12 najlepszych narzędzi do pracy zdalnej

Maciej Zieliński

06 kwi 2020
12 najlepszych narzędzi do pracy zdalnej

Praca zdalna od wielu lat cieszy się rosnącą popularnością, jednak ostatnie wydarzenia drastycznie zwiększyły zapotrzebowanie na skuteczne narzędzia, które pozwolą pracować z domu. 

Taki typ pracy niesie ze sobą wiele wyzwań - z analizy, którą przeprowadził Buffer, wynika, że wielu zdalnych pracowników ma problem z odłączeniem się od pracy, samotnością i komunikacją. Do innych wyzwań zaliczają się także problemy z koncentracją w domu, praca z osobami przebywającymi w innych strefach czasowych oraz znalezienie motywacji. [https://buffer.com/state-of-remote-work-2019]

Warto dodać, że w raporcie Buffera aż 99% spośród respondentów stwierdziło, że chcieliby pracować zdalnie przynajmniej raz w trakcie swojej kariery.

Wybrane przez nas narzędzia skupiają się na rozwiązaniu nie tylko unikalnych problemów, przed którymi stoją zespoły na stałe rozproszone po całym kraju i świecie, ale także tych, które pojawiły się w związku z szybko zmieniającą się sytuacją i zmusiły wielu pracowników do przestawienia się na pracę zdalną. 

Slack

Jeśli jeszcze nie jest powszechnie używanym narzędziem w waszym zespole, zdecydowanie warto to  zmienić. Slack to podstawowe narzędzie ułatwiające komunikację zarówno w zespołach mniejszych, jak i bardzo dużych – nawet do kilkuset osób. Główne zalety: sprawna komunikacja, ustawianie statusów z dostępnością, przesyłanie plików, możliwość rozmów głosowych i wideo,  udostępnianie ekranów.

Status Hero

Pracując zdalnie niezwykle łatwo jest wpaść w pułapkę wysyłania dziennie dziesiątek maili i wiadomości z raportami dotyczącymi zrobionych zadań, problemów napotkanych na drodze i statusów poszczególnych pracowników. Rozwiązaniem tego problemu zajmuje się Status Hero. Główne zalety: ustawianie statusów z dostępnością, wyłapywanie stref czasowych, w których obecnie znajdują się pracownicy, możliwość raportowania, dzielenie na grupy czy zarządzanie projektam

Trello

Narzędzie, które znacząco ułatwi zajmowanie się  wieloma sprawami na raz i pozwoli uniknąć niepotrzebnych dubli i pracy nad tym samym tematem przez dwóch pracowników. Główne zalety: rozdzielanie zadań, ustawianie statusów i ważności dla poszczególnych zakładek, zarządzanie wieloma kwestiami na raz. Podobne do Trello jest Monday - ale idzie o krok dalej. O ile poprzednie narzędzie do zarządzania projektami zasadniczo przeprojektowało koncepcję listy rzeczy do zrobienia za pomocą tablic, tutaj mamy w pełni funkcjonalną platformę zarządzania dla liderów zespołów. Główne zalety: śledzenie postępów, udostępnianie plików, cotygodniowe przeglądy zadań, zarządzanie zarówno projektami, jak i zadaniami, listy kontrolne i raporty.

Microsoft Teams

Choć Microsoft odnotował pewne problemy z przepustowością na początku zeszłego tygodnia, na chwilę obecną działanie programu wróciło do normy. Teams jest według wielu dużo lepszym narzędziem do rozmów i spotkań niż Skype – działa poprawnie nawet przy bardzo dużej liczbie osób. Główne zalety: konferencje w formie wideo, możliwość ustawiania statusów, sprawne działanie przy wielu pracownikach.

Serene

„Wielozadaniowość  to mit. Jednozadaniowość to super moc” – slogan aplikacji Serene właściwie mówi wszystko o jej działaniu. Pomaga poszczególnym pracownikom zespołu maksymalizować wydajność, koncentrując się na jednym celu dziennie. Zamiast dzielić uwagę, skupia ją. Główne zalety: blokowanie witryn i aplikacji, sesje bez zakłóceń (od 20 do 60 minut), liczniki czasu, planowanie dnia, muzyka pomagająca utrzymać koncentrację.

Spark

Filtr do e-maili, który faktycznie działa. Automatycznie kategoryzuje wiadomości z wielu kont i dzieli je w zależności od ważności. Jednocześnie odfiltrowuje te, na które szkoda tracić czasu. Główne zalety: planowanie wysyłania wiadomości, przypomnienia, przypisywanie adresów e-mailowych do członków zespołu, inteligentna skrzynka odbiorcza.

Take A Break

Problem z odłączeniem się od pracy to, według Buffera, największa zmora pracowników zdalnych. Take A Break, jak sama nazwa wskazuje, pomaga odciąć się od komputera i w pełni skorzystać z przerwy od pracy. Główne zalety: konfigurowalne okresy pracy i przerwy, wyświetlanie pozostałego czasu pracy i powiadomień przed przerwą, uruchamianie w momencie logowania.

Time Doctor

https://www.youtube.com/watch?v=NzL_DYRMI6g

Choć niektóre korporacje potrafią wykonywać do pracowników „kontrolne telefony”, by sprawdzić, jak spędzają czas, Time Doctor pozwala to robić bez marnowania czasu na połączenie telefoniczne. Narzędzie pomaga śledzić produktywność pracowników i to, co robią w czasie pracy. Można je takżę używać do sprawdzania rozliczeń z klientami. Główne zalety: śledzenie aktywności pracowników, wykorzystania internetu i aplikacji, monitorowanie wydajności, tworzenie raportów.

Zoom

Komunikator, który w ciągu ostatnich dni stał się jednym z najpopularniejszych na świecie. Pozwala na organizowanie wideokonferencji całych firm - działa nawet przy setce użytkowników. Główne zalety: udostępnianie pulpitu, przesyłanie plików, sprawne działanie przy dużej liczbie osób.

Tandem

“Wirtualne biuro dla zdalnych zespołów”, jak piszą o aplikacji jej twórcy. Pozwala nie tylko na rozmowę z innymi pracownikami, lecz także sprawdzanie, czym się w tej chwili zajmują i szybkie połączenia z kolegami z zespołu. Główne zalety: kompatybilność z wieloma aplikacjami, udostępnianie ekranów, szybkie działanie.

Around

https://youtu.be/_awY-f-PMP4

Oprogramowanie do czatu wideo, które przycina uczestników do kręgów unoszących się na ekranie. Dzięki temu na ekranie pozostaje dużo miejsca na inne aplikacje. Główne zalety: auto-zoom, wyciszanie dźwięków w tle.

Confluence

Połączenie Slacka i Kalendarza w jedno narzędzie, które pozwala sprawnie planować wszystkie zadania dla zespołu. Dzielenie się wiedzą, celami i zadaniami jest przejrzyste, i pozwala uniknąć niepotrzebnych nieporozumień. Główne zalety: dokumenty planistyczne, blogi pracowników, swobodny przepływ informacji.

Praca zdalna oznacza wiele wyzwań, ale z większością z nich można sobie poradzić za pomocą odpowiednich narzędzi. Choć obecnie przeżywają one tymczasowe oblężenie związane z rosnącą popularnością pracy zdalnej, w przyszłości mogą na stałe zagościć jako element nowej codzienności. Co więcej, do większości z nich warto sięgnąć bez względu na to, czy pracujemy w domu czy w biurze.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!