Driesnote na DrupalCon Chicago 2026 był jednocześnie świętem i sygnałem ostrzegawczym. Na sali siedziało 1310 osób, Drupal obchodził 25. urodziny, a Dries Buytaert wygłosił jedno z najszczerszych keynote’ów w historii DrupalCon. Otwarcie mówił o trudnym rynku, o tym, jak AI uderza we wszystkie filary ekosystemu Drupal jednocześnie, i przedstawił konkretny plan działania.

To nie był typowy keynote w stylu „zobaczcie, co wydaliśmy”. Dries dzielił się osobistymi historiami, pokazywał działające dema i zakończył bezpośrednim wyzwaniem rzuconym każdemu na sali. Chcę przejść przez 10 rzeczy, które najbardziej mi utkwiły.

Do czego służy Drupal poza standardowymi stronami www? To enterprise’owy framework do zarządzania treścią, projektowany pod złożone, uwierzytelnione platformy z dużą ilością ustrukturyzowanych danych — takie, gdzie tysiące użytkowników loguje się codziennie, uzyskuje dostęp do treści dopasowanych do ich roli i porusza się po wielojęzycznych strukturach informacji. Agencje rządowe, firmy z listy Fortune 500 i organizacje międzynarodowe wybierają Drupala właśnie dlatego, że jego architektura rozwiązuje problemy, z którymi prostsze CMS-y sobie nie radzą. Jeśli oceniasz systemy CMS, nasze zestawienie 13 powodów, dla których Drupal jest najlepszym CMS-em dla deweloperów i zespołów IT dostarcza uzupełniającej perspektywy technicznej.

Integracja AI z tworzeniem treści w Drupalu sprawdza się dobrze w przypadku pól tekstowych, ale mapowanie taksonomii pozostaje poważnym wyzwaniem. AI wyodrębnia pojęcia przy użyciu języka naturalnego, podczas gdy taksonomie w Drupalu wymagają dokładnie zdefiniowanych terminów i te dwa światy rzadko się pokrywają. W tym artykule wyjaśniamy, dlaczego popularne podejścia, takie jak dopasowanie tekstu i mapowanie słów kluczowych, zawodzą, oraz przedstawiamy wstrzykiwanie kontekstu jako sprawdzoną produkcyjnie metodę, która wykorzystuje semantyczne możliwości AI do bezpośredniego wybierania właściwych terminów taksonomii z poziomu promptu.

Jakość ekstrakcji danych z PDF bezpośrednio determinuje dokładność AI. Budując system przetwarzania dokumentów BetterRegulation, odkryliśmy, że naiwna ekstrakcja marnuje 40-60% okna kontekstu na artefakty PDF. Po przetestowaniu ChatGPT API, tradycyjnych bibliotek Pythona i Unstructured.io osiągnęliśmy 30% redukcję tokenów i znacząco poprawiliśmy kategoryzację dokumentów. Oto czego się nauczyliśmy.

Przejście z WordPressa na Drupala budzi wiele obaw. Czy migracja nie będzie zbyt skomplikowana? Czy znajdę odpowiedniki narzędzi, z których korzystam na co dzień? W tym artykule porównuję pięć najważniejszych narzędzi WordPress z ich odpowiednikami w Drupalu: Custom Post Types, ACF, WP Query, WP Forms oraz Page Buildery typu Elementor. Przy każdym z nich pokazuję, jak wygląda praca w Drupalu na konkretnych przykładach i demo w Drupal CMS. Po przeczytaniu tego wpisu zobaczysz, że Drupal wcale nie jest trudny, a koncepcje znane z WordPressa przenoszą się na Drupala niemal jeden do jednego. 

Obsługa wielu domen w jednym systemie CMS to wyzwanie, z którym mierzy się wiele organizacji. Wybór odpowiedniej architektury na początku projektu pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze. Drupal oferuje trzy sprawdzone podejścia: multisite, Domain Access oraz headless CMS. W tym artykule porównam ich zalety i wady, pokażę konkretne przykłady wdrożeń i podpowiem, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w różnych scenariuszach biznesowych. Zapraszam do przeczytania wpisu lub obejrzenia odcinka z cyklu Nowoczesny Drupal.

Ekstrakcja strukturalnych metadanych z dokumentów prawnych to jedno z najtrudniejszych zadań AI dla działalności regulowanych. Dzięki starannie zaprojektowanemu prompt engineeringowi z GPT-4o-mini i Structured Outputs OpenAI, zespoły mogą osiągnąć ponad 95% dokładności w kategoryzacji dokumentów regulacyjnych w wielu taksonomiach. Ten przewodnik pokazuje, jak BetterRegulation zbudowało produkcyjne szablony promptów, które niezawodnie wyodrębniają typy dokumentów, organizacje, obszary tematyczne i obowiązki prawne z brytyjskich i irlandzkich tekstów prawnych, skracając czas ręcznej korekty z 15 do 3 minut na dokument.
AI Automators przekształca zaawansowane workflow AI z kodu w konfigurację. To case study pokazuje, jak BetterRegulation zbudowało zautomatyzowane przepływy pracy na produkcji, przetwarzające ponad 200 dokumentów miesięcznie z dokładnością 95%+, wykorzystując łańcuchy wieloetapowe, kolejki w tle oraz prompty zarządzane przez administratorów. Bez potrzeby pisania niestandardowego kodu integracyjnego.

Wyszukiwanie informacji, pisanie treści, korekta, optymalizacja SEO, przygotowywanie tagów - to wszystko pochłania znaczną część czasu redakcji. A co, gdyby dużą część tych zadań mogła wykonać sztuczna inteligencja bezpośrednio w systemie Drupal? W artykule przedstawiam praktyczne rozwiązanie umożliwiające automatyczne wyszukiwanie informacji na podstawie tytułu, generowanie tagów, tworzenie treści i pobieranie szczegółowych danych. Wszystko to bezpośrednio w CMS-ie, bez konieczności przełączania się między różnymi narzędziami. Zapraszam do przeczytania wpisu lub obejrzenia odcinka z cyklu Nowoczesny Drupal.

MG 1202 Blur

Porozmawiajmy o Twoich projektach