O czym jest ten film
- Stary model zarabiania na AI — założenie agencji i sprzedaż automatyzacji — powoli się wyczerpuje, bo rynek się zapełnia.
- Rośnie za to nowa, łatwiejsza droga: konsulting AI, czyli wchodzenie do firm i realne rozwiązywanie ich problemów.
- Firmy wydały mnóstwo pieniędzy na narzędzia AI, ale większość pilotaży nie przyniosła mierzalnych efektów — stąd popyt na ludzi, którzy potrafią to uruchomić.
- Cel to zostać „konsultantem Claude AI” — kierowcą, który używa Claude, żeby dowieźć firmę do oszczędności czasu i pieniędzy.
- Claude jest tu tylko startowym narzędziem — prawdziwą, przenośną umiejętnością jest niezawodne rozwiązywanie problemów biznesowych za pomocą AI.
- Są dwie ścieżki: konsultant-freelancer (wolność, ale niestabilność) oraz konsultant wewnętrzny w firmie, w której już pracujesz (stabilność plus znajomość biznesu).
- Kluczowy przekaz: zostań „osobą od AI” — nikt nie ma tu przewagi wieloletniego doświadczenia, wszyscy startują z tej samej linii.
- Czterokrokowy plan: wybierz jeden bolesny problem, zbuduj i udokumentuj rozwiązanie, dowieź i udowodnij wynik liczbowo, zamień to na pieniądze.
- Sprzedajesz cel (zaoszczędzony czas, mniej błędów, więcej pieniędzy), a nie samą technologię czy „drogę”.
- Ostrzeżenie o bezpieczeństwie: korzystaj tylko z narzędzi dopuszczonych przez firmę i nigdy nie wprowadzaj danych firmowych ani klientów do niezatwierdzonych systemów.
Redakcyjne tłumaczenie
Okno na stary model się zamyka
Sposób, w jaki ludzie zarabiają na Claude, właśnie się zmienia. Przez ostatnich kilka lat schemat był prosty: zakładasz agencję AI, sprzedajesz automatyzacje i budujesz procesy dla firm. To działało — ale to okno szybko się zamyka. Codziennie na rynek wchodzą nowi ludzie i zarabianie robi się coraz trudniejsze.
Jest jednak jeden sposób zarabiania na Claude, który naprawdę staje się łatwiejszy. Od mniej więcej roku pozostaje poza radarem, ale niedługo eksploduje, bo rozwiązuje problem, na który dziś natrafia każda firma. W tym materiale pokażę dokładnie, na czym ta nowa szansa polega i jak zacząć.
Do rynku płyną gigantyczne pieniądze
Rynek AI w ostatnich latach kompletnie się rozpędził i wpompowuje się w niego więcej pieniędzy niż kiedykolwiek. Wielkie firmy technologiczne wydają na to dziesiątki miliardów dolarów miesięcznie. Same Amazon, Microsoft, Google i Meta mają w 2026 roku wydać łącznie około 725 miliardów dolarów.
Do tej pory jednak, jeśli chciałeś realnie zarobić na umiejętnościach AI, mówiło się tak naprawdę o jednej ścieżce — założeniu agencji AI. A problem, który obserwuję, jest taki, że jakieś 95% oglądających nie chce zakładać własnej agencji. Większość uczy się AI po prostu po to, żeby nie zostać w tyle, ale niekoniecznie chce całymi dniami gonić za klientami i prowadzić rozmowy sprzedażowe. Chcecie po prostu być naprawdę dobrzy w swojej pracy i dobrze za to zarabiać.
Gdybyście zapytali mnie o rozwiązanie dla takich osób rok temu, nie miałbym dobrej odpowiedzi. Ale przez ostatnie miesiące widać przesunięcie: coraz więcej firm decyduje się rozwiązywać swoje problemy z AI wewnętrznie. Bo wcześniej firmy pokupowały masę narzędzi AI, uruchomiły mnóstwo małych pilotaży — i większość z tego skończyła się niczym.
(Informacja dodatkowa: autor nawiązuje do głośnego badania MIT, według którego 95% firmowych pilotaży generatywnej AI miało niewielki mierzalny wpływ na wyniki finansowe firm.)
Wydały mnóstwo pieniędzy i praktycznie nic z tego nie dostały. I to jest ogromna szansa dla takich osób jak wy. Ktoś musi wejść do tych firm i realnie osiągnąć wyniki dzięki AI — ktoś skupiony wyłącznie na ich biznesie i ich problemach. Konsulting AI w ciągu ostatniego roku wystrzelił, a ludzie, którzy się nim zajmują, należą do najlepiej opłacanych w całej branży. Podczas gdy wszyscy inni ścigają się do dna, sprzedając tanie automatyzacje, ci ludzie dostają pieniądze za coś zupełnie innego. I właśnie tym chcecie się stać — konsultantem Claude AI.
Kim jest konsultant Claude
Czym to właściwie jest? Konsultant to po prostu osoba, która wchodzi do firmy, znajduje, gdzie firma traci czas i pieniądze, a potem używa Claude, żeby to naprawić. Pomyśl o tym tak: Claude to samochód, firma to pasażer, a ty jesteś kierowcą, który używa Claude, żeby dowieźć ich do celu — czyli do zarabiania więcej i oszczędzania czasu.
Dlaczego akurat Claude? Bo to obecnie lider. Na nim opieram cały swój biznes i na nim zbudowałem wszystko, co widzieliście na tym kanale. Ale prawdziwa umiejętność, którą tu budujesz, to wzięcie zabałaganionego problemu biznesowego i zmuszenie AI, żeby rozwiązała go niezawodnie — a ta umiejętność przenosi się na dowolne kolejne narzędzie, jakie się pojawi. Może nim być otwartoźródłowa AI. W miarę jak przestrzeń ewoluuje — zwłaszcza z coraz lepszymi modelami open source — nie zamykasz się w jednym ekosystemie. Zaczynasz po prostu od tego, co uważam dziś za najlepsze narzędzie.
Pieniądze płynące do branży są ogromne. Konsulting AI to już rynek wart miliardy dolarów i — zależnie od firmy badawczej — rośnie o ponad 20% rocznie. BCG ustaliło, że firmy planują w 2026 roku praktycznie podwoić wydatki na AI jako udział w przychodach. A na liście LinkedIna najszybciej rosnących zawodów w USA na 2026 rok konsultant i strateg AI jest na drugim miejscu — zaraz za, jak łatwo zgadnąć, inżynierami AI.
Dwie ścieżki: freelancer albo konsultant wewnętrzny
Ta szansa jest bardzo realna, ale są dwie zupełnie różne drogi, żeby zostać konsultantem Claude AI, i pasują do dwóch różnych typów ludzi.
Pierwszy typ to konsultant-freelancer. Pracujesz na siebie, przechodzisz od klienta do klienta, znajdujesz ich problemy i budujesz rozwiązanie. Zaletą jest wolność: sam ustalasz godziny, pracujesz z dowolnego miejsca i nie ma realnego sufitu zarobków. Dane LinkedIna to potwierdzają — niezależni konsultanci i doradcy strategiczni właśnie weszli do pierwszej dziesiątki najszybciej rosnących ról w USA.
Są oczywiście i minusy. W jednym miesiącu zarobisz świetnie, a klienta możesz stracić z dnia na dzień i wszystko musisz robić od nowa — samodzielnie: znajdowanie klientów, zamykanie sprzedaży i samą pracę. Ta opcja jest dla ciebie, jeśli bardziej zależy ci na kontroli nad własnym czasem niż na przewidywalnej wypłacie i nie przeszkadza ci chaos prowadzenia biznesu oraz rzeczy takie jak rozmowy sprzedażowe.
Drugi typ — i dla wielu z was to moim zdaniem mądrzejszy ruch, bo prawie każda firma jest teraz w tym samym miejscu. Wiedzą, że potrzebują AI, mają już narzędzia, ale nie mają nikogo w środku, kto potrafiłby to uruchomić pod konkretny biznes.
(Informacja dodatkowa: autor przywołuje kilka badań rynkowych.) McKinsey ustaliło, że 88% firm używa dziś AI w co najmniej jednym obszarze, ale tylko około jednej trzeciej wyszło poza kilka projektów testowych, a jedynie 6% to „high performers”, czyli firmy realnie widzące mierzalny wpływ AI na wyniki. Płacenie za AI okazało się łatwą częścią — wąskim gardłem jest faktyczne użycie. Accenture podaje, że prawie dwie trzecie kadry kierowniczej mówi, że ich plany dotyczące AI utknęły, bo brakuje im kompetencji wewnątrz firmy. Manpower Group przepytał 39 000 pracodawców w 41 krajach i stwierdził, że kompetencje AI są dziś najtrudniejsze na świecie do obsadzenia — po raz pierwszy trudniejsze niż tradycyjne IT i inżynieria. Przez to płace rosną: barometr PwC dotyczący zawodów AI wykazał, że pracownicy z kompetencjami AI zarabiają o 62% więcej od tych bez nich, a ta premia rośnie w każdym mierzonym roku.
Drugi typ konsultanta to więc konsultant wewnętrzny — w firmie, w której już pracujesz. Masz stabilną wypłatę plus przewagę, której żadna agencja nie dotknie: naprawdę rozumiesz ten biznes. Znasz ludzi, znasz systemy i wiesz dokładnie, gdzie marnuje się czas. Haczyk polega na tym, że oddajesz nieco wolności czasowej i lokalizacyjnej, ale nie musisz czekać, aż takie stanowisko gdzieś się otworzy — możesz wejść i sam stworzyć tę rolę.
Najważniejsze: zostań „osobą od AI”
Jeśli masz zapamiętać z tego materiału tylko jedno, niech to będzie: zostań osobą od AI. Czy jesteś freelancerem, czy konsultantem wewnętrznym — zostań osobą od AI. To wszystko jest tak nowe, że nikt nie ma nad tobą przewagi dziesięciu lat doświadczenia. Czy skończyłeś studia miesiąc temu, czy pracujesz w firmie od piętnastu lat — wszyscy startują dziś praktycznie z tej samej linii. Ucz się tego dogłębnie, znajdź, gdzie to realnie pomaga, i zostań osobą od AI. Bo jeśli jesteś wcześnie, wszystko poniżej — klienci, awanse, podwyżki — samo do ciebie przyjdzie.
Cztery kroki
(Informacja dodatkowa: autor odsyła do bezpłatnego pliku z listą kontrolną kroków w swojej społeczności — to element promocji jego kursów.)
Krok pierwszy: wybierz jeden bolesny problem. Otwórz dokument i wypisz każde ręczne zadanie, które ty albo twój zespół wykonywaliście w zeszłym tygodniu. Zakreśl to, które zjada najwięcej godzin. Powiedzmy, że to raport, który co piątek budujesz od zera. Zanim cokolwiek zbudujesz, ustal metrykę, którą chcesz poruszyć — i to jest cała mentalność konsultanta. Większość ludzi buduje automatyzacje, bo ładnie wyglądają albo dobrze prezentują się jako post na LinkedInie. A konsultant znajduje ograniczenie i projektuje rozwiązanie, które porusza konkretną liczbę. W przykładzie piątkowego raportu metryką są 4 godziny, które zjada co tydzień. Cokolwiek jest twoim problemem — nazwij liczbę, zanim czegokolwiek dotkniesz. Bo to tę liczbę sprzedajesz. Sprzedajesz cel, nie drogę do niego. A celem jest zawsze jedna z trzech rzeczy: zaoszczędzony czas, mniej błędów albo więcej zarobionych pieniędzy.
I szybka uwaga, którą po prostu muszę dorzucić: zanim czegokolwiek dotkniesz, korzystaj wyłącznie z narzędzi AI, na które twoja firma pozwala, i nigdy nie wprowadzaj danych firmy ani klientów do czegoś, co nie zostało zatwierdzone. Po prostu bądź rozsądny.
Krok drugi: zbuduj rozwiązanie i je udokumentuj. Budowanie rozwiązania nie znaczy, że musisz pisać kod. Znaczy skonfigurowanie Claude z właściwymi instrukcjami i prawdziwymi dokumentami stojącymi za zadaniem. Dla piątkowego raportu dajesz Claude kilka ostatnich raportów jako przykłady, dajesz szablon, dajesz listę kontrolną, skąd biorą się liczby — i pracujesz z modelem, aż zrobi raport bezbłędnie za każdym razem. Budujesz wokół tego procesu umiejętności i instrukcje. Jeśli potrafisz zmusić Claude, żeby jedno zadanie wykonywał niezawodnie na prawdziwych dokumentach procesowych — jesteś gotowy. Jeśli potrafisz jasno tłumaczyć, oceniać i krytykować efekty oraz dawać Claude informację zwrotną — jesteś gotowy. Gdy masz coś, z czego jesteś zadowolony, nagraj szybkie, dwuminutowe demo „przed i po”: „Kiedyś zajmowało mi to 4 godziny, a teraz patrz — uruchamiam jedną komendę i robi się to w 10 minut”.
Krok trzeci: dowieź to i udowodnij, że liczba się poruszyła — ta liczba, którą wybrałeś, zanim zacząłeś budować. Teraz możesz powiedzieć: „4 godziny skrócone do 20 minut to 3,5 godziny odzyskane co tydzień”. To jest cel, który obiecałeś — i faktycznie go dowiozłeś. Pokaż to. Poruszy temat na spotkaniu zespołu albo postaw to przed właścicielem firmy i zadaj jedno pytanie: „Czy ktoś ma zadanie, któremu mógłbym się przyjrzeć i zobaczyć, jak dałoby się je zautomatyzować z AI?”. To pytanie zrobi dla ciebie więcej niż jakakolwiek prezentacja sprzedażowa, a każde zebrane zadanie przechodzi przez tę samą pętlę: znajdujesz ograniczenie, nazywasz metrykę, budujesz rozwiązanie i udowadniasz, że metryka się poruszyła.
Krok czwarty: zamień to na pieniądze. Twoje wyniki są teraz studium przypadku. Jeśli jesteś freelancerem, zanieś je najpierw do ludzi, którzy już cię znają, a zimny kontakt (cold outreach) potraktuj jako grę na wolumen. Ruch, który sam stosowałem we własnym biznesie, wyglądał tak: najpierw budowałem za darmo, potem robiłem płatne audyty, następnie wyceniałem budowę na podstawie tego audytu, a potem starałem się przejść klienta na miesięczny abonament (retainer) — to właśnie on likwiduje kolejkę górską dochodów. A jeśli działasz wewnątrz firmy, zanosisz stos swoich zwycięstw do szefa, ujmujesz każdy sukces jako sukces szefa i formalizujesz swoją rolę. To może nie stać się od razu, ale robiąc takie rzeczy, budujesz w głowach współpracowników i szefa skojarzenie, że to ty jesteś osobą od AI. Nieuchronnie staniesz się bardzo pożądany. Firmy już publikują ogłoszenia pod tytułami w rodzaju chief AI officer czy AI enablement lead — a ty stajesz się tą osobą, zanim ogłoszenie w ogóle powstanie. A jeśli teraz nie masz pracy, przynieś swój jeden zbudowany demo-projekt na rozmowy rekrutacyjne i od pierwszej chwili jesteś tym pracownikiem od AI, którego firmy nie mogą znaleźć.
Wszystkie te liczby albo domkną transakcje, albo załatwią ci awans. Masz teraz kompletną mapę drogową, jak zostać osobą od AI i zarabiać na Claude w 2026 roku.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Stary model (agencja AI) się nasyca, konsulting rośnie
Na czym polega: Sprzedaż tanich automatyzacji przez agencje robi się coraz trudniejsza, bo rynek się zapełnia. Rośnie za to popyt na konsultantów, którzy realnie wdrażają AI wewnątrz firm.
Jak stosować: Jeśli wchodzisz w AI zarobkowo, celuj w rolę doradczą/wdrożeniową, a nie w kolejną agencję automatyzacji. Buduj pozycję eksperta od rozwiązywania problemów, nie od odsprzedaży narzędzi.
Na co uważać: To perspektywa twórcy, który sprzedaje kursy dla konsultantów — traktuj tezę o „zamykającym się oknie” jako opinię, nie fakt. Agencje wciąż działają; chodzi o trend, nie o wyrok.
2.Luka wdrożeniowa to twoja szansa
Na czym polega: Firmy wydały dużo na AI, ale większość pilotaży nie dała mierzalnych efektów. Brakuje ludzi, którzy potrafią przełożyć narzędzia na realny wynik.
Jak stosować: Pozycjonuj się jako osoba domykająca tę lukę — nie „znam AI”, tylko „potrafię uruchomić AI, żeby przyniosło firmie policzalny efekt”.
Na co uważać: Cytowane statystyki (MIT, McKinsey, PwC) padają z pamięci autora, bez linków — użyteczne jako sygnał trendu, ale warto je zweryfikować, zanim powtórzysz je klientowi.
3.Sprzedawaj cel, nie technologię
Na czym polega: Klient kupuje rezultat — zaoszczędzony czas, mniej błędów albo więcej pieniędzy — a nie sam fakt użycia AI czy efektowność rozwiązania.
Jak stosować: Zanim cokolwiek zbudujesz, nazwij konkretną liczbę do poruszenia (np. „4 godziny tygodniowo”). Komunikuj efekt w tych właśnie kategoriach, nie w liczbie sub-agentów.
Na co uważać: Kuszące jest budowanie „ładnych” rozwiązań pod LinkedIna. Jeśli metryka nie jest zdefiniowana z góry, nie udowodnisz wartości i trudno będzie się rozliczyć.
4.Claude to start, nie cel — buduj przenośną umiejętność
Na czym polega: Konkretne narzędzie jest drugorzędne; kluczowa jest zdolność do niezawodnego rozwiązywania zabałaganionych problemów biznesowych za pomocą AI.
Jak stosować: Ucz się metody (diagnoza ograniczenia → metryka → rozwiązanie → dowód), a nie tylko klikania w jednym narzędziu. Dzięki temu przetrwasz zmianę modeli, w tym rozwój open source.
Na co uważać: Nie przywiązuj procesów klienta na sztywno do jednego dostawcy, jeśli można tego uniknąć — inaczej sam wpadniesz w vendor lock-in, przed którym ostrzegasz.
5.Wybierz świadomie: freelancer czy konsultant wewnętrzny
Na czym polega: Freelancer daje wolność i brak sufitu zarobków, ale niestabilność. Rola wewnętrzna daje stabilną pensję i przewagę znajomości firmy kosztem elastyczności.
Jak stosować: Dobierz ścieżkę do temperamentu: jeśli cenisz przewidywalność i już masz pracę, buduj rolę „osoby od AI” wewnątrz. Jeśli cenisz wolność i tolerujesz sprzedaż — freelancing.
Na co uważać: Freelancing to nie tylko budowanie, ale też ciągła sprzedaż i pozyskiwanie klientów — realna praca, którą łatwo zignorować na starcie.
6.Zacznij od jednego bolesnego, powtarzalnego zadania
Na czym polega: Zamiast szerokiej transformacji, wybierasz jeden proces zjadający najwięcej godzin (np. cotygodniowy raport) i na nim skupiasz cały wysiłek.
Jak stosować: Wypisz ręczne zadania z ostatniego tygodnia, zakreśl najbardziej czasochłonne, policz ile godzin zjada — to twój pierwszy projekt i przyszłe studium przypadku.
Na co uważać: Wybierz zadanie powtarzalne i dobrze udokumentowane. Jednorazowe lub mocno zależne od ludzkiego osądu trudniej zautomatyzować niezawodnie.
7.Budowanie = dobre instrukcje i realne dokumenty, nie kod
Na czym polega: „Zbudować rozwiązanie” znaczy skonfigurować Claude z właściwym kontekstem: przykładami, szablonem, listą kontrolną skąd biorą się dane — aż działa bezbłędnie za każdym razem.
Jak stosować: Dawaj modelowi prawdziwe wcześniejsze raporty i procedury, iteruj z informacją zwrotną, aż efekt jest stabilny. Kluczowe umiejętności to jasne tłumaczenie i krytyczna ocena wyników.
Na co uważać: „Za każdym razem” jest trudne — testuj na wielu przypadkach, nie na jednym udanym. Zawsze zostaw człowieka do weryfikacji przy zadaniach wrażliwych.
8.Udowodnij wynik demem „przed i po” i pętlą zbierania zadań
Na czym polega: Nagrywasz krótkie demo pokazujące skrócenie czasu, prezentujesz to zespołowi i pytasz, czyje jeszcze zadanie mógłbyś zautomatyzować — to napędza kolejne projekty.
Jak stosować: Po każdym wdrożeniu policz odzyskany czas i pokaż go publicznie. Pytanie „czy ktoś ma zadanie do zautomatyzowania?” działa lepiej niż prezentacja sprzedażowa.
Na co uważać: Pokazuj tylko wyniki, które faktycznie dowiozłeś i zmierzyłeś. Zawyżone albo nieudowodnione liczby szybko podkopią twoją wiarygodność „osoby od AI”.
9.Bezpieczeństwo danych to warunek wstępny
Na czym polega: Używaj wyłącznie narzędzi zatwierdzonych przez firmę i nigdy nie wprowadzaj danych firmowych ani klientów do niezaakceptowanych systemów.
Jak stosować: Przed pierwszym projektem sprawdź politykę firmy dotyczącą narzędzi AI i danych. Trzymaj wrażliwe dane poza publicznymi modelami, jeśli nie ma zgody.
Na co uważać: Ten punkt autor traktuje jako wtręt, ale to on decyduje o tym, czy w ogóle zachowasz pracę i zaufanie. Naruszenie może przekreślić wszystkie „zwycięstwa” naraz.
10.Monetyzuj przez studia przypadku i model wejścia
Na czym polega: Freelancer: najpierw ludzie, którzy cię znają, potem zimny kontakt; ścieżka „za darmo → płatny audyt → wycena wdrożenia → abonament”. Wewnętrznie: stos zwycięstw ujęty jako sukces szefa i sformalizowanie roli.
Jak stosować: Zbieraj każdy wynik jako case study. Dąż do miesięcznego retainera (freelancer) lub oficjalnej roli „osoby od AI” (wewnątrz), by ustabilizować dochód.
Na co uważać: Formalizacja roli „może nie nastąpić od razu” — buduj rezerwę i nie rezygnuj z obecnego źródła dochodu, zanim nowe się nie ustabilizuje. Praca „za darmo” tylko strategicznie i krótko.