Integracja sztucznej inteligencji w firmie

Znajdujemy w Waszej firmie zadania, w których AI naprawdę się opłaca, budujemy pilotaż na prawdziwych danych, mierzymy, jak dobrze działa, a potem wdrażamy go do codziennej pracy z mechanizmami kontroli, których potrzebuje Wasz zespół.

Kiedy warto z nami porozmawiać

Integracja AI się opłaca, gdy wiele osób spędza dużo czasu na czytaniu, sortowaniu, odpowiadaniu lub przepisywaniu tekstu. Nie opłaca się tylko dlatego, że konkurencja wspomina o AI w komunikatach prasowych.

Wasz zespół codziennie odpowiada na te same pytania klientów lub pracowników, a odpowiedzi są już gdzieś spisane – w dokumentach, wiki lub starych zgłoszeniach
Faktury, umowy, wnioski lub formularze przychodzą jako pliki PDF i e-maile, a ktoś ręcznie przepisuje dane do CRM lub systemu księgowego
Zapytania gromadzą się we wspólnej skrzynce i trzeba je przeczytać, sklasyfikować i przekierować, zanim ktokolwiek zacznie nad nimi pracować
Macie produkt mobilny lub webowy i chcecie dodać wyszukiwanie, podsumowania, rekomendacje lub asystenta czatu, który działa na Waszych treściach
Próbowaliście już ChatGPT lub Claude w firmie i chcecie tego samego, ale połączonego z Waszymi systemami, z zasadami dostępu i bez wklejania danych przez pracowników do publicznych narzędzi
Zarząd poprosił o strategię AI, a Wy potrzebujecie uczciwej listy: co zbudować najpierw, co odłożyć, a co pominąć

Co budujemy

Ocena możliwości AI

Przechodzimy przez Wasze procesy z osobami, które je prowadzą, i spisujemy zadania, w których AI może oszczędzić czas lub ograniczyć błędy. Każdy kandydat dostaje notatkę o dostępności danych, ryzyku i nakładzie pracy, dzięki czemu pierwszy projekt wybieracie na podstawie faktów, a nie entuzjazmu.

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.

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.

Agenci AI do procesów

Agenci, którzy samodzielnie wykonują sekwencję kroków: czytają zapytanie, wyszukują klienta w CRM, tworzą zadanie, wysyłają odpowiedź lub przekazują sprawę człowiekowi. Dokładnie określamy, jakie działania agent może podejmować i gdzie musi je potwierdzić człowiek.

Funkcje AI w aplikacjach

Inteligentne wyszukiwanie, podsumowania, generowanie treści, wsparcie przez czat i personalizacja w Waszym istniejącym produkcie na iOS, Androida lub web. Zajmujemy się też częścią serwerową: promptami, wywołaniami modeli, limitami kosztów i rozwiązaniami zapasowymi na wypadek, gdy dostawca modelu działa wolno lub jest niedostępny.

Wsparcie i rozwój

Modele się zmieniają, ceny się zmieniają, a Wasze dokumenty zmieniają się co tydzień. Dbamy o to, by rozwiązanie działało po wdrożeniu: aktualizujemy bazę wiedzy, powtarzamy kontrole jakości, przechodzimy na nowsze modele, gdy ma to sens, i naprawiamy to, co zgłaszają użytkownicy.

Zacznijcie od zadania, nie od modelu

Większość rozczarowujących projektów AI zaczęła się od technologii, a problemu szukano do niej później. My robimy odwrotnie. Najpierw sprawdzamy, na co naprawdę idzie czas: ile zapytań wpływa, ile trwa obsługa każdego, jak często zdarzają się błędy i ile kosztują. Potem weryfikujemy, czy dane potrzebne AI istnieją i nadają się do użycia. Niektóre zadania okazują się lepiej pasować do zwykłej automatyzacji bez żadnego modelu – i mówimy o tym wprost.

Krótka lista zastosowań uszeregowana według oczekiwanych korzyści, ryzyka i nakładu pracy
Dla każdego: jakich danych wymaga, co może pójść nie tak, jak zmierzymy sukces
Jasna rekomendacja, co zbudować najpierw, a co zostawić na później
Uczciwa informacja tam, gdzie prosta reguła, formularz lub integracja sprawdzi się lepiej niż AI

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

Analiza

Rozmowy z osobami, które wykonują pracę, przegląd danych i systemów, których to dotyczy. Dostajecie uszeregowaną listę zastosowań i rekomendację pilotażu.

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

Backend i integracje

Gdzie pojawia się AI

Jak możemy współpracować

Pilotaż o stałym zakresie

Określone zastosowanie, uzgodniony zestaw testowy i działający pilotaż na końcu. Dobry sposób, by sprawdzić, czy AI się Wam opłaca, zanim podejmiecie większe zobowiązanie.

Dedykowany zespół

Zespół, który wdraża kolejno kilka zastosowań i dba o ich działanie. Sprawdza się w firmach, które traktują AI jako stały program, a nie jednorazowy projekt.

Rozliczenie godzinowe

Konsultacje, audyty istniejącego rozwiązania AI, poprawa promptów i jakości lub wsparcie. Płacicie za faktycznie przepracowany czas.

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.

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.

Skąd będziemy wiedzieć, że projekt się opłacił?

Miarę uzgadniamy przed pilotażem: czas na zapytanie, odsetek zapytań obsłużonych bez udziału człowieka, liczba poprawek, czas odpowiedzi klientom. Zapisujemy stan wyjściowy, a po wdrożeniu porównujemy te same liczby. Jeśli się nie zmieniają, dowiadujecie się o tym w pilotażu, a nie po pełnym wdrożeniu.