Engineering Director · Praktyk Agile AI

Zamieniam chaotyczny zespół R&D w przewidywalne dostarczanie.

“Większość projektów AI umiera na etapie demo. Ja przeprowadzam je przez ostatnią, najtrudniejszą milę do produkcji: z monitoringiem, dokumentacją i uczciwym raportowaniem. No watermelons.”

Bartłomiej Bargiel
Stawka

Większość AI nigdy nie trafia na produkcję. Moje projekty tak.

Rynek 95%

pilotaży GenAI w przedsiębiorstwach nie przynosi mierzalnego ROI.

Źródło: MIT NANDA, 2025
Dostarczone, na produkcji
  • −80% / −70%czasu onboardingu i kosztów operacyjnych KYC (CRIF, od greenfield do produkcji)
  • 6 miesięcydo produkcyjnej platformy MLOps (Basler / pylon.AI)
  • < 1sczas odpowiedzi scoringu antyfraudowego w dużej skali, dostarczone w terminie

Wyniki klientów pochodzą z dostarczonych projektów i są publikowane za ich zgodą.

01 · Usługi

Cztery sposoby, w jakie przeprowadzam AI przez ostatnią milę.

Interim Engineering Director

Prowadzę Twój dział inżynierii, aż zacznie działać sam, i oddaję go silniejszym, niż go zastałem.

Dla kogo

Organizacje, w których kompetentne zespoły wciąż przekraczają terminy, bo nikt nie odpowiada za dowiezienie całości od początku do końca. Problemem nie jest talent. Problemem jest odpowiedzialność.

Co dostajesz

  • Wdrażam mierzenie velocity, capacity i burn-rate od pierwszego tygodnia
  • Prowadzę cross-funkcjonalne dostarczanie i osłaniam inżynierów przed szumem organizacyjnym
  • Egzekwuję Industrial Definition of Done w każdym strumieniu prac
90 dni do terminów, które są zobowiązaniami, a nie zgadywaniem.

Agile AI Transformation

Przenoszę Twoje AI z notebooka na produkcję, z ROI, które da się zmierzyć.

Dla kogo

Zespoły uwięzione w czyśćcu PoC: niekończące się eksperymenty, zero wdrożeń produkcyjnych, przepalany budżet R&D.

Co dostajesz

  • Przestawiam sprinty na walidację hipotez zamiast dowożenia funkcji (Agile dla systemów probabilistycznych)
  • Buduję MLOps i Quality Gates, które blokują niezgodne wydania
  • Wdrażam jeden priorytetowy model na produkcję, z monitoringiem i dokumentacją
90–120 dni do pierwszego priorytetowego modelu działającego na produkcji, monitorowanego i udokumentowanego.

Watermelon Check

Niezależna ocena, czy Twój projekt AI naprawdę jest zielony, czy czerwony pod cienką zieloną skórką.

Dla kogo

Zarządy i inwestorzy, którzy słyszą, że projekt jest „on track”, a potrzebują weryfikacji przed kolejną transzą finansowania albo przed go-live.

Co dostajesz

  • Konfrontuję velocity, burn-rate i Definition of Done z raportowanym statusem
  • Sprawdzam architekturę i deklaracje o postępie bezpośrednio z zespołem
  • Dostarczam zwięzły, pisemny prawdziwy status z konkretnymi ukrywanymi ryzykami
5 dni do zwięzłego, pisemnego prawdziwego statusu projektu, z konkretnymi ukrytymi ryzykami.

Vendor Due Diligence

Piszę wymagania, z których dostawca się nie wykręci, i mówię, która oferta jest prawdziwa.

Dla kogo

Zespoły, które mają podpisać umowę z dostawcą AI lub oprogramowania na podstawie prezentacji i demo, bez technicznego sposobu, żeby porównać oferty albo wychwycić lock-in.

Co dostajesz

  • Tłumaczę cele biznesowe na precyzyjną, testowalną specyfikację wymagań (RFP)
  • Oceniam oferty względem specyfikacji, a nie prezentacji sprzedażowej
  • Wyciągam na światło dzienne ukryty lock-in, ryzyka integracyjne i zawyżone wyceny, zanim podpiszesz
3–4 tygodnie do decyzji o dostawcy, którą obronisz, z istotnymi ryzykami technicznymi na piśmie.
02 · Engineering DNA

Jak pracuję, w trzech nawykach.

Widzę czerwone od pierwszego dnia.

W ciągu tygodnia przestajesz słyszeć „jesteśmy on track”. Zaczynasz widzieć velocity, capacity i burn-rate oraz rozjazd między nimi a roadmapą. Nie tłumaczę złych wiadomości na korporacyjny język. Jeśli projekt jest czerwony, wiesz, że jest czerwony, z konkretnym powodem i kosztem pozostawienia go w tym stanie.

Twoi inżynierowie dostarczają więcej, bo szum kończy się na mnie.

Biorę na siebie rotację interesariuszy, zmienne priorytety i politykę, a zespołowi przekazuję jeden jasny zestaw oczekiwań. Oni budują; resztą zajmuję się ja. Zmianę czuć po cichu: mniej spotkań statusowych, mniej niespodzianek i praca, która trafia na produkcję, zamiast umierać w review.

„Done” znaczy: działa na produkcji, jest monitorowane i udokumentowane.

Przynoszę Industrial Definition of Done z regulowanych środowisk o wysokiej stawce. Model nie jest skończony, kiedy demo robi wrażenie. Jest skończony, kiedy działa na produkcji, przechodzi przegląd pod EU AI Act i może go utrzymywać ktoś inny niż autor. Ta poprzeczka na początku uwiera. Potem staje się powodem, dla którego rzeczy naprawdę trafiają na produkcję.

03 · Realizacje

Shipped, not slideware.

Aplikacja webowa platformy MLOps: wgrywanie danych i przegląd wyników inferencji
Platforma MLOps

Wizja maszynowa / Przemysł 4.0

Nowa platforma MLOps musiała szybko trafić na produkcję, z aplikacją webową, w której zespoły naprawdę mogą zarządzać modelami computer vision i je wdrażać.

“Odpowiadałem za aplikację webową: warstwę, w której platforma MLOps przestaje być infrastrukturą, a staje się produktem, w którym ludzie naprawdę pracują.”

6 miesięcy do produkcyjnej platformy MLOps (MVP): aplikacja webowa w rękach użytkowników.
20 ekranów aplikacji 18+ mies. ciągłego wsparcia
Platforma onboardingu KYC: proces weryfikacji wnioskodawcy
Onboarding KYC

Bankowość / AML i compliance

Ręczny onboarding KYC był wolny, drogi i narażony na ryzyko regulacyjne, bez platformy klasy produkcyjnej.

“Compliance i szybkość to nie kompromis. Jedno i drugie to problem inżynierski z tą samą odpowiedzią: dyscypliną.”

−80% / −70% czasu onboardingu i kosztów operacyjnych KYC, od greenfield do produkcji.
miesiące→dni onboarding 50+ mies. ciągłego rozwoju
Usługa screeningu konsumenckiego w czasie rzeczywistym: scoring ryzyka poniżej sekundy
Screening antyfraudowy

Fintech / przeciwdziałanie fraudom

Wspólne biuro danych sektora utilities musiało zwracać scoring ryzyka wnioskodawcy poniżej sekundy w punkcie akwizycji, agregując dane o zaległościach płatniczych od konkurujących dostawców.

“Cele latencji to obietnica wobec użytkownika. Projektujesz pod nie od pierwszego dnia albo nigdy ich nie osiągniesz.”

< 1s czas odpowiedzi screeningu konsumenckiego, dostarczone w terminie.
duży wolumen screening w czasie rzeczywistym 2 tygodnie do pełnej produktywności
Multi-tenantowa platforma Voice AI: automatyzacja windykacji
Voice AI SaaS

Voice AI / automatyzacja windykacji

Ręczna, oparta na call center windykacja musiała stać się zautomatyzowaną, multi-tenantową platformą SaaS Voice AI, w wąskim oknie startu.

“Pierwszy, najtrudniejszy krok to zamiana ręcznego procesu w techniczną roadmapę, którą zespół może zbudować.”

−40% kosztów operacyjnych: produkcyjne MVP Voice AI dostarczone w 4 miesiące.
multi-tenant SaaS czas rzeczywisty integracja API
04 · Referencje

Ludzie, z którymi dostarczałem.

Rekomendacje cytowane w oryginale, po angielsku.

In the age of AI, cross-skill people are rare. Quick feedback cycles, UX blended with application development and cost control were daily business for Bartłomiej. A reliable partner for any software development endeavour.

Piotr Uhruski
Head of Research and Development Software · Basler AG

He and his team did everything to understand complicated legal requirements and translate them into effective technical solutions. I can wholeheartedly recommend him to anyone looking for a competent, reliable and innovative IT development partner.

Alexander Kuhlmann
COO & Senior Consultant · Lexentra GmbH

No matter how complex the issue, he approaches it with calm focus, clear reasoning, and practical solutions that move the project forward. Any organization would be lucky to have such a dependable, solution-oriented team leader.

Nazia Rahman
Product Manager · CRIF

For any challenge thrown at us — technical or organisational — he consistently found innovative solutions and maintained a positive attitude. A unique blend of product experience, technical expertise and interpersonal skill.

Jan Aulerich
Key Account Manager · Hanseatic Bank GmbH & Co KG
05 · FAQ

Pytania, które już sobie zadajesz.

Proste odpowiedzi, pogrupowane według tego, co rozważasz. Bez cen na stronie; zakres i wycenę ustalamy na rozmowie.

Usługi i współpraca
5 pytań
Czym zajmuje się Bartłomiej Bargiel?

Jest Engineering Directorem i praktykiem Agile AI. Przeprowadza projekty AI od demo do produkcji: z monitoringiem, dokumentacją i uczciwym raportowaniem. Pracuje jako interim lider inżynierii oraz jako niezależny audytor dostarczania AI.

Kto powinien go zatrudnić?

Organizacje z kompetentnymi zespołami inżynierskimi, które wciąż przekraczają terminy; zespoły uwięzione w czyśćcu PoC; zarządy i inwestorzy, którzy potrzebują weryfikacji przed transzą finansowania lub przed go-live; oraz zespoły, które mają podpisać umowę z dostawcą AI lub oprogramowania bez technicznego sposobu na porównanie ofert.

W jakich branżach i domenach dostarczał?

Regulowane środowiska o wysokiej stawce: bankowość i compliance AML/KYC, przeciwdziałanie fraudom w fintechu, przemysłowa wizja maszynowa (Przemysł 4.0) oraz Voice AI SaaS. Ostatnie wdrożenia produkcyjne to greenfieldowa platforma AML, platforma MLOps dla computer vision, scoring antyfraudowy poniżej sekundy i multi-tenantowa platforma Voice AI.

Jak zaczynamy współpracę?

Większość współprac zaczyna się od Watermelon Check: niezależnej oceny o stałym zakresie, w 5 dni, czy Twój projekt AI naprawdę jest na dobrej drodze. To pierwszy krok o niskim progu wejścia; często staje się podstawą zaangażowania jako Interim Engineering Director albo Agile AI Transformation, jeśli projekt wymaga naprawy. Umów 20-minutową rozmowę, a wspólnie dobierzemy właściwy punkt startu.

Jak szybko widać wyniki?

Watermelon Check: 5 dni. Vendor Due Diligence: 3–4 tygodnie. Interim Engineering Director: przewidywalne terminy dostarczania w 90 dni. Agile AI Transformation: pierwszy model na produkcji w 90–120 dni.

Watermelon Check
3 pytania
Czym jest projekt „arbuz”?

Projekt raportowany na zewnątrz jako „zielony” (na dobrej drodze), a w środku „czerwony” (w kłopotach). Watermelon Check dostarcza zwięzły, pisemny prawdziwy status w 5 dni i odsłania konkretne ukrywane ryzyka.

Czego nie obejmuje Watermelon Check?

Diagnozuję, nie naprawiam: naprawa to osobny zakres, jako Interim Engineering Director albo transformacja. To nie jest pełny audyt bezpieczeństwa ani test penetracyjny. Ocena opiera się na rozmowach z zespołem i wybranych artefaktach, nie na pełnym audycie repozytorium, i nie niesie zobowiązań wdrożeniowych. Zakres 5 dni wydobywa istotne ryzyka widoczne w metrykach, artefaktach i rozmowach z zespołem; celowo nie jest wyczerpujący.

Czym Watermelon Check różni się od pełnego zaangażowania?

Watermelon Check to diagnoza o stałym zakresie, w 5 dni: mówi Ci, jaki jest prawdziwy status i jakie ryzyka są ukrywane, ale ich nie naprawia. Naprawa to osobne zaangażowanie: Interim Engineering Director albo Agile AI Transformation. Check jest pierwszym krokiem o niskim progu wejścia i często definiuje zakres dalszej pracy.

Podejście i standardy
4 pytania
Co wyróżnia jego podejście?

Industrial Definition of Done z regulowanych środowisk o wysokiej stawce (bankowość, fintech, Przemysł 4.0). „Done” to nie robiące wrażenie demo. To model działający na produkcji, przechodzący przegląd pod EU AI Act i możliwy do utrzymania przez kogoś innego niż autor.

Czym jest Industrial Definition of Done?

Model nie jest skończony przy 99% trafności w notebooku. Jest skończony, kiedy jest opakowany w bezpieczne API, udokumentowany, monitorowany pod kątem driftu, zintegrowany z procesem produkcyjnym lub fabrycznym i zdolny przejść przegląd pod EU AI Act przeprowadzony przez kogoś innego niż autor. To poprzeczka, którą przynoszę z regulowanego dostarczania o wysokiej stawce.

Czym Agile AI Transformation różni się od zwykłego Agile?

AI jest probabilistyczne, nie deterministyczne, więc sprinty są ustawione na walidację hipotez i zarządzanie ryzykiem, a nie na dowożenie funkcji według sztywnego planu. Używam Agile jako narzędzia zarządzania ryzykiem, które zamienia otwarte eksperymenty R&D w przewidywalny harmonogram dostarczania, z Definition of Done, monitoringiem i Quality Gates.

Czy zajmujesz się zgodnością z EU AI Act?

Zajmuję się inżynierską stroną gotowości: logowanie i śledzalność, monitoring po wdrożeniu, pochodzenie danych (data lineage), Quality Gates i nadzór człowieka wbudowany w architekturę. Klasyfikacja prawna systemu i formalna ocena zgodności należą do Twojego prawnika lub działu compliance. Dbam o to, żeby architektura technicznie robiła to, czego wymaga regulacja; nie wydaję opinii prawnych.

Współpraca z bargiel.AI
3 pytania
Mamy już CTO albo lidera inżynierii. Po co nam jeszcze Ty?

Nie zastępuję ich. Wdrażam dostarczanie, egzekwuję Industrial Definition of Done i oddaję funkcję silniejszą, niż ją zastałem. Tam, gdzie lider już jest, pracuję z nim nad systemem, a nie zamiast niego. Watermelon Check w 5 dni to niskokosztowy sposób, żeby to sprawdzić, zanim zdecydujesz.

Jesteś jedną osobą. Co, jeśli będziesz niedostępny?

Zaangażowania są ograniczone w czasie i udokumentowane, z wbudowanym przekazaniem, więc praca przeżywa zaangażowanie, nie tylko mnie. Industrial Definition of Done i Quality Gates sprawiają, że dostarczanie jest odtwarzalne, a nie zamknięte w jednej głowie. Dla ciągłości korzystam ze sprawdzonej sieci doświadczonych liderów technicznych i mogę wprowadzić wykwalifikowanego lidera, który przejmie projekt.

Czy pracuje poza Polską?

Tak. Usługi są świadczone na całym świecie, po angielsku i po polsku.

Umów rozmowę (20 min)