Reszta to prezentacje. Jeśli Twój przypadek nie należy do tych trzech, powiem to na pierwszej rozmowie i nie wystawię faktury.
Dokumenty: faktury, protokoły i formularze wypełniają system same, człowiek tylko zatwierdza.
Wiedza firmowa: asystent odpowiada na pytania na podstawie Twoich dokumentów, z podaniem źródła.
Prognozy: model liczy na Twojej historii, kto przestaje wracać i które zlecenie się opóźni.
Wszystko poza tym traktuję sceptycznie i mówię o tym wprost.
AI to u mnie warstwa doklejana do aplikacji, nie osobny produkt. Zawsze z krokiem, w którym człowiek może się nie zgodzić.
PDF, skan albo zdjęcie zamienia się w wypełnione pola w systemie. Pracownik potwierdza jednym kliknięciem.
Odpowiada na pytania z Twoich procedur, umów i historii zleceń. Każda odpowiedź ma link do dokumentu źródłowego.
Model uczony na Twoich danych: ryzyko opóźnienia, klienci przestający wracać, zapotrzebowanie na kolejny miesiąc.
Wariant lokalny, gdy dane nie mogą opuścić firmy. Zawsze mówię wprost, co i dokąd wychodzi.
Wolę powiedzieć „nie potrzebujesz tego" na pierwszej rozmowie niż po trzech miesiącach projektu.
Wycenę dostajesz w 24h po rozmowie, za darmo i bez zobowiązań.
Pojedynczy klocek AI
np. odczyt faktur albo generator treści
od 3 000 zł
Pakiet „Firma odpowiada sama"
asystent na wiedzy + automatyzacja maili
od 8 000 zł
Pakiet „Wiedz wcześniej"
prognozy, scoring, dashboard
od 10 000 zł
Ceny „od". Do tego dochodzi koszt działania modelu — przy typowym obciążeniu małej firmy zwykle kilkadziesiąt do kilkuset złotych miesięcznie. Podaję go w wycenie.
Bezpośredni kontakt z wykonawcą, bez działu sprzedaży i project managerów po drodze. Cztery kroki od rozmowy do działającej aplikacji.
Rozmawiamy o tym, jak obecnie wyglądają procesy w Twojej firmie, gdzie możemy je usprawnić i co wynieść na wyższy poziom. W 24h po rozmowie dostaniesz plan i wycenę. Bez zobowiązań.
Ustalamy kluczowe ekrany i przepływy, żebyś dokładnie wiedział, co powstanie, zanim padnie pierwsza linijka kodu.
Pierwszą działającą wersję zobaczysz po dniach, nie miesiącach. Testujesz na bieżąco i dostosowujesz kierunek precyzyjnie pod własne wymagania.
Publikacja w sklepach (lub wyłącznie wewnętrznie w firmie) albo uruchomienie na serwerze, przekazanie aplikacji na własność i opieka po starcie.
Nie pokazuję makiet. To działające aplikacje, które zaprojektowałem i zbudowałem od zera.
System B2B dla studiów detailingu — protokoły przyjęcia pojazdu, kanban zleceń, mapy uszkodzeń, podpisy cyfrowe, role zespołu i program partnerski.
Co dowodzi
System operacyjny B2B dla firmy usługowej — zlecenia, protokoły przyjęcia, statusy i role zespołu.
Aplikacja mobilna B2C — planer nauki z gamifikacją, pomodoro, fiszkami, subskrypcją i płatnościami. Opublikowana w App Store i Google Play.
Platforma jawności publicznej — prześwietla finanse i działania gmin wyłącznie z oficjalnych, darmowych źródeł. Pipeline ETL łączy dane TERYT, GUS BDL i API Sejmu; każda liczba linkuje do źródła.
Full-stack developer dla AMG Poland Sp. z o.o. (2025–2026). Rozwój aplikacji webowych w Python/Django i React — nowe funkcjonalności, rozbudowa modułów systemu i wdrażanie zmian. Współtworzyłem moduł analizy ofert oparty na AI.
Silnik analizy kodu oparty na Rust i AI — grafy wiedzy, Graph-RAG, weryfikacja formalna (Z3). Mój projekt badawczy.
Te same moduły, opisane na procesie firmy z danej branży.
Odpowiedzi na to, o co pytają najczęściej. Reszta na rozmowie.
Pojedynczy moduł, na przykład odczyt faktur — od 3 000 zł. Asystent odpowiadający na pytania z firmowych dokumentów — od 8 000 zł. Prognozy i scoring na Twoich danych — od 10 000 zł. Do kosztu budowy dochodzi koszt działania modelu, zależny od liczby zapytań. Przy małej firmie to zwykle kilkadziesiąt do kilkuset złotych miesięcznie i podaję tę kwotę w wycenie, żebyś nie odkrył jej po wdrożeniu.
Gdy problem rozwiąże zwykła reguła. „Jeśli termin minął, wyślij przypomnienie" to warunek, nie zadanie dla modelu — i kosztuje ułamek tego, co model. Nie opłaca się też przy małej liczbie zdarzeń, przy danych, których jest za mało albo są niespójne, oraz wtedy, gdy błąd modelu jest kosztowny, a nikt nie sprawdza wyniku. W tych przypadkach mówię „nie" i proponuję prostsze rozwiązanie.
Może, dlatego buduję go tak, żeby odpowiadał wyłącznie na podstawie Twoich dokumentów i przy każdej odpowiedzi pokazywał źródło. Pracownik widzi, z którego dokumentu i z którego fragmentu pochodzi zdanie. Gdy w dokumentach nie ma odpowiedzi, asystent ma powiedzieć „nie wiem", a nie zgadywać. To ustawienie, nie przypadek — i to jest różnica między narzędziem a zabawką.
Zależy od wariantu i decydujesz Ty. Model działający na Twojej infrastrukturze nie wysyła nic na zewnątrz — kosztuje więcej i bywa wolniejszy, ale dane zostają u Ciebie. Przy modelu zewnętrznym mówię wprost, co dokładnie wychodzi z firmy i jakie warunki przetwarzania obowiązują. Przy danych osobowych albo objętych NDA domyślnie proponuję wariant lokalny.
Dla prognoz i scoringu praktyczne minimum to rok historii i kilkaset zdarzeń tej samej klasy — zleceń, wizyt, transakcji. Poniżej tego model powtarza szum zamiast wzorca. Dla odczytu dokumentów i asystenta na wiedzy próg jest znacznie niższy: liczy się jakość i uporządkowanie dokumentów, nie ich liczba.
Jeśli Twój problem rozwiąże prostsza rzecz, dowiesz się tego na pierwszej rozmowie. Za darmo.
lub napisz bezpośrednio:[email protected]
