Przejdź do treści
Codivine

Automatyzujemy — rozwiązania AI

AI, które rozwiązuje prawdziwe problemy biznesowe.

AI jest przydatne, gdy usprawnia proces, ogranicza ręczną pracę, daje ludziom lepsze informacje albo sprawia, że coś staje się wykonalne. Skupiamy się na takich zastosowaniach — nie na AI dla samego AI.

Automatyzujemy
  • Oceniane względem procesu, który ma zastąpić
  • Z człowiekiem w pętli tam, gdzie liczy się poprawność
  • Uczciwie o tym, co obecne modele potrafią, a czego nie robią niezawodnie

Gdzie AI naprawdę pomaga

Modele językowe świetnie radzą sobie z konkretnym rodzajem pracy: czytaniem nieuporządkowanego tekstu, streszczaniem go, klasyfikowaniem, zamianą na uporządkowane dane i przygotowywaniem tekstów, które potem sprawdza człowiek. To zaskakująco duża część firmowej administracji.

Gorzej radzą sobie ze wszystkim, co wymaga gwarantowanej poprawności, rachunków na wielu liczbach albo wiedzy o Twojej firmie, która istnieje tylko w czyjejś głowie. Zadanie inżynierskie polega na budowaniu wokół tych ograniczeń — wyszukiwanie w źródłach, walidacja, ustrukturyzowane odpowiedzi i weryfikacja przez człowieka — zamiast liczyć na to, że nie będą miały znaczenia.

Co budujemy

Przetwarzanie dokumentów

Faktury, umowy, zamówienia, wnioski i formularze zamieniane na uporządkowane dane, z oceną pewności i weryfikacją tam, gdzie jest potrzebna.

Asystenci wewnętrzni

Warstwa odpowiadająca na pytania na podstawie Twojej dokumentacji, procedur i historii — ze wskazaniem źródeł, żeby odpowiedzi dało się sprawdzić.

Klasyfikacja i kierowanie

Przychodzące maile, zgłoszenia, wnioski czy leady automatycznie kategoryzowane i kierowane we właściwe miejsce.

Procesy treści

Pisanie, tłumaczenie, streszczanie i przerabianie treści na dużą skalę, z etapem redakcyjnym, dzięki któremu jakość i odpowiedzialność zostają po stronie ludzi.

Agenci AI

Wieloetapowe procesy, w których system sam wybiera kolejny krok w jasno określonych uprawnieniach — tam, gdzie te granice da się porządnie zdefiniować.

Analiza danych

Porządkowanie nieustrukturyzowanych opinii, notatek i pól tekstowych, z których nikt nigdy nie potrafił zrobić raportu.

Jak budujemy to odpowiedzialnie

Większość projektów AI upada na nudnych częściach: poprawności, kosztach, prywatności i tym, co się dzieje, gdy model się myli.

Poprawność

  • Oparte na Twoich danych, ze wskazaniem źródeł
  • Ustrukturyzowane odpowiedzi walidowane przed użyciem
  • Weryfikacja człowieka przy decyzjach z realnymi skutkami
  • Oceniane na oznaczonym zbiorze testowym, a nie „na oko”
  • Zachowanie awaryjne przy niskiej pewności

Prywatność i kontrola

  • Jasność, jakie dane opuszczają Twoje systemy
  • Dostawca i region dobrane do Twoich obowiązków
  • Żadnego trenowania na Twoich danych bez wyraźnej zgody
  • Kontrola dostępu i logowanie zdarzeń
  • Projektowanie z myślą o RODO od samego początku

Koszty i utrzymanie

  • Koszty tokenów i zapytań policzone przed budową
  • Tańsze modele tam, gdzie wystarczą
  • Cache i przetwarzanie wsadowe, gdy uzasadnia to skala
  • Monitorowanie spadków jakości po wdrożeniu
  • Plan wyjścia, gdy dostawca zmieni warunki

Jak przebiega projekt AI

  1. 1Wybór procesu
  2. 2Pomiar punktu wyjścia
  3. 3Prototyp na prawdziwych danych
  4. 4Uczciwa ocena
  5. 5Budowa i integracja
  6. 6Monitorowanie

Najczęstsze pytania

Czy AI naprawdę opłaca się małej firmie?

Przy wąskiej, powtarzalnej pracy z tekstem — tak, często. Czytanie przychodzących dokumentów, kategoryzowanie zapytań, przygotowywanie pierwszych wersji. Przy szerokich ambicjach w stylu „odmienimy firmę dzięki AI” małe firmy zwykle więcej zyskują najpierw na zwykłej automatyzacji i integracjach. Powiemy, w której kategorii jesteś.

Czy nasze dane posłużą do trenowania czyjegoś modelu?

Nie, jeśli wszystko jest dobrze skonfigurowane. Biznesowe plany API głównych dostawców domyślnie nie trenują na przesłanych danych, a ustawienia przechowywania i regionu konfigurujemy świadomie. Dokumentujemy dokładnie, dokąd trafiają Twoje dane, żeby decyzja była w pełni świadoma.

Co, jeśli AI się pomyli?

Zakładaj, że się pomyli, i projektuj pod to. Czyli progi pewności, reguły walidacji, weryfikacja człowieka przy wszystkim, co ma konsekwencje, i ślad decyzji. System, który po cichu podejmuje decyzje, których nikt nie może sprawdzić, jest obciążeniem niezależnie od swojej skuteczności.

Czy potrzebujemy własnego modelu?

Prawie na pewno nie. Dostrajanie i własne modele są drogie i rzadko potrzebne, skoro ogólne modele dobrze radzą sobie z większością tekstów biznesowych, jeśli dostaną właściwy kontekst. W zdecydowanej większości zastosowań dobre wyszukiwanie w źródłach i dobrze zaprojektowane polecenia wygrywają z własnym modelem.

Czym to się różni od zwykłej automatyzacji?

Tradycyjna automatyzacja działa według stałych reguł i jest całkowicie przewidywalna — idealna, gdy dane wejściowe są uporządkowane. AI radzi sobie z chaotycznymi, nieustrukturyzowanymi danymi, dla których napisanie reguł byłoby niemożliwe. Większość dobrych systemów używa obu: AI do interpretacji, deterministycznego kodu do działania.

Warto przeczytać najpierw

Kontekst decyzji stojących za tego rodzaju projektem.

Sprawdźmy, gdzie pomoże AI

Przynieś nam proces, w którym jest dużo czytania, sortowania albo przepisywania. Uczciwie powiemy, czy AI to właściwe narzędzie.

Sprawdźmy, gdzie pomoże AIZobacz wszystkie usługi

Nie potrzebujesz specyfikacji. Opis problemu wystarczy, żeby zacząć.