Przewodnik krok po kroku, jak zaplanować, napisać i zaprojektować stronę wyjaśniającą możliwości AI w sposób zrozumiały dla nie‑ekspertów — z przykładami, wskazówkami UX i sygnałami zaufania.
Zanim napiszesz cokolwiek, zdecyduj dokładnie, kim są „nie‑eksperci” dla Twojej strony. „Ogólna publiczność” rzadko jest prawdziwą grupą docelową — a AI łatwo jest źle zrozumieć, gdy ludzie przychodzą z różnymi oczekiwaniami.
Wybierz jedną główną grupę i (opcjonalnie) jedną grupę pomocniczą. Na przykład:
Stwórz dla każdej grupy krótki profil: co już wiedzą, czego się obawiają i jaką decyzję próbują podjąć. To pomaga dobrać właściwy poziom szczegółu — i odpowiednie przykłady.
Nie‑eksperci zwykle najpierw szukają praktycznych odpowiedzi. Rozpocznij plan treści od pytań pojawiających się w rozmowach sprzedażowych, zgłoszeniach do wsparcia, sesjach szkoleniowych i komentarzach:
Jeśli nie potrafisz tego jasno wyjaśnić, strona będzie brzmieć jak marketing — nawet jeśli wygląda dopracowanie.
Wybierz niewielką liczbę wyników, które naprawdę się liczą. Typowe cele to:
Cele powinny kształtować to, co podkreślasz: jasność, uspokojenie, wsparcie decyzji lub praktyczne instrukcje.
Dopasuj metryki do celów, aby móc poprawiać stronę z czasem. Przykłady:
Ustal rytm przeglądu (miesięczny lub kwartalny) i poprawiaj treść na podstawie tego, czego ludzie nadal nie rozumieją.
Ludzie szybciej rozumieją AI, gdy grupujesz je w kilka „zadań”, które potrafi wykonać, zamiast długiej listy narzędzi. Celuj w 3–6 kategorii, które brzmią znajomo i obejmują większość treści.
Wybieraj kategorie, które odwiedzający rozpoznają z codziennej pracy. Popularne opcje to:
Nazwij każdą kategorię prostym rzeczownikiem („Tekst”, „Obrazy”) lub jasnym zwrotem czasownikowym („Znajdź odpowiedzi w dokumentach”). Unikaj kreatywnych etykiet, które trzeba tłumaczyć.
Spójność zmniejsza zamieszanie. Dla każdej kategorii opisz cztery krótkie elementy:
Ta struktura pozwala czytelnikom szybko porównać możliwości i ustawić oczekiwania bez przytłaczających szczegółów.
Nie‑ekspertom zwykle nie są potrzebne nazwy modeli, benchmarki, liczba parametrów czy rankingi. Zastąp je wskazówkami dla użytkownika:
Jeśli musisz wspomnieć termin techniczny, zrób go opcjonalnym (krótka notka lub podpowiedź), żeby strona główna pozostała przystępna.
Dobra strona wyjaśniająca AI jest przewidywalna: odwiedzający zawsze wie, gdzie jest, co czytać dalej i jak głęboko chce się zanurzyć. Cel nie polega na pokazaniu wszystkiego naraz — to prowadzenie od „jestem ciekawy” do „rozumiem wystarczająco, by podjąć decyzję”.
Utrzymaj górną nawigację małą i znaczącą. Praktyczny szablon mapy wygląda tak:
Taka struktura daje nowym odwiedzającym łatwy punkt wejścia, a także wspiera ponowne wizyty, gdy ktoś potrzebuje konkretnej odpowiedzi.
Jeśli działasz szybko, warto prototypować tę strukturę jako działającą stronę zamiast statycznego dokumentu. Na przykład zespoły używają Koder.ai (platforma vibe‑coding), by wygenerować stronę explainer w React na podstawie briefu z chatu, a potem iterować w trybie „planowania”, robić snapshoty i cofać zmiany, gdy treść i nawigacja się rozwijają.
Wielu nie‑ekspertów nie wie, co oznaczają „capabilities” czy „modele”. Dodaj widoczną ścieżkę „Start tutaj” (na stronie głównej i w menu), która przeprowadzi przez 3–5 krótkich kroków, np.:
Projektuj każdą stronę warstwowo: najpierw krótki przegląd, potem opcjonalne szczegóły. Na przykład strona możliwości może zaczynać się krótkim podsumowaniem, a potem rozwijać sekcje „Typowe wejścia”, „Typowe wyjścia”, „Najlepsze zastosowania” i „Uwaga”. Odwiedzający, którzy chcą tylko podstaw, mogą przerwać czytanie bez poczucia zagubienia.
Zamiast długich, przytłaczających stron, łącz ze sobą powiązane koncepcje. Gdy ktoś czyta o „halucynacjach”, powinien zobaczyć link do definicji w słowniczku i odpowiedniego wpisu w FAQ. To zamienia witrynę w przewodnik edukacyjny, a nie zbiór luźnych stron.
Prosty język to nie „upiększanie” treści. To usuwanie niepotrzebnych przeszkód, żeby czytelnicy mogli zrozumieć, co robi system AI, czego nie robi i co zrobić dalej.
Celuj w krótkie zdania, stronę czynną i jedną myśl na akapit. To sprawia, że złożone tematy stają się łatwiejsze bez utraty ważnych szczegółów.
Jeżeli czujesz, że dokładność spada, dodaj jedno zdanie kontekstowe zamiast przechodzić do żargonu. Na przykład zamiast „model generalizuje” napisz: „Uczy się wzorców z przeszłych przykładów i używa ich, by zgadywać nowe odpowiedzi.”
Większość AI‑owego żargonu ma prostszy odpowiednik. Używaj codziennej wersji domyślnie, a terminy techniczne wprowadzaj tylko, gdy są naprawdę potrzebne.
Przykłady:
Gdy musisz użyć terminu technicznego (bo użytkownicy spotkają go gdzie indziej), zdefiniuj go od razu w jednym zdaniu i potem używaj tej samej nazwy.
Spójność zmniejsza zamieszanie bardziej niż dłuższe wyjaśnienia. Wybierz jedną etykietę dla kluczowych pojęć i trzymaj się jej wszędzie.
Na przykład zdecyduj, czy będziesz mówić „system AI”, „model” czy „algorytm”. Wybierz jedno jako termin główny (np. „system AI”) i pozostałe wymień raz jako alternatywy, które czytelnik może napotkać.
Trzymaj też spójne czasowniki: jeśli nazywasz wynik „sugestią”, nie nazywaj go później „odpowiedzią”, chyba że chcesz zmienić oczekiwania.
Rozpoczynaj każdą stronę krótkim „co tutaj znajdziesz” w 3–5 punktach. To pomaga nie‑ekspertom szybko się zorientować i zmniejsza ryzyko błędnego zrozumienia.
Dobre podsumowanie zwykle zawiera:
To zachowuje czytelność głównego tekstu, a jednocześnie daje precyzję potrzebną do bezpiecznego i pewnego użycia AI.
Ludzie szybciej rozumieją AI, gdy pokazujesz je jako prosty system: co wchodzi, co się dzieje, co wychodzi i co człowiek powinien zrobić dalej. Mały diagram może zapobiec długim wyjaśnieniom i zredukować myślenie o „magicznej skrzynce”.
Bądź konkretny dotycząco tego, co użytkownik musi dostarczyć. Typowe typy wejść to:
Pomocny wzorzec: „Jeśli dasz mu X, zrobi Y; jeśli nie, będzie zgadywać.”
Nazwij wynik prostym językiem i pokaż, jak wygląda:
Wskaż też, czym wynik nie jest: gwarancją, ostateczną decyzją czy zawsze poprawnym źródłem prawdy.
Prosty diagram może zmieścić się na jednym ekranie:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Trzymaj pole „Processing” na wysokim poziomie. Nie potrzebujesz wewnętrznych detali modelu; celem jest jasność, nie inżynieria.
Tuż obok diagramu umieść krótką notkę „przed użyciem”:
To zamienia diagram w praktyczny proces, który odwiedzający mogą natychmiast zastosować.
Przykłady sprawiają, że AI przestaje być abstrakcją. Celuj w 5–10 realistycznych przykładów na kategorię (jedna strona lub panel na kategorię), napisanych jako krótkie, rozpoznawalne scenariusze.
Utrzymuj każdy przykład spójny, aby czytelnicy mogli szybko skanować:
Użyj poniższych jako wzorów, a potem stwórz podobne zestawy dla podsumowywania, burzy mózgów, pomocy z danymi, szkiców odpowiedzi dla obsługi klienta itd.
Przed: „Potrzebuję tego do końca dnia. Jeśli nie możesz, powiedz teraz.”
Po (wspomagane przez AI): „Czy mogę prosić o aktualizację do 17:00? Jeśli ten termin nie będzie pasował, daj znać, a dopasujemy.”
Co sprawdzić: czy ton pasuje do relacji; brak dodanych obietnic; usuń wrażliwe szczegóły.
Przed: „Rozmawialiśmy o launchu. Kilka ryzyk. Sam wspomniał o dostawcach.”
Po (wspomagane przez AI): „Zadania: (1) Sam potwierdzi terminy dostawców do środy. (2) Priya przygotuje checklistę uruchomienia do piątku. Ryzyka: opóźnienia dostawców; niejasny właściciel zatwierdzeń.”
Co sprawdzić: poprawność nazw i właścicieli; dokładność dat; brak domysłów zamiast decyzji.
Przed: „Szukamy rockstara, który poradzi sobie ze wszystkim pod presją.”
Po (wspomagane przez AI): „Poszukujemy koordynatora, który potrafi zarządzać terminami, komunikować się jasno i priorytetyzować zadania między zespołami.”
Co sprawdzić: usunięcie języka uprzedzającego; czy wymagania są realistyczne; dostępność i inkluzywność.
Przed: „To nie nasza wina. Użyłeś tego nieprawidłowo.”
Po (wspomagane przez AI): „Przykro mi, że to sprawiło problem. Pomóżmy to wyjaśnić — czy możesz opisać kroki, które wykonałeś, i przesłać komunikat błędu?”
Co sprawdzić: zgodność z polityką; brak przyznania winy; prywatność (nie żądać zbędnych danych).
Przed: „Twoje żądanie jest w toku z powodu brakującej dokumentacji.”
Po (wspomagane przez AI): „Nie możemy dokończyć twojego wniosku, ponieważ brakuje dokumentu. Prosimy o przesłanie: potwierdzenia adresu (z datą w ciągu ostatnich 90 dni).”
Co sprawdzić: poprawność wymagań; zrozumiałość dla czytelników niebędących native speakerami; unikać zbierania dodatkowych danych osobowych.
Pobieralne prompty mogą być pomocne, ale udostępniaj je tylko wtedy, gdy możesz je aktualizować. Jeśli tak robisz, oznacz je datą „ostatnia aktualizacja”, napisz, z jakim modelem/narzędziem były testowane, i podaj prosty sposób zgłoszenia, gdy przestaną działać.
Ludzie nie potrzebują lekcji matematyki, by zrozumieć niepewność — potrzebują prostego wyjaśnienia. Przydatne ujęcie: system AI przewiduje prawdopodobne wyjścia na podstawie wzorców w danych; nie „wie” faktów jak człowiek. Ta jedna idea zapobiega wielu niejasnościom, zwłaszcza gdy model brzmi pewnie.
Bądź konkretny w opisie, jak AI może zawodzić, prostym językiem:
Dobra strona nie chowa tych kwestii w drobnym druku. Umieść je obok funkcji, których dotyczą (np. wspomnij o halucynacjach na stronach o „podsumowywaniu” lub „odpowiadaniu na pytania”).
Użyj sformułowań typu: „System wybiera najbardziej prawdopodobne kolejne słowa na podstawie wzorców, których się nauczył.” Potem dodaj, co to oznacza: „To znaczy, że może być pewny siebie i jednocześnie błędny.” Jeżeli pokazujesz wskaźniki zaufania lub etykiety „może być niedokładne”, powiedz użytkownikom, co mają zrobić dalej (sprawdzić, poprosić o źródła, porównać z zaufanymi referencjami).
Jeśli promujesz AI do podejmowania decyzji, umieść wyraźny blok ostrzegawczy dla zastosowań medycznych, prawnych i finansowych: wynik AI nie jest poradą specjalistyczną, może pominąć istotne szczegóły i powinien zostać sprawdzony przez wykwalifikowanego eksperta. Unikaj ogólnych fraz — nazwij ryzyka (błędna diagnoza, problemy z zgodnością, niepoprawne wyliczenia podatkowe).
| Najlepsze do | Nie do |
|---|---|
| Tworzenie wersji roboczych e‑maili, streszczeń i szkiców | Diagnoz medycznych lub zmiany planu leczenia |
| Burza mózgów i generowanie pytań pomocniczych | Interpretacji prawnych, zatwierdzania umów lub decyzji zgodności |
| Tłumaczenia koncepcji na poziom początkujący | Podejmowania ostatecznych decyzji finansowych lub inwestycyjnych |
| Organizowania notatek i tworzenia checklist | Zadań wymagających gwarantowanej dokładności bez weryfikacji |
Ludzie nie muszą rozumieć każdego technicznego szczegółu, żeby zaufać Twojemu AI. Potrzebują jasnych, konkretnych odpowiedzi na „Co się dzieje z moimi danymi?” i „Co chroni to przed ryzykiem?” Traktuj zaufanie jako element pierwszorzędny — nie drobny druk.
Stwórz dedykowaną stronę wyjaśniającą, co zbierasz, a czego nie, i dlaczego. Utrzymuj ją czytelną i konkretną, z przykładami typowych wejść.
Zawieraj takie informacje jak:
Nie‑eksperci często zakładają, że wynik AI jest „zweryfikowany”. Uważaj na sformułowania. Opisz zabezpieczenia na wysokim poziomie — bez sugerowania pełnej ochrony.
Przykłady notatek o bezpieczeństwie do zamieszczenia:
Daj użytkownikom krótką sekcję „Używaj tego dobrze”, która opisuje odpowiednie scenariusze i czerwone flagi. Połącz ją z jasną ścieżką eskalacji:
Zaufanie rośnie, gdy ludzie widzą, kto stoi za produktem i jak jest utrzymywany. Dodaj:
Gdy przejrzystość jest konsekwentna i konkretna, Twoje wyjaśnienia AI będą mniej przypominać marketing, a bardziej przewodnik, na którym użytkownicy mogą polegać.
Słowniczek i FAQ działają jak „kółka treningowe” dla czytelników, którzy nie znają terminologii. Pomagają też ekspertom trzymać się tych samych definicji, żeby strona nie używała tego samego słowa w różnych znaczeniach.
Trzymaj hasła krótkie, konkretne i napisane dla osoby, która nigdy nie była na kursie informatyki. Zacznij od terminów, na które czytelnicy najczęściej trafiają:
Dodaj krótką linię pod każdym wpisem: „Możesz też słyszeć…” i wypisz synonimy, które czytelnik może napotkać, np.:
Na stronach z możliwościami dodaj subtelne podpowiedzi dla terminów słownikowych przy pierwszym wystąpieniu. Trzymaj je w jednym zdaniu i bez żargonu. Podpowiedzi działają najlepiej, gdy:
FAQ powinno odpowiadać na to, o co ludzie już pytają (lub się martwią). Dobre pytania to:
Gdy słowniczek i FAQ są łatwe do znalezienia i spójne, czytelnicy spędzają mniej czasu na rozszyfrowywaniu terminów i więcej na uczeniu się, co AI faktycznie potrafi.
Strona, która dobrze tłumaczy AI, powinna być komfortowa w czytaniu. Gdy ludzie uczą się nieznanych koncepcji, projekt powinien redukować wysiłek, nie go zwiększać.
Zadbaj o typografię i odstępy wspierające zrozumienie:
Dziel gęste idee na krótkie akapity i używaj jasnych nagłówków, które sygnalizują, do czego dana część służy. Jeśli wprowadzasz termin, rozważ krótki box z definicją (jedno zdanie) przed kontynuacją.
Nie‑eksperci zwykle najpierw skanują, potem czytają. Używaj spójnych wzorców stron: czytelny nagłówek, jednoakapitowe „czego się nauczysz” i ustrukturyzowane sekcje z opisowymi podtytułami. Nawigacja powinna być przewidywalna (menu górne + breadcrumbs lub widoczny „Powrót do przeglądu”), i unikaj ukrywania kluczowych stron za kreatywnymi etykietami.
Callouty pomagają, ale trzymaj je celowe — używaj ich na „Kluczowy wniosek”, „Częste nieporozumienie” lub „Wypróbuj ten prompt”, nie do powtarzania tej samej treści.
Ulepszenia dostępności pomagają wszystkim, w tym użytkownikom mobilnym i w hałaśliwych warunkach.
Zadbaj o:
Wyjaśnienia AI często opierają się na przepływach i porównaniach — które mogą się złamać na małych ekranach.
Używaj kart układanych pionowo dla kroków, akordeonów dla definicji i FAQ, oraz porównań obok siebie, które zwijają się do pionowego „Przed” potem „Po”. Zachowaj duże cele dotykowe i unikaj interakcji wymagających precyzji (np. maleńkie tooltipy dostępne tylko przy najechaniu).
Dobry explainer AI nie kończy się na „już wiesz”. Pomaga ludziom zdecydować, co dalej zrobić — bez naciskania wszystkich w tę samą akcję.
Oferuj kilka jasnych wezwań do działania (CTA), każde związane z innym celem:
Utrzymuj komunikat konkretny: co otrzymają, ile to zajmie i co muszą dostarczyć.
Jeśli oferujesz ścieżkę praktyczną, rozważ CTA „Zbuduj przykładową aplikację” dla osób, które uczą się przez działanie. Platformy jak Koder.ai potrafią przekształcić krótki brief z chatu w działające doświadczenie webowe (frontend w React, backend w Go/PostgreSQL), co jest przydatne do szybkiej walidacji IA, dem i przepływów treści — potem można eksportować kod źródłowy.
Nie zmuszaj ekspertów przez treści dla początkujących ani początkujących do technicznych zagłębień. Użyj lekkich „ścieżek” takich jak:
To może być tak proste jak dwa przyciski przy górze kluczowych stron („Uczę się” vs „Oceniam”).
Jeśli masz formularz, napisz, czego potrzebujesz (przykładowe pliki, branża, cel, ograniczenia) i co się stanie dalej. Jeśli możesz, dodaj:
Informacje o AI szybko się starzeją. Przydziel właściciela, ustaw rytm przeglądu (miesięczny lub kwartalny) i dodaj proste notki wersjonujące (np. „Ostatnio sprawdzono: Miesiąc RRRR” i „Co się zmieniło”), aby czytelnicy mogli ufać, że treść jest aktualna.
Jeżeli twój explainer jest powiązany z interaktywnym demem lub narzędziem, traktuj aktualizacje jak wydania oprogramowania: śledź zmiany, zapewnij opcję rollback i dokumentuj, co się zmieniło. (Narzędzia takie jak snapshoty i rollback — dostępne np. w Koder.ai — mogą zmniejszyć ryzyko przy szybkim iterowaniu.)
Zacznij od wyboru jednej głównej grupy nie‑ekspertów (opcjonalnie dodaj drugą). Napisz krótki profil dla każdej grupy:
To pomaga utrzymać poziom wyjaśnień odpowiedni dla odbiorców i zapobiegać ogólnikowi „publiczność ogólna”.
Wyciągnij pytania z rzeczywistych źródeł: rozmów sprzedażowych, zgłoszeń do wsparcia, sesji wdrożeniowych i komentarzy. Priorytetyzuj kwestie wpływające na zaufanie i decyzje, na przykład:
Jeśli nie potrafisz tego jasno odpowiedzieć, strona będzie brzmieć jak marketing.
Wybierz 1–3 cele powiązane z realnymi rezultatami. Typowe przykłady:
Następnie dostosuj treść każdej istotnej strony do przynajmniej jednego z tych celów, żeby witryna pozostała skupiona.
Dopasuj metryki do celów i przeglądaj je cyklicznie (co miesiąc lub co kwartał). Użyteczne metryki to:
Wyniki pomogą zaktualizować treści tam, gdzie ludzie nadal mają wątpliwości.
Pogrupuj funkcje w 3–6 rozpoznawalnych „zadań” (np. Tekst, Obrazy, Audio, Wyszukiwanie i Q&A, Arkusze danych). To pomaga odwiedzającym szybciej zrozumieć, niż długi spis narzędzi.
Nazwij grupy prostym, dosłownym słowem — unikaj kreatywnych etykiet, które trzeba tłumaczyć.
Użyj tej samej mini‑struktury na każdej stronie możliwości:
Spójność ułatwia porównywanie możliwości bez głębokiego czytania.
Zazwyczaj pomiń nazwy modeli, benchmarki, liczbę parametrów i rankingi. Zastąp je wskazówkami dla użytkownika, np.:
Jeśli musisz podać terminy techniczne, zostaw je jako opcjonalne (podpowiedź lub krótka notka).
Utrzymaj prostą, przewidywalną nawigację. Praktyczny szkielet to:
Dodaj widoczny „Start tutaj”, który poprowadzi początkujących przez krótką sekwencję: co to jest, do czego się nadaje, gdzie zawodzi, przykłady i następne kroki.
Pisz krótkie zdania, w stronie czynnej i po jednym pomyśle na akapit. Zamień żargon na codzienne odpowiedniki i definiuj nieuniknione terminy od razu.
Wybierz jedno określenie dla każdego kluczowego pojęcia i trzymaj się go — spójność zmniejsza zamieszanie bardziej niż dodatkowe wyjaśnienia.
Umieść ograniczenia obok funkcji, które ich dotyczą (nie chowaj w drobnym druku). Wyjaśnij niepewność prosto:
Dodaj jasne ostrzeżenia dla zastosowań o wysokiej wadze (medycyna, prawo, finanse) i powiedz, co robić dalej: sprawdzić, edytować, zweryfikować, eskalować.