Wdrożenie AI w firmie i w istniejącym produkcie

Wdrożenie AI ma sens, gdy rozwiązuje konkretny problem: ktoś ręcznie przepisuje dokumenty, klient nie może znaleźć oferty albo zespół traci czas na szukanie informacji. Dokładam takie funkcje do istniejącego produktu albo procesu, bez przepisywania całości.

Dla kogo

  • Firmy z działającym produktem, które chcą dodać funkcję AI dla klientów.
  • Zespoły, które mają dużo dokumentów i wiedzy wewnętrznej i chcą z niej korzystać szybciej.
  • Produkty, w których personalizacja albo rekomendacje mogą zmienić to, co użytkownik widzi.

Co mogę zrobić

  • Wybór miejsca, w którym AI da mierzalny efekt, i opis, jak go zmierzymy.
  • Asystent z dostępem do kontekstu firmy (RAG) i źródłami w odpowiedziach.
  • OCR i ekstrakcja danych z dokumentów.
  • Rekomendacje, personalizacja i klasyfikacja.
  • Monitoring jakości: trace, evals i koszty modeli.

Jak pracuję

  1. 01

    Warsztat

    Patrzymy na produkt i procesy i wybieramy jedną funkcję z najlepszym stosunkiem efektu do pracy.

  2. 02

    Zakres i miara

    Ustalamy, co funkcja ma robić i po czym poznamy, że działa.

  3. 03

    Sprinty co dwa tygodnie

    Najpierw funkcja działa na prawdziwych danych w ograniczonym zakresie. Potem wpinam ją w produkt: API, interfejs, uprawnienia, logi.

  4. 04

    Klikalna wersja

    Jak najszybciej możesz sprawdzić funkcję w swoim produkcie.

  5. 05

    Pomiar i iteracje

    Sprawdzamy, czy funkcja robi to, co miała, i co poprawić w kolejnym sprincie.

  • Nie podaję stałych terminów, bo zależą od wielkości aplikacji. Po każdym sprincie widzisz, co jest gotowe, a co zostało.
  • Rozliczam się godzinowo, na fakturę B2B.
  • UX i design projektuję sam, razem z kodem.
  • Na wiadomości odpowiadam w ciągu 24 godzin.

Projekty, które to potwierdzają

Platforma foodtech

Prowadziłem inicjatywy AI end to end dla jednego z największych graczy polskiej branży foodtech: asystent AI, rekomendacje i personalizacja na mobile i web.

Zobacz projekt: Platforma foodtech

CarSense

AI wyciąga dane z dokumentów auta i zamienia je w konkretne zadania i przypomnienia.

Zobacz projekt: CarSense

cmdFlow

Model działający lokalnie na Macu z automatycznym przełączeniem na chmurę tam, gdzie lokalny model nie daje rady.

Zobacz projekt: cmdFlow

Technologie

PythonTypeScriptOpenAIGeminiOpenRouterVercel AI SDKSupabaseLangfuse

Najczęstsze pytania

Od czego zacząć wdrożenie AI w firmie?

Od jednego procesu albo funkcji z jasnym celem, a nie od strategii na wszystko. Jedna działająca funkcja uczy firmę więcej niż długa prezentacja.

Czy nasze dane trafią do OpenAI?

To zależy od wyboru modelu. Można użyć modeli w chmurze z odpowiednimi ustawieniami, modeli hostowanych w Europie albo modeli lokalnych. Wybór robimy razem, zanim powstanie kod.

Co to jest RAG?

RAG to sposób, w jaki model odpowiada na podstawie Twoich dokumentów: najpierw wyszukuje pasujące fragmenty, potem odpowiada z ich użyciem i może wskazać źródło.

Jak zmierzyć, czy AI działa?

Przed wdrożeniem ustalamy miarę, np. czas obsługi, liczbę ręcznych poprawek albo konwersję. Do tego zestaw przypadków testowych, na których sprawdzam każdą zmianę.

Jak wygląda współpraca i rozliczenie?

Zaczynamy od warsztatu, na którym wybieramy funkcję i miarę. Potem pracuję w dwutygodniowych sprintach i po każdym widzisz działający kawałek w produkcie. Rozliczam się godzinowo, na fakturę B2B.

Przeczytaj też

Opisz, co chcesz zbudować

Wystarczy kilka zdań: jaki problem rozwiązujesz, dla kogo i co już masz. Odpiszę w ciągu 24 godzin z pytaniami albo propozycją warsztatu.

Napisz do mnieKontakt

Inne usługi