Integracja sztucznej inteligencji w firmie

Wasz pilotaż AI zachwycił wszystkich na prezentacji i rozpada się przy dziesiątym prawdziwym uruchomieniu. Budujemy i naprawiamy AI na produkcji: funkcje LLM w działających produktach, asystentów na Waszych danych i pipeline’y agentów, które wznawiają pracę po awarii, pokazują, co faktycznie sprawdziły, i kosztują tyle, ile zakładaliście.

Kiedy warto z nami porozmawiać

Wchodzimy do projektu, gdy AI ma codziennie wykonywać prawdziwą pracę, w produkcie lub procesie, a ktoś musi odpowiadać za wynik.

Pipeline agentów działa godzinami, pada w połowie i zaczyna od zera
Kontrole świecą na zielono przy wynikach, których nikt faktycznie nie sprawdził, a błędy wychodzą u klienta
Nikt nie potrafi powiedzieć, ile kosztuje jedno uruchomienie ani na co idzie czas
Macie działający produkt i chcecie dodać do niego funkcje AI, a do tego inżyniera, który będzie za nie odpowiadał po starcie
Wasz zespół codziennie odpowiada na te same pytania na podstawie dokumentów, wiki lub starych zgłoszeń i chce asystenta, który podaje źródła
Wasi programiści korzystają z narzędzi AI do pisania kodu, a Wy chcecie zasad, kontroli i przeglądów, które przyspieszą zespół bez obniżania jakości

Co budujemy i naprawiamy

Pipeline’y agentów na produkcji

Wieloetapowe pipeline’y na Claude, modelach OpenAI i podobnych narzędziach: odizolowane kroki, punkty kontrolne i uruchomienia, które można wznowić, kolejki i workery zamiast jednego długiego przebiegu oraz stały zestaw narzędzi dla każdego kroku.

Kontrole, którym można ufać

Deterministyczne kontrole i śledzenie pokrycia zamiast wiary w zielone światło skryptu. Każde uruchomienie kończy się raportem: co zostało sprawdzone, a co nie, oraz ile czasu i pieniędzy kosztował każdy krok.

Asystenci na danych firmy

Asystenci czatu i wyszukiwarka wewnętrzna zbudowani na GPT lub Claude, którzy odpowiadają na podstawie Waszych dokumentów, bazy wiedzy i historii zgłoszeń (retrieval-augmented generation, RAG). Odpowiedzi wskazują źródło, a każdy użytkownik widzi tylko to, na co pozwalają mu uprawnienia.

Funkcje AI w działających produktach

Inteligentne wyszukiwanie, podsumowania, generowanie treści, wsparcie przez czat i personalizacja w Waszym produkcie na iOS, Androida lub web. Zajmujemy się też częścią serwerową: promptami, wywołaniami modeli, limitami kosztów i rozwiązaniami zapasowymi, a po starcie zostajemy przy funkcji.

Przetwarzanie dokumentów i e-maili

Wyciąganie pól z faktur, umów, wniosków i zeskanowanych formularzy, klasyfikacja przychodzących e-maili i szkice odpowiedzi. Wynik trafia do Waszego CRM, ERP lub systemu księgowego, a nie do arkusza, który ktoś musi przepisać.

Programowanie z AI dla Waszego zespołu

Konfigurujemy w Waszym repozytorium narzędzia AI do pisania kodu, takie jak Claude Code: zasady dla Waszej bazy kodu, subagentów o określonych rolach, kontrole przed scaleniem i wybór modelu do każdego zadania według kosztu błędu. Efekt mierzymy na prawdziwych zadaniach przed i po.

Pipeline’y, które przetrwają dziesiąte uruchomienie

Pipeline’y agentów psują się w sposób, w jaki zwykłe oprogramowanie się nie psuje. Skryptowa kontrola zgłasza sukces na stronie, której nikt nie porównał. Agent wychodzi poza proces i zaczyna budować sobie nowe narzędzie. Jedna awaria przeglądarki headless zabija przebieg, który trwał całą noc. Zaczynamy od uruchomienia Waszego pipeline’u na prawdziwym zadaniu i zmierzenia pokrycia, czasu i kosztu tokenów na każdym kroku. Potem naprawiamy to, co pokazują liczby: proces, z którego agent nie może wyjść, śledzone pokrycie zamiast zaufania i uruchomienia wznawiane od ostatniego punktu kontrolnego. Przy nowym zastosowaniu kolejność jest ta sama: najpierw zadanie i dane, potem model.

Uruchomienie bazowe z pokryciem, czasem i kosztem każdego kroku
Punkty awarii uszeregowane według tego, ile Was kosztują
Uruchomienia wznawiane od punktów kontrolnych i bezpieczne ponowienia
Tańsze modele do kroków mechanicznych, mocniejsze tam, gdzie błąd jest drogi

Wasze dane, Wasze zasady

Zanim powstanie jakikolwiek kod, uzgadniamy, gdzie będą przechowywane dane i które modele mogą je widzieć. Wielu firmom wystarcza komercyjne API, na przykład OpenAI lub Anthropic, na warunkach biznesowych i bez trenowania na Waszych danych. Gdy to nie wystarcza, możliwe są wdrożenia tych modeli w chmurze hostowanej w UE lub modele open-weight uruchomione na Waszych serwerach, dzięki czemu dane nigdy nie opuszczają Waszej infrastruktury. Dostęp projektujemy tak, aby asystent nie pokazał pracownikowi dokumentu, którego ten nie może otwierać. Nasza spółka jest zarejestrowana w Estonii, więc domyślnie pracujemy zgodnie z unijnymi przepisami o danych osobowych.

Pisemna mapa danych: co trafia do modelu, co jest przechowywane, gdzie i jak długo
Wybór modelu zgodny z Waszymi wymaganiami poufności, łącznie z opcjami hostowanymi u Was
Dostęp do dokumentów oparty na rolach, przeniesiony także na odpowiedzi AI
Usuwanie lub maskowanie danych osobowych tam, gdzie zadanie ich nie wymaga
Logi promptów i działań, abyście mogli sprawdzić, co system zrobił i dlaczego

Jakość, którą da się zmierzyć, i błędy, które da się wychwycić

Modele językowe brzmią pewnie nawet wtedy, gdy się mylą, dlatego nie oceniamy pilotażu po kilku efektownych demonstracjach. Razem z Waszym zespołem tworzymy zestaw testowy z prawdziwych pytań i dokumentów z poprawnymi odpowiedziami i sprawdzamy na nim każdą wersję systemu. Na produkcji dodajemy kontrole dopasowane do ryzyka: progi pewności, cytowanie źródeł, weryfikację wyciągniętych pól z Waszymi rejestrami i przegląd przez człowieka przy ważnych decyzjach. Od strony regulacyjnej unijny AI Act nakłada różne obowiązki w zależności od sposobu wykorzystania AI. Pomagamy ustalić, które z nich prawdopodobnie dotyczą Waszego zastosowania, i wbudowujemy takie elementy jak jasna informacja dla użytkowników, że rozmawiają z AI, a sama ocena prawna pozostaje po stronie Waszych prawników.

Zestaw testowy oparty na Waszych prawdziwych przypadkach i powtarzalna ocena jakości każdego wydania
Zabezpieczenia: cytowanie źródeł, odmowa, gdy odpowiedzi nie ma w źródłach, walidacja pól
Kroki z udziałem człowieka tam, gdzie błędna odpowiedź byłaby kosztowna
Monitoring jakości odpowiedzi, kosztu zapytania i opinii użytkowników po wdrożeniu

Jak przebiega projekt AI

Audyt lub analiza

Dla istniejącego pipeline’u lub funkcji: uruchomienie na prawdziwym zadaniu z pomiarem pokrycia, czasu i kosztu. Dla nowego: rozmowy i przegląd danych. Dostajecie pisemny raport i plan uszeregowany według priorytetów.

Pilotaż na prawdziwych danych

Działający prototyp dla jednego zastosowania, podłączony do próbki Waszych prawdziwych dokumentów lub zapytań. Widzicie, co robi z Waszym materiałem, a nie z demonstracją dostawcy.

Ocena jakości

Mierzymy pilotaż na uzgodnionym zestawie testowym i omawiamy błędy z Waszym zespołem. Dostajecie jasną decyzję opartą na wynikach: kontynuować, poprawić czy zatrzymać.

Wdrożenie produkcyjne

Integracja z Waszym CRM, ERP, pocztą, aplikacją lub intranetem, kontrola dostępu, logowanie i monitoring. Wasz zespół dostaje narzędzie do codziennej pracy wraz z instrukcją.

Wsparcie i kolejne iteracje

Śledzimy jakość i koszty, aktualizujemy bazę wiedzy i prompty, a gdy pojawiają się lepsze modele, przechodzimy na nie. Dostajecie regularne raporty i listę kolejnych usprawnień.

Modele i narzędzia

Modele językowe

Wyszukiwanie i dane

Pipeline’y i narzędzia

Backend i integracje

Jak możemy współpracować

Audyt lub pilotaż

Zmierzone uruchomienie Waszego istniejącego pipeline’u albo pilotaż jednego nowego zastosowania na Waszych prawdziwych danych. W obu przypadkach na końcu dostajecie pisemny raport.

Naprawa i budowa

Najważniejsze poprawki z audytu albo nowy pipeline lub funkcja, z liczbami przed i po. Stały zakres lub rozliczenie godzinowe.

Opieka miesięczna

Nieudane uruchomienia obsługiwane w uzgodnionym czasie reakcji, aktualizacje pod nowe wersje modeli i narzędzi oraz nowe kroki w miarę rozwoju Waszej pracy, w ramach miesięcznego limitu godzin.

Opinie

Do każdego klienta i jego projektu podchodzimy uważnie.

Zespół Revol stale usprawnia prace rozwojowe klienta dzięki wysokiej jakości pracy i niezawodnemu wsparciu. Sprawnie się komunikuje i doskonale rozumie potrzeby oraz biznes klienta.

Tomas

CEO (Jukon, Kanada)

Praca Revol w pełni spełniła oczekiwania i zadowoliła klienta. Świeże podejście i stała gotowość do wsparcia okazały się ogromnym atutem. Kto szuka komunikatywnego, zorientowanego na klienta zespołu do realizacji swoich celów, może śmiało na nich postawić.

Andrey

CEO, Stellium (USA)

Najczęściej zadawane pytania

Od czego zacząć, jeśli nie mamy żadnego doświadczenia z AI?

Od krótkiej analizy: rozmawiamy z zespołami, które obsługują zapytania, dokumenty i pytania klientów, i przyglądamy się danym, z którymi pracują. Efektem jest uszeregowana lista zastosowań i jeden pilotaż do sprawdzenia na początek. Nie musicie przygotowywać niczego specjalnego poza dostępem do ludzi i przykładowych danych.

Nasz pipeline agentów ciągle się psuje. Przebudujecie go od zera?

Zwykle nie. Pracujemy w tym, co już macie: najpierw mierzymy prawdziwe uruchomienie, a potem naprawiamy miejsca, które kosztują najwięcej. Przepisanie wszystkiego to łatwa rekomendacja i rzadko właściwa.

Czy nasze dane posłużą do trenowania cudzego modelu?

Nie, jeśli wszystko skonfigurujemy poprawnie. Warunki biznesowego API głównych dostawców wykluczają trenowanie na Waszych danych, a gdy to nie wystarcza, korzystamy z modeli hostowanych w UE lub modeli open-weight na Waszych serwerach. Wybór opcji zapada na początku i jest spisywany razem z informacją, co jest przechowywane i jak długo.

Co robicie z błędnymi lub zmyślonymi odpowiedziami?

Nie da się sprawić, by model językowy był nieomylny, dlatego projektujemy rozwiązanie z myślą o jego błędach. Asystenci odpowiadają tylko na podstawie Waszych źródeł i je cytują, odmawiają, gdy odpowiedzi w nich nie ma, a przed każdym wydaniem są testowani na zestawie prawdziwych pytań. Tam, gdzie pomyłka jest kosztowna, człowiek zatwierdza wynik, zanim cokolwiek się wydarzy.

A co z RODO i unijnym AI Act?

Od pierwszego dnia budujemy z myślą o RODO: minimalizacja danych, kontrola dostępu, hosting w UE tam, gdzie to potrzebne, i jasna ewidencja tego, co jest przetwarzane. W przypadku AI Act pomagamy zrozumieć, które obowiązki prawdopodobnie dotyczą Waszego zastosowania, i wdrażamy stronę techniczną, taką jak informowanie użytkowników, że rozmawiają z AI, i prowadzenie logów. Wnioski prawne powinny pochodzić od Waszych prawników.

Czy możecie dodać funkcje AI do naszej istniejącej aplikacji lub strony?

Tak. Dodajemy część serwerową, która komunikuje się z modelem, łączymy ją z Waszymi treściami i danymi użytkowników i budujemy interfejs w Waszym produkcie na iOS, Androida lub web. Obejmuje to limity kosztów na użytkownika i rozwiązanie zapasowe na wypadek niedostępności dostawcy modelu.

Kiedy odradzacie korzystanie z AI?

Gdy reguły są jasne i stabilne, zwykła integracja lub formularz są tańsze, szybsze i bardziej przewidywalne. Gdy danych do nauki prawie nie ma albo gdy każda odpowiedź musi być dokładnie poprawna i nie da się jej sprawdzić, AI dodaje ryzyko zamiast odejmować pracę. W takich przypadkach mówimy to wprost i zwykle proponujemy zwykłą automatyzację procesów.