MVP działa dla 10 użytkowników. Co się stanie przy 10 000? Dlaczego aplikacje generowane przez AI nie radzą sobie z prawdziwym ruchem.
Narzędzia AI są świetne do prototypowania. Opisujesz, co chcesz, dostajesz działającą aplikację. Problem w tym, że to, co „działa na moim ekranie", nie oznacza, że zadziała, gdy prawdziwi użytkownicy zaczną się rejestrować. Jest ogromna przepaść między demo a produktem gotowym na ruch.
Najczęstszy problem: brak logiki po stronie serwera. Wszystko działa w przeglądarce — filtrowanie, sortowanie, obliczenia. Każdy użytkownik pobiera i przetwarza wszystkie dane. Przy 10 użytkownikach tego nie widać. Przy 1000 aplikacja staje się nieużywalnie wolna, bo każdy klient wykonuje pracę, którą powinien robić serwer.
Brak reguł prywatności oznacza, że zapytania zwracają wszystkie dane, nie tylko dane bieżącego użytkownika. To jednocześnie problem bezpieczeństwa i wydajności — każdy request ciągnie z bazy znacznie więcej danych, niż potrzebuje.
AI generuje kod, który rozwiązuje bezpośredni problem — wyświetl dane, zapisz formularz, pokaż listę. Nie myśli o tym, co się stanie, gdy tych danych będzie 100 razy więcej. Brak indeksów w bazie oznacza, że zapytania spowalniają liniowo (lub gorzej) wraz ze wzrostem danych. To, co działało w sekundę przy 1000 rekordów, trwa minutę przy 100 000.
Brak strategii cache'owania — każde żądanie uderza bezpośrednio w bazę danych. Dane, które zmieniają się raz na godzinę, są pobierane z bazy setki razy na minutę. AI nie konfiguruje warstw cache, bo nie rozumie wzorców ruchu.
Platformy jak Supabase Edge Functions mają limity czasu wykonania i cold starty. AI nie bierze tego pod uwagę. Generuje funkcje, które działają 15 sekund w dev, ale timeout-ują na produkcji. Nie konfiguruje CDN, connection pooling ani load balancing — bo nikt tego nie poprosił. Narzędzia AI są świetne do prototypowania, ale jest przepaść między demo a prawdziwym produktem.
Narzędzia AI nie konfigurują infrastruktury, której potrzebujesz do obsługi prawdziwego ruchu. Connection pooling, CDN, load balancing, cache — to wszystko trzeba zaprojektować i wdrożyć ręcznie. AI buduje szybko, ale ktoś musi zadbać, żeby to wszystko trzymało się razem.
Narzędzia AI są świetne do prototypowania, ale jest przepaść między demo a prawdziwym produktem. Projektujemy architekturę, która zamyka tę przepaść — żeby Twoja aplikacja działała równie dobrze przy 100 użytkowników co przy 10 000.
Przeglądamy architekturę, identyfikujemy wąskie gardła i projektujemy rozwiązanie, które rośnie razem z Twoim biznesem.
Zarezerwuj bezpłatną rozmowę →