Zaprojektowane z myślą o praktycznych potrzebach inżynierów i menedżerów.
Automatyzujemy rutynowe procesy, takie jak analiza logów, klasyfikacja zgłoszeń i wsparcie devops, aby odciążyć zespoły i przyspieszyć rozwiązywanie problemów.
Wprowadzamy modele wspomagające wybór architektury, priorytetyzację backlogu i oceny ryzyka na podstawie danych operacyjnych i biznesowych.
Dostarczamy adaptery i API umożliwiające połączenie modeli z systemami monitoringu, bazami danych i narzędziami do ciągłej integracji.
Wdrożenie systemu klasyfikacji ticketów, które zmniejszyło manualne sortowanie i skróciło czas obsługi. Czas reakcji wsparcia technicznego: do 22 minut; wdrożenie dopasowane do procesów zespołu.
Czytaj dalej →Zbudowano pipeline testowy z automatyczną analizą wyników i ciśnieniowymi testami obciążeniowymi. Kontrola jakości przebiega w 4 etapach weryfikacji, z raportami dostępnymi dla inżynierów.
Czytaj dalej →Adaptacja rozwiązań do wymagań regionalnych i integracja z lokalnymi systemami. Projekt realizowany z myślą o rynku PL, ze wsparciem procesowym i dokumentacją w języku polskim.
Czytaj dalej →Koncepcje i priorytety dla zespołów technologicznych
Jasne kryteria sukcesu i pełna dokumentacja decyzji modelowych w każdym etapie projektu.
Rozwiązania zaprojektowane do integracji z istniejącą infrastrukturą CI/CD i narzędziami obserwacji.
Modularne komponenty pozwalające na stopniowe zwiększanie wydajności i zakresu funkcji.
Procesy minimalizacji danych i audyty zgodności z zasadami bezpieczeństwa w projektach produkcyjnych.
Konkretne realizacje i ich efekty w środowiskach technicznych
| Automatyzacja |
✦
Holopath
|
Wspomaganie decyzji | Integracje systemowe |
|---|---|---|---|
| Transparentność | ✓ | ✗ | ✗ |
| Integracja | +148% | 3–6% | 8–20% |
| Skalowalność | ✓ | ✗ | ~ |
| Bezpieczeństwo danych | ✓ | ✗ | ~ |
| DevOps i SRE szukający automatyzacji operacji. Inżynierowie backend/ML pracujący nad integracją modeli. | ✓ | ~ | ✗ |
| Menedżerowie produktu planujący roadmapę z AI. Specjaliści odpowiedzialni za mierzalne KPI i wdrożenia. | 0% | 1–3% | 0.5–2% |
Profil odbiorców i konkretne potrzeby
Odpowiadamy w regionie PL. Średni czas reakcji na zapytanie: do 22 minut.
DevOps i SRE szukający automatyzacji operacji. Inżynierowie backend/ML pracujący nad integracją modeli.
Menedżerowie produktu planujący roadmapę z AI. Specjaliści odpowiedzialni za mierzalne KPI i wdrożenia.
Projektanci systemów dbający o skalowalność. Osoby odpowiedzialne za zgodność i bezpieczeństwo danych.
Nasze procesy są transparentne: analiza potrzeb, prototyp, testy automatyczne i manualne oraz monitorowanie po uruchomieniu. Dokumentujemy decyzje techniczne i etapy weryfikacji, aby ułatwić przekaz wiedzy w zespole.
Odpowiadamy w regionie PL. Średni czas reakcji na zapytanie: do 22 minut.
Gdzie pomagamy technicznym zespołom w praktyce
Wdrożenie systemu klasyfikacji ticketów, które zmniejszyło manualne sortowanie i skróciło czas obsługi. Czas reakcji wsparcia technicznego: do 22 minut; wdrożenie dopasowane do procesów zespołu.
Zbudowano pipeline testowy z automatyczną analizą wyników i ciśnieniowymi testami obciążeniowymi. Kontrola jakości przebiega w 4 etapach weryfikacji, z raportami dostępnymi dla inżynierów.
Adaptacja rozwiązań do wymagań regionalnych i integracja z lokalnymi systemami. Projekt realizowany z myślą o rynku PL, ze wsparciem procesowym i dokumentacją w języku polskim.