Masz AI tools,
ale nie widzisz efektów
Samo wykupienie licencji Copilot to nie wdrożenie AI. Bez właściwej implementacji, szkoleń i procesów — narzędzia leżą niewykorzystane.
Wykupione licencje
leżą niewykorzystane
6 miesięcy Copilota w firmie, a developerzy wracają do starego workflow po tygodniu. Bez praktycznych warsztatów i gotowych wzorców — adopcja się nie dzieje.
Brak polityk
= chaos i ryzyko
Co trafia do zewnętrznego modelu AI? Jakie dane są wrażliwe? Bez polityk bezpieczeństwa AI narzędzia stwarzają ryzyko wycieku kodu lub danych klientów.
Nie wiesz czy AI
faktycznie przyspiesza pracę
Zarząd pyta o ROI z inwestycji w AI. Bez mierzonych KPI (velocity, czas PR review, pokrycie testami) odpowiedź to zawsze „wydaje nam się, że pomaga".
* McKinsey State of AI, GitHub Copilot Impact Study, Gartner AI Adoption Report
Wdrożenie AI
dopasowane do zespołu
Od małych zespołów startujących z AI po duże organizacje potrzebujące pełnej integracji z CI/CD, politykami bezpieczeństwa i pomiarami efektów.
Pakiet Starter
(3–10 dev)
Szybki start z AI dla małego zespołu — audyt potrzeb, wybór i konfiguracja jednego narzędzia, warsztat praktyczny i playbook użycia.
- Audyt obecnych narzędzi i procesów
- Dobór i konfiguracja jednego narzędzia AI
- Warsztat praktyczny (4h) dla zespołu
- Playbook: kiedy i jak używać AI
Pakiet Professional
(10–50 dev)
Pełne wdrożenie AI dla średniego zespołu — dobór zestawu narzędzi, integracja z CI/CD, warsztaty per team i pomiar efektów po 4 tygodniach.
- Pełny audyt procesów developerskich
- Dobór i integracja zestawu narzędzi AI
- Warsztaty dla poszczególnych teamów
- Integracja z GitHub/GitLab i CI/CD
- Raport z KPI po 4 tygodniach użycia
Enterprise
(50+ dev)
Wdrożenie AI na skalę enterprise — polityki bezpieczeństwa, izolacja danych, on-premise lub private cloud, dedykowany program adopcji i kwartalne przeglądy.
- Wszystko z Pakietu Professional
- Polityki bezpieczeństwa AI dla organizacji
- On-premise / private cloud configuration
- Program adopcji i change management
- Kwartalne przeglądy i optymalizacje
Jak wdrażamy AI w zespole?
Od audytu do mierzalnych efektów —
konkretne KPI widoczne po 4 tygodniach użycia.
Audyt AI readiness
Analizujemy obecne procesy, tech stack, używane narzędzia i poziom znajomości AI w zespole. Identyfikujemy gdzie AI da największy efekt.
Dobór i konfiguracja
Wybieramy narzędzia dopasowane do Twojego stosu (Copilot, Cursor, Claude Code, JetBrains AI). Konfigurujemy integrację z IDE, GitHub i pipeline'ami CI/CD.
Warsztaty praktyczne
Prowadzimy warsztaty dla developerów: prompting dla programistów, AI-assisted code review, refaktoryzacja z AI. Playbook kiedy używać AI, a kiedy nie.
Pomiar i optymalizacja
Śledzimy KPI: velocity, czas review PR, czas deployu, pokrycie testami. Raport po 4 tygodniach z wnioskami i optymalizacjami dla dalszej adopcji.
Co zyska Twój zespół
po wdrożeniu AI?
Realna produktywność, nie licencje
Developerzy, którzy wiedzą jak używać AI efektywnie, są o 20–55% szybsi przy powtarzalnych zadaniach. Wdrożenie dostarcza tę zmianę — nie sam zakup narzędzi.
Bezpieczne użycie AI
Polityki bezpieczeństwa AI, konfiguracja co trafia do zewnętrznych modeli, izolacja wrażliwych danych. Korzystasz z AI bez ryzyka wycieku kodu ani danych klientów.
Mierzalne KPI, nie odczucia
Śledzimy velocity sprintów, czas review PR, czas od commit do deploy. Raport po 4 tygodniach pokazuje dokładnie, co się zmieniło — liczby do rozmowy z zarządem.
Trwała adopcja, nie jednorazowy hype
Playbooki, polityki i nawyki zbudowane podczas wdrożenia pozostają w zespole na lata. Wsparcie przez 4–8 tygodni po wdrożeniu — żebyś nie wrócił do starego workflow.
Twój zespół ma Copilot, ale nie wie jak z niego korzystać?
Samo wykupienie licencji to nie wdrożenie. Pomagamy zbudować workflow, prompty i procesy, które faktycznie przyspieszają pracę — i mierzymy efekty.
Umów bezpłatną konsultację