Egyedi weboldalak a tervezéstől az élesítésig. Gyors, mobilbarát és keresőoptimalizált.
Teljes kontroll, nagy teljesítmény. Menedzselt Ubuntu VPS mentéssel és monitorozással.
Loxone épületautoma karbantartás, javítás és kivitelezés
Robotfűnyíró telepítés 5 év tapasztalattal és több, mint 10 éves háttértámogatással
WAGO rendszerek bővítése, karbantartása és kivitelezése
Több mint 15 év fejlesztési tapasztalatot ötvözünk a mesterséges intelligencia sebességével. A modell nálunk nem hoz üzleti döntést és nem lép a munkatársai helyébe: előkészít, javasol, összegez, a jóváhagyás pedig emberi kézben marad. Így lesz az AI-ból mérhető időmegtakarítás a kikalkulálhatatlan kockázat helyett.
Nem prezentációt adunk át, hanem működő rendszert. Az itt felsorolt megoldások nagy része a saját keretrendszerünkben már élesben fut, tehát nem elméleti lehetőség, hanem napi szinten használt funkció.
Minden AI-kimenet piszkozatként születik. Az élesedés külön lépés, amit ember hagy jóvá.
A modell az Ön termékadatait, szabályzatait és dokumentumait használja, nem általánosságokat mond.
Előtte megnézzük, hány órát és milyen hibákat spórol. Ami nem mérhető, azt nem vesszük be.
Chatbot, amely az Ön termékadatait, szállítási feltételeit és szabályzatait ismeri. Forrásmegjelöléssel válaszol, a bonyolult esetet pedig átadja a munkatársának. A tipikus kérdések nagy részét éjjel-nappal leveszi a válláról.
A beérkező ajánlatkérést a rendszer minősíti, összegzi és válaszjavaslatot ír hozzá. Ön egy koppintással hagyja jóvá Telegramon vagy e-mailben. Ez a funkció a saját keretrendszerünkben már élesben működik.
Termékleírás, kategóriaszöveg, blogbejegyzés és hírlevél piszkozatban. A munkafolyamat mindig ugyanaz: javaslat, ellenőrzés, publikálás. Egy teljes webáruház katalógusára is skálázható.
Számlák, szállítólevelek és szerződések adatainak kinyerése PDF-ből vagy fotóból, közvetlenül a rendszerébe. A beérkező levél kategóriát, prioritást és javasolt választ kap, így a postaérkezés nem állítja meg a napot.
Teljes katalógus vagy oldalstruktúra fordítása, a SEO-mezőkkel együtt. Szakszótárral dolgozunk, hogy a márkanevek és a szakkifejezések végig következetesek maradjanak. Új piacra lépéskor ez hetek helyett napok kérdése.
Saját MCP szervert építünk a cége rendszeréhez, így az AI-asszisztens közvetlenül a valós adatokon dolgozik: lekérdez, összegez és piszkozatot készít. A saját keretrendszerünk is így épül, tehát a technológiát belülről ismerjük.
Válasszon lépést, vagy hagyja maguktól pergetni. Ez pontosan az a folyamat, ami a saját keretrendszerünkben élesben fut, csak példaadatokkal.
Végignézzük, hol megy el a legtöbb ismétlődő munkaóra. Ebből lesz egy rövid lista arról, mit éri meg automatizálni és mit nem.
Összeszedjük, miből dolgozhat a modell: termékadat, dokumentáció, korábbi levelezés, szabályzatok. A rendezetlen adat itt kap struktúrát.
Egyetlen folyamatra építjük meg először, szűk körben. Így hetek alatt kiderül, hogy valóban hoz-e eredményt, még nagy beruházás előtt.
Megnézzük a találati pontosságot, a megspórolt időt és a hibás eseteket. A promptokat és a szabályokat valós használat alapján állítjuk át.
A működő megoldás bekötésre kerül a napi folyamatba, monitorozzuk és karbantartjuk. A modellek gyorsan változnak, ezt nem hagyjuk magára.
Egy AI-bevezetés akkor áll meg a legtöbb cégnél, amikor kiderül, hogy senki nem tudja megmondani, mi történik az adatokkal. Nálunk ez a kérdés a projekt elején kerül az asztalra, írásban rögzítve.
Pontosan meghatározzuk, melyik mező hagyja el a rendszert. A személyes adatok nagy része már a küldés előtt kiesik vagy álnevet kap.
Ahol az adat nem hagyhatja el a céget, ott helyben futó modellt állítunk be a saját Ubuntu VPS szerverünkön. Lassabb és drágább, viszont semmi nem megy ki.
Minden AI-lépés naplózva van: mi volt a bemenet, mi lett a kimenet és ki hagyta jóvá. Vitás esetben nem emlékezetből kell dolgozni.
Felhős modell használata esetén olyan szolgáltatót választunk, amely szerződésben zárja ki az ügyféladatok tanítási célú felhasználását és EU-s adatkezelést kínál. Az adatfeldolgozói lánc dokumentálva kerül átadásra, tehát a GDPR-nyilvántartásába közvetlenül bemásolható.
Az AI körül ma sok a tanácsadás és kevés a működő rendszer. Mi a másik oldalról érkezünk: több mint 15 éve fejlesztünk üzleti rendszereket, és a saját keretrendszerünkbe már be van építve az AI-réteg. A tartalomjavaslattól az ajánlatkérések minősítéséig napi szinten használjuk, tehát pontosan tudjuk, hol segít valóban és hol csak látványos.
Web, mobilalkalmazás, Windows desktop és Ubuntu szerver: négy platformon fejlesztünk, így az AI-megoldás nem különálló játék lesz, hanem bekötött része a működő rendszereinek. És nem értékesítő ül le Önnel egyeztetni, hanem az, aki meg is építi.
Ezek a kérdések kerülnek elő szinte minden első egyeztetésen. Ha az Öné nincs köztük, írjon nyugodtan, konkrét választ adunk rá.
Az árat három dolog határozza meg: mennyi és milyen rendezett adattal indulunk, hány rendszerhez kell hozzákötni, valamint felhőben vagy saját szerveren fut a modell. Egy szűk pilot többnyire körbejárható néhány hét alatt, és ebből már látszik a teljes bevezetés nagyságrendje. Ajánlat előtt megnézzük, van-e reális hozam, mert olyan munkát nem vállalunk el, ami nem térül meg.
Igen, minden nyelvi modell tud tévedni, ezért nem is engedünk közvetlen, ellenőrizetlen kimenetet ügyfél felé olyan helyen, ahol a hiba árt. A válaszokat a cég saját dokumentumaira szűkítjük és forrást kérünk mellé, így ellenőrizhető marad, honnan származik az állítás. Ha a modell nem talál fedezetet, akkor nem talál ki választ, hanem átadja az ügyet embernek.
A projekt elején írásban rögzítjük, melyik adat hagyja el a rendszert és melyik nem. Felhős modellnél olyan szolgáltatót választunk, amely szerződésben zárja ki a tanítási célú felhasználást és EU-s adatkezelést kínál. Érzékeny adatnál a személyes mezők már küldés előtt álnevet kapnak, teljes zártság esetén pedig helyben futó modellt használunk.
A legtöbb feladathoz nem, mert a felhős modellek olcsóbbak és erősebbek. Ahol viszont az adat nem hagyhatja el a céget, ott saját Ubuntu VPS szerveren futtatunk helyi modellt. Ez lassabb és drágább üzemeltetést jelent, cserébe semmilyen adat nem megy ki a házból.
Egy jól körülhatárolt pilot jellemzően 2–4 hét alatt működőképes, a teljes bevezetés és bekötés inkább 2–3 hónap. A leghosszabb rész szinte mindig az adatok összeszedése és rendbetétele, nem maga a fejlesztés. Ezért kezdjük egy szűk folyamattal, hogy hamar legyen kapaszkodó.
Amit átvesz, az az ismétlődő előkészítés: gépelés, keresés, összegzés, adatmásolás. A döntés és a jóváhagyás marad emberi feladat, mert a felelősség is ott van. A gyakorlatban a kollegák jellemzően több időt fordítanak arra, amihez tényleg emberi ítélet kell.
Webáruházhoz, ügyviteli és számlázó rendszerhez, levelezéshez, adatbázishoz és a legtöbb olyan szolgáltatáshoz, amelynek van API-ja. Saját keretrendszerünk mellett WordPress, WooCommerce és Magento 2 környezetben is otthon vagyunk. Ahol nincs API, ott általában találunk más utat, például export és import alapú szinkront.
Az MCP egy nyílt szabvány arra, hogy egy AI-asszisztens biztonságosan elérje a cég rendszereit: lekérdezzen, összegezzen és piszkozatot készítsen, pontosan meghatározott jogosultságokkal. Ennélkül minden alkalommal másolni és beilleszteni kell az adatokat, ami lassú és hibázik. A saját keretrendszerünkön élesben működik ilyen kapcsolat, tehát nem kísérletezni fogunk az Ön rendszerén.
Igen, a mai modellek magyarul is meggyőzően írnak és értenek. A tapasztalat viszont az, hogy szakszótár és stílusszabályok nélkül a szöveg felismerhetően gépi lesz. Ezért minden projekthez összeállítjuk a cég saját szóhasználatát és tiltólistáját, hogy a kimenet a márka hangján szólaljon meg.
A megoldást úgy építjük, hogy a modell cserélhető legyen, tehát nem kötődik egyetlen szolgáltatóhoz. Új modell érkezésekor a méréseket újrafuttatjuk, és csak akkor váltunk, ha ténylegesen jobb eredményt vagy olcsóbb üzemeltetést hoz. Ez az üzemeltetési csomag része.