Nowe modele OpenAI uczą się rozwiązywać problemy krok po kroku

Wprowadzenie: Sztuczna inteligencja, która rozumuje

Sztuczna inteligencja już dawno wdarła się w codzienność – od rekomendacji w sklepach internetowych po zautomatyzowane systemy obsługi klienta. Jednak pojawia się nowa fala rozwoju AI, która, moim zdaniem, zmienia reguły gry: uczenie modeli nie tylko reagowania, ale autentycznego rozumowania krok po kroku. W ostatnich latach firma OpenAI, znana z przełomowych badań nad uczeniem maszynowym, zaprezentowała kolejne generacje modeli, które zyskały zupełnie nowe podejście do rozwiązywania złożonych problemów. Mogę z ręką na sercu stwierdzić – korzystając z tych rozwiązań na co dzień – że radykalnie zwiększa to przydatność AI w biznesie, marketingu i nauce.

W tym artykule przeprowadzę cię przez najważniejsze aspekty najnowszych modeli OpenAI, tłumacząc, jak zdobyły zdolność rozkładania trudnych zadań na mniejsze części, analizowania każdego kroku i budowania dokładnych, logicznych rozwiązań. Sięgnę też po własne doświadczenia i przykłady z życia, przywołam również polskie konteksty i idiomy oddające specyfikę tej technologicznej zmiany – niech nie zabraknie tu też nuty humoru!

Nowe modele OpenAI: Skąd wzięła się ta zmiana?

Dotychczas wiele modeli AI opierało się głównie na szerokiej bazie danych i analizie wzorców. Sam miałem okazję wdrażać rozwiązania, które, choć robiły wrażenie elokwencją, czasem gubiły się w niuansach lub – mówiąc kolokwialnie – „strzelały kulą w płot”, gdy temat stawał się bardziej wymagający. Teraz jednak obserwuję zmianę. OpenAI wykorzystuje wieloletnie badania nad modelami rozumowania, by zbliżyć się do sposobu, w jaki my, ludzie, podchodzimy do problemów. To już nie tylko uczenie się wzorców, ale metodyczne budowanie rozwiązań, krok po kroku, z refleksją na każdym etapie.

Historia wieloetapowego rozumowania w AI

Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja kojarzyła się głównie z wyszukiwaniem informacji czy prostą automatyzacją. Tymczasem dziś wysuwają się na pierwszy plan technologie, które naśladują procesy naszego własnego rozumowania, co potwierdza choćby historia najnowszych modeli wyszkolonych przez OpenAI. Już na etapie zarodkowym badań skupiono się na dekompozycji problemów – czyli rozbijaniu ich na mniejsze, konkretne pytania i zadania pomocnicze.

W praktyce oznacza to, że dziś AI nie tylko odpowiada na pytania, ale również sama poszukuje ścieżek do rozwiązania, weryfikuje po drodze sensowność swojej argumentacji i – mówiąc nieco żartobliwie – potrafi nawet pogłowić się nad tym, co robi źle. Z mojej perspektywy, taki postęp jest czymś na wagę złota, zwłaszcza w dziedzinach wymagających analitycznego podejścia.

Dlaczego krok po kroku się opłaca?

Z własnych doświadczeń wiem, że nic tak nie usprawnia rozwiązywania trudnych zagadek, także tych na poziomie biznesowym, jak możliwość rozbijania ich na części pierwsze. Nowa generacja modeli AI zrywa z podejściem „wszystko albo nic” i przechodzi do „małych kroczków”, co pozwala:

Wychwycić błąd na wcześniejszym etapie i nie powielać go w dalszej analizie,

Lepiej zrozumieć mechanikę problemu – zarówno dla AI, jak i człowieka, z którym ona współpracuje,

Łatwiej tłumaczyć swoje działania – co zdecydowanie zwiększa przejrzystość i zaufanie do modelu.

W polskiej kulturze nieprzypadkowo mówi się: „lepiej powoli, a dokładnie”. W świecie AI ta maksymalna precyzja naprawdę zaczyna być normą.

Techniki szkolenia: Złożone zadania rozbite na etapy

Jak wygląda trening modelu AI?

Uczenie modeli opracowanych przez OpenAI polega na czymś więcej niż tylko „zasypie” danymi. Owszem, liczby mogą przyprawiać o zawrót głowy – zbiory danych liczą setki miliardów słów i obrazów – jednak prawdziwa zmiana nastąpiła, gdy badacze skupili się na tym, w jaki sposób AI rozumuje.

Podczas procesu szkolenia, zamiast kierować model na podanie końcowej odpowiedzi, tworzono system, w którym AI musiała:

Zadawać sobie pytania pomocnicze mające ułatwić zrozumienie zagadnienia,

Tworzyć logiczne drzewka decyzyjne, by stopniowo zbliżać się do rozwiązania,

Eliminować napotkane błędy myślenia i zmieniać strategię, jeśli po drodze wynik przestaje mieć sens.

Zastosowanie tych zasad na szeroką skalę – i to zarówno dla języka, jak i dla analizy obrazów czy generowania kodu – pozwoliło wytrenować modele, które działają nie tylko szybciej, ale i znacznie trafniej.

Narzędzia i środowiska: make.com, n8n i automatyzacja z AI

Tu dochodzimy do niezwykle ciekawego aspektu – wykorzystania AI w zaawansowanej automatyzacji biznesowej. Jako osoba odpowiadająca za wdrożenia u klientów w Marketing-Ekspercki, dość często korzystam z narzędzi typu make.com czy n8n jako szkieletów automatyzujących procesy.

Dzięki wieloetapowemu AI, mogę tworzyć systemy, gdzie:

AI analizuje dane sprzedażowe krok po kroku, wyciąga niuanse i sugeruje kolejne kroki działań marketingowych.

Model śledzi „ścieżkę klienta” na stronie internetowej, identyfikując momenty, gdy użytkownik może się zgubić czy potrzebować wsparcia – i natychmiast reaguje.

Dla analityków i zarządów możliwe staje się przygotowanie wielowarstwowych raportów, które uwzględniają zarówno cyfr, jak i szerszy kontekst sytuacyjny.

Często żartuję sobie z klientami, że nawet najlepszego handlowca da się czasem przechytrzyć, ale AI, które szuka popełnionych wcześniej błędów i na bieżąco je koryguje – to już całkiem nowy poziom wsparcia.

Refleksja na temat efektywności modeli krok po kroku

Z własnej perspektywy mogę dodać, że zdolność maszyn do „rozważania” przypadków wieloetapowo jest tym, o czym marketingowcy, inżynierowie i naukowcy marzyli od lat. Dzięki tej właściwości AI:

Znajduje skuteczniejsze scenariusze rozwiązywania nietypowych problemów,

Zmniejsza ryzyko przepalania budżetu reklamowego na działania o zbyt niskiej skuteczności,

Pozwala projektować automatyzacje, które są przewidywalne i transparentne – a przecież każdy menadżer wie, jak bardzo liczy się dziś bezpieczeństwo oraz możliwość audytu działań AI.

Można zatem powiedzieć, że AI powoli zrzuca z siebie łatkę „magicznego pudełka” i staje się partnerem do logicznej dyskusji.

Nowa generacja modeli OpenAI: Przykłady zastosowań krok po kroku

Agent AI – współpraca z różnymi narzędziami

Kiedy pierwszy raz miałem okazję testować najnowsze modele OpenAI w środowisku biznesowym, poczułem się trochę jak bohater jednego z tych filmów, w których komputer, zamiast tylko wyświetlać odpowiedzi, zaczyna kombinować nad problemem. I rzeczywiście – agent AI potrafi dziś:

Zadecydować, kiedy wykorzystać wyszukiwarkę internetową do poszerzenia wiedzy,

Wybrać odpowiednie narzędzia do generowania obrazów, analizy plików czy tworzenia podsumowań,

Samodzielnie ocenić sensowność i logikę własnych kroków.

Osobiście uważam, że taka formuła AI jako „szwajcarskiego scyzoryka” daje ogromne możliwości nie tylko zespołom IT, ale też specjalistom marketingowym, strategom czy inżynierom.

Multi-modalność: tekst, obraz i nie tylko

Nowe modele AI coraz lepiej radzą sobie z integrowaniem różnych typów danych. Przykładowo, AI może analizować schematy, wykresy czy obrazy medyczne, łącząc to z głęboką analizą tekstu i wiedzy dziedzinowej. W codziennej pracy z narzędziami automatyzującymi, taka funkcjonalność to dla mnie jak złoty środek – pozwala na:

Płynne przejście od analizy dokumentu PDF do generowania infografiki,

Stworzenie jednolitego raportu z danych w wielu formatach,

Automatyczne wnioskowanie na podstawie kontekstu: „co tu nie gra?” lub „gdzie znajduje się słaby punkt?”.

Nie ukrywam, nieraz dzięki temu oszczędzałem długie godziny żmudnej ręcznej pracy, a końcowy efekt przekraczał oczekiwania klienta.

Kreatywność i „myślenie boczne”

AI trenowana na krokowym rozumowaniu, uczy się także czegoś, co na polskim rynku nazywamy „myśleniem bocznym” albo „kombinowaniem”. Modele potrafią nie tylko używać wzorców, ale również podejmować ryzykowne próby sformułowania nowych rozwiązań na podstawie wcześniejszych etapów analiz. To, że sztuczna inteligencja potrafi zasugerować nieoczywiste hipotezy czy poprosić o dodatkowe dane (np. w przypadku notorycznie „nieklikalnych” reklam), bywa dla mnie naprawdę miłym zaskoczeniem.

Metodyczne rozumowanie maszyn – przełożenie na praktykę

Bezpieczeństwo, transparentność i lepsza komunikacja z AI

Nie ulega wątpliwości, że metodyczne podejście do rozumowania niesie ze sobą konkretne korzyści:

Lepsza przewidywalność działań AI – to nie „czarna skrzynka”, lecz narzędzie, którego ścieżkę rozumowania można odtworzyć krok po kroku,

Większa wiarygodność – zwłaszcza w kontekście podejmowania decyzji biznesowych czy rekomendacji dla specjalistów,

Możliwość audytu – łatwiej wskazać moment, w którym system popełnił błąd, albo wręcz przeciwnie – zadziałał nadzwyczaj skutecznie.

Z mojej praktyki wynika, że coraz więcej klientów pyta: „w jaki sposób doszliście do takiej rekomendacji?” Dzięki AI, która rozważa problem na wielu poziomach, taka odpowiedź staje się jasna i zrozumiała jak przysłowiowa polska zupa ogórkowa.

AI jako wsparcie w złożonych projektach

W praktyce, sztuczna inteligencja z funkcją krokowego rozumowania to nie tylko ciekawostka, ale realny gracz na rynku usług profesjonalnych. Wspiera nas w:

Tworzeniu algorytmów analizujących ruch na stronie i podpowiadających optymalizacje,

Projektowaniu kampanii reklamowych, które na bieżąco uczą się wyłapywać nieefektywne schematy komunikacji,

Automatycznym generowaniu kodu oraz analizowaniu miejsc, w których „sprawa się rypnie”, zanim jeszcze pierwsza linijka kodu trafi na produkcję.

W marketingu warto pamiętać, że dobrze przemyślany proces rozwiązywania problemów procentuje – a AI, która go wspiera, sprawia, że nawet najbardziej zawikłane wyzwania stają się przejrzyste.

Codzienność – automatyzacje, które działają z głową

W Marketing-Ekspercki często spotykamy się z sytuacjami, gdy klient potrzebuje nie tyle kolejnej catchy reklamy, ile spójnego systemu, który realnie oszczędza czas i pieniądze. AI rozpoznająca i analizująca problemy krok po kroku to dla nas narzędzie, które:

Samodzielnie wykrywa nieprawidłowości w lejku sprzedażowym,

Koryguje działania marketingowe w czasie rzeczywistym,

Tworzy automatyzacje, które nie tylko „jadą na autopilocie”, ale autentycznie uczą się na błędach i poprawiają efektywność.

Miewałem już wdrożenia, gdzie dzięki takiemu podejściu klient „wyszedł na swoje”, zyskując przewagę nad konkurencją – a to przecież w biznesie rzecz bezcenna.

GPT-5 i perspektywy: AI, która wykracza poza tekst

Od odpowiedzi do generowania hipotez

Jeśli fascynuje cię przyszłość AI, warto wiedzieć, że kolejne generacje modeli, takie jak GPT-5, śmiało przekraczają granice możliwości, które nie tak dawno wydawały się nieosiągalne. Dzięki wieloetapowemu, samorefleksyjnemu rozumowaniu, nowe AI:

Nie tylko odpowiada na pytania, ale tworzy nowe hipotezy i scenariusze,

Analizuje dane wizualne i tekstowe w jednym ciągu logicznym,

Oceni sensowność działań, przewiduje konsekwencje i dopasowuje strategie do zmieniających się realiów.

Jako osoba, która na co dzień testuje różne wersje modeli AI, czuję się czasami jak uczestnik eksperymentu, w którym komputer właśnie zaczął „kombinować” nie gorzej niż dobry polski negocjator.

Nowe możliwości dla marketingu, sprzedaży i biznesu

Nie da się ukryć, że rozwój maszyn rozumiejących wieloetapowo przekłada się na:

Bogatszą analizę rynku – AI wykrywa nawet subtelne trendy,

Lepszą segmentację klientów – modele rozumieją skomplikowane zachowania konsumenckie,

Optymalizację procesów sprzedażowych z dokładnością nieosiągalną wcześniej dla tradycyjnych systemów.

Może zabrzmi to jak truizm, ale po kilku miesiącach pracy z nowymi modelami śmiało stwierdzam: nawet najbardziej doświadczony handlowiec czasem nie zauważy szansy, którą AI wyłapie „z powietrza”.

Podsumowanie: Co oznacza dla ciebie AI, która rozwiązuje problemy na spokojnie?

Mam poczucie, że świat AI właśnie robi duży krok w stronę użytkownika. Modele językowe oparte na wieloetapowym rozumowaniu stawiają na:

Większą transparentność – możesz wreszcie prześledzić, jak komputer dochodzi do swoich wniosków,

Wyższą jakość decyzji, ponieważ każdy krok jest przemyślany i zweryfikowany,

Skrócenie czasu wdrażania nowych rozwiązań, bo AI sama znajduje najkrótszą i najskuteczniejszą drogę do celu.

Pracując w Marketing-Ekspercki, dostrzegam, jak duże znaczenie ma nie tylko wiedza, ale też podejście do procesu rozwiązywania problemów. Te modele AI, z którymi na co dzień mam przyjemność pracować, przynoszą nie lada ulgę – przestajemy być zakładnikami „magicznych” systemów i zaczynamy realnie współpracować z maszyną, która krok po kroku, z cierpliwością godną najlepszych nauczycieli, prowadzi nas do celu. I powiem ci uczciwie – jeśli masz choć odrobinę zacięcia do eksperymentów, zachęcam: spróbuj takich narzędzi i sprawdź, jak zmieniają Twoją codzienną pracę.

Polski kontekst – AI dla każdego

W naszym kraju, gdzie kreatywność i pragmatyzm spotykają się na każdym kroku, AI rozumiejąca procesy etapami to – z mojego punktu widzenia – rozwiązanie skrojone na miarę polskiej głowy. Otwiera się szansa na wdrożenia w instytucjach publicznych, na uniwersytetach czy w polskich firmach technologicznych. To także gratka dla tych, którzy do tej pory dystansowali się od sztucznej inteligencji ze względu na jej nieprzewidywalność czy brak przejrzystości.

Inspiracje i dalsza nauka

Zachęcam cię do pogłębiania wiedzy – zarówno z własnych wdrożeń, jak i śledząc źródła, na których opierają się najnowsze modele AI. Kluczem do zrozumienia tych narzędzi jest praktyka: baw się, testuj, wdrażaj i pytaj – nie bój się popełniać błędów, bo, jak mawiają w moich rodzinnych stronach, „kto nie ryzykuje, ten nie pije szampana”. W XXI wieku, granice między człowiekiem a maszyną są, jak się okazuje, znacznie cieńsze, niż myśleliśmy jeszcze kilka lat temu.

Być może już niedługo będziesz korzystać z automatyzacji, o jakiej wcześniej nawet nie śniłeś – i to dzięki AI, która nie tylko zna odpowiedź, ale rozumie, *jak do niej dojść*.

Przydatne źródła oraz inspiracje

Oficjalny komunikat OpenAI o wieloetapowych technikach rozumowania: Twitter OpenAI

Opis przełomowych technik rozumowania w AI: Więcej o technikach nauczania AI

Widełki praktycznego zastosowania agentów AI w automatyzacji biznesowej: blog firmowy, case studies oraz materiały dostępne na make.com i n8n

Pozostaje mi życzyć ci powodzenia i owocnych eksperymentów ze sztuczną inteligencją w nowym, bardziej „ludzkim” wydaniu. Bo – jak to często powtarzamy w Marketing-Ekspercki – najlepszy AI to taki, z którym naprawdę da się dogadać.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1946594934649479247