Wdrożenia AI
Wdrożenia AI Kraków — dla tech-firm, które wiedzą, czego chcą
Wdrażamy AI w krakowskich tech-firmach, BPO i startupach. Klienci stąd są zwykle bardzo świadomi technicznie — wiedzą czym się różni RAG od fine-tuningu, znają OpenAI API od podszewki i mają jasno postawione pytania o koszty inference. Z naszej strony zwracamy tę samą walutę: konkretna architektura, jasne trade-offy, mierzalne efekty.
POC działa na slajdach, ale produkcyjnie zaczyna kosztować jak etat
Częsty scenariusz w tech-firmach: zespół zbudował proof-of-concept na ChatGPT, demo poszło dobrze, a po pierwszym tygodniu na produkcji okazało się, że koszty API rosną bez kontroli, halucynacje pojawiają się w najgorszych momentach, a cache nie działa, bo każdy prompt jest unikalny. Większość naszych krakowskich projektów zaczyna się od "mamy POC, pomóżcie wdrożyć go produkcyjnie": refactor architektury, kontrola kosztów, monitoring jakości, fallbacki, caching tam gdzie pomaga.
Co robimy dla krakowskich klientów
Najczęstsze typy projektów AI:
- Refactor / produkcjonowanie POC zbudowanych przez Wasz zespół
- RAG po dokumentacji firmy (Confluence, Notion, SharePoint, custom)
- Agenci AI w narzędziach pracy (Slack, Linear, Jira, własne API)
- Asystenci dla developerów (review kodu, generowanie testów, dokumentacji)
- AI w supporcie produktu B2B (klasyfikacja ticketów, sugestie odpowiedzi)
- Architektura LLM-aware: kontrola kosztów, fallbacki, monitoring jakości
Etapy wdrożenia
- AI audyt firmy5 dni roboczych
Mapujemy procesy, identyfikujemy 3–5 miejsc gdzie AI da realny zwrot. Wynik: dokument z priorytetami i szacunkami.
- Wybór pierwszego use case2–3 dni
Wspólnie wybieramy 1 wdrożenie z największym ROI i najmniejszym ryzykiem. Definiujemy jasne metryki sukcesu.
- Pilot (proof of value)2–4 tygodnie
Budujemy działające rozwiązanie na realnych danych firmy w 2–4 tygodnie. Mierzymy efekty na kontrolnej próbce.
- Wdrożenie produkcyjne2–6 tygodni
Integracja z systemami firmy, dostępy, RODO/AI Act, szkolenie zespołu, dokumentacja.
- Iteracja i kolejne wdrożeniaciągłe
Mierzymy oszczędności, optymalizujemy, dokładamy kolejne procesy z roadmapy.
Stack i jakość inżynierska
OpenAI / Anthropic / Google Gemini przez API z routingiem między modelami (tańszy do prostszych zadań, droższy do trudnych). Modele open source (Llama, Mistral, Qwen) lokalnie tam, gdzie ma sens kosztowy albo compliance. Wektorowe bazy: pgvector / Qdrant / Pinecone. Backend Python (FastAPI) lub Node.js. Monitoring: Langfuse / własne, kontrola kosztów per zespół / per feature.
Pytania klientów krakowskich
Mamy własny zespół ML / data, jak wpinacie się w niego?
Standardowo. Pracujemy razem, nie zamiast — Wasz zespół zwykle zna domenę i dane lepiej niż my, my dorzucamy doświadczenie z architektury LLM produkcyjnych, kontrolą kosztów i monitoringiem. Możemy też prowadzić tylko fragment projektu (np. infra LLM) zostawiając cały modeling Waszej stronie.
Jak liczymy koszty API w realnym scenariuszu?
Robimy estymację na podstawie wolumenu rozmów / dokumentów / tokenów. Dla większych projektów puszczamy 1–2 tygodnie pomiarów na realnym ruchu (czasem na shadow API), żeby liczby były obronne. Inaczej szacunek byłby z palca, bo cache hit ratio i długość promptów potrafią rzucać kosztem o rząd wielkości.
Czy wybór modelu (GPT vs Claude vs Gemini) ma sens dla naszego use case?
Często tak, ale nie zawsze tak, jak wyobrażają sobie klienci. Wybieramy testując na realnych danych: jakość odpowiedzi, koszt, latencja, dostępność w UE, ograniczenia API. Czasem optymalnie jest mieć dwa modele równolegle (tańszy do większości, droższy do trudnych przypadków).
Jakie ROI mamy oczekiwać?
Bez baseline nie obiecujemy konkretnych liczb — to byłoby nieuczciwe. Mierzymy efekty na realnych danych w pilocie (zwykle 2–4 tygodnie) i pokazujemy: ile czasu zaoszczędzono, jaki koszt API per akcja, jak wygląda jakość względem człowieka. Dopiero z tymi liczbami rozmawiamy o pełnym wdrożeniu.
Czy podpisujemy NDA?
Tak. Standardowo podpisujemy NDA przed pierwszą rozmową techniczną, jeśli klient sobie tego życzy. Wszystkie materiały, kod i dane traktujemy jako poufne.
Jak szybko możemy zacząć?
Zazwyczaj startujemy w ciągu 7–14 dni od podpisania umowy. Pierwszy etap (warsztat / discovery) możemy często umówić jeszcze w tym samym tygodniu.
Pogadajmy o Waszym wdrożeniu AI
Trzydzieści minut online. Najlepiej, jeśli macie już POC albo konkretny use case, którym żyje Wasz zespół. Z pustego workshopu też wyjdzie sens, ale rozmowa idzie szybciej, gdy zaczynamy od czegoś konkretnego.
Umów bezpłatną konsultację →