Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Jak korzystać z doświadczeń dawnych projektów

Krótka odpowiedź

Baza wiedzy AI na archiwum zamkniętych projektów pozwala kierownikowi zapytać o konkretny problem i zobaczyć doświadczenia z okolicznościami, w których powstały, z odnośnikiem do podsumowania. PMO wybiera materiały i ocenia, czy odpowiedź zachowuje kontekst. Aplikacja AI na dokumentach kosztuje w Syntalith od 12 500 zł netto. Przy 150 pytaniach miesięcznie po 25 minut szukania zwraca się w 3,6 miesiąca.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
netto za aplikację, stała cena przed umową
od 12 500 zł
od podpisania umowy do odbioru
4–10 tygodni
darmowy prototyp na Twoich dokumentach
0 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 2 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Wiedza projektowa i AI: statystyki 2026

3,6 mies.

zwrotu aplikacji za 12 500 zł przy 150 pytaniach do archiwum projektów miesięcznie: 4 153 zł szukania dziś, 636 zł z aplikacją. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Co poprzednie projekty mówią o warsztatach

Kierownik planuje warsztaty z klientem i pyta: „Co wcześniej utrudniało zebranie ustaleń od kilku działów?”. Jedno podsumowanie opisuje nieobecność osoby uprawnionej do decyzji, drugie materiały wysłane za późno, a w trzecim warsztaty poszły zgodnie z planem, bo zespół wcześniej omówił sporne kwestie z działami.

Trzy doświadczenia, trzy osobne odpowiedzi
  • Projekt A

    brak decydenta

    Na warsztacie zabrakło osoby uprawnionej do decyzji.

  • Projekt B

    spóźnione materiały

    Uczestnicy dostali materiały za późno, by się przygotować.

  • Projekt C

    rozmowy przed warsztatem

    Sporne kwestie omówione wcześniej z działami.

Dobra odpowiedź pokazuje te doświadczenia osobno i prowadzi do podsumowań. Kierownik nie dostaje pozornej wspólnej przyczyny, a udane przygotowanie zostaje doświadczeniem konkretnego zespołu, które odnosi do nowego projektu. Osoba, która nie pracowała przy dawnych projektach, nie musi znać tytułu prezentacji ani nazwiska autora.

Podsumowanie musi zachować przyczynę

Jeśli dokument opisuje tylko końcowy status, asystent nie odtworzy rozmów, które do niego doprowadziły. Osoby znające projekt mogą uzupełnić wyjaśnienie, ale nie należy dopisywać przyczyn tylko dlatego, że brzmią wiarygodnie.

PMO oddziela obserwację zespołu od rekomendacji przyjętej później przez firmę. „Pomogło wcześniejsze spotkanie” nie znaczy, że każdy projekt musi tak się zaczynać. Gdy firma ustanowiła wspólny sposób pracy, odpowiedź kieruje też do obowiązującej instrukcji. NASA opisuje swoją bazę lessons learned jako zbiór oficjalnie przejrzanych doświadczeń z opisem zdarzenia i rekomendacjami, co jest wzorem uporządkowania wiedzy projektowej.

Ile to kosztuje i kiedy się zwraca

Scenariusz: 150 pytań kierowników do archiwum projektów miesięcznie
Dziś
150 pytań × 25 min = 62,5 godz. (4 153 zł)
Z systemem człowiek sprawdza wynik w 15% czasu
623 zł
Model, 1 wywołanie na sprawę, Claude Sonnet 5.5
13 zł
Koszt jednej sprawy
27,69 zł dziś, 4,24 zł z systemem
Oszczędność
3 517 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

3,6 mies.

Wolumen, czas i udział sprawdzania to założenia scenariusza. Godzina pracy 66,45 zł to przeciętne wynagrodzenie według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy, 168 godz. w miesiącu. Model: 8 000 tokenów wejścia i 700 wyjścia na wywołanie po stawkach Anthropic, kurs NBP 3,8889 zł.

Wyszukiwanie decyduje o jakości odpowiedzi. Według Anthropic (2024) połączenie kontekstowych osadzeń z wyszukiwaniem BM25 zmniejszyło liczbę nieudanych wyszukiwań o 49% (Contextual Retrieval), co ma znaczenie, gdy pytanie łączy doświadczenia z różnych projektów.

Kiedy wystarczy uporządkowane archiwum

Archiwum czy aplikacja
  • Niewiele podsumowań

    wspólny katalog z tematami doświadczeń

    bez nowej aplikacji

  • Podsumowania ogólnikowe

    najpierw poprawa treści podsumowań

    przed AI

  • Pytania łączą wiele projektów, archiwum nieznane

    aplikacja AI z odnośnikami

    od 12 500 zł

Zacznij od pytania do poprzednich projektów

Pierwszy zakres
  1. 01ProjektyWybrana grupa zakończonych przedsięwzięć.
  2. 02PytaniaLista tego, czego kierownicy szukają przed startem.
  3. 03MateriałyPMO wskazuje podsumowania i ograniczenia dostępu do materiałów klientów.
  4. 04OcenaKierownicy sprawdzają, czy odpowiedź pomaga w planie.

Zakres asystenta na dokumentach opisuje własny ChatGPT dla firmy. Dostęp do materiałów klientów wymaga zachowania uzgodnionych ograniczeń, a ocena, czy doświadczenie pasuje do nowego planu, zostaje przy kierowniku. Na rozmowę przynieś przykład pytania i miejsce, w którym dziś leżą podsumowania. Odpowiedzi sprawdzamy w teście na pytaniach, które kierownicy już zadali, zanim zapadnie decyzja o budowie.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Tak liczymy zwrot: odpowiedzi z dokumentów firmy

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twoich dokumentów.

7 088 zł

miesięcznie kosztuje szukanie odpowiedzi na 800 pytań w dokumentach

Zwrot: 2,1 mies.

8 min na znalezienie odpowiedzi w dokumentach albo zapytanie kolegi i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. (9 266,48 zł) z kosztami pracodawcy, 168 h w miesiącu. Koszt modelu: Claude Sonnet 5.5, około 6 000 + 500 tokenów na odpowiedź z dokumentów, kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r.

Zobacz pełny rachunek →

Tak wdrażamy to w firmach

Wszystkie wdrożenia →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Gdy gotowe narzędzie nie pasuje, zbudujemy własne.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Aplikacje AI na zamówienie

Gdy gotowe narzędzie nie pasuje, zbudujemy własne.

Aplikację z modelem językowym budujemy pod pracę Twojego zespołu: wyszukiwanie w wiedzy firmy, panel spraw albo portal. Trafność sprawdzamy na Twoich dokumentach przed startem, a kod zostaje u Ciebie.

Zobacz aplikacje AI →
netto za aplikację, stała cena przed umową
od 12 500 zł
od podpisania umowy do odbioru
4–10 tygodni
darmowy prototyp na Twoich dokumentach
0 zł

Pytania

  • Jak wykorzystać doświadczenia z zamkniętych projektów?

    Pozwól kierownikom pytać archiwum o konkretny problem i pokazuj doświadczenia osobno, z okolicznościami i odnośnikiem do podsumowania. Odpowiedź nie powinna tworzyć wspólnej przyczyny wszystkich opóźnień.

  • Kiedy wystarczy uporządkowane archiwum?

    Gdy podsumowań jest niewiele. Wspólny katalog z krótkim opisem projektu i tematami doświadczeń wystarczy, a najpierw warto poprawić same podsumowania, jeśli kończą się ogólnym „współpraca przebiegła dobrze”.

  • Ile kosztuje baza wiedzy na archiwum projektów?

    W Syntalith aplikacja AI na dokumentach kosztuje od 12 500 zł netto. Przy 150 pytaniach miesięcznie po 25 minut szukania zwrot to 3,6 miesiąca.

  • Jaka jest rola PMO?

    PMO wybiera materiały, oddziela obserwacje zespołu od rekomendacji przyjętych przez firmę i ocenia, czy odpowiedź zachowuje kontekst potrzebny do planowania.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.