<\/p>\n\n\n\n
Podczas gdy 95% firm na \u015bwiecie wci\u0105\u017c nie uzyskuje mierzalnych korzy\u015bci z wdro\u017ce\u0144 sztucznej inteligencji (MIT The GenAI Divide), Inteca pokazuje, jak prze\u0142ama\u0107 ten impas. Dzi\u0119ki pe\u0142nemu w\u0142\u0105czeniu AI w codzienn\u0105 prac\u0119 \u2013 od analizy dokumentacji po testy i wdro\u017cenia \u2013 firma zwi\u0119kszy\u0142a wydajno\u015b\u0107 zespo\u0142\u00f3w nawet o 80%, a 95% dokumentacji i kodu generuje dzi\u015b sztuczna inteligencja. <\/p>\n\n\n\n
\u2013 Problem z wdra\u017caniem sztucznej inteligencji nie le\u017cy w samej technologii, ale w sposobie, w jaki AI jest w\u0142\u0105czana w codzienn\u0105 prac\u0119 zespo\u0142\u00f3w \u2013 m\u00f3wi Habte Woldu, prezes Inteca. \u2013 AI cz\u0119sto dzia\u0142a obok cz\u0142owieka, zamiast z nim. Zwi\u0119ksza produktywno\u015b\u0107 jednostek, ale nie przek\u0142ada si\u0119 to na efektywno\u015b\u0107 ca\u0142ych organizacji. Brakuje sp\u00f3jno\u015bci, standaryzacji i zdolno\u015bci do uczenia si\u0119 w kontek\u015bcie realnych praktyk operacyjnych. <\/p>\n\n\n\n
Jak pokazuje raport MIT The GenAI Divide \u2013 State of AI in Business 2025, a\u017c 95% firm nie uzyskuje realnych korzy\u015bci z wdro\u017ce\u0144 sztucznej inteligencji, mimo \u017ce globalne inwestycje w t\u0119 technologi\u0119 si\u0119gaj\u0105 dziesi\u0105tek miliard\u00f3w dolar\u00f3w.
Podobne wnioski przynosi badanie DORA State of AI-assisted Software Development z udzia\u0142em ponad 5 000 specjalist\u00f3w IT \u2013 o sukcesie AI decyduje nie narz\u0119dzie, lecz spos\u00f3b, w jaki jest osadzone w organizacji: w procesach, wsp\u00f3\u0142pracy i przep\u0142ywach pracy. <\/p>\n\n\n\n
Inteca zrozumia\u0142a to wcze\u015bniej ni\u017c wi\u0119kszo\u015b\u0107 firm. Zamiast skupia\u0107 si\u0119 na testowaniu pojedynczych narz\u0119dzi, potraktowa\u0142a AI jako element systemu operacyjnego organizacji \u2013 ucz\u0105c j\u0105 pracy powtarzalnej, efektywnej i wsp\u00f3\u0142dzielonej z lud\u017ami. Z tego do\u015bwiadczenia narodzi\u0142a si\u0119 technologia, kt\u00f3ra mo\u017ce pom\u00f3c innym firmom prze\u0142ama\u0107 globalny impas w wykorzystaniu sztucznej inteligencji. <\/p>\n\n\n\n
Gdy Inteca rozpocz\u0119\u0142a swoj\u0105 przygod\u0119 z AI, celem nie by\u0142o stworzenie kolejnego narz\u0119dzia. Chodzi\u0142o o co\u015b g\u0142\u0119bszego \u2014 o zrozumienie, jak sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w\u0142\u0105czy\u0107 w realn\u0105 prac\u0119 zespo\u0142\u00f3w, a nie tylko w eksperymenty na marginesie codziennych obowi\u0105zk\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n
\u2013 Decyduj\u0105c si\u0119 na wdro\u017cenie AI, nie skupiali\u015bmy si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na efektywnym wykorzystaniu narz\u0119dzi. Od pocz\u0105tku chcieli\u015bmy p\u00f3j\u015b\u0107 krok dalej \u2013 nauczy\u0107 AI, jak ma z nami pracowa\u0107: powtarzalnie, w kontek\u015bcie i wsp\u00f3lnie z lud\u017ami \u2013 t\u0142umaczy Habte Woldu. <\/p>\n\n\n\n
Pierwsze efekty by\u0142y zaskakuj\u0105ce. W ci\u0105gu kilku miesi\u0119cy sztuczna inteligencja zacz\u0119\u0142a wspiera\u0107 niemal wszystkie etapy cyklu wytwarzania oprogramowania.
\u2013 Dzi\u015b spos\u00f3b, w jaki tworzymy rozwi\u0105zania, mo\u017cna por\u00f3wna\u0107 do inteligentnej ta\u015bmy produkcyjnej \u2013 dodaje Marcin Parczewski, drugi z prezes\u00f3w Inteca. \u2013 Proces zosta\u0142 zautomatyzowany od momentu powstania pomys\u0142u, przez projektowanie i architektur\u0119, a\u017c po testy i wdro\u017cenie. AI nie tylko wykonuje poszczeg\u00f3lne zadania, ale koordynuje ca\u0142y proces \u2013 analizuje, projektuje, programuje, testuje i uczy si\u0119 na bie\u017c\u0105co. <\/p>\n\n\n\n
Inteca nie zatrudnia ju\u017c klasycznych programist\u00f3w, lecz in\u017cynier\u00f3w oprogramowania, kt\u00f3rzy nadzoruj\u0105 ca\u0142y cykl pracy AI \u2013 tak jak in\u017cynierowie produkcji w fabryce. Ich zadaniem nie jest ju\u017c pisanie kodu, ale rozumienie logiki produktu, podejmowanie decyzji i weryfikacja rezultat\u00f3w. – Ludzie wci\u0105\u017c s\u0105 w centrum procesu, zmienia si\u0119 tylko ich rola. AI przejmuje powtarzalne czynno\u015bci, a my skupiamy si\u0119 na projektowaniu, decyzjach i kontroli jako\u015bci. Dla cz\u0119\u015bci os\u00f3b to by\u0142a trudna zmiana, ale wi\u0119kszo\u015b\u0107 szybko dostrzeg\u0142a w niej szans\u0119 na rozw\u00f3j \u2013 dodaje Marcin Parczewski. <\/p>\n\n\n\n
Ta transformacja pokaza\u0142a co\u015b, czego nie wida\u0107 w raportach: automatyzacja nie oznacza ko\u0144ca pracy, ale jej ewolucj\u0119. Aby nadzorowa\u0107 AI, trzeba rozumie\u0107 ca\u0142y kontekst projektu, umie\u0107 my\u015ble\u0107 systemowo i dzia\u0142a\u0107 interdyscyplinarnie. <\/p>\n\n\n\n
Z czasem Inteca zauwa\u017cy\u0142a, \u017ce w miar\u0119 rozwoju narz\u0119dzi AI, ro\u015bnie te\u017c z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 pracy. Trzeba by\u0142o znale\u017a\u0107 spos\u00f3b, by wszystko po\u0142\u0105czy\u0107 \u2013 aby r\u00f3\u017cne modele, agenci i automatyzacje dzia\u0142a\u0142y w jednym, sp\u00f3jnym ekosystemie. Tak narodzi\u0142 si\u0119 pomys\u0142 na platform\u0119, kt\u00f3ra pozwala standaryzowa\u0107 wsp\u00f3\u0142prac\u0119 ludzi i AI, automatyzowa\u0107 prac\u0119 i uzyskiwa\u0107 powtarzalne efekty biznesowe w skali ca\u0142ej organizacji. <\/p>\n\n\n\n
To, co dzieje si\u0119 dzi\u015b w technologii, przypomina drug\u0105 rewolucj\u0119 przemys\u0142ow\u0105 \u2013 tyle \u017ce cyfrow\u0105. Pierwsz\u0105 nap\u0119dza\u0142a ta\u015bma produkcyjna, kt\u00f3ra pozwala\u0142a zapanowa\u0107 nad powtarzalno\u015bci\u0105 i jako\u015bci\u0105. Drug\u0105 nap\u0119dza sztuczna inteligencja, kt\u00f3ra wprowadza do pracy inteligentn\u0105 automatyzacj\u0119 \u2013 elastyczn\u0105, kontekstow\u0105 i wsp\u00f3\u0142dzielon\u0105 mi\u0119dzy cz\u0142owiekiem a maszyn\u0105. <\/p>\n\n\n\n
\u2013 Tradycyjna automatyzacja sprawdza si\u0119 tam, gdzie warunki s\u0105 stabilne, a rezultat zawsze wygl\u0105da tak samo \u2013 jak na linii produkcyjnej. Ale w pracy zespo\u0142\u00f3w IT czy innych \u015brodowisk eksperckich rzeczywisto\u015b\u0107 jest zbyt dynamiczna. Nie da si\u0119 zaprogramowa\u0107 wszystkiego z g\u00f3ry \u2013 t\u0142umaczy Habte Woldu. \u2013 Dlatego przeszli\u015bmy od automatyzacji dzia\u0142a\u0144 do automatyzacji efekt\u00f3w. Nie chodzi ju\u017c o to, aby algorytm wykonywa\u0142 te same kroki, ale by osi\u0105ga\u0142 zamierzony rezultat \u2013 nawet je\u015bli za ka\u017cdym razem droga do niego wygl\u0105da inaczej. <\/p>\n\n\n\n
W tym podej\u015bciu sztuczna inteligencja nie zast\u0119puje cz\u0142owieka, lecz staje si\u0119 jego partnerem. Dzia\u0142a w ramach tzw. agentic teams \u2013 zespo\u0142\u00f3w z\u0142o\u017conych z ludzi i agent\u00f3w AI, kt\u00f3rzy wsp\u00f3lnie realizuj\u0105 zadania, wymieniaj\u0105c si\u0119 wiedz\u0105, kontekstem i odpowiedzialno\u015bci\u0105.
To zmienia spos\u00f3b my\u015blenia o automatyzacji: zamiast projektowa\u0107 algorytmy steruj\u0105ce zachowaniem, projektuje si\u0119 \u015brodowisko pracy, w kt\u00f3rym AI potrafi dzia\u0142a\u0107 celowo i zgodnie z kontekstem biznesowym. <\/p>\n\n\n\n
Tak narodzi\u0142 si\u0119\u00a0PractIQ\u00a0\u2013 platforma AI do automatyzacji pracy, kt\u00f3ra pozwala \u201ewstrzykiwa\u0107\u201d sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w codzienne praktyki operacyjne organizacji. Nie jako zewn\u0119trzny dodatek, ale jako integralny element pracy zespo\u0142\u00f3w. AI staje si\u0119 cz\u0119\u015bci\u0105 procesu \u2013 potrafi analizowa\u0107 dokumentacj\u0119, proponowa\u0107 rozwi\u0105zania, testowa\u0107, raportowa\u0107 i uczy\u0107 si\u0119 na podstawie do\u015bwiadcze\u0144 organizacji.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n
\u2013 Chcieli\u015bmy, \u017ceby AI dzia\u0142a\u0142a wewn\u0105trz proces\u00f3w, a nie obok nich. \u017beby potrafi\u0142a pracowa\u0107 tak, jak ludzie \u2013 z kontekstem, intencj\u0105 i odpowiedzialno\u015bci\u0105 za efekt. PractIQ to w\u0142a\u015bnie \u015brodowisko, kt\u00f3re umo\u017cliwia tak\u0105 wsp\u00f3\u0142prac\u0119 cz\u0142owieka i AI w skali ca\u0142ej organizacji \u2013 m\u00f3wi Marcin Parczewski. <\/p>\n\n\n\n
Platforma \u0142\u0105czy ludzi, wiedz\u0119 i agent\u00f3w AI w jeden, sp\u00f3jny system. Dzi\u0119ki temu firmy mog\u0105 nie tylko automatyzowa\u0107 powtarzalne zadania, ale przede wszystkim automatyzowa\u0107 rezultaty biznesowe \u2013 szybciej, precyzyjniej i w zgodzie z kontekstem operacyjnym. <\/p>\n\n\n\n
Rewolucja AI nie polega ju\u017c na eksperymentowaniu z modelami czy tworzeniu coraz pot\u0119\u017cniejszych algorytm\u00f3w. Jej prawdziwy kierunek wyznacza to, jak skutecznie organizacje potrafi\u0105 po\u0142\u0105czy\u0107 ludzi, wiedz\u0119 i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w jeden sp\u00f3jny system pracy. <\/p>\n\n\n\n
PractIQ pozwala firmom wykona\u0107 pierwszy krok i p\u00f3j\u015b\u0107 w tym kierunku \u2013 przechodz\u0105c od automatyzacji dzia\u0142a\u0144 do automatyzacji efekt\u00f3w. Standaryzuje spos\u00f3b pracy z AI, wspiera integracj\u0119 wielu narz\u0119dzi i umo\u017cliwia tworzenie \u015brodowisk, w kt\u00f3rych ludzie i agenci AI mog\u0105 dzia\u0142a\u0107 wsp\u00f3lnie, dziel\u0105c si\u0119 kontekstem i odpowiedzialno\u015bci\u0105. <\/p>\n\n\n\n
\u2013 Dzi\u015b nie wystarczy u\u017cywa\u0107 AI \u2013 trzeba j\u0105 nauczy\u0107 pracowa\u0107. Nie tylko wykonywa\u0107 polecenia, ale rozumie\u0107 intencj\u0119, kontekst i oczekiwany rezultat. To moment, w kt\u00f3rym sztuczna inteligencja naprawd\u0119 staje si\u0119 cz\u0119\u015bci\u0105 organizacji \u2013 podsumowuje Habte Woldu. \u2013 PractIQ powsta\u0142 po to, by t\u0119 wsp\u00f3\u0142prac\u0119 umo\u017cliwi\u0107 \u2013 w spos\u00f3b skalowalny, powtarzalny i mierzalny. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Podczas gdy 95% firm na \u015bwiecie wci\u0105\u017c nie uzyskuje mierzalnych korzy\u015bci z wdro\u017ce\u0144 sztucznej inteligencji (MIT The GenAI Divide), Inteca pokazuje, jak prze\u0142ama\u0107 ten impas. Dzi\u0119ki pe\u0142nemu w\u0142\u0105czeniu AI w codzienn\u0105 prac\u0119 \u2013 od analizy dokumentacji po testy i wdro\u017cenia \u2013 firma zwi\u0119kszy\u0142a wydajno\u015b\u0107 zespo\u0142\u00f3w nawet o 80%, a 95% dokumentacji i kodu generuje dzi\u015b sztuczna inteligencja. Jak prze\u0142ama\u0107…<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":1301,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[39],"tags":[],"class_list":["post-1287","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-success-story"],"aioseo_notices":[],"taxonomy_info":{"category":[{"value":39,"label":"Success Story"}]},"featured_image_src_large":["https:\/\/practiq.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/1.png",1000,523,false],"author_info":{"display_name":"Maciej Nikodemski","author_link":"https:\/\/practiq.tech\/pl\/blog\/author\/mnikodemski\/"},"comment_info":0,"category_info":[{"term_id":39,"name":"Success Story","slug":"success-story","term_group":0,"term_taxonomy_id":39,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":1,"filter":"raw","cat_ID":39,"category_count":1,"category_description":"","cat_name":"Success Story","category_nicename":"success-story","category_parent":0}],"tag_info":false,"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t