Przemysław Tomczyk
Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu, obronił swój doktorat w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie w 2015 roku. Obecnie pełni funkcję adiunkta w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego. Wykładał gościnnie w ESCP Europe w Paryżu oraz Politechnice Warszawskiej i Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Specjalizuje się w roli sztucznej inteligencji w pisarstwie naukowym oraz automatyzacji procesów badawczych. Prowadził także badania w obszarze zarządzania wartością klienta oraz analizie portfela klientów, co zaowocowało licznymi publikacjami naukowymi w renomowanych czasopismach. Beneficjent grantu Narodowego Centrum Nauki.
Oprócz działalności naukowej, prowadzi kanał na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI” (https://www.youtube.com/@drprzemek), gdzie dzieli się wiedzą na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w pisarstwie naukowym. Jego misją jest uczyć, jak pisać szybciej i efektywniej, wykorzystując nowoczesne technologie. Kanał zdobywa coraz większe uznanie, stając się źródłem inspiracji dla wielu naukowców i studentów.
Jest również cenionym wykładowcą, prowadzącym zajęcia zarówno w języku polskim, jak i angielskim, na studiach licencjackich, magisterskich oraz podyplomowych. Jego kursy obejmują wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy badawczej, zarządzanie wartością klienta, analizę marketingową oraz strategiczne zarządzanie marketingowe. Dzięki swojej bogatej wiedzy i praktycznemu podejściu, skutecznie łączy teorię z praktyką, przygotowując swoich studentów do wyzwań współczesnego rynku.
Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9
https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/s41270-024-00336-9.pdf
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing & eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham.
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-62135-2_15
•Tomczyk, P., Bruggemann, P., & Doligalski, T. (2024). The automation of science? Possibilities and boundaries of AI applications for conducting systematic literature reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 33(06), 2450023..
https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218213024500234?srsltid=AfmBOopO
•Tomczyk, P., Brüggeman, P., & Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print).
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EMJB-03-2024-0055/full/html?utm_source=smc_email_onboarding&utm_medium=email&utm_campaign=apa_author_journals_access_2024-10-23&fbclid=IwY2xjawGF7kFleHRuA2FlbQIxMQABHRMpJ5qXEZUJXVif_5IAB5k8j5KFsVthbC6XdV6JMG7Vnub-pv7zO10adQ_aem_V6JR8prQqGccSx_vSwphtg&sfnsn=mo
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802