AI/ML 
Rozwój oprogramowania 
Szkolenia z AI
Praktyczne warsztaty dla zespołów developerskich. Realne rezultaty już od pierwszej linii kodu.
Szkolenia z AI to program szkoleń zaprojektowany dla zespołów technicznych, które chcą świadomie wdrażać nowoczesne narzędzia sztucznej inteligencji do swojej codziennej pracy. Warsztaty opierają się na konkretnych scenariuszach i kodzie uczestników – pokazując, jak rozwiązania takie jak GitHub Copilot, a także GitLab Duo, Cursor, Tabnine czy Amazon CodeWhisperer mogą realnie zwiększyć efektywność w tworzeniu oprogramowania i dokumentacji.
Dlaczego szkolenia z AI mają sens?
Zespoły programistyczne codziennie zmagają się z powtarzalnymi zadaniami – tworzeniem testów jednostkowych, uzupełnianiem dokumentacji czy refaktoryzacją kodu. Mimo że są one kluczowe dla jakości projektów, w realiach presji czasowej często zostają odsunięte na dalszy plan lub wykonywane pośpiesznie.
Nasze warsztaty pokazują, że AI nie jest futurystycznym dodatkiem, ale praktycznym narzędziem do automatyzacji właśnie tych czasochłonnych zadań. Dzięki takim narzędziom jak GitHub Copilot oraz alternatywom — GitLab Duo, Cursor, Tabnine i inne — programiści mogą skupić się na logice biznesowej i architekturze systemów, a nie na rutynowych linijkach kodu.
To nie szkolenie teoretyczne, ale wspólna praca na realnym kodzie zespołu – z natychmiastową wartością biznesową.
Z jakimi wyzwaniami przychodzą do nas firmy technologiczne?
Brak czasu na tworzenie testów i dokumentacji
Te zadania są niezbędne, ale często odkładane na koniec projektu lub całkowicie pomijane.
Nieznajomość praktycznych zastosowań AI w programowaniu
Wiele zespołów słyszało o narzędziach AI, ale nie wie, jak z nich korzystać efektywnie.
Potrzeba szybszego onboardingu nowych pracowników
Zespoły szukają sposobu na zwiększenie samodzielności programistów już od pierwszych dni pracy.
Wysoka presja projektowa
Każdy zysk wydajności może przełożyć się na szybsze dowiezienie MVP lub redukcję kosztów iteracji.
Jak to rozwiązuje nasza technologia?
Pracujemy na kodzie klienta, co pozwala zobaczyć dokładnie, gdzie i jak AI może pomóc w codziennych zadaniach.
Uczestnicy nie tylko uczą się obsługi narzędzia, ale zyskują pewność, jak bezpiecznie i efektywnie stosować AI w codziennej pracy.
Uczestnicy uczą się, jak narzędzia AI, np. Copilot generuje testy jednostkowe i dokumentację, redukując czas spędzany na tych zadaniach o kilkadziesiąt procent.
Minimalna teoria – maksimum ćwiczeń praktycznych i gotowych scenariuszy do wdrożenia już od następnego dnia roboczego.
Pokazujemy, jak sztuczna inteligencja może sugerować ulepszenia w istniejącym kodzie, dbając o jakość i czytelność projektu.
Pomagamy wybrać kolejne kroki — od wdrożeń narzędzi AI po budowę własnych asystentów kodowania czy agentów developerskich.
Metodologia 4D
Discovery
Zrozumienie DNA problemu zanim powstanie pierwsza linia kodu
Faza Discovery pozwala dokładnie zrozumieć wyzwanie biznesowe, potrzeby użytkowników oraz kontekst technologiczny. Dzięki temu projekt rozpoczyna się od solidnych fundamentów, a kluczowe założenia są zweryfikowane jeszcze przed rozpoczęciem developmentu.
Kluczowy artefakt
Standaryzowany dokument koncepcji
(Standardized Concept Document)
Nasze skupienie
Nasze działania
Analizujemy środowisko biznesowe i technologiczne klienta
– od istniejących systemów po potrzeby użytkowników i cele strategiczne. Weryfikujemy założenia biznesowe, identyfikujemy ryzyka oraz definiujemy problem do rozwiązania. Efektem jest spójna koncepcja produktu stanowiąca podstawę dalszych etapów projektu.
Definition
Przekładanie wiedzy i pomysłów na konkretny plan produktu
W fazie Definition przekształcamy wnioski z Discovery w szczegółowy projekt rozwiązania. Powstają wymagania, architektura systemu oraz koncepcja doświadczenia użytkownika.
Kluczowy artefakt
Plan produktu i architektury
(Product & Architecture Blueprint)
Nasze skupienie
Nasze działania
Przekładamy cele biznesowe na konkretne wymagania funkcjonalne i techniczne. Tworzymy prototypy UX, definiujemy architekturę oraz planujemy realizację projektu. Dzięki temu development rozpoczyna się z jasnym planem i minimalnym ryzykiem.
Delivery
Budowanie i wdrażanie niezawodnego oprogramowania
W fazie Delivery powstaje właściwe rozwiązanie technologiczne. Koncentrujemy się na jakości kodu, przejrzystej komunikacji z interesariuszami oraz stabilnym wdrożeniu produktu.
Kluczowy artefakt
Gotowy produkt / wdrożenie produkcyjne
Nasze skupienie
Nasze działania
Zespoły projektowe tworzą rozwiązanie w oparciu o nowoczesne praktyki developmentu i ciągłą integrację. Regularnie testujemy produkt i utrzymujemy transparentną komunikację z interesariuszami, aby dostarczyć stabilne i gotowe do użycia rozwiązanie.
Direction
Przekształcenie produktu w rozwijający się biznes cyfrowy
Direction to faza długoterminowego rozwoju produktu. Zamiast kończyć współpracę po wdrożeniu, wspieramy klientów w skalowaniu rozwiązania, wprowadzaniu innowacji i budowaniu przewagi rynkowej.
Kluczowy artefakt
Roadmapa rozwoju i innowacji produktu
Nasze skupienie
Nasze działania
Wspólnie z klientem analizujemy dane produktowe, identyfikujemy nowe możliwości rozwoju i planujemy kolejne funkcjonalności. Pomagamy skalować rozwiązanie, optymalizować jego działanie oraz budować długoterminową strategię produktu.
Dlaczego warto szkolić się z nami z AI?
- Bezpośrednie oszczędności czasu – zadania, które zajmowały godziny, teraz trwają minuty.
- Zwiększenie jakości kodu i projektów – AI wspiera dokumentację, testy i refaktoryzację w czasie rzeczywistym.
- Lepsze morale zespołu – programiści odciążeni z rutyny mogą skupić się na kreatywnych aspektach pracy.
- Przyspieszenie adopcji AI w organizacji – zespół wie, jak korzystać z narzędzi zgodnie z polityką IT i realnymi potrzebami.
- Skalowalność wiedzy – szkolenie to początek – pomagamy rozbudować kompetencje AI na poziomie całej organizacji.
Gdzie najlepiej sprawdzają się warsztaty z AI?
Przetwarzanie dokumentów z użyciem sztucznej inteligencji sprawdza się w:
Firmach technologicznych i software house’ach – które chcą wdrożyć AI do procesów developerskich w sposób świadomy i praktyczny.
Zespołach R&D i IT w korporacjach – gdzie AI może przyspieszyć iteracje, dokumentację oraz zwiększyć przewidywalność projektów.
Organizacjach wdrażających DevOps lub CI/CD – gdzie automatyzacja jest już normą, a AI może dodać kolejną warstwę optymalizacji.
Firmach regulowanych (np. infrastruktura krytyczna) – gdzie każda linijka kodu musi być zgodna z procedurami, a AI pomaga utrzymać jakość i zgodność.
Startupach i scale-upach – które chcą rosnąć szybko bez obciążania zespołów dodatkowymi, powtarzalnymi obowiązkami.
