AI jest niesamowita. Dlaczego więc wciąż tak źle sprawdza się w zarządzaniu projektami?

Przeczytaj transkrypcję:

Testujemy transkrypcję naszych podcastów za pomocą programu komputerowego. Wybaczcie wszelkie literówki, ponieważ bot nie zawsze działa w 100% poprawnie.

Galen Low: Cześć wszystkim, dzięki, że do nas dołączyliście. Nazywam się Galen Low i reprezentuję The Digital Project Manager. Jesteśmy społecznością specjalistów cyfrowych, której misją jest pomaganie sobie nawzajem w zdobywaniu umiejętności, pewności siebie i kontaktów, abyśmy mogli zwiększać wartość zarządzania projektami w cyfrowym świecie.

Jeśli chcecie dowiedzieć się więcej, zajrzyjcie na thedpm.com/membership. A jeśli interesują was rozmowy o przyszłości i praktyczne spostrzeżenia dotyczące przywództwa w projektach cyfrowych, rozważcie subskrypcję programu, aby co tydzień otrzymywać nowe odcinki.

Dzisiaj rozmawiamy o ogromnej liczbie, szczerze mówiąc, niesamowitych narzędzi AI, które mają pomagać w zarządzaniu projektami, oraz o absolutnie fatalnym doświadczeniu użytkownika związanym z kopiowaniem i wklejaniem informacji między nimi tylko po to, aby uzyskać wyniki potrzebne w komunikacji projektowej.

Moim dzisiejszym gościem jest Devin Mahoney, dyrektor generalny i współzałożyciel QTalo, ale przede wszystkim kierownik projektu, który za wszelką cenę chce zmniejszyć ból związany z zarządzaniem projektami za pomocą AI.

Devin, dziękuję, że jesteś dziś z nami!

Devin Mahoney: Galen, dziękuję za zaproszenie. Bardzo się cieszę, że mogę tu być i rozmawiać z tą publicznością.

Galen Low: Pomyślałem, że może zacznę od szerszej perspektywy, bo znamy się już chyba od ponad roku. QTalo było wtedy, powiedziałbym, w powijakach. To, co uwielbiam w twojej pracy w QTalo, to bardzo konkretne skupienie na wyzwaniach związanych z komunikacją projektową.

Rozmawiałeś z ogromną liczbą kierowników projektów wykonujących tę pracę. Znasz problemy i trudności, z którymi się zmagają, i właśnie wokół nich zbudowałeś swój produkt. Od dostosowywania komunikacji projektowej do jej odbiorców po uporządkowanie przysłowiowego problemu komunikacji dobiegającej zewsząd, tak aby liderzy projektów nie musieli być tym obciążeni.

Nie muszą mieć w swoim dniu tego tarcia, które przyjmujemy jako coś normalnego. Ty jednak mówisz: słuchajcie, wcale nie musi tak być. Możemy wykorzystać technologię, żeby sobie z tym poradzić. Najbardziej uderzyło mnie to, że AI jest jakby zapisane w DNA QTalo. Od początku próbowałeś ustalić, jak AI może pomóc rozwiązać te problemy.

Zastanawiam się, co sprawiło, że AI stała się właściwym składnikiem twojej misji polegającej na tworzeniu sprawniejszej, bardziej zaangażowanej i skuteczniejszej kadry zarządzającej projektami?

Devin Mahoney: Galen, dla nas, kierowników projektów, wydaje się to oczywiste, ale nie jest oczywiste dla wszystkich innych, którzy pracują tylko nad jedną rzeczą naraz.

Czy praca nad jedną rzeczą nie byłaby szaleństwem? Dane kierownika projektu znajdują się w dziesiątkach różnych miejsc. Są w Slacku, w poczcie elektronicznej, w Jirze, w dokumentach. Kontekst projektu jest rozproszony we wszystkich tych miejscach, dlatego wykorzystujemy tu AI, ponieważ może ona w czasie rzeczywistym pomagać nam łączyć te wszystkie strumienie i wydobywać z nich to, co ma znaczenie dla kierownika projektu.

Próbujemy zautomatyzować wyszukiwanie igły w stogu siana, aby kierownicy projektów mogli skupić się na planowaniu, ryzyku i interesariuszach, zamiast po prostu ścigać kolejne kroki. Rezultat to mniej przełączania kontekstu, szybsze decyzje i stale poinformowany zespół bez dodawania mnóstwa nowych ręcznych czynności.

Galen Low: Uwielbiam to. Kiedy to mówisz, w mojej głowie zaczyna się pojawiać mnóstwo traumatycznych wspomnień, bo bardzo często robię właśnie to: przełączam się między aplikacjami, szukam czegoś i myślę: rany, ciekawe, ile czasu w życiu spędziłem, próbując sobie przypomnieć, do której KARTY chciałem przejść, albo dając się temu rozpraszać.

Slack wyskakuje i myślę: o tak, to mogę szybko załatwić. A tymczasem ta naprawdę ważna rzecz, którą miałem zrobić, zostaje odłożona coraz dalej w przyszłość. To naprawdę nasza codzienność. Jest tak wiele narzędzi. Jedną z rzeczy, o których rozmawialiśmy przed nagraniem i o której powinienem wspomnieć, jest roboczy tytuł tego odcinka: „AI jest wspaniała, dlaczego więc tak źle się z niej korzysta?”. To nasz sposób na żartobliwe skomentowanie obecnej użyteczności tej technologii. Możesz opowiedzieć mi trochę o tym, co masz na myśli, mówiąc, że z AI źle się korzysta?

Devin Mahoney: Tak. Galen, uwielbiam AI. Codziennie z niej korzystam. Pomaga mi we wszystkim. Po prostu uwielbiam z niej korzystać, bo dla kierownika projektu jest czymś magicznym.

Pojawia się w dwóch miejscach. Może być dodatkiem do aplikacji. Jeśli korzystasz z Trello albo ClickUp, pojawia się tam mała wróżka AI i coś dla ciebie robi. Albo może być samodzielnym narzędziem w stylu ChatGPT, w którym mówisz: dobrze, porozmawiam teraz z moim przyjacielem AI, a on mi w czymś pomoże.

To są więc dwa rodzaje? Nie. Kiedy AI jest funkcją wewnątrz pojedynczej aplikacji, problem i frustracja polegają na tym, że widzi ona tylko mały fragment projektu. Pamiętaj, że o wszystkich tych sprawach pisze się na Slacku. Otrzymujesz wiadomości od klienta. Nie znajdują się one w tych wyspecjalizowanych aplikacjach, więc nadal musisz kopiować i wklejać informacje do tych narzędzi, aby przekazać modelowi pełny kontekst tego, co się dzieje.

Jeszcze gorzej jest, gdy AI znajduje się w centralnym czacie. Znowu, uwielbiam korzystać z ChatGPT, uwielbiam tworzyć prompty. To świetna zabawa, aby opracować idealne polecenie. Ale musisz to robić. Musisz dobrze sformułować prompt. Musisz właściwie przygotować kolejne pytanie. Musisz ręcznie uporządkować wynik, a teraz masz 50 wątków czatu oprócz 72 okien przeglądarki i znowu zamieniłeś kierownika projektu w małpę od kopiowania i wklejania.

Zamiast być strategicznym liderem, którym mieliśmy być. Naprawdę mam 50 różnych rozmów w ChatGPT i nie wiem, która z nich dotyczy zadania, nad którym powinienem pracować. A potem pojawia się wynik. Jest naprawdę dobry. Lepszy ode mnie, ale 90% jest poprawne, a 10% błędne.

Musisz poświęcić mnóstwo czasu na poprawienie tych ostatnich 10%. Czy oszczędza ci to czas? Tak, oszczędza, ale nadal musisz włożyć w to wysiłek. To najbardziej magiczna technologia. Korzystasz z niej raz, korzystasz z niej od czasu do czasu, ale kiedy włączasz ją do codziennego przepływu pracy, nagle okazuje się, że coś, co robiłeś regularnie, staje się niezgrabne i za każdym razem wygląda inaczej. Nie jest już za każdym razem tak samo magiczne, chyba że dostarczy się jej dane, których potrzebuje, z ujednoliconego kontekstu obejmującego różne narzędzia. Uwielbiam AI, ale dziś naprawdę potrafi dać w kość. Zamierzamy to poprawić.

Galen Low: To bardzo znajome uczucie. Mój ChatGPT jest bałaganem. Jest bardzo niezorganizowany. Właśnie robiłem kurs inżynierii promptów PMI. Świetny kurs. Pojawiła się tam sugestia: po prostu utwórz arkusz kalkulacyjny zawierający wszystkie prompty i informacje o tym, jak się sprawdzają. Pomyślałem: to dobry pomysł. A potem przypomniałem sobie to, co powiedziałeś o byciu małpą od kopiowania i wklejania oraz o gubieniu się we wszystkich promptach, które chciałem przetestować, i we wszystkich danych, ponieważ potrzebuję ich w jednym centralnym miejscu, korzystając z różnych dużych modeli językowych, bo je testuję.

To ma naprawdę wiele wspólnego z wdrażaniem nowego członka zespołu. Kogoś, kto z jakiegoś powodu ma ograniczoną perspektywę, bardziej niż z korzystaniem z oprogramowania, bo wygląda to tak: dobrze, pozwól, że przekażę ci kontekst. Pozwól, że opiszę, co próbuję zrobić. Dobrze. Nie chodzi o to, że musimy to dopracować.

To nie jest dokładnie przepływ pracy z narzędziem, tylko interakcja. To rodzaj interakcji przypominającej kontakt z kolegą, która ma doprowadzić do uzyskania wyników. Szczerze mówiąc, wielu z nas nie jest w tym dobrych albo nie zostaliśmy do tego przeszkoleni, więc jest to trochę inna umiejętność. Druga sprawa jest taka, że wciąż próbujemy zrozumieć wszystkie narzędzia technologiczne.

Obecnie istnieje ogromna liczba narzędzi, a aktualne zalecenie brzmi: wypróbuj je wszystkie, sprawdź, co działa najlepiej, a potem stale udoskonalaj sposób pracy. Ostatnią rzeczą, na którą mam ochotę, dodając cały ten czas potrzebny na zrozumienie wszystkiego, jest zastanawianie się, jak przerzucać informacje między narzędziami, z których część ma funkcje AI, a modele te nie wiedzą, jakie rozmowy prowadziłem z ChatGPT.

Jak wspomniałeś, jest to niezgrabne. Jest niesamowite i niezgrabne jednocześnie, prawda? Dwie rzeczy mogą być prawdziwe naraz. Myślę, że to ważne, bo jesteśmy pod ogromnym wrażeniem wyników. Słusznie jesteśmy pod ich wrażeniem. Po pierwsze, to jeszcze nie koniec — po prostu nie osiągnęliśmy jeszcze ostatecznego standardu tego, jak AI powinna wyglądać w zarządzaniu projektami.

Po drugie, sposób, w jaki korzystamy z niej dzisiaj, niekoniecznie będzie sposobem, w jaki będziemy korzystać z niej w przyszłości. Dotyczy to nawet samej użyteczności.

Devin Mahoney: Całkowicie się zgadzam i nie mogę się doczekać tej przyszłości, ale masz narzędzie, które masz teraz, i musisz dowiedzieć się, jak z niego korzystać.

Galen Low: Chciałem też powiedzieć, że musimy je budować, co właśnie robisz i co bardzo mi się podoba. Zastanawiam się, czy mogę na chwilę zboczyć z tematu, a osobom słuchającym obiecuję, że do niego wrócę.

Jedną z rzeczy, które zauważam w QTalo, jest bardzo silne skupienie na prywatności. Masz w tej kwestii dość niekonwencjonalne podejście. Czy możesz opowiedzieć mi, dlaczego prywatność jest dla ciebie ważna i dlaczego powinna być ważna dla osób kierujących projektami — nie tylko w kontekście wrażliwych danych, ale także samego sposobu, w jaki pracujemy?

Devin Mahoney: Dobre pytanie. Galen, zajmuję się cyberbezpieczeństwem, więc prywatność jest w moim DNA. Mógłbym opowiadać ci bez końca o SOC 2, ale tego nie zrobię, bo ten podcast ma określoną długość. Porozmawiajmy jednak o prywatności z perspektywy kierownika projektu, ponieważ aby wykonywać swoją pracę, kierownik projektu przechowuje prywatną pamięć roboczą.

Niektórzy korzystają z aplikacji do notatek. Niektórzy używają arkuszy kalkulacyjnych, a niektórzy prawdziwego papieru. To są moje notatki jako kierownika projektu i właśnie tutaj trafiają niedopracowane pomysły. Tu zapisujesz notatki, zanim napiszesz wiadomość e-mail albo zatwierdzisz coś w systemie ewidencji, takim jak Jira czy Salesforce.

Nie ponosisz kosztów korzystania z tego miejsca, bo jest ono tylko dla ciebie. Nie musisz martwić się o oznaczenia. Nie musisz martwić się nawet o to, czy informacje są poprawne. To przestrzeń przejściowa. Musi pozostać prywatna. To tutaj odbywa się krytyczne myślenie. Tu powstają wersje robocze. Tu zaczyna się prawdziwe planowanie ryzyka.

Naszym celem w QTalo jest uszanowanie tej strefy przejściowej. Pomagamy wydobywać spostrzeżenia z tych szkiców bez ich przedwczesnego publikowania. Dajemy ci możliwość bezpiecznego głośnego myślenia, a jednocześnie korzystania ze wspólnego kontekstu tego, co dzieje się w twoim systemie ewidencji. Tworzymy więc tę kreatywną strefę buforową.

Pomagamy zasypać tę lukę, a naszym celem jest dostarczanie zespołom, kierownictwu, klientom i wszystkim interesariuszom bardziej przejrzystych i dokładnych aktualizacji.

Galen Low: Bardzo mi się to podoba, bo w moich notatnikach są rzeczy, których naprawdę nie chciałbym, aby ktokolwiek kiedykolwiek zobaczył. Podoba mi się też pomysł, że kiedy myślimy o prywatności, zwykle mamy na myśli wrażliwe informacje o klientach, poufne dane finansowe albo dane osobowe w ochronie zdrowia.

Naprawdę podoba mi się jednak koncepcja mnie jako użytkownika. Chcę czerpać korzyści z notatnika będącego dużym modelem językowym, prawda? Piszę coś i pytam: dobrze, chcesz, żebym powiązał te informacje? A może tak? Zadajesz mi pytania. To jednak mój kontekst roboczy.

To nie jest mój kontekst prezentacyjny. Chciałbym wiedzieć, że szerszy model w moim narzędziu nie trenuje się na wszystkich moich niedopracowanych notatkach. A potem ktoś pyta: jaki jest Galen jako kierownik projektu? I odpowiada: naprawdę roztargniony? To człowiek działający bez planu. Zaczyna zdania i ich nie kończy.

To szaleństwo. Nie chcę, żeby takie informacje trafiały do eteru mojego narzędzia, a potem pojawiały się jako opinia w tej rozmowie. Mam wrażenie, że wszystkie te modele uczą się praktycznie na wszystkim. Nie mam zbyt dużej widoczności w tym zakresie, jeśli nie wchodzimy w kwestie zgodności z przepisami.

Nie zawsze wiem, co, gdzie i z kim jest udostępniane. Szczerze mówiąc, nie zapamiętuję wszystkich warunków korzystania z każdego narzędzia, w którym mam konto. Pewnie powinienem, ale przyjmuję, że należy podchodzić do tego ostrożnie, jednocześnie zakładając, że służy to większemu dobru.

Podoba mi się natomiast twoje podejście: powinna istnieć warstwa, w której nadal korzystasz z tego, na czym twój osobisty model uczy się w ramach twojego narzędzia, zamiast przeskakiwać między tymi wszystkimi miejscami. To powinno być jasno określone.

Powinno być tak: spokojnie, jesteś w strefie, w której te informacje nie zostaną udostępnione twoim współpracownikom. A ty odpowiadasz: świetnie. Następnie narzędzie pyta: czy chcesz przekazać te informacje współpracownikom? Odpowiadasz: tak, teraz. Teraz są już w pełni dopracowane. Do dzieła. Taki poziom jasności pokazuje, że naprawdę rozumiesz sposób pracy kierowników projektów. Nie tworzysz po prostu oprogramowania, co moim zdaniem jest typowym podejściem informatycznym. To właśnie najbardziej ekscytuje mnie w tym, co robisz.

Devin Mahoney: Dzięki, Galen. Naprawdę to doceniam.

Galen Low: Złożę ci komplement, a potem skrytykuję cię, przyjmując rolę adwokata diabła. Rozmawialiśmy o tym, że istnieje mnóstwo narzędzi zwiększających produktywność.

Istnieje też mnóstwo narzędzi AI. Częścią twojej krytyki, jeśli dobrze ją rozumiem, jest krytyka współczesnej efektywności polegającej na korzystaniu ze zbyt wielu rozproszonych narzędzi. Moje pytanie jako adwokata diabła brzmi: dlaczego uznałeś, że światu potrzebne jest jeszcze jedno narzędzie — QTalo?

Devin Mahoney: To świetne pytanie i każdy zadaje je w odniesieniu do każdego narzędzia.

Narzędzia zwiększające produktywność i narzędzia komunikacyjne mnożą się szybciej, niż ktokolwiek jest w stanie je zintegrować. Budżet firmy na te nowe narzędzia nie nadąża za budżetem przeznaczanym na ich nabywanie. Mam na myśli to, że wszystkie te informacje są rozproszone w wielu narzędziach, ale nie ma budżetu na ich konsolidację. Gdzie więc musi się ona odbywać?

Na barkach kierownika projektu. Teraz musimy wykonywać tę konsolidację ręcznie. Na szczęście dzięki AI znacznie łatwiej ją wdrożyć. O wiele łatwiej jest nam wykonywać te czynności ręcznie. To niemal gorsza sytuacja, ponieważ możemy po prostu kopiować i wklejać wszystko do ChatGPT. Teraz to nasze zadanie, zamiast zastanawiać się, gdzie znajdują się wszystkie dane.

QTalo nie jest więc kolejną aplikacją do zarządzania zadaniami. W rzeczywistości naszym celem jest, abyś wszedł do QTalo i jak najszybciej z niego wyszedł. Tworzymy tkankę łączną, dzięki której istniejący zestaw narzędzi może działać jak jeden system. Uważam, że jest dużo miejsca dla innych narzędzi konsolidacyjnych oprócz QTalo.

Potrzebujemy ich więcej, ponieważ efektywność polega przede wszystkim na tym, aby wszystko działało razem. Dzięki umieszczeniu QTalo obok wszystkich innych narzędzi eliminujemy tę pracę polegającą na ciągłym obracaniu się między aplikacjami. Ograniczamy rozrost licencji w całej organizacji, ponieważ tak naprawdę potrzebują tego tylko kierownicy projektów, a narzędzie zwraca się w postaci odzyskanego czasu.

Wiesz, osoby pracujące z inżynierami znają pojęcie długu technologicznego, który narasta w procesie tworzenia oprogramowania. Istnieje również dług operacyjny. Za każdym razem, gdy dodajemy narzędzie albo kolejny zespół zaczyna korzystać z nowego narzędzia, zwiększamy dług operacyjny. Działania konsolidacyjne pomagają go spłacać, dzięki czemu możemy skoncentrować nasze kanały komunikacji.

Taki jest cel. Dlatego świat potrzebuje QTalo i innych narzędzi służących konsolidacji.

Galen Low: Uwielbiam pojęcie długu operacyjnego. To takie prawdziwe. Podoba mi się też jasne uznanie faktu, że będziemy korzystać z wielu narzędzi, ale nie oznacza to, że wszystkie muszą zostać połączone w jedno wielkie narzędzie będące mózgiem całej organizacji i narzędziem, które zakończy istnienie wszystkich innych narzędzi.

Chodzi raczej o połączenie wszystkiego. To jak sieć. Musisz upewnić się, że ważne narzędzia powiązane ze sobą łączą się z tym samym węzłem. Tym węzłem może być QTalo. Nie oznacza to, że jest to jedyne oprogramowanie otwierane codziennie. Oznacza to tylko, że jest to węzeł strategicznie łączący część używanego oprogramowania.

Jak powiedziałeś, nie możemy integrować się z każdym narzędziem pojawiającym się na rynku. Może Zapier i Make, ale nawet wtedy musi to być niezwykle intensywny proces, aby nadążyć za każdym interfejsem API. Tutaj podjęliśmy decyzję dotyczącą tych narzędzi.

Nie chcemy generować dużego długu operacyjnego, ale potrzebujemy, aby narzędzia lepiej ze sobą rozmawiały, żebyśmy mogli lepiej wykonywać swoją pracę. W przeciwnym razie osłabiamy ogólną przewagę, którą mamy, gdy AI ma przejąć całą administrację, a ty masz być strategiczny. Tylko że nie — kopiujesz i wklejasz. Wiesz o tym. W praktyce to trochę jak wabienie i podmiana. Zastanawiam się, czy możesz opowiedzieć nam, co nadchodzi w QTalo. W jaki sposób próbujecie rozwiązać ten problem i co najbardziej cię ekscytuje?

Devin Mahoney: Jestem naprawdę podekscytowany centrum dowodzenia, które budujemy. Powiedziałeś na początku podcastu, Galen, że jesteśmy kierownikami projektów. Budujemy narzędzie dla kierowników projektów, co pozwala nam bardzo wąsko skupić się wyłącznie na tym, czego potrzebują.

Na przykład mamy ustalanie priorytetów przez AI. Jako kierownik projektu właśnie zaczynasz dzień. Inni ludzie pracowali w innych strefach czasowych. Chcesz wiedzieć, co dziś płonie. Na jakie sygnały z poczty, czatu i systemu obsługi zgłoszeń muszę zwrócić uwagę i czym muszę zająć się teraz? Oto mój dzień. Potrzebuję podsumowań, bo dzieje się mnóstwo rzeczy i nie zawsze jestem na bieżąco.

Potrzebuję automatycznych podsumowań wszystkich kluczowych faktów, kolejnych kroków i odsyłaczy do źródeł, abym mógł od razu do nich wrócić. Potrzebuję ujednoliconego wyszukiwania. Nie potrafię ci powiedzieć, Galen, jak często zdarzyło się to dosłownie dziś rano: ktoś coś mi wysłał, próbowałem to znaleźć i nie wiedziałem, czy była to wiadomość e-mail, czy coś w przypadkowym kanale Slacka.

Ujednolicone wyszukiwanie mnie uratowało, ponieważ otrzymuję informacje zewsząd. Potrzebuję list kontrolnych przepływów pracy. Dla kierowników projektów każde powiadomienie oznacza dużo pracy. Zwykła osoba otrzymuje e-mail i mówi: dobrze, odpowiem, gotowe. Kierownik projektu otrzymuje e-mail.

Musisz zrobić od pięciu do siedmiu różnych rzeczy. To naprawdę dużo pracy i nikt tak naprawdę tego nie docenia. Listy kontrolne przepływów pracy pozwalają utworzyć listę zadań. Twoje życie jest trochę trudniejsze, bo musisz wykonać siedem czynności, ale przynajmniej możesz je wyliczyć i odhaczać na liście, aż w końcu pozbywasz się tego e-maila.

Możesz usunąć go ze swojego świata, a my dostarczamy kontekst obejmujący całą oś czasu, pliki i wszystkie decyzje. Dzięki temu kierownicy projektów mogą szybko się wdrożyć. Po prostu przełączają kontekst na dany projekt i nie muszą przewijać wszystkich aplikacji, aby uzyskać potrzebne informacje. Dokładnie to robi nasze centrum dowodzenia.

Koncentruje się ono na kierowniku projektu: wchodzisz do niego, otrzymujesz informacje o tym, co musisz zrobić dalej, a następnie wracasz bezpośrednio do pracy wykonywanej w innych aplikacjach.

Galen Low: Uwielbiam to. I tak, jest to bardzo znajome. Jeśli spojrzysz na moją historię wyszukiwania w różnych narzędziach, zobaczysz wciąż to samo wyszukiwanie. Myślę tylko: gdzie to było? Kto to powiedział? Przeszukuję więc wiele narzędzi przy użyciu tego samego słowa kluczowego, żeby to znaleźć. Brzmi to naprawdę ekscytująco. Podoba mi się to, co robisz.

Devin, bardzo dziękuję za tę rozmowę. Świetnie było poznać twoją perspektywę na AI, nasz bałagan związany z AI, użyteczność AI i jej przyszłość.

Devin Mahoney: Dziękuję, Galen. Rozmowa z tobą była przyjemnością.

Galen Low: Dobrze, wszystkim. To już wszystko. Jak zawsze, jeśli chcecie dołączyć do rozmowy z ponad tysiącem podobnie myślących osób zajmujących się zarządzaniem projektami, dołączcie do naszej społeczności! Zajrzyjcie na stronę thedpm.com/membership, aby dowiedzieć się więcej. Jeśli podobało wam się to, czego dziś słuchaliście, zasubskrybujcie program i pozostańcie z nami na stronie thedigitalprojectmanager.com.

Do usłyszenia następnym razem, dzięki za słuchanie!