Modele ML na zamówienie, prywatne LLM-y i RAG dla biznesu

Modele ML na zamówienie i prywatne LLM-y

Modele ML na zamówienie, prywatne LLM-y i RAG dla biznesu

Rekomendacje produktów, prognozy sprzedaży, scoring ryzyka i RAG na Twoich danych - wszystko zaprojektowane tak, żeby generowało realne pieniądze: przychód, marżę, redukcję ryzyka i odejść klientów. Wdrażamy w UE lub on-prem, z pełną zgodnością z RODO.
Wdrożenie 4-12 tygodni
Wdrożenie w UE lub on-prem. Pełna zgodność z RODO

Klasyczne raporty przestają wystarczać. Dane rosną, decyzje dalej są na czuja.

Masz dane w CRM, ERP, hurtowni danych, billingach i logach aplikacji, ale kluczowe decyzje nadal zapadają w Excelu, po długich analizach lub na wyczucie.

Gotowe, pudełkowe modele scoringowe nie biorą pod uwagę Twojej marży, sezonowości, branży i apetytu na ryzyko.

Dedykowany model ML, prywatny LLM lub system RAG ma jeden cel: zamienić Twoje dane w konkretne decyzje biznesowe, które można policzyć w przychodzie, oszczędnościach albo zredukowanym ryzyku - z pełną zgodnością z RODO i pełną kontrolą po Twojej stronie.

Rezultaty

Rezultaty z firm w finansach, e-commerce i B2B

Realne projekty dla zespołów sprzedaży, risk, marketingu i operacji.

Fintech / leasing

-18% mniej złych wniosków przy tym samym wolumenie.

Model scoringowy ML filtrował wnioski wysokiego ryzyka na etapie pre-approval, skracając czas decyzji i redukując koszty windykacji.

E-commerce

+22% wartości koszyka dzięki rekomendacjom.

Silnik rekomendacji kup razem i może Cię też zainteresować podniósł średnią wartość koszyka i CTR w kampaniach remarketingowych.

B2B SaaS

-35% churnu w kluczowych segmentach.

Model predykcji odejść klientów (churn) na podstawie logów aplikacji i billingów, połączony z automatycznymi playbookami dla Customer Success.

Dla kogo

Dla kogo modele ML na zamówienie i prywatne LLM-y zwracają się w 3-6 miesięcy

Największy efekt zobaczysz, jeżeli:

  • Masz co najmniej kilkadziesiąt tysięcy rekordów (klienci, transakcje, produkty, dokumenty, logi aplikacji).

  • Dane są rozproszone po CRM, ERP, systemach billingowych, hurtowni danych lub data lake, a Ty chcesz zbudować na nich model ML lub prywatny model AI.

  • Regularnie podejmujesz decyzje typu: przyznać / odrzucić, polecić / nie polecić, skontaktować się / nie, oznaczyć / odrzucić - idealne dla scoringu, rekomendacji i predykcji churnu.

  • Potrzebujesz RODO-compliant AI: DPA, logi, pełna kontrola nad tym, gdzie są przetwarzane dane - nie wykorzystujemy Twoich danych do trenowania modeli domyślnie.

  • Excel i dashboardy już są, ale brakuje automatycznej decyzji - to ludzie patrzą w raporty i klikają zatwierdź/odrzuć.

  • Wiesz, że proces idealnie nadaje się na model, ale nie ma komu go zbudować, wdrożyć i utrzymywać (MLOps).

Funkcje

Co potrafią modele ML na zamówienie i prywatne LLM-y

Sześć typów rozwiązań, które zamieniają dane w konkretne decyzje.

Systemy rekomendacji (recommender systems)

rekomendacje produktów / ofert w e-commerce i B2B, cross-sell / upsell na podstawie historii zakupów, personalizacja treści i kampanii.

Predykcja i prognozowanie (forecasting)

prognozy popytu, zapasów, obłożenia, predykcja przychodów lub obciążenia zespołów, dynamiczne planowanie kampanii i zasobów.

Scoring i klasyfikacja (risk, lead, churn)

scoring ryzyka (kredyt, leasing, płatności), scoring leadów sprzedażowych, predykcja churnu i identyfikacja klientów na granicy.

Analiza dokumentów i klasyfikacja tekstu

automatyczna kategoryzacja dokumentów (umowy, faktury, wnioski), wykrywanie braków lub błędów w dokumentacji, ekstrakcja kluczowych pól (kwoty, daty, kontrahenci).

Prywatne LLM-y i RAG na Twoich danych (EU / on-prem)

Prywatny LLM (np. Llama 3, Mistral) uruchomiony w Twojej chmurze lub on-prem. RAG (Retrieval-Augmented Generation) na dokumentach, mailach i bazach wiedzy. Wewnętrzne chatboty i agenci AI dla pracowników (obsługa klienta, sprzedaż, operacje) działające wyłącznie na Twoich danych. Możliwość integracji przez Model Context Protocol (MCP) - jeden model, wiele narzędzi (CRM, ERP, ticketing, bazy wiedzy).

Wykrywanie anomalii i nadużyć (fraud detection, anomaly detection)

Detekcja nietypowych transakcji i zachowań użytkowników. Monitoring anomalii w logach systemów i danych operacyjnych. Alerty dla zespołów risk, compliance i bezpieczeństwa - zanim problem stanie się realną stratą.

Proces

Jak wygląda wdrożenie dedykowanego modelu ML

  1. 1
    Tydzień 0-1

    Analiza danych i case'u biznesowego

    Pokazujesz nam dane i procesy, które chcesz usprawnić.

    My sprawdzamy jakość danych, dobieramy typ modelu i liczymy opłacalność.

    Efekt:

    Konkretne KPI, dane do wykorzystania, szacunek ROI i zakres projektu.

  2. 2
    Tydzień 2-4

    Eksperymenty i pierwszy model (PoC)

    Budujemy pierwsze modele na Twoich danych: baseline + modele ML/LLM.

    Porównujemy wyniki z tym, jak decyzje podejmowane są dziś.

    Efekt:

    Pierwsza wersja modelu z metrykami (np. AUC, precision/recall, uplift) i rekomendacją: skalować / poprawić / odrzucić.

  3. 3
    Tydzień 4-8

    Model produkcyjny i integracja

    Dostrajanie (fine-tuning), feature engineering, walidacja na danych historycznych.

    Integrujemy model z Twoimi systemami (API, batch, eventy) i przygotowujemy monitoring.

    Efekt:

    Model gotowy do produkcji + endpoint/API lub pipeline batch, podłączony do CRM/ERP, aplikacji lub hurtowni danych.

  4. 4
    Tydzień 8-12

    Uruchomienie, test A/B i przekazanie

    Uruchamiamy model w realnym procesie (np. część ruchu).

    Monitorujemy metryki, poprawiamy i przekazujemy dokumentację oraz wiedzę Twojemu zespołowi.

    Efekt:

    Działający model ML/LLM z udokumentowanym wpływem na wynik (przychód, oszczędność, ryzyko).

Technologia

Technologia, która pracuje w tle - bez tarcia i bez lock-in

Dobieramy stack do Twojego przypadku - z pełną kontrolą po Twojej stronie.

Infrastruktura i środowiska

Cloud (możliwość wdrożenia w UE): AWS, GCP, Azure - regiony Frankfurt, Warszawa, Amsterdam.

On-prem / private cloud: Kubernetes / Docker w Twoim data center.

Dane są przetwarzane zgodnie z RODO - nie wykorzystujemy Twoich danych do trenowania modeli. Infrastruktura może działać w UE lub globalnie, zależnie od konfiguracji.

Silniki ML, prywatne LLM-y i RAG

Klasyczne modele ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM - scoring, klasyfikacja, regresja. Deep Learning: PyTorch, TensorFlow - sekwencje, czasówki, sygnały, tekst. Prywatne LLM-y: Llama 3, Mistral i inne modele open-source wdrażane w Twojej chmurze lub on-prem (bez wysyłania danych do publicznych API). Integracje z OpenAI/Anthropic/Google tam, gdzie dane na to pozwalają (np. mniej wrażliwe przypadki użycia). Architektury RAG dla wyszukiwania semantycznego, chatbotów i agentów AI pracujących na Twoich dokumentach.

Dane i RAG

Hurtownie i jeziora danych: BigQuery, Snowflake, Redshift, PostgreSQL, MS SQL, S3/GCS/Blob Storage.

Wektorowe bazy danych: pgvector, Weaviate, OpenSearch.

RAG do pracy z dokumentami, mailami, bazami wiedzy.

Integracje, orkiestracja i Model Context Protocol (MCP)

Integracje przez API, webhooki, kolejki (Kafka, Pub/Sub, SQS) oraz istniejące ESB. Orkiestracja workflowów: Airflow, Prefect, Dagster lub narzędzia klienta. Warstwa integracji może być oparta o Model Context Protocol (MCP) - dzięki temu agenci AI i prywatne LLM-y mogą korzystać z wielu narzędzi (CRM, ERP, bazy danych, systemy plików) w jednym, spójnym kontekście. To fundament pod nowoczesne agentowe systemy AI 2025: modele nie tylko przewidują, ale też wykonują akcje w Twoich systemach.

MLOps i monitoring

CI/CD dla modeli (automatyczne wdrożenia).

Monitoring jakości i driftu danych.

Logowanie predykcji i decyzji na potrzeby audytu.

Bezpieczeństwo i RODO

Dane i modele w UE, zgodnie z RODO.

Szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie (TLS 1.3, AES-256).

Podpisana DPA, audyt logów, kopie zapasowe.

JASNE CENY

Cennik modeli ML - stała cena setup + miesięcznie (netto)

Model hybrydowy: jednorazowy setup (analiza, trenowanie, wdrożenie) + miesięczna opłata (hosting, monitoring, retraining, wsparcie).

Dokładną wycenę otrzymasz w 24h po discovery call (30 min).

ML ASSESSMENT

Sprawdź czy ML ma sens dla Twojego przypadku - płatne discovery przed dużym projektem.

  • Tygodniowa analiza danych
  • Ocena jakości danych
  • 2-3 rekomendacje use case'ów ML
  • Szacunek ROI per use case
  • Raport feasibility
  • Rekomendowana architektura
  • 1h prezentacja wyników
PLN
8 990 zł jednorazowo
1 tydzień
bez minimalnego okresu
Zapytaj o wycenę
Najpopularniejszy
ML STARTER

Model ML dla jednego procesu biznesowego.

  • 1 proces biznesowy (scoring leadów, churn, błędy danych)
  • Analiza danych + przygotowanie datasetu
  • Model ML / prosty deep learning
  • Walidacja, metryki, rekomendacje
  • API lub batch export
  • Podstawowy monitoring
  • DPA / RODO
  • 30 dni wsparcia
PLN
od 19 990 zł
4-6 tygodni
bez minimalnego okresu
Zapytaj o wycenę
ML GROWTH

Model produkcyjny z integracjami CRM/ERP.

  • Wszystko z ML STARTER
  • 1-2 modele ML
  • Pełny pipeline ML: feature engineering, tuning, retraining
  • Integracja z CRM / ERP (1 system)
  • Zaawansowane metryki + monitoring driftu
  • Panel z wynikami i alertami
  • Automatyczne odświeżanie modelu
  • 45 dni wsparcia + monitoring
PLN
od 39 990 zł
6-10 tygodni
minimum 3 miesiące
Zapytaj o wycenę
ML ENTERPRISE

Wiele modeli, prywatny LLM, pełny MLOps.

  • Wszystko z ML GROWTH
  • Wiele modeli jednocześnie (scoring, rekomendacje, segmentacja)
  • Prywatny LLM w UE / on-prem (Mistral, Llama 3) - opcjonalnie
  • Pełny MLOps: wersjonowanie, rollback, retraining
  • Integracje z dużymi systemami (ERP, billing, legacy)
  • Audyt bezpieczeństwa + zaawansowane szyfrowanie
  • SLA + 60 dni wsparcia premium
  • Dedykowany account manager
PLN
Porozmawiajmy
8-16 tygodni
minimum 6 miesięcy
Zapytaj o wycenę

W cenie setup:

  • Analiza danych i case'u biznesowego
  • Projekt rozwiązania i architektury ML
  • Trenowanie modeli + walidacja + metryki
  • Wdrożenie (API, batch, integracje)
  • Pełna dokumentacja techniczna i biznesowa
  • DPA / RODO
  • 30-60 dni wsparcia (zależnie od pakietu)
  • Pełna dokumentacja i szkolenie

Co zawiera opłata miesięczna?

Opłata miesięczna to all-inclusive: hosting, monitoring, retraining, alerty i wsparcie techniczne.

Nie płacisz osobno za każdą predykcję ani za infrastrukturę. Przewidywalny koszt bez niespodzianek.

W miesięcznej opłacie:
  • •Hosting modelu w chmurze UE (Frankfurt/Warszawa)
  • •Monitoring jakości i driftu danych
  • •Okresowe odświeżanie modelu (retraining)
  • •Alerty przy degradacji jakości
  • •Wsparcie techniczne (email/Slack)

Dlaczego taniej niż DataRobot czy Big4?

  • DataRobot: €80K+/rok za platformę AutoML

  • Konsultanci Big4: €100K+ za podobny projekt

  • Nasz ML STARTER: 30K PLN + 999 zł/mies.

  • Mamy 2-osobowy zespół - zero kosztów biura i warstw zarządzania

FAQ

FAQ - szczere odpowiedzi o ML, danych i ROI

Czy muszę mieć \"idealne\" dane, żeby wdrożyć model ML?

Nie. Sprawdzamy jakość danych na starcie i doradzamy, co trzeba poprawić. Często da się zbudować pierwszy model na tym, co już masz, a równolegle porządkować dane.

Jakie dane są potrzebne, żeby projekt miał sens?

Najczęściej: historia decyzji (przyznanie/odrzucenie, zakup/brak zakupu), zdarzenia klientów, transakcje, logi systemów, dokumenty lub etykiety (np. kategorie). Im więcej dobrej historii, tym lepszy model.

Czy moje dane będą wysyłane do zewnętrznych modeli (OpenAI/Anthropic/Google)?

Korzystamy z API dostawców (OpenAI, Anthropic, Google) w trybie zero-retention - Twoje dane NIE są wykorzystywane do trenowania modeli. Zapytania są przetwarzane i natychmiast usuwane. Dla wrażliwych danych oferujemy prywatne LLM (Mistral, Llama) w UE lub on-prem - wtedy dane w ogóle nie opuszczają Twojej infrastruktury.

Co jeśli model się \"pomyli\"? Kto odpowiada za decyzję?

Ustalamy wyraźnie, czy model podejmuje decyzję automatycznie, czy działa jako system rekomendacji dla człowieka. Zawsze logujemy predykcje i podstawę decyzji, żeby można było je audytować.

Jak mierzycie ROI z modelu ML?

Na starcie definiujemy, co jest \"wygraną\": wyższy przychód, niższe ryzyko, mniej pracy ręcznej. Potem porównujemy wyniki z okresem \"przed modelem\" (np. A/B test, grupa kontrolna) i przeliczamy to na złotówki.

Czy mogę samodzielnie utrzymywać model po wdrożeniu?

Tak. Możemy przekazać kod, pipeline'y i dokumentację Twojemu zespołowi lub oferować utrzymanie po naszej stronie. Opcje przejęcia kodu i architektury dostępne.

Przeczytaj więcej o modelach ML

rag14 min czytania

RAG vs fine-tuning: kompletne porównanie techniczne na 2026

Kiedy używać RAG, a kiedy fine-tuning? Ten techniczny przewodnik porównuje koszty, dokładność, opóźnienia i wymagania utrzymania. Podejmij właściwą decyzję architektoniczną dla swojego projektu AI.

Czytaj więcej →
rag13 min czytania

AI RAG dla Firmowej Bazy Wiedzy: Kompletny Przewodnik Wdrożenia 2026

AI RAG (Retrieval-Augmented Generation) dla firmowej bazy wiedzy. Znajdź dowolny dokument w 3 sekundy, nie godziny. Przewodnik dla firm tonących w dokumentacji.

Czytaj więcej →
rag12 min czytania

Co to jest RAG? Retrieval-Augmented Generation wyjaśnione dla biznesu

RAG wyjaśnione prosto: jak działa retrieval-augmented generation, zastosowania biznesowe, korzyści vs fine-tuning i przewodnik wdrożenia dla firm.

Czytaj więcej →
rag12 min czytania

RAG vs fine-tuning: które podejście AI dla Twojej firmy 2026

RAG vs fine-tuning: koszt, dokładność, utrzymanie porównane. Kiedy używać każdego podejścia do chatbotów AI i wyszukiwania dokumentów. Przewodnik decyzyjny.

Czytaj więcej →
document-ai13 min czytania

Document AI dla finansów i bankowości - KYC i compliance 2026

Document AI dla finansów i bankowości. Automatyzuj weryfikację KYC, analizę umów, kontrolę compliance. Przetwarzaj 1 000+ dokumentów dziennie. Zmniejsz ręczną weryfikację o 80%.

Czytaj więcej →

Sprawdź w 30 minut, czy model ML na zamówienie ma sens w Twoim przypadku

Umów 30-minutową konsultację.

Przejdziemy po Twoich danych, pokażemy przykłady modeli z podobnych firm i wstępnie policzymy, czy projekt ma szansę zwrócić się w 3-6 miesięcy.

Policz, ile możesz zyskać dzięki modelowi ML na zamówienie

Odpowiemy w 24 godziny - konkretnie, bez slajdów sprzedażowych.