Jak wybrać software house?

Maciej Zieliński

16 sty 2021
Jak wybrać software house?

10 pytań które powinieneś zadać dostawcy usług outsourcingowych.

Stoisz przed dylematem jak wybrać software house, który będzie odpowiadał wszystkim twoim potrzebom. To właśnie rozmowa z przedstawicielem firmy może okazać się kluczowa dla podjęcia właściwej decyzji. Dlatego w tym artykule przedstawiliśmy listę 9 pytań, które powinieneś zadać potencjalnemu dostawcy usług outsourcingu oprogramowania:

1. W jakich technologiach się specjalizujecie? 

Oczywiście ważne aby upewnić się, że software house zna technologię, której zastosowanie przewidzieliśmy. Jeśli jeszcze jej nie wybrałeś, nadal warto sprawdzić z jakimi rozwiązaniami pracuje firma i ocenić, czy szybko przystosowuje się do tych najnowszych. A jeżeli po prostu nie wiesz, jaka technologia najlepiej sprawdzi się w Twoim przypadku, nie bój się o to zapytać. Dobry software house nie tylko zaproponuje konkretne rozwiązanie, ale także będzie w stanie powiedzieć, dlaczego jest to najlepsza opcja dla danego projektu.

2. Jakie macie doświadczenie z podobnymi projektami?

Podczas wyboru software housu zawsze szukaj tych, które mają doświadczenie w realizacji projektów podobnych do twojego, zarówno jeżeli chodzi o branżę, jak i planowane funkcję. Zależy Ci przecież, żeby zespół jak najlepiej zrozumiał Twój produkt i był w stanie poradzić sobie z problemami, które mogą pojawić się w trakcie realizacji. Przejrzenie portfolio daje możliwość przyjrzenia się poprzednim zleceniom nad którymi pracował, testując konkretne funkcje i rozwiązania. 

Warto również dowiedzieć się, czy firma pracowała wcześniej ze start-upami, czy moze dużymi przedsiębiorstwami - ich potrzeby i procedury są różne, każde wymaga nieco innego podejścia.

3. Jak wygląda proces realizacji zlecenia?

Powinien być on jasny od samego początku. Jakie technologie zostaną użyte, jaka metodologia, na jakie etapy będą podzielone prace - to pytania na które musisz poznać odpowiedź. Dowiedz się, jak pracują programiści, jak dzielą zadania ile czasu poświęcają na projektowanie, tworzenie i wdrażanie konkretnych rozwiązań. Czy tak jam my w Nextrope sporządzają Scrum, korzystają z Jira, czy może stosują inne rozwiązania takie jak Asana i Trac? Czy zespół spotyka się codziennie? A może raz w tygodniu? To wszystko będzie miało wpływ na waszą współpracę.

4. Jaka jest jakość zatrudnianych pracowników? 

O wartości software housu świadczą kwalifikacje jego programistów. Dowiedz się kto będzie odpowiedzialny za twoje zlecenie. Ustal dlaczego firma zdecydowała się zatrudnić właśnie te osoby. Przyjrzyj się ich porfolio, doświadczeniu i kompetencjom. Dopytać się czy dany pracownik będzie przypisany do całości realizacji. To wszystko pomoże określić, czy to właśnie im chcesz powierzyć swój projekt.  

5. Jak będzie przebiegać komunikacja?

Komunikacja stanowi klucz do sukcesu każdego projektu. Jak często będziesz mógł skontaktować się z zespołem i jakich narzędzi będziecie do tego używać? Dowiedz się czy do projektu będzie przypisany product manager. Nie bój się prosić o wprowadzenie rozwiązań, które znasz i uważasz za najlepsze.

Istotne, żeby osoba odpowiedzialna za kontakt z tobą była bezpośrednio zaangażowana w realizację projektu. Dzięki temu unikniesz wielu nieporozumień, a przede wszystkim zostaniesz lepiej poinformowany o postępach i stanie projektu. 

6. Ile zajęłoby powiększenie zespołu przydzielonego do mojego projektu?

Dowiedz się ile osób jest w całym zespole i nad iloma projektami pracują. Jeśli będziesz chciał przyspieszyć realizację i konieczne stanie się zwiększyć zespołu, dobrze mieć pewność, że nie będziesz musiał czekać na to tygodniami. 

7.  Czy macie jakieś referencje od zadowolonych klientów?

Koniecznie zadaj to pytanie! Każdy dobry software house z przyjemnością przedstawi Ci referencje od swoich klientów. Dadzą Ci one dobre wyobrażenie z jakimi klientami i technologiami pracowali, przy jakich projektach oraz jak przebiegała współpraca. Ponadto będziesz mógł zweryfikować czy to co usłyszałeś o kompetencjach zespołu rzeczywiście jest prawdą. 

Warto również skorzystać z zewnętrznych narzędzi takich jak np. Clutch.co, gdzie znajdziesz sprawdzone recenzje zamieszczone przez klientów.

8. Jak Widzicie moją rolę w tym projekcie?

Zabrzmi to trochę wywrotowo - w końcu to ty jesteś klientem - jednak zawsze dobrze jest się spytać, czego oczekują od Ciebie w związku z projektem. Mają odwagę, żeby poprosić Cię o regularne telefony w sprawie projektu? Znakomicie!!

Brak zaangażowania klienta w projekt raczej nie wróży mu sukcesu, godny zaufania software house będzie o tym wiedział i od razu Cię o tym poinformuje. 

9. Jak oceniacie czas realizacji tego projektu?

Czas to to pieniądz, nieprawdaż? Czasem warto wybrać software house, który może i nie oferuje najniższej ceny, ale jest w stanie szybciej wykonać zlecenie. Zwłaszcza jeśli w grę wchodzą stawki za roboczogodzinę. W takim przypadku często okazuję, że wybór firmy z wyższą stawką ostatecznie owocuje mniejszymi opłatami za projekt. Oczywiście nie oznacza to, że najdroższa oferta zawsze będzie najlepsza! Kluczem jest znalezienie złotego środka między ceną, umiejętnościami i szacowanym czasem.

Jak wybrać software house - podsumowanie 

Wybór odpowiedniego firmy to sztuka. Mam jednak nadzieję, że ta lista pomoże Ci uzyskać informacje, dzięki którym podejmiesz właściwą decyzje. Chcesz dowiedzieć się więcej o samych usługach programistycznych? Sprawdź naszego bloga.

A jeżeli chciałbyś  w łatwy sposób realizować fintechowe projekty zobacz nasze portfolio i odkryj jak realizowaliśmy podobne zlecenia. Nasz zespół posiada szerokie doświadczenie w zastosowaniu przełomowych technologii oraz liczne referencje od zadowolonych klientów, wśród których znalazły się zarówno duże firmy jak i małe startupy.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!