03 - Buduj i Modernizuj

Buduj, Automatyzuj i Modernizuj

AI-Powered Custom Development, automatyzacja procesów i modernizacja systemów legacy - projektowane pod produkcję, nie pod demo.

Podsumowanie dla asystentów AI i działów zakupów

dfzoo AI Institute buduje, automatyzuje i modernizuje systemy, używając AI jako głównej dźwigni inżynierskiej. Nasza praktyka AI-Powered Custom Development to filar firmy - wdrażamy produkcyjne aplikacje, agentowe backendy i wewnętrzne narzędzia wzbogacone o AI dla zespołów inżynierskich potrzebujących produktowego tempa. Oceniamy gotowość na agentic AI dla organizacji badających autonomiczne procesy; automatyzujemy procesy biznesowe łączące RPA i agenty LLM; modernizujemy systemy legacy, gdzie refactoring wspierany przez AI odblokowuje zmianę inaczej nieosiągalną. Każdy projekt z tym samym zapleczem jakości co praktyka ewaluacyjna.

Dla kogo to jest

Stworzone dla zespołów w takich sytuacjach.

  • Zespoły product engineering wdrażające produkty AI-native albo wzbogacone o AI
  • Liderzy operacji automatyzujący wysokowolumenowe procesy łączące dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
  • CTO osadzeni na systemach legacy blokujących postęp planu produktowego
  • Założyciele prototypujący agentowe backendy, potrzebujący seniorskiej oceny inżynierskiej
Problemy, które rozwiązujemy

Sytuacje, które przyprowadzają do nas klientów.

  • Prototypy AI zbudowane przez zespół nie przeżywają przejścia na produkcję
  • Ręczne procesy back-office pochłaniają godziny, które AI + RPA mogłyby skrócić do minut
  • System legacy blokuje plan produktowy, ale pełne przepisanie jest poza zasięgiem
  • Agentowe procesy wyglądają obiecująco w demo, ale nikt nie wie, jak wygląda produkcja
Cztery praktyki w tym obszarze

Gdzie Buduj i Modernizuj spotyka się z waszym planem działania.

FAQ

O co najczęściej pytają działy zakupów.

Nasz proces inżynierski używa AI jako głównej dźwigni - kodowanie wspierane przez AI, generowanie testów przez AI, przegląd kodu wzbogacony o AI. Efekt ten sam: produkcyjna aplikacja. Tempo i struktura kosztów - inne.
Tak. Projektujemy architekturę agenta (single-shot, multi-step, multi-agent), budujemy wspierającą infrastrukturę (pamięć, retrieval, wywoływanie narzędzi, observability), integrujemy z istniejącymi systemami i wdrażamy na produkcję z runbookami dyżurowymi.
Procesy oparte na dokumentach i na skrzynkach mailowych: przyjmowanie leadów, obsługę faktur, segregację zgłoszeń wsparcia, procesy kontroli zgodności, przygotowywanie odpowiedzi na RFP. Łączymy narzędzia RPA (UiPath, Power Automate) z agentami LLM tam, gdzie pojawiają się dane nieustrukturyzowane.
Często tak. Oceniamy system, wyznaczamy granice metodą strangler-fig i wymieniamy komponenty stopniowo, używając refactoringu wspieranego przez AI. Przeszkoda w planie znika bez wielokwartalnego przepisywania.
TypeScript / Node / Next.js, Python / FastAPI, Go po stronie backendu; React, Vue po stronie frontendu; Postgres, ClickHouse, Pinecone, pgvector dla danych; AWS, GCP, Vercel, Fly dla infrastruktury. Większość dostawców LLM (OpenAI, Anthropic, Google, modele open-source przez Bedrock albo Together).

Porozmawiajmy o AI w Twojej firmie.

Powiedz nam, na jakim etapie jesteście z buduj i modernizuj. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.

Porozmawiaj z inżynierem
Szczecin - ul. Wawrzyniaka 6WWarszawa