Advertise on podcast: Powered By Protopia

Ceny serwerów wystrzeliły, oferty na sprzęt są ważne po kilka dni, a terminy dostaw się wydłużają. Rozbudowa lokalnego data center przestała być przewidywalna. Łukasz Kałużny i Mikołaj Szczerbicki pokazują koncept Virtual Data Center - wystandaryzowaną przestrzeń w Azure, która odciąża lokalne data center z niekrytycznych workloadów, zamiast przenosić wszystko do chmury. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Odciążenie lokalnego data center z niekrytycznych workloadów zamiast pełnego lift and shift✅ Czym jest Virtual Data Center: landing zone, segmentacja sieci jak lokalne VLANy, governance i Terraform✅ Wyłączanie maszyn nieprodukcyjnych poza godzinami pracy: 71% oszczędności względem cennika✅ Saving plans, rezerwacje (45-61%) i Azure Hybrid Benefit dla licencji Windows i SQL Server✅ FinOps od pierwszego dnia i wdrożenie w 4-8 tygodni ⏱️ W odcinku: 00:00 - Nieprzewidywalne koszty rozbudowy data center02:03 - Odciążenie zamiast pełnej migracji do chmury03:12 - Czym jest Virtual Data Center: landing zone, sieć, governance06:14 - Koszty: 71% oszczędności na wyłączaniu, saving plans i licencje08:59 - FinOps w standardzie: alerty, wykrywanie marnotrawstwa, resize'y11:20 - Migracja: Azure Migrate albo odzyskanie z backupu13:03 - Wdrożenie w 4-8 tygodni i pilotażowe migracje15:13 - Podsumowanie 🎙️ Prowadzą: Łukasz Kałużny - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/lukaszkaluzny Mikołaj Szczerbicki - Head of Sales & Business Development w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 CIO, CTO i szefów infrastruktury przed decyzją o rozbudowie data center🎯 Menedżerów IT w organizacjach on-premise i hybrydowych🎯 Każdego, kto chce odzyskać przewidywalność kosztów infrastruktury 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

CEO z Doliny Krzemowej mówią, że "problem kodu został rozwiązany", a raporty pokazują przyrosty rzędu 4-5%. Bo samo danie zespołowi Copilota nie przyspiesza pracy - widać tylko koszty. Łukasz Kałużny i Mikołaj Szczerbicki pokazują, jak Protopia wdraża AI w cały cykl wytwarzania oprogramowania (SDLC), a nie w jeden etap. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Dlaczego przyspieszenie jednego etapu zapycha proces gdzie indziej✅ Paradoks Solowa i raport DORA 2025: AI to wzmacniacz, który podnosi dojrzałe zespoły i nasila dysfunkcje słabych✅ Spec-driven development zamiast vibe codingu - powtarzalny standard pracy z agentem✅ Mierzenie bez KPI: DORA metrics, flow i jakość zamiast "malowania trawy na zielono"✅ Pilot na realnej produkcji i skalowanie przez ambasadorów ⏱️ W odcinku: 00:00 - Czemu samo wrzucenie narzędzia nie działa03:15 - SDLC to cały proces + paradoks Solowa i DORA09:13 - Co standaryzujemy: spec-driven development, skille, harness15:06 - Wdrożenie: ocena gotowości i zespół pilotażowy17:27 - Mierzenie bez KPI: DORA metrics, flow i jakość24:33 - Skalowanie przez ambasadorów i podsumowanie 🎙️ Prowadzą: Łukasz Kałużny - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/lukaszkaluzny Mikołaj Szczerbicki - Head of Sales & Business Development w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 CTO i liderów IT wdrażających AI w wytwarzanie oprogramowania🎯 Menedżerów, którzy chcą wiedzieć, jak mierzyć zysk z AI w developmencie🎯 Każdego, kto dał zespołowi Copilota i nie widzi przyspieszenia 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Techniczna strona asystenta AI dla 60 tys. pracowników - discovery, dostęp i orkiestracja wiedzy W poprzednim odcinku Marek opowiadał o biznesowej stronie asystenta AI dla globalnej firmy farmaceutycznej. Teraz schodzimy poziom niżej - Szymon Warda wyciąga z Marka techniczne smaczki tego wdrożenia. Nie architektura, tylko realne przygody: na co trafia osoba, która chce podłączyć agenta do SAP-a, SharePointa i bazy wiedzy HR. Dostępy, prompt injection, content poisoning, eksplozja tokenów i logika ukryta we frontendzie formularza - czyli te 90% pracy, o których nikt nie mówi na LinkedIn. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Dlaczego service account to pułapka - prompt injection i impersonacja potrafią wyciągnąć pensję prezesa✅ Delegated Access i OAuth - token reprezentujący użytkownika zamiast konta technicznego✅ Federacja tożsamości: dlaczego SAP i SuccessFactors to osobne wyzwanie✅ Discovery API w starszych systemach - gdy nikt w organizacji nie wie, że API w ogóle istnieje✅ SharePoint i Graph API: za szeroki dostęp i content poisoning fałszywą procedurą HR✅ Knowledge Base w HTML - jak ekstrakcja tekstu ratuje przed eksplozją tokenów x5 i halucynacją✅ Multimodalność: obrazy i diagramy wnoszą wartość, ikonki i loga tylko palą tokeny✅ Orkiestracja wiedzy: procedura lokalna vs globalna i pułapka wyszukiwania po słowach kluczowych✅ Tickety: orchestrate, do not replicate - i custom API z regułami pisanymi po ludzku✅ Dlaczego potrzebujesz doświadczonych konsultantów, a nie "AI wpisanego do CV" ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: nieoczywiste przygody dużego wdrożenia asystenta01:31 - Dostępy: dlaczego service account to pułapka (prompt injection)04:19 - Delegated Access i OAuth: token użytkownika, nie konto techniczne05:29 - Federacja tożsamości: SAP, SuccessFactors i wiele tożsamości06:54 - Discovery API: rola eksperta przy starszych systemach08:12 - API wybiórczo wdrożone: moduły i plany licencyjne09:17 - SharePoint i Graph API: za szeroki dostęp do danych11:16 - Content poisoning: wstrzykiwanie fałszywych procedur HR13:07 - Knowledge Base w HTML: ekstrakcja i eksplozja tokenów x514:16 - Multimodalność: obrazy, diagramy i ikonki bez wartości16:00 - Orkiestracja wiedzy: procedury lokalne vs globalne17:19 - Tickety: orchestrate, do not replicate i custom API22:01 - Wnioski: Discovery, uwierzytelnianie, API Gateway24:22 - Licencje: SAP zmienia zasady gry dla agentów25:06 - Zajawka: testowanie agenta i eval strategy 🎙️ Prowadzą: Marek Grabarz - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/marek-grabarz Szymon Warda - Managing Partner & Technology Advisor w Protopiahttps://linkedin.com/in/szymonwarda 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Architektów i inżynierów integrujących agenta AI z SAP, SharePoint i systemami legacy🎯 CTO i liderów IT, którzy chcą zrozumieć, gdzie naprawdę leży ryzyko wdrożenia asystenta🎯 Specjalistów od bezpieczeństwa i tożsamości - prompt injection, impersonacja, content poisoning🎯 Każdego, kto słyszał "przecież podłączymy się przez API i zadziała" i chce wiedzieć, dlaczego nie 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Asystent AI dla 60 tys. pracowników - case study, gdy HR mówi IT czego potrzebuje 90% wdrożeń AI kończy się porażką, bo nie przynosi żadnej wartości. W tym odcinku Marek opowiada o projekcie, który robi to inaczej: asystent AI dla globalnej firmy farmaceutycznej - kilkadziesiąt krajów, ponad 60 tysięcy pracowników. To case, w którym to HR przyszedł do IT z konkretną potrzebą, a nie odwrotnie. Rozmawiamy o aspektach biznesowych, koncepcyjnych i decyzyjnych - techniczne smaczki Marek omówi z Szymonem w następnym odcinku. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Dlaczego inicjatywa od biznesu (HR), a nie polecenie "zróbmy AI" z zarządu, to klucz do sukcesu✅ Asystent, nie agent - świadomy kontekstu użytkownika punkt wejścia do rozproszonych systemów✅ Trzy filary projektu: bazy wiedzy, tickety, plany roczne pracowników✅ Roadmapa zamiast "super agenta" - wdrożenie iteracyjne, krok po kroku✅ Transparentność: agent od początku mówi, co umie, a czego nie✅ Zasada Pareto 90/10 - kiedy agent świadomie mówi "tego nie zrobię, oto link"✅ Orkiestracja zamiast replikacji - łączymy systemy, nie zastępujemy ich✅ Jak mierzyć sukces: liczba ticketów, powracalność użytkowników, feedback biznesowy i techniczny✅ Niemierzalna wartość - nieprzerwany czas pracy i koniec z wiedzą plemienną ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: case globalnej firmy pharma, 60 tys. pracowników01:27 - Geneza: inicjatywa z obszaru HR i rozproszone systemy03:58 - W którym momencie do projektu weszła Protopia06:31 - Co budujemy: asystent, nie agent i nie zwykły chatbot07:38 - Trzy filary: bazy wiedzy, tickety, plany roczne09:23 - Jak dobrać roadmapę - nie wszystko na raz11:59 - Na jakim etapie jest projekt: ponad 1000 użytkowników13:10 - Schemat udanego wdrożenia: iteracja i transparentność16:28 - Zasada Pareto 90/10 i orkiestracja zamiast replikacji17:57 - Jak mierzyć sukces: tickety, powracalność, feedback23:35 - Trzy rzeczy do przemyślenia i zajawka next 🎙️ Prowadzą: Marek Grabarz - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/marek-grabarz Mikołaj Szczerbicki - Head of Sales & Business Development w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Managerów i liderów HR, którzy chcą uprościć rozproszony ekosystem systemów🎯 CTO i architektów planujących wdrożenie asystenta AI w dużej organizacji🎯 Decydentów, którzy słyszeli, że "90% projektów AI to porażka" i chcą zrobić to inaczej🎯 Każdego, kto zastanawia się, jak zmierzyć wartość rozwiązania agentowego 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 FinOps to nie narzędzie - jak mądrze wdrożyć go jako proces Kupisz narzędzie do FinOps i problemy znikną? Nie tym razem. W tym odcinku Szymon prosto z placu boju pokazuje, że FinOps to nie audyt, nie pojedyncza licencja i nie cięcie kosztów na siłę. To proces, którego celem jest widoczność, a oszczędności są efektem ubocznym - i właśnie dlatego działa. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ FinOps jako proces, nie narzędzie - dlaczego magiczna tabletka nie istnieje✅ Widoczność daje kontrolę - oszczędności są efektem ubocznym, nie celem✅ Typowe pułapki: rozproszeni dostawcy, niekontrolowane licencje, długi ogon kosztowy✅ Dlaczego dorzucanie pracy zespołom kończy się efektem jojo✅ Faza sprzątania i konsolidacji - inwentaryzacja, tagi, nieużywane zasoby✅ Governance - budżety, polityki, automatyzacja zamiast słowa harcerza✅ Marchewka zamiast kijka - jak zachęcić zespoły do dobrych praktyk✅ Pętla zwrotna - proces, który sam się uzdrawia i ewoluuje z organizacją✅ Wdrożenie w 3 fazach: 2-3 miesiące, pół roku, kultura na zawsze ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: FinOps to proces, nie pojedynczy audyt01:24 - Powitanie i temat prosto z placu boju02:03 - Czym jest FinOps - widoczność, governance, predykcja03:40 - Typowe problemy: rozproszeni dostawcy i licencje07:48 - Czy magiczne narzędzie rozwiąże FinOps?10:08 - Dorzucanie pracy zespołom i efekt jojo12:55 - Jak zbudować proces FinOps w organizacji15:47 - Governance - budżety, polityki, automatyzacja18:09 - Marchewka zamiast kijka - zachęcanie do dobrych praktyk22:36 - Pętla zwrotna - proces samouzdrawiający23:50 - Wdrożenie: 3 fazy w organizacji30:32 - Podsumowanie 🎙️ Prowadzą: Mikołaj Szczerbicki - Head of Sales & Business Development w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b Szymon Warda - Managing Partner & Technology Advisor w Protopiahttps://linkedin.com/in/szymonwarda 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Managerów IT walczących z rosnącymi rachunkami za chmurę🎯 CTO i architektów, którzy chcą zbudować proces FinOps, a nie kupić kolejne narzędzie🎯 Liderów platformowych odpowiedzialnych za governance i koszty chmury🎯 Każdego, kto czuje, że oszczędności w Excelu wracają jako efekt jojo 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Od PoC do Produkcji: Jak Nie Utopić Budżetu w Agencie AI Prototyp agenta AI zrobisz w tydzień. Przejście na produkcję - to już inna historia. W tym odcinku Łukasz dzieli się doświadczeniem prosto z placu boju - jak krok po kroku poprowadzić inicjatywę agenta AI od pomysłu do działającego rozwiązania, nie tracąc po drodze czasu i budżetu. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Spisanie procesu z wiedzy plemiennej - nie z dokumentacji, a od ludzi, którzy to robią✅ Playground zamiast ChatGPT - jak budować realistyczne oczekiwania biznesu✅ Inwentaryzacja systemów i dostępów - 80% pracy to integracja, nie AI✅ Human in the loop - kiedy człowiek musi być w procesie, a kiedy nie✅ Kryteria sukcesu - jak je wyznaczyć przed rozpoczęciem testów✅ Observability od początku - logowanie decyzji agenta jako roadmapa błędów✅ Trzy statusy po PoC: Scale, Iterate, Kill - i dlaczego Kill to też sukces✅ AI Act i systemy wysokiego ryzyka - co zostawić prawnikom i compliance ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: Klucze do udanego projektu AI00:39 - Powitanie: doświadczenie z placu boju01:57 - Krok 1: Spisanie procesu z wiedzy plemiennej05:17 - Prawo Conwaya - proces odzwierciedla strukturę firmy06:19 - Krok 2: Playground - budowanie realistycznych oczekiwań08:44 - Krok 3: Inwentaryzacja systemów i dostęp do danych10:32 - 80% pracy to integracja, nie data science11:41 - Human in the loop - kiedy człowiek wchodzi do procesu14:49 - AI Act i systemy wysokiego ryzyka15:27 - Krok 4: Kryteria sukcesu przed testami17:54 - Testy - prosto do celu, observability od początku20:13 - Trzy statusy: Scale, Iterate, Kill22:15 - Dlaczego Kill to też sukces23:23 - Podsumowanie: tydzień przygotowań oszczędzi miesiące pracy 🎙️ Prowadzą: Mikołaj Szczerbicki - Head of Sales & Business Development w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b Łukasz Kałużny - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/lukaszkaluzny 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Managerów planujących pierwszego agenta AI w organizacji🎯 Dyrektorów IT szukających sprawdzonego procesu od PoC do produkcji🎯 Liderów biznesowych, którzy chcą wiedzieć, jak nie przepalić budżetu na AI🎯 Każdego, kto zastanawia się, kiedy zabić inicjatywę AI - i dlaczego to nie porażka 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Observability w Działaniu: Plan, Demo i Biznesowe Uzasadnienie Wiesz już czym jest observability, ale jak to wdrożyć? Ile zasobów potrzebujesz? I czy to w ogóle ma sens w Twojej organizacji? W tym odcinku przechodzimy od teorii do praktyki - plan wdrożenia fazami, demo RED metrics i eBPF profiling z narzutem 1-3%. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Kiedy observability ma sens - od małej+ organizacji, dla mikro lepsze pudełko✅ Koszty licencji per seat (DataDog/Dynatrace) vs Grafana stack bez limitów✅ Plan wdrożenia fazami - inwentaryzacja → Grafana → Alloy → platforma → standardy → szkolenia✅ Małe zaangażowanie klienta - Kubernetes + CI/CD i tyle✅ Szkolenia jako część wdrożenia - 20% wysiłku daje 90%+ wartości✅ Demo RED metrics - Request/Error/Duration, root cause, porównanie czasowe✅ eBPF profiling - 1-3% narzutu vs 5-10% u komercyjnych, zero zmian w kodzie✅ Integracja z istniejącymi systemami - Zabbix, ELK → ewolucja, nie rewolucja ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: Od teorii do praktyki00:49 - Powitanie: kontynuacja tematu observability01:48 - Czy observability jest dla mojej organizacji?02:30 - Kiedy to ma sens - wielkość organizacji06:16 - Koszty: DataDog, Dynatrace i problem licencji per seat08:36 - Prometheus - tysiące systemów, bez limitów10:17 - Jak wdrożyć i ile zasobów potrzeba?10:45 - Plan fazami: inwentaryzacja → Grafana → Alloy → platforma15:16 - Szkolenia jako część wdrożenia - 4h wystarczy17:01 - Standardy dla developerów, adminów i DevOps18:14 - Auto-instrumentacja - zero zmian w kodzie22:14 - Demo: RED metrics - Request, Error, Duration27:11 - Architektura: Alloy, Prometheus, Loki, Tempo28:00 - eBPF profiling - 1-3% narzutu i AI explain flamegraph32:36 - Integracja z Zabbix, ELK - ewolucja, nie rewolucja33:22 - Podsumowanie: wdrażanie fazami, proaktywność zamiast reaktywności 🎙️ Prowadzą: Mikołaj Szczerbicki - Head of Sales & Business Development w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b Szymon Warda - Managing Partner & Technology Advisor w Protopiahttps://linkedin.com/in/szymonwarda 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Managerów IT rozważających wdrożenie observability w organizacji🎯 Zespołów DevOps i SRE szukających planu wdrożenia krok po kroku🎯 CTOów porównujących koszty komercyjnych narzędzi vs open source🎯 Każdego, kto chce zobaczyć observability w akcji - demo zamiast slajdów 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i KubernetesKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Observability dla Managera: spokój, przewidywalność i kontrola Monitoring mówi, że CPU i RAM są OK, a biznes dzwoni że system nie działa od pół godziny. Brzmi znajomo? W tym odcinku rozmawiamy o tym, czym naprawdę jest observability, dlaczego to nie jest "modna nazwa dla monitoringu" i jak przejść od reaktywności do proaktywności. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Monitoring vs observability - dlaczego to nie jest to samo✅ Od trybu strażaka do proaktywnego zarządzania systemami✅ Trzy filary observability: metryki, logi, trace'y✅ Grafana stack - open source zamiast vendorów za 6-7 cyferek w dolarach✅ Open Telemetry jako standard rynkowy - raz a dobrze✅ SLA/SLO/SLI - jak rozmawiać z biznesem liczbami, nie uczuciami✅ Shift left - jeden zunifikowany system dla devów, opsów i biznesu✅ Right-sizing infrastruktury - realne oszczędności na podstawie danych ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: Czy Twój monitoring naprawdę działa?00:58 - Observability vs monitoring - to nie jest to samo02:45 - Od reaktywności do proaktywności05:56 - Co jeszcze daje observability poza wykrywaniem awarii07:09 - Dashboardy i liczby jako oręż managera08:09 - Koszty vendorów: 5-8 cyferek w dolarach rocznie10:26 - Trzy filary: metryki, logi, trace'y13:26 - Open source daje radę - Grafana stack14:30 - Open Telemetry - standard rynkowy16:03 - Observability to nie tylko dashboardy - zmiana kultury19:03 - SLA/SLO/SLI - zobowiązania w liczbach21:02 - Jeden język dla wszystkich zespołów22:09 - Kiedy zacząć? Standardy vs podejście indywidualne24:57 - Podsumowanie: kompleksowość observability26:50 - Wartość biznesowa observability 🎙️ Prowadzą: Mikołaj Szczerbicki - Business Development Manager w Protopiahttps://linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b Szymon Warda - Managing Partner w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/szymonwarda 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Managerów IT, którzy chcą planować zamiast gasić pożary🎯 Zespołów SRE i platform szukających zunifikowanego podejścia🎯 CTOów zastanawiających się nad kosztami observability🎯 Każdego, kto ma dość choinki z dashboardami, z których nikt nie korzysta 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud i AIKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Fabryka Agentów AI - architektura platformy dla enterprise Linkedinowe obrazki z N8N to nie jest fabryka agentów. Prawdziwe wdrożenie dla dużych organizacji wymaga platformy - z compliance, observability i kontrolą nad danymi. W tym odcinku składamy w całość agentów AI, API Management i architekturę enterprise. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Trzy środowiska: AI Sandbox → Non-prod → Produkcja - i dlaczego to ma sens✅ Proof of Value zamiast Proof of Concept - testujemy wartość biznesową, nie technologię✅ API Management jako serce platformy - raz podpięty system dostępny dla każdego agenta✅ MCP i dokumentacja dla LLM - jak opisać API, żeby agent je rozumiał✅ Connected Agents - świadoma orkiestracja zamiast chaosu autonomicznych agentów✅ Bring your own resources - Cosmos DB, Storage, Search pod kontrolą organizacji✅ DevOps dla agentów - Infrastructure as Code, CI/CD, git✅ Observability - tracing, audyt, ewaluacja jakości odpowiedzi ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: Fabryka agentów - co to naprawdę znaczy01:22 - Trzy środowiska: Sandbox, Non-prod, Produkcja02:29 - AI Sandbox - miejsce na innowacje, nie wolna amerykanka03:54 - Kanały dostępowe: czat, API, eventy, Teams07:04 - AI Foundry i projekty - namespace dla agentów10:36 - Observability od pierwszego dnia - Application Insights11:41 - Bring your own resources - kontrola nad danymi13:00 - API Management jako serce integracji15:17 - Dokumentacja API dla LLM - jak to opisać16:36 - SOAP to REST - transformacje w locie17:50 - MCP - Model Context Protocol na API Management18:10 - iPaaS i Logic Apps - orkiestracja procesów21:49 - A2A i Connected Agents - świadoma orkiestracja24:36 - DevOps dla agentów - IaC i CI/CD27:54 - Observability i audyt - jak śledzić co agent zrobił29:42 - Content filtering i bezpieczeństwo30:26 - Platforma vs pojedyncze agenty - kiedy co ma sens33:38 - Metryki sukcesu: użycie i narzekanie35:38 - Podsumowanie 🎙️ Prowadzą: Łukasz Kałużny - Managing Partner w Protopia, Microsoft Azure MVPlinkedin.com/in/lukaszkaluzny Marek Grabarz - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/marek-grabarz 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Architektów planujących platformę AI w organizacji🎯 Managerów IT z branży regulowanej (finanse, ubezpieczenia)🎯 Zespołów, które chcą budować agentów na poważnie, nie kolejne demo🎯 Decision makerów szukających architektury referencyjnej 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud i AIKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

🎯 Od platformy SOA do fabryki agentów: jak PZU zbudowało nowoczesną platformę integracyjną Jak wyjść z platformy SOA, która działała 15+ lat? Jak wdrożyć API Management w branży regulowanej? I jak przygotować infrastrukturę na agentów AI, zanim wszyscy o nich mówili? Ten odcinek to case study z realnego wdrożenia w największej firmie ubezpieczeniowej w Polsce. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Jak zaplanować transformację z SOA do nowoczesnej architektury integracyjnej✅ Self-hosted gateway - compliance (KNF, DORA, RODO) bez kompromisów na funkcjonalności✅ Jak zbudować samoobsługę dla developerów i przestać być wąskim gardłem✅ 100+ API w portfelu - jak osiągnąć efekt skali i przyciągnąć zespoły✅ Integracja z porównywarkami ubezpieczeń i rejestrami państwowymi✅ Observability i audytowalność "z pudełka" dla każdego API✅ AI Gateway i MCP - przygotowanie platformy na agentów AI ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: API Management jako serce platformy agentowej01:23 - Historia transformacji integracji w PZU03:42 - Dlaczego platforma SOA przestała wystarczać05:45 - API Economy w praktyce: jak biznes nauczył się korzystać z API08:05 - Case study: integracja z porównywarką ubezpieczeń10:41 - Compliance w branży regulowanej: KNF, DORA, RODO14:24 - Self-hosted gateway: hybryda chmury i on-prem16:44 - Samoobsługa dla developerów: empowerment zamiast bottlenecku21:07 - API Center i governance: porządkowanie 100+ API24:25 - AI Gateway i MCP: przygotowanie na agentów27:49 - iPaaS i Logic Apps: orkiestracja procesów31:11 - Podsumowanie: co się opłaciło i co dalej 🎙️ Prowadzą: Marek Grabarz - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVPhttps://linkedin.com/in/marek-grabarz Krzysztof Radzimowski - API & Hybrid Integration Product Delivery, Integration Team Manager w PZUhttps://linkedin.com/in/kradzimowski 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Architektów i managerów IT z branży regulowanej (bankowość, ubezpieczenia, medycyna)🎯 Zespołów integracyjnych planujących modernizację lub wyjście z legacy🎯 CTOów szukających case study z dużej organizacji🎯 Decision makerów, którzy chcą zobaczyć jak wygląda taka transformacja w praktyce 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud i AIKontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci

. 🎯 API Management w erze agentów: od chaosu integracji do kontrolowanej platformy Większość firm ma API rozsiane po całej organizacji. Każdy zespół integruje się na swój sposób, bezpieczeństwo jest "gdzieś tam", a dokumentacja na wiki jest nieaktualna od 2 lat. Ten odcinek pokazuje, jak API Management zmienia to w uporządkowaną platformę - nie tylko dla agentów, ale dla całej organizacji. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Kiedy API Management ma sens (i kiedy wystarczy prosta integracja) ✅ Dlaczego API Management to serce każdej platformy agentowej ✅ Jak MCP przekłada Twoje istniejące API na język zrozumiały dla agentów ✅ Model hybrydowy - compliance i latency bez kompromisów ✅ API Ops: od pull requestów do produkcji (koniec z architecture review board) ✅ Bezpieczeństwo: OWASP API Security Top 10 w praktyce ✅ Jak przestać być wąskim gardłem i oddać władzę zespołom ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: dlaczego API Management to klucz do platformy agentowej 01:24 - Czym jest API Management i kiedy go potrzebujesz 03:38 - Wartość: standaryzacja, bezpieczeństwo, odkrywalność w jednym miejscu 07:10 - MCP: jak agenci rozumieją Twoje stare API bez przeróbek 09:52 - 3 komponenty APIM i jak działają razem 14:24 - Model hybrydowy: cloud + on-prem bez utraty kontroli 21:24 - API Ops i governance: automatyzacja zamiast miesięcy oczekiwania 30:42 - Bezpieczeństwo: wspólna fasada dla całej organizacji 36:31 - Od jednego agenta do platformy na 30+ przypadków użycia 🎙️ Prowadzą: Szymon Warda Managing Partner & Technology Advisor w Protopia https://www.linkedin.com/in/szymonwarda/ Marek Grabarz Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVP https://www.linkedin.com/in/marek-grabarz/ 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 CTOów i architektów, którzy widzą chaos w integracjach i chcą to uporządkować 🎯 Zespołów integracyjnych, które stały się wąskim gardłem dla całej firmy 🎯 Managerów planujących skalowanie platformy agentowej (nie tylko jeden POC) 🎯 Decision makerów w regulowanych branżach (bankowość, ubezpieczenia, medycyna) 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud i AI Bez sprzedawania wieloletnich kontraktów i teoretycznych wykresów. Inżynieryjny minimalizm, transfer wiedzy, niezależność klienta. Masz problem z wdrożeniem AI, Azure lub Kubernetes? Kontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast firmowy - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/c/PatoArchitekci --- #APIManagement #AzureAPI #AgencyAI #MCP #APIops #EnterpriseIntegration #Compliance #APIEconomy #iPaaS #CloudArchitecture #HybridCloud #OWASP #APISecurity #DevOps #AzureArchitecture #AIAgents #PlatformEngineering

🎯 Agenci AI w Twojej firmie: od hype'u do działającego rozwiązania Większość firm rzuca się na "superagenta" i podpina wszystko na raz. Potem działa wolno, kosztuje krocie i nikt nie wie dlaczego. Ten odcinek pokazuje, jak to zrobić tak, żeby faktycznie działało i przyniosło wartość biznesową. 💡 Co wyniesiesz z tego odcinka: ✅ Czym naprawdę jest agent AI (bez marketingowego bełkotu o "autonomicznych bytach") ✅ Jak wybrać pierwsze przypadki użycia, które mają sens biznesowy ✅ Dlaczego jeden superagent to zły pomysł i jak unikać pułapki "podepniemy wszystko" ✅ Azure AI Foundry vs open source - co wybrać i dlaczego (bez vendor lock-in) ✅ Jak przejść z AI Sandbox na produkcję stosując znane praktyki DevOps ⏱️ W odcinku: 00:00 - Intro: dlaczego większość wdrożeń agentów się sypie 01:01 - Czym agent AI naprawdę jest (i czym nie jest) 02:43 - Konkretne przypadki użycia: dokumenty, reklamacje, raporty 05:30 - Jeden superagent vs wiele małych - co działa w praktyce 08:45 - Okno kontekstowe i dlaczego ma znaczenie dla architektury 11:32 - Bezpieczeństwo i compliance przy agentach AI 16:28 - Azure AI Foundry - kiedy wystarczy gotowa platforma 19:52 - Od Sandboxa do produkcji: sprawdzone praktyki DevOps 22:23 - Podsumowanie: 4 rzeczy, od których zacząć jutro 🎙️ Prowadzą: Łukasz Kałużny Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVP https://www.linkedin.com/in/lukaszkaluzny/ Mikołaj Szczerbicki Head of Sales & Business Development w Protopia https://www.linkedin.com/in/mikołaj-szczerbicki-14548613b/ 👥 Dla kogo jest ten odcinek: 🎯 Managerów IT i CTOów, którzy mają wdrożyć agentów, ale nie chcą spalić budżetu 🎯 Architektów szukających praktycznych wskazówek (nie teoretycznych diagramów z LinkedIn) 🎯 Decydentów technologicznych, którzy chcą odróżnić hype od tego, co faktycznie działa 🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud i AI Bez sprzedawania wieloletnich kontraktów i teoretycznych wykresów. Inżynieryjny minimalizm, transfer wiedzy, niezależność klienta. Masz problem z wdrożeniem AI, Azure lub Kubernetes? Kontakt: https://protopia.tech/kontakt 🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast firmowy - Patoarchitekci #AgencyAI #AzureAI #AIFoundry #LLM #MachineLearning #ArtificialIntelligence #MLOps #AIAgents #CloudArchitecture #EnterpriseAI #AzureArchitecture #OpenAI #PlatformEngineering #AIwBiznesie