O nas
Koncepcje i idee, które trzymają projekt w ryzach.
To nie są „ładne hasła”. To zasady, dzięki którym wdrożenia są stabilne, przewidywalne i pomagają zespołowi w codziennej pracy.
Manifest
Kreatywność to skrót, nie chaos.
Najlepsze usprawnienia są zwykle proste: usuwają ręczne kroki, porządkują dane i sprawiają, że decyzje są oczywiste. Poniżej zestaw koncepcji, które pomagają nam dowozić efekt.
W skrócie
- Proces ma pierwszeństwo przed narzędziem.
- Jedna rzecz na start — potem dopiero skala.
- Wyjątki i decyzje człowieka są częścią projektu.
- Stabilność i bezpieczeństwo są równie ważne jak „działa”.
Zasady w praktyce
Co dokładnie robimy i dlaczego.
Rozwiń zasadę, żeby zobaczyć, jak wygląda w praktyce i jaki daje efekt. Te koncepcje przenosimy na projekty niezależnie od tego, czy wdrażamy automatyzacje, sztuczną inteligencję czy oprogramowanie.
Najpierw proces, potem narzędzieJeśli proces jest niejasny, narzędzie tylko przykryje problem.
W praktyce
- Spisujemy kroki procesu: kto robi co i kiedy.
- Zbieramy wyjątki: co dzieje się, gdy brakuje danych albo jest spór.
- Dopiero potem dobieramy: automatyzacja / sztuczna inteligencja / oprogramowanie.
Co to daje
- Mniej ręcznego „pilnowania w głowie”.
- Mniej błędów wynikających z niejasnych zasad.
- Rozwiązanie, które da się rozwijać bez przepisywania wszystkiego.
Jedna rzecz na startNajlepiej działa pierwszy krok, który daje szybki efekt i buduje zaufanie.
W praktyce
- Wybieramy 1–2 priorytety z największym kosztem błędów lub opóźnień.
- Ustalamy proste kryteria „gotowe”.
- Uruchamiamy rozwiązanie i dopiero potem rozszerzamy zakres.
Co to daje
- Szybciej widać efekt.
- Mniej ryzyka i mniej zmian naraz.
- Lepsze decyzje, bo bazują na realnym wyniku.
Mierz, żeby się nie spieraćDane upraszczają rozmowę: co działa, co nie działa i co poprawić.
W praktyce
- Wybieramy 1–3 proste wskaźniki (np. czas obsługi, liczba błędów, liczba wyjątków).
- Zbieramy minimum danych potrzebnych do decyzji.
- W podsumowaniu miesiąca pokazujemy, co się zmieniło i dlaczego.
Co to daje
- Mniej dyskusji „wydaje mi się”.
- Szybsze decyzje o kolejnych krokach.
- Czytelna wartość współpracy.
Wyjątki są częścią procesuProces działa dopiero wtedy, gdy wiemy, co robić, gdy coś idzie inaczej niż zwykle.
W praktyce
- Projektujemy ścieżki: standard + wyjątki (brak danych, spór, błąd).
- Zasada: jeśli potrzebna decyzja człowieka — proces zatrzymuje się i jasno o tym mówi.
- Logi i historia działań: żeby dało się to sprawdzić i poprawić.
Co to daje
- Mniej „pożarów” i ręcznych obejść.
- Większa przewidywalność.
- Spokojniejsze utrzymanie po uruchomieniu.
Uprawnienia minimalneRozwiązanie powinno robić tylko to, co jest konieczne.
W praktyce
- Rozdzielamy role i dostęp do danych.
- Ograniczamy zakres akcji (np. co można zmienić automatycznie, a co wymaga zgody).
- Dbamy o ślad audytowy: kto i kiedy wykonał krok.
Co to daje
- Mniejsze ryzyko błędów i nadużyć.
- Łatwiejsze audyty i kontrola.
- Bezpieczniejsze wdrożenia.
Stabilność ponad „fajnie działa”Wdrożenie ma działać w codziennej pracy, a nie tylko w demo.
W praktyce
- Testy na realnych przykładach (zanonimizowanych, jeśli trzeba).
- Monitorowanie i alerty, gdy coś poszło nie tak.
- Proste mechanizmy powrotu/wycofania zmian, jeśli to konieczne.
Co to daje
- Mniej przestojów.
- Szybsze diagnozowanie problemów.
- Więcej zaufania zespołu do rozwiązania.
Jasna komunikacja i odpowiedzialnośćWspółpraca działa wtedy, gdy wiadomo, kto decyduje i co jest następnym krokiem.
W praktyce
- Ustalamy właściciela procesu po stronie klienta.
- Umawiamy zasady: co wymaga zatwierdzenia, a co robimy samodzielnie.
- Podsumowania i decyzje zapisujemy w jednym miejscu, bez zgadywania po tygodniu.
Co to daje
- Mniej „przekazywania piłeczki”.
- Szybsze iteracje.
- Spokojniejsza współpraca po obu stronach.
Sztuczna inteligencja tylko, gdy jest sprawdzalnaStosujemy ją tam, gdzie wynik można ocenić i kontrolować.
W praktyce
- Zaczynamy od trybu: człowiek zatwierdza w kluczowych miejscach.
- Dajemy agentowi zasady i ograniczenia (co wolno, czego nie wolno).
- Łączymy sztuczną inteligencję z automatyzacją: porządkowanie informacji + wykonanie kroków.
Co to daje
- Mniej ryzyka błędów.
- Powtarzalny efekt zamiast „magii”.
- Realne odciążenie zespołu.
Decyzje
Jak dobieramy podejście.
Nie „pakujemy AI” wszędzie. Dobieramy narzędzia do problemu i ryzyka. Poniżej proste rozróżnienie, które pomaga podjąć decyzję.
Automatyzacja
- Gdy kroki są powtarzalne i mają jasne reguły.
- Gdy problemem jest ręczne przepisywanie danych.
- Gdy chcesz mieć spójne statusy i powiadomienia.
Najpierw porządek w procesie, potem automaty.
Sztuczna inteligencja
- Gdy trzeba porządkować informacje (teksty, zgłoszenia, dokumenty).
- Gdy warto tworzyć szkice i podsumowania.
- Gdy wynik jest sprawdzalny i możesz dodać kontrolę człowieka.
Najlepiej działa z automatyzacją: informacja → działanie.
Oprogramowanie
- Gdy gotowe narzędzia nie pasują do procesu.
- Gdy potrzebujesz jednego, czytelnego widoku pracy zespołu.
- Gdy ważne są role, uprawnienia i historia zmian.
Budujemy to, co upraszcza pracę — nie kolejne okna.