ProduktyUsługiSektory SQLCCase studiesAcademyBlogO nas Porozmawiajmy
AI-native Quality Engineering · operating model SQLC

Gdy AI pisze kod,
jakość staje się zawodem.

Development jest dziś coraz bardziej mechaniczny — generuje go AI. Wąskim gardłem i realnym ryzykiem jest odpowiedź na pytanie „czy proces biznesowy zadziała po wdrożeniu?". To pytanie o jakość. SQLC (Software Quality Life Cycle) to nasz operating model, który stawia jakość w rdzeniu — jako pętlę, nie etap na końcu.

BJCmetryka pokrycia procesów
90 dnipilotaż — mierzymy efekt
na żądaniebezpieczne wdrożenia
Manifest

Nie nowy akronim do nauczenia — nowy środek ciężkości

STS to platforma AI-native Quality Engineering. SQLC to sposób, w jaki ją stosujemy: jakość przestaje być etapem testów na końcu, a staje się ciągłą pętlą wokół całego cyklu. Skoro kod jest coraz tańszy, to jakość procesu biznesowego decyduje, czy można bezpiecznie wdrażać.

SDLC — wczoraj

  • Rdzeń: wytwarzanie kodu
  • Testy jako etap na końcu
  • Jakość mierzona „zielonym CI"

SQLC — dziś

  • Rdzeń: jakość jako pętla
  • AI pisze kod; ludzie+AI pilnują jakości
  • Jakość mierzona pokryciem procesów E2E (BJC)
Pętla SQLC

Pięć etapów — pętla, nie linia

Każdy etap napędzany przez moduł STS. Etap 5 zamyka pętlę, oddając sygnały z produkcji z powrotem do intencji i kompozycji. Kliknij etap po szczegóły.

1

Intencja jakości

Wymagania jako testowalne kryteria (BDD).

Smart.AI.Analyst
2

Budowa z jakością

AI pisze kod; standard kroków + self-healing.

Smart.Edytor · AI.Tester
3

Kompozycja jakości

AI składa E2E wg modelu procesu i kontraktów. Nowy etap.

Smart.AI + Biblioteka
4

Ciągła jakość

Continuous testing + risk-based selection + dane + środowiska.

Smart.Runner
5

Wgląd w jakość

Kokpit + BJC + pętla z produkcji → wraca do 1/3.

Smart.Kokpit
↻ Pętla domyka się: sygnały z produkcji (observability) wskazują ryzykowne procesy i zasilają priorytety testów.
Bez magii

Kompozycja E2E to nie „sklejanie" — to model procesu i kontrakty danych

AI nie zlepia losowo kroków. Składa je wg modelu procesu i kontraktów między systemami — dlatego scenariusz jest poprawny, a styki realnie przetestowane. Za tym stoją: spójne dane syntetyczne, środowiska, contract testing i governance testów AI.

Model procesu + kontrakty danych

poprawna kompozycja, nie konkatenacja

Dane syntetyczne, spójne, maskowane

bez PII z produkcji

Contract testing na stykach

atakuje pęknięcia ze Schematu 1

Governance testów AI

provenance, audyt, human-in-the-loop

Business Journey Coverage
BJC =
krytyczne procesy E2E zielone i aktualne
wszystkie krytyczne procesy
× 100%
Metryka, której banki nie mają

Zamiast obiecywać liczby — dajemy metrykę

Business Journey Coverage odpowiada na pytanie zarządu: „jaki procent krytycznych procesów biznesowych ma działającą, aktualną automatyzację E2E przez realne styki?". To metryka, której dziś nie ma — a którą da się systematycznie podnosić.

Poznaj metrykę BJC →
Problem → Rozwiązanie

Dwa schematy, które tłumaczą wszystko

Zgodność jako przewaga

Jak SQLC wspiera DORA

Nie odznaki — konkretne obszary regulacji odporności operacyjnej.

🛡️

Ryzyko ICT

Ślad audytowy: co przetestowano i z jakim wynikiem.

🔁

Testy odporności

Continuous E2E + scenariusze krytycznych procesów.

⚠️

Incydenty

Szybsze wykrycie na stykach, niższy MTTR.

🤝

Strony trzecie

Testy integracji z dostawcami i usługami.

Materiały

Prezentacje, artykuły, pilotaż

Prezentacje wg odbiorcy

Zacznij od pomiaru, nie od obietnic

90-dniowy pilotaż na jednej ścieżce biznesowej. Mierzymy Business Journey Coverage i realny efekt — potem decydujemy o skali.