Recenzje

„Marka osobista w czasach AI i generatywnego wyszukiwania” autorstwa Eweliny Podrez-Siamy to bardzo aktualna i wartościowa książka pokazująca, jak sztuczna inteligencja zmienia budowanie widoczności w internecie. Autorka dobrze tłumaczy takie zagadnienia jak encje, Graf Wiedzy Google, topical authority, E-E-A-T, RAG, SEO oraz GEO. Pokazuje różnicę pomiędzy zwykłym pojawieniem się w wynikach wyszukiwania a sytuacją, w której marka jest przywoływana i polecana przez narzędzia AI. Bardzo podoba mi się podejście oparte na dowodach. Nie wystarczy napisać, że jesteśmy ekspertami. Potrzebne są konkretne treści, doświadczenia, publikacje, wystąpienia, współprace i cytowania potwierdzające nasze kompetencje. Dla mnie, jako osoby rozwijającej kilka marek, prowadzącej portale, tworzącej szkolenia i regularnie publikującej treści, szczególnie ciekawy był temat marki wielodomenowej. Książka pokazuje, że różne projekty nie muszą rozmywać marki osobistej, jeśli są ze sobą logicznie połączone i świadomie zarządzane. Nie jest to kolejny prosty poradnik o publikowaniu postów na LinkedInie. To konkretne spojrzenie na markę osobistą jako połączenie treści, reputacji, relacji i danych, które powinny być zrozumiałe zarówno dla ludzi, jak i dla algorytmów. Książkę zdecydowanie polecam ekspertom, trenerom, konsultantom, twórcom oraz osobom sprzedającym własne produkty i usługi. To jedna z ciekawszych i bardziej aktualnych publikacji o budowaniu marki osobistej, jakie miałem okazję przeczytać. Ocena: 5/5

„Zarządzanie powierzchnią ataku w cyberbezpieczeństwie” autorstwa Rona Eddingsa i MJ Kaufmann to bardzo dobra i kompleksowa pozycja dotycząca ochrony współczesnych środowisk IT. Książka pokazuje, że nie możemy zabezpieczyć zasobów, o których istnieniu nawet nie wiemy. Autorzy prowadzą czytelnika przez cały proces zarządzania powierzchnią ataku - od identyfikacji i klasyfikacji zasobów, przez ocenę ryzyka i ustalanie priorytetów, aż po działania naprawcze i ciągłe monitorowanie. Bardzo podoba mi się połączenie technicznego spojrzenia na bezpieczeństwo z ryzykiem biznesowym. Nie chodzi tylko o znalezienie jak największej liczby podatności, ale o zrozumienie, które zasoby są naprawdę kluczowe i gdzie potencjalny atak może spowodować największe straty. Autorzy uwzględniają również perspektywę atakującego, shadow IT, chmurę, SaaS, kontenery, IoT, urządzenia mobilne, API, tożsamość, łańcuch dostaw oraz rozwiązania wykorzystujące AI. Dużą zaletą książki jest również pokazanie, jak rozmawiać o zagrożeniach z biznesem. Techniczna podatność sama w sobie nie zawsze wyjaśnia, dlaczego organizacja powinna przeznaczyć czas i pieniądze na jej usunięcie. Dopiero powiązanie jej z konkretnym zasobem, procesem biznesowym oraz możliwymi stratami pozwala świadomie ustalać priorytety. Nie jest to kolejny podręcznik opisujący jedno narzędzie albo zbiór technik pentesterskich. To szersze spojrzenie na bezpieczeństwo organizacji oraz proces, który powinien być prowadzony w sposób ciągły, a nie tylko przy okazji audytu lub incydentu. Momentami książka jest jednak dość szeroka i bardziej procesowa niż techniczna. Osoby szukające szczegółowych instrukcji obsługi konkretnych narzędzi, gotowych konfiguracji lub praktycznych laboratoriów mogą odczuwać pewien niedosyt. Nie zmienia to jednak faktu, że jako przewodnik po zarządzaniu powierzchnią ataku sprawdza się bardzo dobrze. Książkę polecam specjalistom cyberbezpieczeństwa, administratorom, architektom, osobom odpowiedzialnym za ryzyko i compliance, ale również managerom IT i security. To konkretna, aktualna i przydatna publikacja, która pomaga uporządkować wiedzę oraz spojrzeć na powierzchnię ataku jako na realny problem techniczny i biznesowy.

Bill Gates zawsze kojarzył mi się jako wizjoner technologiczny, założyciel Microsoftu, bajecznie bogaty geniusz. Anupreeta Das napisała jego biografię pt.:"Bill Gates wizja, władza, pieniądze o wpływach , biznesie i tym, co niejawne". Ta książka zawiera sporo intrygujących szczegółów z życia tego kapitalisty. Wszystko poparte jest informacjami z setek źródeł i napisane z dziennikarską rzetelnością. Autorka wskazuje, jak ogromne pieniądze, ambicje mogą mieć wpływ na politykę, biznesy i całe społeczeństwo. Podczas czytania nasuwa się pytanie, gdzie jest granica między filantropią a budowaniem własnego wizerunku czy pozycji. Okazuje się, że charytatywność nie jest traktowana jako narzędzie pomocy lecz polityki. W tej książce poczytacie też o relacjach rodzinnych, kulisach małżeństwa z Melinda French Gates czy kontrowersyjnych znajomościach m.in z Jeffreyem Epsteinem. Autorka nie daje nam jasnych odpowiedzi kim naprawdę jest Bill Gates, to czytelnik sam odpowiada sobie na to pytanie.

„Biologika Sukcesji Pokoleniowej. Sezon 5. Kobiety Sigma, Alfa, Beta” Pawła Piotra Nowaka to kolejny tom serii o sukcesji, tym razem skupiony na kobietach: matkach, córkach‑sukcesorkach, partnerkach i właścicielkach firm rodzinnych. Autor pokazuje, że sukcesja to nie tylko testamenty, arkusze w Excelu i formalne strategie - to także niewidzialna, często niedoceniana praca kobiet, które przez lata „trzymają wszystko w ryzach”, choć rzadko stawia się je w centrum. Książka łączy perspektywę psychologiczną, biologiczną i biznesową: przygląda się emocjom, lojalności, decyzjom o dziedziczeniu, relacjom między pokoleniami i mechanizmom konfliktów w rodzinie. Pojęcia Sigma, Alfa, Beta są tu metaforą różnych ról i strategii funkcjonowania - od matki‑opiekunki, przez córkę‑liderkę, aż po osoby, które wycofują się z „pierwszej linii”, ale nadal wpływają na procesy w firmie. Dużym plusem jest to, że autor bazuje na przykładach z polskich firm rodzinnych i na tle porównuje je m.in. ze Stanami Zjednoczonymi czy Japonią, co pomaga zobaczyć, jak bardzo kultura wpływa na to, jak myślimy o przekazywaniu majątku i odpowiedzialności. To nie jest kolejny „nudny poradnik o spadkach”. „Biologika Sukcesji Pokoleniowej. Sezon 5. Kobiety Sigma, Alfa, Beta” pokazuje, jak naprawdę wygląda sukcesja firm rodzinnych oczami kobiet: matek, córek, partnerek, właścicielek. Zamiast suchego prawa - emocje, lojalność, decyzje i bardzo konkretne pytania o to, kto tak naprawdę trzyma biznes w ryzach. Idealna, jeśli chcesz zrozumieć, co dzieje się pod powierzchnią „firmowego Excela” i dlaczego bez rozmowy z kobietami sukcesja po prostu się nie uda.

Żyjemy w czasach, w których sztuczna inteligencja przestała być domeną pisarzy science fiction, a stała się naszą normalną codziennością. Systemy AI generują obrazy, piszą teksty, diagnozują choroby i optymalizują rynki finansowe. Prognozy na najbliższe lata są jeszcze bardziej śmiałe: badacze przewidują, że wkrótce sztuczna inteligencja zacznie samodzielnie dokonywać przełomów w fizyce kwantowej, zarządzać autonomicznymi fabrykami, a jej integracja z naszym życiem zawodowym i prywatnym stanie się totalna. W tym całym medialnym szumie, pełnym zarówno techno-optymizmu, jak i apokaliptycznych wizji, często zapominamy o jednym fascynującym fakcie: pod maską tych potężnych systemów nie kryje się żadna tajemna magia ani cyfrowa świadomość. Kryje się tam matematyka - ta sama, której podstawy znamy ze szkoły, choć podniesiona do imponującej potęgi. Zrozumienie narzędzi, które już teraz kształtują naszą przyszłość, wymaga więc powrotu do liczb, wektorów i prawdopodobieństwa. I tu pojawia się Anil Ananthaswamy ze swoją genialną książką „Dlaczego maszyny się uczą? O pięknie matematyki i działaniu współczesnej sztucznej inteligencji”. Otwiera ona „czarną skrzynkę” współczesnego uczenia maszynowego i pokazuje, że w środku znajduje się niezwykle elegancka, momentami wręcz piękna struktura. Co najważniejsze, Autor nie prowadzi nudnego, uniwersyteckiego monologu, ale staje się naszym partnerskim przewodnikiem, który z cierpliwością i bez spięcia tłumaczy każdy trudniejszy fragment. Rzetelna ocena możliwości oraz ograniczeń sztucznej inteligencji wymaga zrozumienia jej matematycznego rdzenia. Tym samym, Ananthaswamy nie unika technicznych detali; odczarowując zaawansowaną matematykę i algorytmy, które od dziesięcioleci fascynują badaczy AI. Pokazuje wprost, że bez wgryzienia się w liczbowe fundamenty nie da się w pełni zrozumieć ani potęgi dzisiejszej technologii, ani jej wyraźnych granic. Śledząc historyczną ewolucję sztucznej inteligencji, książka odkrywa przed nami sekrety skomplikowanych sieci neuronów i kluczowych pojęć rządzących algorytmami. I choć na pierwszy rzut oka brzmi to dość skomplikowanie, to jednak całość została opisana w wyjątkowo przystępny sposób. Poziom trudności zagadnień rośnie stopniowo, co pozwala czytelnikowi płynnie przejść od fundamentalnych pojęć do najbardziej złożonych aspektów współczesnych modeli. Kolejną zaletą tej książki jest jej koncepcyjny charakter. Czytelnik nie znajduje tu dziesiątek linijek kodu w Pythonie ani samych instrukcji, jak krok po kroku wyklikać model w chmurze. Autor stara się wyjaśniać skomplikowane pojęcia za pomocą metafor i w plastyczny sposób tłumaczy tę paradoksalnie prostą, a jednocześnie złożoną dziedzinę, nie skupiając się jednak na implementacji. Książka ta, jest również opowieścią o ludziach, dramatach, wielkich powrotach, i wyraźnie pokazuje, że rozwój technologii nie przebiega liniowo, lecz jest procesem pełnym kryzysów i redefinicji założeń. Ananthaswamy konstruuje swoją opowieść wokół kluczowych debat naukowych, w których istotną rolę odgrywały ludzkie błędy paradygmatyczne. Analiza słynnego impasu w badaniach nad uczeniem głębokim, wywołanego sceptycyzmem autorytetów z MIT, nabiera w książce cech intelektualnego thrillera. Zrozumienie, w jaki sposób środowisko naukowe przez dekady weryfikowało fałszywe hipotezy, stanowi doskonałe narzędzie do chłodnej oceny dzisiejszego boomu na modele językowe nowej generacji. Książka jest bardzo dobrze ustrukturyzowana. Zaczyna się od absolutnych podstaw - od tego, jak otaczający nas świat przekłada się na język liczb i wektorów, następnie przechodząc przez geometrię wielowymiarową, algebrę liniową, statystykę, aż po zaawansowane mechanizmy komputerowej analizy obrazu. Na koniec Autor zostawia czytelników z fascynującym i szalenie szczerym rozdziałem o „Terra incognita - Głębokie sieci neuronowe wkraczają tam, gdzie (prawie) żaden algorytm uczenia maszynowego dotąd nie dotarł”. Opisuje w nim, że mimo ogromnych sukcesów inżynieryjnych i spektakularnych prognoz na przyszłość, wciąż istnieją obszary AI, których matematycznie nie potrafimy do końca wyjaśnić. I jest to racjonalny i bardzo potrzebny głos w dyskusji o sztucznej inteligencji, który studzi bezkrytyczny entuzjazm i zmusza do refleksji nad teoretycznymi granicami technologii. “Dlaczego maszyny się uczą? O pięknie matematyki i działaniu współczesnej sztucznej inteligencji” to książka dla ciekawskich humanistów i pasjonatów technologii, dla analityków danych i dla każdego, kto chce świadomie oceniać ryzyka, prognozy i możliwości AI, odcinając się od medialnego szumu. Mimo, że Ananthaswamy unika akademickiego formalizmu, nie jest to jednak lekki poradnik do poduszki, więc czytanie książki będzie wymagało skupienia i aktywnego myślenia. Polecam.