# Moja nowa rola w SDLC z AI

> Bezpłatne narzędzie dla praktyków SDLC: jak AI może zmienić pracę specjalisty UX, analityka, architekta, kierownika projektu, dewelopera, testera i Product Ownera – nowe zadania, zmiana sposobu pracy i nowe role w SDLC.

- Adres strony: https://liderzy.it/materialy/mapa-roli-sdlc-ai
- Tytuł strony: Moja nowa rola w SDLC z AI – mapa rozwoju roli
- Ostatnia zmiana treści: 2026-10-17
- Przewodnik po serwisie: https://liderzy.it/llms.txt
- Wersja Markdown strony HTML, generowana automatycznie z jej treści. W razie rozbieżności obowiązuje strona HTML.

[Materiały · Rozwój kompetencji](https://liderzy.it/materialy)

Jak może zmienić się Twoja praca?

## Jak korzystać z mapy?

1. **Rola** Wybierz jedną z siedmiu ról w wytwarzaniu oprogramowania.
2. **Obecny model pracy** Wskaż model najbliższy temu, jak pracujesz dziś: od pracy bez AI po przepływ agentowy.
3. **Horyzont czasu** Wybierz 6–9 albo 9–12 miesięcy. W krótszym horyzoncie możesz przejść o jeden model pracy, w dłuższym najwyżej o dwa.
4. **Model pracy „to-be”** Wybierz model pracy, który rozważasz. Dostępne są tylko modele, do których dojdziesz w wybranym horyzoncie.
5. **Mapa** Zobaczysz, które zadania dochodzą, w których zmienia się obecny sposób pracy, a które zostają bez zmian, oraz nowe role w SDLC. Mapę udostępnisz linkiem lub kartą.

Do utworzenia mapy potrzebny jest JavaScript. Poniżej możesz przejrzeć pełny katalog zadań.

## 1 Twoja rola

Wybierz rolę

### Jak powstał model

**Autorski model ekspercki zbudowany na wybranych przykładach zadań.** Autorstwo: Liderzy Technologiczni Jutra. Wersja katalogu 3.3.0, opracowanie: 15.10.2026.

Każda rola ma siedem przykładowych zadań: pięć dotychczasowych i dwa nowe, związane z pracą z AI.

Horyzont czasu określa, o ile modeli pracy możesz przejść w wybranym czasie: w ciągu 6–9 miesięcy o jeden, w ciągu 9–12 miesięcy najwyżej o dwa. Każda zmiana modelu wymaga nowych zasad pracy, kompetencji i kontroli jakości, dlatego zakładamy, że przechodzisz przez kolejne modele i żadnego nie pomijasz. W kroku 4 możesz więc wybrać tylko model pracy, do którego dojdziesz w wybranym horyzoncie. Na model z mniejszym udziałem AI możesz przejść od razu, w każdym horyzoncie.

Mapa powstaje i zapisuje się w Twojej przeglądarce. Narzędzie nie korzysta z AI i nie wysyła danych mapy na serwer. Link do udostępnienia zawiera tylko rolę, oba modele pracy i horyzont czasu, bez nazwiska i danych organizacji. Każdy, kto go otrzyma, może zobaczyć tę mapę.

Model

## Katalog zadań i nowych ról w SDLC

Tu znajdziesz cały model, na którym opiera się mapa: modele pracy z AI, sposoby wykonywania zadań, po siedem przykładowych zadań dla każdej roli i trzy nowe role w SDLC. Przy każdym zadaniu podajemy uzasadnienie.

### Modele pracy z AI

- **Bez AI** – Pracujesz bez narzędzi AI. Nie ma też zadań, które pojawiają się dopiero razem z AI.
- **Asystent AI** – Pracujesz samodzielnie, a AI podpowiada: przygotowuje szkice, propozycje i analizy, z których korzystasz.
- **Delegowanie zadań** – Zlecasz AI przygotowanie konkretnych rezultatów i sprawdzasz każdy z nich, zanim go użyjesz. Decyzje podejmują ludzie.
- **Przepływ agentowy** – AI samodzielnie wykonuje powtarzalne kroki pracy w granicach, które wcześniej ustalisz. Ty sprawdzasz wybrane wyniki i reagujesz na alarmy. Część zadań nadal wymaga sprawdzenia każdego wyniku albo Twojej pracy.

### Sposoby wykonania zadania

- **Nie wykonuję** – W tym modelu pracy zadanie nie należy do Twojego zakresu.
- **Bez AI** – Wykonujesz zadanie samodzielnie, bez AI.
- **Z pomocą AI** – Prowadzisz zadanie, a AI podsuwa propozycje i pomaga przygotować decyzję.
- **AI i przegląd każdego wyniku** – AI przygotowuje rezultat, a Ty sprawdzasz go w całości przed użyciem. Sprawdzanie też zajmuje czas, więc nie oszczędzasz całego czasu wykonania.
- **AI i kontrola wybranych wyników** – AI wykonuje zadanie w ustalonych granicach. Kontrolujesz wybrane wyniki i alarmy, a gdy pojawia się sygnał ostrzegawczy, wracasz do sprawdzania każdego wyniku.

### Zadania według ról

#### Specjalista UX

Odpowiadasz za rzetelne zrozumienie potrzeb użytkowników i za rekomendacje oparte na wynikach badań.

1. **Planowanie badań UX**
   Etap SDLC: Odkrywanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Dobór metody badania, pytań i zadań dla uczestników oraz organizacja badania pod konkretny cel i grupę użytkowników.
   **Rola człowieka:** Badacz decyduje, czy metoda i pytania pasują do celu, i ustala z uczestnikami warunki udziału. AI nie kontaktuje się z uczestnikami w jego imieniu.
   **Uzasadnienie:** AI pomaga porównać metody i zredagować pytania, ale wybór metody wymaga znajomości kontekstu. Dlatego nawet w przepływie agentowym zadanie pozostaje w kategorii „Z pomocą AI”.
2. **Analiza i interpretacja wyników badań**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Porządkowanie materiału z badań i wyciąganie wniosków z zachowaniem powiązania z obserwacjami i wypowiedziami uczestników.
   **Rola człowieka:** Badacz sprawdza, czy wnioski wynikają z materiału, oddziela obserwacje od interpretacji i odpowiada za opis potrzeb.
   **Uzasadnienie:** AI może pomóc pogrupować notatki i przygotować wstępną syntezę. Wniosków o potrzebach użytkowników nie warto jednak oddawać AI, dlatego zadanie pozostaje w kategorii „Z pomocą AI”.
3. **Projektowanie wariantów interfejsu**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Przygotowanie wariantów makiet i treści interfejsu dla konkretnego problemu, zgodnie z systemem projektowym.
   **Rola człowieka:** Projektant określa problem i ograniczenia oraz sprawdza każdy wariant, zanim trafi do rekomendacji albo do wdrożenia.
   **Uzasadnienie:** Przygotowanie wariantów makiet można zlecić AI. Trafność treści i dopasowanie rozwiązania do problemu trzeba jednak ocenić w całości, także w przepływie agentowym.
4. **Przegląd użyteczności i dostępności**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Ocena interfejsu według przyjętych kryteriów użyteczności i dostępności oraz wskazanie potencjalnych problemów.
   **Rola człowieka:** Projektant decyduje, które uwagi są trafne w kontekście użycia. Taki przegląd nie zastępuje obserwacji prawdziwych użytkowników.
   **Uzasadnienie:** AI dobrze wskazuje potencjalne problemy już przy pracy z asystentem. Specjalista wybiera istotne ustalenia i ocenia ich skutki dla użytkowników.
5. **Rekomendacja i uzgodnienie projektu**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przygotowanie rekomendacji rozwiązania, omówienie wariantów z zespołem i zapisanie ustaleń oraz ryzyk.
   **Rola człowieka:** Projektant odpowiada za rekomendację. Decyzje i zobowiązania potwierdzają osoby do tego uprawnione.
   **Uzasadnienie:** AI może uporządkować argumenty za poszczególnymi wariantami, ale nie uzgadnia stanowisk i nie akceptuje projektu w imieniu zespołu.
6. **Utrzymanie bazy wiedzy z badań dla AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Prowadzenie zatwierdzonego zbioru materiałów z badań, odwołań do źródeł i ich wersji, z którego korzystają narzędzia AI.
   **Rola człowieka:** Badacz decyduje, które źródła są dozwolone i kto ma do nich dostęp. Zmiany zgód, uprawnień i interpretacji materiału zatwierdza człowiek.
   **Uzasadnienie:** To nowa praca, która pojawia się razem z AI. Aktualizację odwołań w zatwierdzonym zbiorze można zlecić AI, a w przepływie agentowym kontrolować próbkami i alarmami. AI nie zmienia samodzielnie zasad dostępu.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze odwołania po zmianie źródeł oraz cytaty i rekordy, których wersja jest niejasna.
   - Kiedy zatrzymać: Brak oryginału, źródło spoza zatwierdzonego zbioru albo zmiana zasad dostępu.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Wstrzymaj aktualizację i przed użyciem sprawdź cały zestaw, wynik po wyniku.
7. **Ocena podsumowań badań przygotowanych przez AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Bez AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Sprawdzanie na wybranych przykładach, czy podsumowania badań przygotowane przez AI wiernie oddają wypowiedzi, pokazują wyjątki i nie dodają własnych wniosków.
   **Rola człowieka:** Badacz dobiera przykłady i ocenia zgodność ze źródłami. Ocena wystawiona przez samo AI nie dowodzi jego wiarygodności.
   **Uzasadnienie:** Gdy zespół zaczyna korzystać z asystenta, trzeba sprawdzać jego podsumowania. AI może pomóc zorganizować porównania, ale wychwycenie zniekształceń pozostaje zadaniem specjalisty.

#### Analityk

Odpowiadasz za rzetelność analizy i zapis uzgodnień. Decyzje biznesowe podejmują uprawnieni interesariusze.

1. **Przygotowanie rozmów o wymaganiach**
   Etap SDLC: Odkrywanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przygotowanie pytań, tematów do wyjaśnienia i materiałów na rozmowę lub warsztat z interesariuszami.
   **Rola człowieka:** Analityk dobiera pytania do rozmówców, prowadzi rozmowę i upewnia się, że dobrze rozumie odpowiedzi.
   **Uzasadnienie:** AI pomaga zredagować pytania i wskazać luki w wiedzy, ale nie przejmuje rozmowy ani uzgodnień.
2. **Przygotowanie specyfikacji wymagań**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Przygotowanie roboczego opisu wymagania i propozycji kryteriów akceptacji na podstawie wskazanych źródeł.
   **Rola człowieka:** Analityk sprawdza zgodność opisu ze źródłami i oznacza luki. Wymagania i kryteria zatwierdzają uprawnieni interesariusze.
   **Uzasadnienie:** Szkic wymagania można zlecić AI, ale wynik trzeba sprawdzić w całości, także w przepływie agentowym. Jedno przeoczone znaczenie potrafi zmienić całe wymaganie.
3. **Modelowanie procesów**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Tworzenie i poprawianie modeli procesów na podstawie potwierdzonego opisu i przyjętej notacji.
   **Rola człowieka:** Analityk sprawdza poprawność modelu i jego zgodność z uzgodnionym przebiegiem procesu. Model nie jest źródłem faktów o organizacji.
   **Uzasadnienie:** Na początku AI wspiera analityka w modelowaniu. W przepływie agentowym można zlecić AI aktualizację modelu na podstawie wskazanych źródeł, ale wynik nadal trzeba sprawdzić w całości.
4. **Analiza wpływu zmiany**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Wskazanie procesów, reguł i systemów, na które może wpłynąć zmiana, wraz z uzasadnieniem i brakującą wiedzą.
   **Rola człowieka:** Analityk weryfikuje zależności, ocenia skalę wpływu i potwierdza kluczowe założenia z właściwymi osobami.
   **Uzasadnienie:** AI dobrze wyszukuje zależności i podsuwa pytania. Niepełna wiedza o organizacji nie pozwala jednak oddać mu całej oceny, dlatego zadanie pozostaje w kategorii „Z pomocą AI”.
5. **Uzgadnianie sprzecznych wymagań**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Wyjaśnianie sprzeczności między wymaganiami, doprowadzenie do decyzji właściwych interesariuszy i zapisanie jej uzasadnienia.
   **Rola człowieka:** Analityk prowadzi uzgodnienia, a decyzje biznesowe podejmują interesariusze w ramach swoich uprawnień.
   **Uzasadnienie:** AI pomaga zestawić sprzeczne stanowiska i możliwe rozwiązania. Kategoria „Z pomocą AI” nie oznacza przekazania decyzji. Uzgodnienia nadal prowadzi człowiek.
6. **Przygotowanie wiedzy dziedzinowej dla AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Utrzymywanie zatwierdzonego słownika pojęć, reguł biznesowych, przykładów i odwołań do źródeł, z których korzystają narzędzia AI w analizie.
   **Rola człowieka:** Analityk zatwierdza znaczenie reguł i zakres źródeł. Narzędzie nie dopisuje i nie rozstrzyga samo zasad dziedziny.
   **Uzasadnienie:** Wiedza przekazywana AI wymaga osobnego utrzymania i wersjonowania. Aktualizację odwołań w zatwierdzonym zbiorze można zautomatyzować, pod warunkiem że każda zmiana znaczenia lub uprawnień zatrzymuje proces.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze odwołania po zmianie wersji słownika oraz reguły z wyjątkami i sprzecznościami.
   - Kiedy zatrzymać: Zmiana znaczenia reguły, brak wskazanego źródła albo sprzeczne wersje.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Zatrzymaj aktualizację i sprawdź cały zmieniony zestaw, wynik po wyniku.
7. **Ocena wyników analizy przygotowanych przez AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Bez AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przygotowanie przykładów kontrolnych i sprawdzanie, czy wyniki AI zachowują sens wymagań, wskazują źródła i ujawniają luki.
   **Rola człowieka:** Analityk ustala, czego oczekuje, i ocenia rozbieżności ze źródłami. Poprawny format odpowiedzi nie oznacza poprawnej analizy.
   **Uzasadnienie:** To praca nad tym, czy można polegać na AI w analizie, a nie jednorazowy odbiór szkicu. Asystent może uporządkować próby, ale nie zastąpi oceny merytorycznej.

#### Architekt

Odpowiadasz za rekomendowane kompromisy architektoniczne i jasne pokazanie ograniczeń rozwiązania, w granicach swoich uprawnień.

1. **Opis architektury i zależności**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Odtwarzanie i aktualizacja roboczego opisu komponentów i zależności na podstawie wskazanych repozytoriów i dokumentacji.
   **Rola człowieka:** Architekt wskazuje źródła, sprawdza kluczowe zależności i zatwierdza dokumentację do użycia. Sam spis komponentów nie dowodzi, że wiedza o systemie jest kompletna.
   **Uzasadnienie:** Spis komponentów, mapa zależności i robocza dokumentacja to jeden rezultat. Rutynowe aktualizacje opisu można kontrolować próbkami i alarmami, ale zmiany decyzji architektonicznych są poza tym zadaniem.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwszy opis po zmianie struktury systemu oraz nowe komponenty i zależności o niepewnym źródle.
   - Kiedy zatrzymać: Nieznany komponent, źródło spoza listy albo rozbieżność opisu z repozytorium.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Wstrzymaj publikację i sprawdź całą aktualizację, wynik po wyniku.
2. **Doprecyzowanie wymagań jakościowych**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Doprecyzowanie mierzalnych scenariuszy jakościowych, takich jak wydajność, dostępność czy bezpieczeństwo, oraz ograniczeń i pytań do właścicieli wymagań.
   **Rola człowieka:** Architekt prowadzi uzgodnienia, a docelowe poziomy jakości i akceptowalnego ryzyka potwierdzają właściwe osoby.
   **Uzasadnienie:** AI pomaga wychwycić niejasności i zaproponować scenariusze. Wybór wymagań i akceptowalnego ryzyka wymaga osądu i uzgodnień, niezależnie od sposobu pracy.
3. **Porównanie wariantów i wybór kompromisu**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Porównanie wariantów rozwiązania i rekomendacja kompromisu na podstawie jawnych kryteriów, założeń i konsekwencji.
   **Rola człowieka:** Architekt dobiera kryteria i uzasadnia rekomendację. Decyzję podejmuje albo uzyskuje zgodnie ze swoimi uprawnieniami.
   **Uzasadnienie:** Sama tabela wariantów bez kryteriów i osądu niewiele daje, dlatego porównanie i wybór to jedno zadanie. AI pomaga zebrać argumenty, ale nie podejmuje decyzji.
4. **Ocena zgodności i ryzyk rozwiązania**
   Etap SDLC: Wydanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Przegląd rozwiązania pod kątem przyjętych ograniczeń oraz ocena ryzyk i odstępstw przed dalszymi pracami.
   **Rola człowieka:** Architekt ocenia trafność ustaleń, a odstępstwa i akceptację ryzyka przekazuje ich właścicielom.
   **Uzasadnienie:** W przepływie agentowym AI może przygotować pełny raport według listy kontrolnej, ale cały wynik trzeba sprawdzić. Pominięte ryzyko ma zbyt poważne skutki.
5. **Dokumentowanie decyzji architektonicznych**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Przygotowanie zapisu kontekstu, rozważanych opcji i uzasadnienia decyzji architektonicznej, która rzeczywiście zapadła.
   **Rola człowieka:** Architekt potwierdza, że zapis odpowiada ustaleniom, i uzyskuje akceptację uczestników. Sam zapis nie jest decyzją.
   **Uzasadnienie:** Redakcję zapisu można zlecić AI, gdy ustalenia są już potwierdzone. Pełny przegląd zostaje także w przepływie agentowym, bo zapisanie decyzji, która nie zapadła, przesuwa odpowiedzialność.
6. **Projektowanie granic działania agentów AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Bez AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Określenie, jakie działania i narzędzia są dozwolone dla agentów AI, do czego mają dostęp, gdzie są punkty kontroli i kiedy następuje eskalacja lub wyłączenie.
   **Rola człowieka:** Architekt uzgadnia granice z właścicielami systemów i ryzyka. Agent nie nadaje sobie uprawnień i nie zatwierdza własnego zakresu działania.
   **Uzasadnienie:** To nowe zadanie związane z AI, które wymaga osądu architektonicznego. AI może pomóc przeanalizować warianty kontroli.
7. **Projektowanie monitorowania i reakcji na błędy AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Nie wykonuję
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Projektowanie rejestrowania przebiegu, alarmów, obsługi błędów i wycofywania zmian dla zadań wykonywanych przez AI.
   **Rola człowieka:** Architekt uzgadnia kryteria zatrzymania i eskalacji oraz odpowiedzialność za utrzymanie. Uruchomienie na produkcji wymaga osobnej zgody.
   **Uzasadnienie:** Gdy AI zaczyna samo wykonywać zadania, trzeba zaplanować wykrywanie błędów i reakcję na nie. Przy samym korzystaniu z asystenta takie zadanie nie występuje.

#### Kierownik projektu

Odpowiadasz za prowadzenie uzgodnień w projekcie, rzetelną komunikację i eskalowanie spraw, które wykraczają poza Twoje uprawnienia.

1. **Komunikacja postępu i ustaleń**
   Etap SDLC: Wytwarzanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Przygotowanie raportów, notatek i komunikatów o postępie, działaniach i ustaleniach w projekcie.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu potwierdza fakty i zobowiązania. O wysłaniu komunikatu i przyjęciu zobowiązania decyduje człowiek.
   **Uzasadnienie:** Cykliczne zestawienia z uzgodnionych danych AI może przygotowywać samo, pod kontrolą próbek i alarmów. Nie negocjuje jednak i nie składa nowych zobowiązań.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze zestawienia w nowym formacie oraz pozycje opóźnione, niepełne i wskazane przez alarm.
   - Kiedy zatrzymać: Nieaktualne źródło, sprzeczne statusy albo niepotwierdzone zobowiązanie.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Wstrzymaj wysyłkę i sprawdź cały raport, pozycja po pozycji.
2. **Planowanie harmonogramu i zależności**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przygotowanie wariantów harmonogramu oraz ocena zależności i skutków zmian założeń, terminów lub zakresu.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu ocenia wykonalność planu z osobami odpowiedzialnymi za prace i uzgadnia go. Propozycja planu nie jest zobowiązaniem co do zasobów ani terminów.
   **Uzasadnienie:** AI pomaga przygotować warianty planu i ocenić skutki zmian, ale realny plan trzeba uzgodnić z ludźmi.
3. **Zarządzanie ryzykiem i problemami projektu**
   Etap SDLC: Wytwarzanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Rozpoznawanie ryzyk i problemów projektu, ustalanie ich właścicieli i działań oraz śledzenie potwierdzonych zmian statusu.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu ocenia wagę ustaleń i uzgadnia działania. Akceptację ryzyka pozostawia jego właścicielowi.
   **Uzasadnienie:** To praca decyzyjna, a nie przepisywanie rejestru ryzyk. W przepływie agentowym AI może przygotować pełne zestawienie do oceny, ale całość trzeba przejrzeć.
4. **Uzgadnianie zakresu i zobowiązań**
   Etap SDLC: Odkrywanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Negocjowanie i potwierdzanie zobowiązań dotyczących zakresu, terminów i zasobów projektu.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu prowadzi uzgodnienia w granicach swoich uprawnień. Zobowiązania potwierdzają osoby, które mogą je przyjąć.
   **Uzasadnienie:** AI może zestawić warianty i przygotować argumenty, ale to nadal rozmowa z ludźmi. Kategoria „Z pomocą AI” nie daje AI prawa do reprezentowania zespołu ani do podejmowania decyzji.
5. **Rozwiązywanie i eskalowanie konfliktów**
   Etap SDLC: Wytwarzanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Ocena sytuacji konfliktowej, rozmowy z uczestnikami i wypracowanie rozwiązania albo eskalacja.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu ocenia konsekwencje i prowadzi działania. Sprawy wykraczające poza jego uprawnienia przekazuje właściwej osobie.
   **Uzasadnienie:** AI może pomóc spojrzeć na sytuację z innej perspektywy i przygotować się do rozmowy. Nie przejmuje odpowiedzialności za relacje ani decyzji o sposobie rozwiązania konfliktu.
6. **Ustalenie zasad pracy zespołu z AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Projektowanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Bez AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Uzgodnienie, do czego zespół używa AI, kto co kontroluje, gdzie są punkty zatwierdzania i co robić, gdy AI się pomyli.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu prowadzi uzgodnienia, a właściciele danych, narzędzi i ryzyka zachowują swoje uprawnienia.
   **Uzasadnienie:** Wspólne zasady są potrzebne już wtedy, gdy zespół korzysta z asystenta. Przy szerszym użyciu AI może pomóc je przeanalizować, ale przyjmują je ludzie.
7. **Monitorowanie wpływu AI na realizację projektu (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Nie wykonuję
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Zbieranie danych o poprawkach, przeglądach, opóźnieniach i problemach związanych z zadaniami wykonywanymi przez AI.
   **Rola człowieka:** Kierownik projektu ocenia ograniczenia danych i uzgadnia reakcję. Samo porównanie wskaźników nie dowodzi ani przyczyny, ani oszczędności.
   **Uzasadnienie:** Gdy zadania są zlecane AI, trzeba obserwować dodatkową pracę i problemy, a nie tylko liczbę wygenerowanych wyników. W przepływie agentowym zestawienia może przygotować AI, ale każdy raport trzeba ocenić w kontekście projektu.

#### Deweloper

Odpowiadasz za ocenę poprawności i ryzyka zmian oraz za ich dopuszczenie do kolejnych etapów, zgodnie z zasadami zespołu.

1. **Implementacja niewielkiej zmiany w kodzie**
   Etap SDLC: Wytwarzanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Implementacja lub refaktoryzacja wydzielonego fragmentu kodu w osobnej gałęzi, zgodnie z opisanym zachowaniem i kryteriami.
   **Rola człowieka:** Deweloper wyznacza granice zmiany, ocenia dowody poprawności i skutki uboczne. Scalenie i wdrożenie wymagają osobnej akceptacji.
   **Uzasadnienie:** W przepływie agentowym AI pracuje w wydzielonej gałęzi, pod kontrolą testów i alarmów. Nigdy samo nie wprowadza zmian na produkcję.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze zmiany po nowej konfiguracji, przypadki brzegowe i operacje narzędzi wskazane przez alarm.
   - Kiedy zatrzymać: Zmiana pliku spoza zakresu, niedozwolona operacja albo niezgodność z testami zachowania.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Zatrzymaj agenta i przejrzyj całą zmianę; nie scalaj jej i nie wdrażaj.
2. **Przygotowanie testów jednostkowych**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Przygotowanie testów jednostkowych dla uzgodnionego zachowania komponentu.
   **Rola człowieka:** Deweloper ustala oczekiwane zachowanie niezależnie od implementacji i ocenia, czy asercje mają sens. To, że testy przechodzą, nie dowodzi jakości kodu.
   **Uzasadnienie:** Powtarzalne testy dla jasno opisanych interfejsów mogą powstawać automatycznie, z kontrolą próbek. Oczekiwanego zachowania AI jednak nie zatwierdza.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze testy po nowej konfiguracji oraz asercje dla przypadków brzegowych i kluczowych interfejsów.
   - Kiedy zatrzymać: Zmiana oczekiwanego wyniku bez uzasadnienia, pusta asercja albo wyjście poza zakres.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Zatrzymaj generowanie i przejrzyj cały zestaw testów.
3. **Diagnozowanie błędów i incydentów**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Stawianie i sprawdzanie hipotez o przyczynach błędu na podstawie logów, odtworzenia problemu i innych danych.
   **Rola człowieka:** Deweloper odróżnia hipotezę od potwierdzonej przyczyny. Działania zmieniające środowisko produkcyjne wymagają zgody.
   **Uzasadnienie:** Agent może przygotować wstępną analizę, ale cały wynik trzeba sprawdzić. Samodzielna naprawa na produkcji nie wchodzi w grę.
4. **Przegląd kodu i dopuszczenie zmiany**
   Etap SDLC: Wydanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przegląd zmiany, dowodów jej poprawności i ryzyka oraz decyzja, czy może przejść dalej.
   **Rola człowieka:** Decyzję o przyjęciu zmiany podejmuje uprawniona osoba. Akceptacja w przeglądzie nie zastępuje osobnej zgody na wydanie.
   **Uzasadnienie:** AI może wspierać recenzenta, na przykład wskazując ryzykowne miejsca i pytania do autora. Decyzja zostaje po stronie człowieka.
5. **Przygotowanie wydania**
   Etap SDLC: Wydanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Przygotowanie opisu wydania, instrukcji weryfikacji, dokumentacji zmiany oraz planu przywrócenia poprzedniej wersji.
   **Rola człowieka:** Deweloper potwierdza zgodność materiałów ze zmianą. O wydaniu i wycofaniu decydują osoby z odpowiednimi uprawnieniami.
   **Uzasadnienie:** Przy rozbudowanej automatyzacji przygotowanie materiałów można zlecić AI, ale całość nadal trzeba przejrzeć.
6. **Utrzymanie instrukcji i kontekstu dla agenta kodującego (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Wytwarzanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Utrzymywanie zatwierdzonych odwołań do kodu, instrukcji projektu i przykładów, z których korzysta asystent lub agent kodujący.
   **Rola człowieka:** Deweloper zatwierdza reguły i zakres dostępu. Automatyczna aktualizacja odwołań nie może zmieniać zasad bezpieczeństwa ani uprawnień agenta.
   **Uzasadnienie:** Instrukcje i kontekst trzeba utrzymywać od pierwszego dnia pracy z AI. Odświeżanie odwołań w zatwierdzonym zbiorze można zautomatyzować, ale zmiana zasad projektu zawsze wymaga osobnej decyzji.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze odwołania po zmianie w repozytorium oraz odwołania do zmienionych klas, funkcji i wzorców.
   - Kiedy zatrzymać: Zmiana instrukcji lub uprawnień, brak źródła albo odwołanie do niedozwolonego pliku.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Wstrzymaj aktualizację, przywróć poprzedni kontekst i przejrzyj cały zestaw.
7. **Nadzór nad pracą agenta (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Wytwarzanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Nie wykonuję
- Delegowanie zadań: Bez AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Śledzenie, jak agent wykonuje zadanie: jakich narzędzi używa, czy nie przekracza uprawnień i kiedy trzeba go zatrzymać.
   **Rola człowieka:** Deweloper wyznacza granice i reaguje na ich przekroczenie. Agent nie rozszerza swoich uprawnień i nie zatwierdza operacji na produkcji.
   **Uzasadnienie:** To nadzór nad wykonaniem zleconego zadania, a nie kolejny przegląd kodu. Przy delegowaniu zadań deweloper robi to sam; w przepływie agentowym AI pomaga analizować logi i alarmy.

#### Tester

Odpowiadasz za interpretację wyników testów i jasne przedstawienie ryzyka jakościowego. O wydaniu decyduje uprawniony właściciel.

1. **Projektowanie przypadków i zakresu testów**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Przygotowanie przypadków testowych, warunków i proponowanego zakresu testów, w tym testów regresji, na podstawie wymagań i ryzyka.
   **Rola człowieka:** Tester ocenia sens przypadków i luki w pokryciu, a zakres zatwierdza zgodnie ze swoimi uprawnieniami. Długa lista przypadków nie oznacza pełnego pokrycia.
   **Uzasadnienie:** W przepływie agentowym AI może przygotować kompletną propozycję, ale dobór przypadków trzeba przejrzeć w całości.
2. **Tworzenie i utrzymanie testów automatycznych**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Przygotowanie i aktualizacja testów automatycznych dla określonego zakresu, na podstawie niezależnie ustalonych oczekiwań.
   **Rola człowieka:** Tester ocenia sens asercji i ograniczenia testów. Samo uruchomienie testów nie świadczy o tym, że ich wynik jest wiarygodny.
   **Uzasadnienie:** Drobne aktualizacje testów mogą odbywać się automatycznie, jeśli oczekiwania są ustalone niezależnie, a próbki kontrolowane. Oceny ryzyka wydania AI nie przejmuje.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze testy po zmianie konfiguracji oraz kluczowe asercje, przypadki brzegowe i alarmy.
   - Kiedy zatrzymać: Osłabienie asercji, pominięcie kontroli, zmiana oczekiwań albo niewyjaśniona niestabilność testów.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Zatrzymaj aktualizację i przed przyjęciem przejrzyj cały zestaw.
3. **Przygotowanie danych testowych**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: AI i przegląd każdego wyniku
- Przepływ agentowy: AI i kontrola wybranych wyników

   **Zakres:** Przygotowanie danych testowych według jawnych reguł, zakresów wartości, zależności i przypadków brzegowych.
   **Rola człowieka:** Tester potwierdza dozwolone źródła i przydatność danych. Dane syntetyczne nie są z założenia ani reprezentatywne, ani bezpieczne.
   **Uzasadnienie:** Przy znanym schemacie i sprawdzalnych regułach generowanie danych można zautomatyzować, z kontrolą próbek i alarmami przy naruszeniu reguł.
   **Jak kontrolować pracę AI**
   - Co sprawdzać: Pierwsze rekordy w nowym schemacie oraz przypadki brzegowe i zależności między polami.
   - Kiedy zatrzymać: Naruszenie schematu, nieznane pochodzenie danych, wartości spoza dozwolonego zakresu albo niespójna zależność.
   - Co zrobić po zatrzymaniu: Wstrzymaj użycie danych i przejrzyj cały zestaw albo przygotuj go od nowa.
4. **Testy eksploracyjne**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Planowanie i prowadzenie sesji testów eksploracyjnych, analiza anomalii oraz opis obserwacji i powtarzalnych błędów.
   **Rola człowieka:** Tester kieruje eksploracją i ocenia znaczenie obserwacji. Nie dopisuje przyczyn ani skutków, których nie potwierdził.
   **Uzasadnienie:** AI może podsuwać ścieżki do sprawdzenia i porządkować notatki, ale nie zastąpi reakcji testera na to, co odkrywa w trakcie sesji.
5. **Ocena jakości i ryzyka przed wydaniem**
   Etap SDLC: Wydanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Ocena wyników testów i ich ograniczeń oraz przekazanie opinii o pozostałym ryzyku.
   **Rola człowieka:** Tester odpowiada za opinię i jasno opisuje jej ograniczenia. O wydaniu decyduje uprawniony właściciel.
   **Uzasadnienie:** AI może pomóc zestawić i przeanalizować wyniki testów. Opinię o ryzyku formułuje tester, dlatego zadanie pozostaje w kategorii „Z pomocą AI”.
6. **Budowa zestawów testowych do oceny AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Testowanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Bez AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Dobór przykładów, oczekiwanych odpowiedzi i sposobów oceny wyników narzędzia AI używanego w zespole lub w produkcie.
   **Rola człowieka:** Tester dba o to, by przykłady były trafnie dobrane, a oczekiwania niezależne. Odpowiedź innego modelu nie jest automatycznie wzorcem.
   **Uzasadnienie:** Gdy zespół używa AI, trzeba testować także zachowanie samego narzędzia, nie tylko kod. AI może pomóc przygotować zestaw, ale dobór przykładów zostaje po stronie człowieka.
7. **Testy regresji po zmianie modelu lub instrukcji (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Nie wykonuję
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: AI i przegląd każdego wyniku

   **Zakres:** Porównanie zachowania narzędzia AI po zmianie modelu, instrukcji, kontekstu lub narzędzi z ustalonym zestawem kontrolnym.
   **Rola człowieka:** Tester interpretuje różnice, zmienność wyników i luki w zestawie. O dopuszczeniu zmiany decyduje właściwa osoba.
   **Uzasadnienie:** Gdy zadania są zlecane AI, każda zmiana modelu czy instrukcji może zmienić wyniki. Porównania można zautomatyzować, ale każdy raport trzeba ocenić; brak regresji w próbce nie dowodzi, że nie ma jej nigdzie.

#### Product Owner

Odpowiadasz za cel produktu, kolejność pozycji w backlogu i ocenę wartości, w granicach uprawnień Product Ownera.

1. **Rozpoznawanie problemów użytkowników**
   Etap SDLC: Odkrywanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Porządkowanie opinii użytkowników, zgłaszanych problemów, dowodów i brakującej wiedzy w odniesieniu do celu produktu.
   **Rola człowieka:** Product Owner ocenia znaczenie sygnałów i wybiera problemy do dalszej pracy. To, jak często ktoś o czymś wspomina, nie przesądza o wartości.
   **Uzasadnienie:** AI pomaga grupować i porównywać sygnały, ale wybór problemu wartego rozwiązania należy do człowieka.
2. **Projektowanie hipotez i eksperymentów**
   Etap SDLC: Odkrywanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Formułowanie hipotez produktowych i eksperymentów, które pozwolą je potwierdzić albo obalić.
   **Rola człowieka:** Product Owner wybiera hipotezę i uzgadnia warunki eksperymentu. Projekt eksperymentu nie jest zgodą na kontakt z klientami ani na uruchomienie zmiany.
   **Uzasadnienie:** AI może pomóc przygotować warianty eksperymentu. Wybór najważniejszej niewiadomej i akceptacja ryzyka wymagają osądu człowieka.
3. **Ustalanie celu i priorytetów produktu**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Wybór kierunku rozwoju produktu i ustalanie priorytetów na podstawie danych, potrzeb i ograniczeń.
   **Rola człowieka:** Product Owner podejmuje decyzje i uzasadnia je w granicach swoich uprawnień. Porównanie wariantów nie podejmuje decyzji za niego.
   **Uzasadnienie:** AI może wesprzeć decyzję analizą wariantów, ale odpowiedzialność za nią zostaje po stronie Product Ownera.
4. **Porządkowanie i uzgadnianie backlogu**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przygotowanie i uzgodnienie z zespołem i interesariuszami opisów pozycji backlogu, ich celu i oczekiwanych efektów.
   **Rola człowieka:** Product Owner sprawdza każdy roboczy opis i prowadzi uzgodnienia. Przygotowany opis nie jest automatycznie zobowiązaniem zespołu.
   **Uzasadnienie:** AI może pomóc zredagować opisy i porównać stanowiska, ale uzgodnienia prowadzi Product Owner. Dlatego zadanie pozostaje w kategorii „Z pomocą AI” także przy delegowaniu zadań i w przepływie agentowym.
5. **Ocena efektów produktu**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Bez AI
- Asystent AI: Z pomocą AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Interpretacja danych o efektach produktu i decyzja o kontynuacji, zmianie albo zakończeniu danego podejścia.
   **Rola człowieka:** Product Owner ocenia wartość i podejmuje decyzję w granicach swoich uprawnień. Sam wskaźnik nie wyjaśnia przyczyn i nie wyznacza kierunku.
   **Uzasadnienie:** Zestawienia danych wspierają ocenę wartości, ale jej nie zastępują. AI może pomóc analizować sygnały, a osąd i decyzja zostają po stronie człowieka.
6. **Określenie kryteriów wartości rozwiązań AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Analiza
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Bez AI
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Uzgodnienie, po czym poznać wartość i akceptowalną jakość konkretnego zastosowania AI w pracy nad produktem lub w samym produkcie.
   **Rola człowieka:** Product Owner uzgadnia kryteria z zespołem i właścicielami ryzyka. Większa liczba wyników wygenerowanych przez AI sama w sobie nie świadczy o wartości.
   **Uzasadnienie:** Wprowadzenie AI wymaga jasnego celu, a nie tylko chęci automatyzacji. AI może pomóc przeanalizować kryteria, ale przyjmują je uprawnione osoby.
7. **Przegląd wartości i kosztów rozwiązań AI (nowe zadanie związane z AI)**
   Etap SDLC: Utrzymanie
- Bez AI: Nie wykonuję
- Asystent AI: Nie wykonuję
- Delegowanie zadań: Z pomocą AI
- Przepływ agentowy: Z pomocą AI

   **Zakres:** Przegląd dowodów wartości, kosztów poprawek i ograniczeń konkretnego zastosowania AI oraz decyzja o dalszym kierunku.
   **Rola człowieka:** Product Owner ocenia dowody razem z zespołem. Nie myli korelacji, liczby wyników ani szacunków narzędzia z udowodnioną korzyścią.
   **Uzasadnienie:** Gdy AI wykonuje zadania, trzeba sprawdzać, czy dodatkowy nadzór i poprawki są warte uzyskanej wartości. To ocena produktowa, więc nawet w przepływie agentowym nie sprowadza się do kontroli losowych wyników.

### Nowe role w SDLC

#### Projektant procesów agentowych w SDLC

Projektuje współpracę ludzi, modeli AI i narzędzi w procesie wytwarzania oprogramowania. Powiązane role: Specjalista UX, Analityk, Architekt, Kierownik projektu. Łączy kompetencje z analizy procesów, architektury i projektowania interakcji, dlatego jest naturalnym następnym krokiem dla kilku ról. Nie jest to prognoza nowego stanowiska.

1. **Określenie celu i granic procesu**
   Etap: Analiza
   **Zakres:** Opis celu, danych wejściowych, rezultatów i działań, których nie automatyzujemy.
   **Rola człowieka:** Właściciel procesu zatwierdza cel i zakres.
2. **Projektowanie kroków i przekazań**
   Etap: Projektowanie
   **Zakres:** Podział pracy między ludzi, modele i narzędzia oraz opis tego, co przechodzi między krokami.
   **Rola człowieka:** Projektant uzasadnia podział; każdy krok decyzyjny ma właściciela.
3. **Ustalenie zasad przekazywania kontekstu**
   Etap: Projektowanie
   **Zakres:** Określenie źródeł, wersji i formatu informacji przekazywanych między krokami.
   **Rola człowieka:** Właściciele źródeł potwierdzają, jakie dane wolno przekazywać.
4. **Projektowanie uprawnień narzędzi**
   Etap: Projektowanie
   **Zakres:** Dobór minimalnych uprawnień, kont technicznych i ograniczeń potrzebnych do zadania.
   **Rola człowieka:** Uprawnienia zatwierdzają właściciele systemów.
5. **Projektowanie punktów kontroli**
   Etap: Testowanie
   **Zakres:** Ustalenie, które wyniki są przeglądane, jakie są alarmy i które decyzje wymagają człowieka.
   **Rola człowieka:** Człowiek zatwierdza akceptowalne ryzyko i sposób kontroli.
6. **Projektowanie zatrzymania i wznowienia**
   Etap: Utrzymanie
   **Zakres:** Przygotowanie zatrzymania, eskalacji i przywrócenia pracy po błędzie.
   **Rola człowieka:** Odpowiedzialna osoba ocenia skutki i zgadza się na wznowienie.

**Granice odpowiedzialności:** Właściciele procesu, danych, systemów i ryzyka zatwierdzają zakres działania. Projektant nie daje agentom prawa do samodzielnego nadawania uprawnień.

#### Inżynier ewaluacji AI

Buduje wiarygodne sposoby sprawdzania, jak zachowuje się AI w produkcie lub w procesie wytwarzania oprogramowania. Powiązane role: Specjalista UX, Analityk, Deweloper, Tester, Product Owner. Rozwija kompetencje testerskie i wiedzę dziedzinową. Uczy też, że dobry wynik na próbce nie oznacza, że rozwiązanie zawsze działa poprawnie.

1. **Dobór przypadków testowych**
   Etap: Testowanie
   **Zakres:** Wybór typowych, brzegowych i błędnych przypadków odpowiadających celowi użycia.
   **Rola człowieka:** Specjalista uzasadnia, jakie ryzyka obejmuje zestaw i czego w nim brakuje.
2. **Ustalanie oczekiwanych odpowiedzi**
   Etap: Analiza
   **Zakres:** Przygotowanie wzorców, reguł i kryteriów oceny niezależnych od ocenianego wyniku.
   **Rola człowieka:** Ekspert dziedzinowy potwierdza poprawność oczekiwań.
3. **Budowa narzędzi do uruchamiania testów**
   Etap: Wytwarzanie
   **Zakres:** Wersjonowanie konfiguracji, powtarzanie prób oraz zapisywanie wyników i przebiegu.
   **Rola człowieka:** Inżynier sprawdza poprawność pomiaru i pochodzenie danych.
4. **Kalibracja automatycznej oceny**
   Etap: Testowanie
   **Zakres:** Porównanie ocen wystawianych przez reguły lub modele z oceną człowieka i analiza rozbieżności.
   **Rola człowieka:** Ocena modelu nie staje się automatycznie wzorcem.
5. **Sprawdzanie regresji po zmianach AI**
   Etap: Utrzymanie
   **Zakres:** Porównywanie wersji modeli, instrukcji, kontekstu i narzędzi z uwzględnieniem zmienności wyników.
   **Rola człowieka:** Specjalista opisuje niepewność i ograniczenia wniosków.
6. **Przygotowanie dowodów do decyzji**
   Etap: Wydanie
   **Zakres:** Zestawienie wyników, błędów i luk dla osoby, która decyduje o dopuszczeniu.
   **Rola człowieka:** Ryzyko akceptuje właściciel decyzji; raport sam nie zatwierdza wydania.

**Granice odpowiedzialności:** Specjalista jasno pokazuje ograniczenia zebranych dowodów. O dopuszczeniu rozwiązania decyduje właściciel ryzyka lub produktu.

#### Inżynier platformy AI dla SDLC

Zapewnia kontrolowane środowisko i integracje dla narzędzi AI, które wspierają tworzenie, wydawanie i utrzymanie oprogramowania. Powiązane role: Architekt, Deweloper, Tester, Kierownik projektu. Łączy praktyki inżynierii platformowej z obsługą modeli i agentów. Nie zakłada, że każdy zespół potrzebuje osobnego stanowiska.

1. **Zarządzanie kontami i dostępem AI**
   Etap: Projektowanie
   **Zakres:** Konfiguracja zatwierdzonych kont technicznych i zakresu operacji w narzędziach zespołu.
   **Rola człowieka:** Właściciel systemu zatwierdza dostęp; agent nie może go sam rozszerzyć.
2. **Izolacja środowiska wykonawczego**
   Etap: Wytwarzanie
   **Zakres:** Przygotowanie środowisk roboczych z ograniczonym dostępem do sieci, zasobów i operacji.
   **Rola człowieka:** Inżynier sprawdza ograniczenia i uzgadnia wyjątki z właścicielem ryzyka.
3. **Integracja z repozytorium i CI/CD**
   Etap: Wytwarzanie
   **Zakres:** Udostępnienie agentom wybranych operacji w repozytorium i uruchamiania testów.
   **Rola człowieka:** Scalanie i wydawanie zmian podlegają osobnym zasadom akceptacji.
4. **Wersjonowanie konfiguracji AI**
   Etap: Wydanie
   **Zakres:** Zarządzanie wersjami modeli, instrukcji, kontekstu i narzędzi oraz możliwością powrotu do poprzedniej wersji.
   **Rola człowieka:** Właściciel zmiany zatwierdza konfigurację do użycia.
5. **Rejestrowanie działań i kosztów**
   Etap: Utrzymanie
   **Zakres:** Zapewnienie śladu działań, pomiaru użycia i alarmów w uzgodnionych granicach.
   **Rola człowieka:** Człowiek ocenia alarmy i sens pomiarów; logi nie zastępują osądu.
6. **Obsługa błędów i incydentów AI**
   Etap: Utrzymanie
   **Zakres:** Zatrzymanie integracji, ograniczenie skutków i przywrócenie sprawdzonej konfiguracji.
   **Rola człowieka:** Uprawniona osoba kieruje reakcją i zgadza się na wznowienie działania.

**Granice odpowiedzialności:** Właściciele systemów i ryzyka zatwierdzają uprawnienia i użycie produkcyjne. Platforma nie daje agentom nieograniczonych uprawnień.

Bezpłatna konferencja online

## Budowa oprogramowania w erze AI

Jak przebudować proces i zespoły, żeby AI przynosiła mierzalne korzyści? Praktycy pokażą, co sprawdza się u nich – w ścieżce technologicznej, menedżerskiej i w debacie dyrektorów i CIO.

[Więcej materiałów](https://liderzy.it/materialy)

4, listopada 20269:00–16:00 · online · udział bezpłatny

[Zarejestruj się](https://liderzy.it/konferencja#rejestracja) [Zobacz program](https://liderzy.it/konferencja#program)