AI dla Twojego Biznesu
Wykorzystaj moc sztucznej inteligencji, by przyspieszyć rozwój swojej firmy i wyprzedzić konkurencję.
AI dla Twojej firmy
Na czym polega wdrożenie AI?
Masz proces, który zabiera zespołowi zbyt dużo czasu? Chcesz lepiej wykorzystać dane do podejmowania decyzji? Wdrożenie AI to rozwiązania dopasowane do Twoich celów biznesowych: od asystentów odpowiadających na pytania z danych firmowych, przez automatyzację powtarzalnych zadań po klasyfikację dokumentów i analizę obrazu. Zaczynamy od krótkiego pilotażu, weryfikujemy efekt na Twoich danych, a następnie integrujemy rozwiązanie z istniejącymi systemami. Dzięki temu odciążysz zespół, skrócisz czas reakcji i usprawnisz kluczowe procesy — bez rewolucji w obecnych narzędziach.
Czy to dla Ciebie?
Czy to dla Ciebie? Sprawdź, czy rozpoznajesz poniższe symptomy
Jeśli choć jeden z nich pasuje do Twojej firmy, wdrożenia AI mogą przynieść szybki efekt.
Obsługa klienta dusi się w powtarzalnych pytaniach
Konsultanci odpowiadają w kółko na te same sprawy, SLA rośnie, a klienci nie mają self-service 24/7.
Pracownicy „szukają dłużej niż pracują”
Procedury, oferty i umowy są rozproszone. Brakuje wyszukiwarki semantycznej i podsumowań na żądanie.
Dokumenty i e-maile trzeba czytać „od deski do deski”
Ekstrakcja danych z umów, reklamacji czy protokołów dzieje się ręcznie; kategoryzacja i routing spraw nie są zautomatyzowane.
Decyzje opierają się na wyczuciu, nie na danych
Prognozy popytu, rotacji klientów czy ryzyka są ad-hoc. Brakuje modeli predykcyjnych wspierających planowanie.
Nikt nie zauważa odchyleń na czas
Podejrzane transakcje, anomalie w logach lub produkcji wychwytywane są po fakcie, zamiast w momencie zdarzenia.
Generowanie treści zabiera za dużo czasu
Opisy produktów, oferty, raporty i wiadomości powstają od zera; nie ma systemu draftów i kontroli jakości z AI.
Dane są, ale „nie pracują”
Brak stałego obiegu danych do analityki i modeli; informacje krążą w plikach i mailach, zamiast napędzać procesy.
Chcesz AI, ale masz obawy o bezpieczeństwo i zgodność
Potrzebujesz pracy na danych wrażliwych (on-prem/prywatne LLM), kontroli dostępu i pełnego logowania zapytań.
Masz systemy, ale brakuje integracji z AI
Chcesz wzbogacić istniejące aplikacje o chaty, podsumowania i wnioskowanie przez API – bez „wymiany wszystkiego”.
Potrzebujesz asystentów dla konkretnych działów
Sprzedaż, HR, serwis czy prawnicy – asystenci do przygotowania ofert, notatek ze spotkań i standaryzacji komunikacji.
Co oferujemy
W jakich obszarach możemy Ci pomóc?
Wykorzystujemy LLM oraz ML, by wspierać firmy w automatyzacji, analizie danych, tworzeniu treści i organizacji wiedzy — tak, żebyś mógł działać szybciej, efektywniej i z większą pewnością.
Integracje dużych modeli jezykowych
Duże modele językowe (LLM) umożliwiają przetwarzanie i generowanie treści, wspierając interaktywność i automatyzację komunikacji w aplikacjach biznesowych. Wykorzystujemy najnowsze modele językowe, takie jak GPT, Meta, Mistral i inne wiodące rozwiązania, aby zapewnić maksymalną precyzję i elastyczność.
Automatyzacja Obsługi Klienta
Chatboty oparte na LLM mogą automatycznie odpowiadać na pytania klientów, udzielać wsparcia i rozwiązywać proste problemy, dzięki czemu obsługa staje się szybsza i bardziej dostępna.
Tworzenie i Optymalizacja Treści
LLM wspierają automatyczne generowanie różnorodnych treści, takich jak raporty, opisy produktów i artykuły, przyspieszając procesy związane z komunikacją i marketingiem.
Zaawansowana Analiza Tekstu i Wydobywanie Informacji
Duże modele językowe (LLM) przetwarzają ogromne ilości tekstu, umożliwiając automatyczną analizę i wyodrębnianie kluczowych informacji z dokumentów, raportów, wiadomości e-mail i innych źródeł. Dzięki temu firmy mogą identyfikować istotne tematy, trendy i zależności, a także automatycznie wydobywać dane, co wspiera zarządzanie wiedzą i analitykę biznesową.
Wyszukiwanie i Organizacja Wiedzy
LLM wspierają firmy w inteligentnym przeszukiwaniu treści, generowaniu podsumowań i organizowaniu dokumentów na podstawie ich zawartości. Dzięki zaawansowanym funkcjom wyszukiwania i automatycznej klasyfikacji treści pracownicy mogą szybko uzyskać dostęp do potrzebnych informacji, co poprawia efektywność pracy i usprawnia przepływ informacji.
Tworzenie modeli ML (Machine Learning)
Uczenie maszynowe (ML) wspiera analizę danych, optymalizację procesów oraz przewidywanie trendów, umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji biznesowych.
Predykcje
Modele ML prognozują przyszłe wydarzenia, takie jak zapotrzebowanie, zmiany na rynku czy rotacja klientów. Dzięki temu firmy mogą planować działania z wyprzedzeniem, lepiej zarządzać zasobami i minimalizować ryzyko wynikające z nieoczekiwanych zmian.
Analiza Danych
Uczenie maszynowe pozwala na identyfikację wzorców i korelacji w dużych zbiorach danych, co umożliwia głębsze zrozumienie zachowań klientów oraz trendów rynkowych. Analizy te wspierają optymalizację działań i pomagają w podejmowaniu bardziej precyzyjnych decyzji biznesowych.
Klastryzacja
Modele ML umożliwiają segmentację klientów lub produktów na podstawie wspólnych cech, co pozwala na bardziej efektywne targetowanie kampanii marketingowych. Dzięki temu firmy mogą lepiej dostosować oferty do specyficznych potrzeb różnych grup klientów.
Wykrywanie Anomalii
Uczenie maszynowe pomaga w identyfikacji nieprawidłowości w danych, takich jak podejrzane transakcje lub niestandardowe zachowania, które mogą wskazywać na potencjalne oszustwa. Wczesne wykrywanie anomalii pozwala firmom na szybką reakcję i zwiększa bezpieczeństwo operacyjne.
Jakie korzyści?
Przykłady zastosowania i korzyści
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w wielu branżach - od e-commerce i finansów, po opiekę zdrowotną, produkcję czy prawo. Dzięki integracji dużych modeli językowych (LLM) i uczenia maszynowego (ML) firmy mogą automatyzować procesy, poprawiać obsługę klienta, analizować dane i szybciej podejmować trafne decyzje. Poniżej przedstawiamy konkretne przykłady zastosowań w różnych sektorach gospodarki.
Przykłady zastosowania i korzyści
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w wielu branżach - od e-commerce i finansów, po opiekę zdrowotną, produkcję czy prawo. Dzięki integracji dużych modeli językowych (LLM) i uczenia maszynowego (ML) firmy mogą automatyzować procesy, poprawiać obsługę klienta, analizować dane i szybciej podejmować trafne decyzje. Poniżej przedstawiamy konkretne przykłady zastosowań w różnych sektorach gospodarki.
Machine Learning
- Predykcje sprzedaży: Modele ML przewidują przyszłe zapotrzebowanie na produkty, co umożliwia lepsze zarządzanie magazynem i minimalizowanie braków towarowych.
- Systemy rekomendacyjne: Algorytmy ML personalizują rekomendacje produktowe na podstawie preferencji klientów, zwiększając zaangażowanie i konwersję.
Large Language Model
- Automatyczna obsługa klienta: Chatboty z LLM odpowiadają na pytania klientów i wspierają proces zakupowy, co poprawia doświadczenia użytkownika.
- Generowanie opisów produktów: LLM generują treści, takie jak opisy produktów lub recenzje, automatyzując proces tworzenia treści na stronie.
Porozmawiajmy
Chcesz wykorzystać AI, by usprawnić swój biznes?
Zostaw numer, oddzwonimy i pokażemy, jak AI może pomóc Twojej firmie.
nasz proces
Proces Tworzenia modelu
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w wielu branżach - od e-commerce i finansów, po opiekę zdrowotną, produkcję czy prawo. Dzięki integracji dużych modeli językowych (LLM) i uczenia maszynowego (ML) firmy mogą automatyzować procesy, poprawiać obsługę klienta, analizować dane i szybciej podejmować trafne decyzje. Poniżej przedstawiamy konkretne przykłady zastosowań w różnych sektorach gospodarki.
Definicja Problemu
Na początek dokładnie określamy problem, który model ML ma rozwiązać, oraz definiujemy cele i wymagania projektu.
Zebranie Danych i Integracja
Zbieramy potrzebne dane z różnych źródeł i integrujemy je w jedną spójną bazę, zapewniając, że dane są odpowiednie i dostępne do dalszej analizy.
Przygotowanie Danych
Przeprowadzamy wstępne przygotowanie danych, w tym czyszczenie, uzupełnianie brakujących wartości i przekształcanie danych, aby były one gotowe do użycia w modelu.
Wizualizacja Danych
Wizualizujemy dane, aby lepiej zrozumieć ich strukturę, zidentyfikować wzorce i zależności, które mogą być przydatne przy budowie modelu.
Analiza Danych
Przeprowadzamy analizę danych, aby wyodrębnić kluczowe informacje i zrozumieć czynniki wpływające na rozwiązanie problemu. Analiza ta stanowi fundament do budowy modelu.
Przygotowanie Modelu ML
Na podstawie przeanalizowanych danych tworzymy i trenujemy model ML, dostosowując parametry, aby uzyskać najlepsze rezultaty.
Uruchomienie Modelu ML
Po przeprowadzeniu testów i walidacji modelu wdrażamy go w środowisku produkcyjnym, zapewniając pełną integrację z systemami klienta i gotowość do działania.
tech stack
Nasze Technologie
Jakie technologie wykorzystujemy do stworzenia oprogramowania dedykowanego dla Twojego biznesu?
Języki
JavaScript
Python
Frameworki
TensorFlow
PyTorch
Vercel
GPT
LLama
Faq
Najczęściej Zadawane Pytania
Szybkie odpowiedzi na temat naszych usług, procesów, danych i harmonogramów w zakresie sztucznej inteligencji.
Czy AI sprawdzi się w mojej branży?
Czy AI sprawdzi się w mojej branży?
Tak, AI znajduje zastosowanie w różnych branżach, takich jak e-commerce, finanse, produkcja, logistyka, a nawet zdrowie i edukacja. Sztuczna inteligencja jest wszechstronna i potrafi wspierać decyzje, automatyzować procesy oraz personalizować doświadczenia użytkowników. Przeprowadzamy szczegółową analizę potrzeb, aby dobrać rozwiązania, które będą skuteczne w Twojej branży.
Ile czasu zajmuje wdrożenie rozwiązań AI?
Ile czasu zajmuje wdrożenie rozwiązań AI?
Czas wdrożenia zależy od złożoności projektu oraz dostępnych danych. Wstępne wdrożenia mogą trwać od kilku tygodni do kilku miesięcy, podczas gdy bardziej zaawansowane systemy mogą wymagać dłuższego czasu na przygotowanie, testowanie i optymalizację. Oferujemy elastyczny proces realizacji i na bieżąco informujemy o postępach.
Jakie dane są potrzebne do stworzenia modelu AI?
Jakie dane są potrzebne do stworzenia modelu AI?
Modele AI wymagają odpowiednich danych, które odzwierciedlają rzeczywistość biznesową klienta. W zależności od typu rozwiązania mogą to być dane sprzedażowe, dane o zachowaniach użytkowników, obrazy, dokumenty lub dane sensorów. Pomagamy klientom w organizacji i przygotowaniu danych, a jeśli niektóre dane są niedostępne, możemy zaprojektować proces ich pozyskiwania.
Czy mogę w przyszłości rozszerzyć wdrożony model AI?
Czy mogę w przyszłości rozszerzyć wdrożony model AI?
Tak, modele AI są elastyczne i można je rozszerzać lub aktualizować wraz z rozwojem biznesu. Umożliwiamy skalowalność wdrożonych modeli i oferujemy wsparcie w ich dalszej optymalizacji. Dzięki temu Twoje rozwiązania AI mogą adaptować się do nowych wymagań i wykorzystywać nowe dostępne dane.
SKONTAKTUJ SIĘ
Masz jakieś pytania?
Oprogramowanie dedykowane nie ma przed nami tajemnic. Jeśli potrzebujesz zaufanego kontrahenta - napisz do nas