Wdrożenia AI
Chatbot który odpowiada z Twojej wiedzy (RAG), a nie zmyśla. Klasyfikacja maili i leadów. Czytanie faktur i dokumentów. Budujemy na Twoich danych, hostujemy tam gdzie chcesz, pokazujemy działający prototyp zanim ruszymy z pełnym wdrożeniem.
Jeśli rozpoznajesz przynajmniej dwa, rozmowa o wdrożeniu AI ma sens.
Handlowiec nie wie, czy ten produkt pasuje do tej maszyny, więc dzwoni do technologa. Wdrożenie nowej osoby trwa miesiące, bo wiedzy nie ma w jednym miejscu. Asystent RAG odpowiada z Twoich dokumentów w sekundy, z linkiem do źródła, nie ze zmyślenia.
Skrzynka kontakt@ to worek: zapytanie ofertowe, reklamacja, faktura, spam. Ktoś to czyta i rozsyła. Klasyfikacja AI oznacza i kieruje zgłoszenie do właściwej osoby albo do automatu od razu, bez czekania na poranny przegląd skrzynki.
Faktury, zamówienia, specyfikacje, umowy. Ktoś otwiera PDF i przepisuje dane do systemu. AI czyta dokument, wyciąga pola (NIP, kwoty, pozycje), oddaje do walidacji człowiekowi tylko gdy nie jest pewne. Mniej przepisywania, mniej literówek.
Gotowy chatbot nie zna Twojego cennika, procedur ani historii klienta, więc pewnym tonem podaje nieprawdę. RAG podpina model do Twojej bazy wiedzy: odpowiada tylko z tego, co masz, a gdy nie wie, mówi że nie wie.
Nie deklaracje ani slajdy. Wszystko poniżej pracuje w JSON Crew w tej chwili. Możemy to pokazać na ekranie, gdy przyjedziemy do Ciebie na pierwszy etap.
Programowanie
Cały nowy kod powstaje wspólnie z AI. Program proponuje rozwiązanie, człowiek sprawdza i akceptuje. Wiemy gdzie AI realnie przyspiesza, a gdzie tylko udaje, że pomaga.
Sprzedaż
Skrzynka kontaktowa czytana automatycznie. Każde zapytanie oznaczone (branża, temperatura klienta), trafia do właściwej osoby, bez rannego przeglądania.
Treści
Krótką notatkę AI zamienia na gotowy artykuł, człowiek sprawdza, publikacja jednym kliknięciem prosto na stronę. Zamiast dnia pracy, dwie godziny.
Social media
Karuzele, infografiki i komiksy generowane automatycznie. Spójne twarze bohaterów w każdym slajdzie, polski tekst dokładnie tam gdzie ma być, bez błędów.
Analityka
Podpięte do Google Search Console. Codzienne raporty pozycji i kliknięć, wiemy które strony wymagają szlifu bez klikania po panelu.
Utrzymanie
Kilkanaście stron klientów pod jednym panelem. Aktualizacje, monitoring i kopie zapasowe uruchamiane z jednego miejsca zamiast klikania po każdej stronie osobno.
Reklama
Podłączone konto reklamowe na Facebooku i Instagramie. Dzienny raport: które reklamy zjadają budżet, a które warto zwiększyć. Podpowiedzi AI, decyzję podejmuje człowiek.
Bezpieczeństwo
Automatyczny monitoring na stronach klientów. Po niedawnym ataku trzy rodzaje wirusów rozpoznane i usunięte w jeden dzień, bez utraty żadnej strony.
Sześć twardych zmian dla firmy. Klik pokazuje przykład z liczbami.
Klient dostaje wycenę tego samego dnia i zamawia u Ciebie zamiast szukać dalej.
Handlowiec dostaje zapytanie, asystent czyta specyfikację klienta i cennik, generuje wycenę do potwierdzenia przez człowieka. Zamiast 3 dni oczekiwania na wolne okienko technologa, 60 minut i klient ma ofertę.
Nowy handlowiec pyta asystenta zamiast trzymać na etacie 3 seniorów w rezerwie.
Cennik, procedury, wyjątki, historia klientów, wszystko w bazie, nie w głowach. Nowy pracownik pierwsze tygodnie nie wisi nad ramieniem doświadczonego kolegi, tylko pyta asystenta i dowozi.
Skalujesz sprzedaż i obsługę bez zatrudniania kolejnych osób do BOK.
Skrzynka kontakt@ czytana automatycznie, każde zapytanie oznaczone i skierowane do właściwej osoby. Powtarzalne pytania dostają automatyczną odpowiedź od razu, tylko trudne trafiają do człowieka. Ta sama ekipa obsłuży 3× więcej zapytań zanim zatrudnicie kogoś nowego.
Klient pyta w niedzielę o 23:00, dostaje merytoryczną odpowiedź w 5 minut zamiast „skontaktujemy się w poniedziałek".
Asystent odpowiada z Twojej bazy wiedzy o każdej porze. Klient który zadał pytanie wieczorem albo w weekend nie musi czekać do rana, dostaje wycenę, dostępność albo instrukcję od razu. Rano handlowiec ma gotowe podsumowanie i lead cieplejszy niż w poniedziałek.
Odejście seniora nie unieruchamia firmy, wiedza siedzi w bazie, nie w jednej głowie.
Cennik, procedury, wyjątki, historia dziwnych zamówień, wszystko udokumentowane w miejscu z którego asystent czerpie. Gdy senior idzie na emeryturę albo urlop, jego wiedza zostaje. Nowy handlowiec pyta tak samo jak przed 15 laty pytał Pan Krzysiek, dostaje tę samą odpowiedź, z tego samego dokumentu.
Handlowiec dzwoni najpierw do tego kto prawie kupuje, nie po alfabetycznej liście.
Asystent czyta wszystkie interakcje z klientem (maile, historia w CRM, ruch na stronie), ocenia dojrzałość i temperaturę leada, ustawia kolejkę dla handlowca. Priorytet ma ten kto był 3 razy na stronie oferty w tym tygodniu, nie ten kto zostawił zapytanie 6 miesięcy temu.
Pierwszy etap wdrożenia
Bez slajdów i bez ogólników. Przyjeżdżamy do Was, rozmawiamy z zespołem, patrzymy jak pracujecie, a w tydzień później dostajesz mapę procesów i rekomendację, gdzie AI ma sens u Was, a gdzie to strata pieniędzy.
Jak wygląda ten dzień
Co dostajesz w tydzień po
Raport i mapa zostają u Ciebie. Nawet jeśli po pierwszym etapie zdecydujemy razem, że to nie moment na dalsze wdrożenie, wychodzicie z konkretem, którego wcześniej nie mieliście.
Kto przyjeżdża
Developer z doświadczeniem produkcyjnym i opiekun procesu, który rozumie sprzedaż i operacje. Bez handlowca i bez konsultanta od PowerPointa.
Jeśli ruszamy dalej z wdrożeniem, kwotę pierwszego etapu odliczamy od budżetu projektu.
Wystartuj już teraz!Krótka rozmowa online. Powiesz gdzie jesteś z AI, my podpowiemy czy pierwszy etap ma dla Ciebie sens.
Wdrożenie AI ma sens wtedy, gdy rozwiązuje konkretny problem biznesowy, a nie gdy zarząd chce „mieć AI". Dlatego zaczynamy od pytania, na które AI ma odpowiedzieć: co przyspieszy, co odciąży, gdzie realnie zarobisz albo zaoszczędzisz. Dopiero potem dobieramy technologię.
Podejście jest challengerowe: powiemy Ci, gdzie AI się opłaca, a gdzie to droga zabawka. Nie każdy proces potrzebuje modelu językowego, czasem zwykła automatyzacja daje ten sam efekt taniej.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) podpina model językowy do Twojej bazy wiedzy. Zamiast odpowiadać z ogólnej wiedzy z internetu, model najpierw wyszukuje w Twoich dokumentach, a potem odpowiada tylko na ich podstawie, z linkiem do źródła. Dzięki temu zna Twój cennik i procedury, a gdy nie ma podstawy w danych, mówi że nie wie, zamiast zmyślać.
Halucynacji nie da się wyzerować, ale da się je ograniczyć i wyłapywać. Stosujemy RAG (odpowiedzi oparte na źródłach), wymuszamy cytowanie dokumentu, mierzymy trafność na Twoich realnych pytaniach i ustawiamy próg, poniżej którego model mówi że nie wie zamiast zgadywać. Jakość oceniasz na prototypie zanim zapłacisz za pełną budowę.
Zależy od wymagań. Gdy dane są wrażliwe (RODO, dane osobowe, finanse), stawiamy model na Twoim serwerze i dane nie wychodzą na zewnątrz. Gdy nie ma takich ograniczeń, korzystamy z modeli w chmurze, co jest tańsze i szybsze. Decyzję podejmujemy w pierwszym etapie, umowa powierzenia danych podpisywana przed startem.
Dobieramy pod zadanie, budżet i wymagania RODO, nie odwrotnie. Modele w chmurze (np. Claude, GPT) gdy liczy się jakość i nie ma ograniczeń co do danych. Modele otwarte (open source), stawiane na Twoim serwerze, gdy dane muszą zostać u Ciebie albo wolumen jest duży. Architektura jest tak zbudowana, żeby dało się przepiąć model, gdy ceny albo polityka dostawcy się zmienią.
Zaczynamy od jednodniowego pierwszego etapu (3 000 zł netto, płatne z góry). Po nim znamy zakres i podajemy cenę stałą na wdrożenie. Prosty asystent FAQ na gotowych dokumentach wyceniamy osobno, taniej niż pełne wdrożenie z integracją do systemu. Do tego dochodzi koszt zapytań do modelu, który pokazujemy z góry i monitorujemy po wdrożeniu.
To normalna sytuacja, nie przeszkoda. Pierwszy etap to właśnie przegląd danych: co macie, w jakim stanie, co trzeba uporządkować przed indeksowaniem. Czasem wystarczy próbka kluczowych dokumentów na start, a resztę dokładamy później. Jeśli danych jest za mało, żeby AI miało sens, powiemy to wprost zamiast brać projekt na siłę.
Największy błąd to podłączenie modelu, który odpowiada „z głowy". W biznesie liczy się, żeby AI odpowiadał z Twoich danych, dokumentów, cenników, procedur. To robi RAG: model najpierw znajduje właściwy fragment Twojej wiedzy, dopiero potem odpowiada. Mniej zmyślania, więcej konkretu, który da się zweryfikować.
AI bez zasad to ryzyko: wyciek danych, błędne decyzje, brak kontroli. Dlatego przy poważniejszych wdrożeniach ustawiamy governance (co model widzi, co może, jak logujemy) PRZED uruchomieniem, nie po incydencie.
Zaczynamy od pilota na wąskim, mierzalnym przypadku, żeby zobaczyć realny efekt, zanim wejdziesz z budżetem w skalę. Jeśli pilot dowozi, rozbudowujemy. Jeśli nie, wiesz to po kilku tygodniach, a nie po roku i dużym rachunku.
Zastanawiasz się, gdzie AI realnie pomoże w Twojej firmie? Umów bezpłatną rozmowę, wskażemy przypadki, które się zwrócą, i te, które lepiej odpuścić.