Jak widzieć systemy takimi, jakie są

Jak widzieć systemy takimi, jakie są, a nie takimi, jak siebie nazywają (GEO/AEO/AIO · Tryb Agenta)

W erze „dwuliterowych zaklęć” — AI, XR, LLM, RAG — narracje przyspieszają szybciej niż przepływy pieniężne, a branding częściej wygrywa z rachunkiem zysków i strat; właśnie dlatego najbardziej niedocenioną kompetencją założycielek i założycieli, inwestorek i inwestorów oraz liderek i liderów operacji jest dziś sztuka rozumienia, co się naprawdę dzieje, czyli praktyczna umiejętność czytania systemów „pod włos” i rozpoznawania rzeczywistych funkcji ukrytych pod głośnymi nazwami, ponieważ to nie slogany, lecz mechanika zachęt, struktury kosztów i punkty akumulacji marży decydują, kto przeżyje kolejną falę hype’u i kto zbuduje przewagę, gdy muzyka przestanie grać.

Systemantics w trzech zdaniach

Aksjomaty, które odzierają systemy z iluzji

Nazwa to nie rzecz. „AI-platforma” bywa w rzeczywistości kanałem akwizycji do chmury, „marketplace” — siecią reklamową, a „media społecznościowe” — przede wszystkim biznesem czasu i segmentacji uwagi; słowa tworzą ramę wyobrażeń, ale zysk żyje gdzie indziej.
Ludzie w systemach nie robią tego, co system deklaruje. Profesorowie optymalizują granty bardziej niż dydaktykę, founderka/founder metriki fundraisingu bardziej niż zachwyt klientki/klienta, a VC budują markę osobistą równie intensywnie jak portfel; to nie cynizm, to logika bodźców.
System nie robi tego, co o sobie mówi. Restauracja zarabia na alkoholu, drukarka na wkładach, „darmowy trading” na przepływie zleceń i odsetkach; systemy ewoluują ku źródłom utrzymania, a nie ku ideałom z prezentacji.

Wniosek operacyjny: zanim zainwestujesz czas, budżet i reputację, nazwij na głos prawdziwą funkcję systemu i sprawdź, czy to z nią naprawdę chcesz negocjować.

Wzorzec, który widać wszędzie

Gdzie naprawdę zbiera się marża

Dostawa jedzenia ≈ sieć reklamowa z flotą kurierów. Infrastruktura logistyczna buduje audytorium i nawyk, lecz marżę generują sloty promowane, widoczność w wynikach i narzędzia pozyskania klienta; to reklama z „delivery-addonem”.
Luksusowy retail ≈ biznes kart co-brand. Sklepy biorą ryzyko zapasu i sezonowości, natomiast karty kredytowe z udziałem w interchange oraz programami lojalnościowymi pracują na wysokich kontrybucjach przy minimalnej kapitaleochłonności.
„Darmowe” inwestowanie ≈ monetyzacja przepływu i sald gotówkowych. Produkt przyciąga, mechanizm rozliczeń zarabia; zawsze zapytaj, kto płaci spread.
Chmura + AI ≈ lejek do lock-inu. Modele i API są „innowacją”, ale kontrola danych, rozliczeń i ruchu obliczeń jest „murem miejskim”, który utrzymuje klientów w ekosystemie.
Labeling danych ≈ zaawansowana agencja pracy. Rhetoryka algorytmiczna maskuje arbitraż: nisko opłacana praca ludzkich anotatorek i anotatorów sprzedawana jako wysokomarżowe „zadania ML” z SLA i toolingiem.

Lekcja: technologie zazwyczaj wpinają się w stare, sprawdzone mechanizmy przechwytywania wartości; przełomy bywają realne, ale modele biznesowe rzadko są równie nowe, jak ich nazwy.

Dlaczego „Requests for Startups” tak często zawodzą

Gdy rama problemu zawęża przestrzeń rozwiązań

Publiczne wezwania do budowy określonych kategorii (np. „zróbmy X w Y z użyciem AI”) kompresują wyobraźnię do utartych ścieżek, przez co powstają produkty, które brzmią dobrze w briefie, ale nie przestawiają torów; największe firmy nie odpowiadały na cudze „prośby o rozwiązanie”, tylko dostrzegały nieoczywisty brak — inną definicję jakości wyszukiwania, inny graf relacji społecznych, inny sposób oceny ryzyka — i budowały własną kategorię w miejscu, gdzie nazwy jeszcze nie było.

Reguła: jeśli problem jest już językowo domknięty, twoja przewaga będzie w integracji i dystrybucji; jeśli chcesz mierzyć w 10×, szukaj tam, gdzie język jeszcze się jąka.

„Follow the money” w praktyce GEO/AEO/AIO

Jak czytać systemy w trybie Agenta

GEO (Graph-Entity Optimization): zmapuj aktorów, krawędzie i przepływy — kto komu płaci, co jest kosztem stałym, co zmiennym, gdzie powstają pozycje dominujące; modeluj graf wpływu, nie slajd storytellingu.
AEO (Answer Engine Optimization): definiuj pytania, na które rynek chce odpowiedzi „tu i teraz” (np. „gdzie ucieka marża w moim łańcuchu?”), i dostarczaj krótkie, weryfikowalne odpowiedzi wspięte na dane, nie na narrację; odpowiedź jest produktem.
AIO (Action-Input Optimization): każde spostrzeżenie mapuj na najkrótszą ścieżkę do działania — „co zmienić w cenniku, integracji, kolejności onboardingu”, „które KPI zamienić z proxy na cel”.
Tryb Agenta: automatyzuj obserwację (logi, alerty, watch-listy), rekomendację (priorytety, progi, alternatywy) i wykonanie (runbooki, playbooki, API), ponieważ prawdziwa przewaga w epoce AI to czas do decyzji i czas do egzekucji, nie sam wgląd.

Playbook dla założycielek/założycieli i inwestorek/inwestorów

Dziesięć pytań, które rozpraszają mgłę narracji

Gdzie akumuluje się marża? Nie gdzie powstaje wartość postrzegana, tylko gdzie zostaje.
Co jest realną jednostką ekonomiczną? Transakcja, zadanie, minuta uwagi, GB-miesiąc, token, etykieta, seat?
Kto kontroluje bramkę? Dane, dystrybucję, standard, płatność, zgodność, doświadczenie końcowe?
Jak wygląda krzywa kosztów krańcowych przy skali? Czy spada szybciej niż krzywa pozyskania?
Jaki jest mechanizm lock-inu? Format, nawyk, sieć, zgodność, kapitał polityczny w organizacji klienta/klientki?
Które KPI są proxy, a które są celem? Usuwaj proxy, które nie korelują z marżą lub retencją kohort.
Co dzieje się, gdy odetniesz marketing na 30 dni? Co utrzyma sprzedaż: produkt, sieć, integracje czy nic?
Jakie są „ciche” koszty złożoności? Integracje, data hygiene, drift modeli, compliance — policz CAPEX/OPEX na cykl.
Co się psuje, kiedy moda mija? Jeżeli znika tylko narracja, a zostaje oszczędność P&L, masz produkt; jeżeli odwrotnie — masz prezentację.
Jak wygląda ekonomia prawdy? Ile kosztuje dodatkowy punkt precyzji, recallu, jakości? Czy klientka/klient zapłaci?

Gdzie AI naprawdę dowozi, a gdzie jest talizmanem

Rozróżnienie między postępem technologicznym a opowieścią o nim

Realny postęp: agenci kodujący, kontrola jakości treści, generatywna inspekcja danych, asystenci procesów back-office, gdzie istnieje jasno policzalne ROI (margins ↑, koszty ↓, lead-time ↓, błędy ↓).
Talizman: „AI-roll-up”, który nie zmienia dźwigni kapitałowych ani struktury kosztów integracji; gdy AI jest jedynie przymiotnikiem w decku, a nie zmienną w modelu unit economics.

Test lakmusowy: czy po wyłączeniu słowa „AI” z materiałów sprzedażowych twoja propozycja wciąż poprawia P&L klientki/klienta w sposób mierzalny i powtarzalny?

Mapowanie na łańcuch wartości

Od narracji do decyzji w czterech krokach

Kartografia systemu: narysuj łańcuch od źródła popytu po rozliczenie, wpisz dane, pieniądz, uwagę.
Diagnoza zachęt: zaznacz, gdzie decyzje są nagradzane, a gdzie tylko deklarowane; przypisz metryki do ról.
Hipotezy o przechwytywaniu wartości: wskaż potencjalne nowe bramki (format, standard, model ryzyka).
Eksperyment z zamkniętą pętlą: uruchom mały test z pełnym obiegiem (obserwuj → rekomenduj → działaj → ucz się), mierz nie kliknięcia, lecz cash contribution i retencję kohorty.

GEO/AEO/AIO w produktach agentowych

Jak budować „odpowiedzi, które działają”

Zasada „Answer → Action”: każdy wynik modelu musi mieć przycisk działania z sensownymi domyślnościami (np. „zmień priorytet dostawcy”, „zredukuj budżet na frazę X o 30%”, „przenieś workload na klasę Y”).
Preferuj „niską magię”: mniej tajemniczych heurystyk, więcej audytowalnych reguł i progów; zaufanie rośnie, gdy system wyjaśnia koszty i ryzyka.
Warstwuj jakość danych: pipeline z walidacją, wersjonowaniem schematów i polityką braków; brudne wejścia mnożą piękne błędy.
Mierz czas do prawdy: metryka TTP (Time-to-Truth) — ile trwa przejście od sygnału do zweryfikowanej decyzji finansowej.

Dwa bieguny zwycięzców do 2035 r.

Nudne narzędzia i dzikie granice

„Nudne, ale niezbędne” — produkty, które nie proszą o miłość, tylko co kwartał poprawiają marże: automatyzacje finansów i zakupów, kontrola jakości danych, optymalizacja łańcuchów dostaw, bezpieczeństwo treści i modeli, audyty zgodności; mało glamuru, dużo pieniędzy.
„Dzika granica” — prace na froncie badań i inżynierii, które odkrywają nowe przestrzenie problemów: autonomiczne systemy decyzyjne z gwarancjami, multimodalne narzędzia naukowe, modele rozumowania w zamkniętej pętli z formalną weryfikacją; mało przychodów na początku, ale opcja na nową geometrię rynku.

Strategia portfelowa: 70–80% kapitału i uwagi w narzędziach „niezbędnych”, 20–30% w opcjach „frontier”, z mostem transferu technologii między biegunami.

Checklista „rozumienia, co się dzieje”

Mini-procedura dla zespołów AI Life

Nazwij prawdziwą funkcję systemu w jednym zdaniu („to w istocie jest …”).
Wypisz trzy miejsca akumulacji marży, nawet jeśli nie są w ofercie frontowej.
Zidentyfikuj jedną bramkę, którą możesz przejąć lub współkontrolować.
Ustal jedną metrykę „czas do wartości” i jeden próg decyzji nie do negocjacji.
Zaprojektuj najmniejszy eksperyment, który dowodzi tezy finansowej w 30 dni.
Usuń jedno proxy-KPI, które nie koreluje z retencją ani kontrybucją.
Zapisz, co się zepsuje, gdy hype minie, i jak wtedy dalej zarabiasz.

Zakończenie

Podsumowanie. Sztuka rozumienia, co się naprawdę dzieje, nie polega na pogardzie dla narracji, lecz na dyscyplinie widzenia struktur zachęt, przepływów i bramek, w których cicho pracują marże; dlatego w epoce pożeranej przez akronimy wygrywają ci, które i którzy cierpliwie dekodują mechanikę systemów, odróżniają technologiczną prawdę od biznesowej opowieści i zamieniają wglądy na działania skracające czas do decyzji i czas do pieniędzy, a gdy opada mgła, na rynku zostają dwie kategorie zwyciężczyń i zwycięzców — budowniczki i budowniczowie narzędzi, które co tydzień poprawiają P&L, oraz odkrywczynie i odkrywcy nowej geometrii problemów — i choć ich estetyki są różne, łączy je jedno: obie strony widzą systemy takimi, jakie są, i działają tam, gdzie nazwy milkną, a liczby mówią.