Sztuczna inteligencja wdrożona w Twojej firmie

Konkretne zastosowania AI, które wdrażamy

Wdrożenia AI w SmartShack zawsze zaczynają się od mierzalnego KPI — czas obsługi, koszt na sprawę, konwersja, satysfakcja klienta.

• Inteligentni asystenci klienta (chatbot AI) na stronie i w aplikacji
• Automatyczne klasyfikowanie i routing zgłoszeń serwisowych / mailowych
• Analiza dokumentów i ekstrakcja danych (faktury, umowy, CV, raporty)
• Generowanie treści (opisy produktów, oferty handlowe, posty social)
• Systemy rekomendacji (e-commerce, EdTech, content)
• Asystenci wewnętrzni dla zespołu (Slack bot z wiedzą firmową)
• Automatyczna analiza maili i zgłoszeń (klasyfikacja sentymentu)
• AI scoring leadów i prospektów w sprzedaży B2B
• Voice-to-text i analiza rozmów handlowych
• Personalizacja UX z modelami predykcyjnymi

Architektura RAG i baza wiedzy firmowej

Najczęstsza architektura, którą wdrażamy, to RAG (Retrieval Augmented Generation). Polega na tym, że model językowy (np. GPT-4) odpowiada na pytania użytkowników na podstawie wektorowej bazy wiedzy zbudowanej z dokumentów klienta — instrukcji, regulaminów, procedur, historii zgłoszeń.

Dzięki temu AI nie „halucynuje" odpowiedzi, tylko cytuje konkretne fragmenty wewnętrznej dokumentacji. Klient ma pełną kontrolę nad źródłami wiedzy, może je aktualizować w czasie rzeczywistym i widzi, na jakiej podstawie powstała każda odpowiedź.

Stosujemy wektorowe bazy danych (Pinecone, Qdrant, pgvector), embeddingi OpenAI / Cohere oraz orkiestrację przez LangChain lub własne lekkie pipeline'y. Cała baza wiedzy może być hostowana w Polsce / EU dla zgodności z RODO i polityką firmy.

Bezpieczeństwo i RODO przy wdrożeniach AI

Każde wdrożenie AI projektujemy z uwzględnieniem RODO i unijnego AI Act. To znaczy m.in.: jasne polityki retencji prompt-ów i odpowiedzi, klauzule DPA z dostawcami modeli (OpenAI Enterprise, Azure OpenAI, AWS Bedrock), opcjonalny pełny self-hosting modeli open-source (Llama, Mistral) na serwerach klienta.

Dla branż regulowanych (medycyna, finanse, prawo) zalecamy modele uruchamiane lokalnie — mamy doświadczenie z deploymentem Llama 3, Mistral i Qwen na infrastrukturze on-premise z GPU.