Modele językowe (LLM) i klasyfikatory ML przestały być tematem konferencji - stały się narzędziami produkcyjnymi, z których korzystają działy obsługi klienta, sprzedaży i administracji. Duoly Studio wdraża konkretne rozwiązania AI: klasyfikację maili, asystentów opartych na bazie wiedzy firmy, automatyczne wyciąganie danych z dokumentów i generowanie ofert. Nie sprzedajemy "transformacji" - dostarczamy AI, które od pierwszego dnia oszczędza godziny powtarzalnej pracy.
Gotowe modele - GPT, Claude, Gemini, Llama - są dziś powszechnie dostępne. Prawdziwa wartość pojawia się w momencie integracji: kiedy model zna Wasze produkty, procedury i historię klientów, a wyniki jego pracy trafiają bezpośrednio do CRM, systemu ticketowego lub skrzynki odbiorczej. To właśnie budujemy - AI zintegrowane z systemami, których firma już używa, nie wymagające zmiany całego stosu technologicznego.
Chatbot obsługi klienta z dostępem do bazy wiedzy (architektura RAG) - model odpowiada wyłącznie na podstawie dokumentów i procedur Twojej firmy, nie wymyśla informacji. Obsługuje od sześćdziesięciu do osiemdziesięciu procent powtarzalnych pytań samodzielnie i eskaluje do człowieka wyłącznie sprawy niestandardowe. Integrujemy z pocztą, czatem na stronie, WhatsApp, Messenger oraz Slackiem.
Klasyfikacja maili i dokumentów - klasyfikator ML automatycznie rozpoznaje typ wiadomości (zapytanie ofertowe, reklamacja, faktura, formularz) i kieruje ją do właściwego działu lub kolejki. Dla dokumentów - faktur kosztowych, ofert, CV, umów - model wyciąga kluczowe pola: kwoty, daty, numery NIP, pozycje asortymentowe, a następnie zapisuje je do CRM lub ERP. Przy dobrze zbudowanym pipeline skuteczność przekracza 95%.
Generowanie treści z kontekstem firmy - opisy produktów tworzone ze specyfikacji technicznych, wstępne wersje ofert handlowych na podstawie danych z CRM, podsumowania spotkań z transkrypcji, posty w spójnym tonie marki. Model działa jako producent pierwszej wersji; redaktor lub handlowiec nanosi poprawki, zamiast pisać od zera.
Analiza sentymentu i automatyczna kategoryzacja zgłoszeń - każde zgłoszenie klienta otrzymuje automatyczny tag (temat, pilność, nastrój), co pozwala priorytetyzować kolejkę i generować tygodniowe raporty trendów bez ręcznego przeglądania setek wiadomości.
Wewnętrzny asystent AI dla zespołu - bot Slack lub Teams z dostępem do dokumentacji firmy, procedur sprzedażowych i polityk HR. Pracownik zadaje pytanie w naturalnym języku i otrzymuje odpowiedź z linkiem do źródłowego dokumentu. Wiedza firmy przestaje mieszkać wyłącznie w głowach doświadczonych pracowników.
Podstawą każdego wdrożenia jest zmierzenie punktu wyjścia: ile zgłoszeń obsługujecie dziennie, ile czasu zajmuje średnia odpowiedź, ile dokumentów jest przepisywanych ręcznie do systemów. Ten pomiar baseline'u to nie formalność - to jedyny sposób, żeby po pilotażu powiedzieć konkretnie, ile czasu i pracy zostało zaoszczędzone.
Po czterech do ośmiu tygodniach pilotażu mierzymy trzy liczby: jaki odsetek zgłoszeń bot obsłużył samodzielnie, ile godzin tygodniowo odzyskał zespół, ile błędów przepisywania wyeliminowała automatyzacja dokumentów. W typowym wdrożeniu chatbota obsługi klienta od sześćdziesięciu do siedemdziesięciu pięciu procent zgłoszeń jest rozwiązywanych bez udziału człowieka - to realne odciążenie zespołu, nie obietnica z prezentacji.
Koszt operacyjny modeli AI - wywołania API, hosting embeddingów, utrzymanie pipeline'u - jest znacząco niższy niż czas pracy, który zastępują. Oszczędności są mierzalne już w pierwszych tygodniach działania systemu.
Domyślnie konfigurujemy rozwiązania tak, żeby dane firmy nie były używane do treningu modeli zewnętrznych (Anthropic z polityką zero data retention, OpenAI Enterprise, Azure OpenAI). Dla firm przetwarzających szczególnie wrażliwe dane - medyczne, finansowe, dane osobowe klientów EU - wdrażamy modele open-source (Llama, Mistral) uruchamiane w infrastrukturze Klienta lub na serwerach zlokalizowanych w Unii Europejskiej.
Każdy pipeline RAG przechodzi u nas audyt przed wdrożeniem produkcyjnym: które dokumenty są indeksowane i przez kogo zatwierdzane, kto ma dostęp do zapytań, jak długo są przechowywane embeddingi, jak wygląda logowanie rozmów. Zgodność z RODO i regulacjami sektorowymi - m.in. wymaganiami KNF dla sektora finansowego - projektujemy od pierwszego dnia, nie dodajemy jako poprawkę po fakcie.
Identyfikujemy procesy, w których AI przynosi największe oszczędności czasu. Wykluczamy te, gdzie prosta automatyzacja regułowa jest tańsza i pewniejsza. Wychodzimy z konkretną listą rekomendacji, nie z ogólnikowym raportem.
Wdrożenie na wąskim zakresie - jeden dział, jeden typ zgłoszeń lub jeden rodzaj dokumentu - z pełnym pomiarem skuteczności. Decyzja o rozszerzeniu zapada na podstawie liczb, nie wrażeń.
Połączenie z CRM, ERP, pocztą i innymi systemami operacyjnymi firmy. Panel admina do zarządzania bazą wiedzy i monitorowania jakości. Szkolenie zespołu i dokumentacja po wdrożeniu.
Stały monitoring jakości odpowiedzi, dostrajanie promptów wraz ze zmianami w procesach firmy, dodawanie nowych źródeł wiedzy. AI działa coraz lepiej, im dłużej jest w produkcji.
Nie ma tu Waszego pytania?
Napiszcie albo zadzwońcie - odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.
Zadaj pytanie