Dla CTO i tech leadów · program kwartalny

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.

Programista orkiestrujący rój agentów Claude Code — HUD z aktywnymi sub-agentami
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.

3x

Szybszy onboarding

Nowi devowie produktywni od pierwszego dnia.

30%

Mniej context switching

AI pamięta kontekst projektu za Was.

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.
  • Tylko 29% devów ufa temu, co AI wypluwa.
  • Bez treningu oszczędność kończy się na 3,6 godziny tygodniowo.
  • Firmy, które zmieniły sposób pracy, wyciągają ROI 2,5–3,5× — górny kwartyl 4–6×.

Licencja wpięta w stary proces daje stare wyniki. Dlatego zaczynamy od przeprojektowania workflow zespołu — od definicji zadań po review — tak, żeby agenci robili robotę, a devowie ją prowadzili.

02 / Narzędzia · Co wdrażamy

Narzędzia dobrane do Waszego stacku i potrzeb zespołu.

NarzędzieDo czego
Claude Opus / SonnetModele do kodu produkcyjnego — nowe funkcje, refactoring, debugowanie złożonych problemów
Claude CodeAgent w terminalu: plan mode, subagenci, praca na całym repozytorium
MCP ToolsIntegracje agenta z Waszymi systemami — baza danych, przeglądarka, testy E2E, Figma
Cursor / CopilotWsparcie w IDE: autouzupełnianie i szybkie edycje w trakcie pisania
Backend i frontendAPI, bazy danych, interfejsy
Agenci przejmują refactoring, testy i przegląd kodu — programista prowadzi pracę, zamiast wykonywać ją ręcznie.
MobileiOS i Android
Jedna baza kodu na obie platformy i automatyzacja publikacji w sklepach.
EmbeddedC/C++, urządzenia przemysłowe
Agent pracuje także ze starszymi środowiskami — sterowniki i komunikacja z urządzeniami powstają w dniach, nie tygodniach.
LegacyPHP, Qt, stare monolity
Modernizacja bez zatrzymywania rozwoju — stary system działa, nowy kod wchodzi obok.

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.

Pomiar z realnego wdrożenia — średni wzrost tempa pracy zespołu +266% po dacie wdrożenia AI.
Analiza przed/po dla pojedynczego programisty — tempo pracy, regularność, produktywność netto.
Profil programisty — wyraźny wzrost liczby zmian w kolejnych miesiącach pracy z agentami.
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 / Skala · Korzyści wg wielkości zespołu

Inne podejście dla 2–5 devów, inne dla 5+ devów.

Mały zespół · 2–5 devów

Szybkie efekty na waszym repo

Pracujemy na waszym repozytorium — efekty widać od pierwszego dnia, a umiejętności po programie zostają u Waszych ludzi.

Duży zespół · 5+ devów

Standard i samodzielność

Budowanie samodzielności i wyłanianie liderów AI w zespole. Jeden standard narzędzi AI we wszystkich działach oraz twarde KPI i dokumentacja, z którą pójdziecie do zarządu.

05 / 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 IT · 40+ łącznie
Tomek — 25 lat w IT (w tym embedded: STM32, C++, Qt), Maciej — 18. Efekty wdrożeń pokazujemy na pomiarach z DevLens, nie na deklaracjach.

Wysyłasz to zarządowi? Wersja dla decydentów: transformacja AI dla firm.

06 / Pętla · Self-Improving Loops

Agent, który sam sprawdza, poprawia i iteruje — aż kod działa.

Agent uruchamia kod i testy, naprawia błędy i iteruje bez udziału człowieka, aż osiągnie cel. Pełną mechanikę pętli — krok po kroku, z przykładami — opisujemy w Akademii: Self-Improving Loops.

Optymalizacja JavaScript„Ten mechanizm działa wolno. Spraw, żeby przyspieszył."
5x przyspieszenie w 3 minuty, z profilowaniem wydajności w przeglądarce.
Drukarka RS232 (embedded)„Potrzebujemy komunikacji z drukarką przez RS232."
1,5 dnia zamiast miesiąca, na Rust + STM32.

07 / 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 transformacja 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?

Programy kwartalne — stała opłata i zamknięty zakres ustalone przed startem. Po audycie 90 minut dostajecie kwotę mailem w 48 godzin, a po kwartale twarde dane, żeby zdecydować o kontynuacji.

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