Dla CTO, VP Engineering i założycieli firm, którzy szukają partnera do tworzenia oprogramowania AI oraz chcą zweryfikować, zbudować i utrzymywać produkty AI bez kompromisów w zakresie bezpieczeństwa, skalowalności i kontroli nad realizacją.
SoftKraft pomaga zespołom B2B zdefiniować proces, wybrać właściwy model i architekturę, zintegrować dane oraz mierzyć niezawodność po wdrożeniu. Budujemy AI wokół celu biznesowego — nie trendu technologicznego.
Określamy przypadek biznesowy, gotowość danych, architekturę, ryzyka, zakres realizacji i mierniki sukcesu, zanim rozpoczniesz budowę.
Budujemy gotowe do wdrożenia aplikacje oparte na LLM, agentach, RAG i uczeniu maszynowym — od skoncentrowanego prototypu po zintegrowany produkt B2B. Przeczytaj nasz przewodnik o budowaniu produktu AI gotowego do wdrożenia.
Automatyzujemy powtarzalne procesy pracy z wiedzą za pomocą systemów AI, które łączą się z Twoimi narzędziami biznesowymi i zachowują zatwierdzanie przez człowieka tam, gdzie wymaga tego ryzyko.
Wykorzystujemy modele predykcyjne, NLP i analitykę, aby przekształcać dane operacyjne w prognozy, klasyfikacje i wsparcie decyzyjne.
Definiujemy zadanie użytkownika, punkt odniesienia, kryteria akceptacji i ograniczenia kosztowe przed skalowaniem realizacji.
Równolegle z funkcjonalnością AI projektujemy ewaluację, obserwowalność, mechanizmy bezpieczeństwa i ścieżki awaryjne.
Wybieramy LLM, agentów, RAG lub klasyczne ML na podstawie procesu i danych — nie aktualnego trendu AI.
Otrzymujesz zdefiniowany zakres, plan realizacji, udokumentowane decyzje oraz zespół współpracujący z liderami Twojego działu inżynierii i produktu.
Dobieramy modele komercyjne lub o otwartych wagach, frameworki agentowe i infrastrukturę chmurową do ograniczeń Twoich danych, wymagań bezpieczeństwa, kosztów eksploatacji i procesu produktowego, zamiast kierować się preferencjami konkretnego dostawcy.
Dzięki ISO 27001 i innym certyfikatom nasze usługi programistyczne są bezpieczne, niezawodne i zgodne z najwyższymi standardami branżowymi.
Co gwarantujemyOd analizy, przez realizację, po utrzymanie — zapewniamy inżynierów z wymaganymi kompetencjami.
Nasze procesy QA spełniają najwyższe standardy dostarczania oprogramowania.
Twoje dane są bezpieczne, dbamy o nie zgodnie z ISO 27001 i najlepszymi praktykami w branży.
Pomagamy naszym klientom tworzyć rozwiązania, które dają przewagę technologiczną. Od pierwszego dnia projektu dostarczamy realne wyniki i realizujemy cele biznesowe, a nie tylko techniczne.
Zobacz, jak zastosowaliśmy AI w operacjach łańcucha dostaw, analityce zakupów i procesach obsługi dokumentów. Każde case study przedstawia proces biznesowy, podejście techniczne i zweryfikowany rezultat.
Budowa skalowalnego, autonomicznego silnika danych indeksującego ponad 32 000 dostawców dla startupu na etapie Series Seed, z wykorzystaniem agentów AI
Budowa produktu SaaS wykorzystującego AI/ML do analizy procesów zakupowych pod kątem wpływu na emisje Scope 3
Wykorzystanie Python/Django, React.js, usług AWS i chmurowego OCR opartego na AI do projektowania i budowy oprogramowania do przetwarzania dokumentów umożliwiającego negocjacje z dostawcami i zarządzanie kontraktami
Zdefiniuj zastosowanie, użytkowników, granice danych, ryzyka oraz mierzalne kryteria sukcesu.
Potwierdź jakość modelu, podejście do integracji, założenia kosztowe i mechanizmy bezpieczeństwa za pomocą skoncentrowanego prototypu.
Dostarcz system produkcyjny z testami, CI/CD, obserwowalnością i udokumentowanym przekazaniem.
Monitoruj jakość, koszty, adopcję i tryby awarii po wdrożeniu.
Tak. Nasi Engineering Managerowie i deweloperzy AI planują zakres, kamienie milowe, ryzyka, rytm realizacji i decyzje techniczne razem z liderami Twojego produktu i inżynierii.
Zachowujesz wgląd w priorytety i postępy, podczas gdy my koordynujemy projektowanie, rozwój, testowanie i dostarczenie rozwiązania.
Definiujemy kryteria akceptacji i scenariusze ewaluacji przed realizacją. Podczas rozwoju łączymy testy automatyczne, przeglądy kodu, mechanizmy bezpieczeństwa i monitoring dopasowane do procesu oraz ryzyka danych.
W przypadku systemów korzystających z zewnętrznych LLM oceniamy również przetwarzanie danych i ryzyko związane z dostawcą. Przeczytaj nasz praktyczny przewodnik o bezpieczeństwie danych biznesowych w OpenAI.
Budujemy procesy oparte na LLM i agentach z wykorzystaniem frameworków takich jak LangGraph oraz pracujemy z modelami komercyjnymi i o otwartych wagach. Dla prywatnych systemów wiedzy wdrażamy Retrieval-Augmented Generation (RAG) z wektorowymi bazami danych, w tym Pinecone, Weaviate oraz PostgreSQL z pgvector.
Używamy Pythona do prognozowania, klasyfikacji i ekstrakcji danych tam, gdzie klasyczne uczenie maszynowe lepiej odpowiada problemowi niż LLM. Nasze systemy AI działają w AWS, Azure i Google Cloud.
Nasze ostatnie realizacje obejmują agentowy silnik danych dla łańcucha dostaw, asystenta Multi-Model RAG do analizy umów oraz API AI automatyzujące ewidencję czasu pracy za pomocą języka naturalnego.
Budujemy również systemy przetwarzania dokumentów, automatyzacji procesów, analityki predykcyjnej i ekstrakcji danych.
Skoncentrowana faza discovery lub działający prototyp może zająć od kilku dni do kilku tygodni. Produkcyjny system AI wymaga więcej czasu, ponieważ zakres obejmuje integrację danych, ewaluacje, mechanizmy bezpieczeństwa i monitoring operacyjny.
Po ocenie procesu, ograniczeń i wymaganych integracji przedstawiamy plan realizacji.
Koszt zależy od procesu, gotowości danych, integracji, wymagań bezpieczeństwa, zakresu ewaluacji i modelu operacyjnego. Po ocenie tych ograniczeń przygotowujemy szczegółową wycenę.
Zobacz czynniki wpływające na koszt budowy systemu AI, aby zrozumieć, co kształtuje budżet, a następnie skontaktuj się z nami, by omówić zakres projektu.
