Ziołowa Przystań — case study
Wydawnictwo i e-commerce — marka własna zespołu
Systemy AI
AI & LLM Systems for Sales & Operations
Projektujemy i wdrażamy systemy wykorzystujące modele językowe, agentów AI i automatyzację do pracy z danymi, sprzedażą i procesami operacyjnymi.
Od promptów i context engineeringu, przez RAG i agentów AI, po integracje z CRM, API i wewnętrznymi systemami firmy. Budujemy rozwiązania, które analizują dane, podejmują kolejne kroki i automatyzują realną pracę zespołu.
Problem
Nie sprzedajemy modelu ani pojedynczego promptu.
Model językowy sam z siebie nie zna Twoich danych, nie zna procesu i nie ponosi odpowiedzialności za wynik. Wartość powstaje dopiero wtedy, gdy model dostaje właściwy kontekst, działa w zdefiniowanym procesie i ma kontrolę jakości.
- Odpowiedzi modelu nieoparte na danych firmy
- Wiedza rozproszona w dokumentach, mailach i systemach
- Powtarzalna praca analityczna wykonywana ręcznie
- Brak kontroli nad jakością i kosztem odpowiedzi
- Automatyzacje, które działają do pierwszego wyjątku
Dla kogo
Dla kogo
Najlepiej sprawdza się w firmach, które:
- Mają dane w kilku systemach
- Powtarzają tę samą pracę analityczną
- Chcą automatyzować proces, a nie kupić narzędzie
- Potrzebują kontroli nad jakością odpowiedzi
Zakres
Co obejmuje
Prompt & Context Engineering
- Projekt promptów i instrukcji
- Warstwa kontekstu z danych firmy
- Wersjonowanie i testy zmian
RAG i systemy wiedzy
- Indeksacja dokumentów i treści
- Wyszukiwanie semantyczne
- Odpowiedzi oparte na źródłach
Agenci AI
- Agenci wykonujący wieloetapowe zadania
- Narzędzia i dostęp do systemów
- Zasady przerwania i eskalacji
Automatyzacja procesów
- Workflow operacyjne
- Zadania cykliczne
- Przekazywanie pracy do akceptacji
Integracje
- API
- CRM
- Systemy SaaS i wewnętrzne
Klasyfikacja i scoring
- Kwalifikacja leadów i zgłoszeń
- Priorytetyzacja
- Reguły biznesowe
Research i personalizacja
- Wzbogacanie danych o firmach i kontaktach
- Personalizacja komunikacji
- Przygotowanie materiałów
Analiza danych i odpowiedzi
- Interpretacja danych operacyjnych
- Wykrywanie anomalii
- Raporty i wnioski
Guardrails i ewaluacja
- Ograniczenia i reguły bezpieczeństwa
- Zestawy testowe
- Ocena jakości odpowiedzi
Monitoring jakości i kosztów
- Pomiar jakości w czasie
- Kontrola kosztów modeli
- Alerty o regresji
Jak to działa
Od danych do działania
- Dane i dokumenty
- Warstwa kontekstu
- Model / agent
- Weryfikacja
- Działanie w systemie
Kroki wymagające decyzji biznesowej trafiają do akceptacji człowieka.
Proces
Proces
Discovery
Poznajemy proces, dane i miejsca, w których praca jest powtarzalna.
Projekt systemu
Ustalamy zakres, źródła danych, punkty decyzyjne i kryteria jakości.
Prototyp
Budujemy działający fragment i sprawdzamy go na realnych przypadkach.
Wdrożenie
Integrujemy z systemami firmy i uruchamiamy w procesie operacyjnym.
Ewaluacja
Mierzymy jakość i koszt, poprawiamy prompty, kontekst i reguły.
Co otrzymujesz
Co powstaje
- Działający system
- Warstwa kontekstu i danych
- Integracje
- Zestawy testowe i guardrails
- Dokumentacja i monitoring
Człowiek zostaje w procesie
Decyzje o publikacji, wysyłce i wydatkach wymagają akceptacji. System przygotowuje materiał i rekomendację, nie działa w ukryciu.
Czego zakres nie obejmuje domyślnie
- Kosztów modeli i API
- Licencji narzędzi zewnętrznych
- Trenowania własnych modeli od zera
- Doradztwa prawnego w zakresie AI
Case studies