w użyteczny produkt końcowy.
  Equally important is the intermediate layer, which knows how to effectively communicate with the model, how to transform raw data into a useful end product.

[08:42] To co widzicie na ekranie to nie jest zwykłe zapytanie do chpt.
  What you see on the screen is not a simple query to chpt.

[08:47] to precyzyjnie skonstruowana instrukcja w poprzedniej aplikacji, która musi spełnić dwa główne cele.
  it is a precisely constructed instruction in the previous application, which must fulfill two main goals.

[08:51] Po pierwsze, musi zapewnić wysoką jakość i przewidywalność wyników.
  Firstly, it must ensure high quality and predictability of results.

[08:55] Nie możemy sobie pozwolić na to, aby AI raz generowało świetny plan kursu, a innym razem coś kompletnie nieprzydatnego.
  We cannot afford for the AI to generate a great course plan one time and something completely useless another time.

[09:02] To dlatego prompt jest tak rozbudowany i zawiera tak szczegółowe instrukcje.
  This is why the prompt is so extensive and contains such detailed instructions.

[09:06] Po drugie i to jest często pomijane przez początkujących, musi generować odpowiedzi w ściśle określonym formacie.
  Secondly, and this is often overlooked by beginners, it must generate responses in a strictly defined format.

[09:12] Czemu to takie ważne?
  Why is this so important?

[09:15] Bo te odpowiedzi będą później przetwarzane automatycznie przez naszą aplikację.
  Because these responses will later be processed automatically by our application.

[09:17] To trochę jak z
  It's a bit like with

[09:19] formularzem podatkowym.
  tax form.

[09:21] Nie możesz wpisać danych gdzie chcesz.
  You cannot enter data wherever you want.

[09:24] Muszą być w odpowiednich polach, żeby system je zrozumiał.
  They must be in the appropriate fields for the system to understand them.

[09:26] Spójrzcie na strukturę tego promptu.
  Look at the structure of this prompt.

[09:28] Mamy tu precyzyjnie zdefiniowane pola wejściowe.
  We have precisely defined input fields here.

[09:30] Target input criteria, topic input criteria i tak dalej.
  Target input criteria, topic input criteria, and so on.

[09:35] Każde z nich zostanie zastąpiony rzeczywistymi danymi z formularza, ale co ważniejsze, prom zawiera też dokładne instrukcje, jak te dane mają być przetworzone i w jakim formacie mają wrócić do aplikacji.
  Each of them will be replaced with actual data from the form, but more importantly, the prompt also contains precise instructions on how this data should be processed and in what format it should return to the application.

[09:48] To jest właśnie ten moment, gdzie sztuka tworzenia aplikacji AI spotyka się z inżynierią oprogramowania.
  This is precisely the moment where the art of creating AI applications meets software engineering.

[09:51] Możesz mieć najlepszy model AI na świecie, ale jeśli nie potrafisz precyzyjnie kontrolować jego wyjścia i efektywnie integrować go z resztą aplikacji, końcowy produkt nie będzie użyteczny.
  You can have the best AI model in the world, but if you cannot precisely control its output and effectively integrate it with the rest of the application, the final product will not be useful.

[10:03] Do tego właśnie dobrze zaprojektowany prom to nie tylko lista życzeń czy instrukcji.
  For this very reason, a well-designed prompt is not just a wish list or instructions.

[10:07] To precyzyjny interfejs między światem swobodnej generacji AI a uporządkowanym światem aplikacji biznesowej.
  It is a precise interface between the world of free AI generation and the structured world of business applications.

[10:14] Tutaj widzicie świetny przykład tego, jak może ewoluować architektura AI w produkcie.
  Here you see a great example of how AI architecture can evolve in a product.

[10:21] To o czym wcześniej mówiliśmy, prosty system promptowania chat GPT może być rozbudowany o znacznie bardziej zaawansowane funkcje.
  What we talked about earlier, a simple chat GPT prompting system can be expanded with much more advanced functions.

[10:29] Spójrzcie na ten diagram.
  Look at this diagram.

[10:32] Widzimy tu coś, co nazywamy rag.
  We see here something we call rag.

[10:32] Retrieval argumented generation to skomplikowana nazwa na coś bardzo praktycznego.
  Retrieval augmented generation is a complicated name for something very practical.

[10:38] System, który przed generowaniem odpowiedzi sprawdza własną bazę wiedzy, w tym przypadku bazę sprawdzonych metod nauczania i materiałów edukacyjnych.
  A system that checks its own knowledge base before generating a response, in this case, a base of proven teaching methods and educational materials.

[10:46] To trochę jak różnica między nauczycielem, który zna tylko podstawowy program, a taki, który ma dostęp do całej biblioteki materiałów i doświadczeń innych pedagogów.
  It's a bit like the difference between a teacher who only knows the basic curriculum and one who has access to a whole library of materials and the experiences of other educators.

[10:56] Model AI nie opiera się już tylko na swojej wrodzonej wiedzy, ale aktywnie korzysta z konkretnych sprawdzonych materiałów.
  The AI model no longer relies solely on its innate knowledge, but actively uses specific, proven materials.

[11:02] Co więcej, system nie działa w próżni.
  Moreover, the system does not operate in a vacuum.

[11:05] Zbiera dane o tym, jak już nie radzą sobie z materiałem, jakie podejścia działają najlepiej, gdzie pojawiają się problemy.
  It collects data on how they are no longer coping with the material, which approaches work best, and where problems arise.

[11:12] Te informacje są wykorzystywane do ciągłego doskonalenia generowanych treści.
  This information is used for continuous improvement of the generated content.

[11:17] To pokazuje ważną zasadę w rozwoju produktów AI.
  This shows an important principle in the development of AI products.

[11:20] Może zacząć od prostego rozwiązania, ale
  It can start with a simple solution, but

[11:22] architektura powinna być zaprojektowana z myślą o przyszłej rozbudowie.
  Architecture should be designed with future expansion in mind.

[11:26] Czasem prosta integracja z czatem GPT to dopiero pierwszy krok w budowie znacznie bardziej zaawansowanego ekosystemu.
  Sometimes, simple integration with ChatGPT is just the first step in building a much more advanced ecosystem.

[11:34] Podsumujmy teraz jak w praktyce działa AI w produktach cyfrowych.
  Let's summarize now how AI works in practice in digital products.

[11:39] Ten diagram pokazuje uniwersalny cykl, który występuje w prawie każdym rozwiązaniu AI, niezależnie czy mówimy o systemie rekomendacji, chatbocie czy asystencie dla obsługi klienta.
  This diagram shows a universal cycle that occurs in almost every AI solution, regardless of whether we are talking about a recommendation system, a chatbot, or a customer service assistant.

[11:46] Wszystko zaczyna się od użytkownika, który wchodzi w interakcję z interfejsem produktu.
  It all starts with the user interacting with the product interface.

[11:50] Może to być przeglądanie produktów, zadawanie pytań czy zgłaszanie problemu.
  This could be browsing products, asking questions, or reporting a problem.

[11:57] Każda taka interakcja jest cennym źródłem danych.
  Every such interaction is a valuable source of data.

[11:59] Te dane trafiają do bazy danych.
  This data goes into the database.

[12:03] To nasz magazyn wiedzy o zachowaniach, preferencjach i potrzebach użytkowników.
  This is our knowledge base about user behavior, preferences, and needs.

[12:06] Ale same dane to za mało.
  But data alone is not enough.

[12:08] Potrzebujemy czegoś, co przekształci je w użyteczne informacje.
  We need something that transforms it into useful information.

[12:10] I tu wkracza model AI.
  And this is where the AI model comes in.

[12:14] Analizuje zebrane dane i na ich podstawie podpowiada jak dostosować interfejs dla konkretnego użytkownika.
  It analyzes the collected data and, based on it, suggests how to adapt the interface for a specific user.

[12:20] Może to być lista rekomendowanych
  This could be a list of recommended

[12:22] produktów, spersonalizowana odpowiedź na pytanie czy sugestia dla agenta obsługi klienta.
  products, a personalized answer to a question or a suggestion for a customer service agent.

[12:27] Co najważniejsze, to nie jest proces jednostronny.
  Most importantly, this is not a one-way process.

[12:30] System nieustannie się uczy.
  The system is constantly learning.

[12:33] Każda nowa interakcja zasila bazę danych, pozwalając modelowi AI coraz lepiej rozumieć i przewidywać potrzeby użytkowników.
  Each new interaction feeds the database, allowing the AI model to better understand and predict user needs.

[12:40] To właśnie dlatego mówimy o uczących się produktach.
  This is precisely why we talk about learning products.

[12:42] z każdą interakcją stają się trochę mądrzejsze i lepiej dopasowane do potrzeb użytkowników.
  with each interaction they become a little smarter and better tailored to user needs.

[12:49] Niezależnie od konkretnego zastosowania, ten podstawowy cykl zbierania danych, analizy i dostosowywania interfejsu pozostaje ten sam.
  Regardless of the specific application, this basic cycle of data collection, analysis, and interface adjustment remains the same.

[13:05] Yeah.
  Yeah.