Podsumowanie artykułu
- Asystenci AI zasilani dużymi modelami językowymi (LLM) integrują się z danymi firmowymi, umożliwiając naturalną i bezpieczną komunikację z użytkownikami.
- Technika RAG (retrieval augmented generation) minimalizuje ryzyko halucynacji, zapewniając rzetelność odpowiedzi i pełną kontrolę nad źródłami informacji.
- Wirtualni asystenci znajdują zastosowanie w wielu obszarach: e-commerce, obsługa klienta, HR, ochrona zdrowia, analiza danych, planowanie podróży i zarządzanie wiedzą.
- Zwiększają produktywność i wygodę pracy, zwłaszcza w środowiskach hybrydowych i zdalnych – działają w Teams, Slacku, CRM-ach, systemach IT czy platformach e-learningowych.
- Wsparcie wielojęzyczne i możliwości głosowe sprawiają, że AI staje się coraz bardziej dostępne i funkcjonalne, a nowoczesna infrastruktura (np. Microsoft Azure) zapewnia zgodność z przepisami i ochronę danych.
Połączenie dużych modeli językowych (Large Language Models, LLMs) z firmowymi źródłami danych oraz wewnętrznymi systemami otwiera przed biznesem zupełnie nowy rozdział. Wirtualni asystenci zasilani sztuczną inteligencją zyskują dzięki temu dostęp do zaawansowanych możliwości, które mogą zrewolucjonizować sposób działania wielu branż. Mowa tu nie tylko o automatyzacji obsługi klienta czy wsparciu pracowników w codziennych zadaniach, ale też o personalizacji rekomendacji produktowych i płynnej obsłudze e-commerce. W poniższym tekście omówionych zostanie dziesięć konkretnych scenariuszy wykorzystania wirtualnych asystentów AI, które pokazują, jak istotnie mogą one wpłynąć na procesy operacyjne i interakcje z klientami.
Czy jest wirtualny asystent oparty na generatywnej AI?
Coraz więcej firm — niezależnie od branży — rozważa wdrożenie rozwiązań z zakresu generatywnej sztucznej inteligencji. Celem jest zwiększenie wydajności, poprawa jakości obsługi oraz stworzenie nowych możliwości technologicznych. W centrum tego zainteresowania znajdują się wirtualni asystenci wykorzystujący duże modele językowe potrafiący prowadzić rozmowę w sposób zbliżony do naturalnego, ludzkiego dialogu.
Zintegrowanie tego rodzaju konwersacyjnych narzędzi AI z firmowymi bazami danych i systemami pozwala na stworzenie środowiska, w którym zarówno pracownicy, jak i klienci mają bezpieczny i błyskawiczny dostęp do wiedzy firmowej. Całość odbywa się przy zachowaniu standardów ochrony prywatności i zgodności z obowiązującymi regulacjami, w tym przepisami o ochronie danych osobowych.
Tego typu asystent opiera się na modelu przetwarzania języka naturalnego, jak na przykład znana rodzina modeli GPT opracowana przez OpenAI. Modele te, trenowane na ogromnych zbiorach danych, potrafią rozumieć i generować tekst na poziomie zbliżonym do człowieka. Są w stanie odpowiadać na pytania zadawane w języku naturalnym, czerpiąc informacje z wielu źródeł, a przy tym tworzyć płynne, kontekstowe wypowiedzi.
Problemy z generatywną sztuczną inteligencją
Choć potencjał generatywnej AI w biznesie wydaje się ogromny, jej praktyczne wdrożenie — zwłaszcza w formie osobistego, wirtualnego asystenta — wiąże się z kilkoma istotnymi wyzwaniami. Najczęściej podnoszone kwestie to bezpieczeństwo danych oraz skłonność chatbotów AI do tzw. halucynacji, czyli generowania odpowiedzi, które brzmią przekonująco, ale są nieprawdziwe. Oba te problemy muszą zostać rozwiązane, jeśli asystent AI ma działać wiarygodnie i bezpiecznie w realnym środowisku biznesowym.
Poufność danych
Kwestia poufności danych wydaje się łatwiejsza do rozwiązania, ponieważ sprowadza się głównie do odpowiedniego oddzielenia danych firmowych od zbiorów danych służących do trenowania LLM-ów. Kluczowe jest, by informacje poufne nie trafiały do modeli trenowanych na potrzeby innych użytkowników. W przeciwnym razie mogą nieoczekiwanie „wypłynąć” w odpowiedziach kierowanych do osób trzecich. Problem ten można jednak skutecznie rozwiązać, korzystając z odpowiednio przygotowanej infrastruktury oraz gotowych modeli wstępnie wytrenowanych (tzw. pretrained models) przy zastosowaniu bezpiecznych praktyk zarządzania danymi.
W praktyce oznacza to sięganie po rozwiązania chmurowe, które już dziś oferują wysoki poziom bezpieczeństwa. Przykładowo, wykorzystanie infrastruktury Microsoft Azure pozwala spełnić rygorystyczne standardy ochrony danych, co stanowi solidną podstawę pod rozwój asystenta AI na poziomie korporacyjnym.
Halucynacje
Znacznie bardziej złożona okazuje się druga przeszkoda – wspomniana skłonność dużych modeli językowych do „halucynacji”. Chatbot AI potrafi w niektórych sytuacjach przypominać średnio przygotowanego studenta na egzaminie – zamiast przyznać się do braku wiedzy, próbuje zgadywać, tworząc odpowiedzi pozornie trafne, ale niepoparte faktami. Dla asystenta działającego w środowisku biznesowym taki poziom „kreatywności” jest nie do zaakceptowania.
Dlatego właśnie stosuje się dziś technikę znaną jako retrieval augmented generation (RAG). Łączy ona model językowy z osobnym komponentem wyszukiwania informacji, który dostarcza dane z wiarygodnych, wcześniej zatwierdzonych źródeł. Dzięki temu odpowiedzi generowane przez AI są nie tylko naturalne i kontekstowe, ale też rzetelnie zakorzenione w sprawdzonych zasobach wiedzy.
Integracja z firmową infrastrukturą
Ostateczne odblokowanie pełni potencjału wirtualnych asystentów AI wymaga jednak znacznie więcej niż tylko rozwiązania problemów technicznych. Kluczowe jest głębokie zintegrowanie systemu AI z już istniejącymi strukturami i logiką działania firmy. Mowa tu o połączeniach z bazami klientów, repozytoriami wiedzy, systemami workflow czy procedurami zatwierdzania decyzji. Dopiero taka integracja pozwala na to, by przyszłe wirtualni asystenci rzeczywiście mogli w bezpieczny sposób korzystać z firmowych danych i wykorzystywać je w czasie rzeczywistym podczas komunikacji z użytkownikami.
10 zastosowań dla wirtualnych asystentów AI w biznesie
Zautomatyzowane przepływy pracy, pomoc w analizie danych, kluczowe informacje uzyskiwane w czasie rzeczywistym w dowolnym miejscu, zwiększone bezpieczeństwo danych — to tylko niektóre z korzyści, jakie może nam zaoferować sztuczna inteligencja. Przyjrzyjmy się bliżej 10 zastosowaniom konwersacyjnej AI w biznesie.
Zarządzanie wiedzą
Wirtualni asystenci AI oparci na generatywnej sztucznej inteligencji oferują wyjątkowo obiecujące rozwiązanie dla firm, które chcą zdemokratyzować dostęp do swojej wiedzy instytucjonalnej. Dzięki podłączeniu modelu językowego do scentralizowanej bazy wiedzy — obejmującej dokumentację, podręczniki, procedury, polityki wewnętrzne i inne źródła — możliwe staje się dostarczanie precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi na pytania użytkowników z różnych obszarów działalności.
To podejście radykalnie zmienia sposób dzielenia się wiedzą w firmach. Zamiast żmudnego przeszukiwania dokumentów czy zgłaszania ticketów do działu wsparcia, pracownik może po prostu zadać pytanie w języku naturalnym, a wirtualny asystent natychmiast udzieli odpowiedzi. Czas oczekiwania skraca się do minimum, a koszty związane z obsługą wewnętrzną znacząco maleją. W przeciwieństwie do klasycznych wyszukiwarek, asystenci AI potrafią realizować złożone zapytania, korzystając jednocześnie z wielu źródeł. Znacząco upraszcza to proces wdrażania nowych pracowników, którzy w innym wypadku musieliby samodzielnie przeszukiwać firmowe repozytoria wiedzy.
Zastosowanie techniki retrieval augmented generation (RAG) sprawia, że asystent jest w stanie udzielić precyzyjnych odpowiedzi i eliminuje ryzyko tzw. halucynacji — czyli generowania informacji niezgodnych z faktami. Jednocześnie funkcje znane już z wyszukiwarek AI, takich jak Perplexity, umożliwiają wskazanie użytkownikowi, skąd pochodzi dana informacja. To dodatkowo zwiększa transparentność i wiarygodność odpowiedzi.
Handel detaliczny i e-commerce
W świecie e-commerce generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, by zrewolucjonizować całe doświadczenie zakupowe, oferując spersonalizowaną, angażującą rozmowę na każdym etapie ścieżki klienta. Wyobraźmy sobie taką sytuację: klient odwiedza stronę internetową sklepu z elektroniką i już na wejściu zostaje przywitany przez wirtualnego asystenta AI. „Cześć, szukam nowego laptopa do montażu wideo” — mówi. Asystent, czerpiąc informacje z firmowej bazy produktów, analizuje potrzeby użytkownika, tłumaczy dostępne możliwości i przedstawia propozycje najlepiej dopasowane do wskazanego zastosowania.
W miarę trwania rozmowy, klient może bez przeszkód sfinalizować zakup w tym samym interfejsie – zintegrowanym z jego kontem użytkownika, systemem płatności i procesem realizacji zamówienia. Asystent może przy okazji zaproponować ofertę dodatkową, np. rozszerzoną gwarancję. Taki model konwersacyjnego e-commerce nie tylko zwiększa zaangażowanie klienta, ale realnie napędza sprzedaż i poprawia ogólne doświadczenie zakupowe. Co najważniejsze, system jest w stanie szybciej i trafniej odpowiedzieć na potrzeby klienta niż tradycyjna wyszukiwarka, co przekłada się na wyższy poziom satysfakcji.
W tym scenariuszu trzeba jednak wziąć pod uwagę dwa potencjalne problemy. Po pierwsze: dokładność odpowiedzi – którą, jak wcześniej wspomniano, można poprawić poprzez zastosowanie techniki retrieval augmented generation (RAG). Po drugie: bariera językowa. Opisy produktów od zagranicznych dostawców bywają tłumaczone maszynowo i często brzmią niezręcznie lub nieczytelnie. W tradycyjnym modelu to użytkownik musi się z tym zmierzyć. Gdy jednak to asystent AI odpowiada na pytania klienta, odpowiedzialność za wszelkie nieporozumienia spada na sprzedawcę. Jednym ze sposobów na obejście tego problemu jest włączenie do bazy wiedzy AI oryginalnych opisów i instrukcji w języku źródłowym. Konieczne są jednak dodatkowe działania, by zapewnić spójność i precyzję — tak, aby asystent był w stanie poprawnie rozpoznawać analogiczne cechy produktów i przedstawiać je w sposób naturalny, bez wpadania w pułapkę automatycznych, „drewnianych” tłumaczeń.
Spersonalizowane rekomendacje produktowe
W podobny sposób wirtualni asystenci AI mogą aktywnie rekomendować produkty i usługi, prowadząc naturalne rozmowy, które uwzględniają indywidualne potrzeby klienta. Zamiast polegać wyłącznie na klasycznych algorytmach rekomendacji — które opierają się głównie na historii zakupów – AI może wyłapywać bardziej subtelne sygnały, wynikające z wypowiedzi użytkownika, jego opinii lub aktywności w mediach społecznościowych.
Na przykład, asystent AI rozpoznaje, że dana osoba pasjonuje się wyprawami w plener. Może wtedy zapytać: „Skoro lubisz piesze wędrówki, czy myślałeś o zegarku GPS? Świetnie sprawdza się przy śledzeniu trasy i dystansu”. Rozmowa może się rozwinąć w kierunku konkretnych porad i dopasowanych propozycji zakupowych. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego możliwe staje się przetworzenie większej liczby danych, co pozwala trafniej wskazać produkty o największym potencjale zakupowym — i podkreślić ich kluczowe cechy z punktu widzenia danego klienta.
Wirtualny asystent podróży
Trudno o sektor bardziej gotowy na wykorzystanie konwersacyjnych asystentów AI niż turystyka i hotelarstwo. Wirtualny doradca podróży, zintegrowany z systemami linii lotniczych, hoteli i innych usług turystycznych, może przejąć na siebie obsługę klienta, prowadząc rozmowę w języku naturalnym. Wyszukiwanie ofert wakacyjnych w obecnych narzędziach online bywa czasochłonne i frustrujące, ale osobisty asystent AI potrafi w kilka chwil przesiać dziesiątki propozycji, uwzględniając szereg wymagań użytkownika — wszystko to w ramach jednej, płynnej rozmowy.
I to nie koniec. Trzeba zmienić lot, zarezerwować transport z lotniska, albo dodać usługę SPA do zbliżającego się pobytu w hotelu? Zamiast przedzierać się przez kolejne strony i nieintuicyjne formularze, wystarczy powiedzieć: „Chcę zmienić lot z Atlanty do Denver i przejść na klasę pierwszą.” Asystent sprawdzi szczegóły, pobierze dane z rezerwacji, porówna ceny i dostępność u różnych dostawców i przeprowadzi proces zmiany rezerwacji. Może też zaproponować rozwiązania alternatywne: „Przylot na to lotnisko wiąże się z dwugodzinną podróżą pociągiem za 30 dolarów, ale nieco droższy lot na inne lotnisko pozwoli Ci dotrzeć znacznie bliżej celu”.
Co więcej, asystent AI może odpowiadać na pytania dotyczące wymogów wizowych czy ostrzeżeń podróżnych, pobierając informacje z wiarygodnych, rządowych baz danych lub serwisów branżowych. Dzięki temu cały proces planowania podróży staje się nie tylko prostszy, ale też znacznie bezpieczniejszy i bardziej komfortowy.
AI Service Desk
Każda firma posiada mniej lub bardziej sformalizowane procedury obsługi wewnętrznych zgłoszeń — od zamawiania nowego sprzętu, przez resetowanie haseł i rozwiązywanie problemów technicznych, po poruszanie się po zasadach polityki kadrowej. W klasycznym modelu wszystkie te sprawy trafiają do systemów ticketowych i działów wsparcia.
Wirtualni asystenci AI, zintegrowani z rozwiązaniami do zarządzania usługami, takimi jak ServiceNow, lub z wewnętrznymi bazami wiedzy, stanowią bardziej efektywne rozwiązanie. Pracownicy mogą po prostu wejść w konwersację z asystentem i opisać problem zwykłym, codziennym językiem.
„Mój laptop strasznie się zacina i często się zawiesza. Co mogę z tym zrobić?” — mówi użytkownik. Asystent rozumie kontekst, może zadać dodatkowe pytania, a następnie zaproponować kroki diagnostyczne, bazując na danych z wewnętrznej bazy IT. Jeśli problem nie zostanie rozwiązany, system automatycznie tworzy zgłoszenie i przekierowuje je do odpowiedniego specjalisty. Co najważniejsze — kiedy zgłoszenie trafia już do działu IT, sprawa powinna być dawno poza etapem: „czy próbował(a) Pan/Pani wyłączyć i włączyć urządzenie”.
Wirtualny asystent pacjenta
Sektor ochrony zdrowia również intensywnie testuje możliwości generatywnych asystentów AI. Celem tych działań jest uproszczenie kontaktu pacjentów z placówkami oraz zwiększenie efektywności pracy personelu. Asystent zintegrowany z elektroniczną dokumentacją medyczną i bazami wiedzy klinicznej może przeprowadzać wstępne konsultacje w przypadkach niewymagających natychmiastowej interwencji.
Pacjent opisuje objawy: „Mam wysoką gorączkę, bóle mięśni, kaszel i jestem bardzo osłabiony”. Asystent, prowadząc rozmowę, zbiera dodatkowy kontekst (np. historię chorób), po czym ocenia, czy sytuacja wymaga pilnej wizyty u lekarza, udania się na SOR, czy może wystarczą domowe sposoby leczenia. W zależności od potrzeby, AI może umówić wizytę (stacjonarną lub zdalną), albo podać sprawdzone zalecenia, korzystając z wiarygodnych źródeł medycznych. To ostatnie jest szczególnie istotne, ponieważ stanowi realną przeciwwagę dla przeszukiwania Internetu, który pełen jest pseudonauki, „cudownych terapii” i teorii spiskowych.
W usługach medycznych nie można oczywiście pominąć aspektu ludzkiego. Z jednej strony kontakt z drugim człowiekiem bywa niezastąpiony. Z drugiej — wielu pacjentów odczuwa wstyd lub skrępowanie i może preferować rozmowę z bezosobowym, konwersacyjnym AI. W przyszłości, szczególnie przy wsparciu asystentów głosowych, możliwe stanie się częściowe zaspokojenie potrzeby kontaktu międzyludzkiego nawet podczas „wizyt” u wirtualnego lekarza. Do pełnego zastąpienia człowieka jeszcze daleka droga, ale już dziś AI może znacząco pomóc, zwłaszcza w sytuacji długiego oczekiwania na wizytę u lekarza.
Asystent może również obsługiwać zgłoszenia związane z przedłużeniem recept, zawsze pod nadzorem osoby uprawnionej, np. lekarza lub pielęgniarki. Wdrożenie takich rozwiązań usprawnia dostęp pacjentów do opieki, jednocześnie odciążając administracyjnie personel. Trzeba jednak pamiętać, że kwestie odpowiedzialności muszą być w tym przypadku wyjątkowo starannie uregulowane.
Obsługa klienta
Jednym z najbardziej naturalnych obszarów zastosowania konwersacyjnych asystentów AI jest obsługa klienta. Zintegrowane z platformami contact center (jak Zendesk), systemami CRM czy kanałami e-commerce, takie rozwiązania mogą oferować wsparcie przypominające rozmowę z człowiekiem —szybkie, pomocne i dostępne o każdej porze.
Klienci mogą uzyskać informacje o statusie zamówień, rozliczeniach, produktach czy usługach, a także rozwiązać wiele typowych problemów. Wszystko to bez konieczności oczekiwania na konsultanta czy przeszukiwania rozbudowanej dokumentacji. Możliwość obsługi w wielu językach dodatkowo zwiększa dostępność tych rozwiązań.
W sytuacjach bardziej złożonych, wymagających interwencji człowieka, AI może zebrać wszystkie istotne informacje, a następnie przekazać sprawę do odpowiedniego działu, umożliwiając szybkie i skuteczne jej rozwiązanie.
Wirtualny asystent HR
Sztuczna inteligencja znajduje także zastosowanie w działach HR, gdzie może realnie poprawić jakość doświadczenia pracowników i usprawnić wewnętrzne procesy. Już od pierwszego dnia nowego pracownika w firmie, wirtualny asystent może pełnić rolę „cyfrowego przewodnika” — odpowiadać na pytania, wyjaśniać zasady, pomagać w wypełnianiu dokumentów i poruszać się po strukturze organizacji. To zaś istotnie skraca czas potrzebny na wdrożenie nowego pracownika.
Dla obecnych pracowników asystent HR staje się wygodnym interfejsem do załatwiania bieżących spraw — od składania wniosków urlopowych, przez pytania o zasady wewnętrzne, po rozmowy o rozwoju zawodowym czy mentoringu. Przesyłanie zgłoszeń o zmianie działu, planowanie nieobecności czy inne typowe procesy kadrowe mogą być obsługiwane bez udziału człowieka, z zachowaniem zgodności z procedurami i przy wykorzystaniu integracji z systemami płacowymi.
Dzięki temu codzienne czynności przestają być uciążliwe, a dział HR może skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Co ważne AI może również odegrać rolę bezstronnego kanału zgłaszania uwag i problemów. Wiele firm boleśnie przekonało się, jak poważne mogą być konsekwencje ignorowania głosu pracowników. Wirtualny asystent może wysłuchać każdej uwagi, zapewnić anonimowość, a następnie przekazać powtarzające się sygnały do odpowiednich osób, eliminując ludzką stronniczość, która często zakłóca działanie wewnętrznych procedur skargowych. A przede wszystkim pracownikom może być po prostu łatwiej i bezpieczniej opowiadać o swoich problemach cyfrowemu rozmówcy niż przełożonemu.
Wirtualny asystent AI wspierający pracowników firmy
W firmach, które wdrażają modele pracy hybrydowej lub całkowicie zdalnej, wirtualni asystenci AI wbudowani bezpośrednio w narzędzia współpracy, takie jak Microsoft Teams czy Slack, mogą istotnie zwiększyć produktywność, niezależnie od miejsca, z którego pracownik się łączy. Już dziś chatboty potrafią odpowiadać na ogólne pytania w Skypie, ale możliwości te można rozszerzyć znacznie dalej, umożliwiając rezerwację sal konferencyjnych, zamawianie sprzętu biurowego, materiałów eksploatacyjnych czy rozwiązywanie innych codziennych spraw poprzez prostą rozmowę z cyfrowym asystentem.
Dzięki integracji aplikacji asystenta z systemami IT, zarządzania nieruchomościami, platformami zakupowymi czy wewnętrznymi politykami firmowymi, pracownicy uzyskują uproszczony dostęp do obsługi spraw w ramach jednego, spójnego interfejsu konwersacyjnego. To wszystko bez konieczności przełączania się między różnymi aplikacjami, narzędziami i witrynami. Minimalizuje to rozproszenie uwagi i podnosi komfort codziennej pracy.
Wsparcie wielojęzyczne i głosowy asystent AI
Jednym z największych atutów generatywnej AI jest zdolność do rozumienia i generowania płynnych wypowiedzi w kilkudziesięciu językach. Pozwala to firmom oferować obsługę na najwyższym poziomie, dopasowaną do preferencji językowych użytkownika — zarówno klienta, jak i pracownika.
Szczególnego komentarza wymaga tutaj kwestia asystentów głosowych. O ile maszynowe tłumaczenie pisemnych wiadomości osiągnęło już przyzwoity poziom, o tyle tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym wciąż jest raczej ciekawostką niż praktycznym rozwiązaniem. Proces rozpoznawania mowy, tłumaczenia i ponownego wygenerowania wypowiedzi jest zbyt złożony, by działać niezawodnie w warunkach rzeczywistej rozmowy. Problemy z rozpoznawaniem mowy potęgują błędy tłumaczenia, a efekt końcowy często pozostawia wiele do życzenia.
W tym kontekście konwersacyjna AI wypada lepiej niż klasyczne modele tłumaczeniowe. Potrafi interpretować niedoskonały tekst (czyli dokładnie taki, jaki generuje większość aplikacji do rozpoznawania mowy), i nie musi nawet nic tłumaczyć. Jeśli zostanie przeszkolona na danych w danym języku, może generować odpowiedzi bezpośrednio w języku użytkownika.
Obecni liderzy rynku, tacy jak Asystent Google, Siri czy Alexa, nadal wymagają połączenia z Internetem, by przesłać nagranie komendy głosowej do serwera. Przy słabym zasięgu (np. na urządzeniach mobilnych) system często zawodzi. Ale pojawiają się już rozwiązania, które mogą zmienić tę dynamikę. Modele rozpoznawania mowy oparte na uczeniu maszynowym stają się na tyle zoptymalizowane, że mogą działać lokalnie, bez potrzeby stałego połączenia z siecią. Dzięki technikom takim jak transfer learning czy federated learning, możliwe jest dostosowywanie modeli do konkretnych zastosowań na urządzeniach końcowych i jednoczesne ich doskonalenie przy zachowaniu prywatności użytkownika.
Wszystko to sprawia, że asystenci głosowi AI mogą stać się znacznie bardziej funkcjonalni w najbliższych latach. Microsoft już zapowiedział nową linię laptopów z dedykowanymi chipami wspierającymi AI. Jednym z kluczowych elementów tych urządzeń ma być właśnie asystent głosowy zasilany sztuczną inteligencją.
Wirtualny asystent AI w Twojej firmie
Aby samodzielnie przekonać się, jak przełomowy może być wpływ wirtualnych asystentów AI na funkcjonowanie firmy, warto skorzystać z możliwości spersonalizowanej demonstracji dostosowanej do konkretnych potrzeb organizacji. Opracowane przez nas rozwiązanie do zarządzania wiedzą łączy zalety dużych modeli językowych (LLM) z techniką retrieval augmented generation (RAG), by dostarczać precyzyjne, oparte na danych odpowiedzi.
Proces wdrożenia rozpoczyna się od analizy potencjalnych zastosowań. Może to być dokumentacja techniczna, kanały wsparcia klienta, bazy produktów czy wewnętrzne repozytoria wiedzy. Następnie wspólnie gromadzimy odpowiednie materiały źródłowe, na podstawie których szkolimy wirtualnego asystenta AI. Po stronie naszej firmy leży konfiguracja niezbędnej infrastruktury, integracja danych oraz kalibracja modelu językowego przy użyciu sprawdzonych technik RAG.
Po fazie testowania i optymalizacji, gotowe rozwiązanie jest w pełni dostosowane do realnych potrzeb organizacji. Cały proces od zebrania danych po dostarczenie funkcjonującej demonstracji trwa zazwyczaj od dwóch do trzech tygodni.
Chcesz zobaczyć, jak wirtualny asystent AI może realnie usprawnić działanie Twojej organizacji i produktywność Twoich pracowników? Umów się na bezpłatne spotkanie, podczas którego pokażemy, jak wygląda cały proces – od analizy potrzeb po dostarczenie działającej demonstracji. Wspólnie sprawdzimy, jak najlepiej wykorzystać potencjał dużych modeli językowych i techniki RAG w Twoim środowisku biznesowym.
Napisz do nas na adres sales@fabrity.pl — skontaktujemy się, by ustalić dogodny termin i porozmawiać o konkretach.
