dr Przemysław Tomczyk
Katedra Marketingu
Adiunkt
Profil zawodowy, wykształcenie i afiliacje
Dr Przemysław Tomczyk jest badaczem, wykładowcą akademickim i trenerem specjalizującym się w optymalizacji procesów badawczych, wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w pracy naukowej oraz usprawnianiu komunikacji naukowej w środowisku akademickim.
Jego główne obszary specjalizacji obejmują: projektowanie efektywnych workflow badawczych z wykorzystaniem GenAI, zwiększanie produktywności publikacyjnej naukowców i doktorantów, wspieranie procesu tworzenia artykułów naukowych, usprawnianie komunikacji wyników badań, wykorzystanie AI w analizie literatury, danych i przygotowywaniu manuskryptów, systematyczne przeglądy literatury wspierane przez AI, optymalizację pracy badacza od konceptualizacji problemu badawczego po finalny tekst publikacji.
Dr Przemysław Tomczyk łączy dorobek naukowy w zakresie AI z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem w badaniach empirycznych w obszarze marketingu i zarządzania. Publikuje w renomowanych czasopismach międzynarodowych oraz prowadzi specjalistyczne szkolenia dla kadry akademickiej i doktorantów w Polsce i za granicą.
Zawodowo związany jest z Akademią Leona Koźmińskiego, gdzie od 2015 roku pracuje jako adiunkt w Katedrze Marketingu. W 2017 roku był profesorem wizytującym w ESCP w Paryżu w ramach programu Erasmus+ Mobilność Dydaktyczna.
Wykształcenie akademickie:
- 2010–2014 – Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, doktorat z zarządzania. Praca doktorska: Zarządzanie wartością klienta i wyniki firm na przykładzie branży ubezpieczeniowej.
- 2008–2010 – Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, magister, marketing i zarządzanie.
- 2005–2008 – Wyższa Szkoła Bankowa, licencjat, komunikacja marketingowa.
Nagrody naukowe, stypendia i wyróżnienia:
- 2017, 2019, 2024 – Nagroda Naukowa Rektora Akademii Leona Koźmińskiego za publikacje.
- 2014 – praca doktorska z wyróżnieniem.
- 2013–2014 – stypendium dla najlepszego doktoranta.
- 2013–2014 – stypendium Rektora Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie.
- 2010 – praca magisterska z wyróżnieniem.
- 2008 – praca licencjacka z wyróżnieniem.
Członkostwo i funkcje w organizacjach naukowych:
- członek EuroMed Academy of Business,
- EuroMed Fellow,
- Chair, EuroMed Research Interest Group Management,
- członek Polskiego Stowarzyszenia Marketingu.
W swojej działalności naukowej i szkoleniowej dr Przemysław Tomczyk rozwija podejście, zgodnie z którym generatywna sztuczna inteligencja nie zastępuje badacza, lecz wspiera go jako narzędzie organizacji pracy, analizy, redakcji i komunikacji naukowej. Szczególny nacisk kładzie na bezpieczeństwo danych, transparentność procesu, krytyczną kontrolę wyników AI oraz zgodność z zasadami rzetelności akademickiej.
Doświadczenie naukowe
Dr Przemysław Tomczyk prowadzi badania w obszarze marketingu, zarządzania relacjami z klientami, customer value management oraz wykorzystania AI w pracy naukowej.
Najważniejsze obszary jego aktywności naukowej obejmują:
- generatywną sztuczną inteligencję w procesie tworzenia publikacji naukowych,
- AI-supported systematic literature reviews,
- automatyzację i optymalizację pracy badacza,
- badacza jako menedżera procesu tworzenia publikacji naukowej,
- analizę relacji pomiędzy satysfakcją a lojalnością klienta,
- customer experience,
- customer value management,
- analityczny CRM,
- komunikację naukową i produktywność publikacyjną.
Publikuje w renomowanych czasopismach międzynarodowych, łącząc dorobek w zakresie GenAI z wieloletnim doświadczeniem w empirycznych badaniach marketingowych i zarządczych.
Doświadczenie dydaktyczne
Dr Przemysław Tomczyk jest wykładowcą akademickim związanym z Katedrą Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego.
Prowadzi lub prowadził zajęcia z takich obszarów jak:
- marketing,
- zarządzanie doświadczeniem klienta,
- zarządzanie relacjami z klientami,
- finansowe aspekty zarządzania marką,
- eksploracja danych biznesowych,
- analiza danych,
- statystyka,
- wykorzystanie AI w pracy badawczej i dydaktycznej.
W dydaktyce łączy podejście akademickie z praktycznym. Uczy studentów i doktorantów, jak projektować badania, analizować dane, interpretować wyniki i komunikować je w formie raportów, prac dyplomowych, artykułów naukowych oraz prezentacji.
Główna specjalizacja: GenAI w pracy naukowej
Dr Przemysław Tomczyk specjalizuje się w praktycznym wykorzystaniu narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w całym procesie badawczym.
W szczególności zajmuje się:
- projektowaniem workflow publikacyjnych z wykorzystaniem ChatGPT i innych aplikacji AI,
- wspieraniem naukowców w organizacji pracy nad artykułem naukowym,
- wykorzystaniem AI do konceptualizacji problemu badawczego,
- generowaniem i doprecyzowywaniem pytań badawczych,
- formułowaniem hipotez badawczych,
- wyszukiwaniem i selekcją literatury naukowej,
- ekstrakcją danych z artykułów naukowych,
- wspomaganiem systematycznych przeglądów literatury,
- analizą i syntezą literatury,
- przygotowywaniem struktury artykułów zgodnie ze standardem IMRaD,
- redagowaniem, skracaniem i poprawą jakości tekstów naukowych,
- przygotowywaniem odpowiedzi dla recenzentów,
- wspieraniem procesu submitowania artykułów do czasopism,
- dokumentowaniem pracy z AI zgodnie z wymogami etycznymi i wydawniczymi.
W pracy z naukowcami pokazuje, jak przejść od chaotycznego korzystania z AI do uporządkowanego modelu pracy, w którym badacz zarządza procesem, a narzędzia AI wspierają konkretne, jasno zdefiniowane zadania.
Warsztaty i szkolenia z GenAI dla naukowców
Dr Przemysław Tomczyk prowadzi specjalistyczne warsztaty dla naukowców, doktorantów, nauczycieli akademickich, bibliotekarzy akademickich oraz zespołów badawczych.
Zakres prowadzonych szkoleń obejmuje m.in.:
- wykorzystanie ChatGPT w pracy naukowej,
- projektowanie promptów dla badaczy,
- AI w przygotowywaniu artykułów naukowych,
- AI w systematycznych przeglądach literatury,
- AI w analizie bibliometrycznej i mapowaniu nauki,
- AI w ekstrakcji danych z publikacji naukowych,
- AI w analizie danych jakościowych,
- AI w analizie danych ilościowych,
- AI w redakcji, parafrazie i poprawie tekstów akademickich,
- AI w komunikacji wyników badań,
- AI w dydaktyce akademickiej,
- etyczne i bezpieczne korzystanie z GenAI w nauce.
Podczas warsztatów uczestnicy uczą się nie tylko obsługi narzędzi, lecz przede wszystkim projektowania własnego procesu pracy badawczej. Szkolenia mają charakter praktyczny i oparte są na realnych problemach naukowców: publikowaniu, analizie literatury, zarządzaniu źródłami, przygotowywaniu tekstu, pracy z recenzjami oraz zwiększaniu efektywności pracy akademickiej.