Automatyzacja
z AI
Klasyfikacja ticketów / leadów / contentu. Ekstrakcja danych z PDF, faktur, formularzy (OCR + LLM). Smart routing, ticket triage, kategoryzacja. AI rozumie kontekst — robi to, czego klasyczna automatyzacja nie umie.
Co dostajesz
Działający pipeline klasyfikacji / ekstrakcji, zintegrowany z Waszymi systemami, monitorowany.
Model + prompty + eval suite
Wybór modelu (Claude/GPT/lokalny), system prompty, testy regresji na zestawie golden examples (50-200 przypadków).
Pipeline integracyjny
Input (mail, webhook, upload PDF) → preprocessing → LLM → walidacja → output do Waszego systemu (CRM, ERP, ticket system).
Human-in-the-loop dla edge case'ów
AI klasyfikuje 90%, edge case'y idą do osoby do review. Z czasem learning loop poprawia jakość modelu.
Monitoring + dashboard kosztów
Live dashboard: % automatycznej obsługi, dokładność klasyfikacji, koszt per item, czas obsługi vs przed wdrożeniem.
Proces krok po kroku
Use case'y, w których pomagamy
Klasyfikacja ticketów
Każdy zgłoszenie ticket → automatyczne nadanie kategorii, priorytetu, routing do zespołu. 80%+ poprawnie bez interwencji.
Ekstrakcja danych z faktur PDF
Faktura w PDF/skanie → OCR + LLM → strukturalne dane (numer, daty, pozycje, kwoty) → ERP. Bez ręcznego przepisywania.
Lead routing & qualification
Nowy lead → AI analizuje tekst formularza → klasyfikuje (segment, intent) → routing do właściwego sales repa + powiadomienie.
Auto-tagging contentu
Artykuły / produkty / dokumenty → automatyczne tagi, kategorie, opisy SEO. Szybciej i konsekwentniej niż ręcznie.
Najczęstsze pytania
Jak mierzymy dokładność?
Golden set (100-200 przykładów oznaczonych ręcznie) — porównujemy odpowiedzi modelu z ground truth. Precyzja, recall, F1. Cel zwykle: precision 90%+ (lepsze fałszywe negatywy niż błędne klasyfikacje), recall 70%+ (większość przypadków łapane).
Co z edge case'ami i błędami?
Human-in-the-loop: AI klasyfikuje z confidence score, niska pewność → review przez człowieka. Wszystkie błędne klasyfikacje wpisujemy do golden set, retrenujemy promptem co tydzień/miesiąc.
Czy zastępujemy ludzi?
Nie — odciążamy ich od repetytywnej części pracy. Ticket support nie znika, ale 1st-line tickets idą szybciej, ludzie skupiają się na complex cases. Typowa oszczędność: 30-60% czasu na danym workflow.
Ile to kosztuje?
Per use case: 15-50 tys. PLN implementacji. Run cost (cloud LLM): zwykle 0.001-0.01 PLN per item — kilkaset-kilka tys. PLN/mc dla typowego volumenu. Payback period zwykle 3-9 miesięcy.
Powiązane usługi
Setki
ticketów / faktur / leadów
do obsłużenia?
30-minutowa rozmowa: opowiesz nam o volumenie i procesie, oszacujemy potencjał i ROI klasyfikacji z AI.