Jak zintegrować istniejący system z AI
Trzy ścieżki: 1) AI jako warstwa nad twoimi danymi (RAG), 2) AI w workflow (auto-draft, klasyfikacja), 3) AI jako asystent użytkownika (czat). Każda ścieżka 4-12 tygodni. Najwięcej ROI z #2 (automatyzacja workflow).
Krok po kroku
Zidentyfikuj use case
Co AI ma zrobić? Najczęściej: 1) odpowiadać na pytania o twoje dane (RAG), 2) automatyzować maila / zgłoszenia, 3) generować draft odpowiedzi do edycji.
Audyt twoich danych
AI potrzebuje czystych danych. Bałaganiarska baza = halucynacje. Krok zerowy: porządkuj dane (1-2 tyg.).
PoC w 2-3 tygodnie
Działający prototyp na realnych twoich danych. Decyzja: go dla wdrożenia produkcyjnego.
Integracja z istniejącym systemem
API albo bezpośrednie podłączenie do bazy. Auth, rate limiting, monitoring. RODO compliance.
Evals i monitoring
Jak mierzysz, czy AI działa dobrze? Manual review (próbkowo). Automatyczne evals (jeśli możliwe). Logi każdego zapytania.
Iteracja
Po 3 miesiącach zobacz, gdzie AI zawodzi. Popraw prompty, dataset, evals. Iteracyjnie ulepszamy zamiast wymyślania nowych funkcji.
Czego unikać
- AI bez RAG-a nad twoimi danymi — halucynacje na pytania o twój produkt
- Brak evals — nie wiesz, czy AI działa dobrze
- Wdrożenie bez PoC — duża szansa, że nie zadziała na twoich danych
- Zignorowanie RODO — przekazywanie danych klientów do OpenAI bez DPA
Jak my do tego podchodzimy
PoC w 2-3 tyg. Realne dane klienta. RODO-compliant od dnia pierwszego (DPA z OpenAI/Anthropic albo lokalny model). Evals i monitoring jako standard.
Zobacz pełną stronę usługi: Integracje AI albo napisz do nas.
Inne poradniki
Chcesz porozmawiać?
Pierwsza rozmowa i wstępna estymata są bezpłatne. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego — z ręki człowieka, nie formularza.