AI w produktach i w wytwarzaniu oprogramowania
Wbudowujemy modele językowe w produkty tam, gdzie dają realną wartość, i pracujemy z agentami AI na co dzień — żeby kod był lepiej przetestowany i udokumentowany, a nie tylko szybciej napisany.
- 01Integracje LLM z obsługą wielu dostawców
- 02Asystenci i akcje oparte na API Twojego systemu
- 03Praca z agentami AI przy modernizacji kodu
- 04Testy, dokumentacja i grafy wiedzy o kodzie
AI w projektach traktujemy jak każdą inną technologię: najpierw pytanie, jaki problem rozwiązuje, potem koszt, ryzyko i plan na wypadek awarii.
AI w produktach
- Integracje z modelami językowymi — tłumaczenia, klasyfikacja, ekstrakcja danych, streszczenia. Z obsługą kilku dostawców i automatycznym przełączaniem, gdy jeden nie odpowiada.
- Asystenci dla Twoich danych — specyfikacja OpenAPI i warstwa pośrednia, dzięki którym asystent AI korzysta z API Twojego systemu bezpiecznie i w ograniczonym zakresie.
- Automatyzacja procesów — modele jako krok procesu biznesowego, z człowiekiem zatwierdzającym tam, gdzie pomyłka kosztuje.
AI w wytwarzaniu oprogramowania
Pracujemy z agentami AI przy modernizacji systemów legacy, pisaniu testów i dokumentacji. Nasze doświadczenie jest inne niż popularna opinia, że AI obniża jakość kodu: w rękach doświadczonego architekta pozwala robić rzeczy, które wcześniej były zbyt pracochłonne. W modernizowanej usłudze liczba testów wzrosła od zera do ponad dwustu, a dokumentacja od zera do kilkudziesięciu dokumentów. Opisujemy to szczegółowo w dziale Wiedza.
Powiązane teksty
2026-10-10
AI nie psuje kodu. W rękach architekta podnosi jego jakość
Rynkowa opinia mówi, że modele językowe zalewają repozytoria kodem gorszej jakości. Nasze doświadczenie z modernizacji dużej platformy jest odwrotne — pod jednym warunkiem.
2026-10-18
BiLSTM z attention na danych rynkowych. Najtrudniejsza nie jest sieć, tylko uczciwy eksperyment
Przez kilka miesięcy budowaliśmy sieci BiLSTM z mechanizmem attention, środowisko uczenia ze wzmocnieniem i warstwę fundamentów point-in-time. Najcenniejsze okazały się nie architektury, tylko placebo, wstępnie ustalone progi i opisane wyniki negatywne.
Zastanawiasz się, gdzie AI może realnie pomóc?
Wskaż proces albo dane, z którymi pracujesz. Sprawdzimy, czy model językowy da tam wymierną wartość — i ile będzie kosztować jego utrzymanie.