Odkryj cenne informacje i przyspiesz podejmowanie decyzji dzięki rozwiązaniom AI, które uczą się i dostosowują do wyzwań Twojej firmy.
Skrócenie czasu poświęcanego na rutynowe zadania o 50-80%, co pozwala zespołom skupić się na strategicznej pracy o wyższej wartości, która wymaga ludzkiej kreatywności.
Minimalizacja błędów w przetwarzaniu danych, analizie i rutynowych decyzjach dzięki spójnym procesom opartym na AI.
Przetwarzanie i analiza ilości informacji, które przytłoczyłyby ludzkie zespoły, bez utraty jakości i spójności.
Identyfikacja nieoczywistych korelacji i wniosków w danych, które byłyby niemożliwe do wykrycia za pomocą konwencjonalnych metod analitycznych.
Zapewnianie spersonalizowanych, responsywnych interakcji za pośrednictwem interfejsów opartych na AI, które rozumieją kontekst i intencje.
Skontaktuj się z naszymi ekspertami już dziś!
Zaczynamy od zrozumienia konkretnych problemów i możliwości, identyfikując obszary, w których AI może dostarczyć wymierną wartość biznesową.
Oceniamy dostępne źródła danych i przygotowujemy kontekstowe zbiory danych zoptymalizowane pod kątem przetwarzania przez AI, zapewniając wysoką jakość danych wejściowych dla uzyskania wiarygodnych wyników.
Na podstawie wymagań klienta wybieramy i konfigurujemy odpowiednie modele AI, integrując je z istniejącymi systemami za pomocą bezpiecznych API.
Wdrażamy rozwiązanie wspólnie z zespołem klienta, zapewniając szkolenia i dokumentację, aby zagwarantować płynną adaptację i maksymalizację korzyści.
Monitorujemy wskaźniki wydajności i w razie potrzeby ponownie szkolimy modele, zapewniając, że rozwiązanie AI rozwija się wraz ze zmieniającymi się potrzebami biznesowymi.
Ekstrakcja ustrukturyzowanych informacji z umów, faktur i raportów bez ręcznej interwencji, skracająca czas przetwarzania nawet o 80%.
Umożliwienie zespołom dostępu do zbiorowej wiedzy organizacji za pomocą zapytań w języku naturalnym, z pominięciem złożonych interfejsów wyszukiwania.
Przedstawianie decydentom opcji wygenerowanych przez AI na podstawie danych historycznych, bieżących warunków i prognozowanych wyników w celu poprawy jakości decyzji.
Identyfikacja nietypowych wzorców w działaniach operacyjnych, finansach lub zachowaniach klientów, które mogą wskazywać na nowe możliwości lub potencjalne problemy wymagające uwagi.
Tworzenie spersonalizowanej komunikacji, raportów i treści na dużą skalę przy jednoczesnym zachowaniu jakości i spójności marki.
Umów się na konsultację z naszymi ekspertami już dziś.
Niezależnie od tego, czy szukasz dopasowanych rozwiązań migracyjnych, czy po prostu potrzebujesz więcej informacji, jesteśmy tutaj, aby wspierać Cię na każdym kroku. Wypełnij poniższy formularz, a my niezwłocznie się z Tobą skontaktujemy.
Skorzystaj z naszego linku Calendly lub skontaktuj się bezpośrednio z naszym ekspertem.
Radosław Ruciński
Architekt Integracji SAP / współwłaściciel
tel.: +48 450 064 128
e-mail: radoslaw.rucinski@sygeon.com
Podczas gdy tradycyjna analityka odpowiada na konkretne pytania w oparciu o znane relacje w danych, AI potrafi odkrywać nieoczekiwane wzorce, dostosowywać się do zmieniających się warunków i tworzyć prognozy bez jawnego programowania. Systemy AI doskonalą się z czasem dzięki dostępowi do nowych danych, stając się coraz cenniejszymi zasobami.
Niekoniecznie. Wiele aplikacji AI może dostarczać wartość przy niewielkich ilościach danych, zwłaszcza przy użyciu wstępnie wytrenowanych modeli. Jakość i adekwatność danych często mają większe znaczenie niż ich ilość. Możemy pomóc w ocenie gotowości danych i wdrożeniu rozwiązań odpowiednich do obecnych możliwości.
We wszystkich rozwiązaniach AI wdrażamy zasady privacy-by-design. W zależności od wymagań możemy wykorzystać wdrożenie lokalne (on-premises), bezpieczne połączenia API lub podejścia hybrydowe, które utrzymują wrażliwe dane w infrastrukturze klienta, jednocześnie wykorzystując zewnętrzne możliwości AI.
Gotowe rozwiązania (off-the-shelf) oferują szybsze wdrożenie w standardowych przypadkach użycia, ale mogą nie sprostać unikalnym wyzwaniom biznesowym. Niestandardowe rozwiązania AI wymagają większych inwestycji początkowych, ale przynoszą większą wartość w dłuższej perspektywie dla specjalistycznych potrzeb. Często rekomendujemy podejście hybrydowe, budując niestandardowe elementy na bazie uznanych platform AI.
Modele AI wymagają stałego monitorowania i konserwacji w miarę ewolucji warunków biznesowych i wzorców danych. Wdrażamy systemy śledzenia wydajności i regularne harmonogramy ponownego trenowania, aby zapobiec zjawisku dryfu modelu (model drift) i zapewnić stałą dokładność. Taka konserwacja jest kluczowym elementem każdego udanego wdrożenia AI.
Kładziemy nacisk na integrację z obecnym stosem technologicznym klienta, a nie na jego całkowitą wymianę. Za pomocą API, niestandardowych konektorów i rozwiązań middleware tworzymy połączenia między komponentami AI a istniejącymi systemami, co minimalizuje zakłócenia i maksymalizuje wartość.
Tak, mamy bogate doświadczenie w integracji z wiodącymi platformami AI, w tym Claude firmy Anthropic, modelami GPT firmy OpenAI i innymi. Oceniamy mocne strony każdej platformy pod kątem konkretnego przypadku użycia, co pozwala korzystać z najnowszych osiągnięć AI bez przywiązania do jednego dostawcy.
Najcenniejsze wdrożenia AI wykraczają poza prostą automatyzację, stając się strategicznymi partnerami w procesie podejmowania decyzji. Podczas gdy automatyzacja koncentruje się na efektywniejszym wykonywaniu predefiniowanych procesów, nowoczesne rozwiązania AI aktywnie uczestniczą w podejmowaniu decyzji, analizując złożone scenariusze, identyfikując wzorce i generując wnioski, które wspierają lepsze wybory.
Ta ewolucja stanowi fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki organizacje podchodzą do podejmowania decyzji. Zamiast polegać wyłącznie na doświadczeniu i intuicji, liderzy mogą teraz uzupełniać swoją ocenę systemami AI, które przetwarzają ogromne ilości informacji w celu identyfikacji istotnych czynników i przewidywania prawdopodobnych wyników. To oparte na współpracy podejście łączy ludzką kreatywność i rozumienie kontekstu ze zdolnościami AI do rozpoznawania wzorców.
Rezultatem jest proces decyzyjny, który uwzględnia więcej informacji, bierze pod uwagę więcej zmiennych i daje bardziej spójne wyniki, niż mogliby osiągnąć niezależnie ludzie lub maszyny. Dla organizacji stojących przed złożonymi decyzjami w niepewnym otoczeniu, takie partnerskie podejście do wdrażania AI przynosi korzyści wykraczające daleko poza oszczędności kosztów.
Retrieval Augmented Generation (RAG) stanowi jedno z najbardziej praktycznych zastosowań AI dla organizacji posiadających rozległą wiedzę wewnętrzną. Łącząc zdolności generatywne dużych modeli językowych z kontrolowanym dostępem do określonych źródeł informacji, systemy RAG tworzą inteligentne interfejsy do wiedzy organizacyjnej.
W przeciwieństwie do prostych narzędzi wyszukiwania, które zwracają dokumenty na podstawie dopasowania słów kluczowych, systemy RAG rozumieją intencje zapytań i syntetyzują odpowiedzi z wielu źródeł. Potrafią interpretować pytania w kontekście, łączyć powiązane koncepcje i prezentować informacje w przystępnych formatach, dostosowanych do potrzeb użytkownika.
Ta zdolność zmienia sposób, w jaki organizacje wykorzystują swoją zbiorową wiedzę. Zamiast polegać na ograniczonej ludzkiej pamięci lub nieporęcznych repozytoriach dokumentów, zespoły mogą wchodzić w interakcję z systemami RAG poprzez konwersacje w języku naturalnym. System pobiera odpowiednie informacje, łączy je z rozumieniem kontekstu i prezentuje wnioski w sposób, który bezpośrednio odnosi się do konkretnego wyzwania biznesowego.
Podczas gdy konsumenckie aplikacje AI przyciągają uwagę mediów, wdrożenia AI w przedsiębiorstwach wymagają bardziej zniuansowanego podejścia, które równoważy innowacyjność z praktycznymi względami biznesowymi. Organizacje odnoszące sukcesy rozumieją, że czerpanie wartości z AI nie polega jedynie na wdrażaniu najnowszych modeli, ale na znalezieniu odpowiedniej równowagi wdrożeniowej dla konkretnych wyzwań biznesowych.
To zrównoważone podejście zaczyna się od jasnej identyfikacji problemów, które AI może skutecznie rozwiązać. Zamiast szerokiego stosowania AI, organizacje osiągają lepsze wyniki, koncentrując się na konkretnych procesach, w których rozpoznawanie wzorców, predykcja lub inteligentna automatyzacja mogą przynieść wymierne korzyści w zakresie wydajności, dokładności lub generowania wniosków.
Ekonomia wdrożenia obejmuje również dobór modelu. Chociaż modele niestandardowe oferują teoretyczne przewagi wydajnościowe, koszty rozwoju i bieżącej konserwacji mogą przewyższać korzyści w wielu zastosowaniach. Dzięki strategicznemu łączeniu wstępnie wytrenowanych modeli, dostrajaniu ich do konkretnych dziedzin i tworzeniu niestandardowych rozwiązań tam, gdzie jest to absolutnie konieczne, organizacje mogą optymalizować swoje inwestycje w AI, aby uzyskać maksymalny wpływ na biznes, przy jednoczesnym zachowaniu rozsądnych ram czasowych i kosztów wdrożenia.
