Korzystasz z ChatGPT? Poznaj więc jego bardziej analitycznego, naukowego kuzyna. Scholar GPT -kolejna wersja ChataGPT, to nowy, wyspecjalizowany model, działający w ramach tego samego narzędzia. Wyróżnia się dostępem do baz danych naukowych, zdolnością analizy danych i tworzenia raportów, które mogą zrewolucjonizować nie tylko szkolenia AI, ale i strategie e-commerce.

W tym artykule pokażę Ci najważniejsze różnice między nim a standardowym ChatGPT – oraz jak wykorzystać Scholar GPT do tworzenia przewagi konkurencyjnej w Twojej organizacji.

Scholar GPT: brakujące ogniwo między AI a wiedzą ekspercką

Czym jest Scholar GPT?

Scholar GPT, jak przedstawia OpenAI, to wyspecjalizowana wersja ChatGPT, zaprojektowana konkretnie do celów naukowo-badawczych. Jego głównym zadaniem jest pomoc w zaawansowanych analizach akademickich, przeszukiwaniu literatury naukowej, analizie danych, tworzeniu wizualizacji, a nawet wsparcie w pracy nad publikacjami i projektami badawczymi. Gdzie tu więc miejsce na ecommerce?

„Potrzebujemy narzędzia, które potrafi przeszukiwać aktualne publikacje naukowe, wyciągać trafne wnioski z badań, analizować dane i tworzyć raporty na poziomie eksperta.„

Pracując w branży e-commerce z firmami z sektora meblowego, beauty czy medycznego, coraz częściej widzę, że tradycyjny model ChatGPT, choć pomocny, zaczyna być niewystarczający. Potrafi błyskawicznie tworzyć treści, analizować dane powierzchowne czy podsuwać pomysły, ale jego wiedza opiera się głównie na ogólnodostępnych źródłach internetowych. Często są one zbyt ogólne, przestarzałe lub po prostu mało wiarygodne.

👀 Dlaczego właśnie teraz jest czas na Scholar GPT?

W wielu specjalistycznych branżach, jak beauty, zdrowie, medycyna estetyczna czy technologie, potrzebujemy czegoś więcej: narzędzia, które potrafi przeszukiwać aktualne publikacje naukowe, wyciągać trafne wnioski z badań, analizować dane i tworzyć raporty na poziomie eksperta.

I właśnie tutaj wchodzi Scholar GPT. Nowa, wyspecjalizowana wersja ChatGPT, działająca w tym samym środowisku, ale wyposażona w zestaw zaawansowanych funkcji analitycznych i dostęp do baz wiedzy, do których zwykły model nie ma dostępu. Będę o tym mówić podczas szkolenia AI, które poprowadzę w najbliższym czasie.

Niemniej jednak zachęcam do porównywania wyników z funkcjami Deep search – zarówno w chat GPT (model Thinking) czy Gemini. Obecnie korzystamy z wszystkich trzech narzędzi. Warto też użyć narzędzia, które będzie zawężać swój research do konkretnego zbioru danych – o tym jak i kiedy używać tych narzędzi już wkrótce na szkoleniu.

💡 Zobacz też: → Jak tworzyć treści, które Google uzna za wartościowe i godne zaufania?

Agenci AI – coraz bardziej wyspecjalizowane modele do konkretnych zadań

Śledząc trend rozwijania wyspecjalizowanych wersji ChatGPT, jak choćby Polski GPT, skoncentrowany na lokalnym języku i kulturze, zauważamy wyraźnie, że OpenAI, Google czy Microsoft eksperymentują z tzw. „agentami AI”. To modele dopasowane do konkretnych ról, branż i zadań, które wychodzą poza ogólną rozmowę i wspierają użytkownika na poziomie eksperckim.

Strategia w ecommerce z Scholar GPT

Nowy wymiar inteligentnych asystentów – bo liczy się źródło skąd pochodzi informacja

Na rynku zaczynają pojawiać się narzędzia, które lepiej niż klasyczny ChatGPT radzą sobie z wiarygodnym sourcingiem informacji – jak np. Perplexity AI, ceniony za natychmiastowe podawanie źródeł pod każdą odpowiedzią i skuteczne przeszukiwanie internetu oraz literatury czy wspomniane funkcje deep search.

Jednak Scholar GPT, jak prezentuje sam chat powinien pójść o krok dalej. Ma nie tylko podawać źródła, ale też ma z nich wyciągać wnioski, analizować dane i tworzyć podsumowania jak ekspert. Działa on na bazie modeli językowych, ale korzysta z narzędzi takich jak przeszukiwanie PubMed, arXiv czy generowanie wykresów i map koncepcyjnych – co czyni go realnym wsparciem dla zespołów pracujących z wiedzą specjalistyczną.

Scholar GPT ma być więc jednym z pierwszych realnych i dostępnych publicznie przykładów takiego podejścia. Działa w ramach narzędzia ChatGPT, ale oferuje zestaw zaawansowanych funkcji i integracji, bez potrzeby własnego kodowania czy trenowania modeli. To ogromna szansa, szczególnie dla zespołów e-commerce, edukatorów i specjalistów, którzy potrzebują czegoś więcej niż tylko „mądrej rozmowy z AI”.

Dlaczego Scholar GPT działa w ramach Sider.ai?

Scholar GPT nie jest osobnym produktem konkurencyjnym wobec ChatGPT, ale wyspecjalizowaną wersją tego modelu. Aby mógł on korzystać z dodatkowych narzędzi jak przeszukiwanie PubMed, arXiv, bioRxiv, analiza danych w Pythonie czy krytyczne metody czytania dokumentów niezbędna była platforma, która umożliwia integrację wszystkich tych funkcji.

scholar GPT a Sider.ai - dlaczego się komunikują?

Tutaj wchodzi Sider.ai. To firma technologiczna, która od kilku lat rozwija narzędzia do produktywności i badań online. Sider powstał jako rozszerzenie przeglądarki (Chrome, Edge), pozwalające użytkownikom korzystać z ChatGPT „obok internetu” – np. podsumowując treści stron, generując odpowiedzi kontekstowe i pomagając w pracy badawczej. Z czasem Sider.ai zaczęło tworzyć własne specjalistyczne modele oparte na ChatGPT, tzw. Scholar GPT i inne agenty, które łączą moc dużych modeli językowych z dostępem do aktualnych baz wiedzy, narzędzi analitycznych i możliwości pracy na dokumentach.

Dzięki temu Scholar GPT w Sider.ai potrafi nie tylko „rozmawiać”, jak zwykły chatbot, ale faktycznie rozmawiać z nauką i danymi, przeszukiwać literaturę, wyciągać wnioski i wspierać użytkowników w pracy wymagającej wiarygodności.

Jak Scholar GPT wspiera sklepy internetowe?

W e-commerce każda decyzja, począwszy od strategii produktowej, przez opisy, aż po działania edukacyjne czy inwestycyjne, powinna opierać się na danych, które trzeba dobrze zrozumieć i szybko przetworzyć. I tu właśnie Scholar GPT + deep search pokazują swój potencjał.

Dla właścicieli sklepów, marketerów czy specjalistów produktowych oznacza to dostęp do świetnego narzędzia. Potrafi ono analizować raporty branżowe, tworzyć zestawienia konkurencji, tworzyć wykresy z danych sprzedażowych, a nawet sprawdzać, co mówi literatura naukowa o składnikach kosmetyków, technologii materacy czy trendach zdrowotnych.

Zamiast przeszukiwać dziesiątki stron czy pytać AI, które „coś słyszało w internecie”, Scholar GPT potrafi sięgnąć do źródeł branżowych i naukowych. Potrafi wyciągnąć z nich wnioski i zaprezentować gotowe podsumowania, porównania i insighty. To realna przewaga w branżach, gdzie produkt nie jest tylko „ładny”, ale musi mieć merytoryczne, funkcjonalne i zdrowotne uzasadnienie. Dokładnie tak jak w branży beauty, zdrowia, wellness czy specjalistycznych technologii.

Gdzie w tym wszystkim jest miejsce dla agencji kreatywnej?

Choć asystenci AI dają firmom dostęp do niezwykle zaawansowanych narzędzi, to nadal są „narzędzia” – a nie stratedzy, konsultanci czy liderzy projektu. I tu właśnie pojawia się rola agencji kreatywnej e-commerce.

„AI może dać odpowiedź, ale to wiedza i doświadczenie człowieka nadaje jej znaczenie w kontekście marki i strategii.„

Naszym zadaniem nie jest już tylko tworzenie contentu czy prowadzenie kampanii, ale coraz częściej – przekładanie danych i insightów generowanych przez AI na realne decyzje, strategie i działania. Wiemy jak zadać właściwe pytania, ocenić sens pozyskanych odpowiedzi i wkomponować je w szerszy kontekst działań marki.

Co więcej, jako agencja mamy doświadczenie w łączeniu wielu perspektyw – kreatywnej, technologicznej, sprzedażowej. To sprawia, że potrafimy ocenić, kiedy warto posłuchać AI, a kiedy jednak wyjść poza algorytm.

chat GPT vs. Scholar GPT

🤖 ChatGPT vs Scholar GPT – co je naprawdę różni?

Choć Scholar GPT działa w ramach całego narzędzia ChatGPT, różni się od jego podstawowej wersji zakresem funkcji, dostępem do wiedzy oraz sposobem pracy z danymi i źródłami. Oto kluczowe różnice:

1. Zakres wiedzy i źródeł

  • ChatGPT: wersja bezpłatna opiera się głównie na ogólnej wiedzy z internetu, trenowanej do 2023 r.
  • Scholar GPT: korzysta z dedykowanych narzędzi do przeszukiwania baz naukowych i branżowych (PubMed, arXiv, Google Scholar, bioRxiv, itd.).

💡 Zobacz też: → Czy płatna wersja ChatGPT ma dostęp do bieżących danych z internetu?

2. Cytowanie i wiarygodność informacji

  • ChatGPT: często odpowiada bez źródeł lub opiera się na popularnych treściach z sieci.
  • Scholar GPT: wskazuje konkretne źródła naukowe, linki do publikacji, DOI, autorów i daty. Nadaje się do pracy wymagającej wiarygodności.

3. Funkcje analityczne

  • ChatGPT: odpowiada tekstowo, generuje proste treści.
  • Scholar GPT: potrafi analizować dane, tworzyć wykresy, zestawienia tabelaryczne, porównania i raporty – działa jak mini-analityk.

4. Praca na dokumentach i materiałach PDF

  • ChatGPT: ograniczona możliwość pracy z dokumentami.
  • Scholar GPT: potrafi czytać, podsumowywać i analizować pliki PDF, również zawierające dane liczbowe, wykresy i teksty specjalistyczne.

5. Styl pracy

  • ChatGPT: bardziej kreatywny, konwersacyjny, ogólny.
  • Scholar GPT: bardziej metodyczny, przypomina eksperta, analityka lub konsultanta. Pomaga w tworzeniu strategii, materiałów edukacyjnych i analiz rynku.

6. Zastosowanie w e-commerce i edukacji AI

  • ChatGPT: świetny jako wsparcie w content marketingu, podstawowym copy, pomysłach.
  • Scholar GPT: idealny do tworzenia strategii produktowych opartych na danych, analiz konkurencji, raportów branżowych, materiałów szkoleniowych i insightów eksperckich.

Zobacz też: → Czy AI ma zawsze rację? Dlaczego tak łatwo jej wierzymy?

Case study / kiedy sięgnąć po model Scholar GPT w e-commerce?

Branża kosmetyczna: dzięki informacji o składnikach aktywnych budujemy komunikację opartą na danych

Nasz klient – polska marka kosmetyczna – planuje wprowadzenie nowej linii produktów do pielęgnacji skóry problematycznej. Zamiast opierać się wyłącznie na trendach z TikToka czy argumentach dostawcy surowca, nasz zespół sięga po Scholar GPT, by zweryfikować działanie kluczowego składnika w literaturze naukowej, aby uzupełnić dane klienta.

Dzięki narzędziu przeszukujemy dla nich bazę PubMed i Google Scholar, dostarczając zbiór aktualnych badań klinicznych nt. skuteczności składnika w łagodzeniu i leczeniu trądziku, jego tolerancji dla skóry wrażliwej oraz interakcji z innymi substancjami aktywnymi. Scholar GPT generuje zestawienie wyników, krótkie podsumowania z cytowaniami i linkami do źródeł.

Po merytorycznej weryfikacji przez klienta, nasz zespół marketingowy opracowuje przekaz produktowy, który nie tylko spełnia wymogi prawa, ale także buduje zaufanie klientów oparte na faktach, a nie sloganach. Treści trafiają na opakowania, landing page i materiały edukacyjne. To daje im przewagę nad konkurencją opierającą się wyłącznie na storytellingu i języku beauty.

Sklep meblowy: kolejność wyświetlania produktów na podstawie danych i insightów z Scholar GPT

Sklep meblowy działający online analizuje, które produkty wyświetlać na początku kategorii „komody do salonu”. Do tej pory decyzje opierały się głównie na sprzedaży historycznej i estetyce zdjęć, ale chce podejść do tego bardziej strategicznie. Przygotowujemy dla nich dane oparte o Google Analytics, Hotjar oraz narzędzia AI.

Scholar GPT dostarcza nam odpowiedzi na precyzyjnie przygotowane prompty w postaci podsumowaniea wniosków z badań wraz z rekomendacjami, jakie modele, kolory i funkcje zyskują popularność oraz jakie cechy użytkownicy uznają za „must have”.

Na tej podstawie dostosowujemy kolejność wyświetlania produktów w kategorii, przesuwając na górę modele dopasowane do obecnych preferencji użytkowników, realizując testy A/B – tj. wyświetlając zmieniony układ wydzielonej części użytkowników. Efekt? Zwiększenie współczynnika konwersji w kategorii o 7% w ciągu miesiąca, bez potrzeby zmian produktowych – tylko na podstawie lepszego zrozumienia rynku.

AI nie zastąpi doświadczenia, ale może je wzmocnić

Scholar GPT jak i funkcje deep search to bez wątpienia jedno z najciekawszych narzędzi AI dostępnych dziś dla firm działających w e-commerce. Pomaga analizować dane, porządkować wiedzę, przeszukiwać literaturę i dostarczać rekomendacje, które jeszcze niedawno były zarezerwowane dla wyspecjalizowanych działów badawczo-analitycznych. Warto jednak stosować mix narzędzi i łączyć je z własną wiedzą i doświadczeniem.

Sam dostęp do narzędzia nie wystarczy. Kluczowe jest zrozumienie, jak z niego korzystać. Jak zadawać pytania, jak interpretować wyniki, jak weryfikować źródła, a przede wszystkim – jak przekładać odpowiedzi na konkretne decyzje biznesowe.

Dlatego w tym procesie nadal ogromną wartość mają eksperci rynku, stratedzy e-commerce i marketerzy z doświadczeniem branżowym. Podobnie jak inżynierowie promptów, którzy wiedzą, jak rozmawiać z AI, by wydobyć z niej realną wartość. Współpraca człowieka i AI to nie wykluczenie kompetencji a ich wzmocnienie. A Scholar GPT może być jednym z tych narzędzi, które dają przewagę nie tym, którzy je mają, ale tym, którzy wiedzą, jak z nich mądrze korzystać.

👉 Masz już dostęp do Scholar GPT? Świetnie. Teraz zadbaj o to, by wykorzystać jego potencjał razem z ludźmi, którzy rozumieją dane, kontekst i rynek. Wtedy technologia naprawdę zacznie pracować na Twój sukces.

Źródła:

Autor:

CEO VORMA – Ecommerce Expert

Renata Dasek

Ekspertka z ponad 15-letnim doświadczeniem w ecommerce. W codziennej pracy łączy wiedzę z zakresu e-commerce, budowania strategii i komunikacji.

Zobacz też nasze najnowsze artykuły: