⚡ Efekty dowiezione produkcyjnie
Każdy projekt to mierzalny rezultat na działającej produkcji.
Nie znajdziesz tu katalogu demo ani teoretycznych wdrożeń. Tylko realne case’y: AI, SaaS, fintech, e-commerce, produkcja i B2B – wszystko uruchomione z sukcesem.
9 wdrożeń SaaS i produkcyjnych MVP
Od AI chatbotów po platformy fintech – faktyczne użycie, nie „proof of concept”.
OPEX ↓ nawet 80%
Koszty chmury i obsługi pod kontrolą – efekty widoczne w 6‑12 tygodni.
MVP od briefu do produkcji – w 6–8 tygodni
Gotowe do onboardingu klientów lub pokazu dla inwestora – live, nie demo.
Legacy rescue & skalowanie
Refaktoryzacje i automatyzacje bez przestojów produkcji, SLA nawet 99,95%.
🚀 Chcesz podobny efekt w swoim projekcie?
W 24h wracam z analizą: gdzie możesz wygrać najwięcej, jak szybko dostaniesz efekt (nie „ofertą handlową”, tylko rekomendacją wykonawcy).
🔍 Wybrane case studies
🤖 Retrivis – SaaS Chatbot AI
Problem
Launch AI SaaS: każdy dzień developmentu to spalony runway, nie było jasne czy klienci zobaczą realną przewagę, a klasyczne MVP-owanie AI jest kosztowne i zbyt wolne.
Co zrobiłem
W 6 tygodni zbudowałem od zera MVP SaaS dla AI-chatbotów: production-ready backend i frontend, płatności Stripe, onboarding i demo online. Od razu live na prawdziwych userach (nie na mockupach czy sandboxie). Onboarding: 5 minut. Stack FinOps – zero długów, gotowy pod scale‑up.
Efekty
MVP online w 6 tygodni
Produkt live dla pierwszych userów – gotowy do pokazania inwestorom.
50+ leadów w 30 dni
Szybki feedback z rynku – founderzy rejestrują się do testów, zero straty na pseudo-demo.
OPEX ↓ 80%
Minimum kosztów chmury, full monitoring, SaaS gotowy do skalowania bez długu technologicznego.
Stack
Kluczowe wnioski
Proof-of-concept działał nie na sandboxie, a od razu na realnych użytkownikach. Zaoszczędzony czas i budżet = błyskawiczny product-market fit.
🍔 apetit.io – SaaS QR Ordering
Problem
Szybki wzrost zamówień blokowany przez offline’ową obsługę: powtarzane błędy, zagubione ticket’y, każda nowa lokalizacja to dublowanie procesu. Zero infra pod skalę.
Co zrobiłem
Zbudowałem od zera MVP systemu zamówień QR/NFC: cloud-ready architektura, Real-time UI, backend .NET 8, frontend React/Next.js. Wdrożyłem CI/CD, E2E testy, monitoring. Automatyzacja: wdrożenie nowego lokalu 15 minut – bez instalowania czegokolwiek lokalnie.
Efekty
MVP prod w 8 tygodni
Od pomysłu do obsługi setek zamówień dziennie — zero downtime w realnym ruchu.
Pilotaż: 10+ lokali
Automatyczny onboarding, szybka walidacja i iteracje pod realny load.
Architektura pod wzrost ×100
System gotowy do skalowania na 1000+ lokacji bez „przepisywania”.
Stack
Kluczowe wnioski
MVP od razu cloud-ready: żadnego dublowania kodu, onboarding i rollout kolejnej lokalizacji w kwadrans — bez kosztów i dowozu senior teamu.
🛠️ Refaktoryzacja systemu produkcyjnego (NDA)
Problem
System legacy przestał nadążać za wzrostem firmy – każdy release opóźniony nawet o tygodnie, nowe wdrożenie ryzykowało zatrzymaniem produkcji, zespół tylko „gasił pożary”.
Co zrobiłem
Wszedłem jako architekt, z mandatem na zmianę bez przestojów: przebudowałem architekturę (CQRS, mikroserwisy), wdrożyłem pełny monitoring zdarzeń, automatyczne testy E2E i iteracyjne migracje z kontrolą rollbacku. Wszystko zrealizowane bez wyłączania produkcji.
Efekty
Release speed ↑ 2×
Wdrożenia z 2 tygodni do kilku dni – powrót zespołu do sprawnego delivery.
Błędy prod ↓ 60%
Krytyczne incydenty spadły o ponad połowę dzięki monitoringowi i automatycznym testom.
Zero downtime przy migracji
Transformacja architektury i deploymenty bez przerwy w produkcji – biznes ani przez chwilę nie stanął.
Stack
Kluczowe wnioski
Refaktoryzacja legacy bez wyłączenia produkcji jest możliwa — warunkiem są architektura event-driven i automatyzacja rolloutów (rollback w minutę).
💸 Platforma cashback dla B2B/retail (NDA)
Problem
Platforma miała obsługiwać tysiące transakcji cashback dziennie i integrować się z systemami partnerów (ecommerce, retail). Dotychczasowa architektura blokowała automatyzację rozliczeń i weryfikację transakcji, rosnące koszty cloud i długi czas wydania nowego feature’a, a każda pomyłka to spory ryzyko strat.
Co zrobiłem
Przeprojektowałem core platformy: podzieliłem backend mikroserwisowo (płatności, reporting, obsługa cashback). Wdrożyłem event-driven: Kafka + CQRS, automatyczne settlementy i pełny FinOps (monitoring kosztów). Zintegrowałem real-time alerting: każde odchylenie transakcji było wyłapywane przed final settlementem. Dev / test / prod ready – całość w chmurze, zero ręcznych deployów.
Efekty
OPEX ↓ 60% w 4 miesiące
Optymalizacja środowisk, auto‑skalowanie i ograniczenie kosztów cloud do minimum.
Settlement speed ↑ 5×
Rozliczanie transakcji oraz korekty z partnerami przyspieszone z dni do godzin – mniej zamrożonej gotówki.
Błędy w payout ↓ 90%
Automatyczne testy i event-driven alerty – większość błędów wychwytywana przed wypłatą.
Stack
Kluczowe wnioski
Przeskok na event-driven i mikroserwisy umożliwia nie tylko growth, ale i stabilność rozliczeń w trybie 24/7 – cloud dopasowany do loadu, żadnych szemranych payoutów.
🌱 Platforma crowdfundingowa (NDA)
Problem
Rosnąca liczba kampanii i użytkowników spowalniała system. Każda aktualizacja ryzykowała downtime (wpłaty, powiadomienia, admin), a obsługa rozliczeń i płatności była ręczna, co generowało koszty i błędy. Licencja compliance wymagała dokładnych ścieżek audytu.
Co zrobiłem
Zaprojektowałem i wdrożyłem skalowalną architekturę: mikroserwisy, event-driven, automatyczne testy compliance. Wpiąłem Stripe i pay-by-link, zautomatyzowałem payouty do organizatorów. Pełny monitoring (SLA, statystyki, alerty) i cięcie OPEX przez FinOps. Deployment zero-downtime.
Efekty
SLA 99,95% – zero downtime
Aktualizacje i release’y bez zatrzymywania wpłat – pełna ciągłość biznesu.
Automatyzacja payout & compliance
100% rozliczeń operator‑organizator bez ręcznych błędów – zgodność z KNF/UE.
Growth ready: 10× więcej kampanii
Architektura i monitoring pozwoliły obsłużyć 10× więcej kampanii i userów bez migracji czy upgrade’ów.
Stack
Kluczowe wnioski
Automatyzacja compliance i payout zmniejsza koszty operacji i blokuje ryzyko – nie trzeba dodatkowych adminów, by platforma była zgodna z regulacjami.
🗑️ Platforma do zarządzania inteligentnymi śmietnikami (NDA)
Problem
Pilotaż systemu automatycznego sortowania odpadów: każdy śmietnik produkował dziesiątki GB danych dziennie, błędy klasyfikacji AI generowały reklamacje i podnosiły koszty odbioru. Brak centralnej platformy, zdalnego monitoringu i automatycznych alertów.
Co zrobiłem
Zaprojektowałem i wdrożyłem platformę AI do zdalnego zarządzania śmietnikami: model rozpoznawania frakcji odpadów (edge AI), backend z agregacją i analizą danych, dashboard dla operatorów oraz automatyczne alerty serwisowe. Uczyłem model na realnych danych z sensorów. Monitoring SLA, szybkie rollouty firmware’u. Całość gotowa do wdrożenia masowego.
Efekty
AI ↑ skuteczność klasyfikacji do 96%
Liczba błędnych klasyfikacji ↓ 70% – mniej reklamacji, niższe koszty odbioru.
Automatyczne alerty serwisowe
System sam wykrywał awarie/zatory i powiadamiał operatorów – czasy reakcji ↓ 60%.
Platforma ready-to-scale
Obsługa kilkuset śmietników, hurtowe rollouty poprawek bez wizyt serwisowych.
Stack
Kluczowe wnioski
Edge AI i centralna platforma pozwalają rozwiązywać problemy zdalnie – obniżenie kosztów obsługi, szybsza reakcja na awarie i mniej reklamacji klienta końcowego.
🚪 Konfigurator produktu dla fabryki mebli (NDA)
Problem
Pracownicy działu sprzedaży tracili godziny na ręczne przygotowywanie i sprawdzanie konfiguracji mebli na zamówienie. Błędy w wycenach i niespójności specyfikacji powodowały reklamacje oraz opóźnienia w produkcji.
Co zrobiłem
Zaprojektowałem i wdrożyłem system konfiguratora mebli dla działu sprzedaży: dynamiczne reguły biznesowe, szybkie UI dla customizacji produktu, generowanie specyfikacji i wyceny na 1 klik. Integracja z ERP produkcyjnym i alerty walidujące błędy/specyfikacje. Automatyzacja procesów zamówień → mniej ręcznych interwencji.
Efekty
Czas konfiguracji ↓ 75%
Z godzin do kilku minut: pracownicy przygotowują wycenę i specyfikację pod klienta w parę kliknięć.
Błędy w zamówieniach ↓ 90%
Automatyczna walidacja konfiguracji eliminuje najczęstsze reklamacje i źle przekazane zamówienia.
Połączenie z produkcją
Bezpieczny transfer danych do ERP — produkcja bez opóźnień z powodu niejasnych parametrów.
Stack
Kluczowe wnioski
System konfiguracji B2B poprawia nie tylko szybkość procesu, ale i jakość zamówień — a integracja z ERP likwiduje „czarne dziury” między sprzedażą a produkcją.
🛒 Platforma leasingowa (NDA)
Problem
Start-up chciał uruchomić sklep z ofertą leasingu sprzętu online, ale legacy narzędzia finansowe blokowały automatyzację procesu – klienci musieli czekać dni na decyzję, onboarding i weryfikację, a koszty obsługi rosły z każdym nowym klientem.
Co zrobiłem
Zaprojektowałem i wdrożyłem nową platformę leasingową z automatyczną weryfikacją scoringu, sklepem online i ofertowaniem w czasie rzeczywistym. Zintegrowałem leasingi z API partnerów finansowych (banki, scoringi), zaimplementowałem obsługę e‑dokumentów i automatyzację onboardingów. Całość z monitoringiem i zero‑downtime deployment.
Efekty
Onboarding klienta ↓ 90%
Czas wdrożenia klienta skrócony z dni do godzin – weryfikacja i decyzja online.
Automatyczne scoringi & oferty
100% procesów finansowych bez ręcznego udziału doradcy, lepsza konwersja w sklepie.
Obsługa 10× więcej klientów
Skalowalna architektura pozwoliła zrealizować 10× więcej umów bez wzrostu kosztów operacyjnych.
Stack
Kluczowe wnioski
Automatyzacja scoringu i ofertowania odblokowuje skalę bez powiększania zespołu — zero downtime przekłada się na szybkie zaufanie i onboarding partnerów.
🎓 Platforma edukacyjna z kursami online (NDA)
Problem
Klient chciał wystartować z platformą do sprzedaży kursów wideo, ale poprzednie rozwiązania nie radziły sobie z dużym ruchem i uploadem plików. Problemy: limity na live-streaming, downtime przy releasach nowych materiałów, brak automatyzacji onboardingu twórców, a płatności działały wyłącznie ręcznie.
Co zrobiłem
Zaprojektowałem i wdrożyłem platformę kursów online: streaming video (on demand + live), automatyczny processing/upload (chmura), płatności Stripe. Umożliwiłem szybkie onboardowanie kursodawców z automatyczną weryfikacją materiałów i monitoringiem wyrzucania niezgodnych treści. Deploymenty zero-downtime, dashboardy dla analityki sprzedaży i userów.
Efekty
Obsługa 5× więcej użytkowników
Architektura chmurowa – płynne skalowanie bez migracji, kursy live nawet dla kilkuset osób naraz.
Automatyzacja upload/weryfikacji
Twórca ma kurs online w < 10 minut, całość procesowana i weryfikowana automatycznie.
Płatności / subskrypcje zautomatyzowane
Wdrożony Stripe: płatności i faktury bez ręcznej obsługi – mniej supportu, większa konwersja.
Stack
Kluczowe wnioski
Automatyzacja uploadu i weryfikacji materiałów znosi blokady twórców, a pełna chmura umożliwia szybkie wzrosty sprzedaży bez kosztownych przestojów.
🤔 Często zadawane pytania
Czy mogę zobaczyć kod projektu?
Większość wdrożeń chroni NDA – mogę pokazać proof-of-concept na demo albo fragmenty architektury pod podobny case.
Jak wybrać projekt najbardziej zbliżony do mojego?
Wskaż branżę, problem technologiczny lub typ efektu – podpowiem case o zbliżonym przebiegu i rezultatach.
Czy oferujesz PoC przed większym wdrożeniem?
Tak, Proof-of-Concept lub audyt wdrożenia mogę przygotować bezpośrednio pod Twoje środowisko lub potrzeby.
Co jeśli nasz stack jest niestandardowy (np. Azure, inne API)?
Nie ograniczam się do jednej chmury czy stacku – pokazuję efekty na stacku klienta, a nowe API czy narzędzia uczę się szybciej niż junior wdraża standardowe.
Jak wygląda kwestia NDA i poufności?
98% case’ów to projekty pod NDA – pokazuję tylko efekty lub publicznie potwierdzone fragmenty. Indywidualne demo zawsze 1:1.
Ile trwa wdrożenie MVP lub rescue legacy?
Pełne MVP dowożę w 6–8 tygodni, refaktoryzacja legacy zależy od zakresu (często pierwsze efekty już w 2–3 tygodnie).
Czy można pracować w modelu abonamentowym/interim?
Tak – współpraca w formie miesięcznej, projektowej lub interwencyjnej, zależnie od celu i modelu biznesowego.
Co jeśli rezultat nie spełni zakładanych efektów?
Nie chowam się za SLAs – przy pierwszych roadmapach/PoC uruchamiam feedback-loop i weryfikację efektu. Ryzyko leży po stronie dowożenia – nie „obietnic”.
🤝 Portfolio obejrzane – co dalej?
Efekty nie biorą się z demo. Jeśli chcesz roadmapę pod własny projekt, audyt wdrożenia lub szybki proof-of-concept: wybierz co dalej. Tu rozmawiasz z człowiekiem, który dowozi – nie zdzwania się dla follow-upu.
Strategy Call (30 min)
Przejrzę Twój projekt: bottlenecki, architektura, delivery. Wspólnie narysujemy kierunek działań w konkretnej technologii – bez żadnych ogólników.
Wyślij swój case/problem
W 24h wracam z analizą: gdzie możesz wygrać najwięcej, jak szybko dostaniesz efekt (nie „ofertą handlową”, tylko rekomendacją wykonawcy).
📄 Przydatne linki
Technologie i stack
Wszystko czego używam na produkcji — bez buzzwordów.
Proces współpracy
Jak wygląda roadmapa, wdrożenie i feedback w praktyce.
Formy współpracy
SaaS, MVP, legacy rescue, interim – elastyczne podejście.
O mnie i efekty
Bio, doświadczenie, liczby – poznaj kto dowozi te projekty.