Automatyzacja, która oddaje czas

Modele podpięte pod Twoje dane i systemy, a nie kolejny czat, który niczego nie wie o Twojej firmie.

AI na danych Twojej firmy

Automatyzacja procesów: różnica jest w danych, nie w modelu

Model językowy sam w sobie jest towarem - każdy ma dostęp do tego samego. Wartość powstaje dopiero wtedy, gdy model dostaje Twoje dokumenty, zgłoszenia i dane z systemów, a odpowiedzi trafiają tam, gdzie ludzie naprawdę pracują.

To jest robota integracyjna i na niej się znamy. Podłączenie modelu do bazy wiedzy, ERP czy skrzynki pocztowej, obsługa błędów, kontrola kosztów zapytań i uprawnienia - to wszystko zwykłe programowanie, tylko z nowym elementem w środku.

Zaczynamy od pytania, które brzmi mało efektownie: co w Twojej firmie ktoś robi codziennie, przepisując dane z jednego miejsca w drugie? Odpowiedź zwykle wskazuje pierwszy proces do automatyzacji - i często okazuje się, że AI nie jest do niego w ogóle potrzebne.

Co automatyzujemy i gdzie wpinamy AI

AI na dokumentach firmy (RAG)

Wyszukiwarka wiedzy wewnętrznej odpowiadająca na pytania na podstawie Twoich dokumentów, z odnośnikiem do źródła, a nie zmyśloną odpowiedzią.

Asystent obsługi klienta

Podpowiedzi dla zespołu wsparcia na bazie historii zgłoszeń i dokumentacji. Człowiek zatwierdza odpowiedź, model tylko skraca drogę do niej.

Obieg dokumentów i zgłoszeń

Faktury, maile i zamówienia czytane automatycznie, klasyfikowane i wpuszczane do CRM lub ERP bez ręcznego przepisywania.

Automatyzacja bez AI

Reguły, zadania cykliczne i integracje przez API. Tańsze, przewidywalne i bez nadzoru - proponujemy je wszędzie tam, gdzie wystarczą.

Audyt kodu pisanego z AI

Przegląd aplikacji powstałych metodą vibe codingu pod kątem bezpieczeństwa, wydajności i tego, czy da się to dalej rozwijać.

Treści produktowe na skalę

Generowanie i aktualizacja opisów produktów oraz metadanych dla sklepów z dużym asortymentem, spięte z PIM lub bazą sklepu.

Doradztwo: gdzie AI ma sens

Przegląd procesów pod kątem tego, co opłaca się automatyzować, oraz kwestii RODO i AI Act, zanim dane wyjdą poza firmę.

Jak prowadzimy wdrożenie automatyzacji

1

Jeden proces na start

Wybieramy pojedynczą, policzalną czynność zamiast przebudowywać całą firmę. Łatwiej ocenić efekt i taniej się wycofać, gdyby się nie opłacało.
2

Ustalenia o danych

Zanim cokolwiek powstanie, ustalamy, jakie dane mogą opuścić firmę, a jakie nie. To przesądza o wyborze dostawcy modelu albo o uruchomieniu go na Twoim serwerze.
3

Wersja pilotażowa

Budujemy działający wycinek na prawdziwych danych i mierzymy, ile czasu realnie oszczędza. Dopiero ten wynik jest podstawą decyzji o dalszym zakresie.
4

Wdrożenie i limity

Integracja z docelowym systemem, obsługa błędnych odpowiedzi i twarde limity kosztów zapytań, żeby rachunek był przewidywalny.
5

Utrzymanie

Modele i ich API zmieniają się co kilka miesięcy. Wdrożenie bez opieki po roku przestaje działać - to nie jest projekt, który się kończy.

Z czym pracujemy

Dla tych, którzy chcą wiedzieć, w czym pracujemy. Jeżeli te nazwy nic Ci nie mówią - nic nie szkodzi, to nasza część roboty, nie Twoja.

PHP 8
Laravel
Python
OpenAI API
Anthropic API
modele lokalne
RAG
bazy wektorowe
PostgreSQL
pgvector
Redis
REST API
n8n
Linux

Pytania i odpowiedzi

O co pytają nas najczęściej

Od czego zacząć, jeśli nie wiemy, co automatyzować?

Od wskazania czynności, którą ktoś w firmie wykonuje codziennie i która polega na przepisywaniu danych z jednego miejsca w drugie. To zwykle najtańszy pierwszy krok i najszybciej widać po nim efekt. Nie potrzebujemy do tego warsztatów ani audytu za kilkanaście tysięcy.

Czy budujecie własne modele AI?

Nie. Korzystamy z gotowych modeli dostępnych przez API i budujemy wokół nich to, co faktycznie rozwiązuje problem: integrację z Twoimi danymi, kontrolę kosztów, obsługę błędów i interfejs. Trenowanie własnego modelu rzadko ma ekonomiczny sens poza bardzo specyficznymi zastosowaniami.

Co z danymi, które trafiają do modelu?

To pierwsza rzecz, którą ustalamy. Dobieramy dostawcę i tryb pracy tak, żeby dane nie były używane do trenowania modelu, a tam, gdzie wymagają tego przepisy lub polityka firmy, ograniczamy zakres wysyłanych informacji albo sięgamy po model uruchamiany na Twojej infrastrukturze.

Ile to kosztuje w utrzymaniu?

Poza naszą pracą dochodzi koszt zapytań do modelu, rozliczany za zużycie. Przy wdrożeniu szacujemy go na podstawie realnego wolumenu zapytań i wbudowujemy limity, żeby rachunek nie mógł wymknąć się spod kontroli.

Czy AI jest tu w ogóle potrzebne?

Często nie. Sporą część zgłoszeń, które do nas trafiają pod hasłem AI, da się rozwiązać zwykłą automatyzacją: regułą, integracją albo zadaniem cyklicznym. Jest to tańsze, przewidywalne i nie wymaga nadzoru. Mówimy o tym wprost, zanim zaczniemy cokolwiek budować.

Odzyskaj czas, który zjada rutyna

Opisz, co powtarza się u Ciebie każdego dnia. Odpiszemy, czy to się opłaca automatyzować - także wtedy, gdy naszym zdaniem nie.

Napisz do nas

Baza wiedzy

Od czego zacząć z automatyzacją

Zanim kupisz narzędzie, przeczytaj, które procesy faktycznie zwracają się po automatyzacji.

Od czego zacząć z AI w firmie

Większość nieudanych wdrożeń AI nie przewraca się na technologii, a na wyborze procesu. Dlatego zaczynamy od t...

Przeczytaj Wydajność

Strona wolno się ładuje

Wolna strona to nie jedna usterka, a suma kilku. Zaczynamy od pomiaru, bo bez niego optymalizacja jest zgadywa...

Przeczytaj