Krótka odpowiedź: jeden projekt na jeden obszar pracy, a w nim aktualne dokumenty źródłowe, wspólna instrukcja i jedna osoba odpowiedzialna za ich aktualność. Zespół zaczyna rozmowy w projekcie, a nie w pustym czacie, więc każdy dostaje odpowiedzi oparte na tych samych plikach. Danych osobowych klientów nie wklejaj wprost.
Aktualizacja: 1 października 2026 r. Funkcje ChatGPT i Claude zmieniają się często, więc szczegóły ustawień sprawdź na swoim koncie.
Niżej opisuję, jak ułożyć projekty, żeby nie zamieniły się w śmietnik plików, jak napisać instrukcję dla zespołu, czego nie wgrywać i kiedy projekty przestają wystarczać. To ta sama metoda, którą przerabiam z zespołami na szkoleniach z AI w codziennej pracy firmy.
Dlaczego każdy w zespole dostaje inne odpowiedzi
Typowy obraz: pięć osób korzysta z ChatGPT, każda w swoim czacie, każda wkleja inne fragmenty dokumentów albo nie wkleja nic. Jedna dostaje odpowiedź opartą na zeszłorocznym cenniku, druga na tym, co model „pamięta” z internetu, trzecia na własnej notatce. Potem klient dostaje trzy różne wersje tej samej informacji.
Problem nie leży w modelu. Leży w tym, że zespół nie ma wspólnego źródła. Projekt w ChatGPT albo w Claude jest właśnie takim źródłem: miejscem, gdzie pliki i instrukcje są te same dla każdej rozmowy.
Trzy sposoby pracy zespołu z ChatGPT
| Sposób | Co się dzieje | Kiedy wystarczy |
|---|---|---|
| Każdy we własnym czacie | Każdy wkleja, co ma pod ręką. Odpowiedzi różnią się między osobami | Pojedyncze, jednorazowe zadania: przeredagowanie maila, streszczenie tekstu |
| Wspólny projekt na obszar pracy | Te same pliki i instrukcja dla każdej rozmowy. Odpowiedzi opierają się na jednym źródle | Obsługa klienta, oferty, pisma, procedury, czyli praca na dokumentach, które zmieniają się co jakiś czas |
| AI połączone z systemami firmy | Model sięga po aktualne dane z CRM, sklepu albo bazy spraw | Gdy odpowiedź zależy od danych zmieniających się codziennie: zamówień, stanów, statusów |
Większość małych firm powinna zacząć od drugiego wiersza. Trzeci to osobne wdrożenie, o którym piszę na końcu.
Krok po kroku: projekty w ChatGPT dla zespołu
- Wybierz obszary, nie osoby. Jeden projekt na jeden rodzaj pracy: obsługa klienta, oferty, pisma, rekrutacja. Nie „projekt Ani” i „projekt Marka”, bo wtedy znowu każdy ma swoją wersję prawdy.
- Zbierz dokumenty źródłowe. Cennik, regulamin, opis usług, wzory pism, procedury, najczęstsze pytania klientów. Tylko aktualne wersje.
- Uporządkuj pliki przed wgraniem. Jeden temat na plik, data w nazwie, bez kopii „final_v2_poprawione”. Model nie wie, która z trzech wersji cennika jest właściwa, jeśli wgrasz wszystkie.
- Napisz instrukcję projektu. Kim jest odbiorca odpowiedzi, jakim tonem piszecie, na jakich plikach model ma się opierać i co ma zrobić, gdy w plikach czegoś nie ma. Najważniejsze zdanie: „jeśli odpowiedzi nie ma w plikach, napisz, że nie wiesz”.
- Wyznacz opiekuna projektu. Jedna osoba odpowiada za to, że pliki są aktualne. Gdy zmienia się cennik, zmienia go w projekcie tego samego dnia.
- Udostępnij projekt zespołowi. Sprawdź, czy Twój plan pozwala udostępniać projekty współpracownikom. Jeśli nie, ustalcie, że opiekun przekazuje te same pliki i instrukcję wszystkim.
- Naucz zespół sprawdzać wynik. Każda odpowiedź dla klienta jest czytana przed wysłaniem. Szczególnie liczby, daty i nazwy, bo tam model najłatwiej coś dopowie od siebie.
- Przeglądajcie projekt co miesiąc. Usuńcie nieaktualne pliki, dopiszcie do instrukcji to, co zespół poprawiał najczęściej.
Czego nie wgrywać do projektu
- Dokumentów z danymi osobowymi klientów: imionami i nazwiskami, numerami PESEL, telefonami, numerami kont.
- Umów i pism objętych tajemnicą zawodową albo handlową, jeśli firma nie ma jasnych zasad korzystania z danego narzędzia.
- Haseł, danych dostępowych i kluczy do systemów.
Jeśli zespół pracuje na mailach i pismach klientów, dane osobowe można zamienić na etykiety, zanim tekst trafi do AI. Zbudowałem do tego otwarte narzędzie: imiona, numery PESEL, telefony, e-maile i numery kont zamieniane są na etykiety lokalnie, na komputerze w firmie, z rozpoznawaniem polskich formatów danych. Opis jest w case study anonimizacji danych przed AI, a kod na GitHubie.
Przykład instrukcji projektu
Dla projektu „Obsługa klienta” instrukcja może wyglądać tak:
- Odpowiadasz klientom firmy w jej imieniu, po polsku, rzeczowo i uprzejmie.
- Opierasz się wyłącznie na plikach w projekcie: cenniku, regulaminie i liście najczęstszych pytań.
- Jeśli odpowiedzi nie ma w plikach, piszesz, że trzeba to sprawdzić, i nie zgadujesz.
- Nie podajesz cen ani terminów, których nie ma w cenniku.
- Na końcu podajesz, z którego pliku pochodzi informacja.
Ostatni punkt jest ważniejszy, niż wygląda. Dzięki niemu osoba, która sprawdza odpowiedź, od razu wie, gdzie zajrzeć.
ChatGPT czy Claude
Oba narzędzia mają projekty działające na podobnej zasadzie: pliki, instrukcja i rozmowy w jednym miejscu. Wybór zależy bardziej od tego, czego zespół już używa i jakie plany firmowe ma dostawca, niż od samej funkcji. Porównanie modeli do różnych zadań opisałem w artykule ChatGPT, Claude, Perplexity czy Gemini.
Kiedy projekty przestają wystarczać
Projekty dobrze działają na dokumentach, które zmieniają się co jakiś czas. Gorzej, gdy odpowiedź zależy od danych zmieniających się codziennie: zamówień, stanów magazynowych, statusów spraw. Ręczne wgrywanie plików nie nadąża, a model odpowiada na podstawie wczorajszego eksportu. Wtedy potrzebny jest asystent połączony z systemami firmy, który sam sięga po aktualne dane. Jak to zbudować, opisałem w artykule o drugim mózgu firmy.
Jak zacząć z zespołem
Wybierz jeden obszar, w którym zespół najczęściej korzysta z ChatGPT, zbierz do niego aktualne dokumenty i napisz instrukcję według wzoru wyżej. Po dwóch tygodniach sprawdź, które odpowiedzi trzeba było poprawiać, i dopisz to do instrukcji.
Jeśli chcesz przejść przez to z całym zespołem na Waszych dokumentach, prowadzę szkolenie „Sztuczna inteligencja w codziennej pracy firmy: pisma, dokumenty, korespondencja” dla grup od 2 do 12 osób. Ćwiczymy na Waszych procesach, a materiały zostają u Was. Bezpłatną rozmowę możesz umówić od razu.
Gotowe projekty w Claude dla małej firmy, od odpowiedzi na pismo po sprawdzenie kontrahenta, opisałem w artykule projekty w Claude dla firmy.
Najczęstsze pytania
Co to są projekty w ChatGPT?
Projekt to wydzielone miejsce w ChatGPT, w którym trzymasz rozmowy na jeden temat razem z plikami i instrukcjami. Model w każdej rozmowie w projekcie korzysta z tych samych materiałów i wskazówek, więc nie trzeba ich wklejać od nowa. Podobnie działają projekty w Claude.
Jak sprawić, żeby cały zespół pracował w ChatGPT na tej samej wiedzy?
Ustal jeden projekt na jeden obszar pracy, wgraj do niego aktualne dokumenty źródłowe i napisz wspólną instrukcję. Wskaż osobę, która odpowiada za aktualność plików. Możliwość udostępnienia projektu współpracownikom zależy od planu, więc sprawdź ją w ustawieniach swojego konta firmowego.
Jakie pliki wgrywać do projektu?
Te, na których zespół opiera odpowiedzi: cennik, regulamin, opis usług, wzory pism, procedury, najczęstsze pytania klientów. Jeden temat na plik, aktualna wersja, data w nazwie. Nie wgrywaj dokumentów z danymi osobowymi klientów, jeśli nie masz pewności, jak dostawca je przechowuje.
Czy można wklejać do ChatGPT maile i pisma z danymi klientów?
Lepiej nie wklejać danych osobowych wprost. Imiona, numery PESEL, telefony i numery kont można zamienić na etykiety, zanim tekst trafi do AI. Zbudowałem do tego otwarte narzędzie, które robi to lokalnie, na komputerze w firmie.
Czym projekt w ChatGPT różni się od własnego GPT?
Projekt to wspólne miejsce pracy: rozmowy, pliki i instrukcje na jeden temat. Własny GPT to skonfigurowany asystent, z którego korzysta się jak z osobnego narzędzia. Do codziennej pracy zespołu na wspólnych dokumentach zwykle wystarcza projekt. Własny GPT ma sens, gdy to samo zadanie wykonuje wiele osób według stałej instrukcji.
Kiedy projekty w ChatGPT przestają wystarczać?
Gdy odpowiedzi muszą opierać się na danych, które zmieniają się codziennie, na przykład stanach magazynowych, zamówieniach albo statusach spraw. Wtedy ręczne wgrywanie plików nie nadąża i potrzebne jest połączenie AI z systemami firmy.