Gen AI poprawia interakcje z klientem i procesy w firmie
Wdrażamy rozwiązania Gen AI, które personalizują sprzedaż, budują zaangażowanie użytkowników i oszczędzają Twój czas.
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Gen AI zwiększa zadowolenie klientów i wydajność firmy
Pomożemy Ci wykorzystać potencjał danych dzięki Generative AI.
Automatyczna analiza dokumentów
Szybka i efektywna analiza tysięcy raportów, faktur, czy dokumentacji produktowych uwalnia czas na bardziej kreatywne i strategiczne działania, bez ryzyka błędów ludzkich w interpretacji danych.
Zawsze dostępna obsługa klienta
Chatboty i wirtualni asystenci są gotowi, by odpowiadać na pytania użytkowników przez całą dobę. Dzięki automatyzacji wsparcia nie musisz utrzymywać drogiego, rozbudowanego działu obsługi klienta.
Generowanie treści wysokiej jakości
Gen AI wspiera tworzenie jakościowych treści marketingowych, takich jak posty na social media i artykuły, a dzięki integracji z danymi organizacji ma kompletną wiedzę o firmie i jej ofercie.
Wyszukiwanie opisem i obrazem
Kupujący opisuje słowami szukany przedmiot, lub załącza zdjęcie podobnego, a AI podpowiada najlepiej pasujące towary z Twojego asortymentu – to innowacje. które zapewniają przewagę nad konkurencją.
Inteligentne przetwarzanie danych
Gen AI automatycznie porządkuje, taguje i streszcza dokumenty, zdjęcia i wideo, ułatwiając wyszukiwanie i zarządzanie wiedzą w Twojej organizacji.
Większa personalizacja ofert
Gen AI analizuje zachowania klienta i na ich podstawie rekomenduje oferty m.in. w notyfikacjach i newsletterach. Doradza też produkty w trakcie zakupów, co zwiększa szanse, że klient powiększy koszyk.
Poznaj więcej zastosowań Gen AI
PorozmawiajmyTworzymy kompleksowe rozwiązania w oparciu o Gen AI
Nasze usługi rozwiązują realne problemy biznesowe, zapewniając szybki zwrot z inwestycji.
Wiedza i doświadczenie na każdym etapie procesu:
Analizujemy potrzeby i określamy cele
Poznajemy Twoje problemy i wymagania biznesowe oraz potencjał danych firmowych z perspektywy ich użyteczności dla Gen AI. Wybieramy technologię, która najlepiej sprawdzi się w tym konkretnym zastosowaniu.
Potwierdzamy założenia projektowe
Przygotowujemy wdrożenie testowe, które demonstruje możliwości GenAI i pozwala zweryfikować oczekiwania klienta.
Budujemy wersję produkcyjną
Po zaakceptowaniu rozwiązań przedstawionych na etapie proof of concept korzystamy z zebranych wniosków i uwag, by udoskonalić ostateczną wersję rozwiązania Gen AI.
Wdrażamy, integrujemy i testujemy
Gotowe rozwiązanie wdrażamy w środowisku produkcyjnym i integrujemy z Twoimi systemami. Przeprowadzamy testy końcowe, by zapewnić działanie zgodne z oczekiwaniami i płynną współpracę Gen AI z infrastrukturą firmową.
Monitorujemy i rozwijamy
Monitorujemy zbudowane rozwiązanie, by zapewnić maksymalną wydajność i zgodność z Twoimi wymaganiami. W razie potrzeby rozwijamy go, wzbogacając o nowe funkcjonalności.
Przyspiesz codzienną pracę dzięki Gen AI
PorozmawiajmyZobacz, jak Gen AI
działa w praktyce
Obejrzyj demo i przekonaj się, jak dzięki GenAI można w prosty sposób analizować duże dokumenty.
Od faktur i umów, po CV czy polisy.
Poznaj historie sukcesu naszych klientów
Zautomatyzowaliśmy przetwarzanie dokumentów dla Nexery i odzyskaliśmy 2000+ godzin pracy zespołu
Pomogliśmy Nexerze zapanować nad rosnącym zbiorem dokumentów związanych z infrastrukturą dzierżawioną. Dzięki technologii GenAI i autorskiemu ekstraktorowi danych zautomatyzowaliśmy przetwarzanie prawie 30 000 dokumentów – decyzji, umów, załączników – a także stworzyliśmy klasyfikator dokumentów i narzędzia do eksportu danych do wewnętrznych systemów firmy.
Efekt? Oszczędność ponad 2000 godzin pracy, pełna kontrola nad zobowiązaniami, eliminacja błędów w płatnościach i realna prognoza kosztów. Zespół Nexery zyskał nowe kompetencje i gotową bazę pod dalszą automatyzację pracy z dokumentami.
Zwiększyliśmy zaangażowanie użytkowników Tutlo dzięki modelom Machine Learning
Pomogliśmy platformie edukacyjnej Tutlo lepiej zrozumieć zachowania uczniów i nauczycieli, wdrażając spersonalizowany model ML w środowisku BigQueryML. Dzięki analizie ponad 80 zmiennych oraz segmentacji użytkowników stworzyliśmy precyzyjny model przewidujący zaangażowanie uczniów, co przełożyło się na lepszą personalizację doświadczenia nauki.
Efekt? 80% skuteczności predykcji, szybsze decyzje biznesowe, większa motywacja do nauki oraz intuicyjniejsze korzystanie z platformy – wszystko bez konieczności migracji danych między systemami.
Obniżyliśmy koszty magazynowania o 30% dla firmy z branży e-commerce
Pomogliśmy klientowi z sektora e-commerce uporządkować dane z wielu kanałów sprzedaży, zbudować hurtownię danych w BigQuery i wdrożyć modele ML prognozujące popyt i optymalizujące stany magazynowe. Zautomatyzowaliśmy procesy zamówień, integrując algorytmy z operacjami logistycznymi.
Efekt? 30% mniej zalegających zapasów, 15% większa sprzedaż bestsellerów i znaczące oszczędności dzięki lepszemu planowaniu zakupów i ograniczeniu wyprzedaży.
Pomogliśmy AMS przekształcić dane z nośników reklamowych w mierzalne efekty kampanii
We współpracy z liderem reklamy OOH/DOOH stworzyliśmy skalowalną hurtownię danych i zintegrowaliśmy źródła zewnętrzne, takie jak Proxi.cloud czy CitiesAI. Dzięki wdrożeniu BigQuery oraz Machine Learning, AMS może dziś planować kampanie reklamowe w czasie niemal rzeczywistym, targetować je na podstawie zachowań odbiorców i analizować ich skuteczność z niespotykaną dotąd precyzją.
Efekt? Wyższy zwrot z inwestycji dla klientów, lepsze targetowanie kampanii i utrzymanie pozycji lidera w erze digitalizacji reklamy.
Twoje dane kryją w sobie potencjał. Zapytaj nas, jak go wykorzystać
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
Jak ocenię efekty wdrożenia rozwiązań Gen AI?
Efekty wdrożenia Gen AI można ocenić przede wszystkim poprzez wzrost wydajności – w wielu przypadkach rozwiązania Gen AI zastępują manualną pracę, co przekłada się na znaczne oszczędności czasu i zasobów. Dodatkowo, jakość pracy wykonanej przez AI będzie monitorowana na podstawie wspólnie zdefiniowanych KPI, które pozwolą mierzyć efektywność i dokładność działań systemu.
W jakich branżach sprawdzą się rozwiązania Gen AI?
Dzięki Generative AI można z łatwością zautomatyzować procesy wykonywane wcześniej przez ludzi, m.in. personalizację ofert i rekomendacje produktowe w e-commerce, analizy danych transakcyjnych w finansach, czy generowanie tekstów i obrazów do reklam w marketingu. Automatyczna obsługa klienta (chatboty) może być użyta w każdej firmie, która ma bezpośredni kontakt z klientami.
Skąd mogę wiedzieć, czy mam infrastrukturę odpowiednią do wdrożenia Gen AI?
Na początku współpracy nasi eksperci oceniają istniejące systemy i, jeśli to konieczne, pomagają w rozbudowie lub optymalizacji Twoich potoków danych, przechowywania i integracji zasobów cyfrowych. Gwarantuje to, że wdrożone w organizacji rozwiązania Gen AI będą skalowalne, wydajne i idealnie dopasowane do Twojej infrastruktury IT.
Ile czasu zajmie wdrożenie rozwiązań Gen AI?
Czas wdrożenia zależy od skali projektu i stopnia zaawansowania rozwiązania. Typowo proces wdrożenia trwa od kilku tygodni do kilku miesięcy. Dopasowujemy harmonogram do Twoich potrzeb.
Co jeśli będziemy wprowadzać zmiany w sklepie? Czy to dalej będzie działać?
Nasze rozwiązania są projektowane tak, aby adaptować się do zmian w Twoim sklepie. Regularne aktualizacje i wsparcie zapewniają ciągłą funkcjonalność i skuteczność systemu.
Czy nowe technologie będą kompatybilne z naszą technologią?
Generative AI jest kompatybilne z większością nowoczesnych technologii. Nasze podejście uwzględnia istniejącą infrastrukturę, aby zapewnić łatwą integrację i skalowalność.
Czy Gen AI to rozwiązanie tylko dla dużych firm?
Gen AI to rozwiązanie dla firm każdej wielkości. Skalowalność pozwala na dostosowanie systemu do budżetu i potrzeb, co czyni je odpowiednim zarówno dla małych, jak i dużych przedsiębiorstw.