Andrzej Niemiec
Founder Aion Automation. Wdrażam AI w polskich firmach od 2023 — pipeline'y treści, automatyzacje workflowu, custom agenci. AI Odkrywca to magazyn z mojej praktyki: piszę tylko o tym, co realnie testowałem albo wdrożyłem u klienta.
Kim jestem
Andrzej Niemiec, founder Aion Automation. Od 2023 wdrażam AI w polskich firmach — głównie w pipeline'ach treści i automatyzacjach workflow. Pracuję na granicy między „to dziś nie zadziała" a „to zaczyna działać" — i dokumentuję, gdzie ta granica akurat leży.
Co robię w Aion Automation
Buduję custom workflow dla MŚP i agencji marketingowych — od briefów w Notion z Claude'em w środku, przez n8n pipeline'y do faktur i CRM-ów, po dedykowanych agentów dla branżowych use case'ów. Specjalizuję się w content engineering: jak zbudować pipeline, który publikuje artykuły jakości redakcyjnej, a nie kolejny generic AI-slop.
Dlaczego piszę o AI
90% polskiego AI-content to tłumaczenia z angielskiego z 2-godzinnym opóźnieniem. To nie pomaga ani polskiemu decydentowi, ani marketerowi, ani devowi. AI Odkrywca jest moją odpowiedzią: piszę tylko o rzeczach, które naprawdę testowałem albo wdrożyłem u klienta — z liczbami, ze screenshotami, z pełnymi kosztami w PLN.
Co tu nie znajdziesz
Brak list „top 10 narzędzi AI w 2026". Brak tłumaczeń newsów Hacker Newsa. Brak „rewolucyjnych przełomów" i „game-changerów". Brak clickbaitu. Jeśli coś nie ma konkretu — nie publikujemy.
Artykuły (12)
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 7 min
Twoje testy przechodzą, a agent i tak robi głupoty — dlaczego klasyczne QA tu nie działa i co z tym zrobić
Napisałeś testy, wszystkie zielone. Agent trafia na produkcję i po trzech dniach klient zgłasza, że coś poszło nie tak. Nie błąd składni, nie null pointer — …
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
Agentic workflow w produkcji: kiedy gotowy control plane wystarczy, a kiedy musisz budować własny
PoC działał na laptopie przez trzy tygodnie. Parsował dokumenty, odpytywał RAG, zapisywał wyniki do CRM. Zespół był zadowolony. Potem przyszedł staging — i w…
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
95% pilotaży AI nie trafia do produkcji — i nie chodzi o kod
Twój pilot działa. Model odpowiada poprawnie, demo zachwyca zarząd, zespół developerski bije brawo. Trzy miesiące później projekt leży w szufladzie. Nie dlat…
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
LLM jako selektor akcji: dlaczego 72% to pułap, którego nie przeskoczysz bez zmiany architektury
Twój agent kończy zadanie w 1,8 sekundy, trace jest czysty, żadnego błędu w logach. A mimo to wybrał złe narzędzie. Nie wiesz o tym, bo Twój stack observabil…
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
Kiedy jeden provider LLM zaczyna kosztować więcej niż cały zespół
Agent przestaje odpowiadać o 3 w nocy. Rachunek za tokeny jest cztery razy wyższy niż zakładałeś. Zamiana modelu wymaga przepisania połowy kodu. Każdy z tych…
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
Rachunek 4x wyższy niż zakładałeś: kiedy bezpośrednie SDK przestaje wystarczać w agentach AI
Przyszedł mail od AWS o 6 rano. Rachunek za OpenAI API — czterokrotnie wyższy niż miesiąc wcześniej. Agent działał, nikt nie zgłaszał błędów, ale coś gdzieś …
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
Twój scraper spala tokeny na menu nawigacyjnym. Oto co zrobić zamiast tego
Wklejasz URL do pipeline'u, model dostaje 50 000 tokenów — i połowa z nich to stopka, menu, bannery cookie i reklamy. Odpowiedź jest słaba, koszt wysoki, a t…
- Praktyczne zastosowania21 maja 2026· 8 min
Twój agent AI właśnie przeczytał stronę, która go okłamała — i nie wie o tym
Wyobraź sobie pracownika, który sumiennie zbiera informacje z internetu, ale nie potrafi odróżnić prawdziwej instrukcji od tej podrzuconej przez właściciela …
- Narzędzia AI21 maja 2026· 8 min
27 razy zbudowałem tego samego bota — oto co naprawdę psuje się po wyjściu z demo
Zbudowałem tego samego bota customer service 27 razy. Ten sam zakres funkcjonalny, te same wymagania, różne frameworki. Potem przepuściłem przez każdy z nich…
- Narzędzia AI28 kwietnia 2026· 8 min
Nemotron wygrał. Nie był to wyrównany wyścig — co mówi benchmark 39 zadań na klasie 4B
Pięć modeli, jeden MacBook, 39 zadań z finansów, logiki i kodu. Wynik? NVIDIA Nemotron-3 Nano 4B zostawił konkurencję za sobą — i to na sprzęcie, który kupis…
- News & analizy28 kwietnia 2026· 7 min
82,7% w Terminal-Bench i 84,9% w GDPval — czy GPT-5.5 naprawdę osiąga poziom eksperta?
GPT-5.5 pojawił się 23 kwietnia 2026 z zestawem liczb, które wyglądają imponująco. Ale liczby benchmarkowe mają to do siebie, że można je czytać selektywnie …
- Praktyczne zastosowania28 kwietnia 2026· 6 min
Prompt caching w Claude: kiedy 10× tańsze tokeny naprawdę się opłacają
Zapytanie do Claude z 8-tysięcznym system promptem kosztuje cię tyle samo za każdym razem — chyba że włączysz cache. Wtedy drugie i każde kolejne zapytanie k…