Integracja AI
AI Integracja
Każdy projekt powinien zaczynać się od problemu. Ustalamy, gdzie AI faktycznie pomaga Twojej firmie, a gdzie zwykły skrypt sprawdzi się lepiej. A potem budujemy właściwe rozwiązanie.
AI wbudowane w produkt, a nie narzucone od góry.
Integracja AI ma sens tylko wtedy, gdy zmienia sposób korzystania z produktu. Trzy wskaźniki, które mierzymy w każdym projekcie.
Czas odpowiedzi spada poniżej 8 sekund
Pobieranie informacji i wnioskowanie oparte na Twoich danych. Klienci znajdują odpowiedź szybciej niż poproszą człowieka — za każdym razem, na każdym kanale.
Wskaźnik halucynacji poniżej 2%
Każde wyjście jest oceniane w ramach ustalonego harnessu ewaluacyjnego przed wypuszczeniem. Halucynacje są wykrywane, punktowane i traktowane jak błędy.
Automatyzacja marketingu, a nie tylko czatbot
Agenci AI przygotowują wiadomości, podsumowują rozmowy, kwalifikują leady. Interfejs czatu to tylko jedna warstwa — prawdziwe oszczędności generują automatyzacje back-office.
Twoje dane przepływają przez warstwy inteligencji
Nie doklejamy sztucznej inteligencji do Twoich systemów. Integrujemy ją z potokiem danych, dzięki czemu uczy się wszystkiego, czego już nauczyła się Twoja firma.
Jak to wygląda naprawdę
Krótkie spojrzenie na interfejs, z którego korzystają klienci i operatorzy na co dzień. Bez marketingowych screenów ani fikcyjnych danych.
AI wdrożone do produkcji, a nie tylko demonstracje.
Każdy z poniższych projektów posiada rzeczywisty harness ewaluacyjny, konkretny limit kosztów oraz prawdziwych użytkowników wykonujących zapytania każdego dnia.
Kiedy stosować AI, a kiedy lepiej zrezygnować
Nie każde wyzwanie wymaga sieci neuronowej. Pokazujemy, jak oceniamy, czy AI będzie właściwym narzędziem w rzeczywistym projekcie klienta.
Zbudować niestandardowy model, czy skorzystać z gotowego?
Why
Klient miał 800 oznaczonych przykładów. Za mało, by trenować od zera, ale wystarczająco, by dostroić model bazowy. Dostrajanie dało nam 89% dokładności w 3 tygodnie zamiast 6 miesięcy zbierania danych.
Alternatives Considered
Trening od zera dałby większą kontrolę, ale wymaga 10 razy więcej danych. W tym przypadku dostrajanie pozwoliło osiągnąć założoną dokładność za ułamek kosztów.
Inferencja w chmurze, czy środowisko on-premise?
Why
Klient przetwarza 500 dokumentów dziennie. Przy takiej skali chmura kosztuje około 200 EUR miesięcznie. Utrzymanie własnej infrastruktury on-premise to 40 tys. EUR na start plus koszty serwisu. Rachunek był oczywisty.
Alternatives Considered
Rozwiązanie on-premise ma sens przy przetwarzaniu 50 000+ dokumentów dziennie lub gdy obowiązują surowe zasady rezydencji danych. Ten klient nie miał żadnych takich ograniczeń.
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym, czy wsadowe?
Why
Klient nie potrzebuje natychmiastowej klasyfikacji. Maile są sortowane o 8:00 i 14:00. Przetwarzanie wsadowe jest o 70% tańsze niż inferencja w czasie rzeczywistym i daje nam czas na walidację wyników przed ich przekazaniem dalej.
Alternatives Considered
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym jest niezbędne w czatach dla klientów lub przy dynamicznym kierowaniu zgłoszeń do supportu. W wewnętrznej obróbce dokumentów przetwarzanie wsadowe niemal zawsze jest lepszym wyborem.
Czy automatyzować też przypadki skrajne?
Why
Model obsługuje 87% przypadków z wysoką pewnością. Pozostałe 13% to przypadki niejednoznaczne. Próba ich automatyzacji wymagałaby 3 razy więcej danych treningowych, a i tak część zostałaby rozstrzygnięta błędnie. Taniej i dokładniej jest powierzyć wyjątki człowiekowi.
Alternatives Considered
Jeśli wolumen przypadków brzegowych jest bardzo duży (tysiące dziennie), inwestycja w wyspecjalizowany model może mieć sens. U tego klienta było to 26 przypadków dziennie. Weryfikacja przez człowieka w zupełności wystarcza.
Działający interfejs AI, harness ewaluacyjny i zespół przeszkolony do jego rozwijania.
Projekty AI kończą się porażką, gdy model ulega zmianie, a nikt tego nie zauważa. Dostarczamy system, który można oceniać, oraz zespół, który wie, kiedy należy przeprowadzić ponowną ocenę.
- Pipeline pobierania i wnioskowania podpięty do Twoich źródeł danych
- Harness ewaluacyjny z co najmniej 50 ocenianymi przypadkami testowymi na każdy interfejs
- Panel kosztów z podziałem na modele i klientów
- Automatyczne przełączanie modeli (mały → duży) po przekroczeniu limitu kosztów
- Rejestr promptów z wersjonowaniem i możliwością wycofania zmian
- Dwutygodniowy sprint szkoleniowy dla Twojego zespołu w zakresie iteracji nad promptami i mechanizmem pobierania danych
Prześlij dokument i obserwuj, jak AI wyodrębnia dane
Wgraj przykładową fakturę lub umowę. Zobacz, jak model identyfikuje pola, wyodrębnia wartości i przypisuje wynik pewności. Bez konieczności logowania.
Co naprawdę daje AI
Dokładność przy pierwszym wdrożeniu
Przyspieszenie przetwarzania danych
Redukcja klasyfikacji ręcznej
Średni czas do pierwszego modelu produkcyjnego
Trzy formy współpracy przy projekcie AI.
Praca z AI to proces iteracyjny; podpisujemy umowy na dwutygodniowe sprinty, a nie na 12-miesięczne kontrakty. Matryca określa całkowity limit kosztów dla każdej formy.
Jedno narzędzie AI, w pełni skonfigurowane
Wdrożenie w 4 tygodnie
- Pojedyncze narzędzie AI (czatbot, wyszukiwarka, klasyfikator itp.)
- Potok pobierania danych + zestaw do ewaluacji na 50 przypadkach
- Panel kosztów + system alertów
- Jeden poziom automatycznego przełączania modeli
- Wdrożenie wielotenantowe
- Własne dostrajanie modelu (fine-tuning)
Integracja AI produkcyjna
Wdrożenie w 8 tygodni
- Do 3 współdziałających narzędzi AI (czat + agent + klasyfikator)
- Zestaw do ewaluacji na 150+ przypadkach z regresyjnym CI
- Wywoływanie narzędzi przez istniejący CRM / bazę danych / API
- Wielomodelowe przełączanie z limitami kosztów dla każdego poziomu
- Rejestr promptów + wersjonowanie
- Kwartalny abonament na ewolucję promptów
Wieloprogramowa platforma AI
Zaangażowanie kwartalne
- Nieograniczone powierzchnie + integracje narzędzi
- Dopracowywanie (fine-tuning) i RLHF tam, gdzie mają sens
- Wdrożenie wielodostępowe z oceną dla każdego klienta
- Inżynier ML w zespole (pełny etat)
- Kwartalna audycja driftu i stronniczości
- Escrow kodu + klauzula wyjścia
Nie obejmuje kosztów API modeli (OpenAI, Anthropic, Google). Ruch kierujemy przez Twoje konta, więc koszty pozostają przejrzyste. Chmura + wektorowa baza danych rozliczane dodatkowo.
Dodaj do dowolnego pakietu.
Projekty AI dobrze współgrają z automatyzacją po stronie wzrostu. Te cztery usługi łatwo dokupić.
Jak biuro rachunkowe zautomatyzowało 91% procesu dopasowywania faktur
3000 faktur dopasowywanych ręcznie miesięcznie
Cztery osoby spędzały całe tygodnie na dopasowywaniu wpływających faktur do otwartych zamówień zakupu. Każde dopasowanie wymagało sprawdzenia nazwy dostawcy, kwoty, pozycji i numeru PO w dwóch systemach. Błędy kosztowały firmę średnio 8 tys. EUR miesięcznie w sporach.
Ekstrakcja OCR z dopasowaniem opartym na AI
Wytrenowaliśmy model do wyodrębniania pól z faktur (dowolny format, dowolny język) i dopasowywania ich do otwartych zamówień zakupu. Wskaźniki pewności kierują dopasowania o wysokiej pewności do automatycznej akceptacji, a niepewne — do kolejki weryfikacji przez człowieka z pełnym kontekstem.
4 osoby obsługują wyłącznie wyjątki
91% faktur dopasowuje się automatycznie. Koszty sporów spadły niemal do zera. Zespół zajmuje się teraz negocjacjami z dostawcami i planowaniem finansowym zamiast ręcznym porównywaniem danych.
Faktury automatycznie dopasowane (wcześniej 0%)
AI integration cost calculator
Build cost plus monthly run cost: the full picture.
Otwórz pełny kalkulator z metodologiąTwoje dane
05 fieldsWpływa na stawkę średnią; inżynierowie seniorzy są drożsi o 35%.
Szczere odpowiedzi
Co ludzie pytają przed inwestycją w AI
Słyszymy to przy każdym połączeniu sprzedażowym. Jeśli nie znajdziesz tu swojej odpowiedzi, zarezerwuj rozmowę.
Być może. Do zadań klasyfikacyjnych potrzebujemy co najmniej kilkuset oznakowanych przykładów. W przypadku predykcji dobrym punktem wyjścia jest 6–12 miesięcy danych historycznych. Jeśli nie masz ich wystarczająco dużo, czasami możemy wykorzystać wytrenowane wcześniej modele i dostroić je na Twoim mniejszym zbiorze danych. Oceniamy to w ciągu pierwszych dwóch tygodni, zanim się na cokolwiek zdecydujesz.
Każdy model ma próg pewności. Poniżej tego progu sprawa trafia do człowieka. Przy kluczowych decyzjach biznesowych zawsze zostawiamy człowieka w procesie. AI obsługuje masę. Twój zespół podejmuje decyzje wymagające osądu.
Przed wdrożeniem testujemy model pod kątem błędów systematycznych, a po wdrożeniu monitorujemy dryf. W przypadku generatywnej AI ograniczamy odpowiedzi do danych z Twojej domeny i weryfikujemy je względem znanych odpowiedzi. Mówimy wprost, w czym AI jest słabe. Niektórych zadań nie powinno się automatyzować.
Tak. Wdrażamy AI jako REST API, które działa obok Twoich obecnych systemów. Twój ERP, CRM lub własne narzędzie wywołuje API i otrzymuje wynik. Bez żadnych zmian w platformie.
Proof of concept w 4 tygodnie, na realnych danych. Widzisz wskaźniki dokładności i sam decydujesz, czy przechodzisz do produkcji. Samo wdrożenie produkcyjne to kolejne 4–8 tygodni, zależnie od stopnia skomplikowania integracji.
Z naszego doświadczenia — nie. AI przejmuje powtarzalną, masową pracę. Członkowie zespołu, którzy wcześniej się tym zajmowali, przechodzą do zadań wymagających ludzkiego osądu. Zespół księgowości, który zautomatyzował dopasowywanie faktur, poświęca teraz czas na negocjacje z dostawcami i obsługę wyjątków.
Gotowi, by zbudować coś co Cię wyróżnia?
Zamieńmy Twoją wizję w rzeczywistość. Nasz zespół jest gotowy, by pomóc Ci stworzyć oprogramowanie, które robi różnicę.