Jedna strona · dla decydenta
Twój inżynier widział, jak agent AI czyta datasheet i pisze działający driver. Uznał, że warto, żebyś to zobaczył. Poniżej wszystko, czego potrzebujesz do decyzji: co to daje, ile kosztuje, jakie jest ryzyko. Czas czytania: 2 minuty.
01 / Efekt · Liczby, nie obietnice
W typowym projekcie embedded około 70% czasu nie idzie na „magiczny" kod hardware'owy, tylko na warstwę dookoła: testy, parsery protokołów, dokumentację rejestrów, kod CRUD na strukturach. To właśnie tę warstwę agenty AI zdejmują z inżynierów. Na realnym module STM32 (Modbus RTU + CANopen) zespół klienta zamknął w 2 tygodnie pracę wycenioną wewnętrznie na 2 miesiące.
02 / Koszt · Z dofinansowaniem
03 / Kto · Praktyk, nie trener
Tomek Wojciechowski — 25 lat w embedded (STM32, C++, Qt), od trzech lat z LLM-ami w produkcji. W 2023 przeszkolił 91 inżynierów z 61 firm na warsztatach ARM w pięciu miastach — być może Twój pracownik był jednym z nich. Nie sprzedaje slajdów: na warsztacie kod powstaje na żywo, na sprzęcie uczestników.
Decyzja w 30 minut, nie w kwartał
30 minut online, bez NDA, na kodzie z Waszej branży. Zobaczysz dokładnie to, co Twój inżynier — i zdecydujesz na faktach.