[ Szukaj ]
Znajdź to w jednym miejscu.
Do tej pory serwis miał dwie osobne wyszukiwarki — jedną w bazie wiedzy, drugą w portfolio — i żadnej całościowej. To jest ta całościowa.
117 pozycji · usługi · realizacje · baza wiedzy · FAQ
Cały serwis — 117 pozycji. Wpisz frazę, żeby zawęzić.
Usługi4
- AI AutomationAutomatyzujemy powtarzalne procesy i eliminujemy ręczną pracę — od przenoszenia danych po generowanie dokumentów i raportów.
- AI AgentsTworzymy agentów AI, którzy analizują informacje, podejmują działania i wykonują określone zadania w Twoich narzędziach.
- AI SoftwareBudujemy dedykowane aplikacje, narzędzia i systemy wykorzystujące AI — od MVP po rozwiązania produkcyjne.
- Integracje & WorkflowsŁączymy istniejące narzędzia i systemy w jeden spójny, zautomatyzowany workflow.
Szkolenia2
- Jak poprawnie używać GitHubaGitHub wytłumaczony po ludzku, na prawdziwym projekcie — nie na slajdach. Repozytoria, commity, branche i pull requesty w kolejności, w której naprawdę się ich używa, z miejscami, w których wszyscy się wykładają. Po kursie pracujesz jak zespół, a nie jak archiwum „final_v7”.
- Jak poprawnie korzystać z ClaudeNie kolejne nagrania o AI, tylko system pracy: prowadzisz Claude metodą, na plikach i zadaniach Twojej firmy. Uczysz się od praktyka, który wdraża AI w polskich firmach — i wychodzisz z promptami i gotowymi przepisami pracy do użycia tego samego dnia, nie z notatkami.
Sklep2
- ChatBot LIVEOdpowiada klientom 24/7. A gdy nie zna odpowiedzi — bierze kontakt i oddaje rozmowę Tobie.
- Segregator mailaRozdziela pocztę do kategorii według Twoich reguł i pokazuje raport, ile roboty zrobił za Ciebie.
Realizacje3
- AI Lead AssistantSystem AI, który kwalifikuje każdy lead w kilka sekund i oddaje handlowcom czas na sprzedawanie.
- Document IntelligencePipeline AI, który czyta faktury i zlecenia szybciej i dokładniej niż człowiek — a wyjątki oddaje ludziom.
- AI Support AssistantAsystent AI, który odpowiada klientom sklepu w mniej niż minutę — i wie, kiedy oddać rozmowę człowiekowi.
Portfolio28
- Czarodziejski Dworek — strona przedszkola w dwóch wariantachSerwis przedszkola w dwóch wersjach: statyczny HTML oraz autorski motyw WordPress bez ani jednej wtyczki. SEO lokalne, formularze zapisów, WCAG.
- MP Offer Automation SuiteZestaw trzech wtyczek WooCommerce prowadzących zapytanie ofertowe od formularza do gotowej oferty: kwalifikacja leada, kalkulacja ceny i PDF dla handlowca.
- Importery aukcji Copart i IAAI do WordPressaOferta z aukcji na stronie dealera bez ręcznego wpisywania: scraper w Pythonie na VPS zasila własną bazę, a wtyczka WordPressa czyta ją tylko do odczytu.
- Automatic AI — ta stronaStrona, którą właśnie przeglądasz: statyczny Next.js z autorskim systemem designu, blogiem technicznym i CI pilnującym wydajności i dostępności.
- Platforma szkoleń Automatic AI — sklep z kursamiSklep z kursami na WordPressie: trzy wtyczki — katalog z kreatorem, płatności przez WooCommerce z dostępem po opłacie i monitoring — plus prototyp Next.js.
- Kredyt Kompas — strona pośrednika kredytowego (demo)Demo strony pośrednika kredytowego: osiem podstron i kalkulator zdolności kredytowej liczony w przeglądarce. Czysty HTML, CSS i JavaScript, bez frameworka.
- Sklep Agentów — sklep z botami AI na WordPressieSklep z botami AI w całości na WordPressie: płatność kartą przez Stripe Checkout, mail z linkiem do pobrania i dwa produkty — ChatBot LIVE i Segregator maila.
- Sklep zoologiczny — WooCommerce z dwiema wtyczkamiSklep z karmą i akcesoriami na WooCommerce z dwiema autorskimi wtyczkami: doborem opakowania pod konkretne zwierzę i synchronizacją katalogu z hurtownią.
- Asystent zakupowy do akcesoriów AGDDoradca w rozmowie dla sklepu z akcesoriami AGD: prowadzi klienta od „mam pralkę Bosch” do jednej pasującej części, a zgodność bierze z katalogu.
- Przydział zamówień — rejon, opieka i wolumenAutomatyzacja, która segreguje każde zamówienie i wydaje je właściwemu handlowcowi: po opiece nad klientem, progu wolumenu i rejonie — w tej kolejności.
- CRM z agentami AI dla importera z ChinSystem CRM dla importera z Chin: magazyn wielostanowy od zamówienia po wydanie, koszt wyładowany i agenci pilnujący zdarzeń zakupu, magazynu i sprzedaży.
- Skaner konkurencji — zdjęcie z telefonu, ceny rynkuAplikacja na pulpit dla branży modowej: zdjęcie z telefonu staje się zapytaniem, a wynikiem są oferty konkurencji z cenami, platformami i sprzedawcami.
- Panel aukcji Allegro i Temu — agent sprawdza przed publikacjąPanel na pulpit do wystawiania na Allegro i Temu z jednego źródła, z agentem sprawdzającym kompletność i zgodność oferty, zanim pójdzie na platformę.
- Agenci rynkowi — cztery wtyczki do WordPressaCztery wtyczki WordPressa z agentami: obserwacja ruchu konkurencji, ceny w niszy, ranking działań do wykonania i przygotowanie kampanii reklamowej.
- Sklep ogólnobranżowy — katalog z feedu producentaSklep wielobranżowy, w którym dostawy i nowości producenta trafiają do katalogu automatycznie — ale przez bramę reguł, a nie prosto z pliku na stronę.
- Agent rentowności — cztery sklepy w jednym rachunkuAgent liczący wynik czterech sklepów firmy: sprzedaż, zwroty, prowizje, kampanie i koszty dzielone — z jedną definicją pola dla wszystkich źródeł.
- Generator zdjęć produktowych — jeden master, wiele platformPrzygotowuje zdjęcia produktu pod wymagania każdej platformy z osobna: jeden plik nadrzędny, profile reguł i kontrola tła, kadru i wagi przed eksportem.
- Platforma email marketingu — dziesięć wtyczek, dziesięć bazSerwis do email marketingu na WordPressie złożony z dziesięciu wtyczek, każda z własną bazą danych. Zgody, wypisy, kolejkę i zdarzenia rozdziela połączenie.
- Sklep odzieżowy — kursy walut i przelicznik na żywoSklep odzieżowy sprzedający za granicę: kursy z banków centralnych, przelicznik zawsze z datą kursu i cena zamrażana przy zamówieniu, a nie przy renderze.
- Panel profili firm — dziesięć źródeł w jednym miejscuPanel do aplikacji desktopowej: zbiera nowe informacje z dziesięciu źródeł, scala je po numerach rejestrowych i składa w profile firm z pochodzeniem pól.
- Segregacja poczty do handlowców — wtyczka i dodatek do CRMPoczta od firm trafia do właściwego handlowca: najpierw z właścicielstwa w CRM, dopiero potem z reguł. Jeden silnik decyzji, dwa wydania — wtyczka i dodatek.
- Agenci kontroli zadań — Polska i Niemcy osobnoAgent sprawdza, czy zobowiązanie handlowca zostało dowiezione — na dowodach, nie na wrażeniu. Dwie osobne instancje, bo prawo pracy w PL i DE jest inne.
- Agent do kart charakterystyki — cytat, nie parafrazaOdpowiada na pytania o karty charakterystyki cytatem z numerem sekcji i wersją dokumentu. Instrukcji bezpieczeństwa nie parafrazuje: cytuje albo nie wie.
- Sklep z kosmetykami — dla producenta i importera narazKarta produktu nie powstanie przed zgłoszeniem kosmetyku, a oświadczenia marketingu są słownikiem powiązanym z dowodem, nie polem tekstowym.
- AI do poziomów klienta — tożsamość z e-maila i adresuPoziom liczy reguła, nie model: AI proponuje scalenie tożsamości po e-mailu i adresie, a każdy awans i spadek ma zapisany powód.
- Sklep spięty backendowo z marketplace’amiJeden stan magazynowy na wszystkie kanały, z rezerwacją po stronie sklepu — bo ten sam ostatni egzemplarz kupują dwa marketplace’y w tej samej sekundzie.
- Salon łazienek i wyposażenia — od aranżacji do wycenyKlient nie szuka płytki, tylko gotowej łazienki — więc wejściem są aranżacje, a kalkulator liczy pełne paczki z zapasem na docinanie, nie metry.
- AI PR Guardian — bramka jakości AI dla Pull Requestów (eksperyment)Eksperyment, nie produkt: czterostopniowa bramka jakości dla Pull Requestów. Model sprawdza tylko błędy, których nie łapią skrypty; większość kodu pisał agent.
Baza wiedzy31
- AI w firmie — od czego naprawdę zacząć?Nie od wyboru narzędzia i nie od zatrudniania „specjalisty od AI”. Pierwszy krok jest nudniejszy i tańszy: znaleźć jeden proces, który boli najbardziej. Pokazujemy, jak to zrobić w tydzień.
- RAG — czym jest i kiedy ma sens?Model językowy nie zna Twoich dokumentów. RAG to sposób, żeby odpowiadał na ich podstawie — bez trenowania własnego modelu. Wyjaśniamy, jak działa i kiedy się opłaca.
- Claude vs ChatGPT — co wybrać do firmy?Nie ma jednej odpowiedzi, ale są konkretne kryteria. Porównujemy oba ekosystemy tak, jak wybiera się je do realnej pracy: interfejs dla zespołu, API do automatyzacji, praca na dokumentach i koszty.
- Agent AI vs chatbot vs automatyzacja — czego naprawdę potrzebujesz?Te trzy pojęcia są używane zamiennie, a oznaczają zupełnie różne rzeczy — o różnych kosztach i różnym ryzyku. Prosty przewodnik, jak dobrać poziom rozwiązania do problemu.
- Case study: jak zautomatyzowaliśmy kwalifikację leadów w firmie B2BOd 20 minut ręcznej analizy na każde zgłoszenie do kwalifikacji w 5 minut z uzasadnieniem. Przebieg wdrożenia etap po etapie: analiza, budowa, uruchomienie i to, co poszło nie po naszej myśli.
- Make vs n8n — które narzędzie automatyzacji wybrać?Dwa najpopularniejsze kombajny do automatyzacji, dwie różne filozofie. Porównujemy je tak, jak wybiera się je naprawdę: kosztami przy skali, elastycznością i tym, kto będzie to utrzymywał.
- Embeddings — po co są i jak działają w praktyce?Embeddingi zamieniają tekst na liczby, które niosą znaczenie. To one sprawiają, że wyszukiwanie znajduje „urlop” po zapytaniu o „wolne”. Wyjaśniamy bez matematyki — i z jednym wzorem, który warto znać.
- MCP — co to jest i dlaczego warto je znać?Model Context Protocol to otwarty standard łączenia modeli AI z narzędziami i danymi firmy. Zamiast pisać osobną integrację dla każdej pary „model + system”, piszesz jeden serwer MCP.
- 10 procesów, które najczęściej warto zautomatyzować w pierwszej kolejnościLista sprawdzona w praktyce: dziesięć procesów, które w małych i średnich firmach zwracają się najszybciej — z krótkim opisem, co konkretnie robi automat i od czego zależy opłacalność.
- 5 błędów podczas wdrażania AI, które widzimy najczęściejNie technologia zabija projekty AI — zabijają je decyzje z pierwszych dwóch tygodni. Pięć błędów, które oglądamy regularnie, i proste sposoby, żeby ich nie popełnić.
- Jak policzyć ROI z automatyzacji — bez czarów i bez Excela na 40 zakładekProsty model liczenia zwrotu z automatyzacji, którego używamy przy wycenach: koszt procesu, koszt wdrożenia, koszt utrzymania — i trzy pułapki, przez które firmy liczą to źle.
- Function calling — jak model AI wywołuje Twój kodMechanizm, na którym stoi każdy agent i każda poważna integracja AI: model nie wykonuje kodu — prosi o wywołanie funkcji, a Twój system decyduje i odpowiada. Z przykładem krok po kroku.
- Automatyzacja leadów B2B — jak wygląda cały proces od formularza do CRMOd chwili, gdy ktoś wypełnia formularz, do umówionego spotkania mija u wielu firm kilka dni ręcznej pracy. Rozkładamy ten proces na części i pokazujemy, co automatyzować w jakiej kolejności.
- 5 rzeczy, których nauczyliśmy się, budując rozwiązania AINotatki z pola, bez lukru: o danych, które kłamią, użytkownikach, którzy obchodzą systemy, promptach, które nie są programowaniem, i o tym, dlaczego nudne rozwiązania wygrywają.
- Ile naprawdę kosztuje wdrożenie AI w firmie?Widełki, składniki kosztów i rzeczy, które dostawcy przemilczają. Bez obietnic „od 99 zł miesięcznie” i bez straszenia — konkretne przedziały dla trzech typowych poziomów wdrożeń.
- Jak działa agent AI? Pętla, narzędzia i granice — od środkaRozbieramy agenta na części pierwsze: pętla decyzyjna, wywołania narzędzi, pamięć i mechanizmy bezpieczeństwa. Dla tych, którzy chcą rozumieć, a nie tylko używać.
- Jak zaprojektować workflow AI krok po krokuDobry workflow AI projektuje się od końca: najpierw definicja rezultatu i wyjątków, potem kroki, na końcu wybór modeli. Szkielet, którego używamy przy każdym wdrożeniu.
- Agent AI — co to właściwie jest? Wyjaśnienie bez technicznego bełkotuSłowo „agent” robi dziś za przyprawę do wszystkiego. Wyjaśniamy, czym agent AI różni się od zwykłego czatu z modelem — na przykładzie, który zna każda firma.
- AI proof of concept — jak zacząć bez wielkiego budżetu?PoC nie służy do „sprawdzenia, czy AI działa” — służy do sprawdzenia, czy działa NA WASZYCH danych i procesach. Jak ustawić czterotygodniowy pilotaż, który kończy się decyzją, a nie prezentacją.
- Jak znaleźć proces, który warto zautomatyzować? Audyt w 5 krokachNie każda żmudna czynność opłaca się automatyzować. Prosty audyt, który robimy z klientami na starcie: pięć kroków od listy czynności do procesu z policzonym potencjałem.
- Kiedy firma naprawdę potrzebuje agenta AI? Pięć sygnałówAgent AI to najdroższy poziom automatyzacji — i czasem jedyny właściwy. Pięć sygnałów, że Twój proces przerósł zwykłe workflow, oraz trzy sytuacje, w których agent to przerost formy.
- Kupować czy budować? Jak podjąć decyzję o rozwiązaniu AIGotowy SaaS, budowa szyta na miarę, a pomiędzy — składanie z klocków. Framework decyzyjny, którego używamy z klientami, plus scenariusze, w których każda z opcji wygrywa.
- Jak AI może odciążyć dział obsługi klienta — bez wkurzania klientówAutomatyzacja obsługi kojarzy się z botem, który nie rozumie i nie przełącza do człowieka. Da się inaczej: warstwowo, z AI tam, gdzie pomaga, i człowiekiem tam, gdzie jest niezastąpiony.
- Jak agent AI może pracować z Twoim CRM?CRM to naturalne środowisko pracy agenta: dane są ustrukturyzowane, akcje policzalne, a każda zaoszczędzona minuta mnoży się przez cały zespół. Cztery scenariusze od najprostszego.
- Supabase w projektach AI — baza, auth i wektory w jednymDlaczego tak często wybieramy Supabase jako zaplecze aplikacji AI: PostgreSQL z pgvector, autoryzacja, storage i realtime w jednym, bez sklejania pięciu usług.
- Czym jest automatyzacja procesów biznesowych — i czym nie jest?Automatyzacja to nie roboty i nie zwalnianie ludzi. To zdejmowanie z zespołu pracy, która nie wymaga myślenia — żeby czas szedł tam, gdzie myślenie jest potrzebne. Elementarz na start.
- Czy AI zastąpi pracowników? Uczciwa odpowiedź z perspektywy wdrożeńNie zwalniamy ludzi — zdejmujemy z nich robotę, której nikt nie chce robić. Co naprawdę dzieje się z zespołami po automatyzacji: obserwacje z projektów, nie z nagłówków.
- Automatyzacja dokumentów: z PDF-a do systemu bez przepisywaniaFaktury, zlecenia, umowy — dokumenty to najbardziej niedoceniany obszar automatyzacji. Modele AI czytają dziś dowolne układy PDF-ów, a walidacja pilnuje, żeby błąd nie wszedł do ERP.
- AI hype vs realny biznes — co faktycznie działa w firmach?Po kilkunastu wdrożeniach mamy prostą obserwację: to, co działa, jest nudniejsze niż nagłówki, i to, co działa, prawie nigdy nie jest tym, o czym firma pytała na początku. Subiektywnie.
- 5 sygnałów, że Twój biznes traci czas przez ręczną pracęNiektóre koszty nie bolą, bo rozkładają się na drobne. Pięć codziennych sygnałów, że firma płaci „podatek od ręcznej pracy” — i szybki test, ile on u Ciebie wynosi.
- Czym jest n8n i dla kogo ma sens?Narzędzie, które łączy Wasze systemy w automatyczne przepływy — z opcją własnego serwera i pełnej kontroli nad danymi. Krótkie wprowadzenie dla osób nietechnicznych.
Kategorie7
- AI dla biznesuBez żargonu — co AI zmienia w firmie i od czego zacząć.
- AutomatyzacjaProcesy, workflow i ręczna praca, którą można oddać maszynom.
- Agenci AISystemy, które analizują, decydują i wykonują zadania.
- NarzędziaOpenAI, Claude, n8n, Make — co ma sens i dla kogo.
- InżynieriaRAG, embeddings, architektura agentów — dla technicznych.
- StrategiaROI, wdrożenia, decyzje — jak myśleć o AI po biznesowemu.
- Z naszej praktykiWnioski z realnych projektów: co zadziałało, co nie i czego nauczyliśmy się po drodze.
Autorzy4
- Krzysztof LeszczyńskiBuduje automatyzacje i pluginy, które przejmują ręczną pracę. Odpowiada za techniczną stronę każdego wdrożenia — od projektu po działający system.
- Konrad SzydłowskiSpecjalista od automatyzacji i łączenia systemów. Zamienia rozproszone narzędzia w jeden niezawodny, samodzielnie działający workflow.
- Mariusz PerzyńskiTwój pierwszy kontakt w Automatic AI. Prowadzi rozmowy z klientami, wyceny, umowy i sprawy formalne — od pierwszego maila po rozliczenie projektu.
- Mateusz LeszczyńskiTwarz i głos Automatic AI. Odpowiada za marketing i widoczność marki — dba o to, żeby efekty naszej pracy mówiły same za siebie.
FAQ36
- Jak wygląda rozpoczęcie współpracy?Od bezpłatnej rozmowy (ok. 30 minut), na której poznajemy Twój proces i problem. Potem przygotowujemy propozycję rozwiązania z wyceną i planem wdrożenia. Decyzj
- Czy możemy zacząć od małego projektu?Tak — wręcz to polecamy. Jeden proces o szybkim zwrocie to najlepszy sposób, żeby sprawdzić współpracę i zobaczyć realny efekt przed większą inwestycją.
- Jak wygląda komunikacja w trakcie projektu?Bezpośrednio z osobami, które budują rozwiązanie — bez pośredników. Krótkie cotygodniowe podsumowania, wspólny kanał (Slack/Teams/e-mail) i demo po każdej więks
- Czy podpisujecie NDA?Tak, standardowo. Możemy pracować na Twoim wzorze umowy albo zaproponować własny prosty dokument.
- Czy AI sprawdzi się w mojej firmie?Najlepiej sprawdza się tam, gdzie są powtarzalne procesy oparte o dane, dokumenty lub komunikację. Zaczynamy od krótkiej analizy — jeśli nie widzimy realnej war
- Czy AI może pracować na naszych danych?Tak — i właśnie wtedy daje największą wartość. Łączymy modele z Twoimi danymi (dokumenty, CRM, baza wiedzy) w kontrolowany sposób, bez trenowania publicznych mo
- Co z bezpieczeństwem danych i RODO?Przepływ danych projektujemy tak, żeby wrażliwe informacje w ogóle nie wychodziły poza potrzebny zakres. W praktyce oznacza to trzy rzeczy: minimalizacja i anon
- Czy AI się myli? Jak to kontrolujecie?Myli się — dlatego żaden system nie działa u nas bez siatki bezpieczeństwa. Składają się na nią: progi pewności: to, czego model nie jest pewien, trafia do czło
- Czy integrujecie się z moimi obecnymi narzędziami?Tak. Pracujemy na API, webhookach i platformach typu n8n czy Make, więc łączymy się z większością popularnych narzędzi biznesowych — najczęściej z: CRM-ami; sys
- Które procesy automatyzuje się najłatwiej?Powtarzalne, oparte o reguły i dane — jeśli proces da się opisać krokami, prawie na pewno da się go zautomatyzować. Najczęściej zaczynamy od: obiegu dokumentów;
- Co jeśli proces się zmieni po wdrożeniu?Automatyzacje budujemy modułowo, więc zmiana jednego kroku nie wywraca całości. W ramach opieki utrzymaniowej dostosowujemy workflow do zmian w firmie i narzędz
- Ile trwa realizacja projektu?Zależy od poziomu wdrożenia — rzędy wielkości wyglądają tak: proste automatyzacje: 1–2 tygodnie; agenci AI i integracje: 3–8 tygodni; dedykowane aplikacje: MVP
- Jak mierzycie efekty wdrożenia?Mierniki ustalamy przed startem, w etapie Plan, i po wdrożeniu raportujemy realne wartości, nie wrażenia. Najczęściej mierzymy: zaoszczędzone godziny; czas reak
- Czy budujecie też większe aplikacje od zera?Tak — od MVP po systemy produkcyjne. Zaczynamy od najmniejszej wersji, która weryfikuje wartość, i rozwijamy ją iteracyjnie, zamiast miesiącami budować „w ciemn
- Ile kosztuje stworzenie rozwiązania AI?Rząd wielkości zależy od poziomu wdrożenia: automatyzacja procesu to 8–35 tys. zł, system z AI 25–80 tys. zł, a samodzielny agent od 60 tys. zł wzwyż. To widełk
- Jakie są koszty utrzymania po wdrożeniu?Dwa składniki: koszty API i infrastruktury (zależne od skali użycia — optymalizujemy je na etapie budowy) oraz opcjonalna opieka utrzymaniowa z monitoringiem i
- Czy rozliczacie się etapami?Tak. Projekt dzielimy na etapy z konkretnymi efektami — płacisz za zrealizowane kroki, a nie za obietnice. Mniejsze automatyzacje często rozliczamy po prostu za
- Czy zajmujecie się utrzymaniem systemu?Tak. Oferujemy opiekę techniczną, monitoring działania i dalszy rozwój rozwiązania — automatyzacje mają działać niezawodnie miesiącami, nie tylko w dniu wdrożen
- Na jakich modelach AI pracujecie?Głównie Claude (Anthropic) i modele OpenAI — dobieramy model do zadania i budżetu, często łącząc kilka w jednym systemie. Tam, gdzie to ma sens, korzystamy też
- Kto jest właścicielem kodu po projekcie?Ty. Po rozliczeniu projektu przekazujemy pełne prawa do kodu wraz z repozytorium i dokumentacją. Nie uzależniamy Cię od siebie.
- Od czego zaczyna się automatyzacja procesu?Od krótkiej analizy: mapujemy proces krok po kroku, liczymy, ile czasu kosztuje, i wybieramy fragment o najszybszym zwrocie. Pierwszą działającą automatyzację z
- Co z przypadkami, których AI nie jest pewne?Projektujemy próg pewności: wszystko poniżej trafia do człowieka z kompletem kontekstu. Automat robi masę rutynowej pracy, ale decyzje graniczne zostają po Twoj
- Czy automatyzacja wymaga zmiany naszych narzędzi?Nie. Łączymy się z tym, czego już używacie — przez API, webhooki albo platformy typu n8n i Make. Wymiana narzędzi bywa wnioskiem z analizy, nigdy warunkiem star
- Co się dzieje, gdy proces się zmieni?Przepływy budujemy modułowo: zmiana jednego kroku nie wywraca całości. W ramach opieki utrzymaniowej dostosowujemy automatyzacje do zmian w firmie i w narzędzia
- Czym agent różni się od chatbota?Chatbot prowadzi rozmowę. Agent ma rolę, dostęp do wiedzy i narzędzi oraz zakres decyzji: rozumie sprawę, wykonuje akcję w systemach i wie, kiedy oddać ją człow
- Skąd agent bierze wiedzę o naszej firmie?Z Twoich źródeł: dokumentacji, bazy wiedzy, CRM, historii zgłoszeń. Łączymy je w kontrolowany sposób (RAG) — bez trenowania publicznych modeli na Twoich danych.
- Jak kontrolujecie jakość odpowiedzi agenta?Zakres działania i progi pewności ustalamy przed startem, testujemy na realnych przypadkach, a po wdrożeniu monitorujemy jakość. To, czego agent nie jest pewien
- Czy agent może działać w naszych narzędziach?Tak — to jego główna wartość. Przez API i integracje agent czyta i aktualizuje CRM, helpdesk, skrzynki czy arkusze, zostawiając ślad każdej wykonanej akcji.
- Ile trwa zbudowanie MVP?Zwykle mniej niż 2 miesiące, często kilka tygodni — zależnie od zakresu. Celem MVP jest weryfikacja wartości, więc tniemy wszystko, co nie służy pierwszemu test
- Co jeśli MVP się sprawdzi — zaczynamy od zera?Nie. MVP budujemy na architekturze, która ma dokąd rosnąć: ten sam kod rozwijamy do wersji produkcyjnej, dokładając testy, monitoring i kontrolę jakości.
- Kto jest właścicielem kodu?Ty. Po rozliczeniu projektu przekazujemy pełne prawa do kodu wraz z repozytorium i dokumentacją. Nie uzależniamy Cię od siebie.
- Jak dbacie o jakość oprogramowania?Tak jak na własnej stronie: automatyczne testy, lint, budżety wagi i dostępności oraz weryfikacja po każdym wdrożeniu w CI. Jakość jest częścią procesu, nie oso
- Czy zintegrujecie się z naszym systemem?Jeśli ma API albo webhooki — tak. Pracujemy też z systemami bez gotowych integracji, budując warstwę pośrednią. Listę narzędzi sprawdzamy na etapie analizy, prz
- Co się dzieje, gdy któryś system zawiedzie?Przepływy projektujemy z obsługą błędów: operacje są ponawiane, a nieudane trafiają do kolejki z powiadomieniem. Integracja ma być niezawodna, nie tylko efektow
- Czy musimy wymieniać narzędzia na nowe?Nie — łączymy to, czego już używacie. Wymiana narzędzia bywa rekomendacją z analizy, ale integracja z obecnym zestawem jest zawsze punktem wyjścia.
- Jak wygląda utrzymanie integracji?Monitoring przepływów, reagowanie na zmiany w API narzędzi i rozwój workflow w ramach opieki utrzymaniowej. Integracje mają działać miesiącami bez Twojej uwagi.