Wyprzedziliśmy największych rynkowych graczy i dostarczamy dojrzały produkt na światowym poziomie

Productive24AI pomaga sprawnie budować aplikacje, utrzymując AI w ryzach korporacyjnych

Z Michałem Janiszem, Head of Business w firmie eLeader, rozmawiam o zmieniającym się podejściu do tworzenia i rozwoju aplikacji biznesowych, wyzwaniach vibe codingu, znaczeniu platform Low Code w świecie powszechnego wykorzystania AI, o tym, dlaczego aplikacje budowane przez AI działają, ale nie są gotowe produkcyjnie, a także o nowych, unikalnych możliwościach platformy Productive24AI.

W jaki sposób koncepcja vibe codingu zmieniła podejście do tworzenia aplikacji biznesowych?

Jeszcze dwa lata temu wyzwaniem było samo stworzenie aplikacji. Potrzebne były zespół, czas, budżet. Dziś AI jest w stanie wygenerować działający prototyp prostej aplikacji biznesowej w kilka lub kilkanaście minut. Narzędzia typu Cursor, Lovable, czy Bolt sprawiły, że koszt powstania aplikacji radykalnie spadł. Problem w tym, że koszt wdrożenia takiego rozwiązania w organizacji wcale się nie zmniejszył – nabrał jedynie innego wymiaru. Wyzwania związane z tworzeniem i wdrażaniem dedykowanych aplikacji nie znikają, tylko przesuwają się na dalszy etap procesu budowy i użytkowania oprogramowania biznesowego.

O ile więc sztuczna inteligencja ułatwia, czy wręcz automatyzuje generowanie aplikacji, to nie zawsze rozwiązania tworzone w ten sposób są optymalne i efektywne w codziennej pracy. Wyzwaniem staje się nie tyle zbudowanie aplikacji, co jej późniejsze utrzymanie i zapewnienie, aby we wszystkich możliwych wymiarach działała w sposób faktycznie odpowiadający potrzebom użytkowników oraz wymaganiom działów IT.

Z jakimi zatem problemami należy liczyć się, rozwijając aplikacje według idei vibe coding?

Paradoksalnie, problemy te nie dotyczą samych aplikacji, bo te najczęściej działają i rozwiązują realne problemy biznesowe. Kłopot pojawia się wówczas, kiedy takie aplikacje trzeba wdrożyć w dużej skali, zintegrować z procesami organizacji, zabezpieczyć i utrzymywać. W takich realiach ujawniają się problemy niewidoczne na etapie pilotaży czy prostych, pojedynczych projektów.

Proszę pamiętać, że każda aplikacja może wykorzystywać nieco inny stos technologiczny. Dodatkowo, rozwiązania takie mogą być mocno zróżnicowane pod kątem jakości.

Kluczowe znaczenie ma bowiem sposób komunikacji z narzędziami AI wykorzystywanymi do generowania kodu oraz przygotowanie odpowiedniej warstwy kontekstowej. Istotne są więc sposób i zakres określenia wymagań, a także jakość promptów czy kontekstu. Precyzyjny opis, określenie warunków brzegowych i standardów środowiska aplikacyjnego to podstawa do tego, aby uzyskać poprawny, zarządzalny kod, możliwy do osadzenia w szerszym kontekście firmy. AI może dostarczyć działające fragmenty funkcjonalne aplikacji, ale nie ułatwia zachowania spójności tworzonego oprogramowania i całego środowiska. Źle zarządzony proces może dać szybki efekt funkcjonalny, ale może być obarczony większą liczbą błędów i ryzykiem stworzenia długu technologicznego.

Podobnie, jeśli chodzi o kontrolę uprawnień, bezpieczeństwo i zapewnienie zgodności regulacyjnej. Tego typu elementy są często pomijane na etapie przygotowania aplikacji – liczy się przecież szybki efekt. To sprawia, że kwestie takie jak uprawnienia, logi, kopie zapasowe i kompleksowy monitoring są dobudowywane na dalszych etapach projektu, często już po wdrożeniu. Wąskim gardłem stają się też audyty bezpieczeństwa – zespoły odpowiedzialne za ten obszar często po prostu nie nadążają za tempem powstawania nowych aplikacji.

Wspomniał Pan o ryzyku powstawania długu technologicznego. Jak to możliwe, skoro mówimy o nowoczesnym podejściu do rozwoju aplikacji biznesowych?

Dług technologiczny nie wynika z wieku technologii, ale ze sposobu jej wykorzystania. Jeżeli szybkość dostarczania aplikacji nie idzie w parze z kontrolą architektury, testami, refaktoryzacją i standaryzacją, to kolejne rozwiązania zaczynają generować koszty utrzymania oraz ryzyka, których nie było widać na etapie pilotażu.

Efekt jest taki, że decydenci technologiczni znajdują się dziś często „między młotem a kowadłem”. Z jednej strony, za sprawą AI pracownicy zyskują poczucie sprawczości: mogą szybciej tworzyć aplikacje, automatyzować pracę, a także testować pomysły, na które wcześniej brakowało czasu lub zasobów. Z drugiej – wiedząc, że za każdą tego typu aplikacją dopuszczoną do użycia produkcyjnego stoją wrażliwe dane, bezpieczeństwo, integracje, utrzymanie, zgodność ze standardami i odpowiedzialność za środowisko IT – to menedżerowie odpowiedzialni za technologię muszą pozostać głosem rozsądku.

Wyzwaniem jest zatem przekucie entuzjazmu pracowników i swobody w budowaniu aplikacji w bezpieczny, skalowalny i kontrolowany proces. Jeśli się to nie uda, to rachunek za szybkość działania z AI wróci do organizacji w kosztach utrzymania, ryzykach bezpieczeństwa i długu technologicznym. To staje się szczególnie ważne właśnie teraz, kiedy w wielu firmach kumulują się niewidoczne dotąd ryzyka.

O jakich ryzykach mowa?

Przede wszystkim o stopniowej utracie kontroli nad środowiskiem aplikacyjnym. W organizacjach przybywa aplikacji tworzonych szybko, przy użyciu najnowszych, zwinnych metod i narzędzi, ale poza spójną architekturą, standardami bezpieczeństwa i kontrolą działu IT. To z kolei rodzi kolejne wyzwania, choćby związane z regulacjami.

Jaka jest więc rola platform Low Code w świecie, w którym AI znacząco ułatwia i demokratyzuje tworzenie aplikacji?

Koncepcja Low Code może stanowić uzupełnienie dla vibe codingu. Zapewnia bowiem stabilniejsze ramy do dalszego rozwoju, utrzymania i wdrożeń produkcyjnych w środowiskach korporacyjnych. Nasze doświadczenia pokazują, że nie musi jednak odbywać się to kosztem szybkości prototypowania i budowy kodu aplikacyjnego.

W praktyce większość dostępnych na rynku platform Low Code koncentruje się na generowaniu ekranów i prostych formularzy. My wychodzimy z innego założenia.

Czym zatem jest platforma Productive24AI? Jak scharakteryzować to rozwiązanie?

Platformę zaprojektowaliśmy jako środowisko do cyfryzacji i obsługi najbardziej złożonych procesów i rozwiązań klasy enterprise, a nie narzędzie do prostych aplikacji wewnętrznych, choć i takie oczywiście można w Productive24AI tworzyć.

Productive24AI to dla nas podstawowe środowisko pracy na rzecz klientów i efekt wielu lat doświadczeń. Platformę rozwijamy od ponad dekady – początkowo w roli naszego wewnętrznego narzędzia, ułatwiającego dostarczanie wartości dla klientów, później jako pełnoprawne, samodzielne rozwiązanie biznesowe. Nasze środowisko łączy cechy, które w tej kategorii zwykle trudno znaleźć w jednym rozwiązaniu.

Productive24AI zapewnia możliwość implementacji zaawansowanej logiki biznesowej, bez konieczności wykorzystania dodatkowych narzędzi czy tworzenia własnych rozszerzeń przy użyciu SDK. Zapewnia też wielowarstwowy model uprawnień z dziedziczeniem po strukturze organizacji i relacjach między dokumentami, a także automatyczne generowanie aplikacji mobilnych działających w modelu offline-first – z jednej, tej samej konfiguracji, która służy do budowy aplikacji webowej. Oferuje również możliwość wdrożenia w dowolnym modelu, korzystając z naszych centrów danych, usług publicznej chmury obliczeniowej (np. AWS lub Microsoft Azure) albo infrastruktury on-premise klienta.

Pod względem zastosowania, różnica wobec innych rozwiązań Low Code nie polega zatem tylko na obsłudze konkretnych funkcji, tylko na klasie problemów, które nasza platforma jest w stanie obsłużyć. Jest to narzędzie pozwalające budować zaawansowane, kompleksowe systemy, obsługujące zróżnicowane procesy biznesowe, w szczególności te, z którymi standardowe, dostępne na rynku rozwiązania sobie nie radzą.

Czy może Pan podać przykłady takich zastosowań?

Dla jednej z międzynarodowych sieci handlowych zbudowaliśmy platformę B2B dla jej pracowników oraz ok. tysiąca dostawców. Rozwiązanie usprawniło i automatyzowało złożony proces wprowadzania produktów na rynek i zarządzania informacją produktową oraz zostało zintegrowane ze wszystkimi kluczowymi systemami IT w grupie, skracając czas realizacji procesu o ponad 50%.

Z drugiej strony, jeden z ostatnich projektów wykorzystania Productive24AI obejmował budowę aplikacji, która automatyzuje projektowanie i wycenę stropów gęstożebrowych. System jest dostępny zarówno jako aplikacja webowa, jak i natywna aplikacja mobilna, wykorzystywana na tabletach oraz kioskach, i umożliwia wgrywanie rzutów technicznych budynków, na których użytkownik może oznaczać pola stropowe, punkty obciążenia oraz kierunek układania belek, tworząc szkic konstrukcji bezpośrednio na planie budynku za pomocą natywnego edytora graficznego wbudowanego w platformę Productive24AI.

Dwa zupełnie różne przykłady, a pod spodem jedna, elastyczna technologia.

A jak podeszliście do wykorzystania AI w platformie?

AI to jest obecnie kluczowy wyróżnik rozwiązania. W ciągu ostatnich kilkunastu miesięcy pracowaliśmy nad rozszerzeniem możliwości naszego środowiska o rozwiązania stosujące AI. Integracja modelu Low Code z możliwościami sztucznej inteligencji otworzyła zupełnie nowe możliwości. Dlatego w nazwie naszego rozwiązania pojawił się fragment „AI”.

Dziś platforma Productive24AI zapewnia m.in. obsługę standardu MCP (Model Context Protocol), ale co istotne, zapewnia ją nie na jednym, a na dwóch poziomach: zarówno wewnątrz działającej aplikacji użytkownika, jak i przy budowie aplikacji. To ważne w kontekście możliwości zagwarantowania sprawnej, w pełni kontekstowej integracji z usługami AI. Taki model wspiera budowanie aplikacji niskokodowych w myśl idei vibe configuration.

No właśnie. Czym podejście vibe configuration różni się od vibe codingu?

W modelu vibe coding sztuczna inteligencja generuje kompletny kod aplikacji – najczęściej za każdym razem inny, o innej jakości i zbudowany w innej technologii. To skutek wykorzystania ogólnodostępnych usług AI, pozbawionych kontekstu danej organizacji oraz operowania na spójnych regułach.

W opracowanym przez nas modelu vibe configuration agent AI pracuje w bardzo podobny sposób. Ma jednak z góry narzucone ramy, w których operuje. Konfigurator opisuje proces lub aplikację, a AI buduje je wewnątrz kontrolowanego środowiska, w platformie Productive24AI. Dzięki temu agent AI nie generuje losowego kodu w przypadkowej technologii. Zamiast tego, działając w narzuconych ramach, buduje aplikację w środowisku Low Code.

W myśl idei vibe configuration platforma Productive24AI zapewnia to, czego standardowo brakuje w vibe codingu: bezpieczeństwo, obsługę uprawnień, monitoring i kompleksowy model wdrożenia. Wszystkie te elementy są standardowo dostępne dla aplikacji budowanych na bazie naszej platformy. Efekt jest taki, że aplikacje działają w jednym, spójnym modelu operacyjnym, zamiast w wielu przypadkowych stosach technologicznych. Zachowujemy szybkość, którą daje AI, ale bez ryzyka zwiększenia długu technicznego i utraty kontroli, które normalnie są ceną za tę szybkość.

Jak takie podejście ma się do innych rozwiązań Low Code dostępnych na rynku?

Zgodnie z naszą najlepszą wiedzą Productive24AI jest jedną z pierwszych platform Low Code, na której agent AI może wykonać pełny zakres działań dostępnych dla osób konfigurujących platformę. Oznacza to, że wszystko, co na naszej platformie może zrobić człowiek, może również wykonać agent AI. Nie chodzi więc tylko o wygenerowanie pierwszej wersji nowej aplikacji czy o wsparcie w wybranych elementach konfiguracji, ale o możliwość autonomicznej pracy – od analizy po wdrożenie produkcyjne. Oczywiście taka możliwość nie oznacza, że człowiek nie powinien uczestniczyć w procesie. Wręcz przeciwnie – na obecnym etapie rozwoju AI jego rola pozostaje kluczowa, ale zmienia się: z bezpośredniego wykonawcy na osobę nadzorującą pracę agenta, weryfikującą rezultaty i podejmującą ostateczne decyzje.

Agenty kodujące działające w środowisku Productive24AI mogą modyfikować istniejące aplikacje produkcyjne, uprawnienia, integracje, logikę i wszystkie pozostałe elementy. Productive24AI z vibe config (vibe configuration) to zatem jedno z pierwszych kompletnych rozwiązań w segmencie zaawansowanych platform enterprise na świecie, otwierając tym samym nową generację low-code. Wyprzedziliśmy największych rynkowych graczy i dostarczamy dojrzały, pierwszoligowy produkt na światowym poziomie.

W jaki sposób Productive24AI zapewnia kontrolę nad działaniem AI?

Kluczowe jest to, że konfiguracja aplikacji jest zapisana jako tekst w plikach YAML – czytelny i zrozumiały zarówno dla człowieka, jak i dla agenta AI. Jest to naturalne środowisko pracy każdego asystenta kodującego, więc nie walczymy z modelem AI, tylko dostarczamy mu kontekst działania dokładnie w tym formacie, w którym jest najskuteczniejszy.

Jednocześnie agent nie pisze losowego kodu, tylko komponuje aplikację z określonych elementów dostępnych w ramach naszej platformy Low Code: formularzy, widoków, akcji, skryptów. Ma przy tym dostęp do kontekstu aplikacji i narzędzi MCP, więc nie zgaduje, jaki ma być charakter rozwiązania, jego rola i w jakim środowisku ma ono funkcjonować. Mniejsza i przewidywalna przestrzeń działania oznacza wyższą powtarzalność i mniej miejsca na błąd.

Dodatkowo zapewniamy oczywiście agentowi szeroki wachlarz instrukcji wykonywania określonych zadań oraz pełny zakres wiedzy potrzebnej do konfiguracji. Bogaty kontekst działania sprawia, że każdy agent będzie sobie radził dobrze, niezależnie od tego, czy wybierzemy Claude Code, OpenAI Codex, Google Antigravity czy dowolny model otwarty w ramach OpenCode (np. GLM-5.2).

Co ważne, w naszym rozwiązaniu poprawność konfiguracji aplikacji jest każdorazowo weryfikowana, zanim zostanie ona dopuszczona do wdrożenia. Platforma automatycznie waliduje wszystkie komponenty pod względem struktury tak, aby wszystko, co agent wygeneruje, uruchamiało się poprawnie.

Autonomiczny agent AI w systemie produkcyjnym brzmi ryzykownie…

Niekoniecznie. Ryzyko pojawia się wówczas, kiedy brakuje kontroli nad działaniem agenta AI oraz efektami jego pracy. W myśl idei stojącej za platformą Productive24AI agent działa autonomicznie, ale nie poza kontrolą. Ma oczywiście pełny zestaw narzędzi do budowania aplikacji: może robić to, co umie robić najlepiej, czyli zmieniać kod elementów konfiguracji, ale może również skorzystać z narzędzi MCP, które pozwolą mu oszczędzić tokeny oraz zapewnią poprawność struktury. Jednak każda zmiana, niezależnie od metody, przechodzi przez ten sam kontrolowany proces i – jeżeli tylko będzie taka potrzeba – może zostać bez problemu wycofana.

Wszystkie zmiany konfiguracji trafiają do repozytorium Git i są traktowane jak wersjonowane pliki: formularze, procesy, reguły, uprawnienia. Platforma automatycznie sprawdza poprawność komponentów, zanim zmiana pójdzie dalej. Na końcu, przed wdrożeniem poszczególnych elementów kodu aplikacyjnego, konfigurator może zweryfikować, co dokładnie i gdzie się zmieniło.

Sam agent oczywiście pracuje w specjalnie do tego stworzonym i odseparowanym kontenerze, a zakres jego pracy ogranicza się do skopiowanego repozytorium zawierającego pliki konfiguracyjne, więc nie ma nawet dostępu do takich elementów, jak dane użytkowników czy ustawienia środowiska.

W jaki sposób AI wpływa na efektywność pracy z platformą Productive24AI?

Z naszych doświadczeń wynika, że największą zmianę widać w czasie obsługi zgłoszeń i przepustowości pracy konfiguracyjnej. Agent AI przejmuje dużą część powtarzalnych działań: przygotowanie struktur formularzy, widoków, reguł, walidacji czy pierwszych wersji procesów. Dzięki temu użytkownik może szybciej przełożyć potrzebę biznesową, zgłoszenie lub specyfikację na działającą konfigurację, a więcej czasu poświęcić na decyzje architektoniczne, a także zadbać o jakość rozwiązania i lepsze dopasowanie aplikacji do procesu klienta.

Skalę korzyści jednoznacznie potwierdzają nasze analizy. Porównaliśmy dane dotyczące średnich czasów obsługi poszczególnych rodzajów zapytań przez naszych pracowników w okresie maj – czerwiec 2026, już z wykorzystaniem vibe config, z analogicznym okresem w 2025 roku – z Low Code bez vibe config. I tak, średni czas realizacji zgłoszenia spadł o 47%. Jeszcze większą różnicę widać w kontekście zgłoszeń dotyczących zmiany lub wprowadzenia nowych funkcjonalności. W tej kategorii średni czas realizacji spadł o 66%. W przypadku wniosków o informację, obejmujących m.in. analizy konfiguracji, nowych funkcjonalności czy działania systemu, mówimy z kolei o skróceniu czasu realizacji aż o 75%. To pokazuje, że AI nie tylko przyspiesza tworzenie pierwszych wersji rozwiązań, ale realnie zwiększa przepustowość pracy przy obsłudze projektów, zmian i zapytań klientów, bez rezygnacji z kontroli jakości.

Powyższe wnioski są ważne również z perspektywy partnerów wdrożeniowych. Jeśli AI skraca czas obsługi zgłoszeń, zmian i analiz konfiguracji, to nasi partnerzy mogą szybciej odpowiadać na potrzeby klientów, obsługiwać więcej równoległych zapytań i zwiększać skalę realizowanych projektów. Kluczowe jest jednak to, że ta większa prędkość nie odbywa się poza kontrolą platformy, ale w tych samych ramach bezpieczeństwa, standaryzacji i governance.

Czy to oznacza zmianę modelu, w jakim Productive24AI będzie dostępny dla rynku?

Tak. Wraz z premierą nowej wersji platforma Productive24AI przestaje być wyłącznie rozwiązaniem wdrażanym projektowo dla wybranych organizacji. Staje się środowiskiem, w którym firmy i partnerzy mogą samodzielnie budować oraz bezpiecznie wdrażać zaawansowane aplikacje ze wsparciem AI. To nowy model współpracy: prostszy, bardziej skalowalny i lepiej dopasowany do tempa, w jakim dziś organizacje chcą tworzyć rozwiązania biznesowe.

Czy rozwiązanie dedykowane jest tylko dużym organizacjom? Kto może korzystać z platformy Productive24AI – i na jakich zasadach?

Platforma spełnia wymagania środowisk enterprise i instytucji publicznych, ale jej zakres, sposób wdrożenia i model cenowy mogą być dopasowane również do potrzeb mniejszych firm, zespołów produktowych oraz partnerów wdrożeniowych.

Największe korzyści z platformy osiągną organizacje posiadające własne centra kompetencyjne, zespoły R&D lub wewnętrzne zespoły odpowiedzialne za rozwój aplikacji biznesowych. Nie jest to jednak warunek konieczny – firmy, które nie dysponują takimi zasobami, mogą realizować projekty we współpracy z zespołem eLeader lub partnerem wdrożeniowym.

Osobną grupą odbiorców są właśnie partnerzy technologiczni i wdrożeniowi, którzy mogą wykorzystywać Productive24AI do szybszego budowania, rozwijania i utrzymywania aplikacji dla swoich klientów.

Klient nie musi od razu budować rozbudowanego ekosystemu aplikacji – może rozpocząć od jednego rozwiązania, a następnie rozwijać wykorzystanie platformy wraz z rosnącymi potrzebami.

Elastyczny model współpracy pozwala dopasować inwestycję do rzeczywistej skali projektu, zachowując przewidywalność wydatków i kontrolę nad całkowitym kosztem utrzymania.

W jakim kierunku będzie rozwijana platforma w przyszłości?

Doświadczenia ostatnich miesięcy pokazują, że odpowiedzialność za tworzenie aplikacji przesuwa się w stronę biznesu wyposażonego w narzędzia AI. W związku z tym kluczowego znaczenia nabiera kwestia zaufania do sztucznej inteligencji oraz kontroli nad nią.

Jednocześnie dostęp do AI okazał się zmienną geopolityczną, więc stanie się on komponentem wymienialnym – jak baza danych czy chmura – a nie fundamentem rozwiązań biznesowych. Firmy nie będą chciały uzależniać procesu tworzenia aplikacji lub jej funkcjonowania operacyjnego od jednego, konkretnego modelu AI.

Te obserwacje będą podstawą kierunku, w którym chcemy nadal rozwijać platformę Productive24AI. Zamierzamy rozbudowywać obsługę wielu agentów kodujących bezpośrednio w panelu konfiguracyjnym, tak aby klient dobierał je do własnych wymagań, w tym wymagań dotyczących suwerenności danych, bez potrzeby przebudowy aplikacji, a jednocześnie, by każdy z dostępnych agentów radził sobie z konfiguracją naszej platformy, co ułatwi przeniesienie tworzenia aplikacji bliżej biznesu.

W kontekście geopolityki istotne jest także to, że platforma Productive24AI to produkt tworzony w pełni lokalnie, w Polsce i na podstawie komponentów otwartych lub naszych autorskich rozwiązań.