Sprint wdrożeniowy AI · 2–4 tygodnie

Masz prototyp AI. Zróbmy z niego powtarzalny proces.

W 2–4 tygodnie biorę jedno realne zadanie i sprawdzam, czy AI zmieni je w mierzalny, powtarzalny proces — z właścicielem, danymi, trybami Szkic/Akceptacja/Auto i pomiarem przed i po.

Dla założycieli firm, CTO i zespołów produktowych, które chcą realnej zmiany w dowożeniu, obsłudze klienta, sprzedaży albo produkcie.

2–4tyg.
jeden prototyp → powtarzalny, mierzalny proces
( 01 ) · Problem

Większość firm nie ma problemu z dostępem do AI.

Ma problem z przejściem od eksperymentu do procesu. Ludzie używają ChatGPT. Zespoły testują Copilota. Zarząd widział kilka prototypów. Ale codzienna praca wygląda tak samo jak wcześniej.

AI zaczyna mieć sens dopiero wtedy, gdy zmienia jedno z czterech:

01

Tempo dowożenia

od zgłoszenia do wdrożenia szybciej niż zespół sam z siebie

02

Koszt procesu

ta sama praca wykonywana taniej, z mniejszym nakładem ręcznym

03

Jakość decyzji

lepsze dane, szybsze rozpoznanie, mniej zgadywania

04

Skala pracy

mały zespół obsługuje wolumen, który wcześniej wymagał działu

„Jeśli tego nie zmienia, to nie jest wdrożenie. To pokaz.
( 02 ) · Oferta

Jedna główna decyzja zakupowa. Reszta to ścieżki wejścia.

02

Mapa szans AI

W 1–2 tygodnie mapujemy produkt, procesy i dane, a potem wybieramy zastosowania AI z najwyższą szansą na realną wartość.

  • Ranking zastosowań
  • Mapa ryzyk i danych
  • Plan pierwszych eksperymentów
03

Szybsze dowożenie z agentami AI

Układam pracę zespołu z agentami piszącymi kod: od zgłoszenia, przez kod i przegląd, po wdrożenie.

  • Podręcznik pracy z agentami
  • Instrukcje repozytorium / AGENTS.md
  • Pilotaż na realnych zadaniach
04

Doradztwo dla założycieli i CTO

Regularny sparing strategiczny dla założycieli firm, CTO i liderów produktu, którzy podejmują decyzje o AI, produkcie i technologii.

  • Przegląd planu rozwoju i architektury
  • Ocena narzędzi i dostawców
  • Mniej mody na AI w planach zespołu
( 03 ) · Dowody, nie slajdy

Praktyka, nie teoria.

25+lat
budowania produktów cyfrowych — od 1998
ścieżki od startupu do giełdy i sprzedaży firmy
5produktów
AI budowanych dziś: TasteRay, Czat.ai, Obrazki.ai, Firmy.ai, DeveloperToolkit.ai
procesgdzietyp
Zgłoszenie → kod → przegląd AI → akceptacja człowiekaTasteRayagenci w kodzie
Wyszukiwanie nieruchomości językiem naturalnymMorizon · Gratkawyszukiwanie AI
AI dla konsumentów: czat, obrazki, dane firmWondel.aiprodukty AI
Produkt i technologia: od zera do giełdy i sprzedażyNokaut · Morizonzarządzanie
( 04 ) · Proces

Od kontekstu do decyzji. Bez teatru.

01KontekstZbieram kontekst produktu, zespołu, procesów, danych, narzędzi i wcześniejszych prób użycia AI.
02WartośćWybieramy miejsca, gdzie AI może realnie zmienić szybkość, koszt, jakość albo skalę.
03ProjektOpisujemy proces: co robi człowiek, co robi AI, gdzie jest akceptacja i jak wygląda dobry wynik.
04PrototypBudujemy najkrótszą działającą wersję: specyfikację, agenta, skrypt albo pilotaż w istniejących narzędziach.
05DecyzjaMierzymy efekt i decydujemy: skalować, poprawić, ograniczyć albo zamknąć.
( 05 ) · Dlaczego ja

Operator, nie turysta.

Michał Jaskólski
Michał Jaskólski
Założyciel / CTO / lider produktu

Od 1998 roku buduję produkty cyfrowe. Współtworzyłem Nokaut i Morizon/Gratka — prowadziłem produkt i technologię w firmach, które przeszły drogę od startupu do rynku publicznego i sprzedaży.

Dziś buduję produkty AI i używam agentów w codziennej pracy: agent dostaje zgłoszenie, pisze kod, inny model robi przegląd, człowiek zatwierdza decyzję. To nie jest futurystyczna prezentacja. To sposób pracy, który już działa.

„Nie doradzam z pozycji obserwatora. Doradzam z pozycji kogoś, kto sam buduje.
( 06 ) · Pytania

Zanim napiszesz.

Czy to jest szkolenie z AI?

Nie. Mogę przeszkolić zespół, jeśli to potrzebne, ale głównym celem nie jest wiedza o narzędziach. Celem jest zmiana konkretnego procesu, produktu albo sposobu pracy.

Czy budujesz gotowe rozwiązania?

Zależnie od zakresu. Najczęściej dowożę prototyp, specyfikację procesu, podręcznik wdrożenia i rekomendację. Przy większych projektach mogę wejść jako doradca współpracujący z zespołem.

Czy agent AI może działać samodzielnie?

Czasem tak, ale nie od razu i nie wszędzie. Najpierw definiujemy granice: Szkic, Akceptacja albo Auto. Im większy zasięg skutków, tym więcej kontroli i akceptacji po stronie człowieka.

Czy pracujesz z korporacjami?

Tak, jeśli projekt ma właściciela, jasny problem i możliwość szybkiego testu. Nie jestem dobrym wyborem do półrocznego procesu slajdów bez decyzji.

Od czego zaczynamy?

Najczęściej od Mapy szans AI albo sprintu wdrożeniowego. Pierwsze daje decyzję, drugie — działający prototyp.

( 07 ) · Kontakt

Masz już prototyp AI. Teraz potrzebujesz powtarzalnego procesu.

Umówmy 30 minut i sprawdźmy, czy warto zrobić z tego realny, powtarzalny proces.