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 produktywność rośnie wielokrotnie.
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.
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 usług znajdziesz na stronie głównej.
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. W projektach programistycznych uzyskaliśmy trzykrotny wzrost produktywności, a w pracy biurowej w przybliżeniu czterokrotny. Tam, gdzie wdrożenie było całościowe i zakończone szkoleniami, produktywność rosła o 300–400%.
Dla porządku: to wyniki wdrożeń prowadzonych całościowo, a nie efekt 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.
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.
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 audycie gotowości na AI Act. Jeśli chcesz wiedzieć, jak przetwarzamy dane osób odwiedzających tę stronę, zajrzyj do polityki prywatności.
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. Projekt pilotażowy wymagający integracji z Twoimi systemami to kwestia miesięcy. 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.
Bezpłatna konsultacja, po której przedstawiamy plan działania dopasowany do Twoich procesów — w kilku wariantach, żeby można było wybrać skalę.