AI dopasowane do Twoich potrzeb

Dobieramy , dostrajamy i wdrażamy modele AI tak, by realizowały konkretną funkcję w Twoim systemie – wyszukiwanie, klasyfikację, transkrypcję czy asystenta opartego na Twoich danych. Tam, gdzie trzeba, uruchamiamy AI lokalnie — bez wysyłania danych na zewnątrz.

Zastosowanie

AI jako realne rozwiązanie

Nie wdrażamy modeli sztucznej inteligencji dla samej AI. Zaczynamy od funkcji, która ma realnie zadziałać w Twoim produkcie. Dostosowujemy to, co jest gotowe do Twoich potrzeb i celów oraz optymalizujemy pod wdrożenie.

Mowa na tekst

  • Transkrypcja i napisy Automatyczna zamiana mowy na tekst dla nagrań, wykładów czy spotkań. Napisy dostosowane do wymogów dostępności.

Wyszukiwanie i analiza treści

  • Wyszukiwanie i analiza treści Wyszukiwanie semantyczne w dokumentach i materiałach. Automatyczne tagowanie, kategoryzacja lub sortowanie dokumentów i zgłoszeń.

Asystent

  • Asystent oparty o Twoje dane Model odpowiadający na pytania na podstawie Twojej dokumentacji, bazy wiedzy lub regulaminów z odwołaniem do źródeł.

Jak pracujemy

Od funkcji do działającego modelu

Najpierw ustalamy, co model ma robić i jakie ma ograniczenia – następnie dobieramy rozwiązanie. Nie zaczynamy od technologii, tylko od zadania.

1

Analiza zadania i danych

Ustalamy, jaką funkcję ma pełnić AI, jakie dane są dostępne i jakie są wymagania co do prywatności, dokładności i kosztu.

2

Przygotowanie danych

Czyścimy, strukturyzujemy i indeksujemy dane tak, by model miał z czego korzystać. Bez tego nawet dobry model odpowiada byle jak.

3

Dobór modelu

Wybieramy model dopasowany do zadania: gotowy, otwarty lub komercyjny. Dostosowujemy do trybu pracy: lokalnie, u Ciebie albo w chmurze.

4

Dostrojenie do kontekstu

Dopasowujemy model do Twoich danych przez RAG lub fine-tuning, a gdy trzeba przez trenowanie na przygotowanym zbiorze.

5

Zabezpieczenia i kontrola kosztów

Ustawiamy limity, filtry treści i logowanie zapytań. Model działa przewidywalnie i nie generuje niekontrolowanych rachunków.

6

Ewaluacja i testy jakości

Sprawdzamy model na realnych przypadkach: mierzymy trafność, halucynacje i koszty. Wiesz, czy działa, zanim trafi do produkcji.

7

Integracja z systemem

Wpinamy model w aplikację, jako realną funkcję: API, przetwarzanie w tle i obsługę błędów.

8

Wdrożenie i utrzymanie

Uruchamiamy rozwiązanie w docelowym środowisku, mierzymy jakość odpowiedzi i przekazujemy projekt z dokumentacją.

Usługi

Zakres usług dopasowany do potrzeb

Nie każdy projekt potrzebuje własnego trenowania czy dedykowanych rozwiązań. Dobieramy poziom dopasowania do tego, czego naprawdę wymaga Twoja wizja oraz dopasowujemy rozwiązanie do oczekiwanych rezultatów.

1

Dobór i integracja

Wybór gotowego modelu i wpięcie go w system jako działającą funkcję.

analiza zadania dobór modelu i trybu pracy integracja w aplikacji
2

Dostrojenie do danych

Oparcie odpowiedzi na Twojej wiedzy i dostrojenie modelu do kontekstu.

RAG na Twojej bazie wiedzy fine-tuning pod zadanie kontrola jakości wyników
3

Model szyty na miarę

Trenowanie na przygotowanym zbiorze danych lub budowa funkcji AI od zera.

przygotowanie zbioru danych trenowanie pod potrzeby wdrożenie i utrzymanie
4

Konsultacja i audyt AI

Ocena, gdzie AI faktycznie się opłaca, zanim cokolwiek zbudujemy.

analiza procesów i danych wycena i ocena ryzyka rekomendacja zakresu

Nasze podejście

Konkret, stabilność i bezpieczeństwo

1

Zaczynamy od funkcji

Najpierw pytamy, co AI ma realnie zrobić w Twoim produkcie. Jeśli prostsze rozwiązanie wystarczy, powiemy to wprost zamiast wdrażać model na siłę.

2

Dane zostają u Ciebie

Tam, gdzie wymaga tego prywatność, uruchamiamy modele lokalnie lub w Twojej infrastrukturze. Materiały nie muszą opuszczać Twojej serwerowni.

3

Dostrojenie do realnych potrzeb

Model dopasowujemy do Twoich danych i procesu, a nie odwrotnie. Dobieramy poziom dostrojenia tak, by jakość uzasadniała koszt.

4

Kontrola jakości

Mierzymy trafność odpowiedzi i pilnujemy, by model nie podawał fałszywych danych. Za wynikiem zawsze stoi zespół specjalistów.

CASE STUDY

Repozytorium multimediów dla uczelni

Dla publicznej uczelni wyższej zbudowaliśmy platformę repozytorium materiałów multimedialnych. AI realizuje tu konkretną funkcję: automatyczne napisy do nagrań – w całości lokalnie, na serwerze uczelni.

~2400
studentów objętych systemem
100%
lokalnie - bez wysyłki do chmury
PL
napisy generowane automatycznie
WCAG 2.1
zgodność z dostępnością

Model transkrypcji (Whisper) uruchomiliśmy w infrastrukturze uczelni, tak aby żadne nagranie nie opuszczało serwerowni. Cały proces – od wgrania materiału, przez transkodowanie, po wygenerowanie napisów i publikację – działa automatycznie i w tle. To pokazuje nasze podejście: AI wpięta w realny przepływ pracy, dopasowana do wymagań prywatności i dostępności, a nie dodana „na pokaz”.

Whisper: Speech-to-Text wdrożenie lokalne napisy WCAG 2.1 przetwarzanie w tle

Nasze podejście

Co oferujemy?

Jasno nazywamy cele i ustalamy priorytety. Stawiamy na konkretne rozwiązania, a nie na nadmierne obietnice.

1

Nie obiecujemy magii

Modele AI mają ograniczenia i potrafią się mylić. Dobieramy je tam, gdzie realnie pomagają i mierzymy, czy działają wystarczająco dobrze dla Twojego zadania.

2

Pilnujemy prywatności danych

Ustalamy z Tobą, gdzie i jak przetwarzane są dane. Dla wrażliwych projektów stawiamy na rozwiązania lokalne i zgodność z RODO.

3

Najpierw to, co działa

Jeśli zadanie da się rozwiązać bez kosztownego trenowania, proponujemy tańszą drogę. Trenowanie wchodzi w grę dopiero wtedy, gdy realnie podnosi jakość.

4

Kod, który rozumiemy

Funkcja AI to tylko część systemu, którą utrzymujemy jak każdą inną: z dokumentacją, testami i możliwością dalszego rozwoju.

Chcesz dopasować AI?

Opisz, co chcesz osiągnąć i jakie masz dane. Wspólnie wypracujemy propozycje jakiego modelu i poziomu dopasowania potrzebujesz oraz wybierzemy najsensowniejszy dla Ciebie sposób wdrożenia.

Kontakt