Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Własna aplikacja do pomysłów usprawnień

Krótka odpowiedź

Własna aplikacja do pomysłów usprawnień łączy propozycję pracownika z decyzją o jej sprawdzeniu i wynikiem próby, dostępnym dla kolejnych zespołów. Gdy podobny pomysł wraca z innego zakładu, kierownik widzi, czego się już nauczono. Przy kilku pomysłach miesięcznie wystarczy lista z regułami w obecnym narzędziu.

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 · 3 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Usprawnienia i AI: statystyki 2026

4,0 mies.

zwrotu za 12 500 zł przy 200 pomysłach miesięcznie: 4 430 zł pracy dziś, 1 336 zł ze sprawdzaniem i modelem. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Pomysł od zgłoszenia do wyniku
  1. 01Propozycjaopis problemu i pomysłu w słowach pracownika
  2. 02Decyzjakto i w jakim zakresie sprawdzi pomysł
  3. 03Próbaograniczona, z osobą prowadzącą
  4. 04Wynikco zadziałało, co nie i dlaczego
  5. 05Powrótpodobny pomysł pokazuje poprzednią próbę

Pomysł wraca, lecz wynik poprzedniej próby ginie

Załóżmy, że pracownik proponuje zmianę miejsca przechowywania materiałów używanych przy pakowaniu. Podobny pomysł sprawdzano wcześniej w innym zakładzie. Koordynator pamięta rozmowę, ale wynik pozostał w prezentacji i wiadomościach kierownika. Nowy autor nie wie, czy propozycję odrzucono, czy po prostu nikt się nią nie zajął.

W proponowanej aplikacji koordynator może połączyć oba zgłoszenia i odszukać opis wcześniejszej próby. Osoba odpowiedzialna za obszar decyduje, czy wynik da się wykorzystać, czy lokalne warunki wymagają osobnego sprawdzenia. Przy pomyśle pojawia się uzgodniony zakres próby, jej opiekun i późniejszy wniosek. Autor widzi, co dzieje się z propozycją oraz dlaczego podjęto daną decyzję.

Wynik może oznaczać wdrożenie, potrzebę dalszej pracy albo rezygnację. Ważne, żeby kolejny zespół mógł zrozumieć powód. Sam znacznik „zamknięte” niewiele mówi o tym, czy pomysł był nieprzydatny, czy rozwiązano problem w inny sposób. Firma określa, kto ocenia propozycję i na jakiej podstawie decyduje o dalszych działaniach.

Ta historia pokazuje również granicę aplikacji. Opis wcześniejszej próby pomaga w rozmowie, ale nie przesądza, że zmiana będzie odpowiednia w innym miejscu. Ocena sposobu pracy i zgoda na próbę należą do odpowiedzialnych osób. Narzędzie porządkuje wiedzę i przydział opieki nad pomysłem.

Zacznij od sposobu obsługi propozycji

Jeśli zgłoszeń jest niewiele, wspólna lista i regularny przegląd mogą wystarczyć. Microsoft Lists i SharePoint oferują reguły powiadamiania o zmianach na liście lub w bibliotece, przy odpowiednich uprawnieniach i opisanych ograniczeniach. To funkcja do sprawdzenia, gdy problemem jest brak informacji o dalszym losie zgłoszenia.

Można też porównać gotowy system zarządzania pomysłami z narzędziem projektowym już używanym w firmie. Liczy się to, czy autor łatwo zgłosi propozycję, koordynator rozpozna podobne pomysły, a właściciel obszaru przejmie uzgodnioną próbę. Warto uwzględnić pracowników korzystających sporadycznie i warunki ich dostępu.

Integracja ma sens, jeśli lista pomysłów działa dobrze, lecz wybrane próby są prowadzone gdzie indziej i wynik nie wraca do autora. Własny obieg warto rozważyć, gdy firma chce konsekwentnie łączyć propozycje z kilku miejsc, wspólne decyzje oraz wykorzystanie wyników. Zakup powinien obejmować tę potrzebę, bez automatycznego zastępowania zarządzania wszystkimi projektami.

Opcjonalne AI może pomagać odszukać podobne opisy. Koordynator powinien sprawdzić, czy dotyczą rzeczywiście tego samego problemu. Aplikacja może działać także ze zwykłym wyszukiwaniem i ręcznym łączeniem propozycji.

Zachowaj wynik, który przyda się później

Przy przenoszeniu danych najważniejsze są pomysły czekające na decyzję, trwające próby i wyniki, do których zespół może wrócić. Dawne zgłoszenia bez rozstrzygnięcia wymagają oceny właściciela procesu. Sam import nie powinien przedstawiać ich jako nadal aktualnych zobowiązań.

Uzgodnij odpowiedzialność za wsparcie autorów i połączenia z narzędziami projektowymi. Eksport powinien zachowywać powiązania między propozycją, próbą i wynikiem. Dostęp do danych, kodu i dokumentacji pozwala później zmienić wykonawcę bez utraty dorobku zespołów.

Porozmawiaj z Syntalith o pomyśle, który wrócił mimo wcześniejszej próby. Możemy omówić, gdzie powinna zostać informacja o wyniku i jaki zakres połączenia lub aplikacji pomoże ją wykorzystać. Zasady wyceny są w cenniku.

Ile to kosztuje

Scenariusz: 200 pomysłów miesięcznie
Dziś
200 pomysłów × 20 min = 66,7 godz. (4 430 zł)
Z systemem człowiek sprawdza wynik w 30% czasu
1 329 zł
Model, 1 wywołanie na sprawę, Claude Sonnet 5.5
7 zł
Koszt jednej sprawy
22,15 zł dziś, 6,68 zł z systemem
Oszczędność
3 094 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

4,0 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: 3 000 tokenów wejścia i 300 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

Tak liczymy zwrot: pomysły usprawnień

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego zakładu.

9 968 zł

miesięcznie kosztuje ręczna wycena 150 zapytań

Zwrot: 0,6 mies.

1 h na wycenę zapytania z rysunkiem 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: odczyt zapytania w naszym systemie wycen (około 0,0034 zł) plus wycena pozycji (Claude Sonnet 5.5, około 4 000 + 1 500 tokenów), kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r. Dodatkowa marża to scenariusz: zakładamy, że 1 na 40 zapytań wycenionych tego samego dnia kończy się zamówieniem, które dziś przepada przez wolną odpowiedź, z marżą 3 000 zł. Na analizie liczymy to na Twoim procesie sprzedaży.

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

  • Po co aplikacja do pomysłów usprawnień?

    Żeby propozycja, decyzja o próbie i jej wynik były w jednym miejscu. Kolejny zespół z podobnym pomysłem widzi, co już sprawdzono i czego się nauczono.

  • Czy wystarczy lista w SharePoint?

    Przy kilku pomysłach miesięcznie tak, z regułami automatyzującymi powiadomienia. Aplikacja ma sens, gdy pomysły przychodzą z wielu zakładów, a wyniki prób giną.

  • Ile to kosztuje?

    W Syntalith aplikacje, automatyzacje i agenci AI zaczynają się od 12 500 zł netto. Przy 200 pomysłach miesięcznie po 20 minut zwrot to 4,0 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.