Od przypadkowego użycia do powtarzalnych workflow
Zamiana użytecznych wzorców w wspólne workflow, przykłady i nawyki.
Od niepewności wokół AIdo działających systemów
AI jest już na agendzie. Trudniejsze pytanie brzmi: gdzie naprawdę ma sens.
Pomagam organizacjom oddzielić sygnał od szumu, znaleźć miejsca, w których AI może realnie usprawnić pracę, i zamienić dobre pomysły w workflow, internal tools oraz software, którego ludzie faktycznie używają.
Moja praca łączy rozmowy z leadershipem, realia delivery i szczegóły implementacji.
Doświadczenie kształtowane w Shell · Tony Blair Institute for Global Change · Financial Conduct Authority
energetyka · polityka publiczna · regulacje finansowe · healthcare IT · manufacturing · enterprise IT · software engineering · AI enablement · delivery · governance
Problemem nie jest dostęp do AI. Problemem jest translacja.
Większość zespołów ma już narzędzia. Często brakuje im sposobu, żeby zamienić możliwość w osąd: które use case’y mają znaczenie, jakie ryzyka są realne, co warto sprawdzić najpierw i co trzeba zbudować porządnie.
Bez takiej translacji AI rozprasza się na prywatne prompty, oderwane eksperymenty, niejasną odpowiedzialność i dema, które nie przeżywają kontaktu z prawdziwą pracą.
Tu właśnie pomagam: zamieniać niepewność w decyzje, a decyzje w systemy, które mogą działać operacyjnie.
Od dostępu do sprawczości
Wiele organizacji daje już ludziom dostęp do ChatGPT, Copilota, Claude’a albo wewnętrznych narzędzi AI. Dostęp nie jest tym samym co umiejętność działania.
Pomagam zespołom używać AI w realnej pracy: zadawać lepsze pytania, projektować powtarzalne workflow, oceniać outputy, obchodzić się z wrażliwą informacją i wiedzieć, kiedy AI nie używać.
Celem nie jest robienie z ludzi “prompt engineerów”. Celem jest pomóc im wykonywać własną pracę lepiej, z AI jako praktyczną warstwą wsparcia.
Od imponujących outputów do lepszego osądu
Uczenie się, jak kwestionować, weryfikować, adaptować i nadzorować outputy AI.
Od dostępu do narzędzi do wartości biznesowej
Użycie AI przy realnych zadaniach, decyzjach, dokumentach i procesach.
Od niepewności do pewności działania
Guidance, guardrails, przykłady i kontekst, dzięki którym ludzie wiedzą, co jest bezpieczne i użyteczne.
Gdzie jestem użyteczny
Najbardziej pomagam tam, gdzie problem nie jest wyłącznie strategiczny ani wyłącznie techniczny — gdy organizacja potrzebuje kogoś, kto połączy oba światy.
Dla leadership teamów
Pomagam zamienić niepewność wokół AI w jaśniejsze opcje, trade-offy, priorytety i decyzje. Nie chodzi o to, żeby brzmieć innowacyjnie. Chodzi o to, żeby wiedzieć, co warto robić, czego nie warto i dlaczego.
Dla zespołów uczących się dobrze używać AI
Wiele zespołów ma już dostęp do ChatGPT, Copilota, Claude’a albo wewnętrznych narzędzi AI. Pomagam im przejść od rozproszonych eksperymentów do praktycznych nawyków, powtarzalnych workflow, bezpieczniejszego użycia i lepszego osądu.
Dla zespołów delivery
Pomagam zamieniać use case’y w workflow, prototypy i systemy, które da się testować, poprawiać i utrzymywać. Dobra praca z AI musi przetrwać kontakt z realnymi użytkownikami, danymi i ograniczeniami.
Dla organizacji z realnymi ograniczeniami
Pomagam trzymać ambicję blisko danych, bezpieczeństwa, governance, adopcji i sposobu, w jaki ludzie naprawdę pracują. AI ma pasować do środowiska operacyjnego, nie tylko do dema.
Jak pracuję
Praca zwykle zaczyna się przed narzędziami, platformami i vendorami. Zaczyna się od zrozumienia sytuacji na tyle dobrze, żeby podejmować lepsze decyzje.
Zrozumieć realny kontekst
Zaczynam od samej pracy: celów, ograniczeń, użytkowników, interesariuszy, danych, systemów i decyzji, które ludzie próbują podejmować. Celem jest wspólne zrozumienie zanim pojawi się rekomendacja narzędzi.
Oddzielić sygnał od szumu
Pomagam zobaczyć, gdzie AI albo software może dać realną dźwignię, gdzie pomysł jest przedwczesny i jakie założenia trzeba sprawdzić zanim pójdzie w to czas albo budżet.
Ułożyć pierwszy użyteczny krok
To może być workflow, prototyp, internal tool, plan delivery, wzorzec governance albo roadmapa implementacji. Chodzi o taki konkret, z którego da się uczyć.
Budować albo wspierać implementację
Gdzie ma to sens, mogę pomóc projektować, budować, reviewować albo prowadzić delivery — tak, żeby praca była praktyczna, utrzymywalna i zgodna z ograniczeniami organizacji.
Dlaczego ta perspektywa działa
Wystarczająco szeroka, żeby widzieć system
Pracowałem na styku software engineering, enterprise IT, delivery, architektury i środowisk product-shaped. Ta szerokość pomaga zobaczyć, jak decyzje technologiczne wpływają na ludzi, proces, ryzyko i implementację.
Wystarczająco techniczna, żeby kwestionować założenia
Adopcja AI często brzmi prosto, dopóki nie dotknie danych, integracji, jakości, bezpieczeństwa, utrzymania i odpowiedzialności. Wnoszę do rozmowy wystarczającą głębię inżynierską, żeby trzymać pomysły przy ziemi.
Wystarczająco senioralna, żeby tłumaczyć trade-offy
Pracuję swobodnie z senior stakeholders, gdy zadaniem jest zamiana złożoności w opcje, ryzyka, priorytety i decyzje — bez spłaszczania technicznej rzeczywistości pod spodem.
Wystarczająco praktyczna, żeby ruszyć pracę do przodu
Nie kończę na rekomendacjach. Mogę pomóc ułożyć eksperymenty, projektować workflow, budować prototypy, wspierać zespoły i zamieniać użyteczne pomysły w coś operacyjnego.
Typowe formy współpracy
Czasem praca zaczyna się od jednego niejasnego pytania. Czasem od zespołu, który już eksperymentuje. Czasem od leadershipu pytającego, co AI powinno znaczyć dla organizacji. Format zależy od problemu.
AI opportunity assessment
Skoncentrowana praca nad tym, gdzie AI może tworzyć wartość, jakie ograniczenia są istotne i które pierwsze kroki mają sens.
Efekt: jaśniejsze priorytety, praktyczne use case’y, ryzyka do uwzględnienia i realistyczna ścieżka dalej.
AI coaching i workflow enablement
Praktyczny coaching dla zespołów, które mają już dostęp do ChatGPT, Copilota, Claude’a albo wewnętrznych narzędzi AI, ale potrzebują pomocy w dobrym użyciu ich w realnej pracy.
Efekt: przykłady dopasowane do roli, wspólne workflow, wzorce promptowania, guidance bezpiecznego użycia i nawyki review.
Prototyp workflow
Praktyczny prototyp sprawdzający, czy workflow wspierany AI może zmniejszyć tarcie, poprawić jakość albo dać mierzalną wartość operacyjną.
Efekt: coś konkretnego do testowania, rozmowy, poprawiania albo odrzucenia.
Internal tools i automatyzacja
Projektowanie i budowanie małych, użytecznych systemów, które łączą narzędzia, porządkują dane, automatyzują powtarzalną pracę albo wspierają lepsze decyzje.
Efekt: działająca technologia, która oszczędza czas i zmniejsza operacyjne tarcie.
Doradztwo leadershipowe i wsparcie delivery
Pomoc liderom i zespołom w podejmowaniu świadomych decyzji technologicznych, priorytetyzacji pracy i przechodzeniu od strategii do implementacji z mniejszą niejednoznacznością.
Efekt: lepsze decyzje, jaśniejsze trade-offy i wsparcie przez delivery.
Pomysły, obserwacje i praktyczne lekcje z pracy w terenie.
Piszę o adopcji AI, software engineering, LLM workflows i różnicy między imponującymi demami a systemami, na których ludzie mogą polegać.
AI adoption to nie problem narzędzi
Użyteczna adopcja AI zaczyna się od zrozumienia pracy, ochrony craftu i zamiany rozproszonego użycia AI w działające modele pracy.
Czytaj artykułSkill issue? Pewnie tak, ale nie w tym rzecz.
Inżynierski rant z post-hype’owej strony AI-assisted development. AI przyspiesza pracę, a potem wystawia rachunek: więcej kodu, więcej dryfu, więcej review i złamany mental.
Czytaj artykułNie wiesz jeszcze, gdzie AI ma sens? To dobry moment, żeby zacząć.
Nie potrzebujesz w pełni ułożonej strategii AI przed pierwszą rozmową.
Często użyteczna praca zaczyna się od nieporządnego pytania, obiecującego pomysłu, zespołu pod presją albo poczucia, że da się działać lepiej.
Jeśli ścieżka nadal nie jest jasna, to zwykle właściwy moment, żeby porozmawiać.
Zacznij rozmowę