Dla CTO i tech leadów · zobowiązanie kwartalne

3x szybsze projekty IT.

Wasi programiści mogą kodować 55–80% szybciej. Uczymy ich korzystać z AI tak, żeby sami to kontynuowali — od analizy zespołu, przez dobór narzędzi i warsztaty, po pomiar produktywności przed i po.

Agenci AIOpus i Sonnet do kodu produkcyjnego

Setup pod stackClaude Code, MCP Tools, Cursor, Copilot

Pomiar przed i pokonkretny ROI, nie obietnice

01 / Korzyści · Co realnie się zmienia

Mierzalne korzyści dla zespołu.

55–80%

Szybsze kodowanie

Według badań GitHub i naszych wdrożeń.

50%

Mniej bugów

Quality gates oparte na AI wyłapują błędy wcześniej.

Szybszy onboarding

Nowi devowie produktywni od pierwszego dnia.

30%

Mniej context switching

AI pamięta kontekst projektu za Ciebie.

Jest jednak haczyk — badania adopcji z 2026 nazywają go paradoksem produktywności AI: 84% programistów używa AI, licencje kupili prawie wszyscy, a delivery stoi w miejscu. Czemu? Bo tylko 29% devów ufa temu, co AI wypluwa, i bez treningu oszczędność kończy się na 3,6 godziny tygodniowo. Antidotum nie jest kolejne narzędzie, tylko zmiana sposobu pracy: licencja wpięta w stary proces daje stare wyniki. Przeprojektowujemy workflow zespołu — od definicji zadań po review — tak, żeby agenci robili robotę, a devowie ją prowadzili. Firmy, które to zrobiły, wyciągają ROI 2,5–3,5×, górny kwartyl 4–6×. Dokładnie od tego zaczynamy.

02 / Narzędzia · Co wdrażamy

Narzędzia dobrane do Waszego stacku i potrzeb zespołu.

Narzędzie	Rola	Wzrost
Claude Opus / Sonnet	Agenci AI do kodu produkcyjnego	3x
Claude Code	Interfejs do uruchamiania agentów	3x
MCP Tools	Integracje agentów z systemami	2x
Cursor / Copilot	Narzędzia pomocnicze w IDE	55–70%

03 / Proces · Jak wygląda wdrożenie

Cztery kroki: od analizy do pomiaru.

01 · Analiza

Sprawdzamy, jak pracujecie

Patrzymy, jakich narzędzi używa zespół i gdzie są bottlenecki.

02 · Dobór narzędzi

Pod wasz stack

Rekomendujemy narzędzia AI dopasowane do waszego stacku technologicznego.

03 · Szkolenie

Praktyczne warsztaty

Context Engineering i praca z agentami AI — na realnych zadaniach.

04 · Pomiar

Produktywność przed i po

Mierzymy efekty i pokazujemy konkretny ROI.

Raport wzrostu wydajności zespołu: średni wzrost tempa pracy +266,6%, analiza porównawcza przed/po dacie granicznej — Pomiar z realnego wdrożenia — średni wzrost tempa pracy zespołu +266% po dacie wdrożenia AI.

Analiza porównawcza przed/po dla programisty: tempo pracy +354,9%, produktywność netto, regularność +100,7% — Analiza przed/po dla pojedynczego programisty — tempo pracy, regularność, produktywność netto.

Profil programisty z wykresem efektywności rosnącym po wdrożeniu AI — Profil programisty — wyraźny wzrost liczby zmian w kolejnych miesiącach pracy z agentami.

Profil programisty z rosnącym trendem wydajności od daty wdrożenia oznaczonej na wykresie — Data wdrożenia oznaczona na wykresie — widać moment, w którym zespół zaczął pracować z AI.

Zrzuty z naszej platformy DevLens Pro — dane z realnego wdrożenia, zanonimizowane.

04 / Dlaczego SZRON · Co nas wyróżnia

Transfer wiedzy, nie uzależnienie.

Transfer wiedzy, nie uzależnienieNiezależni po 1–3 miesiącach: Po 1–3 miesiącach wasz zespół pewnie pracuje z AI. Wracamy co kwartał z aktualizacją narzędzi i strategii.
Praktyczne doświadczenie25+ lat w branży tech: Wdrażaliśmy AI, gdy inni dopiero słyszeli o ChatGPT.
Context EngineeringPrompt engineering to za mało: Uczymy zaawansowanych technik — liczy się kontekst, nie pojedynczy prompt.
Mierzalne wynikiROI na twardych danych: Pokazujemy ROI i mierzymy produktywność przed i po wdrożeniu.

05 / FAQ · Najczęstsze pytania

Pytania, które padają najczęściej.

01 Czy AI zastąpi moich programistów?

Nie. AI to narzędzie, które wzmacnia programistów, a nie ich zastępuje. Najlepsi devowie z AI są jeszcze lepsi. Słabi nadal będą słabi — AI nie da im umiejętności, których nie mają.

02 Jak długo trwa szkolenie zespołu?

Podstawowe szkolenie to 1–2 dni. Pełna augmentacja z transferem wiedzy zajmuje 1–3 miesiące, w zależności od wielkości zespołu.

03 Czy dane naszego kodu są bezpieczne?

Możemy pracować z lokalnymi modelami (LM Studio, Llama), które nie wysyłają kodu na zewnątrz. Dla enterprise oferujemy rozwiązania self-hosted.

04 Ile to kosztuje?

Szczegóły finansowe omawiamy indywidualnie podczas pierwszej rozmowy. Zaczynamy od 3-miesięcznego zobowiązania, w którym udowadniamy wartość na twardych danych.

Kontakt

Gotowi na szybszy zespół?

Umówcie rozmowę i pokażcie swoim devom, jak pracować z AI. NDA przed startem, szczegóły finansowe omawiamy indywidualnie.

Umów demo +48 505 091 200