Zaimplementujemy AI w Twojej organizacji
Projektujemy, trenujemy i wdrażamy dedykowane rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję
(GenAI, LLM, Machine Learning).
Zaufali nam:
Jakie rozwiązania AI możemy
zaimplementować w Twojej firmie?
Generative AI & LLM
Integracja i dostrajanie (fine-tuning) modeli takich jak Gemini czy GPT do specyficznych potrzeb organizacji (np. wewnętrzne systemy doradcze, automatyczna generacja treści).
Analityka Konwersacyjna
Tworzenie interfejsów pozwalających na zadawanie pytań biznesowych hurtowniom danych w języku naturalnym. Umożliwia to błyskawiczne generowanie raportów i wykresów bez znajomości SQL.
Systemy RAG
Budowa inteligentnych wyszukiwarek firmowych i chatbotów, które pozwalają pracownikom rozmawiać z tysiącami dokumentów, procedur i baz wiedzy w czasie rzeczywistym.
Document AI
Automatyzacja czytania i przetwarzania dokumentów. Wykorzystanie modeli wizyjnych AI do błyskawicznej ekstrakcji ustrukturyzowanych danych z faktur, umów, skanów czy pism odręcznych.
Predykcja i ML
Tworzenie algorytmów prognozujących sprzedaż, popyt, zachowania klientów (churn) czy wykrywających anomalie w procesach operacyjnych.
Integracja AI z Systemami
Podłączanie algorytmów AI pod istniejący ekosystem firmy: systemy CRM, ERP, e-commerce oraz hurtownie danych.
Przekształć technologię AI w zyski dla biznesu
Zapytaj o wdrożenieProces wdrożenia od pomysłu do produkcji
Przeprowadzimy Twoją firmę przez cały proces bezpiecznej adopcji sztucznej inteligencji. Nie zostawiamy Cię z samymi modelami, bierzemy pełną odpowiedzialność za każdy etap projektu: od analizy danych, przez kodowanie i rygorystyczne procedury bezpieczeństwa, aż po monitoring powdrożeniowy.
Warsztat produktowo-technologiczny (Discovery)
Analizujemy Twoje procesy biznesowe oraz architekturę danych. Wspólnie definiujemy cele, identyfikujemy najbardziej opłacalne obszary do automatyzacji i oceniamy, które z nich przyniosą najwyższy zwrot z inwestycji (ROI).
Przygotowanie danych (Data Readiness)
AI jest tak dobre, jak dane, na których pracuje. W tym kroku nasi inżynierowie danych czyszczą, porządkują i integrują niezbędne źródła informacji w bezpiecznym środowisku, budując stabilny fundament pod modele sztucznej inteligencji.
Szybki prototyp (Proof of Concept – PoC)
W ciągu 2-4 tygodni tworzymy uproszczoną, działającą wersję systemu na próbce Twoich realnych danych. Pozwala to na bezpieczne przetestowanie założeń i skuteczności algorytmów przed zaangażowaniem pełnego budżetu wdrożeniowego.
Wybór i trenowanie modeli (Development)
Dobieramy optymalną technologię (np. modele z rodziny Gemini lub rozwiązania Open Source). Projektujemy zaawansowany Prompt Engineering lub przeprowadzamy proces dostrajania modeli (fine-tuning) do specyficznego żargonu Twojej branży.
Integracja z ekosystemem (Deployment)
Wdrażamy gotowe rozwiązanie w Twojej infrastrukturze chmurowej (GCP / AWS / Azure). Łączymy system AI z narzędziami, z których Twój zespół korzysta na co dzień, takimi jak CRM, ERP, Slack, Teams czy wewnętrzne bazy wiedzy.
Zarządzanie i Bezpieczeństwo (AI Governance)
Konfigurujemy rygorystyczne polityki dostępu, audytowalność zapytań i mechanizmy kontroli danych. Dbamy o to, aby system AI działał zgodnie z procedurami bezpieczeństwa firmy oraz przepisami prawnymi, a użytkownicy mieli dostęp wyłącznie do zatwierdzonych dla nich zasobów.
Utrzymanie, monitoring i rozwój (MLOps)
Po uruchomieniu produkcyjnym na bieżąco monitorujemy stabilność systemu, dokładność odpowiedzi oraz koszty chmurowe. Dbamy o to, aby system adaptował się do nowych danych i rósł wraz z potrzebami Twojego biznesu.
Gotowy na krok pierwszy?
Umów warsztatWybierasz 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
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 zacząć wdrożenie AI w firmie i od czego zacząć proces?
Proces warto zacząć od audytu procesów biznesowych i identyfikacji obszarów o najwyższym potencjale zwrotu z inwestycji (ROI). Najczęstszym krokiem początkowym jest faza Discovery (warsztaty technologiczne), podczas której analizuje się jakość posiadanych danych i wybiera jedno, mniejsze zadanie do realizacji w formie Proof of Concept (PoC).
Ile kosztuje implementacja sztucznej inteligencji (AI) w przedsiębiorstwie?
Koszt wdrożenia AI zależy od złożoności projektu, wolumenu danych oraz wybranej technologii. Początkowa faza testowa (prototyp PoC) to zazwyczaj koszt od kilkunastu do kilkudziesięciu tysięcy złotych. Pełne wdrożenia systemów Enterprise wyceniane są indywidualnie, a koszty operacyjne (OpEx) optymalizuje się poprzez model płatności za realne zużycie zasobów chmurowych (pay-per-use).
Jakie są największe ryzyka związane z wdrożeniem AI w biznesie?
Do głównych ryzyk należą: niska jakość danych wejściowych (prowadząca do błędnych wniosków AI), brak kontroli nad kosztami zapytań do modeli (koszty chmurowe) oraz opór zespołu przed adaptacją nowego narzędzia. Wszystkie te elementy eliminuje się poprzez odpowiednie zaprojektowanie architektury systemu, monitoring MLOps oraz szkolenia dla pracowników.
Czy wdrażanie modeli LLM (np. Gemini) jest bezpieczne dla danych firmy?
Tak, pod warunkiem odpowiedniej konfiguracji środowiska. Wdrożenia komercyjne realizuje się wewnątrz zamkniętej i zabezpieczonej infrastruktury chmurowej klienta. Gwarantuje to, że poufne informacje, bazy danych czy tajemnice handlowe firmy nigdy nie opuszczą organizacji i nie zostaną wykorzystane do trenowania publicznych modeli AI.
Ile trwa proces wdrożenia dedykowanego rozwiązania AI?
Stworzenie działającego prototypu (PoC) i walidacja założeń biznesowych trwa zazwyczaj od 2 do 4 tygodni. Pełna implementacja produkcyjna – obejmująca integrację z systemami CRM/ERP, budowę potoków danych oraz testy bezpieczeństwa – zajmuje najczęściej od 2 do 5 miesięcy, zależnie od skali projektu.
Czym różni się gotowe narzędzie AI od dedykowanej implementacji?
Gotowe narzędzia (SaaS) oferują szybki start, ale nie znają specyfiki Twojej firmy, mają ograniczone możliwości integracji i mogą generować wysokie koszty licencyjne per użytkownik. Dedykowana implementacja AI jest skrojona pod unikalne procesy firmy, uczy się na Twoich danych i staje się własnością intelektualną Twojego przedsiębiorstwa.
Jakie systemy firmowe można zintegrować ze sztuczną inteligencją?
Modele AI można zintegrować praktycznie z każdym nowoczesnym oprogramowaniem posiadającym API. Najczęściej integrację przeprowadza się z systemami CRM (np. Salesforce, HubSpot), systemami ERP (np. SAP), platformami e-commerce, bazami wiedzy oraz nowoczesnymi chmurowymi hurtowniami danych (BigQuery, Snowflake).
Jakie kompetencje techniczne musi posiadać firma przed wdrożeniem AI?
Organizacja nie musi posiadać własnego zespołu inżynierów AI czy Data Scientists – całe techniczne wykonawstwo, od architektury po kodowanie, leży po stronie partnera wdrożeniowego. Kluczowa jest jednak obecność w firmie tzw. właściciela biznesowego (Product Ownera), który rozumie procesy operacyjne i cele, jakie AI ma zrealizować.
W jakich obszarach biznesowych AI przynosi największe oszczędności?
Najszybszy zwrot z inwestycji zauważalny jest w automatyzacji powtarzalnych procesów: inteligentnym przetwarzaniu dokumentów (Document AI), automatyzacji obsługi klienta (wielojęzyczne boty), zaawansowanej analityce predykcyjnej (prognozowanie sprzedaży i popytu) oraz automatyzacji marketingu.
Jaki jest koszt utrzymania takiego rozwiązania (koszty chmurowe i licencje AI)?
Efektywność mierzy się za pomocą twardych wskaźników KPI ustalonych przed startem projektu. Są to najczęściej: skrócenie czasu trwania danego procesu (np. księgowania faktury z godzin do sekund), spadek liczby błędów ludzkich, redukcja kosztów operacyjnych lub bezpośredni wzrost konwersji i sprzedaży dzięki trafnym rekomendacjom AI.