Wdrożenia AI dla firm:
agenci, RAG i automatyzacje
Budujemy agentów, RAG i automatyzacje, które zarabiają i działają na produkcji — nie takie, które ładnie wyglądają na slajdach. Wchodzimy do Twojego zespołu albo bierzemy projekt w całości — od architektury po wdrożenie.
Co realnie
dowozimy
Agentic AI
Autonomiczni agenci w pętli robiący realną pracę — analizę, decyzje, automatyzację — na produkcji, nie w demie.
RAG / wiedza
Retrieval po Twoich dokumentach i danych; odpowiedzi oparte na źródłach, audytowalne, z cytatami-dowodami.
Automatyzacja
Automatyzacja dokumentów i procesów z LLM — z wyjaśnialnością: wiesz, dlaczego model podjął daną decyzję.
Robotyka / embodied AI
Trenowanie i programowanie robotów agentowymi pętlami — embodied AI, które robi twardą pracę, nie pokaz.
Na czym to
budujemy
Dwa sposoby,
jak wchodzimy
Augmentacja zespołu
Wchodzimy do Twojego zespołu na konkretny projekt — gdy rekrutacja nie nadąża; wpinamy się w Wasz stack i proces, pracujemy jak Wasi ludzie.
Realizacja projektu end-to-end
Bierzemy projekt od architektury po produkcję i dowozimy całość — dostajesz efekt, nie problem kadrowy.
Doświadczony task force,
nie pojedyncze ręce
Za każdym wdrożeniem stoi zgrany task force doświadczonych freelancerów-specjalistów, którzy dowozili razem przez lata — ML, backend, frontend, robotyka, RAG, DevOps. Szymon prowadzi go hands-on i dobiera właściwych seniorów do konkretnego problemu.
- Seniorzy sprawdzeni w boju — ludzie zweryfikowani przez lata realnych projektów, nie przypadkowi kontraktorzy z giełdy.
- Dobrani do problemu — pod każde zadanie wchodzą właściwe kompetencje, a nie pierwsze wolne ręce z body-shopu.
- Skala pod etap — zespół rośnie i kurczy się zależnie od fazy projektu, bez przepłacania za nadmiar.
- Bierzemy całość na siebie — odpowiadamy za dostarczenie end-to-end, bez przerzucania winy między dostawcami.
Były CTO uPacjenta; współzałożyciel Riot Agency, później przejętej przez Diagnostykę i przemianowanej na Diagnostyka Digital Hub; były Head of Strategy & Product w Golem Network.
Dwa modele,
jedna decyzja
Time & Materials (rozliczenie za dzień pracy)
Płacisz za faktycznie wykonaną pracę — ani więcej, ani mniej; elastyczny zakres. Najlepsze, gdy zakres jeszcze się rusza.
Stała cena
Ustalony zakres, ustalona cena; pewność budżetu. Najlepsze, gdy zakres jest dobrze zdefiniowany.
Minimum zaangażowania to 1/4 etatu, czyli około 5 dni w miesiącu. Na pojedyncze godziny nie wchodzę: przy wdrożeniu połowa takiego czasu idzie na wejście w kontekst, więc płaciłbyś za rozbieg, nie za robotę.
Poznaj nasze
wdrożenia
Kontrola zgodności komunikacji z marką
Marka potrzebuje wiedzieć, czy komunikaty pojawiające się w sieci są zgodne z jej strategią PR — ręczna ocena setek publikacji jest wolna i niepowtarzalna.
Agent pobiera linki do publikacji z media-monitoringu, ekstrahuje treść i metadane artykułu, po czym skoruje go wobec tez PR i brandowych marki (brand playbook auto-zbudowany z dokumentów marki jako RAG).
Audytowalne werdykty: zgodny / neutralny / rozbieżny — każdy poparty cytatem-dowodem (proof of concept).
Studio analizy śledczej
Śledczy muszą wydobyć dowody i powiązania z danych z telefonu — w tym godzin nagrań audio do przesłuchania.
Desktopowa apka React/TS plus pipeline transkrypcji audio: modele cloud przez Replicate, diaryzacja mówców, VAD chunking, korekta gramatyki i etykiet mówców przez LLM.
Działająca aplikacja: surfacing dowodów i powiązań z danych telefonu wraz z transkrypcją gotową do analizy.
Normalizacja arkuszy przetargowych
Każdy dostawca przysyła arkusz przetargowy w Excelu z innym formatem nagłówków — ręczne ich ujednolicanie jest wolne.
System wykrywa tabele w Excelu, wnioskuje kanoniczne nagłówki przetargowe GPT-em, mapuje strukturalnie i generuje znormalizowane, ostylowane arkusze plus logi wyjaśnialności w Markdown (mapowanie źródło→cel, % pewności, uzasadnienie modelu gdy pewność niska).
Działa na produkcji: znormalizowane arkusze plus logi wyjaśnialności do każdej decyzji.
Prototyp platformy sterowania physical AI
Sprawdzenie, jak połączyć analizę obrazu, silnik decyzyjny AI i wysyłanie robota pod nadzorem człowieka.
Współprojektowałem łańcuch percepcja → decyzja → dyspozycja robota przez ROS 2 i MQTT, z nadzorem człowieka.
Prototyp demonstracyjny zweryfikowany w symulacji magazynu w chmurze.
Inteligencja przestrzenna w piłce nożnej
Analiza przestrzenna klasy tracking (pitch control, pressing, wartość biegów bez piłki, przełamywanie linii) jest poza zasięgiem klubów i agencji z CEE oraz niższych lig — mają tylko tanie dane eventowe on-ball.
Rekonstrukcja warstwy przestrzennej off-ball z tanich danych eventowych: fizyczny model przestrzenny (z pozycji liczy m.in. pitch control, bez danych treningowych) plus lekki krok uczonej imputacji, kalibrowany i walidowany na sparowanych danych event + tracking.
Kluczowa bramka techniczna zaliczona: cel Spearman > 0.7 na poziomie zawodnika, osiągnięte 0.83 (LOMO) na zaplombowanych sparowanych meczach, w pre-rejestrowanym protokole audytowanym adwersaryjnie.
Od briefu
do produkcji
Brief
Rozumiemy problem i kontekst biznesowy — co ma się wydarzyć i po czym poznamy sukces. Dostajesz jasny zakres i cel.
Architektura
Projektujemy rozwiązanie: dobór modeli, danych i integracji. Dostajesz architekturę i plan, zanim zaczniemy budować.
Build / PoC
Budujemy działający PoC lub feature i iterujemy na realnych danych. Dostajesz coś, co działa i co można dotknąć.
Produkcja & handoff
Wdrażamy na produkcję i przekazujemy projekt z dokumentacją plus utrzymaniem. Dostajesz system, który żyje, nie demo.
Pasujemy, jeśli...
- Masz realny problem i dane, na których można pracować
- Chcesz AI na produkcji, a nie demo na slajdy
- Cenisz audytowalność, wyjaśnialność i seniority zespołu
- Potrzebujesz jednej osoby odpowiedzialnej za całość
- Twój zakres jest jasny lub ewoluuje — oba modele rozliczeń OK
To nie dla Ciebie, jeśli...
- Szukasz najtańszego body-leasingu rozliczanego na godziny
- Chcesz buzzwordów na slajdy bez realnego wdrożenia
- Nie masz danych ani dostępu, żeby cokolwiek zbudować
- Oczekujesz magii bez zaangażowania własnego zespołu
- Szukasz dużego, anonimowego software house'u
Wdrożenia AI — najczęstsze pytania
Ile trwa wdrożenie AI w firmie? +
Zależy od zakresu — pierwszy działający pilot liczymy w tygodniach, nie miesiącach. Konkretny harmonogram i budżet ustalamy po scopingu, zanim cokolwiek podpiszesz.
Jak wygląda rozliczenie? +
Dwa modele: Time & Materials (płacisz za dzień faktycznej pracy, od 2 250 zł netto, elastyczny zakres) albo stała cena za ustalony z góry zakres. Minimum zaangażowania to 1/4 etatu. Wybierasz jeden — bez ukrytych kosztów.
Czy dane firmy są bezpieczne przy wdrożeniu AI? +
Tak. Tam, gdzie dane są wrażliwe, buduję architektury Private AI z lokalnymi modelami — dane nie opuszczają Twojej infrastruktury. Całość zgodna z RODO i EU AI Act.
W jakim stacku budujesz? +
M.in. Claude i GPT, LangGraph/LangChain, pgvector, Redis, FastAPI — stack dobieram do problemu, nie odwrotnie. Kod i dokumentacja zostają u Ciebie.
Co dzieje się po wdrożeniu? +
Przekazuję system z dokumentacją i wdrożeniem zespołu, opcjonalnie rozwijam dalej w modelu team augmentation. Strategię i nadzór zapewnia doradztwo AI, a kompetencje zespołu — szkolenia AI dla firm.
Opisz, co ma powstać,
wrócę z planem
Piszesz do mnie, nie do działu sprzedaży. Wracam z pytaniami albo od razu z propozycją zakresu, modelu rozliczenia i budżetu.
Masz trudny problem?
Pogadajmy.
Krótka rozmowa, konkretna odpowiedź: czy się da, jak i w jakim modelu. Jeden kontakt, jedna odpowiedzialność.