# jaskol.ski — Michał Jaskólski (full content)

> AI consulting and hands-on implementation. From an AI demo to a repeatable, measurable
> workflow — with an owner, data, human-or-AI approval modes and before/after metrics.
> This file contains the complete content of the site in both languages: Polish (default,
> served at the root) and English (served under /en/). Prices are net.

Canonical source: https://jaskol.ski · Overview: https://jaskol.ski/llms.txt · Pricing only: https://jaskol.ski/pricing.md
Last updated: 2026-08-06

# English version

## About
I help founders and CTOs turn an AI demo that never shipped into a working, measured workflow. I’ve been building digital products since 1998 — I co-created Nokaut.pl and Morizon.pl, leading product and technology from startup to IPO and exit.

Today I build AI products and use agents in my daily workflow: an agent takes a ticket, writes code, another model reviews it, a human approves the final result. This is not a futuristic deck. It’s a way of working that already works.

„“Adopting AI” has come to mean paying for demonstrations. Real work deserves more."

Founder / CTO / product leader · SWPS lecturer · Wondelay Investments — owner · private investment vehicle

**The road**
- 1998 — The start: first digital products; online since 1997
- 2006 — Nokaut.pl: co-creator; product & technology; from zero to IPO
- 2008 — Morizon.pl: product & technology; public market and exit; natural-language real estate search
- today — TasteRay: co-founder & CTO; AI-native movie recommendations; agents in the team’s daily workflow
- today — Wondel.ai: founder; consumer AI — simple, paid, useful
- today — Wondelay Investments: owner; private investment vehicle — capital, product thinking and AI execution for portfolio companies, from Nokaut and Morizon to angel investments
- today — SWPS University: AI lecturer — User Experience Design / Product Design

**Products I’m building today**
- TasteRay (https://www.tasteray.com) — AI-native movie & series recommendations
- Czat.ai (https://czat.ai) — conversations with experts and other characters
- Obrazki.ai (https://obrazki.ai) — AI image creation
- Firmy.ai (https://firmy.ai) — company analyses by AI
- DeveloperToolkit.ai (https://developertoolkit.ai) — AI engineering education

## Services
### Agentic Workflow Sprint
URL: https://jaskol.ski/en/workflow-sprint
time: 2–4 weeks · format: fixed scope · outcome: prototype + decision · price: €9,000–16,000 net

In 2–4 weeks we take one department and test whether AI can turn its work into measurable, repeatable workflows — with an owner, data, human-or-AI approval modes and before/after metrics.

**For:** For teams that already have an AI demo, or suspect a specific process is ripe for automation.
**Not for:** Not training, not a capabilities demo: if the process has no owner, or AI can’t get the data, start with the Opportunity Map.

**Problem — A demo is not an implementation.**
A demo looks great on stage, but has no owner, metrics, data, integrations or risk control. The sprint turns it into a workflow that has all of that — or ends with an honest decision that it’s not worth it.

**What you get**
- Workflow spec: what the human does, what AI does, where approval sits
- A working prototype on real data
- Human-or-AI approval modes with autonomy boundaries
- Before/after metrics: time, cost, quality, scale
- Guardrails and control rules
- Decision: scale, improve or kill

**Process**
1. Week 1 — Context and selection: process, owner, data, definition of a good result.
2. Week 2 — Design and build: workflow spec and the first working version.
3. Week 3 — Test on real cases: metrics, fixes, autonomy boundaries.
4. Week 4 — Decision: before/after results and a recommendation — scale or kill.

**What you need on your side**
The sprint works if you have:
- a single process owner
- a process to test
- data or examples of real cases
- agreement to measure the effect
- access to tools, or a team that can connect them
- readiness for a post-sprint decision: scale or kill

**What I commit to**
The agreement is simple:
- The Sprint is capped at 2–4 weeks — it doesn’t slide into an open-ended engagement.
- A “kill” verdict is a legitimate, paid-for outcome — you’re buying evidence, not a flattering report.
- The deliverable is not a deck. You get a working workflow and its numbers.

**Three example sprints**
- From ticket to shipped code: ticket → coding agent → AI review → human approval → shipped (time to first change · number of fixes · review time)
- Support & inbox triage: classification → priority → drafted reply → approval → send or escalate (first response time · cases handled · escalation rate)
- Natural-language search: plain-language query → interpretation → mapping to data → results & recommendations (usage · conversion · returns)

**Pricing:** €9,000–16,000 net
- from €9,000 net, typically €11,000–16,000 — fixed scope and price set on the 15-minute call; projects with heavy integrations or multiple data sources are quoted separately
- the “kill” verdict is included: you pay for evidence, not a flattering report
- no retainer and no obligations after the sprint
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: How long does the sprint take and what drives the price?
A: 2–4 weeks and €9,000–16,000 net. Fixed scope and fixed price are set on the 15-minute call — typically €11,000–16,000. Projects with heavy integrations or several data sources are quoted separately, always before we start.

Q: How is the sprint different from the AI Opportunity Map?
A: The map picks the process, the sprint changes it. The map runs 1–2 weeks at €4,500–8,000 net and ends with a decision and a plan of experiments. If you already know which process hurts most, skip the map and start with the sprint.

Q: How much of my team’s time does it take?
A: I need one process owner available throughout, plus data or examples of real cases. The rest of the team joins at two points: describing the process and testing the prototype. Without an owner on your side, the sprint doesn’t work.

Q: What exactly stays in the company after the sprint?
A: A workflow spec splitting the work between people and AI, a working prototype on your data, autonomy boundaries and control rules, before/after metrics — time, cost, quality, scale — and a decision: scale, improve or kill.

Q: Does the sprint turn into a retainer?
A: No. The sprint is capped at 2–4 weeks and never drifts into an open-ended engagement — afterwards you owe me nothing. You can scale on your own, book another sprint, or take Advisory if you want a second pair of eyes.

**What happens next:** Handoff to your team, a scale plan, another sprint or ongoing advisory — depending on the result and the decision.

### AI Opportunity Map
URL: https://jaskol.ski/en/opportunity-map
time: 1–2 weeks · format: fixed scope · outcome: decision + plan · price: €4,500–8,000 net

In 1–2 weeks we map your products/services, processes and data, then pick the AI use cases with the highest odds of real value.

**For:** For companies that know AI matters but haven’t picked the process to change yet.
**Not for:** Not for companies that want a “50 AI ideas” list with no decision attached.

**Problem — Too many ideas, too few decisions.**
After the first wave of excitement you’re left with a list of ideas without owners or metrics. The map sorts them by value, risk and data readiness — and ends with a decision, not another list.

**What you get**
- Use cases ranked by value and feasibility
- Risk and data map
- Recommendation of the first three initiatives
- Backlog of first experiments
- A call for every idea: assistant, automation, agent, product feature — or don’t do it

**Process**
1. Days 1–3 — Context: team interviews, review of processes, data and tools.
2. Days 4–7 — Map: scoring use cases by value, risk and data readiness.
3. Days 8–10 — Decision: recommendation, experiment backlog and the next step.

**Pricing:** €4,500–8,000 net
- fixed price for a fixed scope — confirmed on the 15-minute call
- the outcome is independent: the recommendation may be “do nothing for now”
- a sprint for the top use case is priced separately
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: How long does the map take and what does it cost?
A: 1–2 weeks and €4,500–8,000 net — a fixed price for a fixed scope, confirmed on the 15-minute call. In that time I map your products, processes and data, then pick the AI use cases with the highest odds of real value.

Q: How is this different from a list of AI ideas?
A: A list of ideas settles nothing. The map ends with use cases ranked by value and feasibility, a risk and data map, a recommendation of the first three initiatives, and a call on every idea: assistant, automation, agent, product feature — or don’t do it.

Q: What if it turns out AI makes no sense for us?
A: That outcome is included in the price. The recommendation may be “do nothing for now”, and that is the honest answer you paid for — instead of a deployment that returns nothing for a year.

Q: Do I have to book a sprint afterwards?
A: No. The map is self-contained: you get a backlog of first experiments your own team can run. A sprint for the top use case is quoted separately, and only if you decide to go further.

Q: We already run AI in production — is this still the right start?
A: Then the right entry point is the AI Usage Audit: it checks whether what you pay for is the best available mix of models and tools. The Opportunity Map answers the earlier question: which process to take on at all.

**What happens next:** The natural next step is an Agentic Workflow Sprint for the top use case.

### AI Development Acceleration
URL: https://jaskol.ski/en/delivery
time: 2–4 weeks · format: pilot with your team · outcome: playbook + pilot · price: €10,000–17,000 net

I set up how your team works with coding agents: from ticket, through code and review, to shipping.

**For:** For product & engineering teams that have AI tools but use them chaotically.
**Not for:** Not for teams that just want to buy licences — the way of working needs an owner.

**Problem — The tools are there. The way of working isn’t.**
Everyone uses AI their own way: no ticket patterns, no review rules, no quality standards. The result: speed in demos, chaos in the repo.

**What you get**
- AI development playbook for the team
- Ticket templates written for agents
- Repo instructions (AGENTS.md)
- AI + human code review flow
- Pilot on the team’s real tasks
- Quality and safety standards

**Process**
1. Week 1 — Diagnosis: how the team works today and where time leaks.
2. Week 2 — Patterns: tickets, repo instructions, review and approval rules.
3. Weeks 3–4 — Pilot: real tasks with agents, metrics, fixes, playbook.

**Pricing:** €10,000–17,000 net
- for one product & engineering team of up to 5 people and one repository; a larger team or multiple repos is quoted separately
- depending on pilot length
- AI tool licences stay on your side
- the one-month review is included
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: What does it cost and what is included?
A: €10,000–17,000 net for 2–4 weeks with one product and engineering team of up to five people and one repository. A larger team or several repos is quoted separately. The one-month review is included; AI tool licences stay on your side.

Q: How is this different from Cursor or Claude Code training?
A: Training ends with knowledge of a tool; here we end with a changed way of working. I set up the whole path from ticket, through code and review, to shipping: ticket patterns, repository instructions, AI-and-human review, and quality and security standards.

Q: Does the team need to be using coding agents already?
A: No. You need AI tools, or the willingness to switch them on, and one person who takes ownership of how the team works. Buying licences changes nothing on its own — which is why the pilot runs on the team’s real tasks, not on exercises.

Q: How will I know it worked?
A: The pilot runs on your real backlog, so the effect shows up on your own tasks. After a month I come back for a review — included in the price — and we check whether the new way of working held, or the team drifted back to old habits.

Q: How is this different from the Workflow Sprint?
A: The sprint changes one business process; this project changes how the team writes and ships code. If your delivery pace is the problem, start here. If a specific business process is, start with the sprint.

**What happens next:** The team keeps the playbook and a measured pilot; then runs solo, with a one-month review or ongoing advisory.

### Founder / CTO Advisory
URL: https://jaskol.ski/en/advisory
format: regular sessions · scope: AI · product · technology · outcome: faster decisions · price: from €1,000 net / month

Regular strategic sparring for the people making decisions about AI, product and technology.

**For:** For founders, CTOs and product leaders.
**Not for:** Not for organizations that need a committee and a six-month slide process.

**Problem — AI decisions happen too slowly — or follow the hype.**
Too much noise, too few calls: what to build, what to buy, what to skip. Sparring gives you a second pair of eyes from someone who builds on agents daily.

**What you get**
- Regular decision sessions
- Roadmap and architecture review
- Tool and vendor assessment
- Technical and product priorities
- Fast hype-vs-value teardowns

**Process**
1. Start — Context: product, team, plans, decisions made so far.
2. Rhythm — A steady cadence of decision sessions and availability in between.
3. Review — Each quarter we check whether the engagement actually changes decisions.

**Pricing:** from €1,000 net / month
- Sparring — €1,000 / month — 1 session a month + async decision review
- Decisions — €2,000 / month — 2 sessions a month + priority async access
- CTO / AI Partner — €4,500 / month — weekly cadence + real availability between sessions
- monthly billing, leave anytime — no multi-year contracts
- quarterly review: the engagement lasts as long as it changes decisions
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: What does it cost and how long do I commit for?
A: From €1,000 net per month, billed monthly, leave anytime — no multi-year contracts. Every quarter we review it: the engagement lasts as long as it genuinely changes your decisions.

Q: What does a single session look like?
A: You bring a call that is stuck: architecture, a vendor, a priority, a roadmap. You leave with a recommendation and the reasoning behind it. Between sessions I’m available to quickly break down whether something is a fad or real value.

Q: When does advisory stop being enough?
A: When you need decisions rather than recommendations. In advisory, the decisions and the accountability stay on your side. If technology or product needs an owner, the right form is a fractional CTO or CPO at €7,500–12,000 net per month.

Q: Do you also advise on tools and vendors?
A: Yes, that is one of the standing items: assessing tools and vendors, reviewing architecture and the roadmap, setting technical and product priorities. If you want hard numbers on what your AI actually costs, the AI Usage Audit is the separate service.

Q: Who is this not for?
A: Organizations that need a committee and a six-month slide process. Sparring works when the person on the other side can make a decision in the same week we discuss it.

**What happens next:** The engagement lasts as long as it changes decisions — no multi-year commitments.

### AI Usage Audit
URL: https://jaskol.ski/en/ai-audit
time: 1–2 weeks · format: fixed scope · outcome: report + change plan · price: €4,500–8,000 net

In 1–2 weeks I check whether the AI you pay for is the best available mix of models, tools and architecture — and where the same quality costs less. The result is a list of decisions with numbers, not a deck.

**For:** For companies that already run AI in production or daily work and pay real invoices for it: APIs, licences, tools.
**Not for:** Not for companies before their first deployment — that’s where the Opportunity Map starts. Not a compliance audit or a paper for the board either.

**Problem — The setup from launch day. Today’s invoices.**
The model and architecture picked at the first deployment sit untouched while the market has moved several times — and the monthly bill keeps growing. Nobody can say whether it’s money well spent, because nobody has time to measure it. The audit measures: where the same quality costs less, where you pay for unused tools, and where you use AI too little.

**What you get**
- An inventory of every place you use AI, with the real cost of each
- Quality and cost of your current setup measured on your real cases
- Comparison against the best available alternatives: models, prompts, architecture
- A list of swaps that hold quality and cut cost — with a percentage next to each
- Places where you underuse AI or pay for tools nobody touches
- A call for every line item: change, keep or switch off

**Process**
1. Days 1–3 — Inventory: where the money goes, what traffic, cost and quality look like today.
2. Days 4–7 — Measurement: your current setup against the best available alternatives, on your real cases.
3. Days 8–10 — Recommendations: a change plan with numbers, owners and order of execution.

**What you need on your side**
The audit works if you have:
- access to billing and the code paths that call AI
- a single audit owner on your side
- examples of real cases quality can be measured on
- readiness for the verdict “this is fine — change nothing”

**Pricing:** €4,500–8,000 net
- fixed price for a fixed scope — confirmed on the 15-minute call
- the outcome is independent: the recommendation may be “keep it as is”
- implementing the changes — on your own from the plan, or in a sprint, priced separately
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: How long does the audit take and what does it cost?
A: 1–2 weeks and €4,500–8,000 net — a fixed price for a fixed scope. I check whether the AI you pay for is the best available mix of models, tools and architecture, and where the same quality costs less.

Q: What do I get at the end?
A: A report and a change plan with numbers: a list of decisions with their estimated effect, not a presentation. You can implement the changes yourself from the plan, or have them done in a sprint, which is quoted separately.

Q: Is this a compliance audit or a paper for the board?
A: No. It’s a technical and cost audit: models, tools, architecture and invoices. If you need a document certifying regulatory compliance, that’s a different service and a different supplier.

Q: What if our choices turn out to be good?
A: Then the recommendation is “keep it as is”, and that’s also a result worth its price: you know you’re not overpaying, and you stop revisiting the question every quarter.

Q: We don’t run AI in production yet — where do we start?
A: With the AI Opportunity Map. An audit only makes sense once you pay real invoices for APIs, licences or tools — otherwise there is nothing to compare and nothing to bring down.

**What happens next:** You implement the changes yourselves from the plan — or we take the top item into an Agentic Workflow Sprint, priced separately.

### AI Rescue
URL: https://jaskol.ski/en/ai-rescue
time: 1–2 weeks · format: work in your codebase · outcome: diagnosis + fix + metrics · price: from €3,500 net

A stuck AI build: the agent fails in production, answers hallucinate, retrieval misses, costs climb. In 1–2 weeks I get into your code, find the cause and unblock it — with before/after metrics.

**For:** For teams that already built something and hit a wall: the problem has a name, weeks are burned, progress has stopped.
**Not for:** Not for greenfield builds — that’s where the Sprint starts. Not staff augmentation either: I come in, unblock, hand over and leave.

**Problem — Month three on the same bug.**
It worked in the demo and fails in production. The team has tried prompts, model swaps and a retrieval rebuild — every attempt eats another sprint, and it gets harder to say whether the problem is solvable at all. Most “unsolvable” AI problems are unmeasured ones: the rescue starts with measurement and ends with a fix and its numbers.

**What you get**
- The failure reproduced, with an evaluation set built from your real cases
- Root-cause diagnosis: model, data, architecture or missing measurement
- Fixes implemented together with your team, in your repository
- Before/after metrics on the same evaluation set
- Written rules so this class of problem doesn’t come back
- A recommendation: scale, rebuild or kill

**Process**
1. Days 1–3 — Diagnosis: reproduce the problem, build the measurement, form hypotheses, quote the rest.
2. Days 4–8 — Rescue: fixes with your team — data, prompts, architecture, model choice, costs.
3. Days 9–10 — Handover: before/after results, written rules and the next step.

**What you need on your side**
The rescue works if you have:
- access to code, logs and failure examples from day one
- one engineer from your team paired for the whole rescue — the knowledge stays with you
- the problem described well enough to reproduce
- readiness for an honest answer if it can’t be solved within this budget

**Pricing:** from €3,500 net
- quoted after the diagnosis (days 1–3) — then a fixed price for a fixed scope
- capped at 1–2 weeks — I don’t move in for months
- if the diagnosis shows the problem can’t be solved on a reasonable budget, I say so and we stop at the diagnosis
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: How can you price this before you know what’s broken?
A: From €3,500 net. The first three days are the diagnosis; after it you get a fixed price for a fixed scope of the fix. If I see the problem can’t be solved on a reasonable budget, I say so and we stop at the diagnosis.

Q: Do you work inside our codebase?
A: Yes, from day one — with access to the repository, logs and examples of the failures. I work in a pair with one engineer from your team, so the knowledge of the cause and the fix stays with you instead of leaving with me.

Q: What kinds of problems do you fix most often?
A: The agent fails in production, answers hallucinate, retrieval misses the right documents, costs grow faster than traffic. The cause usually sits in the data, the architecture or the missing measurement, not in the model itself.

Q: How do we know things are actually better afterwards?
A: From an evaluation set built out of your real cases. I measure on it before and after, so the improvement is a number rather than an impression. You also keep written rules so this class of problem doesn’t come back.

Q: Do you stay with us afterwards?
A: No. The rescue is capped at 1–2 weeks: I come in, unblock, hand over and leave. If the root cause turns out to be how the team works, the natural next step is AI Development Acceleration.

**What happens next:** Your team keeps the working fix, the metrics and the written rules. The natural next step is an Agentic Workflow Sprint that finishes the process; if the standstill came from how the team works — AI Development Acceleration.

### Fractional CTO (AI-first)
URL: https://jaskol.ski/en/fractional-cto
capacity: quarter-time or half-time · start: 3-month minimum · outcome: CTO decisions + faster AI-enabled delivery · price: €7,500–12,000 net / month

I lead technology at quarter-time or half-time. Alongside the CTO decisions, I spend the first 30 days installing an agentic development workflow with your team and measuring whether delivery actually gets faster.

**For:** For product companies with a technical team that need senior ownership of technology, but not a full-time CTO.
**Not for:** Not for companies shopping for the cheapest CTO-by-the-hour, a title for the investor deck, or advice with no decision authority.

**Problem — You have AI tools. Technology still has no owner.**
The founder approves architecture between sales calls and hiring. The team uses several coding assistants, each in a different way and with no measurement of the result. The roadmap grows, decisions keep coming back, and velocity stays flat. You need one person to own technology and change how the team ships.

**What you get**
- Technology strategy and roadmap tied to company goals
- Architecture, stack and vendor decisions with the reasoning recorded
- A steady delivery cadence, risk review and team unblockers
- Hiring profiles, technical interviews and hiring calls — when another hire is actually needed
- An agentic workflow: issue → code → AI review → human approval
- Repository instructions, issue templates and clear boundaries for agent autonomy
- Before-and-after measurement: lead time, cycle time, throughput and delivery cost

**Process**
1. Days 1–10 — We set CTO decision rights, baseline metrics, the state of the architecture and the places where the team loses the most time.
2. Days 11–30 — I install the agentic workflow on real team tasks: repository instructions, work templates, AI review and approval rules.
3. Months 2–3 — I lead the roadmap, architecture and delivery. We compare results with the baseline and fix what isn’t working.

**When this role works**
A fractional CTO needs:
- a real mandate to make technology decisions
- access to repositories, tools, costs and delivery data
- a technical team willing to work from one shared workflow
- an executive counterpart who can settle business priorities

**What exists after the first 90 days**
After one quarter, the company keeps concrete operating assets and numbers:
- a technology roadmap and a record of the most important architecture decisions
- a working AI-agent development workflow with explicit autonomy boundaries
- a delivery dashboard comparing the baseline with the current result
- a team and hiring plan based on actual bottlenecks

**Pricing:** €7,500–12,000 net / month
- Quarter-time · default — €7,500 / month — About 10 hours a week: a fixed decision cadence, team work and async availability.
- Half-time · one slot — €12,000 / month — About 20 hours a week: deeper involvement in delivery, architecture, hiring and executive work.
- 3-month minimum; month-to-month afterwards
- shared fractional capacity: two quarter-time engagements or one half-time engagement
- current availability: both seats open (as of August 2026)
- need sparring rather than decision ownership? — Advisory is the lighter option
- the first 30 days include the AI-first workflow implementation — no separate sprint fee
- no equity in the standard engagement
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: What does it cost and how long do we commit for?
A: €7,500 net per month at quarter-time (about 10 hours a week) or €12,000 at half-time (about 20 hours). Three months minimum, month-to-month afterwards — you can leave at any point.

Q: How is this different from hiring a full-time CTO?
A: You get senior decisions and accountability without the cost and risk of a full-time hire, and you get them faster: recruiting a CTO takes months. If the quarter shows the company needs a full-timer, I write the profile and run the technical interviews.

Q: What exactly happens in the first 90 days?
A: The first ten days are a review of technology, team and costs. By day thirty the agentic development workflow is running, with written autonomy boundaries. After a quarter you keep a technology roadmap, a record of architectural decisions, and before/after delivery metrics.

Q: How many companies do you lead at once?
A: Two at quarter-time, or one at half-time. I’m not an agency and I don’t sell capacity I don’t have — which is why the open seats are counted and stated plainly on this page.

Q: Do I have to hand over technology decisions?
A: Yes, that is the role: I make the decisions and answer for the outcome, so I need a real mandate and one person on the board to settle priorities with. If the decisions should stay on your side, Advisory from €1,000 net per month is the lighter option.

Q: Fractional CTO or CPO — which one?
A: The CTO runs technology: architecture, team, delivery pace and cost. The CPO runs product: customer feedback, analytics, prototypes and the roadmap. If you know what to build but can’t ship it, take the CTO. If you ship well but the direction is unclear, take the CPO.

**What happens next:** After 90 days we make a simple call: continue month-to-month, reduce the scope to advisory, or hand the working system over to the team.

### Fractional CPO (AI-first)
URL: https://jaskol.ski/en/fractional-cpo
capacity: quarter-time or half-time · start: 3-month minimum · outcome: CPO decisions + faster AI-enabled discovery · price: €7,500–12,000 net / month

I lead product at quarter-time or half-time. In the first 30 days I install a continuous workflow that connects feedback, analytics and rapid prototypes to roadmap decisions. AI speeds up the analysis; every decision has an owner.

**For:** For product companies with a development team that need senior product ownership, but not a full-time CPO.
**Not for:** Not for companies that want a list of ideas without access to users and data, or organizations where the roadmap has to carry every stakeholder request.

**Problem — You have a roadmap. You still have no decision system.**
Ideas arrive faster than the team can test them. Feedback sits in tickets and calls, analytics gets opened before the board meeting, and discovery ends in a document without a decision. You need one person to own product direction and build a cadence that turns data into decisions.

**What you get**
- Product strategy, roadmap and priorities tied to company goals
- A steady discovery → delivery → measurement cadence with a clear owner for every decision
- A product metrics model covering activation, retention, revenue and service cost
- Pricing and packaging decisions grounded in customer behaviour and product economics
- An AI workflow: feedback and calls → synthesis → hypotheses → decision
- Rapid prototypes before expensive development, with a verdict for every experiment
- Evaluation of AI features on real cases before they enter the roadmap

**Process**
1. Days 1–10 — We set CPO decision rights, baseline metrics, the current decision cadence and the data sources: analytics, feedback, tickets and customer calls.
2. Days 11–30 — I install the AI-enabled discovery workflow on a real product area: continuous feedback synthesis, a decision template and rapid prototyping.
3. Months 2–3 — I lead the roadmap and product cadence. We test the most important hypotheses, measure the result and close ideas that the data doesn’t support.

**When this role works**
A fractional CPO needs:
- a real mandate to set product priorities
- access to analytics, feedback, tickets and customer calls
- development and design teams willing to work from one cadence
- an executive counterpart who can settle business goals

**What exists after the first 90 days**
After one quarter, the company has a working product decision system:
- a product strategy and roadmap with data-backed reasoning
- a continuous AI-enabled workflow from feedback through synthesis to decision
- a prioritisation framework and a weekly review of the most important metrics
- one or two prototypes with a verdict: scale, improve or close

**Pricing:** €7,500–12,000 net / month
- Quarter-time · default — €7,500 / month — About 10 hours a week: a fixed decision cadence, team work and async availability.
- Half-time · one slot — €12,000 / month — About 20 hours a week: deeper involvement in discovery, delivery, analytics and executive work.
- 3-month minimum; month-to-month afterwards
- shared fractional capacity: two quarter-time engagements or one half-time engagement
- current availability: both seats open (as of August 2026)
- need sparring rather than decision ownership? — Advisory is the lighter option
- the first 30 days include the AI-first workflow implementation — no separate sprint fee
- no equity in the standard engagement
Last updated: 2026-08-06

**FAQ**
Q: What does it cost and how long do we commit for?
A: €7,500 net per month at quarter-time (about 10 hours a week) or €12,000 at half-time (about 20 hours). Three months minimum, month-to-month afterwards — you can leave at any point.

Q: How is this different from hiring a full-time CPO?
A: You get a product owner with real decision authority, without the cost and risk of a full-time hire, and you get it immediately: recruiting a CPO takes months. If the quarter shows you need a full-timer, I write the profile and help you pick the person.

Q: What exactly happens in the first 90 days?
A: In the first 30 days I install a continuous decision loop: customer feedback and analytics, rapid prototypes, roadmap decisions. AI speeds up the analysis, but a human picks the direction. After a quarter the roadmap rests on data rather than on the loudest voice in the company.

Q: How many companies do you lead at once?
A: Two at quarter-time, or one at half-time. I’m not an agency and I don’t sell capacity I don’t have — which is why the open seats are counted and stated plainly on this page.

Q: Do I have to hand over product decisions?
A: Yes, that is the role: I decide what enters the roadmap and answer for the outcome, and I need access to users and data to do it. If the decisions should stay on your side, Advisory from €1,000 net per month is the lighter option.

Q: Fractional CPO or CTO — which one?
A: The CPO runs product: customer feedback, analytics, prototypes and the roadmap. The CTO runs technology: architecture, team, delivery pace and cost. If you ship well but the direction is unclear, take the CPO. If you know what to build but can’t ship it, take the CTO.

**What happens next:** After 90 days we make a simple call: continue month-to-month, reduce the scope to advisory, or hand the working system over to the team.

## Case studies
Three AI implementations I worked on from the inside — what they were about, what actually shipped, and what they mean for your process.

### Morizon/Gratka: natural-language search
co-founder & CPO, Morizon-Gratka Group · Real estate search engines are forms with a dozen filters — but people think in sentences: “looking for a studio to rent in Kraków under 3k”. In May 2023 we launched mieszkAI on Morizon.pl and szukAI on Gratka.pl — the first natural-language property search on the Polish market, built on GPT, with voice search on mobile.
Plain language as a better interface to complex search.
**What shipped:** mieszkAI (Morizon.pl) and szukAI (Gratka.pl) — the first deployment of its kind in Poland; query interpretation mapped onto listing structure: location, price, area, amenities; voice search on mobile devices; first test version in a few weeks; weeks more went into analyzing actual user queries
**The process:** plain-language query → interpretation → mapping to data → results & recommendations
**Scale & effect:** 220,000+ listings covered by the search; 10,000+ AI-powered searches in the first month; AI-search users returned more often and sent more inquiries to listers

### TasteRay: agents in the team’s daily work
co-founder & CTO · TasteRay is AI-based movie and TV recommendations — it matches titles to who you are, not what’s trending (iOS, Android, web). On the engineering side it’s the proving ground for the working model I sell in sprints: coding agents are a normal part of the team’s daily process, with explicit autonomy boundaries.
The agent executes the ticket; the human owns the quality.
**What shipped:** product: recommendations with an explanation of why a title fits — on iOS, Android and web; process: tickets written for agents, repo instructions, AI + human code review; autonomy boundaries in practice: the agent proposes and builds, the human approves and owns quality
**The process:** ticket → coding agent → AI review → human approval → shipped
**Scale & effect:** the working model runs in production, in the team’s daily rhythm; the same process is what I transfer to companies in the acceleration offer

### Wondel.ai: AI for everyday people
founder · Wondel.ai is a Warsaw-based studio of consumer AI products: text, image, data and developer tools. The best-known product — czat.ai — is conversations with specialist characters (from a dietitian to an IT expert), no account, nothing to install. Simple, paid, useful.
The hardest part of AI products isn’t the model API — it’s UX, pricing, distribution and trust.
**What shipped:** czat.ai: dozens of specialist characters in one simple interface; a product family: Czat.ai, Obrazki.ai, Firmy.ai, DeveloperToolkit.ai; one UX across many models (GPT, Claude, Gemini) — the model is swappable, the experience constant
**The process:** idea → paid product from day one → iteration on real usage → scale or kill
**Scale & effect:** 200,000+ czat.ai users; millions of conversations; a product portfolio built and run by a small team

## Books
I work with coding agents every day — and wrote the method down in full: from context engineering through test and review loops to subagents and MCP. One tool-agnostic handbook and three guides: Cursor, Claude Code and Codex. In English and Polish, EPUB and PDF — on DeveloperToolkit.ai.
- The AI Engineering Handbook — Cursor, Claude Code & Codex — tool-agnostic method: context, test and review loops, MCP. (135 chapters · EPUB & PDF)
- AI Engineering with Cursor — The complete guide to AI-native development in the Cursor IDE — from setup to productivity patterns. (69 chapters · EPUB & PDF)
- AI Engineering with Claude Code — Agentic development in the terminal: setup, daily practice, subagents and automation. (82 chapters · EPUB & PDF)
- AI Engineering with Codex — OpenAI Codex from the CLI to the cloud: quick start, lessons and advanced techniques. (62 chapters · EPUB & PDF)
URL: https://developertoolkit.ai/en/books/

## Sprint readiness self-check
URL: https://jaskol.ski/en/sprint-check
Answer honestly — this exists to save you time, not to sell a Sprint. The result stays with you: nothing is sent and no email is asked for.
**Questions**
1. Does the process repeat at least weekly?
2. Does it have a single, named owner on your side?
3. Do you have data or examples of real cases to test on?
4. Can AI get access to the tools it needs — or can your team connect them?
5. Can you say what a good result of this process looks like?
6. Can you measure the “before”: time, cost or quality today?
7. Have you already tried a demo or prototype on this process?
8. Are you OK that at the start every output is approved by a human?
9. Does the team agree to measure the effect before and after?
10. Are you ready for a post-sprint decision: scale or kill?
- Sprint-ready.: The process has an owner, data and a way to measure — exactly the Sprint profile. Book 15 minutes and bring your answers; we’ll start by picking the metrics.
- Almost.: Most conditions are in place. The gaps from this check are the first 15 minutes of the call — they can usually be closed before the Sprint starts.
- Not yet.: Honestly: you’re not ready for a Sprint yet. Start with the Opportunity Map — in 1–2 weeks we pick the process, the owner and the data. You’ll retake this with a better score.

## FAQ
Q: Is this AI training?
A: No. I can train your team if needed, but the goal isn’t tool knowledge. The goal is changing a specific process, product or way of working.

Q: Do you build finished solutions?
A: Depends on scope. Most often I deliver a prototype, a workflow spec, a playbook and an implementation recommendation. I also have trusted partners I can build the production solution with. On bigger projects I can join as an advisor/operator working with your team, bringing hands-on experience in rapidly building production-grade software with AI.

Q: What if the Sprint shows it’s not worth it?
A: That’s also a result you’re paying for: a “kill” verdict with the data on why — instead of quarters spent dragging a pointless project. The Sprint is capped at 2–4 weeks, doesn’t slide into an open-ended engagement, and the deliverable isn’t a deck — it’s a working workflow and its numbers.

Q: Can an AI agent run autonomously?
A: Sometimes, but not immediately and not everywhere. First we define the approval mode: outputs are approved by a human or — where it’s safe — by AI. The bigger the blast radius, the more control, logs and human approval.

Q: Do you work with corporations?
A: Yes — if the project has an owner, a clear problem and room for a fast test. I’m a poor fit for a six-month slide process with no decision.

Q: Where do we start?
A: Usually with an AI Opportunity Map or an Agentic Workflow Sprint. The first gives you a decision, the second a working prototype.

Q: How is Advisory different from the fractional roles?
A: Advisory is sparring: regular sessions and a second pair of eyes, while decisions and accountability stay with you. Fractional CTO/CPO is accountability: I lead technology or product, make the calls and own the outcome — at a fraction of full time. In short: if you need recommendations, pick Advisory; if you need decisions, pick fractional.

## Contact
Fastest: a call straight into the calendar. Prefer writing? The more specific you are, the smoother the follow-up conversation.
- Calendly: https://calendly.com/michal-jaskolski/15min
- URL: https://jaskol.ski/en/contact
- E-mail: michal.jaskolski@wondel.ai


# Wersja polska

## O mnie
Pomagam założycielom i CTO zamienić niewdrożony prototyp AI w działający, zmierzony proces. Buduję produkty cyfrowe od 1998 roku — współtworzyłem Nokaut.pl i Morizon.pl, prowadząc produkt i technologię od startupu do giełdy i sprzedaży.

Dziś buduję produkty AI i używam agentów w codziennej pracy: agent dostaje zgłoszenie, pisze kod, inny model robi przegląd, człowiek zatwierdza finalny efekt. To nie jest futurystyczna prezentacja. To sposób pracy, który już działa.

„„Wdrażanie AI” zaczęło oznaczać płacenie za demo. Twoja firma zasługuje na więcej."

Założyciel / CTO / lider produktu · wykładowca SWPS · Wondelay Investments — właściciel · prywatny wehikuł inwestycyjny

**Droga**
- 1998 — Początek: pierwsze produkty cyfrowe; w sieci od 1997
- 2006 — Nokaut.pl: współtwórca; produkt i technologia; droga od zera na giełdę
- 2008 — Morizon.pl: produkt i technologia; rynek publiczny i sprzedaż; wyszukiwanie nieruchomości językiem naturalnym
- dziś — TasteRay: współzałożyciel i CTO; rekomendacje filmów i seriali oparte na AI; agenci w codziennej pracy zespołu
- dziś — Wondel.ai: założyciel; AI dla zwykłych ludzi — proste, płatne, użyteczne
- dziś — Wondelay Investments: właściciel; prywatny wehikuł inwestycyjny — kapitał, myślenie produktowe i wdrożenia AI dla spółek portfelowych, od Nokautu i Morizona po inwestycje anielskie
- dziś — SWPS: wykładowca AI — User Experience Design / Product Design

**Produkty, które buduję dziś**
- TasteRay (https://www.tasteray.com) — rekomendacje filmów i seriali oparte na AI
- Czat.ai (https://czat.ai) — rozmowy z ekspertami i innymi postaciami
- Obrazki.ai (https://obrazki.ai) — tworzenie obrazów z AI
- Firmy.ai (https://firmy.ai) — analizy spółek od AI
- DeveloperToolkit.ai (https://developertoolkit.ai) — programowanie z AI

## Usługi
### Sprint wdrożeniowy AI
URL: https://jaskol.ski/sprint
czas: 2–4 tygodnie · format: stały zakres · wynik: prototyp + decyzja · cena: 40–70 tys. zł netto

W 2–4 tygodnie bierzemy jeden dział i sprawdzamy, czy AI może zmienić jego pracę w mierzalne, powtarzalne procesy — z właścicielem, danymi, trybami akceptacji przez człowieka i/lub AI i pomiarem przed i po.

**Dla kogo:** Dla zespołów, które mają już prototyp AI albo podejrzewają konkretny proces o potencjał automatyzacji.
**Nie dla:** To nie jest szkolenie ani pokaz możliwości: jeśli proces nie ma właściciela albo AI nie może dostać danych, zacznij od Mapy szans.

**Problem — Prototyp to nie wdrożenie.**
Prototyp wygląda dobrze na prezentacji, ale nie ma właściciela, pomiaru, danych, integracji i kontroli ryzyka. Sprint zamienia go w proces, który ma to wszystko — albo kończy się uczciwą decyzją, że nie warto.

**Co dostajesz**
- Specyfikacja procesów: co robi człowiek, co robi AI, gdzie jest akceptacja
- Działający prototyp na realnych danych
- Tryby akceptacji przez człowieka i/lub AI, z granicami autonomii
- Pomiar przed i po: czas, koszt, jakość, skala
- Zabezpieczenia i zasady kontroli
- Decyzja: skalować, poprawić albo zamknąć

**Przebieg**
1. Tydzień 1 — Kontekst i wybór: proces, właściciel, dane, definicja dobrego wyniku.
2. Tydzień 2 — Projekt i budowa: specyfikacja procesu i pierwsza działająca wersja.
3. Tydzień 3 — Test na realnych sprawach: pomiar, poprawki, granice autonomii.
4. Tydzień 4 — Decyzja: wyniki przed i po, rekomendacja — skalować albo zamknąć.

**Warunki po Twojej stronie**
Sprint działa, jeśli masz:
- jednego właściciela procesu
- proces do testu
- dane albo przykłady realnych spraw
- zgodę na mierzenie efektu
- dostęp do narzędzi albo zespół, który może je podłączyć
- gotowość na decyzję po sprincie: skalować albo zamknąć

**Warunki po mojej stronie**
Umowa jest prosta:
- Sprint jest zamknięty w 2–4 tygodniach — nie przechodzi w niekończącą się współpracę.
- Werdykt „zamknąć” to pełnoprawny, opłacony wynik — kupujesz dowód, nie laurkę.
- Wynikiem nie jest prezentacja. Dostajesz działający proces i jego liczby.

**Trzy przykładowe sprinty**
- Od zgłoszenia do wdrożonego kodu: zgłoszenie → agent piszący kod → przegląd AI → akceptacja przez człowieka → wdrożenie (czas do pierwszej zmiany · liczba poprawek · czas przeglądu)
- Segregacja zgłoszeń i skrzynki: klasyfikacja → priorytet → szkic odpowiedzi → akceptacja → wysyłka albo eskalacja (czas pierwszej odpowiedzi · liczba obsłużonych spraw · procent eskalacji)
- Wyszukiwanie językiem naturalnym: zapytanie zwykłym językiem → interpretacja → mapowanie na dane → wyniki i rekomendacje (użycie · konwersja · powroty)

**Cennik:** 40–70 tys. zł netto
- od 40 tys. zł netto, typowo 50–70 tys. zł — stały zakres i stała cena ustalane na 15-minutowej rozmowie; projekty z ciężkimi integracjami albo wieloma źródłami danych wyceniam osobno
- werdykt „zamknąć” jest w cenie: płacisz za dowód, nie za laurkę
- bez abonamentu i bez zobowiązań po sprincie
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile trwa sprint i od czego zależy cena?
A: 2–4 tygodnie i 40–70 tys. zł netto. Stały zakres i stała cena ustalane są na 15-minutowej rozmowie — typowo 50–70 tys. zł. Projekty z ciężkimi integracjami albo wieloma źródłami danych wyceniam osobno, zawsze przed startem.

Q: Czym sprint różni się od mapy szans AI?
A: Mapa szans wybiera proces, sprint go zmienia. Mapa trwa 1–2 tygodnie i kosztuje 20–35 tys. zł netto; kończy się decyzją i planem eksperymentów. Jeśli już wiesz, który proces boli najbardziej, pomiń mapę i zacznij od sprintu.

Q: Ile czasu musi poświęcić mój zespół?
A: Potrzebuję jednego właściciela procesu dostępnego przez cały sprint oraz danych albo przykładów realnych spraw. Reszta zespołu włącza się punktowo: przy opisie procesu i przy testach prototypu. Bez właściciela po Waszej stronie sprint nie ma sensu.

Q: Co dokładnie zostaje w firmie po sprincie?
A: Specyfikacja procesu z podziałem pracy między człowieka i AI, działający prototyp na Waszych danych, granice autonomii i zasady kontroli, pomiar przed i po — czas, koszt, jakość, skala — oraz decyzja: skalować, poprawić albo zamknąć.

Q: Czy sprint kończy się abonamentem?
A: Nie. Sprint jest zamknięty w 2–4 tygodniach i nie przechodzi w niekończącą się współpracę — po nim nie masz wobec mnie żadnych zobowiązań. Dalej możesz skalować sam, zamówić kolejny sprint albo wziąć doradztwo, jeśli chcesz drugiej pary oczu.

**Co dalej:** Przekazanie zespołowi, plan skalowania, kolejny sprint albo stała współpraca doradcza — zależnie od wyniku i decyzji.

### Mapa szans AI
URL: https://jaskol.ski/mapa-szans
czas: 1–2 tygodnie · format: stały zakres · wynik: decyzja + plan · cena: 20–35 tys. zł netto

W 1–2 tygodnie mapujemy produkty/usługi, procesy i dane, a potem wybieramy zastosowania AI z najwyższą szansą na realną wartość.

**Dla kogo:** Dla firm, które wiedzą, że AI jest ważne, ale nie wybrały jeszcze procesu do zmiany.
**Nie dla:** Nie dla firm, które chcą listy „50 pomysłów na AI” bez decyzji.

**Problem — Za dużo pomysłów, za mało decyzji.**
Po pierwszej fali zachwytu zostaje lista pomysłów bez właścicieli i pomiaru. Mapa porządkuje je według wartości, ryzyka i gotowości danych — i kończy się decyzją, nie kolejną listą.

**Co dostajesz**
- Ranking zastosowań według wartości i wykonalności
- Mapa ryzyk i danych
- Rekomendacja trzech pierwszych inicjatyw
- Plan pierwszych eksperymentów
- Decyzja dla każdego pomysłu: asystent, automatyzacja, agent, funkcja produktu — albo nie robić

**Przebieg**
1. Dni 1–3 — Kontekst: rozmowy z zespołem, przegląd procesów, danych i narzędzi.
2. Dni 4–7 — Mapa: ocena zastosowań według wartości, ryzyka i gotowości danych.
3. Dni 8–10 — Decyzja: rekomendacja, plan eksperymentów i następny krok.

**Cennik:** 20–35 tys. zł netto
- stała cena za stały zakres — potwierdzana na 15-minutowej rozmowie
- wynik jest niezależny: rekomendacja może brzmieć „nie róbcie teraz nic”
- sprint dla najlepszego zastosowania wyceniany osobno
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile trwa mapa szans i ile kosztuje?
A: 1–2 tygodnie i 20–35 tys. zł netto — stała cena za stały zakres, potwierdzana na 15-minutowej rozmowie. W tym czasie mapuję produkty, procesy i dane, a potem wybieram zastosowania AI z najwyższą szansą na realną wartość.

Q: Czym to się różni od listy pomysłów na AI?
A: Lista pomysłów niczego nie rozstrzyga. Mapa kończy się rankingiem zastosowań według wartości i wykonalności, mapą ryzyk i danych, rekomendacją trzech pierwszych inicjatyw oraz decyzją dla każdego pomysłu: asystent, automatyzacja, agent, funkcja produktu albo nie robić tego wcale.

Q: Co, jeśli okaże się, że AI nie ma u nas sensu?
A: Taki wynik też jest w cenie. Rekomendacja może brzmieć „nie róbcie teraz nic” i to jest uczciwa odpowiedź, za którą płacisz — zamiast wdrożenia, które przez rok nie zwróci ani złotówki.

Q: Czy po mapie muszę zamówić sprint?
A: Nie. Mapa jest zamknięta i samowystarczalna: dostajesz backlog pierwszych eksperymentów, które Wasz zespół może przeprowadzić samodzielnie. Sprint dla najlepszego zastosowania wyceniam osobno, dopiero jeśli zdecydujesz się iść dalej.

Q: Mamy już AI na produkcji — czy to nadal właściwy start?
A: Wtedy właściwym punktem wejścia jest audyt wykorzystania AI: sprawdza, czy to, za co płacicie, to najlepszy dostępny układ modeli i narzędzi. Mapa szans odpowiada na wcześniejsze pytanie: który proces w ogóle wziąć na warsztat.

**Co dalej:** Naturalny następny krok to sprint wdrożeniowy dla najlepszego zastosowania.

### Szybsze dowożenie z agentami AI
URL: https://jaskol.ski/dowozenie
czas: 2–4 tygodnie · format: pilotaż z zespołem · wynik: podręcznik + pilotaż · cena: 45–75 tys. zł netto

Układam pracę zespołu IT z agentami piszącymi kod: od zgłoszenia, przez kod i przegląd, po wdrożenie.

**Dla kogo:** Dla zespołów produktowo-technicznych, które mają narzędzia AI, ale używają ich chaotycznie.
**Nie dla:** Nie dla zespołów, które chcą tylko kupić licencje — sposób pracy musi mieć właściciela.

**Problem — Narzędzia są. Sposobu pracy nie ma.**
Każdy używa AI po swojemu: bez wzorców zgłoszeń, zasad przeglądu i standardów jakości. Efekt: szybkość na pokazie, chaos w repozytorium.

**Co dostajesz**
- Podręcznik pracy zespołu z agentami
- Wzorce zgłoszeń pisanych pod agentów
- Instrukcje repozytorium (AGENTS.md)
- Przegląd kodu z udziałem AI i człowieka
- Pilotaż na realnych zadaniach zespołu
- Standardy jakości i bezpieczeństwa

**Przebieg**
1. Tydzień 1 — Diagnoza: jak zespół pracuje dziś i gdzie ucieka czas.
2. Tydzień 2 — Wzorce: zgłoszenia, instrukcje repozytorium, zasady przeglądu i akceptacji.
3. Tydzień 3–4 — Pilotaż: realne zadania z agentami, pomiar, poprawki, podręcznik.

**Cennik:** 45–75 tys. zł netto
- dla jednego zespołu produktowo-technicznego do 5 osób i jednego repozytorium; większy zespół albo kilka repozytoriów — osobna wycena
- zależnie od długości pilotażu
- licencje narzędzi AI zostają po Waszej stronie
- przegląd po miesiącu w cenie
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile kosztuje i co obejmuje cena?
A: 45–75 tys. zł netto za 2–4 tygodnie pracy z jednym zespołem produktowo-technicznym do pięciu osób i jednym repozytorium. Większy zespół albo kilka repozytoriów wyceniam osobno. Przegląd po miesiącu jest w cenie; licencje narzędzi AI zostają po Waszej stronie.

Q: Czym to się różni od szkolenia z Cursora albo Claude Code?
A: Szkolenie kończy się wiedzą o narzędziu, a tutaj kończymy ze zmienionym sposobem pracy. Układam całą drogę od zgłoszenia, przez kod i przegląd, po wdrożenie: wzorce zgłoszeń, instrukcje repozytorium, przegląd z udziałem AI i człowieka oraz standardy jakości i bezpieczeństwa.

Q: Czy zespół musi już używać agentów piszących kod?
A: Nie musi. Wystarczy, że macie narzędzia AI albo gotowość, żeby je włączyć, i jedną osobę, która weźmie sposób pracy na własność. Sam zakup licencji niczego nie zmienia — dlatego pilotaż prowadzę na realnych zadaniach zespołu, nie na przykładach.

Q: Skąd będę wiedzieć, że to zadziałało?
A: Pilotaż idzie na realnym backlogu, więc efekt widać na Waszych zadaniach. Po miesiącu wracam na przegląd — w cenie — i sprawdzamy, czy nowy sposób pracy się utrzymał, czy zespół wrócił do starych nawyków.

Q: Czym to się różni od sprintu wdrożeniowego?
A: Sprint zmienia jeden proces biznesowy, ten projekt zmienia sposób, w jaki zespół pisze i dowozi kod. Jeśli boli Was tempo wytwarzania oprogramowania, zacznij tutaj. Jeśli konkretny proces w firmie — od sprintu wdrożeniowego.

**Co dalej:** Zespół zostaje z podręcznikiem i zmierzonym pilotażem; dalej sam, z przeglądem po miesiącu albo w stałej współpracy.

### Doradztwo dla założycieli i CTO
URL: https://jaskol.ski/doradztwo
format: stały rytm sesji · zakres: AI · produkt · technologia · wynik: szybsze decyzje · cena: od 4 tys. zł netto / mies.

Regularny sparing strategiczny dla ludzi, którzy podejmują decyzje o AI, produkcie i technologii.

**Dla kogo:** Dla założycieli firm, CTO i liderów produktu.
**Nie dla:** Nie dla organizacji, które potrzebują komitetu i półrocznego procesu slajdów.

**Problem — Decyzje o AI zapadają za wolno albo pod modę.**
Za dużo szumu, za mało rozstrzygnięć: co budować, co kupić, co odpuścić. Sparing daje drugą parę oczu kogoś, kto sam codziennie buduje na agentach.

**Co dostajesz**
- Regularne sesje decyzyjne
- Przegląd planu rozwoju i architektury
- Ocena narzędzi i dostawców
- Priorytety techniczne i produktowe
- Szybkie rozbijanie problemów: moda czy realna wartość

**Przebieg**
1. Start — Kontekst: produkt, zespół, plany, dotychczasowe decyzje.
2. Rytm — Stały rytm sesji decyzyjnych i dostępność między nimi.
3. Przegląd — Co kwartał sprawdzamy, czy współpraca realnie zmienia decyzje.

**Cennik:** od 4 tys. zł netto / mies.
- Sparing — 4 tys. zł / mies. — 1 sesja miesięcznie + asynchroniczny przegląd decyzji
- Decyzje — 8 tys. zł / mies. — 2 sesje miesięcznie + priorytetowy kontakt asynchroniczny
- CTO / AI Partner — 20 tys. zł / mies. — tygodniowy rytm + realna dostępność między sesjami
- rozliczenie miesięczne, wyjście w każdej chwili — bez wieloletnich umów
- kwartalny przegląd: współpraca trwa, dopóki zmienia decyzje
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile kosztuje i na jak długo się umawiam?
A: Od 4 tys. zł netto miesięcznie, rozliczenie miesięczne, wyjście w każdej chwili — bez wieloletnich umów. Co kwartał robimy przegląd: współpraca trwa tak długo, jak realnie zmienia Wasze decyzje.

Q: Jak wygląda pojedyncza sesja?
A: Przynosisz rozstrzygnięcie, które utknęło: architekturę, dostawcę, priorytet albo plan rozwoju. Wychodzisz z rekomendacją i uzasadnieniem. Między sesjami jestem dostępny do szybkiego rozbicia pytania, czy coś jest modą, czy realną wartością.

Q: Kiedy doradztwo przestaje wystarczać?
A: Kiedy potrzebujesz rozstrzygnięć zamiast rekomendacji. W doradztwie decyzje i odpowiedzialność zostają po Waszej stronie. Jeśli technologia albo produkt potrzebuje właściciela, właściwą formą jest fractional CTO lub CPO za 25–40 tys. zł netto miesięcznie.

Q: Czy doradzasz też przy wyborze narzędzi i dostawców?
A: Tak, to jeden ze stałych punktów: ocena narzędzi i dostawców, przegląd architektury i planu rozwoju, priorytety techniczne i produktowe. Jeśli chcesz twardych liczb o tym, ile płacicie za AI, osobną usługą jest audyt wykorzystania AI.

Q: Dla kogo to nie jest?
A: Dla organizacji, które potrzebują komitetu i półrocznego procesu slajdów. Sparing ma sens, gdy po drugiej stronie siedzi ktoś, kto może podjąć decyzję w tym samym tygodniu, w którym o niej rozmawiamy.

**Co dalej:** Współpraca trwa tak długo, jak zmienia decyzje — bez wieloletnich zobowiązań.

### Audyt wykorzystania AI
URL: https://jaskol.ski/audyt-ai
czas: 1–2 tygodnie · format: stały zakres · wynik: raport + plan zmian · cena: 20–35 tys. zł netto

W 1–2 tygodnie sprawdzam, czy AI, za które płacicie, to najlepszy dostępny układ modeli, narzędzi i architektury — i gdzie ta sama jakość kosztuje mniej. Wynik to lista decyzji z liczbami, nie prezentacja.

**Dla kogo:** Dla firm, które mają już AI na produkcji albo w codziennej pracy i płacą za nie realne faktury: API, licencje, narzędzia.
**Nie dla:** Nie dla firm przed pierwszym wdrożeniem — tam zaczyna się od Mapy szans. To też nie jest audyt zgodności ani papier dla zarządu.

**Problem — Konfiguracja z dnia wdrożenia. Faktury z dziś.**
Model i architektura wybrane przy pierwszym wdrożeniu stoją nietknięte, choć rynek od tego czasu zmienił się kilka razy — a rachunek co miesiąc rośnie. Nikt nie umie powiedzieć, czy to dobrze wydane pieniądze, bo nikt nie ma czasu tego zmierzyć. Audyt mierzy: gdzie ta sama jakość kosztuje mniej, gdzie płacicie za narzędzia bez użycia i gdzie AI używacie za mało.

**Co dostajesz**
- Inwentaryzacja wszystkich miejsc, gdzie używacie AI, z realnym kosztem każdego
- Pomiar jakości i kosztu obecnej konfiguracji na Waszych realnych sprawach
- Porównanie z najlepszymi dostępnymi alternatywami: modele, prompty, architektura
- Lista zamian, które trzymają jakość i tną koszt — z procentem przy każdej pozycji
- Miejsca, gdzie AI używacie za mało albo płacicie za narzędzia, których nikt nie dotyka
- Decyzja dla każdej pozycji: zmienić, zostawić albo wyłączyć

**Przebieg**
1. Dni 1–3 — Inwentaryzacja: gdzie i za co płacicie, jak wyglądają ruch, koszty i jakość dziś.
2. Dni 4–7 — Pomiar: obecna konfiguracja kontra najlepsze dostępne alternatywy, na Waszych realnych sprawach.
3. Dni 8–10 — Rekomendacje: plan zmian z liczbami, właścicielami i kolejnością wdrożenia.

**Warunki po Twojej stronie**
Audyt działa, jeśli masz:
- dostęp do rozliczeń i miejsc w kodzie, które wołają AI
- jednego właściciela audytu po Waszej stronie
- przykłady realnych spraw, na których można mierzyć jakość
- gotowość na werdykt „tu jest dobrze — nic nie zmieniajcie”

**Cennik:** 20–35 tys. zł netto
- stała cena za stały zakres — potwierdzana na 15-minutowej rozmowie
- wynik jest niezależny: rekomendacja może brzmieć „zostawcie jak jest”
- wdrożenie zmian — samodzielnie według planu albo w sprincie, wycenianym osobno
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile trwa audyt i ile kosztuje?
A: 1–2 tygodnie i 20–35 tys. zł netto — stała cena za stały zakres. Sprawdzam, czy AI, za które płacicie, to najlepszy dostępny układ modeli, narzędzi i architektury, i gdzie ta sama jakość kosztuje mniej.

Q: Co dostaję na koniec?
A: Raport i plan zmian z liczbami: lista decyzji z szacowanym efektem, a nie prezentacja. Zmiany możecie wdrożyć samodzielnie według planu albo zlecić je w sprincie wdrożeniowym, który wyceniam osobno.

Q: Czy to audyt zgodności albo dokument dla zarządu?
A: Nie. To audyt techniczny i kosztowy: modele, narzędzia, architektura i faktury. Jeśli potrzebujesz dokumentu potwierdzającego zgodność z regulacjami, to inna usługa i inny wykonawca.

Q: Co, jeśli nasze wybory okażą się dobre?
A: Wtedy rekomendacja brzmi „zostawcie jak jest” i to również jest wynik wart swojej ceny: wiecie, że nie przepłacacie, i przestajecie wracać do tego pytania co kwartał.

Q: Nie mamy jeszcze AI na produkcji — od czego zacząć?
A: Od mapy szans AI. Audyt ma sens dopiero wtedy, gdy płacicie realne faktury za API, licencje albo narzędzia — inaczej nie ma czego porównywać ani co obniżać.

**Co dalej:** Zmiany wdrażacie sami według planu — albo najlepszą pozycję z listy bierzemy na sprint wdrożeniowy, wyceniany osobno.

### Interwencja AI
URL: https://jaskol.ski/interwencja
czas: 1–2 tygodnie · format: praca w Waszym kodzie · wynik: diagnoza + poprawka + pomiar · cena: od 15 tys. zł netto

Utknięte wdrożenie AI: agent zawodzi na produkcji, odpowiedzi halucynują, wyszukiwanie nie trafia, koszty rosną. W 1–2 tygodnie wchodzę w Wasz kod, znajduję przyczynę i odblokowuję — z pomiarem przed i po.

**Dla kogo:** Dla zespołów, które już coś zbudowały i uderzyły w ścianę: problem jest nazwany, tygodnie spalone, postęp stanął.
**Nie dla:** Nie dla projektów od zera — tam zaczyna się od sprintu. To też nie wynajem programisty: wchodzę, odblokowuję, przekazuję i wychodzę.

**Problem — Trzeci miesiąc z tym samym błędem.**
Na demo działało, na produkcji zawodzi. Zespół próbował promptów, zmiany modelu i przebudowy wyszukiwania — każda próba zjada kolejny sprint, a coraz trudniej powiedzieć, czy problem w ogóle jest rozwiązywalny. Większość „nierozwiązywalnych” problemów z AI to problemy niezmierzone: interwencja zaczyna od pomiaru, a kończy poprawką i jej liczbami.

**Co dostajesz**
- Reprodukcja problemu i zestaw ewaluacyjny zbudowany z Waszych realnych spraw
- Diagnoza przyczyny: model, dane, architektura albo brak pomiaru
- Poprawki wdrożone razem z zespołem, w Waszym repozytorium
- Pomiar przed i po na tym samym zestawie ewaluacyjnym
- Spisane zasady, żeby ta klasa problemów nie wróciła
- Rekomendacja: skalować, przebudować albo zamknąć

**Przebieg**
1. Dni 1–3 — Diagnoza: reprodukcja problemu, budowa pomiaru, hipotezy i wycena reszty pracy.
2. Dni 4–8 — Interwencja: poprawki z zespołem — dane, prompty, architektura, dobór modeli, koszty.
3. Dni 9–10 — Przekazanie: wynik przed i po, spisane zasady i następny krok.

**Warunki po Twojej stronie**
Interwencja działa, jeśli masz:
- dostęp do kodu, logów i przykładów błędów od pierwszego dnia
- jednego inżyniera z zespołu w parze przez całą interwencję — wiedza ma zostać u Was
- problem opisany na tyle, żeby dało się go odtworzyć
- gotowość na uczciwą odpowiedź, jeśli problemu nie da się rozwiązać w tym budżecie

**Cennik:** od 15 tys. zł netto
- wycena po diagnozie (dni 1–3) — potem stała cena za stały zakres
- zamknięte w 1–2 tygodniach — nie wchodzę na miesiące
- jeśli po diagnozie widzę, że problemu nie da się rozwiązać w rozsądnym budżecie, mówię to wprost i kończymy na diagnozie
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile kosztuje, skoro nie wiadomo jeszcze, co jest zepsute?
A: Od 15 tys. zł netto. Pierwsze trzy dni to diagnoza, po której dostajesz stałą cenę za stały zakres poprawki. Jeśli widzę, że problemu nie da się rozwiązać w rozsądnym budżecie, mówię to wprost i kończymy na diagnozie.

Q: Wchodzisz w nasz kod?
A: Tak, od pierwszego dnia — z dostępem do repozytorium, logów i przykładów błędów. Pracuję w parze z jednym inżynierem z Waszego zespołu, żeby wiedza o przyczynie i poprawce została u Was, a nie wyszła ze mną.

Q: Jakie problemy naprawiasz najczęściej?
A: Agent zawodzi na produkcji, odpowiedzi halucynują, wyszukiwanie nie trafia w dokumenty, koszty rosną szybciej niż ruch. Przyczyna zwykle leży w danych, architekturze albo w braku pomiaru, a nie w samym modelu.

Q: Skąd wiadomo, że po interwencji jest lepiej?
A: Z zestawu ewaluacyjnego zbudowanego z Waszych realnych spraw. Mierzę na nim przed i po, więc poprawa jest liczbą, a nie wrażeniem. Zostają też spisane zasady, żeby ta klasa problemów nie wróciła.

Q: Czy zostajesz z nami na dłużej?
A: Nie. Interwencja jest zamknięta w 1–2 tygodniach: wchodzę, odblokowuję, przekazuję i wychodzę. Jeśli okaże się, że problem wynika ze sposobu pracy zespołu, naturalnym następnym krokiem jest szybsze dowożenie z agentami AI.

**Co dalej:** Zespół zostaje z działającą poprawką, pomiarem i spisanymi zasadami. Naturalny następny krok to sprint wdrożeniowy, który domyka proces; jeśli utknięcie wynikało ze sposobu pracy zespołu — szybsze dowożenie.

### Fractional CTO (AI-first)
URL: https://jaskol.ski/fractional-cto
wymiar: 1/4 albo 1/2 etatu · start: minimum 3 miesiące · wynik: decyzje CTO + mierzalnie szybsze dowożenie · cena: 25–40 tys. zł netto / mies.

Prowadzę technologię firmy na 1/4 albo 1/2 etatu. Poza decyzjami CTO w pierwszych 30 dniach układam pracę zespołu z agentami piszącymi kod — i mierzę, czy dowożenie naprawdę przyspieszyło.

**Dla kogo:** Dla firm produktowych z zespołem technicznym, które potrzebują doświadczonego właściciela technologii, ale nie pełnoetatowego CTO.
**Nie dla:** Nie dla firm szukających najtańszego „CTO na godziny”, tytułu do prezentacji inwestorskiej albo doradcy bez realnego wpływu na decyzje.

**Problem — Masz narzędzia AI. Nadal brakuje właściciela technologii.**
Założyciel zatwierdza architekturę między sprzedażą a rekrutacją. Zespół używa kilku asystentów do kodu — każdy inaczej, nikt nie mierzy efektu. Plan rozwoju rośnie, decyzje wracają, tempo stoi w miejscu. Potrzebna jest jedna osoba, która weźmie odpowiedzialność za technologię i przy okazji zmieni sposób, w jaki zespół dowozi.

**Co dostajesz**
- Strategia technologiczna i plan rozwoju powiązane z celami firmy
- Decyzje o architekturze, doborze technologii i dostawcach — z zapisanym uzasadnieniem
- Stały rytm dowożenia, przegląd ryzyk i odblokowywanie zespołu
- Profile rekrutacyjne, rozmowy techniczne i decyzje o zatrudnieniu — gdy nowa osoba jest naprawdę potrzebna
- Praca agentów w procesie: zgłoszenie → kod → przegląd AI → akceptacja człowieka
- Instrukcje repozytorium, wzorce zgłoszeń i granice autonomii agentów
- Pomiar przed i po: czas od zgłoszenia do wdrożenia, przepustowość zespołu i koszt dowożenia

**Przebieg**
1. Dni 1–10 — Ustalamy zakres decyzji CTO, metryki startowe, stan architektury i miejsca, w których zespół traci najwięcej czasu.
2. Dni 11–30 — Układam pracę z agentami na realnych zadaniach zespołu: instrukcje repozytorium, wzorce zgłoszeń, przegląd AI i zasady akceptacji.
3. Miesiące 2–3 — Prowadzę plan rozwoju, architekturę i dowożenie. Porównujemy metryki z punktem startowym i poprawiamy to, co nie działa.

**Kiedy ta rola ma sens**
Fractional CTO działa, jeśli po Waszej stronie jest:
- realny mandat do podejmowania decyzji technologicznych
- dostęp do repozytoriów, narzędzi, kosztów i danych o tempie pracy
- zespół techniczny gotowy pracować według wspólnych zasad
- osoba po stronie zarządu, z którą rozstrzygam priorytety

**Co istnieje po pierwszych 90 dniach**
Po kwartale na stole są artefakty i liczby, które zostają w firmie:
- plan rozwoju technologii i rejestr najważniejszych decyzji architektonicznych
- działający proces deweloperski z agentami AI i spisanymi granicami ich autonomii
- zestawienie metryk tempa dowożenia z porównaniem przed i po
- plan zespołu i rekrutacji oparty na faktycznych wąskich gardłach

**Cennik:** 25–40 tys. zł netto / mies.
- 1/4 etatu · wariant podstawowy — 25 tys. zł / mies. — Około 10 godzin tygodniowo: stały rytm decyzji, praca z zespołem i kontakt asynchroniczny.
- 1/2 etatu · jedno miejsce — 40 tys. zł / mies. — Około 20 godzin tygodniowo: większy udział w dowożeniu, architekturze, rekrutacji i pracy zarządu.
- minimum 3 miesiące, potem rozliczenie miesięczne — wyjście w każdej chwili
- łączna dostępność: dwie współprace po 1/4 etatu albo jedna po 1/2 — nie jestem agencją
- aktualnie: oba miejsca wolne (stan: sierpień 2026)
- potrzebujesz sparingu, a nie odpowiedzialności za decyzje? — lżejszą formą jest doradztwo
- pierwsze 30 dni obejmuje ułożenie pracy z AI — bez osobnej opłaty za sprint
- bez udziałów w wariancie podstawowym
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile kosztuje i na jak długo się umawiamy?
A: 25 tys. zł netto miesięcznie za 1/4 etatu (około 10 godzin tygodniowo) albo 40 tys. zł za 1/2 etatu (około 20 godzin). Minimum trzy miesiące, potem rozliczenie miesięczne — wyjście w każdej chwili.

Q: Czym to się różni od zatrudnienia CTO na etat?
A: Dostajesz decyzje i odpowiedzialność seniora bez kosztu i ryzyka etatu, a przy tym szybciej: rekrutacja CTO trwa miesiącami. Jeśli po kwartale okaże się, że firma potrzebuje pełnego etatu, układam profil rekrutacyjny i prowadzę rozmowy techniczne.

Q: Co konkretnie zrobisz w pierwszych 90 dniach?
A: Pierwsze dziesięć dni to przegląd technologii, zespołu i kosztów. Do trzydziestego dnia stoi proces deweloperski z agentami AI i spisanymi granicami ich autonomii. Po kwartale zostaje plan rozwoju technologii, rejestr decyzji architektonicznych i metryki tempa dowożenia przed i po.

Q: Ile firm prowadzisz jednocześnie?
A: Najwyżej dwie po 1/4 etatu albo jedną po 1/2. Nie jestem agencją i nie sprzedaję czasu, którego nie mam — dlatego wolne miejsca są policzone i podane wprost na tej stronie.

Q: Czy muszę oddać Ci decyzje technologiczne?
A: Tak, na tym polega ta rola: podejmuję decyzje i odpowiadam za wynik, więc potrzebuję realnego mandatu oraz osoby w zarządzie, z którą rozstrzygam priorytety. Jeśli decyzje mają zostać po Waszej stronie, lżejszą formą jest doradztwo od 4 tys. zł netto miesięcznie.

Q: Fractional CTO czy CPO — co wybrać?
A: CTO prowadzi technologię: architekturę, zespół, tempo i koszt dowożenia. CPO prowadzi produkt: opinie klientów, analitykę, prototypy i plan rozwoju. Jeśli wiecie, co budować, ale nie dowozicie — CTO. Jeśli dowozicie sprawnie, ale kierunek jest niejasny — CPO.

**Co dalej:** Po 90 dniach prosta decyzja: prowadzimy dalej miesiąc do miesiąca, zmniejszamy zakres do doradztwa albo przekazuję działający system zespołowi.

### Fractional CPO (AI-first)
URL: https://jaskol.ski/fractional-cpo
wymiar: 1/4 albo 1/2 etatu · start: minimum 3 miesiące · wynik: kierunek produktu + decyzje na danych · cena: 25–40 tys. zł netto / mies.

Prowadzę produkt na 1/4 albo 1/2 etatu. W pierwszych 30 dniach buduję stały obieg: od opinii klientów i analityki, przez szybkie prototypy, do decyzji o planie rozwoju. AI przyspiesza analizę; każda decyzja ma właściciela.

**Dla kogo:** Dla firm produktowych z zespołem deweloperskim, które potrzebują doświadczonego właściciela produktu, ale nie pełnoetatowego CPO.
**Nie dla:** Nie dla firm, które chcą listy pomysłów bez dostępu do użytkowników i danych, ani dla organizacji, w których plan rozwoju musi pomieścić życzenia wszystkich.

**Problem — Masz plan rozwoju. Nadal nie masz systemu podejmowania decyzji.**
Pomysły wpadają szybciej, niż zespół umie je sprawdzić. Opinie klientów leżą w zgłoszeniach i notatkach z rozmów, do analityki ktoś zagląda przed posiedzeniem zarządu, a badanie potrzeb kończy się dokumentem bez decyzji. Potrzebna jest jedna osoba, która weźmie odpowiedzialność za kierunek produktu i zbuduje rytm zamieniający dane w decyzje.

**Co dostajesz**
- Strategia produktu, plan rozwoju i priorytety powiązane z celami firmy
- Stały rytm pracy: badanie potrzeb → budowa → pomiar, z właścicielem każdej decyzji
- Model metryk produktu: aktywacja, retencja, przychód i koszt obsługi
- Decyzje o cenach i pakietach oparte na zachowaniu klientów i ekonomii produktu
- Obieg z AI: opinie i rozmowy → synteza → hipotezy → decyzja
- Szybki prototyp, zanim zespół napisze kod — i werdykt dla każdego eksperymentu
- Ocena funkcji AI na realnych przypadkach, zanim trafią do planu rozwoju

**Przebieg**
1. Dni 1–10 — Ustalamy mandat CPO, metryki startowe, obecny rytm decyzji i źródła danych: analitykę, opinie, zgłoszenia i rozmowy z klientami.
2. Dni 11–30 — Na jednym obszarze produktu uruchamiam obieg z AI: ciągłą syntezę opinii klientów, szablon decyzji i szybkie prototypowanie.
3. Miesiące 2–3 — Prowadzę plan rozwoju i rytm produktowy. Sprawdzamy najważniejsze hipotezy, mierzymy wynik i zamykamy pomysły, które nie bronią się w danych.

**Kiedy ta rola ma sens**
Fractional CPO działa, jeśli po Waszej stronie jest:
- realny mandat do ustalania priorytetów produktu
- dostęp do analityki, opinii, zgłoszeń i rozmów z klientami
- zespół deweloperski i projektowy gotowy pracować w jednym rytmie
- osoba po stronie zarządu, z którą rozstrzygam cele biznesowe

**Co istnieje po pierwszych 90 dniach**
Po kwartale firma ma działający system decyzji produktowych:
- strategię produktu i plan rozwoju z uzasadnieniem opartym na danych
- ciągły obieg od opinii klientów przez syntezę do decyzji — z pomocą AI
- zasady ustalania priorytetów i cotygodniowy przegląd najważniejszych metryk
- jeden lub dwa prototypy z werdyktem: skalować, poprawić albo zamknąć

**Cennik:** 25–40 tys. zł netto / mies.
- 1/4 etatu · wariant podstawowy — 25 tys. zł / mies. — Około 10 godzin tygodniowo: stały rytm decyzji, praca z zespołem i kontakt asynchroniczny.
- 1/2 etatu · jedno miejsce — 40 tys. zł / mies. — Około 20 godzin tygodniowo: większy udział w badaniu potrzeb, analityce, planie rozwoju i pracy zarządu.
- minimum 3 miesiące, potem rozliczenie miesięczne — wyjście w każdej chwili
- łączna dostępność: dwie współprace po 1/4 etatu albo jedna po 1/2 — nie jestem agencją
- aktualnie: oba miejsca wolne (stan: sierpień 2026)
- potrzebujesz sparingu, a nie odpowiedzialności za decyzje? — lżejszą formą jest doradztwo
- pierwsze 30 dni obejmuje ułożenie pracy z AI — bez osobnej opłaty za sprint
- bez udziałów w wariancie podstawowym
Stan na: 2026-08-06

**FAQ**
Q: Ile kosztuje i na jak długo się umawiamy?
A: 25 tys. zł netto miesięcznie za 1/4 etatu (około 10 godzin tygodniowo) albo 40 tys. zł za 1/2 etatu (około 20 godzin). Minimum trzy miesiące, potem rozliczenie miesięczne — wyjście w każdej chwili.

Q: Czym to się różni od zatrudnienia CPO na etat?
A: Dostajesz właściciela produktu z decyzyjnością bez kosztu i ryzyka etatu, a przy tym od razu: rekrutacja CPO trwa miesiącami. Jeśli po kwartale firma potrzebuje pełnego etatu, układam profil rekrutacyjny i pomagam wybrać osobę.

Q: Co konkretnie zrobisz w pierwszych 90 dniach?
A: W pierwszych 30 dniach buduję stały obieg decyzyjny: opinie klientów i analityka, szybkie prototypy, decyzje o planie rozwoju. AI przyspiesza analizę, ale kierunek wybiera człowiek. Po kwartale plan rozwoju opiera się na danych, a nie na najgłośniejszym głosie w firmie.

Q: Ile firm prowadzisz jednocześnie?
A: Najwyżej dwie po 1/4 etatu albo jedną po 1/2. Nie jestem agencją i nie sprzedaję czasu, którego nie mam — dlatego wolne miejsca są policzone i podane wprost na tej stronie.

Q: Czy muszę oddać Ci decyzje produktowe?
A: Tak, na tym polega ta rola: rozstrzygam, co wchodzi do planu rozwoju, i odpowiadam za wynik. Potrzebuję dostępu do użytkowników i danych. Jeśli decyzje mają zostać po Waszej stronie, lżejszą formą jest doradztwo od 4 tys. zł netto miesięcznie.

Q: Fractional CPO czy CTO — co wybrać?
A: CPO prowadzi produkt: opinie klientów, analitykę, prototypy i plan rozwoju. CTO prowadzi technologię: architekturę, zespół, tempo i koszt dowożenia. Jeśli dowozicie sprawnie, ale kierunek jest niejasny — CPO. Jeśli wiecie, co budować, ale nie dowozicie — CTO.

**Co dalej:** Po 90 dniach prosta decyzja: prowadzimy dalej miesiąc do miesiąca, zmniejszamy zakres do doradztwa albo przekazuję działający system zespołowi.

## Przykłady realizacji
Trzy wdrożenia AI, przy których pracowałem od środka — czego dotyczyły, co realnie powstało i co z nich wynika dla Twojego procesu.

### Morizon/Gratka: wyszukiwanie językiem naturalnym
współzałożyciel i CPO Grupy Morizon-Gratka · Wyszukiwarki nieruchomości to formularze z kilkunastoma filtrami — a ludzie myślą zdaniami: „szukam kawalerki do wynajęcia w Krakowie do 3 tys.”. W maju 2023 uruchomiliśmy mieszkAI na Morizon.pl i szukAI na Gratka.pl — pierwsze na polskim rynku nieruchomości wyszukiwanie językiem naturalnym, oparte na GPT, z wyszukiwaniem głosowym w wersji mobilnej.
Zwykły język jako lepszy interfejs do skomplikowanego wyszukiwania.
**Co powstało:** mieszkAI (Morizon.pl) i szukAI (Gratka.pl) — pierwsze takie wdrożenie w Polsce; interpretacja zapytania i mapowanie na strukturę ofert: lokalizacja, cena, metraż, udogodnienia; wyszukiwanie głosowe na urządzeniach mobilnych; pierwsza wersja testowa w kilka tygodni; najwięcej pracy zajęła analiza realnych zapytań użytkowników
**Proces:** zapytanie zwykłym językiem → interpretacja → mapowanie na dane → wyniki i rekomendacje
**Skala i efekt:** 220 000+ ofert objętych wyszukiwaniem; 10 000+ zapytań AI w pierwszym miesiącu; użytkownicy wyszukiwania AI wracali częściej i wysyłali więcej zapytań do ogłoszeniodawców

### TasteRay: agenci w codziennej pracy zespołu
współzałożyciel i CTO · TasteRay to rekomendacje filmów i seriali oparte na AI — dobiera tytuły do tego, kim jesteś, nie do tego, co akurat jest popularne (iOS, Android, web). Od strony inżynierskiej to poligon modelu pracy, który sprzedaję w sprintach: agenci piszący kod są normalną częścią codziennego procesu zespołu, z jasnymi granicami autonomii.
Agent jako wykonawca zgłoszenia, człowiek jako właściciel jakości.
**Co powstało:** produkt: rekomendacje z wyjaśnieniem, dlaczego tytuł pasuje — na iOS, Androidzie i webie; proces: zgłoszenia pisane pod agentów, instrukcje repozytorium, przegląd kodu AI + człowiek; granice autonomii w praktyce: agent proponuje i buduje, człowiek zatwierdza i odpowiada za jakość
**Proces:** zgłoszenie → agent piszący kod → przegląd AI → akceptacja przez człowieka → wdrożenie
**Skala i efekt:** model pracy działa produkcyjnie w codziennym rytmie zespołu; ten sam proces przenoszę do firm w ofercie przyspieszenia zespołów

### Wondel.ai: AI dla zwykłych ludzi
założyciel · Wondel.ai to warszawskie studio konsumenckich produktów AI: tekst, obraz, dane i narzędzia deweloperskie. Najbardziej znany produkt — czat.ai — to rozmowy ze specjalistycznymi postaciami (od dietetyka po informatyka), bez zakładania konta i bez instalowania czegokolwiek. Proste, płatne, użyteczne.
Najtrudniejsze w produktach AI nie jest połączenie z modelem, tylko doświadczenie użytkownika, cena, dystrybucja i zaufanie.
**Co powstało:** czat.ai: kilkadziesiąt postaci-specjalistów w jednym, prostym interfejsie; rodzina produktów: Czat.ai, Obrazki.ai, Firmy.ai, DeveloperToolkit.ai; jeden UX na wielu modelach (GPT, Claude, Gemini) — model jest wymienny, doświadczenie stałe
**Proces:** pomysł → produkt płatny od pierwszego dnia → iteracja na realnym użyciu → skala albo zamknięcie
**Skala i efekt:** 200 000+ użytkowników czat.ai; miliony przeprowadzonych rozmów; portfel produktów rozwijany i utrzymywany przez mały zespół

## Książki
Pracuję z agentami kodującymi codziennie — a metodykę spisałem w całości: od inżynierii kontekstu, przez pętle testów i przeglądów, po subagentów i MCP. Podręcznik niezależny od narzędzi i trzy przewodniki: Cursor, Claude Code i Codex. Po polsku i angielsku, w EPUB i PDF — na DeveloperToolkit.ai.
- Podręcznik inżynierii AI — Cursor, Claude Code i Codex — metodyka niezależna od narzędzi: kontekst, pętle testów i przeglądów, MCP. (135 rozdziałów · EPUB i PDF)
- Inżynieria AI z Cursorem — Kompletny przewodnik po programowaniu z AI w Cursor IDE — od instalacji po wzorce pracy. (69 rozdziałów · EPUB i PDF)
- Inżynieria AI z Claude Code — Programowanie agentowe w terminalu: konfiguracja, codzienna praktyka, subagenty i automatyzacja. (82 rozdziały · EPUB i PDF)
- Inżynieria AI z Codexem — OpenAI Codex od CLI po chmurę: szybki start, lekcje i techniki zaawansowane. (62 rozdziały · EPUB i PDF)
URL: https://developertoolkit.ai/pl/books/

## Autotest gotowości do sprintu
URL: https://jaskol.ski/sprint-check
Odpowiedz uczciwie — ten test ma oszczędzić Ci czas, nie sprzedać sprint. Wynik zostaje u Ciebie: nic nie wysyłamy i nie prosimy o email.
**Pytania**
1. Proces powtarza się co najmniej co tydzień?
2. Ma jednego, nazwanego właściciela po Waszej stronie?
3. Macie dane albo przykłady realnych spraw, na których można testować?
4. AI może dostać dostęp do potrzebnych narzędzi — albo zespół może je podłączyć?
5. Umiecie powiedzieć, jak wygląda dobry wynik tego procesu?
6. Da się zmierzyć stan „przed”: czas, koszt albo jakość dziś?
7. Testowaliście już prototyp albo demo na tym procesie?
8. Zgadzacie się, że na starcie każdy wynik zatwierdza człowiek?
9. Jest zgoda zespołu na pomiar efektu przed i po?
10. Jesteście gotowi na decyzję po sprincie: skalować albo zamknąć?
- Gotowy na sprint.: Proces ma właściciela, dane i pomiar — dokładnie profil sprintu. Umów 15 minut i przynieś odpowiedzi z tego testu; zaczniemy od wyboru metryk.
- Prawie.: Większość warunków jest na miejscu. Braki z tego testu to pierwsze 15 minut rozmowy — zwykle da się je domknąć przed startem sprintu.
- Jeszcze nie teraz.: Uczciwie: nie jesteś gotowy na sprint. Zacznij od Mapy szans — w 1–2 tygodnie wybierzemy proces, właściciela i dane. Wrócisz tu z lepszym wynikiem.

## FAQ
Q: Czy to jest szkolenie z AI?
A: Nie. Mogę przeszkolić zespół, jeśli to potrzebne, ale głównym celem nie jest wiedza o narzędziach. Celem jest zmiana konkretnego procesu, produktu albo sposobu pracy.

Q: Czy budujesz gotowe rozwiązania?
A: Zależnie od zakresu. Najczęściej dowożę prototyp, specyfikację procesu, podręcznik wdrożenia i rekomendację. Mam też sprawdzonych partnerów, z którymi mogę wdrożyć rozwiązanie produkcyjne. Przy większych projektach mogę wejść jako doradca współpracujący z zespołem oraz wykorzystać swoje doświadczenie w szybkim tworzeniu oprogramowania produkcyjnej jakości z AI.

Q: Co, jeśli sprint pokaże, że nie warto?
A: To też jest wynik, za który płacisz: werdykt „zamknąć” z danymi, dlaczego nie warto — zamiast kwartałów ciągnięcia projektu bez sensu. Sprint jest zamknięty w 2–4 tygodniach, nie przechodzi w niekończącą się współpracę, a wynikiem nie jest prezentacja, tylko działający proces i jego liczby.

Q: Czy agent AI może działać samodzielnie?
A: Czasem tak, ale nie od razu i nie wszędzie. Najpierw definiujemy tryb akceptacji: wynik zatwierdza człowiek albo — tam, gdzie to bezpieczne — AI. Im większy zasięg skutków, tym więcej kontroli i akceptacji po stronie człowieka.

Q: Czy pracujesz z korporacjami?
A: Tak, jeśli projekt ma właściciela, jasny problem i możliwość szybkiego testu. Nie jestem dobrym wyborem do półrocznego procesu slajdów bez decyzji.

Q: Od czego zaczynamy?
A: Najczęściej od Mapy szans AI albo sprintu wdrożeniowego. Pierwsze daje decyzję, drugie — działający prototyp.

Q: Czym się różni doradztwo od ról fractional?
A: Doradztwo to sparing: regularne sesje i druga para oczu, a decyzje i odpowiedzialność zostają po Waszej stronie. Fractional CTO/CPO to odpowiedzialność: prowadzę technologię albo produkt, podejmuję decyzje i odpowiadam za wynik — na część etatu. Krótko: potrzebujesz rekomendacji — doradztwo; potrzebujesz rozstrzygnięć — fractional.

## Kontakt
Najszybciej: rozmowa prosto w kalendarzu. Wolisz formę pisemną? Im konkretniej odpowiesz, tym sprawniejsza będzie dalsza rozmowa.
- Calendly: https://calendly.com/michal-jaskolski/15min
- URL: https://jaskol.ski/kontakt
- E-mail: michal.jaskolski@wondel.ai