Mierzalne rezultaty

Case Studies
Rezultaty, nie obietnice

Realne wdrożenia AI w firmach — konkretne projekty, konkretne liczby, AI działające na produkcji. Rezultaty, nie obietnice. Bez marketingowego bullshitu.

40%

Avg. cost reduction

3x

Faster deployment

12+

AI agents in production

0

Critical incidents

CASE STUDIES

Projekty
które zmieniły biznes

LOGISTYKA

Firma logistyczna Series B

200+ pracowników
6 miesięcy engagement
Fractional CAIO
Kluczowy rezultat
40%

redukcja kosztów infrastruktury AI

S

Sytuacja

Firma logistyczna po rundzie Series B chciała wdrożyć AI do optymalizacji tras i predykcji popytu. Mieli rozproszone inicjatywy AI w różnych działach, brak governance i rosnące koszty chmury bez widocznych rezultatów. CTO nie miał czasu na koordynację wszystkich projektów AI.

T

Zadanie

Jako Fractional CAIO miałem skonsolidować wszystkie inicjatywy AI, wprowadzić governance, zoptymalizować koszty i dostarczyć pierwszy production-ready system predykcji w 6 miesięcy.

A

Działanie

Rozpocząłem od audytu wszystkich inicjatyw AI. Odkryłem 3 zespoły pracujące nad podobnymi rozwiązaniami bez komunikacji. Skonsolidowałem je w jeden AI Center of Excellence.

  • Wdrożenie AI Governance Charter z clear ownership
  • Migracja z custom ML na managed services gdzie to miało sens
  • Setup Architecture Review Board dla wszystkich AI projektów
  • Bounded Autonomy framework dla agentów predykcyjnych
R

Rezultat

40%

redukcja kosztów infrastruktury AI

3

agenty w produkcji

92%

accuracy predykcji popytu

0

critical incidents w 6 miesięcy

FINTECH

Bank regionalny

500+ pracowników
8 tygodni projekt
Private AI Infrastructure
Kluczowy rezultat
100%

danych on-premise

S

Sytuacja

Bank regionalny chciał wdrożyć AI do analizy dokumentów kredytowych i automatyzacji procesu oceny ryzyka. Regulacje KNF uniemożliwiały wysyłanie danych klientów do zewnętrznych API. Potrzebowali rozwiązania całkowicie on-premise.

T

Zadanie

Zaprojektować i wdrożyć Private AI infrastructure z lokalnymi LLM, które spełnia wymogi regulacyjne i osiąga porównywalną jakość do rozwiązań chmurowych.

A

Działanie

  • Deployment lokalnego Llama 3.1 70B na dedykowanych GPU
  • Private RAG pipeline z wektorową bazą Qdrant
  • Fine-tuning na bankowej terminologii i procedurach
  • Setup verifiable inference dla audit trail
R

Rezultat

100%

danych pozostaje on-premise

60%

szybsza analiza dokumentów

KNF

pełna zgodność regulacyjna

95%

accuracy vs GPT-4

HEALTHTECH

Sieć laboratoriów medycznych

1000+ pracowników
4 miesiące projekt
AI Security Audit + Implementation
Kluczowy rezultat
75%

redukcja czasu interpretacji wyników

S

Sytuacja

Największa sieć laboratoriów diagnostycznych w Polsce chciała wdrożyć AI do wspomagania interpretacji wyników badań. Mieli prototyp, który działał na demo, ale nie był gotowy na skalę produkcyjną. Brakowało governance i kontroli jakości.

T

Zadanie

Przeprowadzić AI Security Audit istniejącego systemu, zidentyfikować ryzyka i luki, następnie przeprojektować architekturę na production-ready z pełnym governance.

A

Działanie

  • Pełny audyt bezpieczeństwa z raportem 47 ryzyk
  • Redesign architektury z human-in-the-loop dla krytycznych decyzji
  • Wdrożenie Bounded Autonomy z eskalacją do lekarzy
  • Setup continuous monitoring i alerting
R

Rezultat

75%

szybsza interpretacja wyników

47→3

zredukowane ryzyka (critical)

GDPR

pełna zgodność

0

false positives w produkcji

NASTĘPNY KROK

Chcesz podobne
rezultaty?

30-minutowa rozmowa. Bez zobowiązań. Dowiesz się czy mam sensowny sposób na rozwiązanie Twojego problemu.

Zarezerwuj rozmowę Zobacz usługi →