Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Analiza danych, Big Data

Jak AI zmienia myślenie o marce

8 listopada 2023 10 min czytania
Andrés Gvirtz
Oguz A. Acar
Jak AI zmienia myślenie o marce

W erze generatywnej sztucznej inteligencji brand menedżerowie muszą otworzyć się na współtworzenie marek z konsumentami.

W świecie marketingu tożsamość marki jest murem obronnym, który strzeże reputacji firmy, otoczonym fosą, która trzyma konkurencję na dystans. Nie trzeba szukać dalej niż charakterystyczny dla T‑Mobile odcień magenty (226 czerwonych, 0 zielonych, 116 niebieskich), aby zdać sobie sprawę, jak zaciekle chroniona jest ta twierdza. Jeśli użyjesz podobnego odcienia, w twojej skrzynce pocztowej może pojawić się pismo o zaprzestaniu działalności.

Ale czy te same mury obronne, które chroniły marki, mogą negatywnie wpływać na ich przyszłość w erze generatywnej sztucznej inteligencji?

W jednej z godnych uwagi kampanii reklamowych Heinz zwrócił się do generatora DALL‑E OpenAI, aby stworzył obrazy inspirowane keczupem. Obrazy nie były idealne pod względem wymiarów czy kolorów, ale były niezaprzeczalnie nacechowane elementami charakterystycznymi dla Heinz. Pokazuje to, że nawet modele AI rozpoznają, że marka Heinz osiągnęła wysoką świadomość. Staroświecki purysta marki mógłby unieść brew w odpowiedzi na sposób, w jaki marka została przedstawiona, ale kampania wywołała niezaprzeczalny szum z 850 milionami wyświetleń na całym świecie.

Doświadczyliśmy transformacyjnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji w brandingu w naszych własnych klasach. Generatywna sztuczna inteligencja tchnęła życie w maskotkę King’s College London, ognistoczerwonego lwa o imieniu Reggie, w ramach obchodów stulecia szkoły. Dzięki narzędziom sztucznej inteligencji maskotka stała się czymś więcej niż tylko statycznym symbolem marki. Podczas sesji w klasie Reggie stał się animowany i „żywy”, prowadząc niektóre dyskusje, a nawet sortując ubrania i dostosowując ceny, gdy omawialiśmy zarządzanie towarami. Rezultat: nijakie obrazy stockowe ustąpiły miejsca ukochanej maskotce, która rezonowała z naszymi uczniami i wywołała pozytywne reakcje. Ale to dopiero początek potencjału tych narzędzi dla marek.

Kreatywność kontra kontrola: Wybieraj mądrze

Marki osiągając gotowość pozbycia się starego, bezpiecznego sposobu myślenia, przekonają się, że generatywna sztuczna inteligencja otwiera nowe drzwi do współtworzenia. Modele sztucznej inteligencji typu tekst‑obraz, takie jak DALL‑E firmy OpenAI, eliminują bariery dla zwykłych konsumentów w generowaniu projektów wizualnych, umożliwiając bezprecedensowy poziom osobistej więzi i personalizacji.

W przełomowej inicjatywie Coca‑Coli „Create Real Magic” konsumenci zostali zaproszeni do uwolnienia swojej kreatywności poprzez projektowanie reklam przy użyciu ChatGPT i DALL‑E 3. Zwycięskie prace nie tylko zostaną docenione, ale wkrótce rozświetlą billboardy, w niektórych z najbardziej kultowych miejscach reklamowych na świecie, w tym nowojorskiego Times Square i londyńskiego Piccadilly Circus.

Nasze badania, a także badania innych, pokazują, że te wzbogacone połączenia nie wpływają już tylko na osoby bezpośrednio zaangażowane, ale rezonują na zewnątrz, wzmacniając relacje i zwiększając intencje zakupowe na szerszym rynku.

Pomimo tych ekscytujących perspektyw wiele marek niechętnie opuszcza gardę, prawdopodobnie powstrzymywanych przez obawy przed utratą kontroli. Odwieczne podejście polegające na ścisłej ochronie tożsamości i symboli marki może sprawić, że będą one z opóźnieniem wdrażać modele zamiany tekstu na obraz.

Dzisiejsza rzeczywistość jest taka, że posiadanie absolutnej kontroli nad technologią AI pozostaje mrzonką. Podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja będzie coraz lepsza w renderowaniu spójnych stylów, nie da się przestrzegać sztywnych wytycznych wymaganych przez wiele dzisiejszych marek. Jak widać w kampanii Heinza, podczas gdy technologia odtworzyła znajomy kształt i kolor butelki, nie udało jej się odtworzyć dokładnego logo lub nazwy marki. Marki liczące na „gotową” wersję tej technologii mogą jeszcze długo poczekać. Co ważniejsze, krótkowzroczne skupienie się na kontroli, może uniemożliwić markom szerszego otwarcia drzwi do zaangażowania konsumentów, jakie oferuje generatywna sztuczna inteligencja.

Menedżerowie marek muszą być pomocnikami

Droga naprzód wymaga zmiany sposobu myślenia. Menedżerowie marek muszą przejść transformację z bycia egzekutorami i strażnikami do aktywatorów. Chodzi o skupienie się na szerszych możliwościach innowacji i nieoczywistych połączeń, zamiast obsesyjnym zwracaniu uwagi na drobiazgi, takie jak dokładne odwzorowanie kolorów.

Kampania GoFundMe „Help Changes Everything” nawiązała kontakty z konsumentami, wykorzystując modele tekst‑obraz do angażowania darczyńców w najbardziej spersonalizowany sposób. Zamiast tworzyć typowe treści na koniec roku, GoFundMe wykorzystało narzędzia takie jak DALL‑E i Stable Diffusion do stworzenia serii generowanych przez sztuczną inteligencję obrazów w stylu murali ulicznych przedstawiających wszystkie kampanie zbierania funduszy i darczyńców z minionego roku. Te pojedyncze elementy zostały następnie skompilowane w porywający film, który silnie rezonował z publicznością i zyskał szerokie uznanie.

Menedżerowie marek, którzy są otwarci na takie możliwości, mogą wykorzystać modele zamiany tekstu na obraz, aby przekroczyć tradycyjne granice komunikacji i osiągnąć wcześniej nieosiągalny poziom personalizacji i autentyczności.

Oczywiście apetyty na ryzyko są różne. To, co sprawdza się w przypadku odważnej marki, takiej jak Monster Energy, może nie działać w przypadku konserwatywnej instytucji. Jednak nawet w wysoce regulowanych i konserwatywnych środowiskach możliwe jest eksperymentowanie w sposób ograniczający ryzyko i koszty. Ryzyko i potencjalne negatywne konsekwencje jednorazowych kampanii lub projektów na małą skalę są ograniczone, przez co stanowią idealną okazję do eksploracji marki. Przykładem może być nasze przedsięwzięcie animacji maskotki naszego uniwersytetu.

Eksperymentuj bezpiecznie: Lekcje od Coca‑Coli

To nie jest wezwanie do anarchii. Marki mogą badać możliwości generatywnej sztucznej inteligencji, pozostając w swoich strefach komfortu i ustalonych granicach. Środki ochronne Coca‑Coli obejmują korzystanie z własnej platformy, utrzymywanie nadzoru nad treściami wyświetlanymi na jej stronie oraz dostarczanie uczestnikom szablonów o tematyce Coca‑Coli, a wszystko to w celu zachowania pewnej kontroli nad przedstawianiem marki.

Inicjatywa Coca‑Coli została zrealizowana we współpracy z Bain i OpenAI, co pomogło jej przejść od postawy reaktywnej do proaktywnej. Dostawcy, którzy oferują markom takim jak Coca‑Cola bezpieczeństwo i zabezpieczenia, prawdopodobnie staną się preferowanymi partnerami.

Chociaż marki nie mogą kontrolować każdej narracji, mogą proaktywnie kierować dialogiem.

Oczywiście menedżerowie marek muszą chronić się przed potencjalnymi nadużyciami i stąpać po linie między swobodą twórczą a kontrolą. Ale nie zapominajmy: postrzeganie marki zawsze było współtworzone z konsumentami i zależało od skomplikowanej dwukierunkowej relacji między działaniami marek a reakcjami konsumentów. Rzeczywiście konsumenci od dawna odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu postrzegania marki, czy to poprzez ustne rekomendacje, czy też zjadliwe recenzje. Generatywna sztuczna inteligencja tylko intensyfikuje tę dynamikę, umożliwiając konsumentom odgywać różne role. Mogą oni stać się projektantami, operatorami filmowymi, a nawet twórcami oprogramowania. W dobie generatywnej sztucznej inteligencji aktywne słuchanie, konsekwentne monitorowanie nastrojów konsumentów i zwinne podejście do ponownej kalibracji strategii na podstawie informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym, a także pojawiające się trendy, stają się jeszcze ważniejsze.

Chociaż marki nie mogą kontrolować każdej narracji, mogą proaktywnie kierować dialogiem. Jednym ze skutecznych podejść jest pielęgnowanie środowisk, w których konsumenci mogą łączyć się ze sobą i marką oraz współtworzyć historię marki w ramach przejrzystych zasad, zachęt i uznania. Na przykład kampania generatywnej sztucznej inteligencji Coca‑Coli wyraźnie komunikuje wartość, jaką przywiązuje do wkładu konsumentów, nagradzając najlepszych widocznymi miejscami reklamowymi, a także szansą na wybranie się na wycieczkę do siedziby Coca‑Coli w celu wzięcia udziału w warsztatach tworzenia treści. Marka zainwestowała w wyspecjalizowaną platformę cyfrową dostosowaną do promowania innowacji i pogłębiania relacji z konsumentami, jednocześnie ograniczając ryzyko oraz utrzymując zgodność ze swoimi podstawowymi wartościami i tożsamością.

Rozwiązywanie problemów etycznych i prawnych

Menedżerowie marek muszą również zwracać uwagę na kwestie etyczne i prawne związane z modelami zamiany tekstu na obraz. W miarę jak procesy sądowe dotyczą kluczowych firm zajmujących się narzędziami sztucznej inteligencji, bycie na bieżąco z rozwojem sytuacji w zakresie praw własności i praw własności intelektualnej (IP) staje się niezbędne. Marki są słusznie zaniepokojone konsekwencjami prawnymi, ale tam, gdzie pojawiają się wyzwania, pojawiają się też innowacje.

Adobe oferuje taki innowacyjny przykład tego, jak złagodzić obawy klientów dotyczące kwestii własności intelektualnej. W swoim narzędziu generatywnej sztucznej inteligencji Firefly, które pozwala ludziom tworzyć lub ulepszać obrazy za pomocą prostych podpowiedzi, Adobe trenował modele sztucznej inteligencji na obrazach stockowych, treściach na otwartej licencji i materiałach z domeny publicznej wolnych od ograniczeń praw autorskich. To przyszłościowe podejście mające na celu rozwiązanie obaw klientów.

Innym obiecującym podejściem są umowy o współpracy w zakresie tworzenia własności intelektualnej, które koncentrują się na wzajemnie korzystnych relacjach między twórcami sztucznej inteligencji, twórcami i markami. Przykładem może być fundusz Shutterstock Contributor Fund, który wynagradza twórców, gdy ich obrazy są wykorzystywane do szkolenia generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Menedżerowie marek powinni wybierać partnerstwa z platformami, które skutecznie ograniczyły ryzyko związane z własnością intelektualną. Menedżerowie marek mogą również rozważyć dodanie konkretnych zabezpieczeń w swoich umowach, w których platformy potwierdzają, że posiadają odpowiednie licencje na dane szkoleniowe i zapewniają gwarancje w przypadku wszelkich potencjalnych przypadków naruszenia praw własności intelektualnej. Dla twórców generatywnej sztucznej inteligencji stanowi to istotną zachętę do opracowywania modeli, które szanują prawa autorskie twórców i pozycjonują ich jako pożądanych współpracowników dla marek.

Podsumowując, modele sztucznej inteligencji generujące tekst na obraz burzą mury tradycyjnego zamku brandingowego, tworząc nową rzeczywistość pełną możliwości, zagrożeń i wyzwań. Poruszając się po strefie transformacji, każdy menedżer marki musi zmierzyć się z istotnym pytaniem: Czy twoja marka będzie budowniczym mostów, czy barykad w tej nowej erze?

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Marki luksusowe pod presją geopolityki

W połowie kwietnia rynki kapitałowe zelektryzowała informacja o tym, że francuski gigant LVMH stracił tytuł najcenniejszej firmy luksusowej na świecie na rzecz mniejszego, ale bardziej ekskluzywnego Hermèsa. Czy detronizacja jednej francuskiej marki przez drugą (producenta torebek Louis Vuitton przez producenta torebek Birkin) to rzeczywiście zdarzenie, którym powinny się ekscytować europejskie rynki? I co ta zmiana oznacza dla polskich producentów marek premium?

 

Dobre relacje w firmie zaczynają się od dobrze dobranych słów

Gdy codzienna komunikacja sprowadza się do skrótów myślowych, domysłów i niejasnych sygnałów, łatwo o spadek zaangażowania, narastające napięcia i chaos informacyjny. Coraz więcej organizacji dostrzega, że to właśnie język – sposób, w jaki mówimy do siebie w pracy – buduje (lub rujnuje) atmosferę oraz relacje w zespołach. O tym, jak świadomie kształtować kulturę organizacyjną poprzez komunikację, opowiada Joanna Tracewicz, Senior Content Strategy Manager w rocketjobs.pl i justjoin.it, a także współautorka poradnika Nie mów do mnie ASAP! O spoko języku w pracy.  Rozmawia Paulina Chmiel-Antoniuk.

AI w medycynie predykcyjnej – jak wearables zmieniają opiekę Jak AI i urządzenia noszone rewolucjonizują medycynę

W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.
Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Strategiczna samotność – klucz do autentycznego przywództwa

W dynamicznym współczesnym świecie biznesu, w którym dominują informacje dostarczane w trybie natychmiastowym, umiejętność samodzielnego, logicznego i krytycznego myślenia stała się jedną z najcenniejszych kompetencji liderów. Koncepcja ta, przedstawiona przez Williama Deresiewicza, byłego profesora Uniwersytetu Yale, zakłada, że prawdziwe przywództwo nie rodzi się wśród zgiełku opinii i impulsów zewnętrznych, lecz w przestrzeni samotności i skupienia.

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.

Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.

Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!