Insights
Artykuły i tutoriale dla tych, którzy kupują i budują AI.
Co AI zmienia w procesie biznesowym i ile to kosztuje — napisane tak, by founder i inżynier mogli czytać tę samą stronę. Każdy tekst zaczyna się od krótkiej odpowiedzi i kończy źródłami.
Artykuły
Argumenty poparte liczbami: co działa, ile kosztuje i kiedy tego nie robić.
- Artykuł
Gdy AI skraca liczbę godzin, stała cena kamienia milowego według opublikowanych stawek dzieli oszczędność, zamiast ją ukrywać
Rozliczenie godzinowe oddaje każdą zaoszczędzoną godzinę klientowi, nieprzejrzysta cena stała oddaje ją wykonawcy; przykład z obliczeniami pokazuje rozwiązanie pośrednie, które obie strony mogą sprawdzić.
11 min czytania - Artykuł
Z asystentem AI w każdym repozytorium automatyzujemy kontrole, a pięć decyzji zostawiamy ludziom
Jak zespół inżynierski pracuje z asystentami AI do kodowania: co uruchamia się automatycznie przy każdej zmianie, o czym zawsze decyduje człowiek i czego jeszcze nie zmierzyliśmy.
8 min czytania - Artykuł
Dlaczego każde studium przypadku na tej stronie ma etykietę dowodu
Liczby na tej stronie mówią teraz, skąd pochodzą — zmierzone, oszacowane czy poglądowe — i czy ktoś za nie poręczy.
1 min czytania - Artykuł
Co sprawia, że ChatGPT i Perplexity cytują firmę: dowody i wzmianki, a nie znaczniki
Co opublikowane badania mówią o byciu cytowanym w odpowiedziach AI, które taktyki mają zmierzony efekt, które są higieną, i checklista dla inżyniera, który ma to wdrożyć.
8 min czytania - Artykuł
Jeszcze nie róbcie ML: pięć sygnałów, że reguła, raport albo arkusz kalkulacyjny wygra z modelem
Pięć warunków, w których projekt machine learning kosztuje więcej, niż przynosi, co zbudować zamiast niego i jak rozpoznać moment, w którym model zaczyna się opłacać.
8 min czytania - Artykuł
Według jednego z liczeń 95% pilotaży AI nie wpływa na wynik finansowy. Metrykę trzeba uzgodnić, zanim zbuduje się model.
Cztery badania z 2025 roku i początku 2026 roku są zgodne, że większość firm widzi niewielki mierzalny zwrot z AI, a typowa przyczyna porażki leży po stronie biznesu, więc rozwiązaniem jest metryka, punkt odniesienia i reguła decyzyjna spisane, zanim cokolwiek powstanie.
8 min czytania - Artykuł
Prototyp napisany metodą vibe coding kosztuje weekend. Produkcja kosztuje całą resztę.
AI sprawiło, że prototypy są niemal darmowe, ale praca, która zamienia demo w system, na którym ludzie polegają, nie zmalała, więc prototyp należy budżetować jako specyfikację, a nie jako większość produktu.
8 min czytania - Artykuł
AI obniżyło koszt pisania kodu. Nie obniżyło samo z siebie kosztu projektów programistycznych.
Kontrolowane pomiary pokazują umiarkowane albo ujemne przyspieszenie dzięki narzędziom AI do kodowania, a samo kodowanie to mniejszość czasu projektu, więc uczciwy rabat za AI jest niewielki i da się go przypisać do konkretnych faz.
9 min czytania
Tutoriale
Implementacje krok po kroku z kodem, dla inżyniera, który będzie utrzymywał system.
- Tutorial
Rekomendacje dla sklepu internetowego: najpierw baseline na współoglądaniach, two-tower retrieval dopiero wtedy, gdy test pokaże, że się opłaca
Dwuetapowy plan rekomendacji produktowych z uzasadnieniem biznesowym, działającym kodem pandas dla baseline'u, architekturą, która przychodzi po nim, i sposobem udowodnienia każdego z etapów w teście A/B.
11 min czytania - Tutorial
Agent AI to model, pętla i lista uprawnień, a limity należą do kodu
Czym prostymi słowami jest agent AI, agent w 80 liniach z trzema narzędziami i twardymi limitami, jak przetestować go na historycznych przypadkach i jak oszacować koszt jego budowy i działania.
11 min czytania - Tutorial
Dla firmowej bazy wiedzy zacząć od RAG i zbioru testowego, a fine-tuning stosować tylko do formatu
Tabela decyzyjna RAG kontra fine-tuning oraz dwutygodniowy test, który pokazuje, czy wyszukiwanie we własnych dokumentach wystarczająco dobrze odpowiada na własne pytania.
10 min czytania