Wdrożenie AI w firmie
Sztuczna inteligencja tam, gdzie oszczędza czas: asystent odpowiadający na podstawie dokumentów firmy, automatyczne czytanie faktur i maili, AI wbudowane w istniejące systemy — także na prywatnych modelach.
Modele językowe potrafią dziś czytać dokumenty, streszczać, klasyfikować i odpowiadać na pytania na poziomie, który jeszcze niedawno wymagał człowieka. Sama rozmowa z czatem w przeglądarce nie zmienia jednak pracy firmy. Zmienia ją AI podłączone do danych i procesów: do dokumentów, skrzynki, CRM-u i systemu księgowego. Takie wdrożenia robimy.
Co wdrażamy
- Asystent na dokumentach firmy (RAG) — zespół zadaje pytania, a asystent odpowiada na podstawie Waszych procedur, umów, dokumentacji produktu czy bazy wiedzy, z odnośnikiem do źródła. Bez wysyłania całej wiedzy firmy do publicznego czatu.
- Odczyt dokumentów i maili — wyciąganie danych z faktur, zamówień, formularzy i wiadomości do systemu, klasyfikacja zgłoszeń i przekazywanie ich do właściwej osoby.
- AI w istniejącej aplikacji — podsumowania, podpowiedzi, wyszukiwanie w języku naturalnym i generowanie treści bezpośrednio w CRM-ie, panelu czy aplikacji, której już używacie.
- Automatyzacje z AI — przepływy w n8n albo w kodzie aplikacji, w których model wykonuje jeden krok procesu, a reszta dzieje się sama.
Prywatne modele i bezpieczeństwo danych
Nie każde dane mogą trafić do zewnętrznego dostawcy AI. Dlatego przy każdym wdrożeniu zaczynamy od pytania, gdzie dane mogą być przetwarzane. Do wyboru są modele dostępne przez API największych dostawców (z umową powierzenia danych i wyłączonym trenowaniem na Waszych danych) albo otwarte modele uruchomione na Waszej infrastrukturze, bez wysyłania danych na zewnątrz. Infrastrukturę self-hosted stawiamy i utrzymujemy na co dzień — zobacz infrastrukturę self-hosted.
Jak prowadzimy wdrożenie
1. Wybór procesu
Szukamy powtarzalnej pracy, która zajmuje ludziom najwięcej czasu i ma mierzalny wynik — liczba obsłużonych zgłoszeń, czas wprowadzenia dokumentu, odsetek błędów. Od tego zależy, czy wdrożenie się opłaci.
2. Prototyp na Waszych danych
Budujemy wersję działającą na prawdziwych dokumentach i sprawdzamy jakość odpowiedzi z osobami, które na co dzień wykonują tę pracę. Dopiero wtedy widać, czy AI radzi sobie z Waszymi przypadkami.
3. Wdrożenie i integracja
Podłączamy rozwiązanie do systemów, w których pracuje zespół, dodajemy uprawnienia, logowanie zapytań i kontrolę kosztów. Człowiek zostaje w pętli tam, gdzie błąd modelu byłby kosztowny.
4. Pomiar i utrzymanie
Mierzymy efekt względem stanu sprzed wdrożenia, poprawiamy jakość na podstawie realnych pytań i utrzymujemy rozwiązanie w ramach utrzymania aplikacji.
Najczęściej zadawane pytania
Czy nasze dane trafią do OpenAI albo innego dostawcy?
Tylko jeśli się na to zgodzicie. Możemy korzystać z API dostawców z umową powierzenia danych i wyłączonym trenowaniem albo uruchomić otwarty model na Waszej infrastrukturze, bez wysyłania danych na zewnątrz.
Co zrobić, żeby asystent nie wymyślał odpowiedzi?
Asystent odpowiada wyłącznie na podstawie wskazanych dokumentów i podaje źródło każdej odpowiedzi. Gdy w dokumentach nie ma informacji, ma to powiedzieć wprost. Jakość sprawdzamy na zestawie prawdziwych pytań przed wdrożeniem.
Od czego zacząć wdrożenie AI?
Od jednego, konkretnego procesu z mierzalnym wynikiem, a nie od „wdrożenia AI w całej firmie”. Na bezpłatnej konsultacji pomagamy wybrać taki proces i oceniamy, czy AI jest w nim najlepszym narzędziem.
Czy AI da się dodać do systemu, który już mamy?
Zwykle tak. Jeśli system ma API albo dostęp do bazy danych, możemy dodać funkcje AI obok niego lub bezpośrednio w nim. W aplikacjach, które budowaliśmy sami, jest to najprostsze.
Od czego zależy koszt wdrożenia AI?
Od liczby i jakości dokumentów, liczby integracji, wyboru modelu (API albo własna infrastruktura) i skali użycia. Osobno liczą się koszty samego modelu, które szacujemy na etapie prototypu.