Prompt engineering staje się nieodłącznym elementem nowoczesnej pracy zdalnej. Od automatyzacji, przez zarządzanie zadaniami, aż po generowanie treści. Umiejętność rozmowy z AI to dziś realna przewaga konkurencyjna. I tu mamy dobrą wiadomość: w 2025 roku opublikowano badanie, w którym język polski okazał się najskuteczniejszy w jednym z kluczowych testów pracy z AI – i to lepszy niż angielski.

Jak wypadł język polski w badaniu ONERULER? Sprawdzamy!

Zespół badaczy z University of Maryland i Microsoftu stworzył benchmark ONERULER, który sprawdza, jak duże modele językowe radzą sobie z:

• przetwarzaniem bardzo długich kontekstów (od 8 000 do nawet 128 000 tokenów),
• wyszukiwaniem konkretnej informacji w ogromnym tekście („needle in a haystack”),
• łączeniem i zliczaniem danych rozrzuconych po wielu stronach.

Przetestowano 26 języków oraz wiodące modele AI – m.in. od OpenAI, Google (Gemini), Meta (Llama), Qwen. Wynik?

• Polski osiągnął około 88% poprawnych odpowiedzi w najtrudniejszych zadaniach z bardzo długim kontekstem.
• Angielski – mimo że dominuje w danych treningowych – był dopiero szósty, ze skutecznością ok. 83,9%.

To właśnie z tych liczb wzięły się nagłówki w rodzaju: „Polish is the most effective language for prompting AI” (Euronews).

Ranking języków – AI rozumie lepiej po polsku

10 najskuteczniejszych języków do komunikacji z AI według badania:

Co naprawdę zmierzono i dlaczego to ważne dla pracy zdalnej?

Badanie nie sprawdzało ogólnie „który język jest najlepszy do pisania promptów”. ONERULER bada konkretny scenariusz:

• masz dziesiątki stron tekstu,
• ukryta jest w nich jedna lub kilka informacji,
• model musi je znaleźć, czasem także policzyć lub zagregować,
• wszystko dzieje się w określonym języku.

To typowe zadania dla analizy długich dokumentów, przeglądania raportów czy streszczania badań, umów i regulaminów. Właśnie w takich sytuacjach polski okazał się językiem, w którym modele najrzadziej „gubią się” w treści.

Nie oznacza to, że „polski jest najlepszym językiem do wszystkiego w AI”, ale pokazuje, że w testach długiego kontekstu modele są najbardziej precyzyjne właśnie po polsku. Dla osób pracujących zdalnie – zwłaszcza tych, które na co dzień przerabiają dużo tekstu – to świetna wiadomość i solidny argument, by częściej korzystać z AI po polsku.

Dlaczego polski może pomagać AI?

Naukowcy pracujący nad benchmarkiem ONERULER jasno mówią: nie znamy jeszcze pełnej odpowiedzi, dlaczego polski wypada tak dobrze w testach długiego kontekstu. Jest natomiast kilka bardzo ciekawych obserwacji, które mogą to częściowo tłumaczyć.

• Bogata fleksja i ścisła gramatyka
  Odmiana wyrazów w języku polskim precyzyjnie zaznacza role poszczególnych elementów w zdaniu. Dla modeli AI to często ułatwienie – mniej zgadywania, więcej konkretu.
• Mniej dwuznaczności w zdaniu
  Złożone formy gramatyczne pomagają ograniczać „rozmycie” sensu. A im mniej niejasności, tym łatwiej modelowi znaleźć właściwy fragment informacji w długim tekście.
• Tokenizacja i dane treningowe
  Ważną rolę może grać również sposób, w jaki model „tnie” tekst na tokeny (kawałki), oraz to, jakie dane po polsku trafiły do jego treningu. To wciąż obszar badań, ale wiemy jedno: polski radzi sobie tu wyjątkowo dobrze.

Co to oznacza dla Ciebie, jeśli pracujesz zdalnie?

Niezależnie od tego, czy jesteś:

• freelancerem,
• specjalistą SEO,
• osobą od contentu,
• project managerem,
• konsultantem

AI może być Twoim asystentem. A wyniki ONERULER dają Ci dodatkowy, bardzo konkretny argument, by świadomie korzystać z AI po polsku. Zamiast na siłę przełączać się na angielski, możesz :

• pisać prompty po polsku wszędzie tam, gdzie odbiorcą końcowym jest Polak,
• używać AI do streszczania polskich dokumentów, raportów i regulaminów,
• tworzyć polskie wersje ofert, opisów produktów i treści blogowych, a dopiero potem, jeśli trzeba, wersje w innych językach.

Prompt engineering po polsku – gdzie jest prawdziwa przewaga?

Dobrze poukładane prompty po polsku dają Ci trzy konkretne benefity.

1. Precyzyjny opis zadania

Im bardziej konkretny kontekst i cel, tym lepsza odpowiedź modelu. Po polsku:

• łatwiej formułujesz to, co naprawdę chcesz uzyskać,
• możesz precyzyjnie określić odbiorcę, styl i poziom szczegółowości odpowiedzi.

2. Kontrola stylu, długości i formatu odpowiedzi

Możesz bez wysiłku narzucać modelowi ramy:

• „maksymalnie 3 akapity”,
• „język zrozumiały dla laika”,
• „zapisz wynik w tabeli z kolumnami: problem, rozwiązanie, przykład”.

To wszystko po polsku brzmi naturalnie, a AI świetnie sobie z tym radzi.

3. Rozbijanie dużych problemów na serię małych pytań

Modele działają najlepiej, gdy prowadzisz je „krok po kroku”. Po polsku łatwiej Ci:

• zadać pytanie pomocnicze,
• poprosić o doprecyzowanie,
• zbudować mini-proces: analiza → wnioski → gotowy materiał.

To doskonale współgra z faktem, że w długich kontekstach polski wypada w testach bardzo wysoko.

Jak przełożyć to na swoją codzienną pracę?

1. Przestań na siłę promptować po angielsku

Jeśli czujesz, że po polsku piszesz jaśniej, konkretniej i szybciej – korzystaj z tego. Badania nad długim kontekstem pokazują, że AI naprawdę dobrze radzi sobie z językiem polskim, więc nie ma powodu, żeby unikać go w pracy z AI.

2. Uporządkuj swój AI-workflow w pracy zdalnej

Wprowadź kilka prostych zasad:

• korzystaj z ChatGPT i innych modeli domyślnie po polsku,
• generuj szkice maili, ofert, opisów i raportów od razu w języku, w którym pracujesz,
• zbuduj własną bibliotekę szablonów promptów do najczęstszych zadań:
  • SEO (meta title, meta description, struktura artykułu),
  • social media (posty, karuzele, hasła),
  • oferty i landing pages,
  • analizy danych i podsumowania dokumentów.

3. Lepsza komunikacja z AI to szybsza praca

Tutaj liczy się praktyka, im lepiej umiesz rozmawiać z AI po polsku, tym szybciej wykonujesz codzienną pracę. W praktyce oznacza to, że warto:

• mieć własne, sprawdzone prompty do powtarzalnych zadań,
• umieć jasno wytłumaczyć zespołowi lub klientowi, jak korzystasz z AI w swojej pracy,
• traktować pracę z AI jako narzędzie do podnoszenia efektywności, a nie jako gadżet.

To raczej dodatkowy atut niż magiczny „game changer”, ale w świecie pracy zdalnej takie praktyczne umiejętności po prostu zaczynają mieć znaczenie.

Dlaczego warto zacząć właśnie teraz?

Wynik ONERULER to nie tylko ciekawostka z nagłówków, ale mocny argument, żeby przestać traktować polski jak „plan B” w pracy z AI. Jeśli tworzysz treści, działasz w SEO, robisz oferty, raporty albo jako programista korzystasz z AI do generowania kodu, testów czy zapytań SQL– świadome promptowanie po polsku staje się Twoją przewagą: przyspiesza pracę, poprawia jakość efektów i sprawia, że AI pracuje dla Ciebie, a nie obok Ciebie.

Praca z wykorzystaniem AI staje się coraz istotniejszym elementem codziennych obowiązków, zwłaszcza w środowisku pracy zdalnej. Umiejętność precyzyjnej komunikacji z narzędziami AI pozwala zwiększyć efektywność, skrócić czas realizacji zadań i lepiej wykorzystywać dostępne technologie. Osoby zainteresowane rozwojem zawodowym w tym obszarze lub poszukujące pracy zdalnej związanej z AI i nowymi technologiami mogą zapoznać się z aktualnymi ofertami dostępnymi na https://jobo.pl/IT/technologia/ai

Yekyung Kim, Jenna Russell, Marzena Karpinska, Mohit Iyyer, One ruler to measure them all: Benchmarking multilingual long-context language models, arXiv:2503.01996, 2025.

Artykuł Czy język polski jest najlepszy do pisania promptów dla AI? Badanie 2025. pochodzi z serwisu Joblog.