Generatywna AI dla przedsiębiorstw
Dostęp do generatywnej AI to dopiero początek.
Prawdziwe wyzwanie to wykorzystanie jej w biznesie.
Duże modele językowe są dziś coraz łatwiej dostępne. Same w sobie niewiele jednak wiedzą o konkretnej firmie — jej klientach, procesach i realiach biznesowych.
Prawdziwa wartość pojawia się wtedy, gdy AI korzysta z wiarygodnych danych i wiedzy firmy oraz jest połączona z jej aplikacjami i procesami.
W Fabrity tworzymy rozwiązania generatywnej AI dopasowane do sposobu działania firmy. Pomagają pracownikom szybciej znajdować informacje, swobodniej korzystać z danych i automatyzować zadania wymagające wiedzy i analizy. Pozwalają też dodawać inteligentne funkcje do używanego już oprogramowania.
Jak pomagamy
1. Szybszy dostęp do wiedzy firmowej
Asystent AI pomaga pracownikom znaleźć sprawdzone informacje, nawet jeśli są rozproszone po dokumentach i innych zasobach firmy. Wystarczy zadać pytanie własnymi słowami.
Kiedy to rozwiązanie się sprawdzi
Wiedza firmowa jest rozproszona między dokumentami, intranetem, instrukcjami i innymi repozytoriami. Pracownicy tracą więc dużo czasu na szukanie wiarygodnych odpowiedzi.
Co robimy
- Łączymy asystentów AI z firmowymi źródłami wiedzy.
- Tworzymy rozwiązania RAG i wyszukiwarki semantyczne.
- Dbamy o to, by odpowiedzi opierały się na sprawdzonych materiałach i zawierały odwołania do źródeł.
- Integrujemy rozwiązanie z firmowymi systemami oraz mechanizmami zarządzania dostępem i tożsamością użytkowników.
Przykłady z naszych projektów
Asystent AI do wyszukiwania informacji technicznych
Wyzwanie: Zdiagnozowanie problemu lub wykonanie złożonego zadania często wymaga od zespołów technicznych i utrzymania ruchu przeszukania obszernej dokumentacji.
Rozwiązanie: Asystent AI wyszukuje odpowiednie informacje w dokumentacji technicznej i odpowiada na pytania zadawane zwykłym językiem.
Korzyści: Szybszy dostęp do wiedzy technicznej, mniej czasu poświęcanego na przeglądanie dokumentacji i lepsze wsparcie pracowników w terenie.
Asystent AI wspierający obsługę klienta
Wyzwanie: Żeby rzetelnie odpowiedzieć klientowi, konsultanci muszą korzystać z wielu źródeł: informacji o produktach, procedur, zasad i materiałów pomocniczych.
Rozwiązanie: Asystent przeszukuje zatwierdzone źródła firmowe, udziela odpowiedzi dopasowanych do pytania i wskazuje materiały, z których korzysta.
Korzyści: Szybsze udzielanie odpowiedzi, bardziej spójna komunikacja z klientami i łatwiejszy dostęp do wiedzy firmowej.
Asystent wspierający wdrażanie nowych pracowników
Wyzwanie: Nowe osoby muszą poznać zasady, procesy, narzędzia i sposób działania firmy. Tymczasem potrzebne im informacje znajdują się w wielu różnych systemach.
Rozwiązanie: Asystent daje dostęp do zatwierdzonych informacji wewnętrznych w jednym miejscu. Pracownik po prostu zadaje pytanie własnymi słowami.
Korzyści: Szybsze wdrażanie nowych osób i mniej powtarzających się pytań kierowanych do HR oraz innych zespołów.
Zacznij od jednego obszaru wiedzy
Wybierz obszar, w którym pracownicy poświęcają najwięcej czasu na szukanie informacji.
Połączymy odpowiednie źródła i sprawdzimy na danych Twojej firmy, jak dobrze asystent wyszukuje informacje i odpowiada na pytania. Na tej podstawie ocenimy, czy rozwiązanie jest gotowe do szerszego wdrożenia.
2. Łatwiejsza analiza danych firmowych
Pracownicy mogą zadawać pytania o dane operacyjne i analityczne własnymi słowami. W odpowiedzi otrzymują potrzebne informacje, wnioski i wizualizacje.
Kiedy to rozwiązanie się sprawdzi
Uzyskanie odpowiedzi na pytanie biznesowe wymaga często przeglądania rozbudowanych paneli analitycznych, pracy z arkuszami kalkulacyjnymi albo pomocy analityka.
Co robimy
- Łączymy asystentów AI z firmowymi danymi.
- Umożliwiamy zadawanie pytań własnymi słowami i przedstawianie wyników na wykresach oraz w innych wizualizacjach.
- Łączymy dane ustrukturyzowane z kontekstem biznesowym, który pomaga je właściwie interpretować.
- Uwzględniamy zasady dostępu i integrujemy rozwiązanie z używanymi w firmie narzędziami analitycznymi.
Przykłady z naszych projektów
Asystent AI do analizy danych przemysłowych
Wyzwanie: Maszyny, czujniki i linie produkcyjne generują ogromne ilości danych. Aby znaleźć potrzebne informacje, kierownicy zakładów często muszą przeglądać skomplikowane panele analityczne.
Rozwiązanie: Asystent AI pozwala zadawać pytania o dane operacyjne zwykłym językiem. Korzysta także z warstwy RAG, dzięki której sięga do odpowiednich informacji z dokumentacji technicznej.
Użytkownicy mogą pytać o wyniki produkcji, prosić o analizy i wykresy, a także uzyskiwać dodatkowe informacje pomocne w wyjaśnianiu problemów operacyjnych.
Korzyści: Szybszy dostęp do informacji o pracy zakładu i łatwiejsze wyciąganie wniosków ze złożonych danych przemysłowych.
Asystent AI do analizy danych biznesowych
Wyzwanie: Gdy pojawia się nowe pytanie biznesowe, pracownicy muszą prosić analityka o pomoc albo szukać odpowiedzi w gotowych raportach i panelach.
Rozwiązanie: Asystent zamienia pytania zadawane własnymi słowami na zapytania do danych, wykonywane zgodnie z ustalonymi zasadami kontroli. Wyniki przedstawia w czytelnej formie.
Korzyści: Szybsze sprawdzanie danych i mniejsza potrzeba ręcznego przygotowywania raportów do codziennych analiz.
Podstawą skutecznej AI są wiarygodne dane
Generatywna AI nie rozwiąże sama problemów z danymi, które są rozproszone, trudno dostępne lub niewłaściwie zarządzane.
Jeśli wyzwaniem jest integracja danych, ich jakość, architektura, analityka czy zasady zarządzania nimi, możemy najpierw pomóc uporządkować te obszary. Dopiero potem zbudujemy rozwiązanie AI.
3. Automatyzacja powtarzalnych zadań z pomocą agentów AI
Kiedy to rozwiązanie się sprawdzi
Pracownicy wciąż wykonują te same czynności — szukają informacji, przetwarzają dokumenty, wpisują dane i przełączają się między systemami, by dokończyć rutynowe zadania.Co robimy
- Projektujemy agentów AI do konkretnych procesów biznesowych.
- Łączymy ich z interfejsami API, systemami CRM i ERP oraz innymi narzędziami.
- Uwzględniamy reguły biznesowe i zatwierdzanie wybranych działań przez pracownika.
- Monitorujemy wyniki pracy agentów, sytuacje wyjątkowe i wydajność.
Przykłady z naszych projektów
Automatyzacja obsługi zamówień B2B z pomocą AI
Wyzwanie: Przy zamówieniach telefonicznych handlowcy muszą samodzielnie ustalić dane klienta i produktów, wpisać je do systemu, zweryfikować i przygotować zamówienie do realizacji.
Rozwiązanie: Aplikacja oparta na AI rozpoznaje mowę i produkty, korzysta z danych klientów oraz wspiera weryfikację i obsługę zamówień.
Potrafi zamienić rozmowę na tekst, rozpoznać informacje o kliencie i produktach, przygotować zamówienie do sprawdzenia przez pracownika oraz wskazać dodatkowe możliwości sprzedaży.
Korzyści: Mniej ręcznej pracy, szybsza obsługa zamówień i większa wydajność zespołów sprzedaży.
Inteligentna obsługa dokumentów
Wyzwanie: Pracownicy poświęcają dużo czasu na przeglądanie przychodzących dokumentów i wiadomości, wyodrębnianie informacji, klasyfikowanie zgłoszeń oraz wprowadzanie danych do systemów.
Rozwiązanie: AI analizuje treść dokumentów i wiadomości, wyodrębnia potrzebne informacje, a następnie przygotowuje lub uruchamia kolejny etap procesu. Tam, gdzie to konieczne, przekazuje sprawę do weryfikacji pracownikowi.
Korzyści: Mniej powtarzalnej pracy, szybsza obsługa spraw i bardziej spójny przebieg procesów.
AI często jest częścią większego systemu
Asystent czy agent AI rzadko działa w oderwaniu od pozostałych narzędzi.
Żeby dobrze spełniał swoją rolę, może potrzebować interfejsu użytkownika, logiki biznesowej, mechanizmu obsługi procesów, integracji z innymi systemami, odpowiednich zabezpieczeń lub dedykowanej aplikacji.
Właśnie w takich projektach wykorzystujemy nasze doświadczenie w projektowaniu i tworzeniu oprogramowania.
4. Wyszukiwanie informacji w firmie z wykorzystaniem AI i RAG
Sprawiamy, że generatywna AI korzysta ze sprawdzonych informacji dostępnych w Twojej firmie.
Kiedy to rozwiązanie się sprawdzi
Potrzebna wiedza znajduje się w wielu dokumentach i systemach, a ogólne modele AI nie znają specyfiki przedsiębiorstwa. Bez właściwego kontekstu trudno im udzielać wiarygodnych odpowiedzi na pytania dotyczące firmy.
Co robimy
- Tworzymy systemy RAG i wyszukiwarki do wewnętrznych zasobów firmy.
- Łączymy firmowe źródła wiedzy i indeksujemy ich zawartość.
- Uwzględniamy uprawnienia użytkowników i wskazujemy źródła, na których opierają się odpowiedzi.
- Sprawdzamy i poprawiamy trafność wyszukiwania oraz jakość odpowiedzi.
Przykłady z naszych projektów
Jeden asystent AI, wiele źródeł wiedzy
Wyzwanie: Pracownicy muszą przeszukiwać wiele systemów i repozytoriów, żeby dotrzeć do informacji potrzebnych do wykonania zadania.
Rozwiązanie: Wspólny mechanizm wyszukiwania sięga do zatwierdzonych źródeł firmowych i dostarcza asystentowi AI informacji potrzebnych do przygotowania odpowiedzi.
Korzyści: Dostęp do rozproszonej wiedzy w jednym miejscu i mniej czasu traconego na przełączanie się między systemami.
Odpowiedzi z dokumentacji technicznej wraz ze źródłami
Wyzwanie: W rozbudowanej dokumentacji technicznej wyszukiwanie po słowach kluczowych często nie wystarcza, by znaleźć potrzebne informacje.
Rozwiązanie: Wyszukiwanie semantyczne znajduje odpowiednie fragmenty dokumentów, a AI wykorzystuje je do przygotowania odpowiedzi i podaje źródła.
Korzyści: Szybsze docieranie do wiedzy i możliwość sprawdzenia, na czym opiera się odpowiedź.
Zacznij od najważniejszych zasobów wiedzy
Nie trzeba od razu wdrażać RAG w całej organizacji. Możemy zacząć od testu na reprezentatywnym zestawie dokumentów z Twojej firmy.
Już na etapie PoC ocenimy trafność wyszukiwania i odpowiedzi, wymagania dotyczące bezpieczeństwa oraz potencjalne korzyści biznesowe.
Jak realizujemy projekty
1. Określenie celu biznesowego
- Określamy proces i jego użytkowników.
- Sprawdzamy dostępność danych i potrzeby integracyjne.
- Ustalamy zakres prac i mierniki sukcesu.
Najpierw potrzeba biznesowa — potem technologia.
2. Weryfikacja na rzeczywistych danych
- Sprawdzamy trafność odpowiedzi i wyników wyszukiwania.
- W razie potrzeby porównujemy różne podejścia.
- Mierzymy wydajność i koszty oraz zbieramy opinie użytkowników.
Najpierw wyniki testów — potem decyzja o wdrożeniu.
3. Przygotowanie do wdrożenia produkcyjnego
- Łączymy rozwiązanie z systemami firmy i mechanizmami zarządzania tożsamością.
- Wdrażamy monitorowanie, ocenę jakości i mechanizmy nadzoru człowieka.
- Dbamy o bezpieczeństwo, skalowalność i wydajność.
System do codziennej pracy — nie tylko demonstracja AI.
Modele współpracy
Wspólna realizacja projektu
- Przejrzysta lista zadań i stały wgląd w postępy
- Zespół złożony z naszych i Twoich specjalistów
- Wspólne narzędzia, repozytorium kodu i kanały komunikacji
- Regularne dzielenie się wiedzą między zespołami
Kompleksowa realizacja projektu
Bierzemy odpowiedzialność za cały projekt — od rozpoczęcia prac po przekazanie gotowego rozwiązania.
- Regularne prezentacje efektów prac i przeglądy sprintów
- Działające, przetestowane oprogramowanie gotowe do wdrożenia
- Przekazanie kompletnego kodu źródłowego i dokumentacji
- Wsparcie i dalszy rozwój, gdy zajdzie taka potrzeba
Modele rozliczeń
Stała cena
Z góry uzgodniony zakres prac, budżet i plan realizacji.
Rozliczenie za efekty
Wynagrodzenie powiązane z wcześniej ustalonymi, mierzalnymi wynikami biznesowymi.
Abonament na rozwój oprogramowania
Dlaczego Fabrity
Partner technologiczny na lata
Oprogramowanie na zamówienie, dane i AI
Doświadczenie w inżynierii oprogramowania od 2007 roku
Ponad 300 ekspertów w pięciu biurach w Polsce
Spółka notowana na GPW — FAB
Fabrity jest spółką technologiczną notowaną na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie.
ISO 9001, ISO/IEC 27001 i Cyber Essentials
Dla kogo pracujemy
Potrzebujesz wsparcia w pracy z danymi?
Napisz do nas — sprawdzimy, jak możemy pomóc.
Chcesz wdrożyć generatywną AI w swojej firmie?
Wspólnie znajdziemy właściwe zastosowanie, sprawdzimy je na danych Twojej firmy i przejdziemy od PoC do wdrożenia produkcyjnego.
Blog
FinOps for AI coding agents: Stop counting tokens. Start pricing the fix.
FinOps for AI helps control AI spend, optimize usage and costs, and connect every AI investment with measurable business value.
AI writes code. You’re still accountable. 12 principles for avoiding costly business mistakes
AI writes code, but your team still owns the outcome. Learn 12 principles for using AI safely, effectively, and responsibly in software development.
Vibe coding: a fast track from idea to application, or a risky shortcut?
Vibe coding: find out what it is, where it works best, and what risks it brings. Learn when AI accelerates software development.