Przejdź do treści
VistulaCode

AI DOPASOWANE DO TWOJEJ FIRMY

AI, które rozumie Twoje produkty i zapytania

Błędnie rozpoznany produkt czy zapytanie wysłane do złego działu oznaczają dodatkową pracę. Dostosowujemy istniejące AI do nazw, kategorii i dokumentów Twojej firmy, by ograniczyć takie poprawki. Najpierw sprawdzamy, czy wystarczy prostsza zmiana. Otrzymujesz narzędzie, porównanie trafności z obecną metodą, listę błędów i szacunek kosztów działania. Na tej podstawie oceniasz, czy zmiana ma sens.

Porozmawiajmy o Twojej firmieJak pracujemy
Ilustracja wygenerowana przez AI: Michał przegląda dane dostawców i produktów przy komputerzeAI W CODZIENNEJ PRACY

Przykład: kierowanie zapytań do właściwego działu

  1. Zapytanie od klienta
  2. AI wskazuje właściwy dział
  3. Zespół sprawdza wybór

Mniej ręcznego przekazywania zapytań między działami. W testach porównujemy trafność wyborów AI z obecną metodą, zanim zdecydujesz o wdrożeniu.

Ilustracja wygenerowana przez AI

Co otrzymasz

Każdy etap ma pomóc podjąć kolejną decyzję. Audyt wskazuje, co warto usprawnić i jak zmierzyć korzyść. Osobno wyceniany pilotaż sprawdza pomysł na Twoich danych. Wdrożenie zamawiasz dopiero po ocenie wyników. Poniżej pokazujemy możliwy zakres całego projektu. Sprawdź zakres etapów.

  • AI dopasowane do Twojej terminologii

    Model uczymy na Twoich nazwach, kategoriach i wymaganych formatach danych. Testy pokazują, czy radzi sobie lepiej niż obecne rozwiązanie.

  • Testy do sprawdzania kolejnych wersji

    Zestaw rzeczywistych przypadków i uzgodnionych poprawnych odpowiedzi. Twój zespół może wykorzystać go ponownie, by sprawdzić działanie narzędzia po aktualizacji.

  • Koszty poparte pomiarami

    Porównanie szybkości, trafności i kosztów przy przewidywanej liczbie zadań. Na tej podstawie wybierzesz rozwiązanie dla swojej firmy.

  • Pliki potrzebne do uruchomienia

    Kod do trenowania, ustawienia i pliki modelu przekazujemy do uzgodnionego środowiska. Zasady własności i licencji określamy w umowie.

Co może obejmować projekt

Przed wyceną wspólnie ustalamy, których elementów potrzebujesz.

  • Przygotowanie danych do nauki

    Usuwamy powielone wpisy, poprawiamy oznaczenia i dzielimy przykłady na dwa osobne zestawy: do nauki oraz do niezależnych testów.

  • Dostosowanie modelu do zadania

    Uczymy istniejący model stosowania Twoich kategorii, terminologii i wymaganego formatu odpowiedzi.

  • Doskonalenie odpowiedzi z zespołem

    Jeśli same przykłady poprawnych wyników nie wystarczą, wykorzystujemy oceny Twojego zespołu, by poprawić jakość odpowiedzi.

  • Sprawdzenie błędów przed wdrożeniem

    Mierzymy liczbę błędnych kategorii, brakujących pól i innych uzgodnionych błędów. Wyniki sprawdzają specjaliści z Twojej firmy.

  • Pomiar szybkości i kosztów

    Porównujemy wielkości modeli i ustawienia na sprzęcie, na którym narzędzie będzie działać.

  • Połączenie z Twoimi systemami

    Przygotowujemy wymianę danych z Twoim oprogramowaniem, kontrolę działania usługi i powiadomienia o awariach.

Gdzie Twój zespół może oszczędzić czas

Przykładowe zastosowania. Nie są to opisy zrealizowanych projektów ani obietnice wyników.

  • Zapytania trafiają do właściwego działu

    AI proponuje dział i priorytet zgłoszenia. Pracownicy sprawdzają niepewne przypadki, zamiast ręcznie sortować każde zapytanie.

  • Dane zamówienia odczytane z treści wiadomości

    AI wpisuje odczytane informacje w pola wymagane przez Twój system. To mniej ręcznego porządkowania danych i łatwiejsze wykrywanie braków.

  • Teksty zgodne z terminologią branży

    Dostosowujemy model do specjalistycznego słownictwa, by pomagał pisać i podsumowywać dokumenty. Gotowy tekst zawsze sprawdza pracownik.

Jak wygląda współpraca

Ustalamy, jaką pracę narzędzie ma ograniczyć i po czym poznamy poprawę. Testujemy je z Twoim zespołem, porównujemy wyniki z obecną metodą i dopiero wtedy rozmawiamy o wdrożeniu.

Audyt automatyzacji, pilotaż AI, wdrożenie i szkolenie

  1. Krok 1: Najpierw najprostsze rozwiązanie

    Na próbce Twoich danych porównujemy, co daje lepszy efekt: jaśniejsze instrukcje, lepsze dokumenty źródłowe czy dodatkowe trenowanie modelu.

  2. Krok 2: Ustalamy, jak ocenić wynik

    Zanim zaczniemy trenowanie, Twój zespół wybiera przypadki testowe i wskazuje prawidłowe odpowiedzi.

  3. Krok 3: Uczymy model i porównujemy wyniki

    Każdą wersję porównujemy z obecną metodą pracy i zapisujemy jej błędy.

  4. Krok 4: Uruchamiamy narzędzie

    Sprawdzamy szybkość i koszty na wybranym sprzęcie, łączymy narzędzie z Twoim oprogramowaniem i ustawiamy powiadomienia o awariach.

Co ustalamy przed rozpoczęciem

  • Dostosowujemy istniejące modele AI. Usługa nie obejmuje budowy od zera nowego modelu ogólnego przeznaczenia.
  • Dodatkowe trenowanie proponujemy tylko wtedy, gdy testy potwierdzą jego potrzebę. Czasem wystarczą lepsze instrukcje, dokumenty lub uporządkowane dane.
  • Przed trenowaniem sprawdzamy, czy licencja wybranego modelu pozwala na planowane zastosowanie.
Szczegóły dla Twojego działu IT

Technologie dobieramy do Twoich systemów i wymagań projektu. Na pierwszą rozmowę wystarczy opis zadania, które chcesz usprawnić.

  • Python
  • PyTorch
  • Hugging Face · Transformers, Datasets, PEFT
  • Docker
  • Procesory GPU w chmurze
  • Interfejsy REST API
  • Narzędzia do uruchamiania modeli · np. vLLM, zależnie od obciążeniaopcjonalnie

Najczęstsze pytania

Na czym polega trenowanie istniejącego modelu AI?

Pokazujemy modelowi przykłady zadania i poprawne odpowiedzi. W ten sposób uczy się Twojej terminologii, kategorii i wymaganego formatu. Następnie sprawdzamy go na osobnym zestawie przykładów, których nie wykorzystywaliśmy do nauki.

Ile danych trzeba przygotować?

Nie ma jednej liczby dla każdego projektu. Liczy się rodzaj zadania i jakość przykładów. Podczas audytu sprawdzamy dostępne materiały i wskazujemy braki, zanim wycenimy pilotaż.

Czy narzędzie może działać na naszym sprzęcie?

Tak, jeśli sprzęt jest odpowiedni dla wybranego modelu. Możemy też skorzystać z Twojego konta w chmurze. Przed uruchomieniem sprawdzamy szybkość i trafność w wybranej konfiguracji.

W czym jeszcze możemy pomóc

Ilustracja wygenerowana przez AI: Michał pokazuje współpracowniczce odpowiedź dla klienta przygotowaną przez AIAI W CODZIENNEJ PRACY

Najpierw testy. Potem decyzja o wdrożeniu.

  1. Wybierz przykłady z codziennej pracy
  2. Porównaj wyniki AI z poprawnymi odpowiedziami
  3. Zespół decyduje o uruchomieniu

Testy pomagają wychwycić błędne odpowiedzi i brakujące informacje, zanim pracownicy zaczną korzystać z narzędzia na co dzień.

Ilustracja wygenerowana przez AI

SPRAWDŹ, CZY TO SIĘ OPŁACA

Czy korzyść dla zespołu uzasadnia koszt wdrożenia?

Porównujemy czas pracy, błędy i koszty działania. Uwzględniamy też sprawdzanie wyników przez pracowników. Pilotaż ma dostarczyć danych do decyzji, czy wdrożenie jest warte swojej ceny.

Zobacz, jak wygląda pilotaż

POROZMAWIAJMY O TWOJEJ FIRMIE

Na co Twój zespół potrzebuje więcej czasu?

Podczas 20-minutowej rozmowy opowiedz, co pracownicy codziennie przepisują, kopiują lub wyszukują — i co mogliby zrobić z zaoszczędzonym czasem. Wspólnie ocenimy, gdzie AI może pomóc i jakie dane pozwolą to sprawdzić.

Porozmawiajmy o Twojej firmie

20 minut rozmowy o tym, co pochłania czas Twojego zespołu