Automatyzacja AI i oprogramowanie dla firm

Przykłady automatyzacji

Automatyzacja AI dla firm zaczyna się od zadań, które ktoś wykonuje co tydzień według tego samego schematu. Przykłady narzędzi, które budujemy:

Serwisy zasilane danymi publicznymi

Treści pobierane automatycznie ze źródeł urzędowych przez scrapery w Pythonie uruchamiane z crona, dane strukturalne i grafiki do udostępniania generowane programowo.

Wieloetapowy proces tworzenia artykułów

Między innymi research fraz, plan treści, pisanie, bramka faktów, grafiki i publikacja przez API. Bramka faktów zatrzymuje tekst, którego twierdzeń nie da się potwierdzić w źródłach.

Automatyczne plany treści

Plan treści dla serwisu składany z danych o popycie: tematy, frazy i struktura artykułów.

Raporty SEO i AI z danych z API

Miesięczne raporty składane automatycznie z danych Senuto, Ahrefs, DataForSEO i Google Search Console.

Aktualizacja i kategoryzacja treści na dużą skalę

Procesy oparte na OpenAI API, które aktualizują treści i przypisują je do kategorii, z kontrolą kosztu tokenów.

Narzędzia analityczne i agenci AI

Crawler z panelem w przeglądarce (Flask), klastrowanie fraz embeddingami i baza 6605 patentów z dziedziny wyszukiwania, z której agenci AI, na przykład Claude Code, korzystają przez serwer MCP.

Jak wygląda wdrożenie AI w firmie

1. Opis procesuKto dziś wykonuje zadanie, ile to trwa, jak często się powtarza i skąd pochodzą dane.
2. RachunekPorównujemy koszt obecnej pracy z kosztem budowy narzędzia i opłat za API. Jeśli wdrożenie się nie zwróci, mówimy to od razu.
3. Prototyp na prawdziwych danychPierwsza wersja działa na próbce Twoich danych, żeby było widać jakość wyników.
4. Kontrola jakościWalidacja wyników, sprawdzanie faktów i wskazanie miejsc, w których decyzję podejmuje człowiek.
5. UruchomienieNarzędzie trafia na serwer z harmonogramem zadań, logami i powiadomieniami o błędach.
6. UtrzymanieAktualizacje po zmianach modeli i API oraz kontrola miesięcznych kosztów.

Jakość wyników i koszt modeli

Model językowy potrafi napisać przekonujący tekst z błędnymi danymi. Dlatego w każdym procesie, w którym AI tworzy treść albo wyciąga wnioski, jest etap sprawdzania: porównanie ze źródłem, reguły walidacji albo akceptacja człowieka.

Koszt liczymy dla pojedynczego wywołania i dobieramy model do zadania. Tańszy wystarcza do klasyfikacji i streszczeń, mocniejszy przydaje się tam, gdzie liczy się jakość tekstu albo rozumowanie. Przez OpenRouter porównujemy kilka modeli na tych samych danych bez przepisywania kodu.

Ustalamy też, jakie dane mogą trafić do zewnętrznego API, a które zostają na serwerze firmy.

Oznaczanie treści AI i AI Act

Rozporządzenie o sztucznej inteligencji (AI Act) wprowadza w art. 50 obowiązki przejrzystości, które stosuje się od 2 sierpnia 2026 r. Dostawcy systemów AI generujących tekst, obraz, dźwięk albo wideo muszą oznaczać wyniki w formacie czytelnym dla maszyn. Firma, która publikuje tekst wygenerowany przez AI, żeby informować o sprawach interesu publicznego, musi ujawnić jego pochodzenie. Wyjątkiem jest tekst po redakcji człowieka, za który ktoś bierze odpowiedzialność redakcyjną.

Oznaczenia treści projektujemy od początku wdrożenia, razem z etapem, na którym człowiek redaguje tekst i bierze za niego odpowiedzialność. Szczegóły konkretnego wdrożenia warto potwierdzić z prawnikiem.

Oprogramowanie na zamówienie

Oprogramowanie dla firm piszemy w Pythonie, PHP i Node.js, z bazami MySQL i SQLite. Najczęściej są to panele w przeglądarce, integracje z API, na przykład Google Sheets i Search Console, scrapery i zadania uruchamiane automatycznie na serwerze.

Serwerami, na których działa to oprogramowanie, zarządzamy we współpracy ze sprawdzonymi dostawcami hostingu: konfigurujemy je przez SSH, w panelu DirectAdmin i w Cloudflare. Konfiguracja obejmuje domeny i DNS, certyfikaty SSL, harmonogram zadań, logi i powiadomienia o błędach. Pomagamy przygotować dokumentację projektową do wniosków o dofinansowanie z funduszy UE.

Pytania o automatyzację AI