Od strategii AI
do mierzalnych wyników
Buduję strategie AI, wdrażam systemy i prowadzę organizacje przez adopcję - od pierwszego pomysłu do realnej zmiany w procesach i decyzjach. 20+ lat w IT finansowym i własne, działające projekty, nie tylko slajdy.
ProjektyStrona napędzana przez system Legion AI
Większość wdrożeń AI kończy się na slajdach
Widziałem po obu stronach barykady, jak projekty IT padają - złe umowy, brak specyfikacji, technologia dobrana pod hype zamiast pod problem. Robię to inaczej.
Typowe podejście do AI w firmie
- Wdrożenie świetnie wygląda na pokazie, a na produkcji okazują się nietrafione
- Firmowe dane i dokumenty płyną do zewnętrznych chmur bez pełnej kontroli
- Uzależnienie od jednej platformy SaaS i rosnące rachunki za tokeny
- Kupiliśmy pracownikom licencje, mamy w firmie AI.
Jak pracuję ja
- Każde rozwiązanie najpierw testuję i uruchamiam, zanim je zarekomenduję
- Architektura Local‑First / Private‑by‑Design tam, gdzie liczy się poufność danych
- Otwarte, wymienne komponenty (Ollama, Semantic Kernel, open source LLM) zamiast zamkniętych platform
- Inżynierski nadzór nad każdą linią kodu - także tą wygenerowaną przez AI
O mnie
20+ lat w IT sektora finansowego - dziś multi‑agentowe systemy AI, strategia i wdrożenia, które muszą działać w warunkach regulacyjnych.
Strategia AI · Systemy multi‑agentowe
Od ponad 20 lat pracuję w IT sektora finansowego - jako lider zespołów inżynierskich, architekt systemowy i osoba odpowiedzialna za strategię technologiczną. Dziś skupiam się na multi‑agentowych systemach AI, transformacji cyfrowej i praktycznych wdrożeniach, które muszą działać w warunkach regulacyjnych, a nie tylko w laboratorium.
Nie tylko projektuję - koduję. Legion (autonomiczna sieć agentów budująca aplikacje od specyfikacji po testy), lokalny system wykrywania danych osobowych, głosowy PhoneBot zintegrowany z centralą VoIP czy Edge AI wykrywające próbę kradzieży samochodu - to nie prezentacje PowerPoint, tylko działające rozwiązania, które zbudowałem od zera i opisałem krok po kroku.
Do kosztu AI podchodzę jak do parametru architektury, nie pozycji na fakturze. W systemach agentowych koszt rośnie drzewiasto - każdy poziom mnoży wydatki poprzedniego - więc limity tokenów, routing modeli i jasny właściciel kosztu muszą być częścią projektu, a nie reakcją na rachunek. Pytanie, od którego zaczynam rozmowę o skalowaniu AI, brzmi: ile kosztuje jedna poprawna odpowiedź i kto za ten koszt odpowiada?
Jak pracuję
- Buduję - zanim zaproponuję rozwiązanie, sprawdzam je w praktyce.
- Prywatność danych - architektury on‑premise i local‑first tam, gdzie to ma sens.
- Bez zbędnych zależności - open source i wymienne komponenty zamiast zamkniętych platform.
- AI Enabler - przekładam technologię na decyzje biznesowe i wskazuję procesy gotowe na AI.
- Adopcja AI - dbam, żeby wdrożenie nie kończyło się na zakupie licencji, ale realnie zmieniało pracę zespołów.
- FinOps dla AI - koszt projektuję razem z architekturą: limity, routing modeli i właściciel kosztu od pierwszego dnia.
- Dyscyplina z sektora regulowanego - RODO, DORA i AI Act traktuję jako standard, nie przeszkodę.
AI Enabler
Skutecznie przekładam język IT na język biznesowy i odwrotnie. Rozbudowane kompetencje analityczne pozwalają mi szybko identyfikować procesy, które realnie warto zoptymalizować z pomocą AI - nie dlatego, że to modne, ale dlatego, że przyniesie mierzalny efekt.
Adopcja AI
Zarządzam poziomem adopcji AI przez organizacje - dbam o to, żeby wdrożenie nie kończyło się w momencie zakupu licencji, lecz realnie zmieniało codzienną pracę zespołów i przynosiło trwałe rezultaty.
Strategia AI
Buduję strategie wdrożenia AI jako element transformacji biznesowej - nie pojedynczy projekt IT. Strategia obejmuje technologię, governance, rozwój kompetencji i mierzenie efektów. Sukces wymaga ścisłej współpracy biznesu z IT i połączenia wiedzy domenowej z możliwościami technologii.
Co zbudowałem
Praca w IT nie musi być nudna. Wybrane projekty własne, które opisałem publicznie krok po kroku - od architektury po wnioski i koszty.
Legion - cyfrowa firma z agentów AI
Autonomiczna sieć agentów (CEO, Product Manager, Analityk, Projektant UI, Programista, Tester), która na podstawie opisu potrzeby samodzielnie przygotowuje specyfikację, kod, testy i dokumentację - bez linijki mojego kodu.
Zobacz Legion na żywo →Local‑First wykrywanie danych osobowych
System audytu dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych pod kątem PII, działający w 100% offline - Semantic Kernel, Gemma, Ollama i lokalna karta RTX 5090, bez ani jednego zapytania na zewnątrz.
Case study na LinkedIn →PhoneBot - autonomiczny asystent głosowy
Voice bot zintegrowany bezpośrednio z centralą VoIP (Asterisk/FreePBX), oparty o natywne przetwarzanie audio‑to‑audio - bez drogich, zamkniętych platform SaaS typu Retell czy Bland AI.
Case study na LinkedIn →Edge AI kontra kradzież samochodu
System Computer Vision na NVIDIA Jetson Nano wykrywający próby włamania w czasie rzeczywistym - z analizą behawioralną ruchu, strefami krytycznymi i minimalizacją fałszywych alarmów.
Case study na LinkedIn →AI trener techniki na siłowni
System monitorowania postawy podczas ćwiczeń łączący lokalny model wizji (analiza w czasie rzeczywistym) z modelem chmurowym do pogłębionej analizy potreningowej i spersonalizowanych wskazówek.
Case study na LinkedIn →Zbudowałem cyfrową firmę IT, wszyscy pracownicy to agenci AI. Nawet CEO wysłałem w warstwę GPU.
Cały proces wytwórczy opisałem w plikach task.md, pdlc.md i tech.md, a rolę dyrygenta orkiestry agentów (CEO, Product Manager, Analityk, Projektant UI, Programista, Tester) powierzyłem Product Managerowi pilnującemu bramek jakości między fazami - bez mojego udziału w kodzie.
Case study na LinkedIn →Agent do optymalizacji kosztu infrastruktury IT
Agent AI oparty na Zabbixie i modelu Claude Sonnet 5, który co miesiąc analizuje wykorzystanie zasobów, wykrywa nadmiarowe przydziały i rekomenduje oszczędności - działając wyłącznie w trybie odczytu, by nie ruszyć niczego, co chroni system przed awarią.
Case study na LinkedIn →FinOps dla AI - koszt to parametr architektury, nie skutek
W systemach agentowych koszt rośnie drzewiasto: każdy poziom mnoży wydatki poprzedniego, bo kontekst wędruje do kolejnych agentów, a te wołają narzędzia, ponawiają próby po błędach i prowadzą wielorundowe debaty. Opisałem, jak to opanować modelem rzymskiego legionu - Legatus, Centurion i Miles, każdy z własnym kontraktem kosztowym, routingiem modeli i limitami pętli. Centurion pilnuje wydatków podwładnych, a kontekst jest przycinany na granicach ról.
Artykuł na LinkedIn →Odtworzenie promptu systemowego
Eksperyment bezpieczeństwa: wystawiłem jednego agenta AI przeciwko drugiemu, by sprawdzić, czy da się złamać zabezpieczenia promptu systemowego. Po 68 próbach się udało - kluczowe okazały się luki typu uzupełnianie zdań, wstrzykiwanie treści przez bazę wiedzy i sztuczki z tłumaczeniem.
Case study na LinkedIn →ProcessManager - deterministyczna kontrola nad agentami
W sektorach regulowanych (finanse, ubezpieczenia) sama autonomia agentów LLM to za mało. Zaprojektowałem rolę ProcessManagera, która wymusza przewidywalny przepływ pracy, bramki jakości i nadzór człowieka - zamiast liczyć wyłącznie na większe okno kontekstowe modelu.
Case study na LinkedIn →Copilot podpięty pod dane firmowe przez MCP
Sprawdziłem, jak bezpiecznie połączyć Microsoft Copilot z realnymi procesami firmy przez Model Context Protocol - integrując go z danymi operacyjnymi (CRM, ERP), a nie tylko z dokumentami. Przewagę zyskują firmy, które potrafią bezpiecznie spiąć AI z własnymi systemami, a nie te z najlepszym modelem.
Case study na LinkedIn →Autonomiczny audyt bezpieczeństwa w 20 minut
Dwuagentowy system (orkiestrator architektury i analityk techniczny wykonujący narzędzia security) na modelu GLM 5.2 przez Ollama Cloud samodzielnie przeprowadził audyt, wykrywając krytyczną podatność oraz błędnie skonfigurowane usługi - w około 20 minut i przy niskim koszcie.
Case study na LinkedIn →Jak ściągnąć ludzi do biura? - agenci AI nad koncepcją
Poprosiłem sieć sześciu agentów o odmiennych osobowościach (CEO, psycholog, wizjoner, maruda, HR, prawnik) o strategię powrotu do biura opartą na przyciąganiu, nie nakazie. Efekt - biuro jako produkt premium z wydarzeniami, dopłatami do dojazdu i dodatkowym urlopem zamiast mandatów.
Case study na LinkedIn →Sparing dwóch psychopatycznych agentów AI
Zderzyłem ze sobą dwóch agentów (Claude i Gemini) negocjujących odpowiedzialność za nieudany projekt IT między software house'em a siecią retail, testując różne profile osobowości - od ugodowego po psychopatyczny. Mocno sprofilowany agent negocjuje zimno i odpornie na presję, co rodzi pytania o regulacje AI i przyszłość liderów.
Case study na LinkedIn →Inteligentne akwarium wykrywające agresję ryb
Połączyłem pasję do akwarystyki z Edge AI: system na NVIDIA Jetson, MediaPipe i Google Gemini analizuje zachowanie ryb w czasie rzeczywistym i wykrywa agresywne zachowania w stadzie - kolejny dowód, że sieci neuronowe sprawdzają się nawet w hobbystycznych projektach.
Case study na LinkedIn →Obszary ekspertyzy
To, co sprawdzam na własnych projektach, przekładam na realną wartość w zespołach i organizacjach, w których pracuję.
Strategia AI i transformacja
Projektuję strategie wdrożenia AI jako element transformacji biznesowej - nie projekt IT. Obejmuję technologię, governance, rozwój kompetencji pracowników i mierzenie efektów, zachowując równowagę między innowacyjnością a bezpieczeństwem i zgodnością regulacyjną.
Multi‑Agent AI Systems
Projektowanie i wdrażanie sieci agentów AI realizujących pełne procesy biznesowe - od analizy wymagań po testy i dokumentację.
FinOps dla AI
Traktuję koszt jako parametr architektury, nie skutek widoczny na fakturze. Ustawiam właściciela kosztu dla każdego use case'u, tagowanie na poziomie wywołań (proces, zespół, środowisko, klient), koszt na transakcję zamiast miesięcznego rachunku, routing modeli oraz limity tokenów i pętli dla agentów. Osobno pilnuję licencji per‑user i Shadow AI - zakupów z kart firmowych, których nikt nie rozlicza.
Voice AI i automatyzacja
Asystenci głosowi zintegrowani z telefonią i systemami CRM/ERP, bez konieczności płacenia za drogie platformy SaaS.
Edge AI & Computer Vision
Systemy wizji komputerowej działające lokalnie na urządzeniach brzegowych - monitoring, bezpieczeństwo, automatyka.
Dedykowane oprogramowanie
Aplikacje webowe i mobilne, integracje ERP/CRM oraz systemy szyte na miarę konkretnego procesu biznesowego.
Konsulting IT i architektura
Audyty technologiczne, redukcja długu technicznego i wsparcie zespołów inżynierskich w doborze i wdrażaniu właściwych rozwiązań.
Dlaczego ja
Trzy zasady, których trzymam się w każdym projekcie - własnym i komercyjnym.
Inżynier, praktyk, nie mistrz od slajdów
Projektuję i koduję każde rozwiązanie, zanim je zarekomenduję - wiem dokładnie, co i dlaczego proponuję.
Dyscyplina z sektora regulowanego
20+ lat w finansach nauczyło mnie odporności na hype i traktowania RODO, DORA i AI Act jako standardu, a nie przeszkody.
Koszt jako parametr architektury
Projektuję wdrożenia AI tak, by koszt jednej poprawnej odpowiedzi był znany i miał właściciela - zanim skala wyjdzie na fakturze.
Najnowsze wiadomości
Wiadomości napędzane przez system LegionŁadowanie wiadomości…
Chcesz porozmawiać o współpracy?
Napisz, zadzwoń lub odezwij się na LinkedIn - chętnie porozmawiam o nowych wyzwaniach zawodowych i ciekawych projektach.
Nie chcesz czekać na odpowiedź? Zapytaj od razu mojego asystenta AI o projekty, doświadczenie i możliwości współpracy - na czacie lub głosowo, o każdej porze.