<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Ai Agent on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</title><link>https://blog.prokulski.science/tags/ai-agent/</link><description>Recent content in Ai Agent on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</description><generator>Hugo</generator><language>pl-PL</language><lastBuildDate>Mon, 19 Oct 2026 07:15:10 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.prokulski.science/tags/ai-agent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Jak Instagram weryfikuje loginy, dlaczego zespoły zwalniają i prawda o ciemnych dashboardach</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/10/19/jak-instagram-weryfikuje-loginy-dlaczego-zespoly-zwalniaja-i-prawda-o-ciemnych-dashboardach/</link><pubDate>Mon, 19 Oct 2026 07:15:10 +0200</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/10/19/jak-instagram-weryfikuje-loginy-dlaczego-zespoly-zwalniaja-i-prawda-o-ciemnych-dashboardach/</guid><description>&lt;p&gt;Większość organizacji nie ma dziś problemu z tym, jak wygenerować nowy potok danych czy postawić kolejną tabelę w hurtowni. Przy obecnych narzędziach i asystentach kodu można to zrobić w kilkanaście minut. Prawdziwy ból zaczyna się kwartał później, gdy okazuje się, że nikt nie panuje nad cmentarzyskiem porzuconych widoków, rachunki za chmurę rosną dwucyfrowo co miesiąc, a zarząd podejmuje decyzje na podstawie średnich arytmetycznych, które maskują kryzys w newralgicznych procesach.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Dojrzała inżynieria danych to nie sztuka bezmyślnego dokładania kolejnych klocków do architektury, tylko umiejętność eliminowania zbędnej pracy i kosztów. W tym wydaniu patrzymy na twarde liczby z produkcji wielkich graczy:&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>