Strona główna > Prelegenci > Jakub Kubryński
Strona główna > Prelegenci > Jakub Kubryński
Architekt, programista i lider zespołów. CEO i współtwórca platformy SkillPanel, rozwijanej w architekturze pluginowej.
Od >2 lat aktywnie wykorzystuje AI w rozwoju produktów w modelu, w którym SDLC w całości opiera się na LLM. Na co dzień projektuje architekturę systemów oraz konsultuje klientów enterprise, wspierając ich w transformacji AI – od decyzji architektonicznych, przez procesy wytwórcze, po governance danych.
Ma doświadczenie w budowie i wdrażaniu systemów AI wysokiego ryzyka, wymagających dojrzałego podejścia do zgodności regulacyjnej, audytowalności i kontroli jakości. Pracuje w modelu AI-native (własna infrastruktura i komponenty, MCP), koncentrując się na realnych, produkcyjnych zastosowaniach AI.
Pamiętacie czasy, gdy wytwarzanie softu przypominało wielką linię montażową? Analitycy biznesowi, systemowi, projektanci, architekci, a na końcu programiści – każdy w swojej silosowej wieży. Agile spłaszczył tę strukturę do trio architekt + developer + qa, a dalsza ewolucja dzieje się na naszych oczach właśnie teraz. W dobie LLM-ów rola inżyniera ewoluuje w stronę „Architect of Intents”. Dziś wąskim gardłem nie jest już szybkość pisania kodu, ale szybkość i trafność podejmowanych decyzji.
Podczas sesji przeanalizujemy trzy krytyczne filary tej zmiany:
– Spójność strukturalna kontra „Kod Frankensteina”: Kiedyś opór materii przy ręcznym pisaniu kodu wymuszał porządek. Dziś AI potrafi wygenerować tysiące linii w sekundy. Jak uniknąć stworzenia niekoherentnej hybrydy sprzecznych wzorców i utrzymać integralność architektury, gdy system rozrasta się w niespotykanym tempie?
– Szybka walidacja (High-Velocity Validation): LLM-y bywają „pewne swych błędów”, proponując nieistniejące biblioteki lub przestarzałe wzorce. Nowoczesny inżynier musi posiadać umiejętność błyskawicznej oceny kompromisów (trade-offs), aby zatrzymać dług techniczny, zanim trafi on do repozytorium.
– Mentalność Redaktora Naczelnego (Review over Writing): Przechodzimy od roli autora do roli krytycznego recenzenta. To ogromna zmiana poznawcza: znacznie trudniej jest znaleźć błąd w kodzie, którego się nie napisało. Zamiast pytać „Jak to zbudować?”, musimy zacząć pytać „Czy to, co zbudowało AI, jest poprawne i bezpieczne?”.
To wystąpienie dla tych, którzy chcą zrozumieć, dlaczego w świecie zdominowanym przez AI, rola architekta i jego zdolność do definiowania intencji staje się ważniejsza (i trudniejsza) niż kiedykolwiek wcześniej.