Machine Learning dla Twojej firmy
Modele predykcyjne, NLP i computer vision wdrożone end-to-end.
Rozwiązania Machine Learning
Zaawansowane rozwiązania Machine Learning dla Twojego biznesu
Deep Learning
Zaawansowane sieci neuronowe i uczenie głębokie.
Big Data Analytics
Analiza dużych zbiorów danych.
Predykcje
Przewidywanie trendów i zachowań.
NLP
Przetwarzanie języka naturalnego.
Systemy AI
Inteligentne systemy decyzyjne.
Computer Vision
Analiza obrazów i rozpoznawanie wzorców.
Optymalizacja
Optymalizacja procesów biznesowych.
Analityka
Zaawansowana analityka biznesowa.
Automatyzacja
Inteligentna automatyzacja procesów.
Jak Wdrażamy Machine Learning
Jak wdrażamy rozwiązania Machine Learning
Analiza Potrzeb
Identyfikacja celów i wymagań biznesowych.
Przygotowanie Danych
Zbieranie i przetwarzanie danych.
Modelowanie
Tworzenie i trenowanie modeli ML.
Walidacja
Testowanie i ocena modeli.
Wdrożenie
Implementacja rozwiązania w produkcji.
Optymalizacja
Ciągłe doskonalenie modeli.
Cennik Machine Learning
Wdróż sztuczną inteligencję i modele predykcyjne do swojego biznesu
Starter
£2,999
(~15,445 PLN)
Proof of Concept
- Model ML trenowany na Twoich danych
- Analiza wykonalności projektu
- Prototyp + raport z wynikami
- 1 model predykcyjny
- Prezentacja wyników dla zespołu
Professional
£7,999
(~41,195 PLN)
Production-Ready ML
- Do 3 modeli ML w produkcji
- Wdrożenie produkcyjne (REST API)
- Monitoring wydajności modelu
- Automatyczny retraining pipeline
- Dokumentacja techniczna
- 6 miesięcy wsparcia technicznego
Enterprise
£14,999
(~77,245 PLN)
AI na skalę firmy
- Nielimitowana liczba modeli ML
- Pełny MLOps pipeline (CI/CD)
- Automatyczny retraining i A/B testing
- Integracja z infrastrukturą firmy
- Dedykowany ML engineer
- Model monitoring i alerting
- 12 miesięcy wsparcia + konsultacje
Dlaczego warto?
Najważniejsze zalety współpracy w obszarze machine learning — bez dokładania zbędnego zakresu.
Personalizacja w skali
Algorytmy ML dostosowują rekomendacje produktów, treści i oferty do każdego użytkownika indywidualnie. Amazon-style personalization dla Twojego biznesu.
Automatyzacja decyzji
Model uczy się na danych historycznych i podejmuje decyzje w czasie rzeczywistym — dynamic pricing, fraud detection, lead scoring. Szybciej i dokładniej niż człowiek.
Przewidywanie popytu
Forecasting sprzedaży, zarządzanie zapasami i optymalizacja kampanii reklamowych oparte na predykcjach ML. Redukujesz koszty i maksymalizujesz przychody.
Wykrywanie anomalii
ML monitoruje zachowania użytkowników, transakcje i system, automatycznie wykrywając oszustwa, ataki i błędy. Bezpieczeństwo i jakość na autopilocie.
Analiza predykcyjna
Modele ML przewidują churn klientów, lifetime value i prawdopodobieństwo konwersji. Działasz proaktywnie, nie reaktywnie.
Optymalizacja w czasie rzeczywistym
Algorytmy uczą się z każdej interakcji i automatycznie dostosowują strategie — od targetowania reklam po rekomendacje produktów.
Jak ułatwiamy start
Najprostsza ścieżka do decyzji
Opisujemy proces, który ma oszczędzać czas
Zaczynamy od realnego zadania: obsługa zapytań, kwalifikacja leadów, raporty, integracje, dokumenty, powiadomienia albo analiza danych.
Sprawdzamy dane, dostępy i ryzyka
Przed wdrożeniem ustalamy, skąd bierzemy dane, kto ma dostęp, co wolno automatyzować i gdzie potrzebna jest kontrola człowieka.
Budujemy mały, testowalny etap
Najpierw robimy wersję, którą można sprawdzić na kilku realnych przypadkach. Dopiero po walidacji warto rozszerzać automatyzację lub model ML.
Zostawiamy instrukcję i bezpieczne granice
Klient wie, jak korzystać z rozwiązania, kiedy mu ufać, kiedy sprawdzić wynik ręcznie i jak zgłaszać potrzebne poprawki.
Co otrzymujesz
Co dokładnie dostajesz
- ✓Opis procesu lub problemu, który automatyzacja, chatbot, AI albo ML ma realnie usprawnić
- ✓Prototyp, konfiguracja, integracja lub model testowany na przykładowych danych
- ✓Instrukcja użycia, lista ograniczeń i punkty, w których człowiek nadal powinien zatwierdzać wynik
- ✓Plan rozbudowy po pierwszym etapie: dodatkowe źródła danych, integracje, raporty lub monitoring jakości
Typowy scenariusz
Kiedy ta usługa ma sens
Klient: Firma, która ma powtarzalne zapytania, ręczne raporty albo dane rozrzucone w kilku narzędziach
Wyzwanie: Zespół traci czas na kopiowanie informacji, odpowiadanie na podobne pytania lub ręczne składanie danych do decyzji.
Rozwiązanie: Wybieramy jeden proces, budujemy małe wdrożenie AI/automatyzacji i testujemy je na realnych przykładach przed większą inwestycją.
Efekt: Klient widzi, co faktycznie da się zautomatyzować, gdzie są ograniczenia i czy opłaca się rozwijać kolejny etap.
FAQ
Najważniejsze pytania przed startem
Krótkie odpowiedzi, które pomagają wybrać właściwy zakres, przygotować materiały i ruszyć bez niepotrzebnych spotkań.
Czy AI nadaje się do każdego procesu?
Nie. Najlepsze są powtarzalne zadania z jasnym celem i danymi wejściowymi. Jeśli proces jest chaotyczny, najpierw porządkujemy zasady, a dopiero potem automatyzujemy.
Czy trzeba od razu budować duży system?
Nie. Najbezpieczniej zacząć od prototypu lub jednego workflow, który da się szybko sprawdzić na realnych danych i poprawić przed skalowaniem.
Jakie dostępy lub dane będą potrzebne?
To zależy od procesu, ale zwykle potrzebujemy przykładów zapytań, eksportów danych, opisu obecnego workflow oraz dostępu testowego do narzędzi, które mają być połączone.
Czy rozwiązanie działa bez nadzoru człowieka?
Na starcie zwykle nie powinno. Ustalamy bezpieczne granice, logi i punkty akceptacji, szczególnie gdy automatyzacja wpływa na klienta, płatności, dane lub decyzje biznesowe.
Często Zadawane Pytania
Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania o Machine Learning
Szybki kontakt
Szybkie zapytanie o usługę
Zostaw 3 krótkie informacje, a wrócimy z konkretną odpowiedzią i dalszymi krokami.