Method / doktryna operacyjna
AI na produkcji: to kwestia metody.
Właściwy stack to Ludzie → Workflow → Agenci → Infrastruktura. Model jest komponentem, nie fundamentem. Oto 8 zasad, według których projektuję i wdrażam, destylowanych w praktyce.
Model ≠ Problem
Jeśli agent zawodzi, wada tkwi w designie, nie w modelu. 95% projektów GenAI bez ROI (MIT NANDA 2025) nie ma problemu z możliwościami: ma problem z projektowaniem.
Zaufanie to warunek techniczny
Skarbem jest to, czego eksperci nie artykułują: subopytymalne praktyki, które znormalizowali. Pytanie diagnostyczne: co zmieniłoby ci życie, a co spisaliśmy na straty jako niemożliwe?
Dane to trwały asset
Każda dana, którą wprowadzisz i dobrze zamodelujesz, to cegła, która zostaje twoja. Łączenie rozproszonych danych ogranicza halucynacje i kumuluje własnościową przewagę. To teza company brain.
"Ignorancki" AI-native redesign
Przebuduj proces od zera z jednym ograniczeniem: jedna osoba + te narzędzia AI. Automatyzowanie ludzkiego schematu organizacyjnego daje szybszą biurokrację, nie lepsze systemy.
Podpis eksperta, nie loteria tokenów
Przewidywalna jakość przez evale (testy na prawdziwych scenariuszach) i pass^k, nie review po fakcie. Standard eksperta żyje w systemie, nie jest nakładany później.
Harness to asset, model nie
Posiadaj narzędzia, kontrakty, evale, observability. Model jest wymienny: gdy wyjdzie coś lepszego, zmieniasz go w jedno popołudnie. Leaderboardy kompresują realne różnice; twoje evale nie.
Zacznij od deliverable'a o wysokiej wartości
Wybierz zadanie, które ręcznie zajmuje tygodnie, z mocną walidacją i realnym wpływem na biznes. Dowieź je w dni. Mierz zysk jakości, nie tylko szybkość.
Mnożnik, nie rabat na marży
AI ma odblokowywać pracę wcześniej niemożliwą. Traktowana jako cięcie kosztów eroduje marże; traktowana jako ekspansja otwiera wzrost.