Pozostałe wpisy
Dlaczego Twoja aplikacja przestaje działać po wdrożeniu? O roli testów regresyjnych i strategii Quality Assurance
Wdrożenie nowej funkcji w aplikacji często przypomina stąpanie po polu minowym: jeden nieostrożny ruch w kodzie może nieoczekiwanie "wysadzić" stabilność całego systemu. Bez odpowiedniej kontroli jakości, nawet najbardziej innowacyjny projekt staje się dla biznesu kłopotliwym balastem pełnym regresji. Na szczęście istnieje strategia, która zdejmuje to ryzyko z barków zespołu i zmienia testowanie z przykrego obowiązku w gwarancję bezpiecznego skalowania.
Model Context Protocol (MCP) - Brakujące ogniwo, które połączy Twoje dane ze sztuczną inteligencją
Generatywna sztuczna inteligencja robi wrażenie w demo, ale w realnym biznesie szybko okazuje się ślepa i głucha na to, co najważniejsze: Twoje dane. Bez dostępu do systemów sprzedaży, finansów, logistyki czy dokumentów, nawet najlepszy model językowy pozostaje tylko gadżetem. Na szczęście pojawia się standard, który zdejmuje ten ogranicznik i zmienia AI z rozmówcy w realnego pracownika.
Jak uciec z pułapki Excela i przestać tracić dni na ręczne zmiany harmonogramu?
W wielu organizacjach zmiana priorytetu jednego, kluczowego projektu uruchamia lawinę ręcznych operacji: przesuwanie dat w Excelu, ponowne liczenie dni roboczych, nerwowe sprawdzanie zależności i weryfikowanie obciążeń poszczególnych zespołów. U naszego klienta wyglądało to dokładnie tak samo - do momentu wdrożenia Jira i jednej z jej funkcjonalności na której się dziś skupimy - Jira Advanced Roadmaps.
8 sygnałów ostrzegawczych, że to czas na audyt jakości kodu źródłowego
Dług technologiczny to nie „problem kodu”, tylko rosnące ryzyko biznesowe. Jeśli rozpoznajesz te sygnały w swojej firmie, czas na zewnętrzną diagnozę, zanim koszty zaczną rosnąć lawinowo. Te symptomy pokazują, kiedy dług technologiczny przestaje być niewygodą, a zaczyna sabotować rozwój i wartość firmy. Sprawdź, czy to już Twój moment na audyt. Jeśli tempo prac spada mimo większego zespołu, a każda zmiana kosztuje coraz więcej, to może być dług technologiczny. W tekście znajdziesz 8 czerwonych lampek i wskazówkę, kiedy audyt daje największy zwrot.
Bezpieczeństwo danych w AI - o co klienci najczęściej pytają
Wokół AI i bezpieczeństwa danych narosło sporo mitów, a wiele firm nadal nie wie, kiedy ryzyko jest realne, a kiedy praktycznie zerowe. W tym artykule pokazuję, jak wygląda praca na danych w popularnych narzędziach (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot), czym różnią się wersje darmowe od biznesowych, co oznaczają opt-in i opt-out oraz jak podejść do AI tak, żeby korzystać z niej śmiało, ale odpowiedzialnie - bez naruszania poufności i bez stresu o RODO.
Wdrożenia AI w firmie - praktyczne, bezpieczne i skuteczne rozwiązania
AI przestała być zarezerwowana dla korporacji - dziś realnie odciąża małe i średnie firmy, porządkując wiedzę, automatyzując powtarzalne zadania i wspierając decyzje na podstawie danych, a nie intuicji. Wdrożenie nie wymaga rewolucji ani wymiany systemów; można je przeprowadzać etapami, zaczynając od jednego procesu, który najbardziej obciąża zespół. Ten przewodnik pokazuje, jak ocenić gotowość organizacji, gdzie AI daje najszybszy zwrot, jak wygląda bezpieczna architektura (w tym RAG) i w jaki sposób odpowiednio zaprojektowane rozwiązania usprawniają pracę firm.
5 punktów, na które warto zwrócić uwagę przy starcie projektu IT w 2026
Rok 2026 to moment, w którym sztuczna inteligencja staje się realnym współtwórcą oprogramowania. Coraz więcej software house’ów korzysta z narzędzi takich jak GitHub Copilot czy Cursor, by pisać kod szybciej i taniej - ale nie wszyscy robią to dobrze. Dla klientów zamawiających oprogramowanie to czas zmian: świadomość, jak AI wpływa na proces wytwórczy, może przełożyć się bezpośrednio na lepsze wyceny i bardziej efektywne projekty. Ten artykuł pokazuje, jak rozmawiać z wykonawcami o AI i na co zwracać uwagę przy starcie projektu IT w 2026 roku.
Od kodera do managera: jak programiści powinni zmienić myślenie o swojej pracy w erze AI
Sztuczna inteligencja w ciągu ostatnich dwóch lat zrewolucjonizowała sposób, w jaki programiści tworzą oprogramowanie. Coraz mniej czasu spędzamy przy edytorze kodu, a coraz więcej - na formułowaniu zadań, analizowaniu wyników i zarządzaniu procesem tworzenia. AI nie tyle automatyzuje naszą pracę, co zmienia jej charakter: z rzemieślniczego pisania kodu w stronę strategicznego zarządzania nim. Developerzy - i szerzej, całe zespoły IT - muszą nauczyć się myśleć jak menedżerowie, którzy planują, koordynują i nadzorują pracę inteligentnych agentów. To moment, w którym rola programisty przestaje polegać na kodowaniu, a zaczyna na managowaniu inteligentnymi procesami.
Dlaczego menedżer produktu musi mieć swoje zdanie?
Wielu menedżerów produktu marzy o tym, by być „prezesem swojego produktu” - decydować, kierować, wyznaczać kurs. W praktyce jednak codzienność PM-a częściej przypomina balansowanie między opiniami, interesami i polityką firmową niż samotne dowodzenie statkiem. W tym chaosie łatwo przyjąć bezpieczną pozycję: przedstawiać fakty, ale nie zajmować stanowiska. Problem w tym, że neutralność zabija wpływ. Bo prawdziwy lider produktu to nie ten, który ma zawsze rację, tylko ten, który ma odwagę ją mieć - i potrafi ją przekuć w rekomendację.
Spodobały Ci się nasze artykuły?
Zapisz się do newslettera i otrzymuj dwa razy w miesiącu skondensowaną porcję praktycznej wiedzy o projektach IT w formie przyjaznego newsletteru - bez spamu i zbędnych informacji.