Usługa
Systemy AI dla biznesu — asystenci, ekstrakcja danych, agenty
Aktualizacja: · Sprint0
W skrócie
Projektujemy i wdrażamy systemy AI dopasowane do procesów firmy: asystentów odpowiadających z firmowych dokumentów, ekstrakcję danych z ofert i umów, agenty automatyzujące wieloetapowe zadania i analitykę na danych z CRM-u. Każdy system działa według tych samych reguł: do modelu trafia minimum danych, dostawcę wiąże umowa powierzenia, dostęp jest kontrolowany rolami, a każde zapytanie zostawia ślad audytowy. Gdy dane nie mogą opuścić Waszej sieci, ten sam system uruchamiamy na modelu lokalnym. Pierwszy krok to zwykle pilot w jednym dziale — orientacyjnie 4–8 tygodni.
Dla kogo
Dla firm, w których część czasu pracowników pochłania to samo: szukanie odpowiedzi w instrukcjach i skrzynkach, przepisywanie danych z dokumentów do systemu, odpowiadanie na powtarzalne pytania klientów. Zwykle 20–200 osób, własne procesy i dane, których nie wypada wkleić do publicznego czatu. Nie trzeba mieć działu IT — potrzebna jest osoba, która zna proces i ma czas na dwa spotkania w tygodniu.
Co budujemy
Asystent na wiedzy firmowej (RAG)
Odpowiada z instrukcji, procedur, ofert i umów — ze wskazaniem źródła i z uprawnieniami sprawdzanymi zanim cokolwiek trafi do modelu.
Przewodnik →Ekstrakcja danych z dokumentów
Oferty, umowy, faktury i formularze zamieniane w dane strukturalne z kontrolą jakości — koniec przepisywania do systemu.
Przewodnik →Agenty automatyzujące procesy
Wieloetapowe zadania (odczytaj → sprawdź → wpisz → powiadom) z minimalnymi uprawnieniami i człowiekiem przy decyzjach, które kosztują.
Przewodnik →Analityka i prognozy
Modele predykcyjne na danych z Waszego CRM-u i ERP-a: popyt, ryzyko odejścia klienta, planowanie zasobów.
Jak to działa
Najczęstszy system to asystent na dokumentach firmy. Model nie jest dotrenowywany na Waszych danych — przy każdym pytaniu aplikacja wyszukuje właściwe fragmenty i podaje mu je jako materiał. Uprawnienia działają na etapie wyszukiwania, zanim cokolwiek trafi do modelu; to jest miejsce, w którym takie wdrożenia najczęściej się wykładają.
Co dostajesz
- Działający system na produkcji — w Waszej infrastrukturze albo na hostingu, który wybierzecie, z dostępem przez SSO i role z Waszego katalogu.
- Pomiar zamiast wrażeń — zestaw pytań kontrolnych ze znanymi odpowiedziami uruchamiany po każdej zmianie w bazie; wiadomo, czy asystent robi się lepszy, czy gorszy.
- Architekturę na piśmie — co liczy się w Waszej sieci, co poza nią, na jakiej umowie, z jakim śladem audytowym. Ten dokument idzie do Waszego IOD i działu bezpieczeństwa.
- Kod jako własność klienta — bez licencji na naszą platformę, bez opłat za odejście.
- Utrzymanie i rozwój — monitoring, aktualizacje modeli, kolejne działy i procesy w kolejnych iteracjach.
Jak pracujemy z danymi
Dwie drogi, jeden reżim. Na modelu lokalnym (open-source w Waszej infrastrukturze, także air-gapped) dane nie opuszczają firmy. Na modelu komercyjnym czołowego dostawcy do API trafia tylko fragment potrzebny do jednego pytania, po pseudonimizacji tam, gdzie to możliwe, a dostawcę wiąże umowa powierzenia. W obu drogach uprawnienia są sprawdzane rolami, a każde zapytanie i odpowiedź zostawiają ślad audytowy. Wybór drogi zapisujemy w architekturze przed pierwszą linią kodu.
Pakiet startowy
Pilot: asystent na dokumentach firmy
Dla firm, w których odpowiedź na typowe pytanie wymaga przekopania instrukcji, intranetu i skrzynki.
orientacyjnie 4–8 tygodni
- Wybór jednego działu i jednego zbioru dokumentów (instrukcje, procedury, oferty)
- Asystent RAG z uprawnieniami na etapie wyszukiwania i wskazaniem źródła w każdej odpowiedzi
- Zestaw pytań kontrolnych ze znanymi odpowiedziami — mierzymy trafność, nie wrażenia
- Decyzja o modelu: lokalny albo komercyjny na umowie powierzenia
Efekt: Działający asystent w jednym dziale, pomiar trafności i plan rozszerzenia na kolejne.
Dlaczego pilot, a nie „całość”
Jakość asystenta zależy od jakości dokumentów, a tego nie widać przed wdrożeniem. Jeden dział i jeden zbiór dokumentów pokazują w kilka tygodni, gdzie procedury są nieaktualne albo sprzeczne — i czy ludzie w ogóle zadają pytania, na które da się odpowiedzieć z dokumentów.
Pilot kończy się liczbą (trafność na pytaniach kontrolnych) i decyzją: rozszerzamy, poprawiamy źródła albo zamykamy. Bez wielomiesięcznego projektu na wiarę.
Przewodniki na ten temat
Porównanie
ChatGPT dla firm vs własny asystent RAG — co wybrać i kiedy
Abonament na ChatGPT/Copilot/Gemini dla firm czy własny asystent RAG na dokumentach? Uprawnienia, źródła, ślad audytowy, koszt startu i kiedy które wystarczy.
Porównanie
Make vs n8n vs własna automatyzacja z agentami — co wybrać w firmie
Make w chmurze, n8n na własnym serwerze czy kod z agentem? Gdzie płyną dane, kto utrzymuje, koszt skalowania, dane wrażliwe i kiedy narzędzie przerasta proces.
Technologia
RAG na wiedzy firmowej — asystent z Twoich dokumentów
Jak działa RAG, czym różni się od fine-tuningu, dlaczego uprawnienia decydują o bezpieczeństwie i jak zaplanować pilotaż.
Procesy
Ekstrakcja danych z dokumentów — oferty, umowy i faktury bez przepisywania
Klasyfikacja, ekstrakcja pól, normalizacja i walidacja. Dlaczego OCR to za mało i gdzie kończy się rola AI, a zaczyna decyzja człowieka.
Technologia
Agenty AI w firmie — bezpieczna automatyzacja procesów
Agent vs chatbot, typowe procesy, minimalne uprawnienia, human-in-the-loop i obrona przed prompt injection.
Compliance
RODO a AI — jak zgodnie przetwarzać dane
Podstawa prawna, umowy powierzenia, DPIA i prawa osób — oraz dlaczego RAG i on-premise upraszczają zgodność.
Najczęstsze pytania
Czy asystent AI będzie odpowiadał z naszych dokumentów, czy z internetu?
Z Waszych dokumentów. Budujemy go w architekturze RAG: przy każdym pytaniu system wyszukuje właściwe fragmenty firmowych materiałów i podaje je modelowi jako jedyny materiał do odpowiedzi, a odpowiedź wskazuje źródło. Model nie jest dotrenowywany na Waszych danych, więc usunięcie dokumentu z indeksu naprawdę usuwa go z systemu.
Czy do zbudowania systemu AI musimy udostępnić wszystkie dane firmy?
Nie. Do modelu trafia minimum danych potrzebne do jednego zadania — resztę odcinamy po stronie aplikacji: filtrowanie, pseudonimizacja, uprawnienia na etapie wyszukiwania. Jeśli dane nie mogą opuścić Waszej sieci, ten sam system uruchamiamy na modelu lokalnym.
Ile trwa pierwsze wdrożenie systemu AI?
Pilot asystenta na dokumentach jednego działu zamykamy orientacyjnie w 4–8 tygodniach, licząc od discovery do działającej wersji z pomiarem trafności. Czas zależy głównie od dostępności ludzi i danych po stronie klienta. Dokładny zakres i termin ustalamy na piśmie po discovery.
Na jakich modelach budujecie — open-source czy komercyjnych?
Na obu, zależnie od wymagań bezpieczeństwa i budżetu. Modele open-source uruchamiamy lokalnie w infrastrukturze klienta; z komercyjnymi API czołowych dostawców pracujemy na umowie powierzenia i z minimum danych. Wybór opisujemy w architekturze, więc od początku wiadomo, co liczy się w Waszej sieci, a co poza nią.