Case studies — co zbudowałem i co z tego wyszło
Pięć wdrożeń, każde opisane tak samo: problem, co zbudowałem, efekt w liczbach. Razem z tym, co po drodze poszło nie tak — bo to zwykle najbardziej użyteczna część historii.
To są wdrożenia zrobione na mojej własnej infrastrukturze i w projektach własnych — nie u klientów. Dzięki temu mogę pokazać prawdziwe liczby, pomiary i błędy, zamiast opisywać sukcesy ogólnikami, na które ktoś kazał mi się zgodzić. Kiedy pojawi się wdrożenie u klienta i zgoda na jego opisanie, będzie tu oznaczone wprost jako projekt kliencki.
Luna — asystentka AI, która pamięta o Twoich sprawach
Piszesz albo mówisz jedno zdanie, a Luna sama ustawia przypomnienie, robi listę albo notatkę. Mój własny projekt — z opisem tego, co po drodze nie działało.
Efekt: AI dopisuje do aplikacji nowy element w 22–34 s zamiast 3–7 min, a zdjęcie odczytuje w ok. 5 s zamiast 11–16 s
Czytaj case study →
Asystent, który zna dokumenty firmy — i podaje źródło każdej odpowiedzi
Pierwsza wersja odpowiadała fatalnie: 0 trafnych odpowiedzi na 5. Oczywista diagnoza okazała się błędna, a prawdziwa przyczyna leżała dwa kroki wcześniej.
Efekt: 0/5 → 5/5 trafnych odpowiedzi, pełne przeliczenie bazy wiedzy w 15 sekund
Czytaj case study →
Automatyzacja, która wie, że przestała działać
Monitoring odpowiadał „brak przerwy” także wtedy, gdy w ogóle nie widział strony. Uspokajająca wiadomość w sytuacji, w której nic nie zostało sprawdzone.
Efekt: Trzecia możliwa odpowiedź: „nie potrafiłem sprawdzić” — zamiast cichego „wszystko OK”
Czytaj case study →
Bot na Telegramie: pytasz głosem, dostajesz odpowiedź głosem
Dostęp do firmowego systemu z telefonu, bez otwierania panelu. Po drodze złapana halucynacja i awaria sieci, która zjadała co czwarte połączenie.
Efekt: Odpowiedź w 2,5–5 s, nieudane połączenie skrócone ze 129 do 15 sekund
Czytaj case study →
AI opisuje zdjęcia produktów, a katalog ładuje się 27 sekund
Katalog, w którym opisy produktów pisze AI ze zdjęcia. Działał, tylko ładował się ponad 27 sekund — i winna nie była wcale sztuczna inteligencja.
Efekt: 27 s → 0,3 s czasu ładowania, bez zmiany jednej linijki we frontendzie
Czytaj case study →Podobny problem u siebie?
Opisz w trzech zdaniach proces, który Cię męczy. Odpowiem w ciągu 24 godzin — pomysłem na automatyzację albo informacją, że w tym przypadku nie warto.
Przejdź do formularza →