Prowadzimy firmy przez wdrożenie AI od audytu procesów po moment, w którym zespół radzi sobie sam. Bez wielkich deklaracji o transformacji — zaczynamy od zadań, które realnie zajmują Ci czas.
Wdrożenie AI w firmie to nie zakup narzędzia, tylko zmiana sposobu, w jaki wykonywana jest konkretna praca. Składa się z czterech rzeczy: rozpoznania procesów, które warto zautomatyzować, doboru rozwiązań do tych procesów, połączenia ich z systemami, których już używasz, oraz nauczenia zespołu, jak z nich korzystać na co dzień.
Pominięcie któregokolwiek z tych kroków jest najczęstszą przyczyną nieudanych wdrożeń. Firma kupuje licencje, po miesiącu korzysta z nich kilka osób, a po kwartale nikt. Widzieliśmy różnicę między „używaniem AI” a wpisaniem AI w sposób pracy firmy — w pierwszym przypadku do AI trafia około 10% zadań, w drugim — AI jest stałym elementem sposobu pracy, a nie dodatkiem.
Wdrożenie AI zwraca się najszybciej tam, gdzie praca jest powtarzalna i opisywalna:
Uczciwie: są sytuacje, w których warto poczekać. Jeśli proces nie jest opisany i za każdym razem wygląda inaczej, najpierw trzeba go uporządkować — automatyzacja chaotycznego procesu prowadzi jedynie do szybszego chaosu. Jeśli dane są rozproszone i nikt nie odpowiada za ich jakość, zacznijcie od tego. AI nie naprawi bałaganu w danych, tylko go powieli.
Pracujemy w czterech etapach. Po każdym z nich możesz się zatrzymać i ocenić efekty, zanim zdecydujesz o kolejnym — nie wymagamy deklaracji na cały program z góry. Co powstaje na koniec każdego etapu, kto o czym decyduje i w jakich sytuacjach odradzamy projekt, opisuje szczegółowo metodyka wdrożenia AI. Zebraliśmy je też razem z rzeczami, których w ogóle nie budujemy, na stronie czego nie robimy.
Sprawdzamy, jak dziś wygląda praca: jakie zadania zajmują najwięcej czasu, gdzie powstają wąskie gardła i które z nich da się zautomatyzować. Wynikiem jest lista kandydatów do wdrożenia, uszeregowana według stosunku efektu do kosztu.
Przedstawiamy plan dopasowany do możliwości zespołu, z podziałem na szybkie usprawnienia i projekty wymagające integracji. Do każdej pozycji podajemy, co trzeba przygotować po Twojej stronie i czego można się spodziewać.
Budujemy, łączymy z Twoimi systemami i uruchamiamy produkcyjnie. Tam, gdzie gotowe produkty nie wystarczają, tworzymy rozwiązania dedykowane — automatyzacje, agentów AI i serwery MCP.
Uczymy zespół pracy z wdrożonymi narzędziami i wyznaczamy wewnętrznych „Czempionów AI”, którzy prowadzą temat dalej. Celem jest samodzielność firmy, a nie stała zależność od nas.
Zakres dobieramy do wyniku audytu, ale w praktyce wdrożenie AI w firmie sprowadza się najczęściej do kilku powtarzalnych obszarów:
Pełną listę znajdziesz w zestawieniu usług.
Większość nieudanych wdrożeń, które widzieliśmy, przewróciła się na tych samych czterech rzeczach. Żadna z nich nie jest problemem technicznym.
Nie podajemy cennika, bo koszt wdrożenia AI zależy przede wszystkim od tego, ile integracji wymaga proces i czy da się go obsłużyć gotowym narzędziem. Wycenę przedstawiamy po bezpłatnej konsultacji i wstępnym rozpoznaniu — wcześniejsze podanie kwoty byłoby zgadywaniem.
Na koszt wpływają głównie cztery rzeczy:
Po konsultacji przedstawiamy plan w trzech wariantach, żeby można było wybrać skalę:
Byliśmy w firmach, w których transformacja AI faktycznie się wydarzyła — zarówno w projektach programistycznych, jak i w pracy biurowej. Tam, gdzie wdrożenie było całościowe i zakończone szkoleniami, AI przestawało być dodatkiem i stawało się stałym elementem sposobu pracy: powtarzalne zadania w coraz większym stopniu trafiały do AI, a ludzie zajmowali się tym, co wymaga ich wiedzy o firmie.
Dla porządku: to efekt wdrożeń prowadzonych całościowo, a nie samego udostępnienia narzędzi. Przy podejściu „kupmy licencje i zobaczymy” realny udział AI w pracy zatrzymywał się w okolicach 10%. Różnica nie leży w technologii, tylko w tym, czy ktoś przeprowadził firmę przez zmianę. Konkretnych liczb nie obiecujemy z góry — kryterium sukcesu ustalamy przed startem pilotażu i mierzymy je na Twoich danych.
Zakres danych, podstawę prawną przetwarzania i miejsce, w którym dane są przetwarzane, ustalamy przed uruchomieniem czegokolwiek produkcyjnie — nie po. Dotyczy to również tego, czy dostawca może wykorzystywać Twoje dane do trenowania modeli; w rozwiązaniach firmowych zwykle da się to wyłączyć, ale trzeba to świadomie skonfigurować. Którędy dokładnie przepływają dane, kto jest administratorem, a kto podmiotem przetwarzającym, i czym AI Act różni się od RODO — rozkładamy na czynniki w części o bezpieczeństwie danych i RODO.
Obowiązek podejmowania działań na rzecz odpowiedniego poziomu kompetencji AI wśród osób korzystających z tych systemów (art. 4 AI Act) obowiązuje już od lutego 2025 roku, a od sierpnia 2026 roku stosuje się większość pozostałych przepisów rozporządzenia. Uwzględniamy to w planie szkoleń, a szerzej opisujemy w technicznym sprincie zgodności z AI Act. Jeśli chcesz wiedzieć, jak przetwarzamy dane osób odwiedzających tę stronę, zajrzyj do polityki prywatności.
Sprawdźmy jeden proces na Twoich danych, zanim sfinansujesz pełne wdrożenie. W pilotażu budujemy prototyp, który zamienia uzgodniony typ danych — na przykład dane produktowe od dostawcy — w uporządkowane szkice rekordów do weryfikacji. Otrzymasz wyniki testów, informację o ograniczeniach i rekomendację dalszych kroków. Nie publikujemy danych automatycznie i nie ingerujemy w działający ERP. Zakres oraz kryteria odbioru ustalamy po obejrzeniu próbek.
Ten sam pilotaż działa dla innych powtarzalnych danych: przychodzących dokumentów lub maili, które ktoś przepisuje do systemu, albo zapytań ofertowych, z których za każdym razem ręcznie składa się ofertę. Zasada jest ta sama: jeden typ danych, jedno miejsce docelowe i wynik, który przegląda człowiek.
Jeśli po obejrzeniu próbek okaże się, że gotowe narzędzie albo Twój obecny importer robi to samo taniej, powiemy to przed startem — również wtedy, gdy oznacza to brak zlecenia dla nas.
Konkretną listę ustalamy po obejrzeniu próbek, ale każdy pilotaż przechodzi ten sam zestaw testów:
Pilotaż kończy się rekomendacją, nie wdrożeniem. Jeśli wynik przejdzie odbiór i zdecydujesz się iść dalej, krok produkcyjny jest osobnym, osobno wycenianym etapem: uruchamianie według harmonogramu, uprawnienia i uwierzytelnianie, publikacja odporna na ponowne uruchomienie (bez duplikatów), monitoring, retencja danych i warunki utrzymania. Wyceniamy go na podstawie tego, co pokazał pilotaż, a nie z góry.
Jeśli masz próbki i osobę, która oceni wynik, porozmawiajmy o jednym procesie — po ich obejrzeniu wracamy z zakresem, kryteriami odbioru i ceną.
Od audytu procesów, nie od wyboru narzędzia. Najpierw ustalamy, które zadania zajmują najwięcej czasu i powtarzają się na tyle regularnie, że opłaca się je zautomatyzować. Dopiero potem dobieramy technologię do tych zadań.
Pierwsze działające usprawnienia (Quick Wins) uruchamiamy zwykle w kilka tygodni, bo korzystają z gotowych narzędzi. Pilotaż jednego procesu na próbkach danych zamykamy zwykle w 5 dni roboczych od potwierdzenia gotowości, a wdrożenie tego procesu z integracją z Twoimi systemami to osobny etap, zwykle kilka tygodni — dokładny czas ustalamy po pilotażu. Pełna transformacja jest procesem ciągłym, rozłożonym na etapy.
Nie w modelu, w którym pracujemy. Planujemy wdrożenie tak, aby firma przeszła przez zmianę bez redukcji etatów: pracownikom, których zadania w dużej części przejmuje AI, wyznaczamy nowe role, w tym związane z utrzymaniem i nadzorem nad AI. To świadoma decyzja — nie chcemy, aby ta branża była kojarzona ze zwolnieniami.
To zależy od wybranej usługi i konfiguracji, i jest jednym z pierwszych ustaleń w projekcie. Dostawcy rozwiązań firmowych zwykle oferują tryby, w których dane nie są używane do trenowania modeli. Zakres danych, podstawę prawną i lokalizację przetwarzania ustalamy przed uruchomieniem czegokolwiek produkcyjnie.
Nie. Część wdrożeń to konfiguracja i integracja gotowych narzędzi. Własny zespół techniczny przydaje się przy rozwiązaniach szytych na miarę, ale i wtedy możemy je zbudować i przekazać Twojemu zespołowi wraz z dokumentacją i szkoleniem.
To najczęstszy scenariusz, z jakim się spotykamy, i zwykle nie jest to problem narzędzia, tylko braku procesu i szkolenia. Zaczynamy wtedy od audytu tego, co już masz, i od pracy z zespołem — dokupowanie kolejnych licencji niczego nie zmienia.
Nie. Szkolenia i warsztaty nie są u nas osobną usługą — są etapem wdrożenia i wynikają z tego, co w firmie faktycznie uruchomiliśmy. Uczymy pracy z konkretnymi narzędziami, na Twoich procesach i danych, a nie AI w oderwaniu od kontekstu, i wyznaczamy wewnętrznych Czempionów AI, którzy prowadzą temat dalej. Jeżeli szukasz otwartego kursu albo jednodniowego warsztatu bez wdrożenia, nie jesteśmy właściwym wykonawcą.
Tak — od pilotażu jednego procesu. Na Twoich próbkach danych budujemy prototyp, który zamienia je w szkice rekordów do weryfikacji, przechodzimy z nim uzgodnione testy odbiorcze i kończymy rekomendacją: wdrażać produkcyjnie, najpierw uporządkować dane albo nie wdrażać. Zakres i kryteria odbioru ustalamy po obejrzeniu próbek, a krok produkcyjny jest osobnym etapem.
Bezpłatna konsultacja, po której przedstawiamy plan działania dopasowany do Twoich procesów — w kilku wariantach, żeby można było wybrać skalę.
Ostatnia aktualizacja: