Automatyzacja AI w Sosnowcu
Automatyzacja AI dla firm z Sosnowca: dokumenty, e-maile, raporty i workflow. Zaczynamy od audytu procesu i bezpłatnej konsultacji.
Model routing
Nie każdy task powinien iść do tego samego modelu.
W praktycznych wdrożeniach mieszamy modele zarządzane, open-source, małe klasyfikatory, RAG i narzędzia. Cel jest prosty: dobra odpowiedź, kontrolowany koszt i rozsądne ryzyko danych.
Modele zarządzane
OpenAI, Claude, Gemini
wysoka jakość odpowiedzi, szybki PoC, obsługa złożonych instrukcji
Uwaga: koszt tokenów, prywatność danych, limity providerów
Modele open-source
Mistral, Qwen, DeepSeek, lokalne LLM
większa kontrola, wdrożenia prywatne, specyficzne wymagania danych
Uwaga: utrzymanie infrastruktury, jakość względem modeli zarządzanych
Router modeli
mały model + mocny model
niższy koszt, szybkie klasyfikacje, mocny model tylko do trudnych spraw
Uwaga: trzeba mierzyć jakość routingu i fallbacki
Hybrida RAG + tools
LLM + baza wiedzy + API
odpowiedzi na danych firmy, akcje w CRM, ERP, mailu lub panelu
Uwaga: uprawnienia, aktualność źródeł, logowanie decyzji
LLM architecture
AI w firmie to system, nie jedno pole tekstowe.
Sam model generuje tekst. Dopiero architektura z danymi, narzędziami, guardrails i ewaluacją zamienia go w bezpieczny proces biznesowy.
Dane
Dokumenty, CRM, maile, pliki, baza wiedzy
RAG
Chunking, embeddings, wyszukiwanie, cytowanie źródeł
Model router
Dobór modelu pod koszt, jakość i prywatność
Tools
CRM, e-mail, kalendarz, faktury, ticketing, webhooki
Guardrails
Reguły odpowiedzi, odmowy, eskalacja, uprawnienia
Evals
Testy odpowiedzi, logi, koszt, poprawki po wdrożeniu
Automatyzacje
Gdzie AI ma sens od pierwszego PoC?
Szukamy zadań powtarzalnych, tekstowych, opartych o dokumenty albo decyzje, które dziś zajmują ludziom godziny co tydzień.
Automatyzacja e-maili
AI czyta, klasyfikuje i odpowiada na e-maile
15h/tyg.
Analiza dokumentów
Faktury, umowy, CV — ekstrakcja danych w sekundy
20h/tyg.
Generowanie raportów
AI zbiera dane i tworzy raporty automatycznie
10h/tyg.
Chatbot obsługa klienta
Agent AI odpowiada 24/7, eskaluje złożone sprawy
30h/tyg.
Scoring leadów
AI priorytetyzuje leady na podstawie danych
8h/tyg.
Tłumaczenia
Automatyczne tłumaczenie dokumentów i korespondencji
5h/tyg.
PoC do produkcji
Najpierw dowód wartości, potem automatyzacja na stałe.
AI wdrażamy etapami, żeby nie przepalić budżetu na eksperyment bez metryk. PoC ma pokazać jakość, oszczędność czasu i realne ryzyka.
Proces
Wybieramy powtarzalne zadanie z jasnym wejściem, decyzją i efektem.
PoC
Łączymy model, dane testowe i narzędzia, żeby sprawdzić realną oszczędność.
Pilot
Dodajemy guardrails, logi, role, integracje i test na małej grupie.
Produkcja
Monitoring, koszty tokenów, fallbacki, ewaluacje i rozwój kolejnych flow.
FAQ
Najczęstsze pytania
E-maile (czytanie, klasyfikacja, odpowiedzi), dokumenty (analiza, ekstrakcja danych), raporty (generowanie), obsługę klienta (chatbot), sprzedaż (scoring leadów).
Od 3 000 PLN (automatyzacja e-maili) do 100 000 PLN (kompleksowy system z wieloma agentami AI). Średni ROI: 3-6 mies.
Tak — oferujemy wdrożenia on-premise (dane nie opuszczają Twoich serwerów) oraz EU cloud. Pełna zgodność z RODO.
To zależy od jakości, kosztu i prywatności danych. Do szybkiego PoC często wybieramy modele zarządzane, a przy danych wrażliwych rozważamy modele open-source, wdrożenie prywatne albo hybrydę z routerem modeli.
Tak. Budujemy RAG, czyli wyszukiwanie w bazie wiedzy przed odpowiedzią modelu. Dzięki temu AI może korzystać z regulaminów, ofert, umów, instrukcji, maili lub danych z CRM bez trenowania modelu od zera.
Tak, jeśli podłączymy narzędzia i API. Agent może tworzyć zadania, wysyłać e-maile, aktualizować CRM, generować raporty, zakładać zgłoszenia lub przekazywać sprawy do człowieka. Każdą akcję logujemy i ograniczamy uprawnieniami.
Przygotowujemy zestaw testów, przykładowe pytania, oczekiwane odpowiedzi, logi i ewaluacje. Mierzymy trafność, koszt, czas odpowiedzi, liczbę eskalacji i przypadki, w których model powinien odmówić.
Tak. Stosujemy routing modeli, cache, krótszy kontekst, małe modele do klasyfikacji, mocniejsze modele tylko do trudniejszych zadań oraz limity użycia. Koszt powinien być monitorowany od PoC, nie dopiero po wdrożeniu.
Najczęściej nie. Najlepsze wdrożenia zdejmują powtarzalne zadania: klasyfikację, streszczenia, wstępne odpowiedzi, ekstrakcję danych i raporty. Decyzje ryzykowne, relacje z klientami i wyjątki zostają po stronie ludzi.
Sprawdźmy, gdzie AI naprawdę oszczędzi czas
Wybierzemy proces, dane, model i zakres PoC. Po dwóch tygodniach zobaczysz, czy automatyzacja ma sens biznesowy.