AUTENTIKA • 2026
Od demo do produkcji
Jak naprawdę wyglądają projekty IT budowane z AI w 2026 roku. Wnioski, których nie znajdziesz w żadnym tutorialu.
Czym jest ten ebook?
Cztery projekty, twarde liczby, konkretne błędy. Doświadczenia zespołu, który od ponad roku buduje produkty IT z AI. Bez marketingowych obietnic, za to z danymi, których nie znajdziesz w żadnym tutorialu.Cztery projekty, cztery lekcje
Platforma SaaS, system wideo, narzędzie wewnętrzne, landing page. Twarde liczby, które pozwolą Ci realnie oszacować własny projekt.80% szybko, 20% boli
Wszyscy mówią o przyspieszeniu. Nikt nie mówi o tym, co dzieje się po demo. My pokazujemy obie strony.Ile to naprawdę kosztuje
Tabele porównawcze: tradycyjnie vs. z AI. Realne koszty i realne oszczędności na konkretnych projektach.Jak to działa pod maską
Codzienny workflow, skills, zarządzanie kontekstem. To, czego zespoły uczą się miesiącami, opisane w jednym rozdziale.Bezpieczeństwo i skalowanie
Co trafia do modelu, jak chronić dane i jak wdrożyć AI w zespole 5-50 osób. Gotowy plan, nie teoria.Największe błędy
Spaghetti code, brak review, mieszanie modeli. Nasze pomyłki, żebyś nie musiał za nie płacić.
Jeśli szukasz solidnego wsparcia full stack do swoich projektów, polecam Autentikę.
Daniel NowakSales Manager @ JUKI
Struktura ebooka
Ebook opiera się na doświadczeniach z czterech projektów i prowadzi od konkretu do strategii, od kodu do organizacji.
1. Doświadczenia z budowy
– cztery projekty budowane z AI: platforma SaaS, system wideo, narzędzie wewnętrzne, landing page– twarde liczby: czas, koszty, linie kodu, wielkość zespołu– co AI robi świetnie (backend, API, testy), a gdzie wciąż się gubi (pixel-perfect UI, złożone zależności)– zasada 80/20 i jak ją uwzględnić w harmonogramie
2. Koszty, bezpieczeństwo, organizacja
– realne koszty narzędzi i ROI z konkretnych projektów– co trafia do modelu i jak chronić wrażliwe dane– wdrożenie AI w zespole: onboarding, wytyczne, opory– kompetencje i rekrutacja w erze AI: nowy profil developera
3. Praktyka i wdrożenie
– vibe coding vs. programowanie z AI na produkcji– największe błędy i jak ich unikać– jak zacząć: minimum, które działa od pierwszego dnia– czy każdy projekt nadaje się do pracy z AI