Przejdź do treści
Wszystkie usługi
Usługi

Sztuczna Inteligencja

AI na produkcji: chatboty w MoreCRM, analiza obrazów w usługach foto. Systemy, które się zwracają w 4-6 miesięcy, nie buzzword deliverables.

Bezpłatna konsultacja
12 Własnych produktów z AI w produkcji
3 Modele LLM w stack (GPT, Claude, Gemini)
4 -8 Tygodnie od PoC do MVP
01

Chatboty i asystenci AI (LLM, RAG)

02

Analiza dokumentów i ekstrakcja danych

03

Systemy rekomendacji i personalizacji

04

Predykcyjna analityka biznesowa

05

Automatyzacja procesów decyzyjnych

06

Integracja AI z istniejącymi systemami

Jak pracujemy

1 Identyfikacja use case
2 Proof of Concept
3 Training & Fine-tuning
4 Integracja z systemami
5 Monitoring & Iteracja

Technologie

OpenAI LangChain Azure AI Python Vector DB Hugging Face

Zainteresowany tą usługą?

Bezpłatna konsultacja
FAQ

Pytania, na które odpowiadamy zanim je zadasz.

Zależy od case'a. Domyślnie OpenAI / Anthropic / Gemini przez API — najszybsze do wdrożenia, koszt operacyjny niski. Modele lokalne (Llama, Mistral via Ollama / vLLM) wybieramy przy compliance (sektor publiczny, dane wrażliwe) albo wolumenie który czyni API droższym niż własna infra.

API providerów (OpenAI Enterprise, Anthropic, Gemini) mają tryby "no training" i DPA. Dla compliance-heavy projektów stosujemy filtrowanie PII przed wysyłką + lokalny model dla danych wrażliwych. Każda integracja AI przechodzi przegląd prywatności przed produkcją.

Wspomaga. Każdy nasz wdrożony system AI ma "człowiek w pętli" — agent proponuje, człowiek akceptuje (graceful degradation). Tak działa Textio (nasz produkt AI): generuje treść, redaktor zatwierdza, system publikuje. Jeśli klient szuka "AI które zastąpi", odsyłamy.

Koszt operacyjny = tokeny API + infrastruktura. Dla średniego systemu (10k zapytań/mies., GPT-4 class): 200-800 PLN/mies. Dla dużej skali (100k+/mies.): rozważamy fine-tuning + caching, koszt spada do 100-300 PLN/mies. Liczymy zanim wdrożymy.