Strona głównaDevelopment AI

Dedykowane rozwiązania AI zaczynają się od hipotezy do udowodnienia.

Budowa własnych modeli to znacząca inwestycja. Dlatego każdą współpracę rozpoczynamy od weryfikacji założeń biznesowych i potwierdzenia koncepcji (Proof of Concept) na bazie Twoich rzeczywistych danych. Dzięki temu inwestujesz we wdrożenie produkcyjne tylko wtedy, gdy decyzja jest poparta mierzalnymi, realnymi wynikami.

Zweryfikuj, udowodnij, buduj

Najdroższy błąd w AI to nie zly model, lecz budowanie go bez dowodu na realną wartość biznesową. Dlatego stosujemy ustrukturyzowane podejście, by maksymalnie ograniczyć ryzyko Twojej inwestycji: najpierw tworzymy biznesplan, potem sprawdzamy działanie na małej próbce (Proof of Concept), a na wdrożenie decydujemy się dopiero po potwierdzeniu postawionej hipotezy.

Biznesplan i wykonalność

Jeszcze zanim powstanie pierwsza linijka kodu modelu, oceniamy, czy dedykowane AI jest rzeczywiście najlepszym rozwiązaniem Twojego problemu.

Analiza dopasowania – ocena czy problem nadaje się do rozwiązania przez AI.
Audyt dostępności i jakości danych.
Definicja kryteriów sukcesu i kluczowych wskaźników (KPI).
Szacowanie ROI i rekomendacja inwestycji.

Jeśli dedykowane AI nie jest dla Ciebie, powiemy Ci o tym wprost – zanim zainwestujesz.

Proof of Concept

Budujemy działający prototyp oparty na Twoich danych, aby przetestować postawioną hipotezę w praktyce.

Działający prototyp oparty na realnych danych.
Benchmarki i metryki wydajności.
Sprawdzenie wykonalności danego rozwiązania w Twoim środowisku.
Plan wdrożenia i jego szacunkowe koszty.

Realne wyniki oparte o rzeczywiste dane – dowód, którego potrzebuje Twój CFO.

Wdrożenie produkcyjne

Po potwierdzeniu wykonalności rozwiązania oraz jasnego uzasadnienia biznesowego wdrażamy systemy gotowe do pracy produkcyjnej.

Gdy mamy już pewność co do wyników PoC i jasny biznesplan, realizujemy systemy ML klasy enterprise zgodnie z rygorystyczną metodologią CRISP-ML(Q).

System ML gotowy do wdrożenia produkcyjnego.
Integracja z istniejącymi procesami.
Monitorowanie i wykrywanie dokładności modelu.
Ponowne trenowanie i wsparcie SLA.

Buduj rozwiązania, których będziesz pewien – każdy system oparty jest na sprawdzonych wynikach PoC.

Metodologia: jak budujemy systemy produkcyjne

Pracujemy w sześciu etapach, z których każdy ma jasno określone kryteria jakości.

Zrozumienie biznesu i danych

Definiujemy zakres, kryteria sukcesu oraz wykonalność. Oceniamy dostępne źródła danych, ich jakość, wolumen i dostępność. Dopasowujemy cele biznesowe do możliwości oferowanych przez uczenie maszynowe.

Inżynieria danych

Budujemy procesy przetwarzania danych, zarządzamy etykietowaniem, stosujemy czyszczenie danych, ich rozszerzanie (augmentację) oraz tworzenie cech. Wprowadzamy wersjonowanie zbiorów danych.

Inżynieria modeli

Dobieramy architekturę, trenujemy i optymalizujemy parametry, a przy tym z dużą uważnością śledzimy wyniki.

Zapewnienie jakości (QA)

Testujemy odporność, uczciwość i wyjaśnialność modelu. Zanim trafi on na produkcję, musi swoim działaniem zdobyć nasze zaufanie.

Wdrożenie

Konteneryzujemy rozwiązania, projektujemy API (edge/cloud) oraz konfigurujemy strategie rollback i testy A/B.

Monitoring i utrzymanie

Wprowadzamy ciągłe pętle zwrotne oraz automatyczne wyzwalacze ponownego uczenia, które utrzymują dokładność modelu w czasie.

Co budujemy

Kontrola jakości i detekcja defektów

Systemy Wizji Komputerowej, które w czasie rzeczywistym wyłapują błędy niewidoczne dla ludzkiego oka, są trenowane na konkretnych produktach a następnie wdrażane na lini produkcyjnej.

Przetwarzanie dokumentów i wyodrębnianie wiedzy

Automatyzacja faktur i umów, która zmienia nieustrukturyzowane dokumenty w gotowe do działania dane. Eliminacja wielu godzin ręcznej pracy każdego dnia.

Optymalizacja zasobów

Skracanie cykli planowania i optymalizacja logistyki dzięki zaawansowanym solwerom i ML. Optymalizacja logistyki, planowania i używania zasobów na podstawie warunków krańcowych.

Predykcyjne utrzymanie

Cyfrowe bliźniaki i detekcja anomalii w czasie rzeczywistym, które zapobiegają awariom na długo przed tym, zanim te spowodują zatrzymanie produkcji.

Automatyzacja procesów

Orkiestracja złożonych przepływów biznesowych, umożliwiająca eliminację błędów ludzkich na każdym etapie procesu.

Skalowalne systemy produkcyjne

Nie tworzymy jedynie wersji demo – dostarczamy kompletne rozwiązania z pełną infrastrukturą monitorującą Twoje ROI.

Case study: ArcelorMittal

AI w trudnych warunkach przemysłowych

Z sukcesem wdrożyliśmy zaawansowane systemy Computer Vision w ekstremalnych warunkach przemysłowych, gdzie liczy się każda milisekunda.

Pozycjonowanie kadzi stalowniczej

Bezpieczne i precyzyjne pozycjonowanie haka nad kadziami ze stalą.

System oparty na architekturach YOLO i U-Net, zapewniający bezpieczeństwo przy pozycjonowaniu haków.

99%

dokładności w wykrywaniu zagrożeń

500ms

całkowitego czasu odpowiedzi dla detekcji zagrożeń w czasie rzeczywistym

Rozpoznawanie UID wagonów

Automatyczny odczyt danych z przejeżdżających wagonów kolejowych.

System Computer Vision i ML (YOLO, ViT, LSTM) do automatycznego rozpoznawania wagonów kolejowych. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym eliminujące ręczne wprowadzanie danych logistycznych.

82%

Skrócenie czasu przetwarzania z 8,5 godziny do 1,5 godziny

98%+

Dokładność rozpoznawania tablic rejestracyjnych (podwójna kamera)

Szybsze rejestrowanie numerów tablic rejestracyjnych

FAQ – Najczęściej zadawane pytania

Dlaczego zaczynamy od PoC, a nie od razu od wdrożenia?

Ponieważ najdroższy projekt AI to ten, który nigdy nie powinien był powstać. W 4–8 tygodni weryfikujemy hipotezę na Twoich realnych danych, dając Ci twarde dowody zamiast obietnic opartych na założeniach.

Co jeśli PoC wykaże brak wykonalności?

To cenna informacja, która chroni Twój budżet przed inwestycją, która nie ma szans na zwrot. Jesteśmy transparentni: wskażemy przyczynę (np. jakość danych) i zaproponujemy alternatywną drogę lub prostsze rozwiązanie.

Jakich danych potrzebujemy na start?

Wszystko zależy od projektu. Dla Computer Vision wystarczy kilkaset przykładowych zdjęć lub nagrań. Dla NLP potrzebujemy reprezentatywnych dokumentów. Zawsze zaczynamy od audytu tego, co już posiadasz.

Ile trwa typowe Proof of Concept?

Większość PoC trwa od 4 do 8 tygodni – od momentu startu aż do działającego prototypu. W tym czasie przygotowujemy dane, trenujemy model, przeprowadzamy wstępną walidację i pokazujemy demo na Twoich danych w środowisku zbliżonym do produkcyjnego. Jesteśmy transparentni co do tego, co PoC faktycznie potwierdza – przede wszystkim weryfikuje wykonalność rozwiązania i daje solidną podstawę do decyzji o inwestycji we wdrożenie produkcyjne.

Gotowe rozwiązanie czy dedykowane AI?

Gotowe narzędzia (jak ChatGPT) są świetne do zadań ogólnych. Dedykowany development wybieramy wtedy, gdy potrzebujesz precyzji domenowej, pracy na Twoich zastrzeżonych danych lub musisz spełnić rygorystyczne normy branżowe. Doradzimy Ci najkorzystniejszą dla Ciebie i Twojego biznesu opcję.

Czy zapewniacie wsparcie po wdrożeniu?

Tak. Oferujemy elastyczne modele: od pełnego utrzymania (Managed Services), przez model hybrydowy (monitoring i ponowne uczenie), aż po transfer wiedzy do Twojego zespołu.