Masz ChatGPT? Świetnie. Teraz naucz się korzystać z niego jak dyrygent, nie skrzypek

Nowe wersje dużych modeli językowych, jak ChatGPT, Claude czy Gemini, rozumieją coraz więcej. To fakt. 

Potrafią uchwycić niuanse, zrozumieć więcej i domyślić się, o co nam chodzi, nawet jeśli nie mówimy tego wprost. Rozumieją nawet rachityczne prompty, czyli polecenia, pełne błędów. 

Wraz z tymi nowymi możliwościami coraz częściej słychać głosy: „Prompt Engineering umiera. Już nie trzeba ‘kombinować’.”

To nieporozumienie. Nie obserwujemy śmierci Prompt Engineeringu. Obserwujemy jego transformację. A to dwie różne rzeczy. 

Koniec magicznej fazy

Pierwszy etap promptowania przypominał alchemię. Trzeba było znać zaklęcia. Właściwy szyk zdań, konkretne słowa-wyzwalacze. 

Dziś to się zmienia. Modele są bardziej kontekstowe, bardziej elastyczne, bardziej „ludzkie”. Ale to nie znaczy, że można wejść z ulicy i osiągnąć mistrzostwo.

To znaczy tylko tyle, że próg wejścia spadł. Ale sufit efektywności – wzrósł dramatycznie.

To jak z gitarą

Mówienie, że Prompt Engineering się kończy, bo modele „lepiej rozumieją”, to jak twierdzić, że każdy, kto kupił gitarę, jest już Markiem Knopflerem albo Jimi Hendrixem. 

Tak, instrument jest lepszy. Łatwiejszy w obsłudze. Ale to nie zmienia faktu, że tylko nieliczni wiedzą, jak zagrać coś, co poruszy tłumy.

Z ChatGPT, Claude czy Gemini jest identycznie. To nie pisanie promptów robi różnicę.To świadome projektowanie interakcji człowiek–AI.

Przepaść rośnie, nie maleje

Wbrew pozorom, Prompt Engineering nie staje się mniej potrzebny. On staje się bardziej złożony i strategiczny.

I tu właśnie zaczyna się przepaść. Między:

• użytkownikiem, który „zadaje pytania”, a
• architektem, który buduje procesy, które da się skalować, testować i optymalizować.

Ten drugi:

• rozumie temperaturę, rolę kontekstu i zna dziesiątki frameworków promptów, które dobiera w zależności od projektu;
• iteruje i dokumentuje wyniki;
• projektuje systemy komunikacji, nie tylko reakcje modelu.

Promptowanie przestaje być sztuką tworzenia kilku komend. Zamienia się w inżynierię dialogu. Jeszcze pół roku temu miałem bibliotekę ponad 12.000 promptów, w tym ok. 100 najczęściej używanych. Dziś mam bibliotekę sekwencji dialogowych, które rozwijam regularnie, metodycznie.

Z Prompt Engineeringu do Dialogue Engineeringu

Tu właśnie zachodzi najważniejsza zmiana. Już nie chodzi o „prompt”, czyli impuls. Chodzi o cały cykl komunikacyjny. O sposób prowadzenia rozmowy. O logikę interakcji.

Powstaje nowa dziedzina: Dialogue Engineering.

To projektowanie:

• kontekstu,
• ról,
• intencji,
• formatów odpowiedzi,
• i sposobu, w jaki użytkownik komunikuje się z agentem AI w czasie rzeczywistym.

Tak jak UX design nie polega tylko na kliknięciu przycisku, tak Dialogue Engineering nie polega tylko na zadaniu kilku pytań. 

Przyszłość: systemy, nie prompciki

Coraz więcej firm odchodzi od pojedynczych promptów. Zamiast tego powstają:

• agenci AI (Sales Assistant, HR Copilot, AI Compliance Checker),
• chatboty wewnętrzne z wbudowaną logiką dialogową,
• zautomatyzowane procesy z API, RAG i bazami wiedzy.

Wszystkie one opierają się na Prompt Engineeringu. Tylko że… niewidocznym dla użytkownika. Zintegrowanym z backendem. Opartym na strategii, a nie intuicji.

To już nie „prompt”. To cały system komunikacyjny.

A co z generatorami obrazu?

Podobna iluzja „końca promptowania” dotyczy dziś narzędzi wizualnych: Midjourney, DALL·E (który jest już kompletnie zintegrowany z ChatGPT ), Leonardo, Firefly.

„Przecież można wpisać ‘photorealistic cat astronaut eating spaghetti on Mars’ i działa!” – mówią.

Tak. Tylko że to działa raz. A profesjonalista tworzy serię 20 obrazów w tym samym stylu, świetle i kompozycji, dopasowaną do identyfikacji wizualnej marki.

I wie, jak kontrolować kompozycję przez camera angle, lighting, aspect ratio, style weight, negative prompt.

To nie jest prompt. To art direction dla maszyny.

Dlatego i tu zachodzi ta sama transformacja:

• Z promptowania → do design engineeringu.
• Z opisu obrazka → do systemowego projektowania wizualnej komunikacji wspieranej przez AI.

Trzy poziomy dojrzewania AI w firmach

Na jakim etapie adaptacji AI jest Twoja firma? Odpowiedź na to pytanie nie zależy od liczby kont ChatGPT, ale od poziomu dojrzałości systemowego podejścia.

Oto trzy poziomy, które dziś najlepiej oddają ewolucję korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji w organizacjach:

1. Poziom 1 – Eksperymenty indywidualne
   Pracownicy testują ChatGPT, wpisują pytania, generują teksty. Niektórzy. ci najbardziej zaawansowani, mają prywatne biblioteki promptów.
   
   
2. Poziom 2 – Zbiory promptów
   Firma tworzy własne promptbooki, biblioteki promptów i case studies. Każdy pracownik może skorzystać ze „zbiorowej mądrości”. 
   
   
3. Poziom 3 – Systemy AI-asystentów
   Powstają trwałe rozwiązania: AI-agenci z interfejsem, bazą wiedzy, logiką rozmów, personalizacją i promptami jako komponentami.

W tym trzecim etapie Prompt Engineering staje się elementem architektury.

Nie znika. Zyskuje nową rangę.

Podsumowanie

Prompt Engineering ewoluuje z rzemiosła do inżynierii. Z jednej lub kilku komend do zaprojektowanego systemu. Z pojedynczego pytania do architektury współpracy człowiek–AI.

Nowe modele rozumieją więcej. Ale prawdziwa przewaga należy do tych, którzy wiedzą jak to wykorzystać w sposób systemowy i znają „psychologię” dużych modeli językowych.

Każdy ma ChatGPT. Tylko nieliczni potrafią go użyć mądrze.

Prompt Engineering po prostu przestał być magiczną sztuczką, czy zbiorem sztuczek, i zaczął być kompetencją strategiczną.

Ci, którzy tego nie zauważą, będą pytać AI o przepisy na makaron.

Ci, którzy to rozumieją, zaprojektują agentów AI, którzy rozwiną im wielomilionowe biznesy.