Wiedza dostępna w kilka sekund
Pracownik zadaje pytanie, a system odpowiada na podstawie aktualnych dokumentów i wskazuje źródła.
AI i automatyzacje / Bezpośrednio z deweloperem
Wdrażamy asystentów, wyszukiwanie w wiedzy, agentów i automatyzacje oparte na modelach językowych. Z kontrolą źródeł, uprawnień i kosztu działania.
Zobacz kroki oraz obsługę wyjątków przed wdrożeniem.
01 / Efekt dla Twojej firmy
Wdrożenie AI powinno skrócić konkretną pracę, poprawić dostęp do wiedzy albo obsłużyć większą liczbę spraw. Sam chatbot bez procesu rzadko daje trwały efekt.
Pracownik zadaje pytanie, a system odpowiada na podstawie aktualnych dokumentów i wskazuje źródła.
Asystent przygotowuje odpowiedzi, klasyfikuje sprawy i przekazuje człowiekowi przypadki wymagające decyzji.
Model nie tylko generuje tekst — może uruchamiać kontrolowane akcje w CRM, poczcie lub systemie zadań.
02 / AI z kontekstem
Asystent korzysta z Twoich źródeł. Działania w systemie mogą wymagać zatwierdzenia.
Demo z lokalnymi odpowiedziami, bez połączenia z modelem AI. Wiadomości nie są wysyłane na serwer.
Automatyzacja zatrzymała się przed wysyłką.
Dodano obsługę duplikatów i raport błędów.
Integracje + automatyzacje / Także bez AI
Łączymy narzędzia, porządkujemy obieg dokumentów i automatyzujemy powtarzalne kroki. AI dodajemy tam, gdzie potrzebna jest praca z treścią. Standardowy przepływ może działać bez modelu.
Zastosowania / Automatyzacje w praktyce
Wybierz obszar. Zobacz zdarzenie, rezultat i sytuację, w której potrzebny jest człowiek.
Brak danych firmy? Zadanie dla opiekuna.
Następny krok / Z deweloperem
RAG / agenci / local LLM
Zakres / Co możemy przygotować
Dobieramy model i architekturę do danych, ryzyka oraz kosztu działania. Tam, gdzie odpowiedź musi być kontrolowana, budujemy dodatkowe warstwy źródeł i uprawnień.
Narzędzia dla klientów lub zespołu, które wyszukują, przygotowują odpowiedzi i wykonują ograniczone akcje.
Indeksowanie dokumentów, stron, CRM i innych źródeł z cytowaniem właściwych fragmentów.
Interfejsy konwersacyjne osadzone w stronie, aplikacji lub wewnętrznym panelu firmy.
Modele open source na kontrolowanej infrastrukturze, gdy dane nie mogą opuszczać organizacji.
Połączenie AI z API, n8n, CRM, pocztą, dokumentami i wewnętrznym oprogramowaniem.
Testy jakości, śledzenie błędów, źródeł, czasu odpowiedzi oraz kosztu zapytań.
03 / Od rozmowy do wdrożenia
Małe etapy, działający podgląd i wspólny odbiór.
Oceniamy wolumen, dane, jakość oczekiwanej odpowiedzi i koszt obecnego procesu.
Testujemy modele, źródła i zabezpieczenia na reprezentatywnych pytaniach, zanim zintegrujemy całość.
Podłączamy narzędzia, ustawiamy monitoring i iterujemy na podstawie błędów oraz rzeczywistych rozmów.
Asystent wskazuje dokument i fragment, na którym oparł odpowiedź.
Przekazanie / Pełna kontrola
Zanim porozmawiamy / 2 minuty
Typ projektu, funkcje i stan prac. Kilka odpowiedzi, które zamieniamy w orientacyjny budżet pierwszej wersji.
Wynik od razu. Bez podawania emaila.
Przed pierwszą rozmową
Pracujemy z Claude, GPT, Gemini i innymi modelami komercyjnymi oraz z modelami open source, takimi jak Llama czy Mistral. Wybór zależy od jakości, kosztu, języka i wymagań dotyczących danych.
Tak. W odpowiednich przypadkach wdrażamy modele open source na infrastrukturze klienta lub w izolowanym środowisku chmurowym. Wymagania sprzętowe i koszt zależą od wielkości modelu oraz obciążenia.
Małe wdrożenie zaczyna się zwykle od około 10 000 PLN netto. Systemy RAG, agenci z integracjami i lokalne modele wymagają większego zakresu. Najpierw rekomendujemy krótki pilotaż na realnych danych.
Może korzystać z danych przez RAG albo zostać dostrojony, ale fine-tuning nie zawsze jest najlepszym pierwszym krokiem. Najpierw sprawdzamy jakość danych i prostsze metody dostarczania kontekstu.
Koszt zależy od liczby kroków, wyjątków i integrowanych systemów. Prosta automatyzacja jednego procesu zaczyna się od kilku tysięcy złotych. Przed startem otrzymujesz zakres, wycenę i sposób pomiaru efektu.
Pierwszy podgląd prostego przepływu może być gotowy w ciągu kilku dni. Termin produkcyjnego wdrożenia ustalamy po poznaniu systemów, danych, wyjątków i wymaganego sposobu obsługi błędów.
Nie musi zastępować pracowników. Najczęściej usuwa powtarzalne kroki, dzięki czemu zespół może skupić się na sprawach wymagających decyzji, kontaktu z klientem lub wiedzy branżowej.
Korzystamy z Make, Zapier, n8n, Pythona, modeli AI i dedykowanych API. Technologię dobieramy do procesu, wymagań danych i sposobu utrzymania rozwiązania.
Dobrym kandydatem jest powtarzalny proces z jasno określonym wejściem i wynikiem, np. przepisywanie danych, generowanie dokumentów lub raportowanie. Zaczynamy od jego krótkiej analizy.
Następny krok / 30 minut
Opowiedz, co ma działać lepiej.
Zakres pierwszej wersji ustalimy razem.
Twój pomysł.
Nasza perspektywa.