Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Jak znaleźć w firmie zapisane doświadczenie projektowe?

Krótka odpowiedź

AI pomaga znaleźć osobę z konkretnym doświadczeniem projektowym, na przykład prowadzeniem warsztatów zbierania wymagań, odnajdując fragmenty dokumentacji, w których opisano tę pracę pod różnymi nazwami. Wynik to punkt wyjścia do rozmowy o doświadczeniu, z odnośnikiem do źródła.

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
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
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 · 4 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Kompetencje i AI: statystyki 2026

5,4 mies.

zwrotu za 12 500 zł przy 100 wyszukaniach ekspertów miesięcznie: 3 322 zł pracy dziś, 1 003 zł ze sprawdzaniem i modelem. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Od pytania do rozmowy z ekspertem
  1. 01Pytaniejaka praca, w jakim kontekście
  2. 02Fragmentyopisy projektów i profile
  3. 03Osobykandydaci z odnośnikami do źródeł
  4. 04Rozmowakierownik pyta o szczegóły

Od hasła w profilu do opisu wykonanej pracy

Załóżmy, że zatwierdzony wewnętrzny opis projektu zawiera zapis: „Prowadziła spotkania z interesariuszami w celu zebrania i potwierdzenia wymagań”. W innym profilu widnieje: „Uczestniczył w kursie prowadzenia warsztatów”. Oba fragmenty są związane z tematem, lecz tylko pierwszy opisuje wykonanie pracy, o którą pyta kierownik.

Przydatna wyszukiwarka pokazuje pierwszy fragment wraz z projektem, którego dotyczy, i odnośnikiem do źródła. Kierownik widzi, dlaczego warto porozmawiać z tą osobą o jej udziale w podobnym zadaniu. Jeśli pojawia się także wpis o kursie, zachowuje on opis uczestnictwa w szkoleniu. Nie staje się potwierdzeniem prowadzenia warsztatów dla klienta.

Po przeczytaniu wyniku kierownik potwierdza z daną osobą szczegóły doświadczenia i osobno sprawdza dostępność. Brak pasującego fragmentu oznacza tylko, że wyszukiwarka nie znalazła takiego zapisu w przeglądanych materiałach. Nie mówi, że pracownik nie ma danej umiejętności. Narzędzie służy odnajdywaniu udokumentowanej pracy, bez tworzenia rankingu ludzi i automatycznego przydzielania ich do projektu.

Uporządkowane profile mogą już dawać odpowiedź

Warto zacząć od aktualności profili i nazw używanych w firmie. Jeśli ktoś prowadził spotkania dotyczące wymagań, ale profil zawiera tylko ogólne „analiza”, zwykłe doprecyzowanie wpisu może pomóc kolejnym kierownikom. Wspólne nazwy i synonimy ułatwiają wyszukiwanie bez uczenia osobnego modelu.

Gotowe systemy projektowe również przechowują umiejętności, wykształcenie, certyfikaty i doświadczenie projektowe pracowników. Aktualizowanie tych profili pozostaje częścią pracy zespołu. Przed zamówieniem nowej aplikacji warto sprawdzić, czy obecne pola i wyszukiwarka pozwalają znaleźć potrzebny opis.

Problem dla modelu pojawia się wtedy, gdy informacje są dostępne, lecz zapisano je inaczej niż w pytaniu kierownika. „Prowadzenie spotkań z interesariuszami” może nie pojawić się po wyszukaniu dokładnej frazy „warsztaty wymagań”. Wyszukiwanie uwzględniające znaczenie tekstu może wskazać taki fragment, zachowując to, co rzeczywiście mówi o pracy.

Kiedy warto dostosować wyszukiwanie

Najpierw warto porównać zwykłe wyszukiwanie, uzgodnione synonimy i dostępny model. Jeżeli kierownik łatwo odnajduje właściwe fragmenty, dodatkowa adaptacja może być zbędna. Przydatność wyniku zależy także od możliwości otwarcia źródła. Sama lista nazwisk bez opisów zostawia mu kolejną serię pytań do zespołu.

Próba dostosowania ma uzasadnienie, gdy model regularnie myli znaczenie opisów mimo jasno określonego zadania. Może na przykład traktować uczestnictwo w szkoleniu tak samo jak udokumentowane prowadzenie spotkań. Osoby znające projekty wskazują wtedy fragmenty odpowiadające pytaniu i wyjaśniają, co odróżnia je od pozornie podobnych wpisów.

Google opisuje dostosowanie wybranych modeli embeddingowych do zadania lub dziedziny na ocenionych przykładach. Modele te mogą służyć wyszukiwaniu tekstów powiązanych znaczeniowo. W takim projekcie ocenia się trafność odnalezionych fragmentów.

Wynik może także zawierać propozycję powiązania opisu z firmową nazwą rodzaju doświadczenia. Osoba odpowiedzialna za profil sprawdza ją przed zapisaniem. Jeśli poprawka zostaje wyłącznie w jednorazowym zestawieniu kierownika, następne wyszukiwanie może wrócić do tego samego niejasnego opisu. Dlatego warto połączyć przegląd wyników z możliwością zgłoszenia uzupełnienia lub korekty profilu.

Sprawdzenie na innych projektach

Kierownik i osoba znająca dokumentację przeglądają wyniki z projektów niewykorzystanych do adaptacji modelu. Sprawdzają, czy znaleziony fragment rzeczywiście opisuje szukaną pracę i czy jego odnośnik prowadzi do właściwego źródła. Zapisują nietrafne propozycje oraz sytuacje, w których znany, pasujący opis nie został odnaleziony.

Porównanie z obecną metodą powinno pokazać, czy kierownik szybciej dociera do użytecznego opisu. Jeśli nadal musi otwierać każdy profil od początku, płynne streszczenie niewiele zmienia.

Gdy potrzebny jest sam materiał do przygotowania warsztatu, pomocny będzie artykuł o Firmowym Mózgu AI dla firm doradczych. Opisuje odnajdywanie przewodników i informacji o ich zastosowaniu, z których zespół może korzystać podczas przygotowania pracy.

Wyszukiwarka doświadczenia z przejściem do źródeł

Syntalith proponuje aplikację do wyszukiwania udokumentowanego doświadczenia projektowego. Kierownik opisuje zadanie, a narzędzie odnajduje fragmenty profili i zatwierdzonych opisów projektów, pokazując ich źródła. Przegląd wyników obejmuje też zgłaszanie korekt, aby przydatne uzupełnienia trafiały do utrzymywanych przez firmę zapisów.

Zespół klienta wskazuje materiały przeznaczone do takiego wyszukiwania, objaśnia nazwy doświadczeń i rozstrzyga niejasne opisy pracy. Sprawdzamy możliwości obecnych profili oraz wyszukiwarki. Adaptację modelu porównujemy z nimi przy powtarzalnych pomyłkach językowych, a aplikację łączymy z miejscami, w których firma aktualizuje informacje o projektach.

Opisz jedno zadanie, przy którym kierownik musiał pytać kolegów o wcześniejsze doświadczenie, choć odpowiedni zapis istniał. Powiedz, gdzie go ostatecznie znaleziono. To wystarczy do rozpoczęcia rozmowy o potrzebnym narzędziu; informacje o współpracy są w cenniku Syntalith.

Ile to kosztuje

Scenariusz: 100 wyszukań ekspertów miesięcznie
Dziś
100 wyszukań ekspertów × 30 min = 50 godz. (3 322 zł)
Z systemem człowiek sprawdza wynik w 30% czasu
997 zł
Model, 1 wywołanie na sprawę, Claude Sonnet 5.5
7 zł
Koszt jednej sprawy
33,23 zł dziś, 10,03 zł z systemem
Oszczędność
2 319 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

5,4 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: 6 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia na wywołanie po stawkach Anthropic, kurs NBP 3,8889 zł.

Co mierzymy w próbie
  • Czas od otrzymania sprawy do wyniku przed zmianą i po niej
  • Sprawy, które aplikacja przekazała człowiekowi
  • Poprawki osoby sprawdzającej
  • Koszt modelu i utrzymania przy docelowym wolumenie

Od czego zacząć

Na bezpłatnej analizie wybieramy jeden proces i liczymy wolumen oraz czas pracy zespołu, a w 2 dni robocze dostajesz pisemne podsumowanie z ceną. Budowę prowadzimy w ramach aplikacji AI, a utrzymanie wyceniamy osobno.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Ile kosztuje Cię dziś szukanie w dokumentach

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego procesu.

11 075 zł

miesięcznie kosztuje praca przy 1 000 pytaniach

Zwrot wersji w chmurze UE: 1,3 mies.

10 min na znalezienie właściwej instrukcji 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 w wersji w chmurze w UE, kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r. Zwrot liczymy dla aplikacji z modelem w chmurze w UE (od 12 500 zł netto). Model na Twoim serwerze wyceniamy po rozmowie, a koszt pracy ludzi jest ten sam.

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 ↗

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.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) →

Prywatne modele AI

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.

Dobieramy model i sprzęt do zadania, uruchamiamy go i mierzymy jakość na Twoich przykładach, zanim cokolwiek kupisz. Dane zostają w firmie albo w chmurze w UE. Wdrożenie, sprzęt albo hosting i opiekę wyceniamy osobno po analizie.

Zobacz prywatne modele AI →
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Pytania

  • Jak znaleźć w firmie osobę z konkretnym doświadczeniem?

    Wyszukiwaniem po opisach projektów i profilach, które rozumie różne nazwy tej samej pracy i pokazuje fragmenty dokumentacji z odnośnikiem do źródła.

  • Czy uporządkowane profile nie wystarczą?

    Wystarczą, gdy są aktualne i używają wspólnych nazw umiejętności. Wyszukiwanie po dokumentacji pomaga, gdy profile są ogólne, a szczegóły są w opisach projektów.

  • Ile to kosztuje?

    W Syntalith aplikacje, automatyzacje i agenci AI zaczynają się od 12 500 zł netto. Przy 100 wyszukaniach ekspertów miesięcznie po 30 minut zwrot to 5,4 miesiąca.

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.