// FINANSE Generowanie umów dla klientów trwało ponad dwie godziny. System przetwarzał miliony rekordów nieefektywnymi zapytaniami i zagnieżdżonymi pętlami — serwery pracowały na 95% CPU, pracownicy czekali, a klienci byli sfrustrowani.
3 minuty Czas generowania 40×
15% Obciążenie serwerów -80%
- Generowanie umowy z 2+ godzin do 3 minut (40×)
- Obciążenie serwerów z 95% do 15% CPU — bez inwestycji w sprzęt
.NETC#SQL ServerHashsets
// OPROGRAMOWANIE ENTERPRISE Klient chciał wykorzystać AI w całej firmie — generowanie obrazów i wideo dla marketingu oraz AI tekstową do automatyzacji — ale każdy dostawca miał inne API, inne limity i inne rozliczenia. Groził chaos i uzależnienie od jednego dostawcy.
70% Oszczędność czasu
Obraz + Tekst + Wideo Typy AI
- Jedno API dla obrazu, tekstu i wideo — bez uzależnienia od jednego dostawcy
- Tworzenie treści marketingowych szybsze o 70%
OpenAIAzure AIDALL-EPython
// ADMINISTRACJA PUBLICZNA Urząd tonął w powtarzalnych pytaniach mieszkańców — godziny otwarcia, opłaty, odpady, wydarzenia — a obcokrajowcy nie radzili sobie z informacjami tylko po czesku. Ludzkiej obsługi nie dało się skalować w nieskończoność.
~90% Poprawnie odpowiedzianych pytań
< 3s Czas odpowiedzi
- ~90% pytań odpowiedzianych poprawnie, w 3 sekundy
- Jeden z pierwszych działających chatbotów obywatelskich w Czechach
OpenAILangChainPythonRAG
// ROPA I GAZ TrafinOil musiał podłączyć fakturowanie do obowiązkowego polskiego systemu KSeF — gdzie błąd oznacza odrzuconą lub zduplikowaną fakturę i problem z urzędem skarbowym — a jednocześnie skrócić nocny data loader, który działał 20 godzin i blokował poranne raporty.
30 min Nocne przetwarzanie danych 40×
40 000+ Faktur przez KSeF
- 40 000+ faktur przez KSeF — 100% dostarczonych
- Samonaprawcze fakturowanie — zablokowane i zduplikowane faktury wyrównują się same
.NETKSeFFlutterSQL Server
// PRODUKCJA Globalne przetwarzanie danych SAP zacięło się po ingerencjach z zewnątrz — pipeline, który miał działać kilka razy dziennie, trwał nawet kilka dni na jeden przebieg. Raportowanie w całej światowej organizacji stało i czekało.
4–6 h Czas działania pipeline dni → godziny
globalnie Wdrożenie
- Czas pipeline z kilku dni z powrotem do ~4 h (EU) / 6 h (Azja)
- Globalnie wdrożone downloadery SAP zasilające hurtownie danych
.NETAzure FunctionsSQL ServerAzure
// FINTECH · ASSET MANAGEMENT Continero potrzebowało platformy, gdzie trader zbuduje, przetestuje i wdroży strategię bez programowania — a przede wszystkim sprawdzi, czy jego przewaga działa poza backtestem, nie tylko na historii.
minuty Od pomysłu do paper tradingu
∞ Równoległe strategie
- Tworzenie i backtesting strategii bez kodu
- Parytet backtest ↔ na żywo — koniec przefitowanych wyników
Claude.NETPythonReact
// TRANSPORT Startup chciał konkurować z Uberem i Boltem pod własną marką — kompletna platforma taxi z aplikacjami dla kierowców i pasażerów, dyspozytornią, dynamicznymi cenami i śledzeniem pojazdów na żywo. Bez prowizji oddawanej cudzej platformie.
4 miesiące MVP → produkcja
~50 Aut w użyciu
- MVP do realnego ruchu w 4 miesiące
- ~50 aut obsługiwanych dziennie (Carivio / transportprague.com)
.NETSvelteReact NativeSignalR
// PODRÓŻE MyJourney łączy podróżnych z kierowcami transferów w całej Europie. Kluczowy moment to oferta przejazdu — jeśli kierowca nie dostanie jej na czas, przejazd przepada. Powiadomienia push czasem jednak zawodzą: zabita aplikacja, utracone połączenie, nieprawidłowy token push. Poleganie na jednym kanale oznacza utracone przejazdy i sfrustrowanych podróżnych.
3× redundancja Kanały doręczania
30 s → 6 h Ponawianie z backoffem
- Trzy kanały doręczania (DB + push + realtime) — żadnej utraconej oferty przejazdu
- Idempotentne doręczanie z backoffem 30 s → 6 h i dead-letter — przetrwa awarie
.NETFlutterSignalRFirebase FCM