Agenci AI,
czyli Twoja organizacja
na autopilocie
Wyjdź poza proste czatboty. Budujemy inteligentnych agentów, którzy autonomicznie analizują informacje, łączą rozproszone systemy i wykonują zadania biznesowe w czasie rzeczywistym.
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Wyzwania, które rozwiązują
Agenci AI
Zwykłe systemy przetwarzają dane. Agenci AI wykonują pracę, eliminując wąskie gardła w procesach, które do tej pory wymagały setek godzin manualnej analizy. Dzięki autonomicznemu rozumieniu kontekstu, nasi Agenci nie tylko odczytują informacje, ale samodzielnie podejmują decyzje i realizują zadania bezpośrednio w Twoich systemach.
Likwidacja silosów informacyjnych
Agent przeszukuje bazy SQL, PDF-y i maile jednocześnie, łącząc fakty w jedną logiczną odpowiedź. Dzięki temu Twój zespół nie traci czasu na ręczne przełączanie się między systemami.
Bezpieczeństwo i Compliance
Zapewniamy pełną kontrolę: Agent sprawdza 100% dokumentacji, błyskawicznie flagując błędy i luki prawne. To całkowita eliminacja ryzyka przeoczenia kluczowych zapisów w masowych zbiorach.
Eliminacja paraliżu operacyjnego
Agenci jako eksperci pierwszej linii analizują mapy i schematy, wspierając inżynierów w terenie w kilka sekund. Skraca to przestoje i pozwala na natychmiastowe rozwiązanie awarii na miejscu.
Automatyczna koordynacja i egzekucja
Agent nie tylko odczytuje dane, ale fizycznie wykonuje akcje: księguje faktury w ERP i aktualizuje statusy w CRM. Przekształca to statyczną analizę w dynamiczny i w pełni zautomatyzowany obieg pracy.
Bezpłatna konsultacja z Ekspertem rozwiązań AI
Omów wyzwania Twojej firmy
Wybierz swojego
cyfrowego eksperta AI
Data Hub Agent
Data Hub Agent
- Zadanie: Fizyczne przeszukiwanie wielu baz danych i dokumentacji technicznej.
- Efekt: Rozwiązuje problem rozproszonej wiedzy, dostarczając kadrze zarządzającej odpowiedzi w sekundy.
Audit Agent
Audit Agent
- Zadanie: Nieustanny audyt każdej nowej umowy, faktury czy decyzji lokalizacyjnej.
- Efekt: Blokuje błędy i ryzykowne zapisy przed ich zatwierdzeniem, gwarantując 100% zgodności z procedurami.
Field Support Agent
Field Support Agent
- Zadanie: Interpretacja map sieci, schematów instalacji i skomplikowanych instrukcji.
- Efekt: Prowadzi inżyniera krok po kroku przez naprawę, eliminując potrzebę wielogodzinnych konsultacji z centralą.
Operational Agent
Operational Agent
- Zadanie: Samodzielna integracja danych z dokumentów z systemami operacyjnymi firmy.
- Efekt: Księguje faktury i aktualizuje projekty w systemach ERP/CRM, uwalniając czas działów operacyjnych.
Zatrudnij Agentów AI w swojej organizacji
Skontaktuj sięBezpieczeństwo i architektura
Wdrożenie Agentów AI w dużej organizacji wymaga fundamentów, którym można zaufać.
Wykorzystujemy potęgę Google Cloud, aby zapewnić pełną izolację Twojej własności intelektualnej.
Prywatność Twoich danych (VPC)
Całe przetwarzanie odbywa się wewnątrz Twojego Virtual Private Cloud. Dane nigdy nie opuszczają bezpiecznej infrastruktury Twojej firmy.
Brak trenowania modeli publicznych
Gwarantujemy, że Twoje dokumenty i zapytania nie są wykorzystywane do trenowania publicznych wersji modeli Gemini czy Vertex AI.
Pełne Data Governance
Zachowujesz całkowitą kontrolę nad uprawnieniami i dostępem do informacji, zgodnie ze standardami RODO i audytem bezpieczeństwa IT.
Integracja z Vertex AI
Korzystamy z najbezpieczniejszej platformy AI na rynku, co pozwala na stabilne skalowanie rozwiązań od jednego działu do całej korporacji.
Zobacz, jak budujemy bezpieczne rozwiązania AI
Skontaktuj sięWybierasz ekspertów
Jesteśmy pomostem między surową mocą obliczeniową Google a realnym procesem biznesowym. Jako Partner Google Cloud, nie tylko dostarczamy technologię, ale projektujemy ją tak, by pracowała na Twój wynik finansowy.
▪️ Eksperci od danych: Najpierw porządkujemy Twoją architekturę, by AI działało na czystych i wiarygodnych informacjach.
▪️ Pętla walidacji: Wdrażamy mechanizmy nadzoru, dzięki którym Twoi eksperci mogą łatwo weryfikować pracę AI, eliminując błędy.
▪️ Transparentność kosztów: Optymalizujemy wykorzystanie modeli na platformie Vertex AI, byś płacił tylko za realnie wykonaną pracę Agentów.
Poznaj historie sukcesu naszych klientów
Pomogliśmy Celsium zbudować hurtownię danych, która zredukowała koszty o 180 000 zł rocznie
Zintegrowaliśmy dane z liczników, SCADA, systemów billingowych i pogodowych w jednej hurtowni na Google Cloud Platform. Stworzyliśmy zaawansowane procesy ETL, mechanizmy kontroli jakości danych i dashboardy w Tableau, wspierające codzienną analizę produkcji i zużycia ciepła.
Efekt? Wykrywanie awarii liczników w 1 dzień (wcześniej miesiąc), 3× dziennie aktualizowane dane operacyjne i znaczne oszczędności dzięki optymalizacji źródeł ciepła i lepszemu bilansowaniu popytu.
Zbudowaliśmy nowoczesną hurtownię danych w GCP dla Polskiego Światłowodu Otwartego
Pomogliśmy PŚO zaprojektować i wdrożyć skalowalną architekturę Data Lake na Google Cloud Platform. Zintegrowaliśmy 13 źródeł danych, stworzyliśmy automatyczne procesy ELT, zabezpieczenia dostępu i model danych będący jednym źródłem prawdy w organizacji.
Efekt? Niezależność w raportowaniu, szybka integracja nowych systemów, gotowość na przyszłe potrzeby i oszczędność kosztów dzięki eliminacji infrastruktury on-premise.
Pomogliśmy AMS wykorzystać dane z nośników DOOH i utrzymać pozycję lidera reklamy zewnętrznej
Zbudowaliśmy nowoczesny ekosystem danych dla AMS – lidera reklamy OOH i DOOH. Połączyliśmy dane z nośników, systemów wewnętrznych, Proxi.cloud i CitiesAI, tworząc jednolitą hurtownię danych w BigQuery z analizą w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Efekt? Targetowanie oparte na danych, automatyzacja kampanii, lepsze wyniki dla klientów i umocnienie pozycji rynkowej dzięki programmatic buying w oparciu o rzeczywisty zasięg.
Pomogliśmy Tutlo zautomatyzować integrację danych i zbudować nowoczesne ETL w czasie rzeczywistym
We współpracy z zespołem Tutlo zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy architekturę integracji danych opartą o bezserwerowe komponenty Google Cloud. System umożliwia synchronizację danych z dziesiątek źródeł – w tym CRM – z pełnym monitoringiem, automatyzacją CI/CD i gotowością do dalszej skalowalności.
Efekt? Stabilny i elastyczny ekosystem danych, gotowy na automatyzację procesów, projekty ML i dynamiczny rozwój platformy edukacyjnej.
Pomogliśmy FunCraft prognozować ROI i optymalizować budżety UA w branży mobile gaming
Dla amerykańskiego studia gier wdrożyliśmy kompleksowe rozwiązanie BI, integrując dane z Adjust, sklepów i platform reklamowych do hurtowni BigQuery. Zbudowaliśmy zaawansowane dashboardy w Looker Studio oraz modele predykcyjne ROI, które umożliwiają podejmowanie trafnych decyzji budżetowych – nawet przy długim cyklu zwrotu z inwestycji.
Efekt? Zespół marketingu FunCraft działa szybciej, skuteczniej i z pełną kontrolą nad danymi.
Twoje dane kryją w sobie potencjał. Zapytaj nas, jak go wykorzystać
Czy Twoja infrastruktura
jest gotowa na Agentów AI?
Pobierz naszą checklistę
Dowiedz się, co musisz naprawić, zanim zainwestujesz w rozwiązania AI, aby uniknąć kosztownych błędów.
Błyskawiczny audyt 10 kluczowych obszarów: Sprawdzisz wszystko, od integracji danych i dojrzałości potoków ETL, po bezpieczeństwo i gotowość na modele ML.
Indywidualna interpretacja Twojego wyniku: Dowiesz się, czy jesteś na etapie budowy fundamentów, czy Twoja organizacja jest już gotowa na wdrożenie zaawansowanych Agentów AI.
Dlaczego Alterdata?
Łączymy doświadczenie ekspertów, szeroką znajomość technologii i elastyczne podejście do współpracy, aby tworzyć rozwiązania danych realnie dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.
Kompleksowa realizacja End-to-End
Prowadzimy cały proces: od doradztwa i wyboru technologii, przez budowę hurtowni danych, po rozwój, utrzymanie i optymalizację rozwiązań. Dzięki temu klient otrzymuje spójne wsparcie na każdym etapie pracy z danymi, bez konieczności koordynowania wielu niezależnych dostawców.
Ekspercki zespół danych
Łączymy kompetencje inżynierów danych, analityków, data scientistów, architektów IT i konsultantów biznesowych, aby odpowiadać zarówno na potrzeby technologiczne, jak i biznesowe. Nasz zespół pomaga przełożyć cele organizacji na konkretne rozwiązania, które realnie wspierają decyzje i rozwój firmy.
Neutralność technologiczna
Dobieramy narzędzia do celu, a nie odwrotnie. Pracujemy z popularnymi technologiami chmurowymi i analitycznymi, m.in. Google Cloud, Azure, AWS, Snowflake, Databricks, Power BI, Tableau czy Looker. Dzięki szerokiej znajomości narzędzi rekomendujemy rozwiązania najlepiej dopasowane do sytuacji klienta, zamiast forsować jedną technologię.
Elastyczny model współpracy
Oferujemy wsparcie dokładnie wtedy, gdy go potrzebujesz, od pojedynczych specjalistów po model Data Team as a Service, bez konieczności budowania pełnego zespołu wewnętrznie. Pozwala to szybko zwiększać kompetencje organizacji i korzystać z wiedzy ekspertów w zakresie dopasowanym do aktualnych potrzeb.
Rozwiązania dopasowane do biznesu
Projektujemy usługi i architekturę pod konkretne wymagania, budżet, branżę, wielkość firmy oraz cele biznesowe klienta. Każde wdrożenie traktujemy indywidualnie, aby technologia wspierała procesy, sposób pracy i priorytety danej organizacji.
Bezpieczna architektura
Tworzymy skalowalne, bezpieczne rozwiązania gotowe na rozwój organizacji, rosnącą ilość danych i migrację do nowoczesnych środowisk chmurowych. Dbamy o kontrolę dostępu, stabilność i możliwość dalszej rozbudowy, aby platforma danych mogła rozwijać się razem z firmą.
Tech stack: fundament naszej pracy
Poznaj narzędzia i technologie, które napędzają rozwiązania tworzone przez Alterdata.
Google Cloud Storage umożliwia przechowywania danych w chmurze i wydajność, elastyczne zarządzanie dużymi zbiorami danych. Zapewnia łatwy dostęp do danych i wsparcie zaawansowanych analiz.
Azure Data Lake Storage to usługa przechowywania oraz analizowania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w chmurze, stworzona przez Microsoft. Data Lake Storage jest skalowalne i obsługuje różne formaty danych.
Amazon S3 to usługa chmurowa do bezpiecznego przechowywania danych o praktycznie nieograniczonej skalowalności. Jest wydajna i zapewnia spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Databricks to chmurowa platforma analityczna, łącząca inżynierię i analizę danych oraz machine learning i modele predykcyjne. Z wysoką wydajnością przetwarza ona także duże zbiory danych.
Microsoft Fabric to zintegrowane środowisko analityczne, łączące w różne narzędzia, takie jak Power BI, Data Factory, czy Synapse. Platforma obsługuje cały cyklu życia danych, integrację, przetwarzanie, analizę i wizualizację wyników.
Google Big Lake to usługa, która łączy w sobie cechy hurtowni oraz jezior danych i ułatwia zarządzanie danymi w różnych formatach oraz lokalizacjach. Pozwala także przetwarzać duże zbiory danych bez przenoszenia między systemami.
Google Cloud Dataflow do usługa przetwarzania dużych ilości danych oparta na Apache Beam. Wspiera rozproszone przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz zaawansowane analizy
Azure Data Factory to usługa integracji danych w chmurze, która automatyzuje przepływy danych i orkiestruje procesy przetwarzania. Umożliwia łączenie danych ze źródeł chmurowych i lokalnych do przetwarzania w jednym środowisku.
Apache Kafka przetwarza w czasie rzeczywistym strumienie danych i wspiera zarządzanie dużymi ilościami danych z różnych źródeł. Pozwala analizować zdarzenia natychmiast po ich wystąpieniu.
Pub/Sub służy do przesyłania wiadomości między aplikacjami, przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym, ich analizy i tworzenia kolejek komunikatów. Dobrze integruje się z mikrousługami oraz architekturami sterowanymi zdarzeniami (EDA).
Google Cloud Run obsługuje aplikacje kontenerowe w skalowalny i zautomatyzowany sposób, przez co optymalizuje koszty oraz zasoby. Pozwala na elastyczne i wydajne zarządzanie aplikacjami w chmurze, zmniejszając obciążenie pracą.
Azure Functionsto inne rozwiązanie bezserwerowe, które uruchamia kod w reakcji na zdarzenia, eliminując potrzebę zarządzania serwerami. Jego inne zalety to możliwość automatyzowania procesów oraz integrowania różnych usług.
AWS Lambda to sterowana zdarzeniami, bezserwerowa funkcja jako usługa (FaaS), która umożliwia automatyczne uruchamianie kodu w odpowiedzi na zdarzenia. Pozwala uruchamiać aplikacje bez infrastruktury serwerowej.
Azure App Service to platforma chmurowa, służąca do uruchamiania aplikacji webowych i mobilnych. Oferuje automatyczne skalowanie zasobów i integrację z narzędziami DevOps, (np. GitHub, Azure DevOps)
Snowflake to platforma, która umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w chmurze. Jest łatwo skalowalna, wydajna, zapewnia też spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Amazon Redshift to hurtownia danych w chmurze, która umożliwia szybkie przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych. Redshift oferuje także tworzenie złożonych analiz i raportów z danych w czasie rzeczywistym.
BigQuery to skalowalna platforma analizy danych od Google Cloud. Umożliwia ona szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, analitykę oraz zaawansowane raportowanie. Ułatwia dostęp do danych dzięki integracji z różnymi ich źródłami.
Azure Synapse Analytics to platforma łącząca hurtownię danych, przetwarzanie big data oraz analitykę w czasie rzeczywistym. Umożliwia przeprowadzanie skomplikowanych analiz na dużych wolumenach danych.
Data Build Tool umożliwia łatwą transformację i modelowanie danych bezpośrednio w bazach danych. Pozwala tworzyć złożone struktury, automatyzować procesy i zarządzać modelami danych w SQL.
Dataform jest częścią Google Cloud, która automatyzuje transformację danych w BigQuery, w oparciu o język zapytań SQL. Wspiera bezserwerową orkiestrację strumieni danych i umożliwia pracę zespołową z danymi.
Pandas to biblioteka struktur danych oraz narzędzi analitycznych w języku Python. Jest przydatna w manipulowaniu danymi i analizach. Pandas jest używana szczególnie w statystyce i machine learningu.
PySpark to interfejs API dla Apache Spark, który pozwala przetwarzać duże ilości danych w rozproszonym środowisku, w czasie rzeczywistym. To narzędzie jest proste w użyciu oraz wszechstronne w działaniu.
Looker Studio to narzędzie służące do eksploracji i zaawansowanej wizualizacji danych pochodzących z różnych źródeł, w formie czytelnych raportów, wykresów i dashboardów. Ułatwia współdzielenie danych oraz wspiera równoczesną pracę wielu osób, bez potrzeby kodowania.
Tableau, aplikacja od Salesforce, to wszechstronne narzędzie do analiz i wizualizacji danych, idealne dla osób szukających intuicyjnych rozwiązań. Cenione za wizualizacje danych przestrzennych i geograficznych, szybkie identyfikowanie trendów oraz dokładność analiz danych.
Power BI, platforma Business Intelligence koncernu Microsoft, wydajnie przekształca duże ilości danych w czytelne, interaktywne wizualizacje i przystępne raporty. Łatwo integruje się z różnymi źródłami danych oraz monitoruje KPI w czasie rzeczywistym.
Looker to platforma chmurowa do Business Intelligence oraz analityki danych, która pozwala eksplorować, udostępniać oraz wizualizować dane i wspiera procesy decyzyjne. Looker wykorzystuje też uczenie maszynowe do automatyzacji procesów i tworzenia predykcji.
Terraform to narzędzie open-source, które pozwala na zarządzanie infrastrukturą jako kodem oraz automatyczne tworzenie i aktualizację zasobów w chmurze. Wspiera efektywne kontrolowanie infrastruktury, minimalizuje ryzyko błędów, zapewnia transparentność i powtarzalność procesów.
GCP Workflows automatyzuje przepływy pracy w chmurze, a także ułatwia zarządzanie procesami łączącymi usługi Google Cloud. To narzędzie pozwala oszczędzać czas dzięki unikaniu dublowania działań, poprawia jakości pracy, eliminując błędy, oraz umożliwia wydajne zarządzanie zasobami.
Apache Airflow zarządza przepływem pracy, umożliwia planowanie, monitorowanie oraz automatyzację procesów ETL i innych zadań analitycznych. Daje też dostęp do statusu zadań ukończonych i bieżących oraz wgląd w logi ich wykonywania.
Rundeck to narzędzie open-source do automatyzacji, które umożliwia planowanie, zarządzanie oraz uruchamianie zadań na serwerach. Pozwala na szybkie reagowanie na zdarzenia i wspiera optymalizację zadań administracyjnych.
Python to kluczowy język programowania w uczeniu maszynowym (ML). Dostarcza bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow i scikit-learn, umożliwiając tworzenie i testowanie zaawansowanych modeli.
BigQuery ML pozwala na budowę modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w hurtowni danych Google wyłącznie za pomocą SQL. Zapewnia szybki time-to-market, jest efektywny kosztowo, umożliwia też szybką pracę iteracyjną.
R to język programowania do obliczeń statystycznych i wizualizacji danych, do tworzenia oraz testowania modeli uczenia maszynowego. Umożliwia szybkie prototypowanie oraz wdrażanie modeli ML.
Vertex AI służy do deplymentu, testowania i zarządzania gotowymi modeli ML. Zawiera także gotowe modele przygotowane i trenowane przez Google, np. Gemini. Vertex AI wspiera też niestandardowe modele TensorFlow, PyTorch i inne popularne frameworki.
FAQ
Czy wdrożenie Agentów AI jest bezpieczne dla danych firmowych?
Tak. Budując rozwiązania w oparciu o infrastrukturę Google Cloud (GCP), gwarantujemy pełną izolację danych. Twoje informacje są przetwarzane wewnątrz Twojego projektu, nie są wykorzystywane do trenowania publicznych modeli AI i podlegają najwyższym standardom Data Governance oraz wymogom RODO.
Jak uniknąć tzw. halucynacji AI w procesach biznesowych?
W Alterdata stosujemy architekturę RAG (Retrieval-Augmented Generation) oraz autorskie pętle walidacji. Dzięki temu Agent AI nie „zmyśla” odpowiedzi, lecz operuje wyłącznie na dostarczonych mu, zweryfikowanych źródłach wiedzy (bazach danych, plikach PDF, mailach). Każdy wynik może zostać dodatkowo zweryfikowany przez człowieka w ramach procesu human-in-the-loop.
Na jakich modelach bazują Agenci AI od Alterdata?
Wykorzystujemy najnowocześniejsze modele dostępne na platformie Vertex AI, w tym rodzinę modeli Gemini. Dobieramy technologię do konkretnego zadania od szybkich modeli do klasyfikacji, po zaawansowane silniki rozumujące do analizy wielostronicowych dokumentów technicznych i prawnych.
Ile czasu zajmuje wdrożenie pierwszego Agenta AI (PoC)?
Zgodnie z naszą metodologią, budowa Proof of Concept (PoC) trwa zazwyczaj od 4 do 6 tygodni. Pozwala to na szybkie przetestowanie wybranego przypadku biznesowego (np. automatyzacji analizy umów) i ocenę realnego zwrotu z inwestycji (ROI) przed pełnym skalowaniem systemu.
Czy Agenci AI mogą integrować się z moimi obecnymi systemami (ERP, CRM, SQL)?
Tak, to jedna z ich głównych ról. Agenci AI są projektowani jako „cyfrowi pracownicy”, którzy poprzez API mogą fizycznie wykonywać zadania w zewnętrznych systemach: od aktualizacji statusów w CRM, przez odpytywanie baz SQL, aż po generowanie gotowych raportów w arkuszach.
Jaka jest relacja między Document AI a Agentem AI?
Document AI to potężny fundament służący do precyzyjnej ekstrakcji danych z dokumentów. Agent AI to nadbudowa, która wykorzystuje te dane w praktyce. Podczas gdy Document AI „wyciąga” informacje, Agent potrafi je zinterpretować, zestawić z wiedzą z innych systemów i podjąć na ich podstawie konkretną decyzję biznesową, stając się autonomicznym ogniwem w procesie.
Czy Agenci AI potrafią pracować na nieczytelnych skanach lub pismach odręcznych?
Tak. Dzięki integracji z zaawansowanymi modelami wizyjnymi w ramach Google Cloud, nasi Agenci radzą sobie z dokumentacją o niskiej jakości, skomplikowanymi tabelami oraz pismem odręcznym. System nie tylko odczytuje znaki, ale dzięki technologii LLM rozumie kontekst, co pozwala mu poprawnie zinterpretować treść nawet tam, gdzie tradycyjny OCR zawodzi.
W jaki sposób Agent AI integruje się z moją obecną infrastrukturą danych?
Agenci AI są projektowani jako rozwiązania „API-first”. Oznacza to, że mogą pobierać dane bezpośrednio z Twoich hurtowni danych (np. BigQuery), systemów CRM lub dysków chmurowych. Po przetworzeniu informacji, Agent może samodzielnie wywołać akcję w innym systemie – np. założyć ticket w systemie wsparcia lub zaktualizować rekord w bazie SQL.
Czy rozwiązanie jest skalowalne przy nagłym wzroście liczby dokumentów?
Absolutnie. Wykorzystanie natywnej infrastruktury Google Cloud pozwala na automatyczne skalowanie mocy obliczeniowej. Niezależnie od tego, czy przetwarzasz 100 czy 100 000 dokumentów dziennie, Agenci AI dostosowują się do obciążenia, zapewniając stałą szybkość procesowania bez konieczności inwestycji we własne serwery.
Czy do obsługi Agentów AI potrzebuję zespołu Data Scientists?
Nie. Naszym celem jest dostarczenie gotowego, „fizycznego” specjalisty cyfrowego. Projektujemy interfejsy tak, aby Twoi pracownicy biznesowi mogli nadzorować pracę Agenta i zarządzać pętlą walidacji bez znajomości programowania. Skupiamy się na tym, aby technologia była przezroczysta, a kluczowy pozostał efekt biznesowy.