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.