Technologia
Jak ESKOM AI wytwarza oprogramowanie — nasz proces krok po kroku
Obiecujemy klientom dwie rzeczy: oprogramowanie dostarczane szybciej i taniej niż w klasycznym modelu oraz jakość pilnowaną automatycznymi testami na każdym kroku. Poniżej cały proces, od pierwszej rozmowy do wdrożenia i opieki po nim. Bez marketingowej mgły. Co robimy, co Państwo widzą na każdym etapie i jak wygląda rozliczenie.
Outsourcing zmian w aplikacjach vs własny zespół + AI — rachunek na 2026
Każda firma korzystająca z własnych aplikacji staje regularnie przed tym samym pytaniem: potrzebujemy zmian w oprogramowaniu, więc kto ma je wykonać? W 2026 roku odpowiedzi są trzy: rozbudowa własnego zespołu, klasyczny software house albo partner pracujący procesem opartym na AI.
Zanim dotkniesz kodu legacy: mapa systemu jako pierwszy krok modernizacji
Modernizację starej aplikacji zaczyna się od odtworzenia wiedzy, nie od kodu. AI analizuje kod, bazę i logi, generując mapę systemu: moduły, przepływy danych, integracje, martwy kod.
Agenci AI w wytwarzaniu oprogramowania: od pojedynczego Copilota do zespołu wyspecjalizowanych agentów
Pojedynczy asystent AI w IDE to początek. Druga fala to zespoły wyspecjalizowanych agentów AI, które samodzielnie planują, kodują, testują i deployują. Praktyczne wzorce orkiestracji, role agentów w pipeline oraz mierzalny wpływ na produktywność zespołu inżynierskiego.
Jak AI zmienia wytwarzanie oprogramowania w 2026: od Copilota do zespołów agentów
Pojedynczy Copilot to autouzupełnianie. Zespół agentów AI to nowa generacja wytwarzania oprogramowania: planowanie, kodowanie, testy, code review, deploy w jednym pipeline. Co konkretnie zmienia się dla zespołów developerskich w 2026 roku.
Cyfrowe bliźniaki w przedsiębiorstwie: modelowanie procesów i symulacja scenariuszy
Cyfrowy bliźniak to wirtualna kopia fizycznego systemu, procesu lub produktu, aktualizowana danymi w czasie rzeczywistym. Przedsiębiorstwa używają go do testowania zmian w bezpiecznym środowisku zanim wdrożą je na produkcji, oszczędzając miliony na kosztownych eksperymentach.
Inżynieria promptów dla zastosowań enterprise: szablony, guardrails i ewaluacja
Jakość systemów AI opartych na modelach językowych zależy w ogromnej mierze od jakości promptów. W środowiskach produkcyjnych ad hoc prompty zastępują systematyczne podejście: szablony z kontrolą wersji, mechanizmy guardrails i formalne procesy ewaluacji.
Mikrousługi kontra monolit dla systemów AI: kiedy co wybrać i jak migrować
Decyzja o architekturze systemu AI ma konsekwencje trudne do odwrócenia: wpływa na koszt utrzymania, możliwości skalowania i szybkość wdrażania zmian przez lata. Przedstawiamy praktyczne kryteria wyboru i strategie bezpiecznej migracji.
RAG w przedsiębiorstwie: jak budować systemy AI na własnych dokumentach i danych
Retrieval-Augmented Generation pozwala organizacjom tworzyć systemy AI odpowiadające na pytania w oparciu o własną wiedzę firmową, bez ryzyka halucynacji i wycieku danych do zewnętrznych modeli. Dowiedz się, jak wdrożyć RAG w sposób bezpieczny i skalowalny.
Wzorce orkiestracji agentów AI: od pipeline do sieci neuronowej agentów
Wybór właściwego wzorca orkiestracji agentów AI decyduje o skuteczności, kosztach i odporności całego systemu automatyzacji. Poznaj praktyczne podejścia: od sekwencyjnych pipeline'ów po hierarchiczne sieci specjalistów.
Samouczące się agenty AI: jak systemy enterprise stają się lepsze z każdym dniem
Wdrożony system AI to nie koniec projektu, tylko jego początek. Systemy enterprise nowej generacji uczą się na każdej interakcji, doskonalią swoje odpowiedzi i automatycznie adaptują się do zmian w organizacji. Dowiedz się, jak mechanizmy samouczenia działają w praktyce produkcyjnej.
AI w produkcji: kontrola jakości i predykcyjne utrzymanie ruchu
Nieplanowane przestoje i wady produkcyjne kosztują europejski przemysł dziesiątki miliardów euro rocznie. Wieloagentowa AI zmienia podejście do utrzymania ruchu i kontroli jakości, z reaktywnego na predykcyjne. Poznaj architekturę systemów AI dla Industry 4.0.
Dokumentacja infrastruktury IT: dlaczego Twoja firma jej potrzebuje (i jak ją stworzyć)
Kiedy kluczowy inżynier odchodzi z firmy, zabiera ze sobą wiedzę o tym, jak naprawdę działa infrastruktura IT. Brak dokumentacji to jedno z największych ukrytych ryzyk organizacji. Dowiedz się, jak zautomatyzowane systemy tworzą i utrzymują aktualną dokumentację infrastruktury, bez angażowania cennego czasu inżynierów.
Code review z AI: jak podnieść jakość kodu i przyspieszyć development
Bugs, luki bezpieczeństwa i problemy architektoniczne wykryte na produkcji kosztują wielokrotnie więcej niż te wychwycone przed deploym. AI code review analizuje każdą zmianę przed mergem, bez zmęczenia, bez przeoczenia.
Web crawling i competitive intelligence: jak monitorować rynek automatycznie
Śledzenie konkurencji, cen, ofert i trendów rynkowych ręcznie jest niemożliwe w skali. Profesjonalne narzędzia do web crawlingu i competitive intelligence automatyzują monitoring rynku i dostarczają przewagę informacyjną w czasie rzeczywistym.
Transkrypcja spotkań z AI: jak nie tracić wiedzy z narad i wideokonferencji
Każde spotkanie biznesowe to kopalnia wiedzy, decyzji i zadań, ale tylko wtedy, gdy są właściwie uchwycone. Sztuczna inteligencja automatycznie transkrybuje nagrania, wyciąga zadania i tworzy protokoły gotowe do dystrybucji w minuty po zakończeniu rozmowy.
Strategia migracji do chmury: kiedy, jak i czy na pewno warto
Migracja do chmury nie jest celem samym w sobie. Jest narzędziem do osiągnięcia celów biznesowych. Jak przeprowadzić rzetelną analizę TCO, wybrać model wdrożenia i uniknąć typowych pułapek cloud migration.
Automatyczne testowanie oprogramowania z AI: od unit testów po E2E
Tysiące testów automatycznych jako warunek konieczny oprogramowania produkcyjnego. Jak AI rewolucjonizuje każdy poziom piramidy testów: od generowania przypadków testowych po inteligentne wykrywanie regresji.
Zarządzanie tożsamością i SSO w organizacji
Jeden login do wszystkich systemów, centralne zarządzanie dostępem, social login i MFA. Jak wdrożyć zarządzanie tożsamością, które upraszcza życie użytkownikom i zwiększa bezpieczeństwo.
Analityka i BI wspierana AI: jak podejmować decyzje oparte na danych
Od rozproszonych arkuszy kalkulacyjnych do inteligentnych dashboardów z predykcją. Jak zbudować system analityczny, który nie tylko raportuje przeszłość, ale przewiduje przyszłość.
Modernizacja systemów legacy: od monolitu do mikroserwisów
Jak bezpiecznie zmodernizować przestarzałe systemy IT bez zakłócania działalności biznesowej. Strategie migracji, architektura mikroserwisowa i rola AI w procesie modernizacji.
8-poziomowy routing LLM: jak obniżyliśmy koszty AI o 70%
Nie każde zapytanie wymaga najdroższego modelu. Dowiedz się, jak 8-poziomowy system routingu ESKOM AI automatycznie wybiera optymalny LLM (od darmowych modeli lokalnych po najbardziej zaawansowane modele AI), drastycznie obniżając koszty bez utraty jakości.