Produkty AI osadzone w realnym procesie
Wdrażamy AI tam, gdzie można obronić wynik biznesowo: szybszą decyzję, mniej ręcznej pracy albo większą przepustowość zespołu.
Mierzalny use case
AI wdrażane tylko tam, gdzie daje wynik
Human-in-the-loop
Kontrola jakości i bezpieczeństwa decyzji
Integracja z danymi
AI osadzone w Twoich systemach i procesach
Problemy, które kwalifikują się do sensownego AI
AI ma sens wtedy, gdy ma konkretne zadanie w procesie, a nie rolę efektownego dodatku.
Sygnał, który zwykle widać pierwszy
dużo pracy kopiuj-wklej i manualnej klasyfikacji
Jak to układamyBudujemy AI wokół konkretnego zadania operacyjnego
Dobieramy model, guardraile i interfejs tak, by AI wspierało proces zamiast go destabilizować.
Co to robi z procesem
decyzje są powolne, bo wiedza jest rozproszona
Jak to układamyBudujemy AI wokół konkretnego zadania operacyjnego
Dobieramy model, guardraile i interfejs tak, by AI wspierało proces zamiast go destabilizować.
Sygnał, który zwykle widać pierwszy
brak źródeł danych, którym można zaufać
Jak to układamyProjektujemy warstwę kontroli, oceny i eskalacji
Wprowadzamy walidację, feedback i monitoring jakości tam, gdzie ryzyko jest największe.
Co to robi z procesem
nie wiadomo, kiedy odpowiedź AI jest błędna
Jak to układamyProjektujemy warstwę kontroli, oceny i eskalacji
Wprowadzamy walidację, feedback i monitoring jakości tam, gdzie ryzyko jest największe.
Sygnał, który zwykle widać pierwszy
brak integracji z systemami i danymi operacyjnymi
Jak to układamyPrzenosimy AI z PoC do produktu
Osadzamy rozwiązanie w istniejącym procesie, danych i interfejsach użytkownika.
Co to robi z procesem
wynik trafia poza główny workflow użytkownika
Jak to układamyPrzenosimy AI z PoC do produktu
Osadzamy rozwiązanie w istniejącym procesie, danych i interfejsach użytkownika.
Gdzie pojawia się zależność
Workflow, które zdejmują powtarzalną pracę z zespołu i skracają operacje
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Dlaczego warto to spiąć razem
Ta kategoria zwykle decyduje o tempie wdrożenia, stabilności i sensownej kolejności zmian.
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Gdzie pojawia się zależność
Integracje, które usuwają ręczną pracę i łączą krytyczne procesy
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Dlaczego warto to spiąć razem
Ta kategoria zwykle decyduje o tempie wdrożenia, stabilności i sensownej kolejności zmian.
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Gdzie pojawia się zależność
Systemy, które porządkują sprzedaż, operacje i obsługę klienta
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Dlaczego warto to spiąć razem
Ta kategoria zwykle decyduje o tempie wdrożenia, stabilności i sensownej kolejności zmian.
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Gdzie AI ma sens
Tam, gdzie da się jasno wskazać koszt ręcznej pracy, opóźnienia decyzji albo brak dostępu do wiedzy operacyjnej.
01
Wybieramy use case, który da się szybko zweryfikować biznesowo
Copiloty i asystenci dla działów operacyjnych oraz supportu
Tam, gdzie da się jasno wskazać koszt ręcznej pracy, opóźnienia decyzji albo brak dostępu do wiedzy operacyjnej.
02
Porządkujemy dane, źródła prawdy i ścieżki odpowiedzialności
AI Search, klasyfikacja treści, OCR i ekstrakcja danych
AI jako realna funkcja produktu, nie osobne demo do pokazania inwestorom.
03
Projektujemy interfejs decyzji, nie tylko samo wywołanie modelu
Automatyzacje agentowe wspierające obsługę powtarzalnych zadań
AI jako realna funkcja produktu, nie osobne demo do pokazania inwestorom.
Realizacje, które pokazują
jak dowozimy trudne projekty
To case studies z obszarów OMS, ERP, AI, integracji systemów, private cloud i modernizacji legacy, które pokazują, jak przejmujemy odpowiedzialność za trudne wdrożenia.
Klient: TimeCamp.com
Aplikacja desktop legacy:
utrzymanie i modernizacja kluczowej aplikacji
Przejęliśmy odpowiedzialność za rozwój i stabilizację dojrzałej aplikacji desktopowej, dbając o ciągłość działania i bezpieczne zmiany.
WYZWANIE
✓ Utrzymanie i rozwój dojrzałego kodu legacy
✓ Wysokie oczekiwania dot. stabilności i UX
✓ Konieczność zmian bez ryzyka regresji krytycznych funkcji
ROZWIĄZANIE
✓ Bezpieczny rozwój i porządkowanie warstwy legacy
✓ Ciągłe usprawnienia UX i wydajności aplikacji
✓ Stabilność produktu przy regularnych wydaniach
Jeśli projekt ma ruszyć
bez chaosu, zacznijmy od rozmowy
W krótkiej rozmowie ustalimy, co blokuje projekt, gdzie jest największe ryzyko i jaki pierwszy krok da realny postęp.
Odpowiadamy w 24 godziny
Po rozmowie wiesz, jaki powinien być pierwszy krok
W modelu fixed-price: 12 miesięcy gwarancji po wdrożeniu