ByteWave

AI dla biznesu

ByteWave wdraża sztuczną inteligencję w firmach: automatyzacja powtarzalnych procesów, klasyfikacja dokumentów, predykcje sprzedaży, OCR/NLP, agenty AI z RAG. Pragmatyczne podejście - zaczynamy od audytu procesów i wskazania gdzie AI da największy ROI w 3-6 miesiącach. POC w 2-3 tygodnie, produkcyjne wdrożenie w 2-4 miesiące.

Co budujemy

Rozwiązania dopasowane do biznesu

01

Automatyzacja dokumentów (OCR + NLP)

Ekstrakcja danych z faktur, umów, zamówień, CV. OCR (Tesseract, AWS Textract, Google Vision) plus modele językowe do klasyfikacji i strukturyzacji. Eliminacja ręcznego przepisywania, redukcja błędów o 70-90%, oszczędność godzin pracy działu administracyjnego.

02

Predykcje i analityka

Prognozowanie sprzedaży, wykrywanie anomalii, segmentacja klientów, prediction churn, optymalizacja cen. Modele klasyczne (XGBoost, Random Forest) i deep learning (TensorFlow, PyTorch). Dashboardy z wizualizacją predykcji i confidence scores.

03

Agenty AI z RAG

Inteligentne agenty łączące LLM z bazą wiedzy firmy i narzędziami zewnętrznymi. Asystent prawnika analizujący umowy, asystent sprzedaży generujący oferty, asystent HR przesiewający CV. LangChain, LlamaIndex, function calling, multi-agent workflows.

04

Computer Vision i analiza obrazu

Klasyfikacja produktów, detekcja defektów na linii produkcyjnej, kontrola jakości, analiza zdjęć z monitoringu, OCR dokumentów handlowych. YOLO, OpenCV, TensorFlow Object Detection. Integracja z istniejącymi kamerami i systemami magazynowymi.

Technologie

Stack technologiczny, który skaluje

Modele i frameworki ML

OpenAI / Anthropic / Google
Modele LLM dostępne przez API: GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini. Najlepszy wybór gdy szybkość wdrożenia jest kluczowa, brak potrzeby fine-tuningu.
TensorFlow / PyTorch
Biblioteki deep learning do trenowania własnych modeli. Klasyfikacja, NLP, computer vision, predykcje. Pełna kontrola nad architekturą i danymi treningowymi.
XGBoost / scikit-learn
Klasyczne ML do tabularnych danych: predykcje sprzedaży, churn, segmentacja klientów. Często szybsze i tańsze od deep learning dla strukturalnych problemów.
Hugging Face Transformers
Pretrenowane modele NLP do klasyfikacji, NER, summaryzacji, tłumaczenia. Polski model HerBERT. Fine-tuning na firmowych danych dla specjalistycznych zastosowań.

Infrastruktura AI

AWS SageMaker / Azure ML
Managed services do trenowania, deployment i monitorowania modeli. Auto-scaling, A/B testing, model registry, pipeline CI/CD dla ML.
Bazy wektorowe
Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant. Przechowywanie embeddingów do RAG i semantic search. Skalowanie do milionów dokumentów.
GPU / inference acceleration
NVIDIA A100, AWS Inferentia, Google TPU. Konteneryzacja Docker + GPU. Optymalizacja kosztów inferencji dla modeli wysokowydajnych.
MLOps (MLflow / Weights & Biases)
Wersjonowanie eksperymentów, tracking metryk, monitoring dryfu modelu w produkcji. Reprodukowalne pipeline'y treningowe.

Dane i integracje

Python / Pandas / Spark
ETL, czyszczenie, transformacje, feature engineering. Pandas do mniejszych zbiorów, Spark do dużych wolumenów (terabajty).
Data warehousing
BigQuery, Snowflake, Redshift, ClickHouse. Centralne magazyny danych dla analityki i ML. Integracja z firmowymi systemami źródłowymi.
OCR i Computer Vision
AWS Textract, Google Vision, Tesseract, OpenCV. Ekstrakcja danych z dokumentów, klasyfikacja obrazów, detekcja obiektów.
API i webhooks dla AI
Integracja modeli z istniejącymi systemami: CRM, ERP, helpdesk, e-commerce. Synchroniczne (REST) lub asynchroniczne (kolejki) wywołania predykcji.
Jak pracujemy

Od pomysłu do wdrożenia

01

Discovery

Analiza potrzeb, wymagań biznesowych i technicznych. Definiujemy cele i zakres projektu.

02

Projektowanie

UX/UI design, architektura systemu, prototypowanie. Wizualizujemy rozwiązanie przed kodowaniem.

03

Rozwój

Iteracyjne budowanie produktu z regularnymi demo. Agile, przejrzysty proces, stały kontakt.

04

Wdrożenie

Testy, deployment, szkolenie użytkowników. Wsparcie techniczne i rozwój po uruchomieniu.

Najczęściej zadawane pytania

Masz pytania? Mamy odpowiedzi

Od audytu procesów (1-2 tygodnie, opcjonalnie bezpłatny). Mapujemy operacje firmy, identyfikujemy gdzie AI da największy ROI w 3-6 miesiącach (zwykle: dokumenty, support, sprzedaż, predykcje). Definiujemy MVP z mierzalnymi wskaźnikami sukcesu. Następnie POC (2-3 tygodnie) walidujący założenia na realnych danych firmy.

POC walidujący założenia: 8-15 tys. zł. Produkcyjne wdrożenie automatyzacji dokumentów lub chatbot z RAG: 20-50 tys. zł. Złożone systemy predykcyjne lub multi-agent AI: 50-150 tys. zł. Plus miesięczne koszty API i hostingu (typowo 500-5000 zł zależnie od wolumenu). Bezpłatna konsultacja i wycena w 48h.

Zależy od zastosowania. Chatboty i agenty z RAG działają z istniejącą bazą wiedzy (dokumenty, FAQ, produkty) - dane treningowe nie są wymagane. Klasyfikacja dokumentów lub predykcje sprzedaży wymagają historycznych danych - pomagamy je zebrać, oczyścić, oznakować. Często wystarcza 500-2000 przykładów do dobrego startu.

Przed projektem definiujemy KPI: oszczędność czasu pracy, redukcja błędów, wzrost konwersji, redukcja kosztów obsługi. Mierzymy stan baseline przed wdrożeniem i po 1, 3, 6 miesiącach po. Typowe ROI: automatyzacja dokumentów 200-400% w pierwszym roku, chatbot supportu 150-300%, predykcje sprzedaży 100-250%.

Nie - automatyzuje powtarzalne, mechaniczne zadania. Pracownicy zyskują czas na działania wymagające kreatywności, empatii, podejmowania decyzji. Typowy efekt: dział obsługi klienta odpowiada na 3x więcej zapytań, dział sprzedaży zamyka 30-50% więcej deali, dział administracyjny przerabia faktury bez wprowadzania ręcznie. AI to mnożnik, nie zastępstwo.

Masz pomysł na projekt?

Porozmawiajmy o tym, jak możemy go zrealizować.

Skontaktuj się z nami