Integracje, które łączą pracę
Łączymy aplikacje, CRM, ERP, bazy danych i API. Projektujemy przepływ informacji oraz reguły obsługi, aby ograniczyć ręczne przepisywanie i powtarzanie tych samych czynności.
Projektujemy i wdrażamy rozwiązania łączące modele językowe, automatyzację i systemy firmowe. Zaczynamy od poznania Twojego procesu — dobieramy technologię do zadania, danych i warunków, w których ma działać.
Od analizy i architektury, przez oprogramowanie i integracje, po uruchomienie środowiska. Łączymy kompetencje AI, baz danych i technologii chmurowych, aby dostarczyć rozwiązanie dopasowane do Twojej organizacji.
Gdy dane są rozproszone, dokumenty wymagają ręcznej analizy, a pracownicy przenoszą informacje między narzędziami, warto przyjrzeć się całemu procesowi. Ustalamy, które kroki można uprościć, zautomatyzować lub wesprzeć modelem językowym.
Łączymy aplikacje, CRM, ERP, bazy danych i API. Projektujemy przepływ informacji oraz reguły obsługi, aby ograniczyć ręczne przepisywanie i powtarzanie tych samych czynności.
Budujemy rozwiązania do odczytywania dokumentów, wyszukiwania wiedzy, klasyfikowania treści i przygotowywania odpowiedzi. Wynik trafia do właściwego systemu lub do weryfikacji przez człowieka.
Tworzymy potrzebne interfejsy, usługi i automatyzacje. Łączymy reguły biznesowe z AI, określając sposób obsługi wyjątków, uprawnienia oraz miejsca wymagające zatwierdzenia.
Przykładowe scenariusze pokazują, jak łączymy AI z codzienną pracą. Zakres konkretnego wdrożenia ustalamy po analizie procesu i danych.
Rozwiązanie odczytuje dokument, wydobywa potrzebne pola i sprawdza je według ustalonych reguł. Po zatwierdzeniu zapisuje dane w bazie lub ERP; niejasne przypadki kieruje do weryfikacji.
Dokument → odczyt i walidacja → akceptacja → ERP
System rozpoznaje temat wiadomości, pobiera kontekst z CRM i przygotowuje propozycję odpowiedzi lub zadanie dla zespołu. Dalsze działania wynikają z uzgodnionych reguł i uprawnień.
Wiadomość → kontekst z CRM → odpowiedź lub zadanie
Pracownik zadaje pytanie, a rozwiązanie wyszukuje informacje w dostępnej mu dokumentacji i bazach wiedzy. Odpowiedź zawiera odwołania do materiałów, które pozwalają ją sprawdzić.
Pytanie → wyszukanie materiałów → odpowiedź ze źródłami
Na każdym etapie ustalamy, co ma powstać i jak sprawdzimy, czy spełnia wymagania. Zakres prac dopasowujemy do skali problemu.
Rozmawiamy o sposobie pracy, wyjątkach i celu. Sprawdzamy źródła danych, istniejące systemy oraz wymagania dostępu i bezpieczeństwa.
Rezultat: uzgodniony problem, zakres i kryteria powodzenia.
Dobieramy architekturę, integracje, model oraz środowisko. Gdy trzeba sprawdzić jakość lub wykonalność, przygotowujemy prototyp na reprezentatywnych danych.
Rezultat: projekt rozwiązania i podstawa do decyzji o wdrożeniu.
Tworzymy oprogramowanie, przepływy danych i interfejsy. Testujemy wyniki, obsługę błędów, uprawnienia i współpracę z systemami, których już używasz.
Rezultat: zintegrowane rozwiązanie gotowe do odbioru.
Wdrażamy rozwiązanie w uzgodnionym środowisku, sprawdzamy działanie i przekazujemy dokumentację. Ustalamy zasady eksploatacji oraz zakres ewentualnego wsparcia i dalszego rozwoju.
Rezultat: działający system i jasne zasady jego użytkowania.
Miejsce uruchomienia wynika z wymagań dotyczących danych, wydajności, kosztów i utrzymania. Dobieramy modele oraz środowisko do obciążenia i sposobu pracy organizacji.
Wybrane technologie i komponenty dla wdrożeń lokalnych
Nie potrzebujesz wybranego modelu ani gotowej specyfikacji. Punktem wyjścia jest proces, który chcesz usprawnić, i systemy, z których korzysta Twój zespół.
PorozmawiajmyProjektowanie i wdrażanie dedykowanych rozwiązań AI oraz integracji systemowych. Zakres może obejmować analizę procesu, modele LLM, automatyzację, aplikacje, bazy danych i infrastrukturę. Ustalamy go dla konkretnego zadania — od pojedynczej integracji po całe rozwiązanie.
Nie. Część zadań najlepiej realizują reguły biznesowe, zwykła automatyzacja lub integracja API. Modele językowe dobieramy do tych kroków, w których potrzebna jest praca z językiem lub nieustrukturyzowaną treścią. Agent może być jednym z komponentów, jeśli zadanie wymaga wyboru narzędzi i wykonywania kolejnych działań.
Analizujemy dostępne API, bazy danych, formaty plików i mechanizmy wymiany informacji. Na tej podstawie projektujemy integrację z obecnym środowiskiem. Możliwości i zakres zmian zależą od dostępności interfejsów, dokumentacji i uprawnień w konkretnych systemach.
Tak, możemy zaprojektować wdrożenie z modelami LLM działającymi na Twojej infrastrukturze, a w razie potrzeby dostarczyć i skonfigurować środowisko. Wspólnie ustalamy, jakie dane mogą opuszczać organizację. Uwzględniamy też zależności zewnętrzne, dostęp, kopie zapasowe i sposób utrzymania.
Porównujemy rozwiązania na przykładach reprezentatywnych dla danego zadania. Liczą się jakość, czas odpowiedzi, wymagania sprzętowe i koszty. Uzgadniamy kryteria oceny oraz sytuacje wymagające weryfikacji przez człowieka. Samo użycie modelu lub wyszukiwania w dokumentach nie gwarantuje poprawności każdej odpowiedzi.
Od zakresu procesu, jakości i dostępności danych, liczby integracji, potrzebnego oprogramowania oraz wymagań infrastruktury. Po rozpoznaniu tych elementów ustalamy etapy i wycenę. Gdy istnieje istotna niewiadoma, zaczynamy od ograniczonego prototypu lub pilotażu. Koszt budowy i koszty eksploatacji rozpatrujemy osobno.
Krótki opis procesu, problemów i obecnych narzędzi. Pomocne są przykłady dokumentów lub danych, które można bezpiecznie udostępnić, oraz informacja, jaki efekt chcesz osiągnąć. Szczegóły techniczne i zakres współpracy doprecyzujemy wspólnie.
Opowiedz, jak dziś pracujecie, z jakich systemów korzystacie i co ma się zmienić. Wspólnie określimy sensowny pierwszy krok.