Nasze usługi

Co robimy — od audytu po produkcję

Nie sprzedajemy licencji na oprogramowanie. Nie wdrażamy gotowych produktów z półki. Każdy agent AI, którego budujemy, jest projektowany od zera pod konkretny proces w konkretnej firmie — z konkretnymi systemami, danymi i regułami biznesowymi. Poniżej pełen zakres naszych usług.

Audyt procesów i identyfikacja możliwości

Zanim cokolwiek zbudujemy, musimy zrozumieć Twoją firmę. Audyt to 1–2-tygodniowy proces, w którym: rozmawiamy z pracownikami wykonującymi powtarzalne zadania (nie z zarządem — z ludźmi którzy faktycznie robią pracę), mapujemy procesy (skąd przychodzą dane, jak są przetwarzane, dokąd trafiają, ile czasu to zajmuje, jakie błędy występują), identyfikujemy quick wins (procesy, w których agent AI da największy zwrot w najkrótszym czasie), oceniamy gotowość technologiczną (jakie systemy macie, jakie API, jakie dane, co da się połączyć), definiujemy KPI (co zmierzymy: czas obsługi, liczba eskalacji, oszczędność FTE, dokładność odpowiedzi). Ważne: nie wszystko warto automatyzować. Niektóre procesy są zbyt złożone, zbyt rzadkie lub zbyt krytyczne, żeby oddawać je agentowi. Nasz audyt mówi uczciwie: tu warto, tu nie warto, tu warto ale później. Efekt: raport z rekomendacjami, propozycja zakresu MVP, wstępny kosztorys i timeline.

Projektowanie architektury agenta

Gdy wiemy CO agent ma robić, projektujemy JAK ma to robić. Architektura obejmuje: wybór modelu LLM (GPT-4, Claude, Gemini, open-source — zależy od wymagań: jakość, szybkość, koszt, bezpieczeństwo danych), zaprojektowanie flow decyzyjnego (co agent robi na każdym etapie: odbiera zapytanie → klasyfikuje → szuka w bazie → sprawdza w systemie → odpowiada / eskaluje), zdefiniowanie integracji (które systemy, które API, które dane, w którą stronę — odczyt, zapis, oba), zaprojektowanie bazy wiedzy RAG (które dokumenty indeksować, jak strukturyzać, jak aktualizować), zdefiniowanie reguł bezpieczeństwa (co agent może, czego nie może, kiedy eskaluje, kto ma dostęp do czego), zaprojektowanie UI/UX (jak użytkownik wchodzi w interakcję z agentem — chat, email, Slack, dashboard). Efekt: dokument projektowy (blueprint) z diagramami, specyfikacją techniczną i planem integracji.

Budowa i rozwój (MVP i iteracje)

Budujemy działającego agenta w metodyce agile — sprinty 2-tygodniowe, regularne demo, ciągły feedback. MVP (Minimum Viable Product): agent działający na ograniczonym zakresie (np. jeden typ zapytania, jeden kanał, jedna baza wiedzy). Cel MVP: udowodnić, że to działa, zmierzyć KPI, zebrać feedback od użytkowników. Po MVP: iteracyjne rozszerzanie zakresu (nowe typy zapytań, nowe kanały, nowe integracje, nowe reguły biznesowe). Każda iteracja: budowa → test → demo → feedback → korekta.

Wdrożenie i integracja

Agent musi działać w Twoim środowisku — nie w naszym laboratorium. Integrujemy z: CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive, SugarCRM, własne), ERP (SAP, Comarch, Enova, Sage, własne), pocztą email (Gmail, Outlook, Exchange, IMAP), komunikatorami (Slack, Microsoft Teams, Google Chat), bazami danych (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQL Server), systemami ticketowymi (Jira, Zendesk, Freshdesk), platformami e-commerce (PrestaShop, WooCommerce, Shopify, Magento), dowolnym systemem z REST API lub webhookami. Hosting: cloud (AWS, Azure, GCP — skalowalność, brak infrastruktury własnej) lub on-premise (dane zostają w Twojej serwerowni — wymagań regulacyjnych lub wewnętrznych).

Monitoring i optymalizacja

Agent wdrożony to nie koniec — to początek. Monitorujemy: jakość odpowiedzi (trafność, kompletność, ton), czas odpowiedzi, wskaźnik eskalacji (ile zapytań trafia do człowieka — powinno maleć), satisfaction score (jeśli zbierasz feedback od klientów), anomalie (nowe typy zapytań, których agent nie zna — sygnał do rozszerzenia bazy wiedzy). Optymalizacja: dostrajanie promptów, aktualizacja bazy RAG, rozszerzanie reguł biznesowych, trening na nowych danych. SLA: gwarantujemy czas reakcji na problemy i regularne przeglądy wydajności.

Szkolenie zespołu

Agent AI działa najlepiej, gdy ludzie wokół niego rozumieją jak z nim współpracować. Szkolimy: zespół obsługi (jak monitorować agenta, jak eskalować, jak korygoć odpowiedzi), managerów (jak czytać raporty wydajności agenta, jak definiować nowe reguły), IT (jak zarządzać infrastrukturą, aktualizować bazę wiedzy, reagować na alerty). Nie zostawiamy klienta z czarną skrzynką — dajemy pełne zrozumienie jak agent działa i jak nad nim panować.