AI/ML integrace
Přinášíme umělou inteligenci z oblasti hype do produkce. Naši AI/ML inženýři integrují velké jazykové modely, budují vlastní datové pipeline, implementují řešení počítačového vidění a vytvářejí doporučovací systémy — vše navržené tak, aby přinášelo měřitelnou obchodní hodnotu, nejen působivé demo.
Klíčové výhody
Integrace LLM s OpenAI, Anthropic a open-source modely
Vlastní ML modely pro predikci, klasifikaci a detekci anomálií
Počítačové vidění pro zpracování dokumentů, kontrolu kvality a analytiku
RAG pipeline a znalostní báze pro podnikové AI asistenty
Technologie, které používáme
Jak dodáváme
Posouzení případů užití
Návrh datového pipeline
Vývoj a trénování modelu
Integrace a testování
Monitoring a přetrénování
Související projekty
Retailová banka — interní nástroje
Vytvoření interních nástrojů pro automatizaci pracovních procesů a analytické dashboardy pro velkou českou retailovou banku. Zkrácení doby manuálního zpracování o 60%.
FinCORTEX
Platforma pro finanční řízení českých malých a středních podniků. Komplexní platforma CFO-as-a-service s finanční diagnostikou, řízením cash flow a reportingovými dashboardy.
Často kladené otázky
Jaká je návratnost investic do integrace AI?
ROI se liší podle případu užití, ale naši klienti typicky zaznamenávají 20–40% snížení nákladů na manuální zpracování, 15–30% zlepšení přesnosti rozhodování a měřitelné příjmové zisky z personalizace a automatizace. Každou spolupráci začínáme posouzením případů užití, abychom identifikovali příležitosti s nejvyšším dopadem a odhadli konkrétní návratnost ještě před napsáním kódu.
Jaká data potřebuji pro začátek s AI/ML?
Minimální použitelný dataset závisí na úloze — klasifikační modely potřebují alespoň několik tisíc označených příkladů, zatímco řešení založená na LLM mohou pracovat s vašimi stávajícími dokumenty a knowledge bases. Pomůžeme vám zauditovat vaše datové aktiva, identifikovat mezery a vybudovat datové pipeline pro sběr a čištění informací potřebných pro efektivní trénování modelu.
Jak nasazujete a udržujete ML modely v produkci?
Používáme MLOps best practices včetně kontejnerizovaného servování modelů, A/B testování, automatizovaných retraining pipeline a real-time monitoringu výkonu. Modely jsou nasazeny za API endpointy s verzováním a rollback schopnostmi. Sledujeme model drift a metriky přesnosti, aby predikce zůstaly spolehlivé s vývojem vašich dat.