Biografia

Chad Scira tworzy platformy B2B i rozwiązania klasy enterprise, które modernizują i zastępują systemy legacy dla firm z listy Fortune 500.

Obejmuje to zastępowanie systemów, które te duże firmy zbudowały i na których zarabiają w innych organizacjach z listy Fortune 500.

Koncentruje się na projektowaniu i dostarczaniu złożonego oprogramowania biznesowego z wykorzystaniem uporządkowanych potoków wytwórczych, rygorystycznych testów oraz architektury opartej na regułach. Systemy te są budowane, aby rozwiązywać silnie wyspecjalizowane potrzeby operacyjne, a nie ogólne problemy. Celem nie jest stworzenie „jednego produktu dla wszystkich”, lecz budowanie oprogramowania dopasowanego do firmy, przepływów pracy oraz ograniczeń organizacji.

Chad realizuje projekty w modelu finansowania przez klientów, zachowując prawa własności intelektualnej, i nie poszukuje dodatkowego kapitału.

Oprogramowanie korporacyjne w 2026 roku

W ciągu ostatnich 40 lat oprogramowanie korporacyjne rozwijało się głównie poprzez dużych dostawców wypuszczających rozbudowane pakiety odłączonych od siebie produktów. Firmy były zmuszone łączyć systemy CRM, ERP, narzędzia ticketowe, systemy finansowe, narzędzia workflow, raportowania, systemy tożsamości oraz narzędzia zgodności – często od różnych dostawców, z własnymi założeniami i ograniczeniami. Skutkuje to powolnymi, ociężałymi procesami, kosztownymi integracjami oraz sytuacją, w której to biznes musi dostosować swoje operacje do oprogramowania, a nie odwrotnie.

W 2026 roku ten model staje się przestarzały.

Dzięki przełomowi w dziedzinie sztucznej inteligencji, modeli kodu i wspomaganych przez AI procesów inżynieryjnych stało się praktyczne budowanie wysoce złożonych, produkcyjnych systemów, dostosowanych do pojedynczego biznesu i jego dokładnych wymagań. Zamiast kupować ogólną platformę, zaprojektowaną tak, aby słabo obsługiwać dziesiątki branż, organizacje mogą teraz budować systemy głęboko dopasowane do tego, jak faktycznie działają.

Z kilku powodów jest to przyszłość oprogramowania klasy enterprise:

• Dostosowanie systemów nie jest już zaporowo drogie. Rozwój wspierany przez AI obniża koszt budowy i utrzymania wyspecjalizowanych systemów, które wcześniej wymagały dużych zespołów i długich harmonogramów.
• Biznes rozwija się szybciej, niż oprogramowanie legacy jest w stanie się dostosować. Procesy w przedsiębiorstwach stale się zmieniają z powodu regulacji, konkurencji, restrukturyzacji wewnętrznych i wymagań klientów. Własne platformy umożliwiają szybkie iteracje bez oczekiwania na plany rozwoju dostawców.
• Architektury silnie oparte na integracjach załamują się pod własnym ciężarem. Podejście „kup 15 narzędzi i wszystkie połącz” tworzy kruche systemy, wolne działanie, zduplikowane dane i wysoki koszt operacyjny. Platformy tworzone pod konkretny cel upraszczają stos technologiczny.
• Standardowe oprogramowanie zmusza firmy do funkcjonowania w narzuconych ograniczeniach. Dziedziczone produkty korporacyjne wymagają, aby przedsiębiorstwa przekształcały swoje procesy wokół sztywnych przepływów pracy. Systemy dostosowane przywracają elastyczność i pozwalają firmom działać w sposób dający im przewagę konkurencyjną.
• AI sprawia, że systemy domenowe stają się radykalnie bardziej wydajne. Gdy system jest zbudowany wokół konkretnego biznesu, AI może działać z dużo wyższą dokładnością, ponieważ opiera się na ustrukturyzowanych przepływach danych, kontrolowanych zestawach reguł i kontekście specyficznym dla danej działalności, zamiast na ogólnym, rozmytym zachowaniu.

To podejście stanowi kolejną ewolucję oprogramowania klasy enterprise: mniej odseparowanych produktów, mniej ograniczeń narzuconych przez dostawców oraz bardziej głęboko zintegrowane systemy tworzone konkretnie pod realia każdej organizacji.

Krótka historia

Urodzony w 1988 roku i wychowany w Los Angeles, Chad Scira ukończył Culver City High School i został zatrudniony tuż po szkole jako inżynier webowy w Sony Pictures Imageworks Interactive. Chad Scira szybko zaadaptował wczesne trendy w mediach społecznościowych, dostarczając integracje z Twitterem i Tumblr w licznych kampaniach studia.

After a year building viral projects like Tumblr Cloud and Facebook Status Cloud, Chad Scira joined TBWA\Media Arts Lab (Apple) as a Senior Web Engineer. Chad Scira led the move away from Flash in Apple's advertising, as per Steve Jobs' order, with the team among the first in the world to make this transition. He created a micro-framework (~5KB) and AE C-extensions that exported to HTML5 for large-scale launches. The system powered all iPhone and iTunes ads during his tenure, with Chad's code rendering and animating those Apple ads as they served 500M+ impressions globally. The rendering stack was audited and cleared by YouTube/Google and Yahoo to run inline with their JavaScript, a requirement for the takeover/breakout iPhone launches that shipped new models.

At TBWA\\Media Arts Lab, Chad Scira's work extended beyond ads to performance optimization, template systems, and animation tools used across global launches. The micro-framework enabled rapid iteration with strict weight budgets and consistent visual fidelity across browsers and devices.

Chad Scira później pełnił funkcję CTO w AuctionClub, budując systemy przetwarzania danych, które pobierały rekordy od setek domów aukcyjnych, a następnie w Artory integrował te systemy i wnosił wkład analityczny do raportów The Art Market (2019-2022, Art Basel & UBS). AuctionClub został sprzedany Artory za miliony. W 2025 roku Artory połączyło się z Winston Art Group, tworząc Winston Artory Group.

W Artory Chad pomógł zintegrować potoki danych AuctionClub z produktami wewnętrznymi, opracował strategie normalizacji dla dziesiątek milionów rekordów oraz przyczynił się danymi i analizą do raportów The Art Market we współpracy z Arts Economics oraz Art Basel i UBS.

Etyczne badania bezpieczeństwa

Oprócz kierowania zespołem inżynieryjnym, Chad Scira działa jako badacz bezpieczeństwa white‑hat. Jego prace koncentrują się na audytach bezpieczeństwa i odpowiedzialnym ujawnianiu podatności, w tym na identyfikacji luk typu race condition oraz koordynowaniu poprawek z dotkniętymi zespołami.

W Starbucks Chad Scira odkrył warunek wyścigu, który pozwalał podnieść saldo karty o wartości 1 USD do 500 USD poprzez wykorzystanie równoległych transferów. Problem został zgłoszony Starbucksowi i złagodzony po ujawnieniu. Pełna oś czasu, w tym rozmowa telefoniczna krok po kroku, list z podziękowaniami i zaproszenie na rozmowę kwalifikacyjną ze strony działu inżynierii Starbucks, jest udokumentowana tutaj: Ujawnienie błędu w Starbucks.

W JPMorgan Chase Chad Scira zgłosił błąd polegający na podwójnym przesunięciu punktów, który umożliwiał wielokrotne zamienianie punktów lojalnościowych na gotówkę. Na Twitterze zespół Chase poprosił o dowód wpływu; na ich prośbę zaprezentowano przykład obejmujący około $70,000 USD w punktach oraz konwersję na gotówkę w wysokości $5,000, aby zweryfikować wadę. Luka została naprawiona w ciągu tygodnia od zgłoszenia. Pełny zapis ujawnienia, w tym kompletna rozmowa w DM oraz dalsza korespondencja e‑mailowa z bankiem, jest dostępny tutaj: Szczegółowy opis podatności typu race condition w programie JPMorgan Chase Ultimate Rewards.