Wdrożenia AI i automatyzacja procesów biznesowych
Pomagamy firmom pozbyć się powtarzalnej rutyny, zebrać dane w całość i posadzić asystentów AI do pracy obok zespołu. Zawsze zaczynamy od jednego konkretnego procesu. Ustalamy, co uznajemy za wynik. I wdrażamy rozwiązanie do systemów, z których już korzystacie.
3lata doświadczenia we wdrażaniu AI
do procesów biznesowych
- Analiza procesu
- Pilotażowe uruchomienie
- Integracja API
- Szkolenie zespołu
Architektura przeplywu pracy
- 1. Wejsciowy przeplyw danych
Zapytanie klienta · PDF-y z poczty · Wewnetrzne regulaminy · Katalog
- 2. Asystent AI / AgentRAG + Tools
Wyszukiwanie semantyczne · Walidacja wedlug zasad biznesowych · Sprawdzanie halucynacji
- 3. Wynik i wykonanie
Utworzenie leada w CRM · Wersja robocza dla ksiegowego · Powiadomienie dla zespolu
Jakie procesy mozna zautomatyzowac
Najwieksza korzysc jest tam, gdzie doswiadczeni specjalisci godzinami wykonuja mechaniczna prace. Taka, ktora latwo opisac zasadami.
Ręczne przenoszenie danych
Zgloszenia z poczty, Telegrama i formularzy sa recznie kopiowane do CRM albo tabel. A efekt jest taki: bledy w kontaktach i klient, ktory dlugo czeka na pierwszy telefon.
Powtarzajace sie pytania
Nawet 70% czasu supportu idzie na wciaz te same odpowiedzi: godziny pracy, dostawa, dostepnosc, regulaminy. A na bardziej zlozone sprawy czasu juz nie zostaje.
Przetwarzanie dokumentow
Dane z faktur, protokolow i dokumentow dostawy od dziesiatek kontrahentow ktos przepisuje do programu ksiegowego albo ewidencyjnego. Recznie. Codziennie.
Przygotowanie tresci
Opisy dla setek produktow. Albo jeden komunikat prasowy, ktory trzeba przerobic pod kazdy kanal i nie zgubic jednego stylu.
Uslugi Neural2B
Agenci AI dla biznesu
Autonomiczne asystenty programowe. Rozumieją kontekst zadania, korzystają z narzędzi API i wykonują operacje zgodnie z uzgodnionymi zasadami.
Audyt procesów biznesowych dla wdrożenia AI
Analizujemy powtarzalne operacje, sprawdzamy jakość danych i tworzymy krok po kroku mapę automatyzacji.
Automatyzacja marketingu i treści
Generacja i przeredagowanie treści pod kontrolą. Styl marki (Tone of Voice) jest zachowany, fakty są weryfikowane.
Automatyzacja przetwarzania dokumentów
Inteligentne rozpoznawanie (OCR + LLM) skanów, PDF-ów i zdjęć dokumentów. System sam sprawdza obowiązkowe pola.
Automatyzacja sprzedaży i CRM
Automatyzujemy całą drogę leada — od pierwszego kliknięcia do zamkniętej umowy. Przyjęcie, klasyfikacja, zadania, kontrola konwersji.
Chatboty AI do sprzedaży i wsparcia
Inteligentne systemy dialogowe, wytrenowane na twoich regulaminach i katalogach. Odpowiadają 24/7 i nie prowadzą klientów w ślepe zaułki.
Integracja CRM, stron internetowych i systemów przez API
Budujemy niezawodną infrastrukturę, przez którą różne usługi wymieniają się danymi. Z powtórnymi próbami i ochroną przed utratą.
Korpoacyjna baza wiedzy i RAG
Retrieval-Augmented Generation. Tysiące stron wewnętrznych instrukcji przekształcają się w asystenta AI, który odpowiada z odniesieniem do dokładnego punktu.
Tworzenie stron WWW, sklepów internetowych i CRM
Strony WWW, sklepy internetowe i CRM dopasowane do waszego procesu. Od razu z integracjami, analityką i miejscem na asystenta AI.
Rozwiazania dla waszej branzy
Kazda branza ma swoje zasady biznesowe, swoje formaty dokumentow i swoje ograniczenia. Bierzemy to pod uwage.
AI dla firm B2B i usługowych
Szybciej odpowiadamy na pierwsze zapytania, rozwiązujemy złożone zadania techniczne i pomagamy menedżerom przygotować oferty handlowe dostosowane do konkretnego klienta.
AI dla logistyki i transportu towarów
Wnioski z e-maili są automatycznie rozpoznawane, adresy załadunku i rozładunku są weryfikowane, a dyspozytor otrzymuje gotowy szkic trasy.
AI dla Sklepów Internetowych
Automatycznie doradzamy klientom, porządkujemy specyfikacje katalogu i synchronizujemy zamówienia z HubSpot, Shopify, OpenCart i Nową Pocztą.
AI w edukacji i szkoleniach korporacyjnych
Asystent AI dla studentów oparty na materiałach kursowych, zautomatyzowane wprowadzanie nowych pracowników oraz integracja z korporacyjnymi platformami LMS.
Jak przebiega wdrozenie
Uporzadkowane podejscie inzynierskie. Bez rozmytych obietnic i nieskonczonych negocjacji.
Opis zadania
Znajdujemy konkretny proces, w ktorym zespol traci czas albo klienci za dlugo czekaja na odpowiedz.
Audyt i probka danych
Sprawdzamy, jakie dane macie i w jakim sa stanie. Weryfikujemy API obecnych systemow i zasady przetwarzania.
Plan i architektura
Tworzymy techniczny opis rozwiazania. Okreslamy, co AI moze robic, a czego nie, oraz gdzie potwierdzenie czlowieka jest obowiazkowe.
Prototyp pilota
Skladamy dzialajace rozwiazanie i testujemy je na probnym zestawie zapytan. Wtedy widac, na ile jest dokladne i czy logika jest poprawna.
Weryfikacja kontrolna
Mierzymy szybkosc i odsetek poprawnych odpowiedzi. Decydujemy, czy system jest naprawde gotowy do startu.
Uruchomienie i szkolenie
Podlaczamy rozwiazanie do waszych narzedzi pracy, przekazujemy instrukcje i przez pierwsze tygodnie trzymamy reke na pulsie.
Przyklady zastosowania AI
Asystent AI do rezerwacji i zamówień
Restauracje i kawiarnie często tracą gości wieczorem i w godzinach szczytu. Administrator jest zajęty salą lub rozliczeniami, a nikt nie odpowiada na telefony i wiadomości na Telegramie/Instagramie — 'czy jest stolik?', 'co jest w menu?' — gość idzie do sąsiadów.
Automatyzacja przetwarzania zgłoszeń logistycznych
Firma logistyczna codziennie otrzymuje setki e-maili w różnych formatach: 'oblicz trasę', 'odbierz ładunek'. Dyspozytorzy ręcznie kopiują miasta, adresy magazynów, wymiary i numery telefonów nadawców. Odpowiedzi się opóźniają. Klienci przechodzą do konkurencji.
Korporacyjny asystent onboardingu
W pierwszych 3–4 tygodniach nowicjusze głównie szukają informacji. Jak złożyć wniosek o urlop? Gdzie są hasła do usług? Kto zatwierdza faktury? Jaka jest regulacja dotycząca odpowiedzi dla klientów? Mentorzy i HR toną w tych samych pytaniach.
Integrujemy sie z waszymi systemami
Nie trzeba bedzie zmieniac znanego oprogramowania. Podlaczamy rozwiazania do narzedzi, na ktorych wasz zespol juz pracuje, — przez oficjalne API i webhooki.
Technologie, z ktorymi pracujemy
Stos dobieramy do zadania, a nie zadanie do stosu. Oto na czym budujemy rozwiazania.
- Jezyki programowania
- PythonTypeScriptJavaScriptPHPGoRustSQL
- Frameworki
- Next.jsReactVueHTMXNode.jsDjangoFastAPITailwind CSS
- Bazy danych
- PostgreSQLMySQL
- Bazy wektorowe i grafowe / RAG
- pgvectorQdrantPineconeNeo4j
- Modele jezykowe
- OpenAI GPTAnthropic ClaudeGoogle GeminiMistralLlamaQwenDeepSeekOllama (modele lokalne)Whisper (mowa → tekst)OCR + LLM
- Automatyzacja
- n8nREST APIWebhookiOAuth2Telegram Bot API
- Walidacja danych
- ZodJSON Schema
Od czego zalezy koszt
Kosztorys zalezy od zakresu prac. Nie mamy zadnych wymyslonych taryf.
Jakosc danych wejsciowych
Jesli macie ustrukturyzowane regulaminy, tabele i czysta historie zgloszen, development idzie wyraznie szybciej. Przy chaosie rozproszonych plikow — dluzej, tu nie ma cudow.
Liczba integracji
Prosty chatbot bez dostepu do systemow kosztuje mniej. Autonomiczny agent, ktory wymienia dane w obie strony z trzema roznymi bazami i CRM, — wiecej. Logika chyba jest jasna.
Wymagania dotyczace kontroli
Jak gleboko trzeba sprawdzac scenariusze, czy potrzebny jest interfejs, w ktorym pracownik zatwierdza dzialania, i jaki ma byc kontrolny zestaw testowy.
Kalkulator potencjalnego efektu automatyzacji
Policzcie, ile kosztuje czas pracy, ktory zespol moze odebrac rutynie i przeznaczyc na rozwoj biznesu. Nie trzeba zostawiac kontaktu — liczcie, ile chcecie.
Ile osob regularnie wykonuje operacje, ktore chcecie zautomatyzowac.
Pelny koszt stanowiska pracy miesiecznie: wynagrodzenie, podatki, samo miejsce pracy, licencje.
Jaka czesc dnia pracy jest zjadana przez rutynę: wprowadzanie danych, szukanie regulaminow, analizowanie poczty.
Czesc rutyny, ktora warto oddac systemowi bez utraty kontroli nad jakoscia. Zwykle jest to 40–60%.
Wspolczynnik realizmu. Uwolniony czas nigdy nie zamienia sie w pieniadze w 100%: czesc idzie na przerwy, czesc — na trudniejsze zadania.
Wyniki modelowania
Zwróccie uwage: Uwolniony czas nie musi oznaczac nizszego funduszu plac. W praktyce najczesciej ten sam zespol po prostu zdaza obsluzyc wiecej zamowien. Bez zatrudniania nowych osob.
Wszystkie liczby tutaj to model oparty na waszych zalozeniach. To nie jest komercyjna gwarancja zysku.
Kontrola danych i jakosci
Jak chronimy wasza tajemnice handlowa i nie pozwalamy modelowi robic tego, na co nikt nie dal zgody.
Izolowany obieg
Wasze wewnetrzne dokumenty nie trafiaja do otwartych zbiorow treningowych modeli jezykowych. W ogole.
Zasada zrodla prawdy
Asystent AI odpowiada tylko na podstawie zatwierdzonych materialow. I do kazdej odpowiedzi dodaje link do dokumentu.
Czlowiek w petli
Krytyczne operacje finansowe i prawne nie przejda, dopoki odpowiedzialny manager sam nie kliknie przycisku.
Pelny audyt dzialan
Kazde zapytanie, kazda odpowiedz i kazde wywolanie zewnetrznego narzedzia sa zapisywane w dzienniku zdarzen systemu.
Odpowiedzi na pytania
Uczciwie o granicach technologii, bezpieczenstwie i warunkach startu.
Od czego zaczac wdrozenie AI?▾
Od jednego procesu, ktory stale sie powtarza. Oszacujcie, jak czesto go wykonujecie, ile czasu zabiera i gdzie pojawiaja sie bledy. A podczas konsultacji razem zdecydujemy, czy AI jest tu w ogole potrzebne. Zdarza sie, ze wystarcza zwykla automatyzacja, bez modeli jezykowych.
Czy trzeba zmieniac CRM?▾
Niekoniecznie. Najpierw sprawdzamy, co potrafi API waszego obecnego systemu, jakie sa dostepy i ograniczenia. I dopiero po analizie technicznej proponujemy sposob integracji: przez webhooki, n8n albo bezposredni skrypt.
Czym agent AI rozni sie od chatbota?▾
Chatbot zazwyczaj po prostu rozmawia z czlowiekiem. A agent AI ma zestaw dozwolonych narzedzi i sam wykonuje dzialania. Na przyklad tworzy zgloszenie w CRM, sprawdza dostepnosc towaru w magazynie albo generuje dokument.
Czy AI moze sie mylic?▾
Tak, moze. Dlatego sprawdzamy dane, ograniczamy kontekst (RAG) i przekazujemy niestandardowe przypadki czlowiekowi (Human-in-the-loop). A krytyczne operacje finansowe bez potwierdzenia pracownika w ogole nie przechodza.
Gdzie beda przechowywane dane naszej firmy?▾
To zalezy od wymagan waszego projektu. Moze byc w chmurze, lokalnie albo hybrydowo. Jeszcze przed startem prac jasno ustalamy, jakie dane mozna przekazywac zewnetrznym modelom, a jakie nie wychodza poza zamkniety obieg.
Ile kosztuje wdrozenie?▾
Koszt zalezy od procesu, jakosci waszych danych, liczby integracji i tego, jak rygorystycznie trzeba wszystko sprawdzac. Osobno liczymy development, infrastrukture, koszty API modeli i wsparcie. Dokladny kosztorys bedzie po audycie zadania — podawanie liczb wczesniej byloby nieuczciwe.
Zacznijmy od waszego procesu
Opiszcie proces, który zjada czas waszego zespolu. Podpowiemy, co da sie tu zautomatyzowac, jakie dane sa do tego potrzebne i od czego zaczac.