Case Study: Jakie projekty zrobili uczestnicy Masterclass Automatyzacje i Agenci AI VIP?

Właściciel firmy fotowoltaicznej, który 25 lat temu chodził na technikum informatyczne i od tamtej pory nie pisał kodu – w ciągu 90 dni zbudował kalkulator wycen z automatycznym PDF-em, który działa w produkcji i obsługuje jego handlowców. Nie pomógł mu programista. Zrobił to sam.

To jedna z siedmiu historii z pierwszej kohorty VIP Masterclass. Troje z siedmiorga nie pisało kodu przed kursem – i to jest najważniejsza część tej relacji.

Kto skończył tę kohortę

VIP Masterclass to 90-dniowy intensywny program Claude Code + n8n + agenci AI prowadzony przez StormIT Tomasz Woliński. Cotygodniowe spotkania grupowe online, Discord, nagrania z transkryptami. Nie dla osób, które chcą „poznać AI z ciekawości" – dla tych, którzy chcą wdrożyć go w swoim biznesie albo zacząć na nim zarabiać.

Kohorta pierwsza: 7 aktywnych uczestników. Poziom techniczny rozpiętości – od „technikum informatyczne 25 lat temu, luka do dziś" po senior Java developer z 10-letnim stażem.

Blog, plan finansowy i 2000 produktów Allegro jednym klikiem

Serwis planu finansowego generujący spersonalizowany PDF z analizą konsolidacyjną – alternatywa dla pełnego planu wycenianego na kilka tysięcy złotych. Do tego 2000 produktów Allegro opublikowanych jednym kliknięciem i auto-blog zasilany przez RSS i Claude. To działające systemy, nie wizje.

Zbudował je agent ubezpieczeniowy z 18-letnim stażem, właściciel kilku działalności. Cel był prosty: zautomatyzować własne biznesy, żeby mieć czas wejść do biznesu automatyzacji.

„Automatyzuję moje biznesy aktualne po to, żeby uwolnić swój czas i wejść do biznesu automatyzacji AI. Głównie chodzi mi o usługi dla firm, bo widzę, że wśród moich znajomych, klientów, nawet osób, z którymi się znamy, ta potrzeba automatyzacji biznesu cały czas rośnie."

W 90 dni zbudował cztery działające systemy:

Plan finansowy dla doradcy: formularz na stronie, Claude przetwarza dane, gotowy PDF w chwilę. Alternatywa dla pełnego planu wycenianego na kilka tysięcy złotych – za ułamek ceny. Do tego własny system monitorowania wyciągów bankowych przez Claude – codzienne śledzenie celów oszczędnościowych i wydatków. W toku: integracja z Revolut Business API (automatyczne przelewy faktur). Projekt badawczy zakończony lekcją: próba scrapingu grup na Facebooku przez Apify – $60 wydane, zero użytecznych danych. Następny plan: rozszerzenie przeglądarki sterowane przez Claude.

Najlepszy cytat z całej kohorty na temat zależności od AI – opowiedział go przy okazji zablokowanego konta:

„Jak do końca dnia musiałem dowieźć coś, co normalnie na kilka dni bym sobie rozpisał i zablokowali mi konto na Klodzie, więc totalna panika w tym momencie, właściwie straciłem obie ręce jak pracować bez sztucznej inteligencji."

„A to wciąga, to jest bardzo uzależniające."

Paradoks widoczny w tej historii: pracuje nad tym, jak zautomatyzować swoją najbardziej czasochłonną pracę, żeby mieć czas na robienie automatyzacji. Brzmi absurdalnie. Ale każdy, kto przez to przeszedł, rozumie to dokładnie.

Kalkulator wycen dla klienta

Formularz → n8n → PDF oferta → email do klienta → Telegram do właściciela → Excel z danymi. Kalkulator wycen fotowoltaiki działa na produkcji i obsługuje handlowców. Żaden programista nie był przy tym.

Zbudował go współwłaściciel firmy OZE, który skończył technikum informatyczne 25 lat temu i – jak sam mówi – miał od tamtej pory „lukę do dziś".

Dlaczego kurs zamiast outsourcingu do programisty?

„Zastanawiałem się nad tym, rozmawiałem z prowadzącym. Chciałbym trochę wiedzieć, o co chodzi. Chciałbym to kontrolować i myślę, że jak poznam strukturę i mechanizmy, to znajdę też mnóstwo nowych opcji."

Cel nie był tylko zawodowy:

„Chciałbym mieć czas dla siebie, nie szukam tu kolejnych zleceń i jakiejś pracy dodatkowej."

Kalkulator powstawał live na grupówce.

Do kalkulatora doszedł agregator przetargów – AI klasyfikuje każdy w skali 1–5 według wartości kontraktu, wymagań technicznych i odległości od bazy firmy. Handlowcy dostają na skrzynkę tylko te warte uwagi.

W kalkulatorze był też asystent AI z kontekstem technicznym – odpowiadał klientom na pytania w trakcie wypełniania formularza. Tymczasowo wyłączony: zbyt gadatliwy, za dużo tokenów na jedno zapytanie. Wróci po optymalizacji promptu. Równolegle: analiza zużycia energii z API urządzeń i porównanie z danymi z faktur – wstępna wycena przed wizytą handlowca u klienta.

„Generalnie to ja zmierzam do tego, żeby jak najwięcej swojej pracy zautomatyzować, dojść do tego, że w sumie jest to tylko rozmowa, a reszta dzieje się już w tle sama."

Branża OZE nie kojarzy się z automatyzacją. Ten uczestnik jest tam pierwszy.

Mooder – mood tracker sprintu używany przez realny zespół

Mooder działa. Prawdziwy zespół developerski, prawdziwe sprinty, zanonimizowane linki dla uczestników, ocena samopoczucia przed i po, AI podsumowania tygodniowe. Nie proof of concept – narzędzie w codziennym użyciu.

Zbudował je senior Java developer z 10+ latami w IT, który na kontrakt z no-code przeszedł kilka lat temu. Motywacja była konkretna i policzona:

„Za 12 miesięcy trudno mi to powiedzieć, idealny scenariusz byłby, prawdopodobnie byłby jeden klient, ewentualnie może dwóch, bo to będzie praca dodatkowa, nie full time, no i chciałbym zarabiać około między 3 a 4 tysiące miesięcznie, poświęcając na to mniej więcej około między 30–35 godzin miesięcznie."

Nie „chcę zmienić świat AI". Jeden klient, konkretna liczba godzin, konkretna kwota.

„Czasami mnie zaskakują w podsumowaniach tygodniowych, aż przerażające, że ma rację."

A w tle – zmiana, której nie widać w żadnym changelog:

„Ja poczułem wiatr w żagle jak zacząłem to robić trochę – jest coś nowego, innego, ciekawego."

Developer z 10+ latami w IT, który mówi że wrócił do czegoś, co lubił. Rzadkie.

„To MVP łatwiej jest teraz zrobić, bo tak naprawdę kiedyś to trzeba było dokumentację przeczytać, wszystkie metody posprawdzać i się upewnić, że to zadziała, a teraz tak naprawdę ile, 2–3 godzinki i możemy mieć już MVP praktycznie."

Równolegle do Moodera: konta na Upwork i Freelancer.com aktywne, pierwsze zgłoszenia wysłane. Freelancer zaskoczył poziomem weryfikacji – skan dowodu, rachunki za media, zdjęcie z dokumentem w ręku. Procedura rygorystyczna jak KYC w banku. Upwork sprawniejszy – 2 pierwsze propozycje na automatyzacje wysłane w trakcie trwania kursu.

Docker, Bielik lokalnie i 21 PDF-ów wysłanych w minuty

21 maili. 21 PDF-ów. 21 adresatów. Praca, która wcześniej zajmowała 2 godziny, po 90 dniach kursu zajęła kilka minut. Do tego: Bielik lokalnie na wrażliwych danych, Python do list płac z PESEL-ami (świadomie bez LLM), Docker uruchomiony po kilkugodzinnej walce z WSL.

Wszystko to zrobiła informatyczka z doświadczeniem akademickim, menedżerka i konsultantka zaangażowana w projekty regulacyjne AI. Wizja była. Brakowało infrastruktury:

„Chciałabym się wypozycjonować jako osoba, która jest konsultantem – przychodzę do firmy, pomagam zdiagnozować problemy, a potem odsyłam do specjalisty."

Projekty zrealizowane w trakcie kursu:

• Skrypt Python do list płac (PDF Optima → Excel) – świadomie bez LLM. Dane osobowe, PESEL – granice AI są tu realnym wymaganiem, nie slajdem szkoleniowym.
• Spięcie KSeF ↔ Saldeo z certyfikatami M-Obywatel.
• Transkrypcje 4 wywiadów do raportu „Wdrożenia AI w Polsce" – z diaryzacją (rozpoznawanie mówcy), dla instytucji badawczej.
• Automatyczne wysyłki do 21 rad rodziców – 21 PDF-ów → 21 maili → 21 adresatów. Praca 2-godzinna zastąpiona kilkoma minutami.
• Bielik lokalnie (Ollama + LM Studio) – zanonimizowane dane wrażliwe przetwarzane przez własny, polski model.

„Tomek w swoim filmie powiedział, no to zainstalowaliście Dockera, bo to proste, pokażę wam dalej. Tuż przed miałam kilkugodzinną walkę, jak ten kawałeczek prosty zrobić."

„Jestem bardzo w tyle w porównaniu z modułami. Natomiast jestem bardzo dumna z siebie, bo pokonałam problemy, które mnie blokowały."

„Czym bardziej się człowiek tym napoci, tym więcej potem umie. Więc odnoszę to jako sukces."

Obserwacja, którą warto wydrukować i powiesić w każdej firmie rozważającej AI:

„Jeżeli usprawnimy automatyzacją ileś rzeczy, to zostają nam same trudne, a te trudne wymagają więcej odpoczynku, więc paradoksalnie jesteśmy bardziej zmęczeni, bo dostajemy same trudne."

I anegdota, której nie można pominąć. Zapytana przez sąsiadkę:

„Masz czarnego czy niebieskiego ChatGPT? Niebieski jest przebudzony, zna kosmitów."

Polska edukacja AI nie odbywa się tylko w ministerstwach. Odbywa się też przez płot.

RAG na 10 GB polskich ustaw – Python bez backgroundu IT

Napisała Python. Zbudowała RAG na 10 GB polskich ustaw. Zrozumiała architekturę MCP. Wszystko to bez jednej linii kodu przed kursem.

Prawniczka z wykształcenia, analityczka finansowa z zawodu. Zero backgroundu programistycznego. Cel: powrót na rynek.

„Ja nie jestem ani po studiach informatycznych, ani nigdy nie miałam do czynienia z kodem. Tak trochę upatruję w AI swojej szansy, żeby gdzieś wejść w ten świat."

Filozofia procesu, którą opisuje jednym zdaniem:

„Jak mamy powiesić firanki, to trzeba umyć okno."

Najbardziej ambitny projekt techniczny z całej kohorty:

Do tego: Python do analizy tonu dokumentów (pierwszy raz w życiu – „jestem mega zaskoczona"), workflow Telegram → Kalendarz Google i pełne zrozumienie architektury MCP.

„Docelowo wolałabym być kimś, kto na wzór tego, co robiłam dotychczas, czyli analizy, bardziej doradzać, co można wdrożyć i współpracować z zespołem."

Osoba bez backgroundu IT. 3 miesiące. Python i 10 GB ustaw. Nie dlatego, że chciała nauczyć się kodowania. Dlatego, że ma konkretny problem do rozwiązania.

Więcej o tym, jak podejść do podobnych projektów, w artykule o pilotażu AI w firmie.

Prezent multimedialny za 100 euro zamiast kilku tysięcy w agencji

Kling 2.5 Turbo, Suno, Krea.ai. Ożywione archiwalne zdjęcia rodzinne, 5 wersji muzycznych. Koszt: 100 euro. Agencja kreatywna za to samo: kilka tysięcy złotych.

To jeden z projektów data engineera z 20-letnim stażem w IT, od kilku lat w Hamburgu, aktualnie między projektami.

„Rozważam zarówno pracę na etacie, jak i jakieś zlecenia, szukam pomysłu nowego na siebie."

W 90 dniach zbudował trzy różne typy projektów:

Najlepsza historia z tej kohorty pod względem emocjonalnym. Prezent rodzinny zbudowany z Nano Banana + Kling 2.5 Turbo przez Krea.ai + Suno. Ożywione archiwalne zdjęcia, 5 wersji muzycznych dostosowanych do charakteru bliskich.

Koszt: 100 euro. Agencja kreatywna: kilka tysięcy złotych.

Aplikacja drag&drop do sortowania zdjęć, pomocnicza przy projekcie – napisana w 5 minut w Claude Code.

„Napisałem sobie wtyczkę do Firefoxa, która mi wyciąga z LinkedIn'a ogłoszenia do JSON-a i wczoraj stworzyłem taką web-appkę lokalną, do której wrzucam te ogłoszenia, wrzucam mój profil, on mi analizuje na ile mój profil pasuje do tej oferty i mam takie fajne zestawienie. A tam gdzie pasuje, to jeszcze automatycznie tworzy mi cover letter i co mam zmienić w CV, żeby pasowało jak najlepiej do ogłoszenia."

Symetria nie do podrobienia: AI pomaga mu dostać pracę, w której będzie pomagał innym z AI.

n8n znalazło mu działkę i zarządza second brainem z głosówek

n8n workflow, który codziennie skanuje ogłoszenia i filtruje je po lokalizacji, cenie, MPZP i dostępie do mediów. Znalazł mu działkę pod budowę domu. Plus: skrót iOS → głosówka → endpoint n8n → baza wiedzy. Second brain z nagrań głosowych, gotowy tego samego dnia.

To zbudował Java developer z 6+ latami w bankach, który zmienia pracę i ma ograniczony czas poza etatem.

„Zakładam, że chciałbym w tym czasie, gdzie mój czas będzie ograniczony, po prostu pracować, szukać małych zleceń, na pewno u znajomych."

Strategia prosta i wiarygodna:

„Wśród znajomych mam dużo osób, które prowadzą jakieś tam działalności, więc im zrobić jakieś automatyzacje – pierwsza mama automatyzacji gratis, a jak się im sprawdzi, to zobaczymy."

„Nawet jak zaoszczędzi z pół godziny dziennie, zrobi się 5 minut, no to jest 4 godziny w tygodniu."

Projekty:

• Szukajka działek – n8n workflow zbierający ogłoszenia z filtrem: lokalizacja, cena, MPZP, dostęp do mediów. Dla siebie, nie dla klienta. AI znalazło mu działkę pod budowę domu.
• Głosówki → Second Brain – skrót iOS → nagranie → endpoint n8n → baza wiedzy. „Nagrywam głosówkę na dyktafon na iPhonie, ona wysyła go do endpointu n8n – dzisiaj to skończyłem i fajnie działa."
• Generator postów LinkedIn dla bliskiej osoby – tak samo jak uczestnik z Hamburga, niezależnie.
• Agregator newsów dla znajomego z branży geodezyjnej – nisza B2B: aktualności branży geodezyjno-kartograficznej, przetargi, zmiany w prawie. Wyzwanie w toku: zebranie wiarygodnych źródeł (plan: Claude deep research z dziesiątkami zapytań + Notebook LM do analizy).

„W dużych korporacjach to jest mocno z tyłu. Na jakichś tam dużych projektach, gdzie to jest sexy dla klienta pokazanie takiego AI, to może i tam da radę, ale na takiej normalnej, codziennej pracy to jedyne, co mi pozostaje, to kopilot w trimsie bez dostępu do webu."

„Nikt nie ogarnia tego nawet, że można sobie asystenta w CLI zrobić w terminalu, pracować na lokalnych plikach i tak dalej."

Ten dystans – agenci AI w domu, kopilot z odciętym internetem w pracy – mówi wszystko o miejscu, w którym jako rynek jesteśmy.

Cztery wątki, które łączyły całą kohortę

Nikt nie planował tych wątków. Wyszły same z siedmiu niezależnych historii.

RODO to nie teoria, to projekt

Tylko w tej kohorcie RODO pojawia się jako realny problem projektowy, nie slajd na szkoleniu. Python bez LLM do list płac z PESEL-ami. Bielik lokalnie na wrażliwych danych. RAG na ustawy z lokalnym modelem. Strach przed Claude'em z dostępem do systemu plików.

„Tylko mam odwagę mu to oddać, bo ja to się boję trochę, że ja bym już odkazałam AI-owi po kolei pisać jak te poszczególne polecenia wpływają na moją bezpieczeństwo."

To nie hamulec. To dojrzałość.

Korpo vs. wieczorna wolność

Trzy osoby z korporacyjnym backgroundem, jeden przekaz: w dużych organizacjach AI stoi w miejscu, a oni po godzinach budują agentów. Szukajki działek. Second Brain z głosówek. Prezenty generowane AI.

Non-developerzy, którzy piszą systemy

Właściciel firmy OZE (technikum 25 lat temu): kalkulator w n8n w produkcji. Ekspertka przy Ministerstwie: Docker, Ollama, Bielik lokalnie, Python do list płac. Analityczka-prawniczka: Python, RAG, MCP.

Nikt z trójki nie myślał o sobie jako o „kimś, kto buduje systemy". A zbudowali.

AI dla własnych potrzeb, nie tylko dla biznesu

Dwóch uczestników – niezależnie – napisało generator postów LinkedIn dla bliskiej osoby. Jeden szuka działki przez n8n. Drugi robi prezent multimedialny za 100 euro. Ktoś buduje dziennik z AI podsumowaniami.

Automatyzacja wchodzi tam, gdzie boli najbardziej. Nie zawsze jest to dział sprzedaży.

Więcej o tym, jak AI zmienia pracę w firmach, w artykule AI w firmie – kompletny przewodnik. A jeśli zastanawiasz się od czego zacząć – przeczytaj o n8n jako pierwszym narzędziu do automatyzacji.

FAQ

Czy VIP Masterclass jest dla osób bez backgroundu technicznego?

Troje z siedmiorga uczestników tej kohorty nie pisało kodu przed kursem. Po 90 dniach: kalkulator OZE w produkcji, Python do analizy dokumentów, RAG na 10 GB ustaw. Background techniczny pomaga, ale nie jest warunkiem. Warunkiem jest konkretny problem do rozwiązania.

Czy po kursie ktoś faktycznie za to zapłaci?

Z tej kohorty: jeden uczestnik wysłał pierwsze 2 propozycje na Upwork w trakcie trwania kursu. Inny zbudował kalkulator wycen dla własnej firmy i zaoszczędził na zewnętrznym programiście. Kolejny zrobił prezent rodzinny za 100 euro, który w agencji kosztowałby kilka tysięcy złotych. Pierwsze zarobki rzadko wyglądają jak „sprzedałem automatyzację za X". Częściej: „zaoszczędziłem czas wart X" albo „zbudowałem coś dla znajomego gratis, a on mnie polecił dalej". To też jest zarabianie.

Mam zero doświadczenia technicznego – czy w ogóle dam radę?

Właściciel firmy OZE: „luka do dziś od technikum" – kalkulator w produkcji. Prawniczka z zerowym backgroundem IT: Python od zera, RAG na 10 GB ustaw, pełne rozumienie MCP. Ekspertka AI po kilkugodzinnej walce z Dockerem na Windows Home: „Jestem bardzo dumna z siebie". Każde z nich miało swój moment blokady. Każde przez nią przeszło. Background techniczny pomaga – nie jest tym, co decyduje.

Co z RODO przy projektach z AI?

Kilkoro uczestników tej kohorty świadomie wybrało lokalne modele (Bielik przez Ollama) do pracy z wrażliwymi danymi. Jeden z projektów – skrypt do list płac – został celowo zbudowany bez LLM ze względu na PESEL-e i imiona. RODO przy AI to realny temat projektowy w polskich firmach, nie tylko formalność.

Podsumowanie

Właściciel firmy OZE skończył technikum informatyczne 25 lat temu. Między tamtym a tym kursem: luka. W marcu 2026 jego kalkulator wycen fotowoltaiki pojechał na produkcję. Obsługuje handlowców. Działa.

Jeśli masz teraz pytanie, które on miał w lutym – „czy to w ogóle dla kogoś takiego jak ja?" – ta relacja jest odpowiedzią.

Trzy rzeczy, które ta kohorta pokazała:

• Background nie decyduje. Właściciel firmy z „luką do dziś" i prawniczka bez jednej linii kodu zbudowali systemy działające w produkcji.
• Pierwszy projekt jest dla siebie. Działka, prezent multimedialny, generator postów dla bliskiej osoby. Zanim coś sprzedasz, budujesz dla problemu, który znasz.
• Cel ważniejszy niż skill. Osoby z tej kohorty, które szły najdalej, miały konkretny problem do rozwiązania – nie „chęć poznania AI".

Kohorta 2 już trwa. Jeśli chcesz budować podobne projekty – od automatyzacji dla własnej firmy po pierwsze zlecenia dla klientów:

Jeśli nie jesteś gotowy na program, zacznij od przeczytania, jak agenci AI działają w praktyce.