Czym jest Novaneli?
Novaneli to praktyka wdrożeń AI i software developmentu prowadzona przez Kamila Nowaka.
Novaneli Kamil Nowak / AI implementation + software development
AI wdrożone w Twoim produkcie, workflow albo systemie wewnętrznym
Projektuję i buduję praktyczne integracje AI, workflow agentowe, automatyzacje procesów, internal tools i custom software, które łączą się z istniejącymi systemami i dają mierzalny efekt operacyjny.
Za Novaneli stoi Kamil Nowak, senior software engineer specjalizujący się w produkcyjnych wdrożeniach AI, integracjach backendowych i automatyzacji realnych procesów biznesowych.
Wdrożenia AI Integracje LLM Workflow agentowe Automatyzacja procesów Custom software
zmapuj workflowpołącz systemywdroż automatyzację
Problem i rozwiązanie
AI daje wartość wtedy, gdy jest wbudowane w realny proces
Typowe punkty awarii
- Dema AI odcięte od produktu, danych i codziennego workflow
- Manualna praca między narzędziami, bo brakuje integracji
- Wyniki LLM bez ewaluacji, ścieżek review i reguł biznesowych
- Automatyzacje, które psują się przy wyjątkach i edge case’ach
- Brakujące elementy custom software, które blokują adopcję po prototypie
Podejście Novaneli
- Start od procesu biznesowego, użytkowników, systemów i mierzalnego celu
- Projekt integracji AI wokół istniejących narzędzi, API, danych i ograniczeń
- Budowa brakującej warstwy software: usług backendowych, kolejek, interfejsów i kontroli
- Ewaluacja, guardrails, obserwowalność i human review tam, gdzie są potrzebne
- Wdrażanie małymi krokami, które oszczędzają czas, usprawniają proces albo odblokowują nową funkcję produktu
O mnie
Wdrażam AI wewnątrz realnego software i procesów biznesowych.
Senior software engineer budujący produkcyjne integracje AI, funkcje LLM, workflow agentowe, internal tools i systemy backendowe.
Novaneli to profesjonalna marka Kamila Nowaka. Pomagam firmom przejść od pomysłów i prototypów AI do działających wdrożeń połączonych z ich produktami, danymi, użytkownikami, narzędziami i ograniczeniami biznesowymi.
Kim jest Kamil Nowak?
Kamil Nowak to software engineer specjalizujący się w praktycznych wdrożeniach AI: integracjach LLM, agentach AI, automatyzacji procesów, internal tools i systemach backendowych.
Jakie problemy rozwiązuje Novaneli?
Novaneli pomaga firmom wdrażać AI w istniejących produktach i procesach przez integracje, automatyzacje, internal tools i utrzymywalne custom software.
Usługi
Wdrożenia AI i software development dla istniejących produktów, procesów i narzędzi.
Pomagam zespołom odpowiedzieć, co AI ma robić w obecnym systemie, jak ma łączyć się z danymi i narzędziami oraz jaki software trzeba zbudować wokół wdrożenia.
Wdrożenie funkcji AI
Dodanie ekstrakcji, klasyfikacji, wyszukiwania, wsparcia decyzji albo copilota opartego o LLM do istniejącego produktu.
Integracje systemowe
Połączenie modeli i automatyzacji z CRM, back-office, repozytoriami dokumentów, API, bazami danych i workflow review.
Workflow agentowe
Budowa kontrolowanych automatyzacji z narzędziami, stanem, akceptacjami, ponowieniami, logami i jasną obsługą błędów.
Internal tools
Tworzenie konsol operacyjnych, dashboardów, kolejek review, paneli admina i customowych funkcji aplikacji wokół procesów AI.
Integracje LLM
Funkcje AI połączone z produktem, bazą danych, API, dokumentami i regułami biznesowymi.
Retrieval, ekstrakcja, klasyfikacja, routing, copiloci, guardrails, ewaluacja, monitoring i fallbacki.
Automatyzacje procesów
Automatyzacje usuwające manualne kroki z workflow operacyjnych, a nie żyjące jako osobne demo.
Przyjmowanie danych, walidacja, wzbogacanie, powiadomienia, akceptacje, przekazania, wyjątki i audit logi.
Workflow agentowe
Agenci używający narzędzi w powtarzalnych procesach, gdzie liczy się stan, uprawnienia i review.
Planowanie, tool calls, ponowienia, decyzje human-in-the-loop, logi wykonania i kontrolowane wdrożenie.
Internal tools
Interfejsy, dzięki którym zespół obsługuje, sprawdza, poprawia i mierzy workflow wspierane przez AI.
Dashboardy, kolejki, panele admina, ekrany review, metryki, eksporty i kontrola ról.
Custom software development
Backend i kod produktowy potrzebny, żeby wdrożenie AI było używalne na produkcji.
API, usługi, schematy, kolejki, integracje, ścieżki deploymentu, obserwowalność i utrzymywalne funkcje produktu.
Publiczne projekty
Publiczna praca, o której mogę mówić.
Większość pracy dla klientów jest prywatna, ale te projekty pokazują moje podejście do wiedzy domenowej, struktury danych, jakości produktu i utrzymywalnego software.
Vetnote.pl
Projekt publicznyProdukt wspierający dokumentację weterynaryjną i codzienną pracę ze strukturalną informacją medyczną.
Pokazuje: workflow domenowe, obsługę dokumentów, UX do review i myślenie produktowe.
ProduktWeterynariaDokumentacjaWorkflow
Otwórz projekt vetformat.org
Open sourceOpen-source’owa inicjatywa wokół uporządkowanych formatów danych weterynaryjnych i interoperacyjności informacji domenowej.
Pokazuje: formaty danych, otwarte standardy, modelowanie domenowe i ograniczenia interoperacyjności.
Open SourceFormat danychWeterynariaInteroperacyjność
Otwórz projekt paremac.com
Open sourceOpen-source’owy projekt narzędziowy rozwijany z praktycznym podejściem do backendu, automatyzacji i przetwarzania danych.
Pokazuje: usługi backendowe, narzędzia developerskie, ścieżki automatyzacji i utrzymywalne wykonanie.
Open SourceBackendAutomatyzacjaNarzędzia dev
Otwórz projekt Praca poufna
Najbardziej istotna praca często pozostaje prywatna.
Część wdrożeń, które budowałem, działa produkcyjnie i dotyczy wrażliwych danych, procesów wewnętrznych albo specyficznych systemów klienta. Nie mogę pokazać ich publicznie, ale to one najmocniej wpływają na moje podejście do nowych projektów.
Referencje są dostępne tam, gdzie pozwalają na to ustalenia z klientami.
- Integracje LLM w istniejących produktach i systemach wewnętrznych
- Automatyzacje agentowe połączone z realnymi workflow operacyjnymi
- Internal tools, kolejki review, pipeline’y danych i obserwowalność
- Referencje dostępne po wcześniejszym uzgodnieniu
Proces
Praktyczna droga od problemu biznesowego do produkcyjnego wdrożenia AI.
Zanim powstanie kod, trzeba dobrze zrozumieć proces, systemy, dane, ryzyka i metrykę sukcesu.
01
Diagnoza procesu
Doprecyzowanie workflow, użytkowników, bottlenecków, decyzji i tego, jak ma wyglądać mierzalna poprawa.
02
Mapowanie systemów i danych
Ustalenie istniejących narzędzi, API, dokumentów, baz danych, uprawnień, edge case’ów i punktów integracji.
03
Prototyp integracji
Budowa najmniejszego użytecznego workflow AI i testowanie go na realistycznych przypadkach, błędach i progach jakości.
04
Budowa software produkcyjnego
Zamiana zweryfikowanej ścieżki w usługi, funkcje produktu, internal tools, kolejki i kontrolę operacyjną.
05
Pomiar i iteracja
Usprawnianie wdrożenia na podstawie pracy realnych użytkowników, monitoringu, danych ewaluacyjnych i zmian biznesowych.
Chcesz wdrożyć AI w istniejącym produkcie, workflow albo systemie wewnętrznym?
Napisz krótko, jaki problem techniczny chcesz rozwiązać, jakie systemy lub narzędzia są w grze i jakiego efektu biznesowego oczekujesz. Powiem Ci, jak podszedłbym do wdrożenia.