A jeśli wystarczy gotowy SaaS?

Wtedy usłyszysz to wprost. Jeśli istnieje narzędzie, które załatwia proces taniej, rekomendacja ze skanu będzie brzmiała: kup je, zamiast budować. Budowa ma sens, gdy proces albo dane są zbyt specyficzne dla gotowych narzędzi.

Jak pilnujecie, żeby model nie zmyślał?

Zestawem ewaluacyjnym na Twoich danych, guardrails, sprawdzaniem, czy odpowiedź wynika ze wskazanego źródła (RAG), i fallbackiem. Mierzymy trafność, zamiast ufać efektowi z demo, a niepewne odpowiedzi trafiają do człowieka zamiast do użytkownika końcowego.

Co, jeśli model pomyli się już w produkcji?

Każda odpowiedź ma ślad: wejście, użyte źródła i decyzję, więc pomyłkę da się odtworzyć i naprawić u źródła bez zgadywania. Guardrails i progi pewności zatrzymują wątpliwe przypadki przed użytkownikiem, a po starcie aplikacja działa pod utrzymaniem, które poprawia reguły i zestaw ewaluacyjny.

Gdzie są przechowywane nasze dane i czy wychodzą z firmy?

Stawiamy na produkcyjną chmurę (AWS, Google Cloud albo Azure) z izolowaną dzierżawą, minimalnymi uprawnieniami i szyfrowaniem danych, albo na Twojej własnej infrastrukturze. Gdy w grę wchodzą dane osobowe, podpisujemy umowę powierzenia przetwarzania (RODO), a dostęp mają tylko przypisani inżynierowie. Aplikacja sięga tylko po dane, których potrzebuje do zadania, a kod, prompty i dane ewaluacyjne zostają po Twojej stronie; to jeden z głównych powodów, dla których firmy wybierają budowę zamiast gotowego SaaS. Modele: API OpenAI, Anthropic lub Google z umowami wykluczającymi trening na Twoich danych, albo modele open-weights na Twojej infrastrukturze, gdy dane nie mogą jej opuścić.

Co z bezpieczeństwem i EU AI Act?

Pracujemy na minimalnych uprawnieniach i z logiem decyzji, a niepewne odpowiedzi przechodzą przez człowieka. Dostarczamy też wkład techniczny do dokumentacji operatora wymaganej przez EU AI Act (dokładność, przejrzystość, nadzór), ale nie świadczymy porady prawnej ani nie klasyfikujemy systemu.

Co, jeśli aplikacja nie zadziała w naszym procesie?

Próg jakości ustalamy na Twoich danych przed startem, więc wiadomo, kiedy aplikacja jest gotowa, a kiedy nie. Jeśli na skanie albo ewaluacji okaże się, że model nie osiąga sensownej trafności na Twoim procesie, powiemy to wprost, zanim wydasz budżet na budowę.

Kto utrzymuje aplikację po wdrożeniu?

Ten sam inżynier, który ją zbudował. Po starcie aplikacja działa pod utrzymaniem: monitoring, poprawki, rozwój guardrails i zestawu ewaluacyjnego w miarę zmian w danych i procesie. Zakres i czas reakcji ustalamy w umowie utrzymaniowej.

Ile kosztuje aplikacja AI?

Od 25 000 zł netto. Cena zależy od liczby integracji, źródeł danych i wymagań jakościowych, nie od liczby ekranów. Stałą wycenę dostajesz w propozycji po bezpłatnym skanie procesów, pełny koszt znasz przed umową.

Czy pilotaż jest w cenie?

Tak. Pilotaż na Twoich danych to pierwszy etap wdrożenia w ramach stałej ceny. Jeśli nie osiągnie zapisanego progu trafności, poprawiamy w ramach tej samej ceny, a decyzja o pełnym wdrożeniu należy do Ciebie.

Aplikacje AI na zamówienie

Aplikacja AI na zamówienie to narzędzie z LLM w środku, zbudowane pod Twój proces, gdy gotowy SaaS nie pasuje albo dane nie mogą wyjść z firmy: copilot, wyszukiwanie po dokumentach (RAG), ekstrakcja, klasyfikacja. Od 25 000 zł netto, 4–10 tygodni do produkcji. Trafność mierzymy zestawem ewaluacyjnym na Twoich danych, niepewne odpowiedzi oddajemy człowiekowi zamiast zgadywać, a kod, prompty i dane ewaluacyjne zostają Twoje.

Napisał zespół inżynierów Syntalith · Aktualizacja 10 czerwca 2026

Umów bezpłatny skan procesów (30 min)

W skrócie

Cena i czas: od 25 000 zł netto · 4–10 tyg.cena zależy od pracy, nie od liczby ekranów; stała wycena przed umową
Jak pilnujemy jakości: Trafność mierzona na Twoich danychtrafność sprawdzamy na Twoich prawdziwych dokumentach przed startem; gdy system nie jest pewny, pyta człowieka, nie zgaduje
Co zostaje Twoje: Kod, prompty i dane ewaluacyjnebez uzależnienia od jednego dostawcy
Dla kogo: Gdy gotowy SaaS nie pasujealbo dane nie mogą wyjść z firmy; nie dla stron i widżetów czatu

Umów bezpłatny skan procesów (30 min)

Problem

Zespół godzinami szuka wiedzy rozsianej po dokumentach, a dane z PDF-ów i skanów wyciąga ręcznie, bo gotowy SaaS nie pasuje do procesu albo nie może dostać Waszych danych. Własne wywołanie API doklejone na szybko wygląda dobrze na demo i psuje się w produkcji. Wystarczy jedna zmyślona odpowiedź podana pewnym tonem, i nikt w zespole nie ufa już żadnej. Te godziny mają stawkę godzinową; status quo nie jest darmowy.

Wynik

W 4–10 tygodni dostajesz aplikację, w której LLM wykonuje konkretną, powtarzalną pracę: odpowiada na pytanie z dokumentu ze wskazaniem źródła, klasyfikuje sprawę albo wyciąga dane z faktury. Trafność mierzymy na Twoich danych zamiast na efekcie z demo, a niepewne odpowiedzi idą do człowieka zamiast do użytkownika końcowego. Pilotaż na realnych danych musi trafić w ten próg trafności, zanim zdecydujesz o pełnym wdrożeniu.

Kto za to odpowiada

Systemy z LLM w środku prowadzimy w produkcji, między innymi segregację wspólnej skrzynki na około 3 000 maili miesięcznie, z progiem pewności i przekazaniem wyjątków człowiekowi.

Zobacz case study

Artem Lisovtsov
Founder, Full-Stack & AI/ML Architect
Serhii Ivanchatenko
Head of Backend & AI Integrations

Tak powstaje jedna odpowiedź ze źródłem.

Od pytania albo dokumentu do odpowiedzi, którą da się sprawdzić. Zielona linia wyznacza moment, w którym niepewna odpowiedź przechodzi do człowieka.

01
Wpływa zapytanie
pytanie użytkownika albo dokument trafia do aplikacji
02
Wyszukanie źródeł (RAG)
aplikacja wyszukuje i porządkuje wg trafności właściwe fragmenty w Twoich danych
03
Odpowiedź ze źródłem
model odpowiada, wskazując fragment, z którego korzysta

Próg pewności

pewne odpowiedzi idą do użytkownika, wątpliwe czekają

Odpowiedź ze wskazanym źródłem

pewny przypadek trafia do użytkownika, ze śladem

Niepewna odpowiedź do człowieka

wątpliwy przypadek, którego aplikacja nie podaje sama

Próg pewności, za którym odpowiedź przejmuje człowiek, ustalamy z Tobą na Twoich danych przy zakresie. Operacje z produkcyjnym skutkiem mogą wymagać zatwierdzenia.

Różnicę widać, kiedy model się myli.

Doklejone API

Jakość
„Działa na moich przykładach”
Halucynacje
Trafiają do użytkownika
Granice
Model robi, co chce
Ślad
Nie wiadomo, skąd wzięła się odpowiedź
Własność
Zamknięte w cudzym SaaS
Koszt i czas
Niższy próg wejścia, abonament od ręki

Aplikacja zbudowana pod proces

Jakość
Zestaw ewaluacyjny i mierzona trafność na Twoich danych
Halucynacje
Guardrails, sprawdzanie odpowiedzi względem źródła, fallback
Granice
Treść z dokumentów to dane zamiast poleceń; akcje pod warunkami i minimalne uprawnienia
Ślad
Log wejścia, źródeł i decyzji
Własność
Kod, prompty i dane ewaluacyjne Twoje
Koszt i czas
Wyższy start, bez abonamentu za cudzy SaaS w nieskończoność

Budowa kosztuje więcej z góry i trwa dłużej niż włączenie gotowego SaaS. Ma sens, gdy proces albo dane są zbyt specyficzne dla gotowych narzędzi, albo gdy dane nie mogą wyjść z firmy. Jeśli wystarczy gotowe narzędzie, powiemy to wprost. Stałą wycenę dostajesz w propozycji po bezpłatnym skanie procesów.

Aplikacja zbudowana pod proces

Odpowiedź ze źródłem

pewny przypadek trafia do użytkownika, ze śladem

Źródła

Fragment dokumentu z Twojej bazyRAG
Rekord z Twojego systemuRAG

Ewaluacja i guardrails

Guardrails, sprawdzanie odpowiedzi względem źródła, fallback
Treść z dokumentów to dane zamiast poleceń; akcje pod warunkami i minimalne uprawnienia
Log wejścia, źródeł i decyzji

Kod, prompty i dane ewaluacyjne należą do Ciebie

Co wchodzi w zakres budowy.

Wewnętrzne copiloty i panele na Twoich danych
Odpowiedzi z Twoich dokumentów ze wskazaniem źródła (RAG)
Wyciąganie danych z faktur, umów i skanów do ustalonego formatu
Klasyfikacja spraw i dokumentów według Twoich reguł
Zestaw ewaluacyjny na Twoich przykładach: trafność mierzona zamiast deklarowanej
Guardrails i fallback do człowieka dla niepewnych odpowiedzi
Integracja z Twoimi systemami przez API, z minimalnymi uprawnieniami i logiem
Kod, prompty i dane ewaluacyjne należą do Ciebie

Dane i zgodność

Produkcyjna chmura (AWS, Google Cloud, Azure) albo Twoja infrastruktura; minimalne uprawnienia i log decyzji, niepewne odpowiedzi przez człowieka. Dostarczamy wkład techniczny do dokumentacji EU AI Act (dokładność, przejrzystość, nadzór), bez porady prawnej. Jeśli aplikacja rozmawia z użytkownikami lub generuje treści, dochodzi przejrzystość z art. 50 (oznaczenie, że to AI), obowiązująca od 2 sierpnia 2026.

Nie dla

Strony marketingowe i landing page
Web development bez komponentu AI
Widżet czatu doklejony do strony
Proces, który taniej i szybciej załatwia gotowy SaaS, wtedy to rekomendujemy

Cena wejścia

od 25 000 zł

Czas wdrożenia · 4–10 tygodni

Cena zależy od pracy, nie od liczby ekranów.

Stałą wycenę dostajesz w propozycji po bezpłatnym skanie. Pełny koszt znasz przed umową, bez ukrytych pozycji.

Umów bezpłatny skan procesów (30 min)

Co wpływa na cenę

Liczba integracji i źródeł danych
Wymagania jakościowe i zakres ewaluacji
Bezpieczeństwo, zgody i audytowalny ślad

Koszt w czasie

Budowa wdrożeniaod 25 000 zł4–10 tygodni
Utrzymanie i nadzórwyceniane indywidualniemiesięcznie

Bezpłatny skan procesów

Zacznij od bezpłatnego skanu procesów.

30 minut z inżynierem, który będzie budował, nie z handlowcem.
Przegląd procesów, które kosztują Cię najwięcej czasu i pieniędzy.
Pisemne podsumowanie: co zautomatyzować, w jakiej kolejności, z widełkami kosztów.

Bez prezentacji sprzedażowej i bez zobowiązań. Jeśli automatyzacja nie ma sensu, też to napiszemy.

0 zł

30 minut · pisemne podsumowanie w 2 dni robocze

Umów bezpłatny skan procesów (30 min)Wolisz napisać? Formularz bez zobowiązań

Pytania o aplikacje AI

A jeśli wystarczy gotowy SaaS?
Wtedy usłyszysz to wprost. Jeśli istnieje narzędzie, które załatwia proces taniej, rekomendacja ze skanu będzie brzmiała: kup je, zamiast budować. Budowa ma sens, gdy proces albo dane są zbyt specyficzne dla gotowych narzędzi.
Jak pilnujecie, żeby model nie zmyślał?
Zestawem ewaluacyjnym na Twoich danych, guardrails, sprawdzaniem, czy odpowiedź wynika ze wskazanego źródła (RAG), i fallbackiem. Mierzymy trafność, zamiast ufać efektowi z demo, a niepewne odpowiedzi trafiają do człowieka zamiast do użytkownika końcowego.
Co, jeśli model pomyli się już w produkcji?
Każda odpowiedź ma ślad: wejście, użyte źródła i decyzję, więc pomyłkę da się odtworzyć i naprawić u źródła bez zgadywania. Guardrails i progi pewności zatrzymują wątpliwe przypadki przed użytkownikiem, a po starcie aplikacja działa pod utrzymaniem, które poprawia reguły i zestaw ewaluacyjny.
Gdzie są przechowywane nasze dane i czy wychodzą z firmy?
Stawiamy na produkcyjną chmurę (AWS, Google Cloud albo Azure) z izolowaną dzierżawą, minimalnymi uprawnieniami i szyfrowaniem danych, albo na Twojej własnej infrastrukturze. Gdy w grę wchodzą dane osobowe, podpisujemy umowę powierzenia przetwarzania (RODO), a dostęp mają tylko przypisani inżynierowie. Aplikacja sięga tylko po dane, których potrzebuje do zadania, a kod, prompty i dane ewaluacyjne zostają po Twojej stronie; to jeden z głównych powodów, dla których firmy wybierają budowę zamiast gotowego SaaS. Modele: API OpenAI, Anthropic lub Google z umowami wykluczającymi trening na Twoich danych, albo modele open-weights na Twojej infrastrukturze, gdy dane nie mogą jej opuścić.
Co z bezpieczeństwem i EU AI Act?
Pracujemy na minimalnych uprawnieniach i z logiem decyzji, a niepewne odpowiedzi przechodzą przez człowieka. Dostarczamy też wkład techniczny do dokumentacji operatora wymaganej przez EU AI Act (dokładność, przejrzystość, nadzór), ale nie świadczymy porady prawnej ani nie klasyfikujemy systemu.
Co, jeśli aplikacja nie zadziała w naszym procesie?
Próg jakości ustalamy na Twoich danych przed startem, więc wiadomo, kiedy aplikacja jest gotowa, a kiedy nie. Jeśli na skanie albo ewaluacji okaże się, że model nie osiąga sensownej trafności na Twoim procesie, powiemy to wprost, zanim wydasz budżet na budowę.
Kto utrzymuje aplikację po wdrożeniu?
Ten sam inżynier, który ją zbudował. Po starcie aplikacja działa pod utrzymaniem: monitoring, poprawki, rozwój guardrails i zestawu ewaluacyjnego w miarę zmian w danych i procesie. Zakres i czas reakcji ustalamy w umowie utrzymaniowej.
Ile kosztuje aplikacja AI?
Od 25 000 zł netto. Cena zależy od liczby integracji, źródeł danych i wymagań jakościowych, nie od liczby ekranów. Stałą wycenę dostajesz w propozycji po bezpłatnym skanie procesów, pełny koszt znasz przed umową.
Czy pilotaż jest w cenie?
Tak. Pilotaż na Twoich danych to pierwszy etap wdrożenia w ramach stałej ceny. Jeśli nie osiągnie zapisanego progu trafności, poprawiamy w ramach tej samej ceny, a decyzja o pełnym wdrożeniu należy do Ciebie.

Wyjdziesz z planem, nie z ofertą.

30 minut z inżynierem, który będzie budował, nie z handlowcem.
Przegląd procesów, które kosztują Cię najwięcej czasu i pieniędzy.
Pisemne podsumowanie: co zautomatyzować, w jakiej kolejności, z widełkami kosztów.

0 zł30 minut · pisemne podsumowanie w 2 dni robocze

Umów bezpłatny skan procesów (30 min)

Bez prezentacji sprzedażowej i bez zobowiązań. Jeśli automatyzacja nie ma sensu, też to napiszemy.

Pełny cennik