Inżynieria AI.Od projektu po produkcję.
Środowiska dla agentów i ludzi · Agentic AI · Systemy multisensoryczne · Workflow i pipelines
Wdrażamy AI w firmach, instytucjach i edukacji — od procesów i agentów po systemy łączące software, sensory, robotykę i dane z realnej przestrzeni.
- Setki godzin pracy oszczędzone rocznie
- Wyższa produktywność, ten sam zespół
- Kompetencje AI zostają w Twojej firmie
Wybierz potrzebę.
My dobierzemy rozwiązanie.
Krótko o tym,
co nas uwiarygadnia.
Jak zaczynamy
Rozmowa zależy od etapu, na którym jesteś.
Najpierw porządkujemy kontekst.
Rozmawiamy o celach, procesach, danych, zespole i ograniczeniach. Czasem najlepszym krokiem jest wdrożenie, czasem szkolenie, a czasem decyzja, że AI nie jest tu właściwą odpowiedzią.
- Rozpoznanie celu, procesu i danych
- Ocena ryzyka, sensu i priorytetu
- Propozycja najrozsądniejszego kolejnego kroku
Projekt z jasno określonym celem.
Przedstaw cel biznesowy, obecny sposób pracy, dostępne dane i ograniczenia organizacyjne. Na tej podstawie ocenimy, czy AI może realnie usprawnić proces i jaki kierunek dalszych działań ma uzasadnienie.
- Rozpoznanie celu, danych i ograniczeń
- Ocena, czy AI ma tu sens praktyczny
- Rekomendowany kierunek dalszych działań
Wdrażamy technologię,którą sami utrzymujemy w produkcji.
Atomoshi, Prawigo, PrismEve — to nasze własne produkty utrzymywane 24/7. Każdą nową technologię, każdy framework agentic AI, każdą integrację wcześniej weryfikujemy w naszej produkcji. Kiedy proponujemy ją Tobie, ma za sobą tygodnie lub miesiące rzeczywistej pracy — nie demo, nie POC, nie obietnicę z marketingu.
Źle zaprojektowane systemy przynoszą więcej strat niż pożytku. Dlatego wdrażamy małymi krokami — z KPI, z ROI, z planem wyjścia. Nie radykalne automatyzacje end-to-end, tylko mierzalna ewolucja.
Czego unikać
Agent obsługujący 12-krokowy proces sprzedażowy end-to-end bez kontroli człowieka eskaluje błędy zamiast je tłumić. Każda pomyłka kaskaduje na kolejne kroki.
LangChain, CrewAI, Autogen — wszystko poniżej wersji 1.0. Breaking changes co kilka tygodni. Stack zbudowany na nich wymaga przepisywania szybciej niż dowozisz wartość.
DELETE w bazie, wysłanie faktury, transfer środków, publikacja na social media. Bez bramki zatwierdzenia każda halucynacja kończy się prawdziwymi konsekwencjami.
Pętla agenta w błędnej konfiguracji potrafi spalić miesięczny budżet w godzinę. Brak rate-limitów, brak alertów, brak limitów per-session = brak kontroli.
Bez eval-setów, bez regression-testów, bez schemat-checków na wyjściu — agent w piątek działa, w poniedziałek zwraca śmieci. Produkcja nie wybacza.
Cały system zbudowany pod GPT-4o, Claude albo Gemini — bez warstwy abstrakcji. Zmiana cennika albo deprecation modelu wymusza tygodnie migracji.
Co robić
Jeden proces, jedna domena, jedno mierzalne KPI. Po jego ustabilizowaniu rozszerzaj. Pierwszy agent w organizacji nie powinien być najtrudniejszy.
Przed wdrożeniem AI ustal baseline: czas obsługi, koszt procesu, error-rate, liczbę poprawek i poziom zaangażowania zespołu. Po wdrożeniu mierz te same wskaźniki cyklicznie. Tylko wtedy wiadomo, czy AI realnie usprawnia pracę, czy staje się kolejnym kosztem bez mierzalnego efektu.
Agent przygotowuje, człowiek zatwierdza. Bramka jest tania w utrzymaniu, ale eliminuje 95% katastrof. Pełna autonomia to ostatni krok, nie pierwszy.
Krajobraz AI zmienia się tygodniowo — testowanie wszystkiego nie ma sensu. Wybieraj najbardziej rokujące modele na podstawie publicznych benchmarków i opinii praktyków, a potem waliduj ich realną użyteczność w żywym pipeline lub workflow. Synthetic test kłamie, prawdziwe dane nie — tylko produkcyjny kontekst daje trafne wnioski wystarczająco wcześnie.
Trace'y każdej decyzji agenta, logi każdego wywołania narzędzia, dashboardy latencji i kosztów. Bez tego debugowanie produkcyjnego agenta to ślepa ulica.
Feature-flag na każdym wdrożeniu agentic. Awaria? Wracasz do procesu manualnego jednym przełącznikiem, nie tygodniem refaktoringu. Bezpieczeństwo > prędkość.
Bezpieczne wdrożenie AI to nie sprint. To seria mierzalnych iteracji, z których każda zostawia organizację mądrzejszą — a infrastrukturę bardziej odporną.
Człowiek i agent AI —razem w jednym środowisku.
Pracujemy w trzech sprawdzonych modelach współpracy z AI. Każdy projekt łączymy z odpowiednim — w zależności od ryzyka, branży i zespołu klienta.
Wspólne cele
Jeden zespół, wspólny kierunek.
Realne wyniki
Szybsze działania, lepsze decyzje.
- 01HAT — Human-Agent Teaming
Człowiek i agent jako partnerzy
Człowiek i agent AI traktowani jak równorzędni członkowie zespołu — działają w tym samym środowisku, mogą wykonywać te same akcje i wymieniać się zadaniami w trakcie procesu.
- 02Agentic Environment · Shared Workspace
Agent korzysta z komputera jak człowiek
Agent AI klika, używa przeglądarki i programów dokładnie tak samo jak operator — w tym samym interfejsie. Tę zdolność znamy jako Computer Use lub środowisko współdzielone (Shared Workspace).
- 03HITL — Human-in-the-loop
AI pracuje, człowiek nadzoruje
AI wykonuje pracę autonomicznie, ale człowiek ma wgląd w to samo środowisko — może na bieżąco weryfikować, akceptować decyzje lub przejmować kontrolę nad zadaniami.
Dla klienta oznacza to: pełna kontrola nad procesem, audytowalność każdej decyzji i bezpieczeństwo wdrożenia — niezależnie od skali automatyzacji.
Wybierz obszar.My przejdziemy do konkretów.
Co budujemy.W produkcji, nie w demo.
Porozmawiajmy
Problem albo konkretny projekt.
Nie wiesz od czego zacząć? Opisz kontekst i cel. Masz już konkretny projekt? Napisz, co chcesz osiągnąć i jakie są ograniczenia.