Dlaczego żywność śledzona za pomocą blockchaina sprzedaje się lepiej? 8 korzyści dla branży spożywczej

Julia

26 wrz 2019
Dlaczego żywność śledzona za pomocą blockchaina sprzedaje się lepiej? 8 korzyści dla branży spożywczej

Julia Wolińska

Następnym razem, zanim włożysz sałatę do swojego koszyka, być może sprawdzisz jej pochodzenie dzięki blockchainowi. Nie ukryje się przed Tobą informacja, czy przeszła proces mycia ani data jej odbioru w sklepie. Strata czasu? Gdyby tak było, firmy, które wprowadziły śledzenie łańcucha dostaw żywności, nie odnotowałyby wzrostu jej sprzedaży. 

Jeśli będziesz mógł wybrać pomiędzy dwiema główkami sałaty - śledzoną za pomocą łańcucha dostaw blockchain lub ze zwykłą etykietą - zapewniam, że po przeczytaniu tego artykułu wybierzesz tę pierwszą. Zanim podobnie zrobi Twój klient, obróć to na swoją korzyść. Jest 8 powodów, dla których żywność śledzona za pomocą blockchaina smakuje lepiej.

Blockchain w sklepie, restauracji i gospodarstwie

Blockchain jest rozproszoną bazą danych, w której raz wprowadzone dane są niezmienialne. To możliwe dzięki przechowywaniu ich w formie dokładanych od końca bloków. Każda informacja to nowy blok, który łączy się z poprzednimi w taki sposób, że blok “B” zawsze zawiera czas powstania oraz zaszyfrowane streszczenie poprzedniego elementu: “A” - i tak przez długi czas. W naszym tłumaczeniu, to po prostu łańcuch bloków, w którym same dane i ich historia są niemożliwe do sfałszowania i naruszenia

Branża spożywcza wykorzystuje te zalety do śledzenia i zapisywania "cyklu życia" żywności oraz automatyzowania uciążliwych procesów. Wraz z dojrzewaniem tej technologii widzimy, jak przestaje być kojarzona z Bitcoinem. Okazuje się jednak, że można zbudować pewną analogię - cyfrowa waluta była odpowiedzią na spadek zaufania do instytucji finansowych. Teraz wielkie sieci sklepów, restauracje lub nawet mniejsze gospodarstwa za pomocą blockchaina próbują udowodnić, że na zaufanie zasługują. 

Blockchain to bezpieczny łańcuch bloków - branża spożywcza (Nextrope)

Przejrzystość to sposób na zaufanie klientów

W Polsce nieufność wobec przemysłu spożywczego wzrosła po skandalu na Mazowszu. Był zimowy wieczór tego roku, gdy stacja TVN wyemitowała reportaż odsłaniający, jak niebezpieczne dla życia i zdrowia konsumentów są powszechne praktyki w rzeźniach. Dziennikarskie śledztwo wstrząsnęło wkrótce całą Europą - handlarze nielegalnie skupowali chore i padłe krowy, które kierowano do rzeźni niezgodnie z przepisami dot. higieny i bez badań pod kątem szkodliwości mięsa. Dodatkowo dziennikarz zatrudniony w jednej z nich odkrył, że sami pracownicy, nie weterynarz, zatwierdzali je jako zdatne do spożycia. Tymczasem kiełbasy z podejrzanych partii mięsa rozchodziły się po hurtowniach i sklepach, a służby próbowały do nich dotrzeć po… znalezionych fakturach. 

Podobnego przypadku nie da się zepchnąć w niepamięć. Już 8 na 10 konsumentów przed zamówieniem żywności sprawdza, skąd pochodzi (z badań Elementar UK). Klienci często rezygnują z produktu, kiedy mają podejrzenia, że został naszpikowany antybiotykami albo przyczynił się do wyprodukowania znacznej ilości odpadów. Jak uspokoić klienta? Dane muszą być pewne, wyczerpujące i łatwo dostępne. W systemie opartym na blockchainie kopia bazy danych jest jawna dla każdego, kto dołączy do łańcucha (na przykład jako klient skanujący kod). Nie trzeba ufać pośrednikom ani nawet firmie, która zrobiła system, że podane informacje pokrywają się z prawdą - są niemożliwe do zmanipulowania.

Łańcuch bloków na przykładzie kurczaka

Na stronie sieci dyskontów Lidl trafiam na instrukcję: wszystkie informacje o produkcie znajdziesz na odwrocie opakowania. Wyjmuję z zamrażalnika udka kurczaka. Odwracam - czytam skład, zalecenia przechowywania, termin ważności; jest ostrzeżenie dla alergików i nazwa przedsiębiorstwa (ale nie hodowli). 

Gdyby te same udka były objęte działaniem systemu opartego na blockchainie, zaczęłabym od zeskanowania kodu QR. Dowiedziałabym się, że pisklę przyszło na świat 26 kwietnia w dużej wylęgarni w Turce. Po pierwszym dniu życia zostało zaszczepione przeciwko pięciu chorobom. Zwierzę jadło paszę bez GMO o znanym mi składzie. Hodowca wysłał je do ubojni 7 lipca, gdy osiągnęło wagę 2,44 kg. Wtedy lekarz weterynarii zaświadczył, że nie przypisano żadnych antybiotyków, a firma potwierdziła autentyczność certyfikatu jakości. Kilometry dalej Magazyn Lidla odebrał udka z chłodni ciężarówki i szybko przekierował je do sklepu, w którym co piątek robię zakupy. Przynajmniej tak to sobie wyobrażam, bo żeby dotrzeć do tych informacji bez pomocy blockchaina, dyskont musiałby podjąć spory wysiłek zebrania dowodów od wszystkich partnerów.

Zapobieganie zatruciom to ochrona wizerunku

Dowody identyfikowalności, wobec oczekiwań klientów, spróbował zebrać Carrefour. Minęło 15 dni, zanim sieć hipermarketów zgromadziła je we wszystkich formatach - również na papierze. Po wprowadzeniu systemu kontroli łańcucha dostaw blockchain, ponad 2 tygodnie odczytywania danych sprowadzono do nieco ponad 2 sekund. Informacje wygenerowały się w prostych tabelach i mapach, ponieważ od początku znajdowały się w tym samym systemie.

Gdyby żywność była skażona, co prawda udałoby się ją wyśledzić tradycyjnym systemem, ale specjaliści przyznają: wszyscy zdążyliby już zachorować. Produktów przybywa, łańcuch dystrybucji staje się coraz bardziej złożony, a sklepy obiecują najwyższą jakość. W przypadku wycofywania wadliwej partii, za każdym razem to one lądują na nagłówkach prasowych; rzadziej odpowiedzialność spada na hodowcę czy dostawcę. Po serii zatruć akcje sieci restauracji Chipotle Mexican Grill spadły o 45%, a sprzedaż o 37%. Dobrze zaprojektowany system alarmuje o zagrożeniu, zanim ktokolwiek zgłosi pierwsze objawy (i zanim pojawi się ono w sieci). Skażona żywność zwyczajnie nigdy nie trafia na półki.

Można powiedzieć, że biznes zawsze pozostanie biznesem, ale w zapobieganiu chorobom chodzi również o znacznie więcej; a tym jest ochrona ludzkiego zdrowia i życia.

Gwarancja to poczucie bezpieczeństwa

Jeśli możesz ręczyć za coś osobiście, stajesz się bardziej wiarygodny w oczach klientów. Przekłada się to naturalnie na zaufanie, jakim Cię obdarzają i wybory, jakich dokonują

Znany z KFC trik podnoszący sprzedaż: dzisiaj kurczaki dostarczył Adam pierwszy raz jest możliwy do zastosowania w dużych sklepach. Bo można napisać, że jogurt jest babuni. Ale konsument potrzebuje dowodu - i tym jest imię i nazwisko człowieka, który jest tak pewny jakości swoich produktów, że nie waha się pod nimi podpisać. Wystarczy, że pracownik potwierdzi swoją tożsamość na etapie produkcji, za który jest odpowiedzialny. Jednocześnie w żaden sposób nie przypomina to kupionych frazesów celebrytów. Wiemy przecież, że hasło polecam - Magda Gessler jest drukowane na opakowaniach masowo i gwarantuje… właściwie, niczego nie może zagwarantować.

Wyróżnik to dobra reklama

Coraz częściej elementem strategii marketingowej stają się certyfikaty. Minęły czasy, kiedy konsumentom obojętne były działania przedsiębiorstw na rzecz zrównoważonego rozwoju czy to, jak dbają o środowisko. Najlepszy dowód: oznakowanie “Fairtrade” potroiło sprzedaż czekolad Milka i Dairy Milk

Produkty żywnościowe opatrzone certyfikatem jakości są zwykle droższe niż ich odpowiedniki bez podobnych świadectw. Z drugiej strony, brak jasnych dyrektyw w UE prowadzi do sytuacji, w których “eko marchewka” różni się od zwykłej ustawieniem na półce. Blockchain może przekonać klientów, że wszędzie, ale nie u Ciebie.

Rejestracja certyfikatów w łańcuchu bloków pozwala na szybkie i łatwe sprawdzenie autentyczności i ważności przyznanych certyfikatów. Od września 2017 r. w Polsce wszystkie nowe lub zaktualizowane certyfikaty posiadają kod QR, który można odczytać za pomocą smartfona. System przeprowadza weryfikację, a po sekundzie wiem wszystko o prawdziwości deklaracji, jej warunkach i terminach, między którymi obowiązuje. Przed sprawdzeniem nie miałam świadomości, jak wiele starań trzeba włożyć w uzyskanie niektórych z nich.

Wygoda to zachęta 

Proste dla firmy, proste dla użytkownika - kody QR nie wymagają kontroli ze strony pracownika ani tym bardziej ręcznego ich wprowadzania. Wystarczy, że kupujący zeskanuje produkt, aby poznać nie tylko potencjalne certyfikaty, ale całą jego historię. Klient może nie wiedzieć, że technologia, która umożliwia mu zdrowe zakupy, nazywa się blockchain. W Nextrope obserwujemy jednak rosnąca świadomość społeczeństwa na temat łańcucha bloków i jego możliwości.

W przypadku aplikacji mobilnej za kluczowe uznajemy elementy UX (User Experience), z czym wiąże się UI (Interfejs użytkownika). Pierwsze uruchomienie aplikacji jest niestety często jej ostatnim - właśnie dlatego zainwestowanie w system to nie wszystko. Należy pamiętać, że klienci będą korzystać ze smartfona jedną ręką, lawirując pomiędzy kolejnymi alejkami. Droga z zagrody na talerz to dużo informacji - nie ma czasu ich przewijać, ale ściśnięte nie zdadzą sprawdzianu. Niech skaner zawsze łapie kod QR. Aplikacja musi dać się pokochać, a wtedy użytkownik będzie wracał do niej z prawdziwą przyjemnością.

Skan kodu QR za pomocą telefonu - blockchain i żywność (Nextrope)

Nawyki to przewaga nad konkurencją

Wkrótce zakupy, w szczególności na działach ze zdrową żywnością, zaczną być dziwne bez sprawdzania kodów QR. Carrefour jest pierwszą siecią, która zaczęła wyrabiać nawyk dociekania; dodajmy, że siecią potężną. Przyzwyczajeni konsumenci w każdym innym sklepie, do którego się udadzą, podniosą produkt w poszukiwaniu biało-czarnego kodu. Skoro sklep nie zdecydował się go wprowadzić, klienci nabiorą uzasadnionych obaw, że coś ukrywa - bo w takim razie dlaczego nie udostępnia danych?

Świeżość to satysfakcja kupujących

Punkty sprzedaży z pseudo-zdrową żywnością są plagą. Nawet, jeśli jedzenie jest zdrowe, jego przechowywanie pozostawia wiele do życzenia. Oliwa z oliwek wystawiona na słońce traci swoje właściwości. Po prostu. Podczas przygotowywania posiłków lepiej nie zastanawiać się, czy w takim razie polewanie nią sałatki ma jakiś sens.

Łańcuch dostaw warto zintegrować z danymi zapisanymi na produktach (kod kreskowy / kod QR), a także powszechnie stosowanymi czujnikami (jak RFID). Wszystko zaczyna się od taśmy produkcyjnej, gdzie czujniki alarmują o pierwszych nieprawidłowościach i zapisują ogólny stan towaru. Pomiary mogą trwać nawet do momentu zakupu. Na ich podstawie łatwo oszacować, kiedy nastąpi zepsucie i, w duchu Zero Waste, zapobiec mu w przyszłości. Dzięki powiadomieniu sprzedawca dowiaduje się np. o zepsutych marchewkach, zanim odkryje je klient. Kilka działów dalej rodzic, który zeskanuje kod na opakowaniu mleka dla niemowląt, sprawdzi, czy ktoś otwierał je przed nim. Popyt na towar widać na mapie. Naszym problemem nie jest ilość żywności - tej mamy aż za dużo, ale jej jakość. 

Zaufanie to zysk

Skojarzenie marki z dobrym jakościowo jedzeniem przyciąga dbających o zdrowie klientów jak magnes. Wobec konkurencji, sklep umożliwiający wgląd w produkcję dzięki blockchain wzbudza więcej zaufania. O tzw. efekcie halo (aureoli) doskonale wiedział Lidl, kiedy zaczął wprowadzać pojedyncze fit produkty lub okazjonalne tygodnie dla zdrowia. Działa to szerzej - skoro te produkty są ok, warto sięgnąć jeszcze po masło, kefir i klapki.

Ale klienci nie tylko sięgną po więcej - będą też w stanie dużo więcej zapłacić. 72% millenialsów jest gotowych dopłacić za żywność o pozytywnym wpływie na środowisko.

Blockchain równie skutecznie podnosi ceny w restauracjach. Można kupić wino. Można też kupić wino ze słonecznej, rodzinnej winiarni we Włoszech. Właśnie tam pozostawione dłużej na krzewie winogrona dodatkowo poddano maceracji - to kontakt skórek ze świeżo wyciśniętym sokiem. Po fermentacji wino dojrzewało w dębowej beczce ułożonej w zacisznej piwnicy przez 2 lata. Dopiero po tym czasie gospodarz wlał je do butelki, którą trzymam. Storytelling sprzedaje.

Nestlé i blockchain

Starania Nestlé mające udowodnić rodzicom, że ich zupki czy obiadki Gerber zasługują na zaufanie, nadają się na osobny wpis. Gigant m.in. reklamował, że posiłki dla dzieci muszą spełniać 500 razy bardziej restrykcyjne normy niż te dla dorosłych. Wreszcie ruszył pilotażowy projekt na solidnych podstawach blockchaina. 

Ludzie chcą wiedzieć, i słusznie, skąd pochodzą składniki, które dają swoim dzieciom. Chcieliśmy produktu, w którym zaufanie coś znaczy. 

- Christ Tyas, dyrektor łańcucha dostaw Nestlé

W chwili pisania tego artykułu koncern przekonuje do siebie śledzeniem trzech rodzajów warzyw i owoców wchodzących w skład jednego posiłku - puree ze słodkiego ziemniaka, jabłka i dyni. Bezkompromisowi rodzice czekają na efekty testów. Jeśli Gerber faktycznie wprowadzi nową technologię, może zdominować sprzedaż tzw. słoiczków dla dzieci.

Czy to dobry moment na wprowadzenie blockchaina do firmy?

Oceńcie, proszę, czy mogę to podać 2-latce.

Cześć, zastanawiam się, czy te płatki są serio ekologiczne, czy znowu marketing...

Proszę o opinię na temat gospodarstwa i analizę składu. Jem zdrowo, zamawiać?

Gdyby dylematy żywieniowe nie były naszą codziennością, na grupach o zdrowym stylu życia nie pojawiałyby się setki podobnych wpisów. Coraz bardziej świadomi konsumenci nie nabierają się na opakowanie z zielonym listkiem. Śmiało można zaryzykować twierdzenie, że do tej pory przed śledzeniem łańcucha dostaw powstrzymywał tylko ogrom pracy, jaki trzeba by włożyć w zbieranie papierów i danych z niekompatybilnych ze sobą systemów IT

Nie trzeba od razu porywać się na głęboką wodę. Wprowadzając do firmy blockchaina, warto wybrać produkty, z których jesteśmy dumni jako reprezentatywne. Na dobry początek, wytypowanie jednego w zupełności wystarczy. Walmart zaczął od mango, Auchan od marchewek, a Carrefour od kurczaka. Nie minął nawet rok, gdy sieci musiały wziąć poprawkę na swoje pierwotne plany - sprzedaż “zblockchainowanych” produktów przerosła wszelkie oczekiwania.

Zgodnie z nowym planem francuskiej sieci, do końca roku klienci będą mogli zeskanować 100 nowych produktów, a za 3 lata już wszystkie, które należą do jakościowej linii marki. Dawno nie widziałam tak rozbrajającego entuzjazmu - Carrefour chwali się “efektem halo” i zapowiada, że śledzenie łańcucha dostaw przy pomocy blockchaina rozszerzy o ubrania. Trzymam go za słowo.

Branża spożywcza może sprzedawać lepiej

Sklepy, restauracje i gospodarstwa, które wdrażają blockchaina do śledzenia łańcucha dostaw, obserwują znaczny wzrost sprzedaży. Nic dziwnego. Wobec kolejnych skandali i fałszerstw żywnościowych, ujawnienie historii wybranych produktów jest najlepszym sposobem na zdobycie zaufania swoich klientów. To właśnie ono sprawia, że konsumenci są zadowoleni ze swoich decyzji zakupowych, więcej płacą i chętniej kupują. Klienci przenoszą skojarzenie wysokiej jakości na wszystkie produkty z asortymentu czy menu. 

Dla zwiększenia wygody i frajdy użytkowników warto przyłożyć się do aplikacji mobilnej. Blockchain w branży spożywczej ma jeszcze większy potencjał w połączeniu z AI (sztuczną inteligencją). Kupujący zawsze wychodzą ze świeżym jedzeniem, a firma unika strat wizerunkowych podczas wycofywania towaru. 

Konsumenci chcą być coraz bardziej świadomi, co jedzą oraz rosną ich wymagania dotyczące jakości żywności. Co więcej, znaczące marki już zaczęły przyzwyczajać klientów do skanowania kodów QR przed jej zakupem.

To co, którą sałatę wybierasz?

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!