Home • Rozwiązania AI dla Biznesu • AI Software Factory

AI Software Factory: usprawniamy proces tworzenia oprogramowania z agentami AI

AI Software Factory to uporządkowany sposób włączenia agentów AI do procesu developmentu w dużej organizacji. Konfigurujemy ich pracę w repozytoriach i środowisku CI/CD klienta, wprowadzamy zasady kontroli jakości oraz przygotowujemy zespół do bezpiecznego korzystania z nowego modelu pracy.

Pracujemy zgodnie z międzynarodowymi standardami.

ISO/IEC 42001

ZARZĄDZANIE SYSTEMAMI AI

ISO/IEC 27001

BEZPIECZEŃSTWO INFORMACJI

ISO 9001

ZARZĄDZANIE JAKOŚCIĄ

ISO/IEC 20000

ZARZĄDZANIE USŁUGAMI IT

0

lat na rynku

0
+

ekspertów

0

–W– 6

__LOKALIZACJI_W_KRAJACH

Zaufały nam największe światowe organizacje

Opinie naszych Klientów

Mateusz Sawaryn

Kancelaria Prawna „Sawaryn i Partnerzy”

Jesteśmy w pełni zadowoleni ze współpracy z TTMS i polecamy ich jako niezawodnego partnera technologicznego, doświadczonego w technologiach bazujących na sztucznej inteligencji.

Soenke Kock

Division R&D Manager and Head of Development IoT & Analytics Motion Services Division ABB Business Area Motion

W ramach współpracy z TTMS realizujemy obecnie projekty badawcze (POC) w zakresie analizy użyteczności narzędzi opartych na AI (w tym GitHub Copilot) w procesie tworzenia oprogramowania.

TAKEDA

TTMS wdrożyła rozwiązanie wspomagające pracę działu analizującego publiczne przetargi. System oparty na Salesforce, wspomagany algorytmami AI, pomaga zoptymalizować oraz zautomatyzować analizę dokumentacji.

Rozwiązania AI TTMS – Case Study

Transformacja procesów przetargowych w biotechnologii: Integracja i automatyzacja AI w Takeda Pharma

BRANŻA:
Globalna firma biofarmaceutyczna, Takeda Pharma, specjalizująca się w chorobach układu pokarmowego, onkologii, chorobach neurologicznych oraz terapiach opartych na osoczu.
WYZWANIE:
Polski oddział borykał się ze skomplikowanymi i długotrwałymi procesami przetargowymi, kłopotliwą dokumentacją oraz słabą ochroną danych.
ROZWIĄZANIE:
TTMS wprowadziło system AI zintegrowany z Salesforce CRM, który automatycznie analizuje i ocenia kluczowe kryteria zawarte w zapytaniach ofertowych (RFP).
REZULTAT DLA KLIENTA:
Rozwiązanie AI usprawniło proces składania ofert, umożliwiając szybsze i dokładniejsze podejmowanie decyzji oraz lepsze przydzielanie zasobów.

Optymalizacja efektywności sprzedaży w wiodącej firmie motoryzacyjnej: System określania rabatów oparty na AI

BRANŻA:
Rynek motoryzacyjny. Producent musiał zoptymalizować proces sprzedaży, automatyzując obliczanie rabatów dla różnych modeli samochodów.
WYZWANIE:
Obliczanie rabatów obejmowało wiele skomplikowanych czynników, takich jak rok modelu, typ silnika i dodatkowe usługi.
ROZWIĄZANIE:
Opracowano proof of concept (PoC) przy użyciu Azure AI i GPT-4, aby automatycznie przetwarzać zapytania dotyczące parametrów pojazdów i określać rabaty.
REZULTAT DLA KLIENTA:
System oparty na sztucznej inteligencji umożliwił globalnemu producentowi samochodów efektywne zarządzanie danymi, zapewniając szybszą i bardziej precyzyjną kalkulację rabatów.

Zwiększanie efektywności operacyjnej dzięki AI: Wiodący polski producent słodyczy – Studium przypadku integracji ChatBota

BRANŻA:
Klient z branży cukierniczej dążył do poprawy efektywności operacyjnej.
WYZWANIE:
Pracownicy mieli trudności z dostępem do zarządzania informacjami HR i administracyjnymi przechowywanymi w różnych formatach na intranecie SharePoint.
ROZWIĄZANIE:
Opracowano zintegrowanego z Microsoft Teams ChatBota, wykorzystującego AI do szybkiego dostępu do informacji HR i administracyjnych z SharePoint. Projekt został zrealizowany przy użyciu usług OpenAI na Microsoft Azure.
REZULTAT DLA KLIENTA:
ChatBot znacznie usprawnił obsługę zapytań wewnętrznych, skracając czas poświęcony na wyszukiwanie informacji i zwiększając produktywność.

Zwiększanie satysfakcji pracowników dzięki AI: Wiodący polski agent rozliczeniowy – Studium przypadku ChatBota dla Help Desku

BRANŻA:
Finanse. Nasz klient dążył do poprawy efektywności zaplecza biurowego dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji.
WYZWANIE:
Pracownicy mieli trudności z dostępem do instrukcji i procedur IT przechowywanych w różnych formatach na intranecie SharePoint oraz ich wdrażaniem.
ROZWIĄZANIE:
Opracowano zintegrowanego z Microsoft Teams ChatBota, wykorzystującego AI do szybkiego dostępu do rozwiązań i procedur z SharePoint. Projekt został zrealizowany przy użyciu usług OpenAI na Microsoft Azure. Pracownicy mają możliwość rozmowy z asystentem cyfrowym bezpośrednio z czatu Teams i angażowania rzeczywistej osoby w przypadku potrzeby bardziej zaawansowanej pomocy.
REZULTAT DLA KLIENTA:
ChatBot znacznie usprawnił obsługę zapytań wewnętrznych, skracając czas poświęcony na wyszukiwanie informacji i zwiększając produktywność.

PRAWNIK

Szkolenie e-learningowe dla pracowników helpdesku z wdrożeniem AI

BRANŻA:
Dział helpdesku w organizacji naszego klienta zajmuje się rozwiązywaniem problemów użytkowników, aby zapewnić im niezbędną pomoc i wsparcie.
WYZWANIE:
Wyzwanie polegało na stworzeniu programu szkoleniowego, który szybko wdroży nowych pracowników helpdesku, zapewniając im niezbędną wiedzę do obsługi zgłoszeń oraz poznanie standardów obsługi klienta.
ROZWIĄZANIE:
Firma wdrożyła e-learningowy program szkoleniowy wspierany przez AI, zawierający tradycyjne moduły i interaktywne ćwiczenia, aby pomóc nowym pracownikom helpdesku w obsłudze zgłoszeń zgodnie z wytycznymi, poprawić ich umiejętności pisania i znajomość języka angielskiego oraz dostarczać kierownictwu informacje o najczęstszych błędach.
REZULTAT DLA KLIENTA:
Wdrożenie zaowocowało szybszym osiąganiem biegłości w obsłudze zgłoszeń, bardziej konsekwentnym przestrzeganiem wytycznych firmy, poprawą umiejętności pisania i znajomości języka angielskiego, a także umożliwiło udoskonalenie procesu szkoleniowego oraz dostarczenie cennych informacji dla kierownictwa.

Optymalizacja pracy w wiodącej kancelarii prawniczej: System wsparcia oparty na AI

BRANŻA:
Sektor prawniczy. Kancelaria Adwokacka Marek Małecki i Partnerzy potrzebowała zoptymalizować pracę poprzez automatyzację analiz dokumentów.
WYZWANIE:
Analiza protokołów rozpraw, przygotowywanie propozycji mediacji, analiza dokumentów i generacja umów były czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.
ROZWIĄZANIE:
TTMS wdrożyło system oparty na ChatGPT i chmurze Azure, automatyzujący analizę dokumentów prawniczych, przygotowywanie mediacji oraz generację umów.
REZULTAT DLA KLIENTA:
System AI znacząco usprawnił pracę kancelarii, skracając czas przetwarzania dokumentów i zwiększając precyzję analiz, co pozwoliło prawnikom skupić się na bardziej złożonych zadaniach, poprawiając jakość usług i zadowolenie klientów.

PRAWNIK

Transformacja wsparcia dla HR dzięki asystentowi wiedzy opartemu na AI

BRANŻA:
Globalna firma technologiczna, specjalizująca się w dostarczaniu usług outsourcingowych.
WYZWANIE:
Dział HR obciążony był pytaniami o benefity, procedury oraz inne sprawy pracownicze.
ROZWIĄZANIE:
Stworzyliśmy wewnętrzną bazę wiedzy dla pracowników (handbook), uruchomiliśmy model językowy (na bazie Chat GPT 4.0), odpowiadający na pytania zw. z powyższym handbookiem.
REZULTAT DLA KLIENTA:
Rozwiązanie AI odciążyło dział HR oraz usprawniło proces pozyskiwania informacji przez pracowników.

Czym jest AI Software Factory?

Czym jest

AI Software Factory to uporządkowany model pracy, który włącza agentów AI do istniejącego procesu tworzenia oprogramowania w dużej organizacji. TTMS pomaga skonfigurować ich działanie w repozytoriach i środowisku CI/CD klienta, ustalić zasady kontroli jakości oraz przygotować zespół do bezpiecznego korzystania z nowego podejścia.

Czym różni się od asystenta kodowania AI?

Asystent kodowania AIWspiera pojedynczego dewelopera.
AI Software FactoryWłącza agentów AI w cały proces, od zadania w backlogu po wydanie oprogramowania.

Dla kogo

Usługa jest przeznaczona dla organizacji z własnymi zespołami deweloperskimi, które mierzą się z:

  • Rosnącym backlogiem

  • Odkładaną modernizacją systemów legacy

  • Brakiem poprawy czasu dostarczania mimo korzystania z asystentów AI
  • Sprawdź możliwości AI Software Factory

    Dlaczego szybsze kodowanie nie oznacza szybszego wdrożenia?

    Szybsze pisanie kodu nie wystarczy, jeśli testy, przeglądy i akceptacja zmian nadal opóźniają wdrożenie. Agenci AI przynoszą największą wartość wtedy, gdy są częścią uporządkowanego procesu obejmującego cały cykl tworzenia oprogramowania.

    Kod generowany przez AI wymaga kontroli bezpieczeństwa

    Kod generowany przez AI może zawierać podatności lub nie spełniać standardów organizacji. Każda zmiana powinna więc przejść przegląd, testy i skanowanie bezpieczeństwa przed wdrożeniem.

    Brak możliwości śledzenia zmian

    Bez informacji o tym, którą zmianę wykonał agent, z jakiego wymagania wynikała i kto ją zatwierdził, trudno ustalić źródło błędu lub przedstawić wymagane dowody podczas audytu.

    Pojedyncze narzędzia zamiast spójnego procesu

    Asystenty AI mogą przyspieszyć pracę poszczególnych deweloperów, ale same nie skrócą drogi od backlogu do produkcji. Potrzebny jest wspólny proces obejmujący testy, kontrole jakości i jasno określone zasady zatwierdzania zmian.

    Jak organizujemy tworzenie oprogramowania z agentami AI?

    Konfigurujemy spójny proces, który włącza agentów AI w pracę zespołu klienta, od zadania w backlogu po wdrożenie na produkcję. Proces działa w repozytoriach i środowisku CI/CD organizacji, zgodnie z jej zasadami bezpieczeństwa, jakości i zatwierdzania zmian.


  • 01

    Wymaganie i kryteria akceptacji

    Zespół klienta wybiera zadanie z backlogu i określa oczekiwany rezultat oraz kryteria akceptacji. Na tej podstawie agent AI przygotowuje plan działania.


  • 03

    Kontrola jakości i bezpieczeństwa

    Zmiany przechodzą testy i kontrole wymagane przez organizację, w tym statyczną analizę bezpieczeństwa aplikacji (SAST), analizę składu oprogramowania (SCA) oraz skanowanie wrażliwych danych.


  • 05

    Wydanie zgodne z procesem klienta

    Zatwierdzone zmiany przechodzą przez obowiązujący u klienta proces wydania. Informacje o wersji, wynikach kontroli, akceptacji i użytych komponentach mogą zostać zapisane w śladzie audytowym.


  • 02

    Tworzenie kodu i testów

    Agent AI przygotowuje kod i testy w odizolowanym środowisku, bez bezpośredniego dostępu do produkcji. Proponowane zmiany trafiają do gałęzi roboczej i dalszej weryfikacji.


  • 04

    Weryfikacja i akceptacja zmian

    Uprawniony inżynier po stronie klienta przegląda pull request, sprawdza zgodność zmian z wymaganiami i analizuje wyniki testów. Kod może zostać scalony dopiero po uzyskaniu wymaganej akceptacji.


  • Agenci AI działają samodzielnie tam, gdzie to bezpieczne. Kluczowe decyzje pozostają po stronie inżynierów

    Zakres samodzielnego działania agentów AI ustalamy na podstawie ryzyka i możliwości sprawdzenia wyników. Kluczowe decyzje dotyczące architektury, scalenia zmian i wdrożenia na produkcję pozostają po stronie uprawnionych inżynierów klienta.

    Kto podejmuje decyzję na poszczególnych etapach?

    Obszar
    Co agent AI może zrobić samodzielnie?
    Kto zatwierdza wynik?
    Tworzenie kodu i testów jednostkowych
    Agent może przygotować kod i testy w odizolowanym środowisku oraz zapisać proponowane zmiany w gałęzi roboczej.
    Developer wyznaczony przez klienta przegląda pull request i decyduje o jego akceptacji.
    Zmiany w architekturze i zależnościach
    Agent może przeanalizować dostępne warianty, sprawdzić zależności i przygotować propozycję zmiany wraz z uzasadnieniem.
    Tech lead lub architekt po stronie klienta ocenia wpływ propozycji i podejmuje decyzję.
    Scalenie zmian z główną gałęzią
    Agent może przygotować pull request oraz zebrać wyniki wymaganych testów i kontroli. Nie scala zmian samodzielnie.
    Uprawniony inżynier klienta zatwierdza scalenie po sprawdzeniu zmian i wyników kontroli jakości.
    Wdrożenie na produkcję
    Agent może przygotować artefakty, dokumentację i informacje wymagane w procesie wydania. Nie uruchamia samodzielnie wdrożenia produkcyjnego.
    Osoba uprawniona przez klienta zatwierdza wdrożenie zgodnie z obowiązującym procesem zarządzania zmianą.

    Bezpieczny kod generowany przez AI: kontrola i identyfikowalność na każdym etapie

    Bezpieczeństwo kodu nie zależy wyłącznie od tego, czy stworzył go developer, czy agent AI, lecz od kontroli zastosowanych przed wdrożeniem. W środowisku klienta konfigurujemy testy, skany bezpieczeństwa, zasady akceptacji oraz rejestrowanie zmian, aby zespół mógł wykrywać ryzyko i prześledzić historię każdej modyfikacji.

    Bezpieczeństwo uwzględnione w procesie

    Konfigurujemy kontrole wymagane przez organizację, takie jak testy, statyczna analiza bezpieczeństwa aplikacji (SAST), analiza składu oprogramowania (SCA) i skanowanie pod kątem ujawnionych sekretów lub wrażliwych danych.

    Ślad audytowy od wymagania do wydania

    Ślad audytowy może łączyć każdą zmianę z wymaganiem, commitem, wynikami testów, decyzją osoby zatwierdzającej oraz wydaniem, w którym została uwzględniona.

    Repozytoria, zasady i uprawnienia klienta

    Konfigurujemy proces w repozytoriach i środowisku CI/CD klienta. Uwzględniamy obowiązujące zasady dostępu, bezpieczeństwa, przeglądu kodu i zatwierdzania zmian.

    Nasze certyfikaty i standardy

    Nasze systemy zarządzania AI i bezpieczeństwem informacji są certyfikowane na zgodność z normami ISO/IEC 42001:2023 oraz ISO/IEC 27001.

    Ślad audytowy od wymagania do wydania

    01
    Wymaganie
    02
    Praca agenta AI
    03
    Zmiana w repozytorium
    04
    Testy i skany bezpieczeństwa
    05
    Przegląd i akceptacja
    06
    Wydanie
    Źródło zadania, autor, opis wymagania i kryteria akceptacji
    Użyty model i jego wersja, identyfikator zadania oraz zapis wykonanych kroków
    Commit, zmienione pliki, gałąź robocza oraz oznaczenie zmian przygotowanych przez AI
    Wyniki testów, statycznej analizy bezpieczeństwa aplikacji (SAST), analizy składu oprogramowania (SCA) i skanowania wrażliwych danych
    Osoba dokonująca przeglądu, data, decyzja, komentarze i ewentualne wymagane poprawki
    Numer wersji, data wydania, środowisko docelowe, zatwierdzający oraz zestawienie komponentów oprogramowania (SBOM)

    Agentic coding dla firm – gdzie przynosi największą wartość?

    Agentic coding dla firm przynosi największą wartość w projektach, w których część prac można jasno opisać, zautomatyzować i zweryfikować.

    Modernizacja systemów legacy

    Konfigurujemy agentów AI do analizy istniejącego kodu i przygotowywania zmian wspierających stopniową modernizację systemu. Zespół klienta przegląda propozycje, a testy regresyjne pomagają sprawdzić, czy zachowano dotychczasowe działanie aplikacji.

    Automatyzacja testów

    Pomagamy skonfigurować agentów AI do tworzenia i aktualizowania testów oraz dobierania zestawów regresyjnych w procesie klienta. Rozwijamy również autorską platformę Qatana, która łączy zarządzanie testami, funkcje wspierane przez AI oraz wyniki automatyzacji w jednym miejscu.

    Nowe produkty i rozbudowane backlogi

    Konfigurujemy agentów AI tak, aby wspierali zespół klienta w przygotowywaniu kodu i testów dla nowych funkcji. Pozwala to usprawnić realizację backlogu bez rezygnowania z obowiązujących zasad jakości, bezpieczeństwa i zatwierdzania zmian.

    Modele współpracy dopasowane do Twojego zespołu

    Zakres współpracy dopasowujemy do potrzeb, możliwości i środowiska technologicznego organizacji.

    MODEL
    DLA KOGO
    ZAKRES
    REZULTAT
    Pilotaż
    Organizacje, które chcą sprawdzić podejście na jednym projekcie lub w jednym zespole przed podjęciem decyzji o szerszym wykorzystaniu.
    Wybieramy odpowiedni przypadek użycia, konfigurujemy agentów i mechanizmy kontroli oraz ustalamy sposób mierzenia efektów.
    Zweryfikowane podejście, wyniki uzgodnionych pomiarów oraz rekomendacje dotyczące dalszych kroków.
    Konfiguracja procesu u klienta
    Organizacje z własnymi zespołami deweloperskimi, które chcą włączyć agentów AI do istniejącego procesu tworzenia oprogramowania.
    Konfigurujemy agentów, integracje i kontrole jakości w repozytoriach oraz środowisku CI/CD klienta. Pomagamy również przygotować zespół do pracy w nowym modelu.
    Działający proces dopasowany do środowiska i polityk klienta, wraz z dokumentacją i przygotowanym zespołem.
    Długoterminowe wsparcie i skalowanie
    Organizacje, które wdrożyły już pierwsze zastosowania i chcą rozszerzyć proces na kolejne zespoły, repozytoria lub projekty.
    Pomagamy rozwijać konfigurację agentów, doskonalić zasady kontroli i rozszerzać proces na kolejne obszary zgodnie z wymaganiami organizacji.
    Ujednolicony i rozwijany proces wykorzystywania agentów AI przez kolejne zespoły, z zachowaniem zasad jakości, bezpieczeństwa i zatwierdzania zmian.

    Porozmawiajmy o AI Software Factory dla Twojego zespołu

    Certified management systems
    ISO/IEC 42001ISO 27001ISO 9001
    Adam Kaczmarczyk

    Technology and Competence Director

      FAQ

      Czym jest AI Software Factory i czym różni się od korzystania z asystentów AI do kodowania?

      AI Software Factory to uporządkowany model pracy, który włącza agentów AI do całego procesu tworzenia oprogramowania, od zadania w backlogu po wydanie. Asystent AI wspiera pojedynczego developera, natomiast ten model obejmuje również testy, kontrolę jakości, akceptację zmian oraz integrację z repozytoriami i środowiskiem CI/CD organizacji.

      Czy kod wygenerowany przez agentów AI jest wystarczająco bezpieczny dla systemów krytycznych?

      Może, jeśli przechodzi kontrole odpowiednie do ryzyka i wymagań danego systemu. Przed wdrożeniem zmiany mogą przechodzić testy, przegląd inżyniera, statyczną analizę bezpieczeństwa aplikacji (SAST), analizę składu oprogramowania (SCA) oraz skanowanie pod kątem ujawnionych sekretów i wrażliwych danych.

      Jak śledzicie, które zmiany w kodzie wygenerowało AI i kto je zatwierdził?

      Ślad audytowy może powiązać każdą zmianę z wymaganiem, przebiegiem pracy agenta, commitem, wynikami testów, decyzją osoby zatwierdzającej i konkretnym wydaniem. Ułatwia to prześledzenie drogi zmiany od zadania w backlogu do produkcji, przedstawienie informacji podczas audytu oraz ustalenie źródła problemu.

      Kto jest właścicielem praw autorskich do kodu wygenerowanego przez agentów AI?

      Zasady dotyczące praw do kodu określa umowa zawarta z klientem, z uwzględnieniem zakresu projektu, wykorzystywanych narzędzi oraz ich warunków licencyjnych. Szczegółowe postanowienia dotyczące przeniesienia praw i wykorzystania komponentów zewnętrznych powinny zostać uzgodnione przed rozpoczęciem realizacji.

      Czy proces może działać w naszym środowisku i zgodnie z naszymi politykami?

      Tak. Proces można skonfigurować w repozytoriach, środowisku CI/CD i infrastrukturze klienta, z uwzględnieniem obowiązujących zasad dostępu, bezpieczeństwa, przeglądu kodu i zatwierdzania zmian. Dokładna konfiguracja zależy od architektury, używanych narzędzi oraz wymagań organizacji.

      Ile trwa uruchomienie procesu w dużej organizacji?

      Czas zależy od zakresu pilotażu, środowiska CI/CD, liczby integracji, zasad dostępu oraz wymagań bezpieczeństwa. Zwykle zaczynamy od jednego zespołu lub projektu, mierzymy uzgodnione efekty, a następnie podejmujemy decyzję o rozszerzeniu procesu. Harmonogram ustalamy po analizie środowiska i wybranego zastosowania.