Asystent wirtualnego asystenta – jak korzystać z Custom GPT i Gemini w codziennej pracy

Szukasz sposobu, by zyskać więcej czasu i ułatwić sobie codzienną pracę dzięki sztucznej inteligencji? W tym artykule dowiesz się, jak wykorzystać Custom GPT oraz GEMs – dwa różne podejścia do budowania inteligentnych asystentów – w praktyce, niezależnie od tego, czy prowadzisz firmę, działasz jako freelancer, czy po prostu szukasz narzędzi, które pozwolą Ci pracować efektywniej.

Custom GPT to narzędzie oferowane przez OpenAI, które pozwala tworzyć własnego, spersonalizowanego asystenta o określonych cechach, wiedzy i zachowaniu. Możesz przekazać mu dane źródłowe, ustalić ton wypowiedzi oraz sposób komunikacji – bez pisania kodu.

To idealne rozwiązanie dla firm i freelancerów, którzy chcą automatyzować powtarzalne zadania, utrzymać spójny styl komunikacji lub przyspieszyć proces tworzenia treści.

Do czego możesz go wykorzystać?

GEMs to funkcjonalność Google dostępna w ramach Gemini Advanced, umożliwiająca tworzenie własnych asystentów (tzw. „Gems”). Podobnie jak Custom GPT, można im przypisać konkretną rolę, zadania i styl działania, jednak korzystają one z infrastruktury Google.

Gemy możesz wykorzystać do:

To, co wpiszesz do AI, ma kluczowe znaczenie. Odpowiednio sformułowany prompt (czyli polecenie) pozwala uzyskać konkretne i trafne odpowiedzi. Poniżej opisujemy kilka sprawdzonych metod wraz z przykładami:

1. Few-shot prompting – daj przykład, by uzyskać lepszą odpowiedź Zamiast pisać:
„Napisz opis produktu”
spróbuj:
„Oto przykład opisu produktu: ‘Ten elegancki kubek ceramiczny doskonale sprawdzi się zarówno w biurze, jak i w domu. Ma pojemność 350 ml i nadaje się do mycia w zmywarce.’
Teraz napisz podobny opis dla filiżanki o pojemności 180 ml.”

2. Chain-of-thought – poprowadź AI krok po kroku Zamiast pytać:
„Czy ta strategia marketingowa ma sens?”
spróbuj:
„Przeanalizuj najpierw grupę docelową, następnie główne kanały komunikacji, a na końcu cele kampanii. Oceń, czy te elementy są ze sobą spójne.”

3. Role-based prompting – nadaj AI konkretną tożsamość Zamiast:
„Opisz stanowisko pracy”
napisz:
„Jesteś specjalistą HR z 10-letnim doświadczeniem. Opisz stanowisko pracy analityka danych tak, by było atrakcyjne dla kandydatów technicznych.”

4. Prompt with context – daj dane, które mają znaczenie „Na podstawie załączonego tekstu PDF przygotuj streszczenie w formie punktów dla zarządu firmy.”
Lub:
„Wklejam poniżej wiadomość od klienta – odpowiedz na nią uprzejmie, zachowując profesjonalny ton.”

5. Multi-turn prompting – rozbij zadanie na etapy Zamiast dawać jedno złożone polecenie, prowadź AI przez kolejne kroki: „Najpierw zaproponuj 5 tematów bloga. Potem, na podstawie wybranego, stwórz strukturę artykułu. Następnie napisz wstęp.”

6. Refinement prompting – poproś o poprawki „To jest dobry początek, ale zrób wersję z luźniejszym tonem i dodaj przykład użycia produktu w codziennej sytuacji.”

Notebook LM to narzędzie od Google, które pozwala tworzyć własne repozytorium wiedzy oparte na plikach użytkownika. Umożliwia:

To narzędzie świetnie sprawdza się jako baza wiedzy firmowej lub osobisty asystent dokumentacyjny.

Notebook LM wyróżnia się na tle innych narzędzi AI przede wszystkim możliwością pracy na rzeczywistych danych. Dzięki załączonym dokumentom, model może odpowiadać nie na podstawie ogólnej wiedzy, lecz konkretnych źródeł – np. regulaminów, raportów, aktów prawnych czy materiałów szkoleniowych. To czyni go użytecznym narzędziem w wielu branżach, szczególnie tam, gdzie precyzja i zgodność z dokumentacją są kluczowe.

Przykładowe zastosowania:

Dodatkowo, dla użytkowników chcących korzystać z Notebook LM w języku polskim – możliwa jest transkrypcja audio oraz generowanie treści w formacie bardziej przystępnym, np. jako podcast lub skrypt szkoleniowy.

Aby stworzyć własnego Custom GPT:

Aby uruchomić własnego Gema: