Proof 1
3-8 tygodni — pierwszy moduł AI na produkcji
Dedykowane rozwiązanie AI
Modułowy system AI dopasowany do Twojej firmy
Projektujemy i wdrażamy dedykowane rozwiązanie AI: multi-LLM, RAG na Twojej bazie wiedzy, workflow, integracje i prompty pod każdy use case.
RAG + workflow pod Twoje KPI
Cloud, on-prem lub hybryda
Proof 2
Multi-LLM — Claude, GPT, Gemini lub model lokalny
Proof 3
RAG + workflow + integracje — jeden spójny system
Problem
Generic AI nie zna Twojego biznesu
ChatGPT jest świetny. Ale nie zna Twojej terminologii, Twoich produktów, Twoich procedur. Za każdym razem musisz tłumaczyć kontekst.
📚 Brak kontekstu firmowego
- Asystent nie zna Twoich produktów, polityk i procedur
- Odpowiedzi są ogólne i nieprzydatne operacyjnie
- Halucynacje rosną, gdy brakuje wiarygodnych źródeł
🔄 Brak automatyzacji pracy
- Zespół kopiuje dane między narzędziami ręcznie
- Każdy dział buduje własne prowizoryczne prompty
- AI pomaga punktowo, ale nie skraca całego procesu
🎯 Niespójny styl i jakość
- Wyniki nie trzymają standardu marki
- Brakuje reguł dla różnych use case'ów
- Treści wymagają ręcznych poprawek
🔒 Ryzyko danych i compliance
- Nie każdy proces możesz przenieść do publicznego czatu AI
- Wymagane są polityki dostępu i audyt działań
- Zespół potrzebuje bezpiecznej architektury wdrożenia
Rozwiązania
Modułowy system dedykowanego AI
Łączymy gotowe moduły w jedną architekturę: multi-LLM, RAG na wiedzy klienta, prompt layer, workflow, integracje i opcjonalny fine-tuning.
Droga 01
🧠 Warstwa modeli LLM
Dobieramy silnik do zadania: Claude, GPT, Gemini albo model lokalny. Możemy też routować zapytania między modelami.
Najlepsze gdy:
- Potrzebujesz jakości, kosztu i latencji pod kontrolą
- Masz różne typy zadań i różne SLA
- Chcesz uniknąć lock-inu na jednego dostawcę
Etap: tydzień 1-2
Droga 02
📚 RAG z Twoją bazą wiedzy
Łączymy modele z dokumentami, procedurami i danymi firmowymi. Odpowiedzi są oparte na Twoich źródłach, nie na domysłach modelu.
Najlepsze gdy:
- Obsługa klienta i zespoły operacyjne
- Wewnętrzne bazy wiedzy i self-service
- Procesy wymagające cytowania źródeł
Etap: tydzień 2-4
Droga 03
⚙️ Workflow i automatyzacje
Projektujemy przepływy end-to-end: klasyfikacja, decyzje, generowanie treści, eskalacje i zadania follow-up.
Najlepsze gdy:
- Powtarzalne procesy w sprzedaży, support, HR i operacjach
- Skrócenie czasu realizacji zadań
- Redukcja błędów ręcznych
Etap: tydzień 3-5
Droga 04
✍️ Prompty pod konkretne use case'y
Tworzymy biblioteki promptów i role dla każdego scenariusza: support, sprzedaż, back-office, zarząd.
Najlepsze gdy:
- Potrzebujesz spójnego tone of voice
- Każdy dział ma inne cele i kryteria jakości
- Chcesz skalować dobre praktyki w całej firmie
Etap: tydzień 2-5
Droga 05
🎓 Fine-tuning tylko gdy ma sens
Fine-tuning traktujemy jako opcję, nie punkt startowy. Włączamy go tylko wtedy, gdy dane i ROI to uzasadniają.
Najlepsze gdy:
- Masz duży, jakościowy zbiór przykładów
- Różnica jakości po promptach i RAG nadal jest za mała
- Potrzebujesz specjalizacji w wąskim zadaniu
Opcjonalnie: +2-4 tygodnie
Droga 06
🔌 Integracje z Twoimi systemami
Łączymy AI z CRM, ERP, helpdeskiem, CMS-em i narzędziami wewnętrznymi, aby AI działało tam, gdzie pracuje zespół.
Najlepsze gdy:
- Potrzebujesz automatycznego przepływu danych
- Chcesz uruchamiać akcje w systemach źródłowych
- AI ma być częścią istniejącej architektury, nie osobną wyspą
Etap: tydzień 4-6
Zastosowania
Gdzie dedykowane AI robi różnicę
🎧 Copilot dla działu obsługi klienta
Agent AI podpowiada odpowiedzi na bazie aktualnej wiedzy produktowej, historii klienta i SLA. Konsultant zatwierdza lub edytuje jednym kliknięciem.
🧾 Asystent sprzedaży połączony z CRM
AI przygotowuje notatki ze spotkań, follow-upy i drafty ofert, korzystając z danych szans sprzedażowych oraz standardów handlowych firmy.
📑 Automatyzacja dokumentów i back-office
System klasyfikuje dokumenty, wyciąga dane, uruchamia odpowiedni workflow i generuje gotowe odpowiedzi lub decyzje operacyjne.
🛠️ Asystent serwisu i utrzymania
Technik opisuje problem, a AI proponuje procedurę naprawy, listę części i kolejne kroki na podstawie historii zgłoszeń i instrukcji.
👥 Copilot HR i onboarding
Pracownicy dostają odpowiedzi o politykach, benefitach i procesach HR. AI prowadzi checklisty onboardingowe i przypomina o brakujących krokach.
📊 Asystent analityczny dla zarządu
AI łączy dane z kilku źródeł, tworzy podsumowania tygodniowe i odpowiada na pytania decyzyjne z kontekstem finansowym i operacyjnym.
Technologia
Jak to działa technicznie
Komponenty dedykowanego systemu AI:
Warstwa LLM (Claude / GPT / Gemini / local)
- Single-model lub multi-model routing
- Dobór modelu do jakości, kosztu i latencji
- Możliwość wdrożenia modelu lokalnego
RAG i baza wiedzy klienta
- Ingestion dokumentów i danych operacyjnych
- Wyszukiwanie semantyczne + filtrowanie po metadanych
- Odpowiedzi z groundingiem w źródłach
Prompt layer per use case
- Role i instrukcje dla działów i scenariuszy
- Guardraile jakości i zgodności
- Wersjonowanie promptów i testy regresji
Workflow i automatyzacje
- Orkiestracja kroków: klasyfikacja, decyzja, akcja
- Reguły biznesowe i eskalacje do człowieka
- Automatyczne zadania follow-up
Integracje systemowe
- CRM, ERP, helpdesk, CMS i bazy wewnętrzne
- Dwukierunkowy przepływ danych
- Webhooki, API i kolejki zdarzeń
Fine-tuning (opcjonalny moduł)
- Uruchamiany tylko po walidacji ROI
- Dla wąskich zadań, gdzie prompt + RAG nie wystarcza
- Pełna ewaluacja przed wdrożeniem produkcyjnym
Dane i bezpieczeństwo
Twoje dane, Twoja kontrola
🔐 Data ownership
Twoje dane pozostają Twoje. Używamy ich wyłącznie do działania Twojego systemu AI. Nie dzielimy i nie sprzedajemy danych.
🏠 On-premise option
Model może działać w Twojej infrastrukturze. Zero danych w chmurze. Pełna izolacja.
🔒 Encryption
Dane szyfrowane w spoczynku i w transmisji. Enterprise-grade security.
📋 Audit trail
Pełny log operacji. Wiesz co, kiedy, przez kogo.
⚖️ Compliance
RODO, NDA, własne polityki. Dostosowujemy się do Twoich wymagań.
🗑️ Right to delete
Możesz usunąć wszystkie dane i model w dowolnym momencie.
Modele bazowe
Wybieramy najlepszy fundament
OpenAI GPT 5.2
- Najlepszy all-rounder do złożonych use case'ów
- Stabilne API i narzędzia enterprise
- Dobrze działa w RAG i automatyzacjach
Opus 4.6
- Mocne rozumowanie i praca na długim kontekście
- Wysoka jakość odpowiedzi eksperckich
- Sprawdza się w zadaniach decyzyjnych
Gemini 3 Pro
- Szybkie odpowiedzi i multimodalność
- Dobry balans jakości do kosztu
- Silne wsparcie dla workflow produktowych
Model lokalny (Llama / Mistral)
- Pełna kontrola danych i polityk bezpieczeństwa
- Opcja wdrożenia on-prem w środowiskach regulowanych
- Najczęściej używany jako element multi-model stacku
Dobieramy model do problemu w ramach sprawdzonego zestawu: OpenAI GPT 5.2, Opus 4.6, Gemini 3 Pro oraz modele lokalne. Decyzję opieramy na jakości, latency, koszcie i wymaganiach bezpieczeństwa.
Proces
Od koncepcji do produkcji
01
tydzień 1
Warsztat i mapa priorytetów
- Cele biznesowe, KPI i zakres pierwszego wdrożenia
- Wybór use case'ów o najwyższym ROI
- Audyt danych, systemów i ograniczeń compliance
- Plan architektury modułowej (LLM, RAG, workflow, integracje)
02
tydzień 2-3
Architektura i fundament
- Konfiguracja warstwy multi-LLM (Claude / GPT / Gemini / local)
- Setup bazy wiedzy i pipeline'ów RAG
- Polityki bezpieczeństwa, uprawnienia i monitoring
- Definicja standardów jakości odpowiedzi
03
tydzień 3-5
Prompty i workflow dla kluczowych procesów
- Prompt library per use case i role użytkowników
- Budowa workflow end-to-end z regułami biznesowymi
- Integracje z CRM/ERP/helpdesk/CMS przez API
- Testy jakości i iteracje z zespołem
04
tydzień 6-8
Pilotaż produkcyjny
- Uruchomienie pierwszych procesów na realnych danych
- Pomiar KPI: jakość, czas, koszt, adopcja
- Eskalacje do człowieka i scenariusze wyjątków
- Szkolenie zespołu i playbook operacyjny
05
tydzień 9-12
Skalowanie modułów
- Rozszerzenie na kolejne działy i przypadki użycia
- Dodatkowe automatyzacje oraz integracje systemowe
- Optymalizacja kosztu i latencji multi-LLM
- Backlog usprawnień na kolejne sprinty
06
po wdrożeniu, gdy ROI jest jasne
Optymalizacja i fine-tuning (opcjonalnie)
- Fine-tuning tylko dla zadań wymagających specjalizacji
- A/B testy: prompt + RAG vs fine-tuning
- Utrzymanie jakości, audyty i aktualizacje wiedzy
- Ciągła optymalizacja routingu modeli i workflow
Inwestycja
Pakiety dedykowanego rozwiązania AI
Pakiet Foundation
- Analiza procesów i architektura dedykowanego rozwiązania AI
- Warstwa multi-LLM + routing (Claude/GPT/Gemini/local)
- RAG na bazie wiedzy klienta dla 1-2 use case'ów
- Prompt library i podstawowe workflow
45 000-75 000 zł
Pakiet Growth
- 3-5 procesów z automatyzacją end-to-end
- Integracje z CRM/ERP/helpdesk/CMS
- Rozszerzone monitorowanie jakości i kosztu
- Wsparcie rolloutu dla zespołów operacyjnych
75 000-130 000 zł
Pakiet Enterprise
- Wielodziałowy system AI z governance i SLA
- Zaawansowane integracje, role i polityki dostępu
- Wariant cloud, hybrid lub on-prem
- Roadmapa skalowania i dedykowany lead techniczny
130 000-260 000 zł
Moduł Fine-tuning (opcjonalny)
- Uruchamiany po walidacji danych i ROI
- Przygotowanie datasetu, trening i ewaluacja
- Wdrożenie endpointu i testy regresji jakości
- Dodatek do działającego systemu RAG/workflow
+25 000-80 000 zł
Koszty operacyjne (API / hosting):
- API LLM + embeddings: zwykle 2 000-12 000 zł/mies
- Hosting, observability i automatyzacje: zwykle 1 500-8 000 zł/mies
- Moduł fine-tuning (jeśli wdrożony): zwykle +1 500-6 000 zł/mies
Najczęstsze pytania
Najczęściej startujemy od RAG + prompt layer + workflow. Fine-tuning dokładamy dopiero, gdy po testach jakości i kosztu widać realny zysk.
Minimum kilkadziesiąt, optymalnie setki-tysiące. Im więcej relevantnych dokumentów, tym lepsze odpowiedzi.
Tak, dlatego łączymy RAG, reguły workflow i walidację odpowiedzi. Fine-tuning może pomóc w wybranych zadaniach, ale nadal projektujemy proces z kontrolą człowieka.
Dla RAG dodajesz nowe dokumenty, a system automatycznie je indeksuje. Fine-tuning to osobny moduł i aktualizujemy go tylko wtedy, gdy jest to biznesowo uzasadnione.
Pomagamy w data preparation. Często zaczynamy od audytu danych i pomagamy je zebrać i oczyścić.
Dobieramy model do zadania: GPT, Claude, Gemini oraz modele lokalne przy wymaganiach bezpieczeństwa lub on-prem. Często łączymy je w routing multi-LLM.
Wdróż dedykowane rozwiązanie AI dla swojego biznesu
Porozmawiajmy o Twoich danych i potrzebach. Doradzimy najlepsze podejście.