Research i analiza – zanim powstanie pierwsza linijka kodu
Każdy projekt webowy zaczyna się od fazy discovery. Kto jest grupą docelową? Jak wygląda konkurencja? Jakich słów używają potencjalni klienci w wyszukiwarce? Jaką architekturę informacji zastosować?
Jeszcze kilka lat temu ten etap pochłaniał dni pracy. Dziś AI skraca go dramatycznie. Modele językowe potrafią w kilka minut przeanalizować dziesiątki stron konkurencji, wyciągnąć wzorce z dużych zbiorów danych, zaproponować strukturę serwisu opartą na analizie intencji wyszukiwania i wygenerować persony użytkowników na podstawie briefu klienta.
W KENNY AI jest używane do automatyzacji research’u SEO – analizy fraz kluczowych, mapowania intencji użytkowników i identyfikacji luk contentu, które konkurencja pomija. To co wcześniej zajmowało kilka godzin intensywnej pracy specjalisty, dziś jest punktem wyjścia, a nie końcem analizy.
Design i UX – AI jako partner kreatywny
Projektowanie interfejsów to obszar, gdzie AI robi największe wrażenie na klientach – ale też gdzie najłatwiej o powierzchowne zastosowanie. Generowanie „ładnych obrazków” przez Midjourney to nie wdrożenie AI w projektowaniu UX.
W KENNY AI wchodzi w proces projektowy na kilku poziomach. Pierwszym jest analiza heatmap i nagrań sesji użytkowników – modele pomagają wyciągać wzorce z dużych zbiorów danych behawioralnych, które ręcznie byłyby trudne do przeanalizowania. Które elementy strony są ignorowane? Gdzie użytkownicy się zatrzymują? Gdzie opuszczają ścieżkę zakupową?
Drugi poziom to testowanie konceptów przed wdrożeniem. Zamiast czekać na testy A/B po launchu, AI pozwala przewidzieć, które rozwiązania UX będą działać lepiej na podstawie danych z podobnych projektów. To nie eliminuje testów, ale skraca czas dochodzenia do optymalnego rozwiązania.
Trzeci poziom to generowanie wariantów – layoutów, propozycji copy, struktur nawigacji – które designer ocenia i selekcjonuje. AI nie zastępuje designera, ale daje mu więcej materiału do pracy w krótszym czasie.
Development – kod pisany z AI
GitHub Copilot, Claude Code, Cursor – narzędzia AI dla programistów przestały być eksperymentem i stały się codziennym narzędziem pracy. W agencji KENNY deweloperzy pracują z AI asystentem na stałe, ale podejście jest przemyślane: AI przyspiesza, nie zastępuje.
Konkretne zastosowania w codziennej pracy deweloperskiej:
- Generowanie boilerplate’u – powtarzalne struktury kodu, konfiguracje, szablony komponentów. AI generuje je w sekundy, deweloper weryfikuje i dostosowuje do specyfiki projektu.
- Code review – przed przekazaniem kodu do review przez człowieka, AI przechodzi przez pull request i wskazuje potencjalne problemy: nieoptymalne zapytania do bazy danych, brakujące walidacje, miejsca podatne na błędy.
- Dokumentacja – generowanie dokumentacji technicznej na podstawie kodu. Zamiast pisać dokumentację po fakcie (co często jest pomijane), AI robi to automatycznie podczas developmentu.
- Debugowanie – analiza logów błędów i sugestie rozwiązań. Szczególnie przydatne przy trudnych do zreprodukowania błędach w środowiskach produkcyjnych.
Ważna uwaga: AI w developmencie wymaga doświadczonego programisty, który wie co weryfikuje. Kod generowany przez AI może być poprawny syntaktycznie, ale nieodpowiedni architektonicznie lub nieefektywny wydajnościowo. W KENNY każda linijka wygenerowana przez AI przechodzi przez ręce dewelopera – AI przyspiesza pracę, ale nie obniża standardów.
SEO i content – widoczność od pierwszego dnia
SEO w projektach webowych to obszar, gdzie AI daje jedne z najbardziej mierzalnych efektów. W KENNY AI jest wbudowane w proces tworzenia treści i optymalizacji na kilku etapach.
Analiza intencji wyszukiwania to pierwszy krok przy każdej nowej podstronie. AI pomaga zrozumieć nie tylko jakie frazy wpisują użytkownicy, ale dlaczego – czy szukają informacji, porównują opcje, czy są gotowi do zakupu. Ta analiza bezpośrednio wpływa na to, jak pisana jest treść i jaka jest struktura strony.
Optymalizacja istniejących treści to drugi obszar. AI analizuje już opublikowane teksty pod kątem brakujących fraz, słabych miejsc w strukturze i możliwości rozbudowy – bez przepisywania od zera.
Dane strukturalne (Schema.org) są generowane i weryfikowane z pomocą AI. To technicznie niewdzięczna robota, którą AI wykonuje sprawnie i bez błędów.
Na blogu kenny.pl powstają artykuły eksperckie, przy których AI wspiera research i strukturyzację wiedzy – ale każdy tekst jest pisany i weryfikowany przez człowieka. Treści generowane w pełni przez AI bez nadzoru merytorycznego są widoczne dla czytelnika i szkodzą wizerunkowi agencji.
Analityka i raportowanie – godziny skrócone do minut
To obszar, w którym efekt wdrożenia AI jest najbardziej spektakularny i najłatwiej go zmierzyć.
KENNY używa Claude Code z serwerami MCP (Model Context Protocol) do analizy marketingowej. MCP pozwala modelowi AI bezpośrednio komunikować się z zewnętrznymi narzędziami – Google Analytics, Search Console, bazami danych – i wykonywać złożone analizy bez ręcznego eksportowania danych i składania raportów w arkuszach.
Efekt? Analiza, która wcześniej zajmowała kilka godzin – zbieranie danych z różnych źródeł, czyszczenie, łączenie, wyciąganie wniosków, formatowanie raportu – dziś zajmuje kwadrans. Nie dlatego że jest płytsza, ale dlatego że AI wykonuje mechaniczną część pracy, a analityk skupia się na interpretacji i rekomendacjach.
To przekłada się bezpośrednio na wartość dla klienta: szybsze insights, bardziej aktualne dane i więcej czasu na strategię zamiast na zbieranie liczb.
AI w komunikacji z klientem
Mniej oczywiste zastosowanie, ale równie ważne. AI wspiera KENNY w przygotowaniu briefów, specyfikacji technicznych i dokumentacji projektowej – materiałów, które są niezbędne w każdym projekcie, ale ich tworzenie jest żmudne i czasochłonne.
Automatyczne podsumowania spotkań, generowanie pierwszych wersji specyfikacji na podstawie notatek z briefu, przygotowanie listy pytań do klienta na podstawie opisu projektu – to konkretne obszary, gdzie AI oszczędza czas bez ryzyka obniżenia jakości, bo każdy materiał jest weryfikowany przed wysłaniem.
Czego AI nie zastępuje
Uczciwa odpowiedź na pytanie o AI w agencji musi zawierać też to, gdzie AI nie pomaga lub wręcz szkodzi.
Relacja z klientem pozostaje ludzka. AI nie zastąpi rozmowy, w której rozumiesz nie tylko to co klient mówi, ale też to czego nie mówi – jego obawy, priorytety, kontekst organizacyjny.
Decyzje strategiczne wymagają człowieka. AI może zaproponować dziesięć wariantów architektury serwisu, ale wybór właściwego dla konkretnego klienta, w konkretnym momencie rozwoju jego firmy, wymaga doświadczenia i osądu, których model językowy nie ma.
Kreatywność na poziomie konceptu – AI generuje warianty i kombinacje, ale przełomowe pomysły, które zaskakują klientów i ich użytkowników, nadal rodzą się w ludzkich głowach.
W KENNY AI traktowane jest jako narzędzie, które sprawia że ludzie robią swoją pracę lepiej i szybciej – nie jako zamiennik ludzkiej pracy.
Podsumowanie
Wdrożenie AI w agencji interaktywnej to nie projekt z datą końcową – to ciągła ewolucja procesów. KENNY traktuje AI jako stały element toolstacku, który jest regularnie aktualizowany w miarę jak modele i narzędzia się rozwijają.
Efekty są mierzalne: krótsze czasy realizacji, głębsza analityka, lepsza optymalizacja pod SEO i więcej czasu dla zespołu na pracę, którą tylko ludzie mogą wykonać dobrze. To nie marketing – to codzienność pracy agencji, która podchodzi do AI poważnie.
0 komentarzy