Transformacja AI dla Twojego Zespołu
Osobisty Trener AI dla zespołów dev. Uczymy wasz zespół, nie uzależniamy od siebie.
Projekty idą 3x szybciej (NYT 2025). Zwrot 150-300% w 18-24 mies (McKinsey). Gotowi na AI Act (2 VIII 2026). Po 30 dniach wasz zespół działa sam.
Jeden zaawansowany we współpracy z AI pracownik jest w stanie wykonać zadania, które wcześniej wymagały pracy kilkudziesięcioosobowego zespołu.
— The New York Times, maj 2025
Proces Transformacji
Cztery etapy, które działają. Każdy krok buduje umiejętności w Twoim zespole i dostarcza rozwiązania pasujące do Twojej firmy.
Audyt Technologiczny
Ocena obecnych rozwiązań i identyfikacja możliwości wdrożenia AI w organizacji.
Strategia AI
Planowanie wdrożeń AI z naciskiem na budowanie wewnętrznych kompetencji zespołu.
Optymalizacja Procesów
Usprawnianie działań biznesowych przez technologię i automatyzację.
Transfer Wiedzy i Samodzielność
Budowanie wewnętrznych kompetencji AI. Po programie zespół działa sam.
Transformacja Zespołów Deweloperskich
Agent AI jako drugi mózg programisty. Context Engineering zastępuje prompt engineering. Narzędzia i praktyki, które działają.
Narzędzia Programistyczne
Context Engineering
Metryki dla Programistów
Korzyści dla Każdego Zespołu
Inne podejście dla zespołu 2-5 devów, inne dla 5+ devów. Dopasowujemy coaching do waszej skali.
Mały zespół (2-5 devów)
Duży zespół (5+ devów)
Zastosowania w Różnych Branżach
AI działa w każdej branży. Oto co wdrażamy u klientów z różnych sektorów.
Backend Team
Frontend Team
Mobile Team
Embedded Team
Konkretne Przykłady
Rzeczywiste projekty z mierzalnymi rezultatami - od automatyzacji raportowania po aplikacje mobilne i systemy embedded.
System Raportowania
Automatyczny system generujący wnioski biznesowe z Claude Code. Tydzień zamiast miesiąca pracy analityka - 55.8% szybsze wykonanie dzięki AI agents.
Integracja API
Kompleksowa integracja z zewnętrznymi systemami z GitHub Copilot. REST API + webhooks + error handling + testy automatyczne. Gotowe do produkcji w dni.
Aplikacje Mobilne React Native
React Native cross-platform z Cursor IDE - jeden kod, iOS + Android jednocześnie. Webview migration z legacy app do modern stack w 2 tygodnie.
Drukarka RS232 Embedded
Obsługa drukarki fiskalnej RS232 w systemie embedded. Rust + STM32 + Keil w rekordowym czasie 1.5 dnia (normalnie miesiąc). Claude Code + self-improving loops.
Migracja PHP 5.6 → 8.2
Legacy PHP 5.6 → nowoczesny PHP 8.2 z GitHub Copilot. Refactoring deprecated functions, dodanie type hints, migracja MySQL → PDO, testy jednostkowe.
Wymiana Stosu TCP/IP
CycloneTCP → lwIP wymiana całego network stack w embedded system. STM32 + FreeRTOS + Ethernet. Claude Code przeanalizował API, przepisał drivers, uruchomił z pierwszej iteracji.
Zwrot z Inwestycji
Konkretne liczby oparte na konserwatywnych szacunkach - rzeczywiste wyniki często są wyższe.
Finansowe Korzyści
Zwrot z inwestycji przy stopniowym wdrażaniu
Typowy okres zwrotu inwestycji
Niż zatrudnienie zespołu ekspertów
Wpływ na Biznes
Konserwatywne szacunki - GitHub 2024 (60-80% szybsze kodowanie), NYT 2025 (3x przyspieszenie projektów), McKinsey Digital (ROI 150-300%). Rzeczywiste wyniki często wyższe - pokazujemy pesymistyczne scenariusze dla wiarygodności.
Self-Improving Loops
Technologia, która uczy się i doskonali automatycznie - 55.8% szybsze wykonanie zadań. Agent AI jako autonomiczny developer.
Jak to działa?
Przykłady z praktyki
Pakiety Coachingowe
Trenujemy na waszym kodzie, z mierzalnymi efektami. Nie wykonujemy pracy za Ciebie - przekazujemy wiedzę i narzędzia.
Sprint
2 tygodnie intensywnego coachingu
- Praca na waszym kodzie
- Dobór narzędzi (Cursor, Claude Code, Copilot)
- Context Engineering workshop
- Mierzalne KPI od dnia 1
- Dokumentacja i procesy
- Transfer wiedzy do całego zespołu
- MCP Tools setup
- Wsparcie po zakończeniu
Coaching na waszym kodzie obejmuje:
Analiza waszego kodu
Audyt workflow i identyfikacja gdzie AI przyspieszy najbardziej
Dobór narzędzi AI
Cursor, Claude Code, Copilot - dopasowane do waszego stacku
Coaching na waszym kodzie
Warsztaty z Context Engineering na realnych projektach
Transfer wiedzy
Dokumentacja, procesy, pomiar efektywności
Dane konserwatywne: Statystyki efektywności AI bazują na badaniach GitHub (2024), Nielsen Norman Group oraz McKinsey Digital. Rzeczywiste wyniki często przekraczają przedstawione wartości - prezentujemy pesymistyczne szacunki dla większej wiarygodności.
Pytania o Transformację AI i Pakiety
Jak wybrać pakiet, czego się spodziewać i jak wygląda współpraca
Nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytanie?
Skontaktuj się z namiSprawdź Bez Ryzyka
Faza Discovery w ramach subskrypcji - sprawdź potencjał AI w Twojej firmie bez długoterminowych zobowiązań. Otrzymasz konkretną roadmapę i szacowanie ROI.