#Grupa Insight | AI Systems

AI Systems & LLM Integrations

Home→Software House→AI Systems & LLM Integrations

#Production AI, not demos

We build AI systems that work with real business data.

Our AI implementations cover the full lifecycle.

#Dlaczego większość projektów AI zatrzymuje się na etapie demo?

Model to tylko jeden element systemu.

W produkcji liczy się dostęp do danych, jakość retrievalu, integracje z systemami, uprawnienia, logi, monitoring, fallbacki i odpowiedzialność za decyzje.

Dlatego nie zaczynamy od promptów. Zaczynamy od architektury danych, procesów i miejsc, w których AI ma realnie odciążyć zespół.

01Brak warstwy danych zaprojektowanej pod retrieval AI

02Integracje z istniejącymi systemami niedoszacowane

03Brak strategii monitoringu i fallbacków po wdrożeniu

04Decyzje typu czarna skrzynka niedopuszczalne w branżach regulowanych

05Demo działało — środowisko produkcyjne nie

#Co budujemy

#Chatboty RAG i inteligentni asystenci

Konwersacyjne AI zakorzenione w danych Twojej firmy - dokumentach, bazach wiedzy, katalogach produktów, wewnętrznych wiki i danych operacyjnych. Projektujemy pipeline'y retrieval, które faktycznie zwracają trafne odpowiedzi.

#Pipeline'y LLM dla biznesu

Wieloetapowe pipeline'y przetwarzania: ingestion, chunking, embedding, retrieval, generacja, walidacja i routing outputu. Budowane dla środowisk produkcyjnych - nie demo w notebooku. Projektujemy pipeline'y obsługujące realne wolumeny danych, edge case'y i tryby awaryjne.

#Własny retrieval i wyszukiwanie semantyczne

Kiedy standardowe wyszukiwanie wektorowe nie wystarcza - retrieval oparty na grafach, wyszukiwanie hybrydowe, zapytania do danych strukturalnych połączone z generacją LLM. Budujemy własne systemy retrieval dla złożonych modeli danych biznesowych.

#Agenty AI i automatyzacja procesów

Autonomiczne agenty wykonujące wieloetapowe zadania, interagujące z zewnętrznymi API i podejmujące decyzje na podstawie reguł biznesowych - połączone z Twoimi istniejącymi systemami. Budujemy agenty działające niezawodnie w produkcji.

#Integracje AI z ERP i CRM

Warstwy AI połączone z Twoimi istniejącymi systemami - bez pełnej migracji. Integrujemy LLM, pipeline'y RAG i agenty AI bezpośrednio z SAP, Salesforce, własnym ERP, legacy bazami danych i narzędziami operacyjnymi. Twoje dane zostają tam gdzie są.

#Explainable AI i MLOps

Audytowalne decyzje AI, monitoring modeli, wykrywanie driftu i pipeline'y retrainingu - dla branż regulowanych i środowisk produkcyjnych, gdzie systemy typu czarna skrzynka są niedopuszczalne. Każda rekomendacja AI zawiera ścieżkę decyzyjną możliwą do prześledzenia.

#Kiedy AI ma sens dla Twojego biznesu?

→ Duże wolumeny wiedzy

Dokumenty, PDF-y, CRM, ERP, tickety lub emaile, przez które Twój zespół musi ręcznie przeszukiwać.

→ Powtarzalna praca informacyjna

Zespół traci czas na ręczne wyszukiwanie informacji lub przygotowywanie standardowych odpowiedzi.

→ Przewidywalne reguły procesów

Procesy wymagają klasyfikacji, ekstrakcji danych lub routingu według zdefiniowanych reguł.

→ Legacy systemy, bez pełnej migracji

Chcesz warstwę AI na istniejących systemach bez przebudowywania całej infrastruktury.

→ Regulowane decyzje

Potrzebujesz decyzji AI zostawiających ślad audytowy, możliwych do wyjaśnienia regulatorom.

→ Skalowanie bez zatrudniania

Chcesz skalować operacje bez proporcjonalnego zwiększania zespołu.

#Wybrane realizacje

Wyróżnione case study AI · MLOps · Hodowla drobiu

BLUP-FLOCK ERP

Produkcyjny system ERP AI dla zarodowej hodowli drobiu — własny pipeline RAG przetwarzający grafy genealogiczne 5 pokoleń, algorytm BLUP, Explainable AI i pełna audytowalność certyfikacyjna.

3-8%

Postęp genetyczny

10-25%

Mniej hodowców

Warstwy pipeline

Laravel 11Vue.js 3MS SQLKubernetesMLOps

CZYTAJ CASE STUDY →

LLM + RAG · Turystyka

VisitZakopane - Asystent rezerwacyjny AI

Autorski czat LLM przyjmujący zapytania w języku naturalnym i przeszukujący dane o dostępności w czasie rzeczywistym - bez ingerencji w system rezerwacyjny.

Stack: LLM API · real-time data · WordPress

LLM Pipeline · Automatyzacja SEO

Automatyczny audyt SEO i generowanie treści

Dwa produkcyjne systemy LLM na API DeepSeek: automatyczny audyt SEO i pipeline treści WordPress z eliminacją duplikacji.

Stack: DeepSeek API · WordPress API · custom pipeline

WSZYSTKIE REALIZACJE →

#Jak redukujemy ryzyko wdrożenia?

Audyt danych przed wyborem modelu

Oceniamy jakość danych i wymagania retrieval przed wyborem jakiejkolwiek technologii.

Projekt retrieval i walidacja outputu

Redukcja ryzyka halucynacji na poziomie architektury, nie po wdrożeniu.

Uprawnienia, logi i ślad audytowy

Kontrola dostępu i pełne ścieżki audytu wbudowane w system od pierwszego dnia.

Zatwierdzenie przez człowieka dla kluczowych decyzji

Human-in-the-loop tam gdzie decyzje AI mają realne konsekwencje biznesowe lub prawne.

Monitoring po wdrożeniu i wykrywanie driftu

Monitorujemy jakość modelu po launchu i uruchamiamy retraining gdy wydajność spada.

Fallbacki i tryby awaryjne

Każdy system ma zdefiniowany tryb awaryjny — łagodna degradacja, nie ciche błędy.

#How We Work

Discovery - Audyt danych - Architektura - Budowa - Monitoring

Discovery

Mapujemy Twój przypadek użycia, źródła danych, punkty integracji i ograniczenia biznesowe przed wyborem technologii.

Audyt danych

Oceniamy jakość danych, strukturę i wymagania retrieval. Większość projektów AI zawodzi tutaj - my to naprawiamy jako pierwsze.

Architektura

Wybór modelu, strategia retrieval, warstwa integracji, bezpieczeństwo i audytowalność - zaprojektowane przed napisaniem jakiegokolwiek kodu.

Build Produkcyjny

Iteracyjny development z ciągłą ewaluacją. Żadnych handoffów czarnej skrzynki - widzisz każdy krok.

Monitoring

Monitoring po launchu, wykrywanie driftu, pipeline'y retrainingu i bieżąca optymalizacja.

#AI Discovery Sprint

Nie wiesz od czego zacząć?

W 1-2 tygodnie mapujemy Twój przypadek użycia, oceniamy dane, identyfikujemy ryzyka integracyjne i opisujemy architekturę oraz budżet pierwszego wdrożenia AI.

ZACZNIJ OD AI DISCOVERY →OPOWIEDZ O SWOIM PRZYPADKU →

Analizujemy źródła danych, punkty integracji, ryzyka i opisujemy architekturę MVP oraz budżet.

#FAQ

Czym różni się RAG od standardowego chatbota?+

Standardowy chatbot generuje odpowiedzi na podstawie danych treningowych - nie ma dostępu do informacji specyficznych dla Twojej firmy i może halucynować fakty. System RAG pobiera w czasie rzeczywistym trafne treści z Twoich rzeczywistych źródeł danych i używa ich jako kontekstu dla modelu językowego. Efektem są zakorzenione, dokładne odpowiedzi oparte na Twoich dokumentach i danych operacyjnych.

Czy pracujecie z istniejącymi systemami ERP i CRM?+

Tak - integrujemy warstwy AI bezpośrednio z Twoimi istniejącymi systemami bez konieczności pełnej migracji. Łączymy LLM, pipeline'y RAG i agenty AI z SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics, własnymi ERP i legacy bazami danych. Twoje dane zostają tam gdzie są. Budujemy własne konektory API gdy natywne integracje są niedostępne.

Jak długo trwa projekt integracji AI?+

To zależy od zakresu. Skupiony chatbot RAG na istniejących dokumentach można dostarczyć w 4-6 tygodni. Pełny pipeline LLM z integracją ERP, własnym retrieval i infrastrukturą MLOps zajmuje zazwyczaj 3-4 miesiące. Zawsze zaczynamy od fazy discovery i audytu danych zanim zobowiążemy się do harmonogramu - większość opóźnień w projektach AI wynika z niedoszacowania warstwy przygotowania danych.

Jakie formaty danych i źródła obsługujecie?+

racujemy z praktycznie każdym źródłem danych: PDF-ami, dokumentami Word, plikami Excel, treścią HTML, bazami SQL i NoSQL, REST API, eksportami ERP, danymi CRM, archiwami email i własnymi formatami plików. Dla danych nieustrukturyzowanych budujemy pipeline'y ingestion i preprocessingu. Dla danych strukturalnych budujemy warstwy zapytań łączące lookup do bazy z generacją LLM.

Czy oferujecie wsparcie po wdrożeniu i monitoring modeli+

Tak. Zapewniamy bieżące wsparcie techniczne, monitoring wydajności modeli, wykrywanie driftu i pipeline'y retrainingu. Systemy AI degradują się z czasem gdy rozkłady danych się zmieniają - budujemy infrastrukturę monitoringu która wykrywa to wcześnie i uruchamia retraining automatycznie lub alertuje Twój zespół. Budujemy długoterminowe partnerstwa, nie jednorazowe dostawy.

Czy explainable AI jest dostępne dla branż regulowanych?+

Tak - i dla branż regulowanych jest to wymóg, nie opcja. Każda rekomendacja AI w naszych systemach zawiera ścieżkę decyzyjną możliwą do prześledzenia przez zarząd, zespoły compliance lub zewnętrznych certyfikatorów. Dostarczyliśmy systemy explainable AI w rolnictwie, sektorze prawnym i usługach finansowych. Jeśli Twoja branża wymaga udokumentowanych decyzji AI, wbudowujemy tę audytowalność w architekturę od pierwszego dnia.

Ile kosztuje projekt integracji AI?+

Nie posiadamy stałych pakietów cenowych. Każdy projekt wyceniamy indywidualnie na podstawie złożoności danych, zakresu integracji, wymagań infrastrukturalnych i potrzeb bieżącego monitoringu. Skupiony chatbot RAG na istniejących dokumentach zaczyna się od innego budżetu niż pełny pipeline MLOps z integracją ERP i własnym retrieval. Po rozmowie discovery i audycie danych przygotowujemy realistyczną wycenę z jasnym zakresem i deliverables.

#Knowledge Base

Nasza firma zaczyna mieć więcej specjalistów niż pracowników