🍪 Ta strona używa cookies. Używamy Google Analytics do analizy ruchu. Polityka prywatności

    SZRON

    Realne efekty wdrożeń AI

    Historie zespołów dev i embedded, z którymi pracowaliśmy. Twarde dane, nie obietnice.

    +47%PR merge rate
    60%Szybsze review
    40 devówW 6 tygodni

    Fintech

    Zespół fintechowy — 15 programistów, rozproszeni

    Claude Code + Cursor8 tygodni15 devów

    Problem

    PR-y leżały dniami. Seniorzy narzekali, że więcej czasu spędzają na pilnowaniu standardów niż na architekturze. Nowi developerzy potrzebowali 3 miesięcy, żeby zacząć dowozić samodzielnie.

    Rozwiązanie

    Zaczęliśmy od Claude Code do automatycznych quality gates i Cursor jako główne IDE z kontekstem całego repozytorium. Stworzyliśmy CLAUDE.md z zasadami projektu i wpięliśmy MCP tools do Jira i GitHub.

    Rezultat

    +47%PR merge rate
    -62%Czas do merge
    2xSzybszy onboarding nowych devów

    SaaS

    Startup SaaS — 8 osób, ogromny backlog

    Copilot + MCP4-tygodniowy sprint8 devów

    Problem

    Backlog rośnie, czas kurczy się. Pilnowanie standardów zjadało 40% czasu seniora. Bugi na produkcji, bo nie było czasu na testy.

    Rozwiązanie

    Intensywny 4-tygodniowy sprint — Copilot jako asystent kodowania, MCP tools do automatyzacji testów. Każdy projekt dostał dedykowane pliki kontekstowe dla AI.

    Rezultat

    60%Szybszy delivery
    -45%Bugów na produkcji
    3xWięcej featurów w sprincie

    Enterprise

    Korporacja — 40 devów na 4 lokalizacjach

    Cursor + Claude Code + Copilot6 tygodni40 devów

    Problem

    Czterdzieści osób w czterech miastach. Każdy zespół używał innych narzędzi AI — albo żadnych. Zarząd chciał twardych liczb.

    Rozwiązanie

    Pełny program: audyt, standaryzacja na Cursor + Claude Code, szkolenia. Metryki DORA i dashboard dla zarządu. Lokalne modele AI dla wrażliwych projektów.

    Rezultat

    40Devów przeszkolonych w 6 tyg.
    +38%Developer velocity
    92%Adopcja narzędzi AI

    Embedded / Hard-tech

    Dashboard diagnostyczny CAN bus

    10xmniej debugowania

    Inżynier automotive spędzał dni na ręcznym dekodowaniu ramek CAN. Po wdrożeniu AI parsera z wizualizacją w Qt — diagnostyka z godzin zeszła do minut.

    Qt/QML + CAN bus parser
    Z ręcznego dekodera do dashboardu

    System biletowy dla transportu

    4 tyg.zamiast 6 miesięcy

    MVP systemu biletowego z aplikacją mobilną i backendem walidacji. Jeden programista z AI zrobił to, co wyceniali na pół roku.

    React Native + Node.js + NFC
    Walidacja offline + sync

    Firmware STM32 — sterownik silnika

    70%mniej boilerplate'u

    Z AI generuje konfigurację peryferiów, DMA i przerwań w minuty. Zostaje czas na logikę sterowania.

    STM32 + HAL/LL + ARM Cortex-M
    Od kopiuj-wklej do generowania

    Panel HMI w Qt/QML

    2 tyg.zamiast 2 miesięcy

    Przejście na QML z AI pair programmingiem — nowy interfejs HMI w 2 tygodnie z animacjami i responsywnym layoutem.

    Qt 6 + QML + C++ backend
    Nowoczesny HMI zamiast tabelek

    Diagnostyka floty autobusowej

    1 devzamiast zespołu 3 osób

    Embedded Linux na ARM, zbieranie telemetrii z pojazdów. Jeden inżynier z AI napisał daemona systemd, parser OBD-II i dashboard webowy.

    ARM Linux + systemd + OBD-II
    Telemetria w czasie rzeczywistym

    Chcesz podobnych rezultatów?

    W 30 minut powiemy, czy i gdzie AI da waszemu zespołowi realny zwrot.