Budujemy modele AI i stosujemy zaawansowane techniki data science, które zamieniają Twoje dane operacyjne w konkretną, mierzalną przewagę. Niezależnie od branży. Niezależnie od źródła danych.
Prognozuj zanim zdarzenie nastąpi.
Zanim zamówienia spadną, zanim klient odejdzie, zanim maszyna się zepsuje. Masz czas na reakcję, nie tylko raport po fakcie. Dobieramy metodę do problemu: LSTM, Gradient Boosting, modele przeżycia.
Wzorce ukryte w danych operacyjnych.
Twoje dane operacyjne zawierają odpowiedzi, których Twój BI nie pokazuje. Gdzie tracisz marżę, co napędza sprzedaż, które segmenty klientów zachowują się inaczej. Wyciągamy to na powierzchnię.
Dane nieustrukturyzowane też mówią.
Recenzje, komentarze, zgłoszenia serwisowe, dokumenty. Tam, gdzie dane to tekst, kryją się sygnały, których ręcznie przetworzyć się nie da. Zamieniamy je w mierzalne wnioski.
Pracujemy z tym, co masz.
Nie musisz migrować danych ani budować nowego stosu. Pracujemy z tym, co masz: SAP, ERP, Snowflake, własny data warehouse, pliki CSV. Model trafia do Twojego środowiska, nie odwrotnie.
Platformy AI i narzędzia SaaS rozwiązują ogólne problemy. Twój problem jest konkretny. Twoje dane są unikalne. Twoje wzorce są niepowtarzalne.
Model trenowany na Twoich danych zna wzorce, których żadne gotowe oprogramowanie nie widzi. Wie kiedy Twoi klienci zamawiają, jak reagują na sezonowość, gdzie powstają anomalie. Tego nie kupi konkurent.
SaaS kosztuje więcej z każdym rokiem i każdym użytkownikiem. Twój model z każdym tygodniem nowych danych staje się dokładniejszy. Po roku zna Twój biznes lepiej niż najlepszy analityk.
Nie pytamy o budżet przed pokazaniem wyniku. Pracujemy na Twoich prawdziwych danych, pokazujemy konkretną liczbę w PLN lub EUR i dopiero wtedy decydujesz o pełnym wdrożeniu.
Generyczny, nie Twój
SaaS wie tyle samo o Twoim biznesie co o biznesie konkurenta. Żadne gotowe narzędzie nie zna Twoich wzorców.
Bez budowania przewagi
Każdy, kto zapłaci licencję, ma dokładnie to samo narzędzie co Ty. Model własny to IP, którego nikt nie może skopiować.
Stały koszt bez własnego IP
Gdy przestajesz płacić subskrypcję, tracisz wszystko. Model własny pozostaje Twój i rośnie w wartości.
Od audytu danych po monitoring produkcyjny. Pracujemy ramię w ramię z Waszym zespołem albo samodzielnie, jeśli wolicie gotowe rozwiązanie.
Nie stosujemy LLM tam, gdzie wystarczy XGBoost. Nie trenujemy sieci neuronowej tam, gdzie model liniowy da lepszy wynik szybciej. Architektura wynika z danych i problemu, nie z hype'u.
Audyt danych, feature engineering, eksploracja, trening, walidacja, deployment, monitoring dryfu, retrenowanie. Każdy etap z dokumentacją.
SAP, Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, pliki płaskie, REST API, Kafka. Integrujemy model z tym, co macie. Nie wymagamy migracji do nowego stosu.
Dostarczamy gotowe modele produkcyjne, dokumentację techniczną i transfer wiedzy. Wasz zespół może je integrować, monitorować i rozwijać samodzielnie. Zero vendor lock-in.
Audyt i ocena danych
Sprawdzamy jakość, kompletność i potencjał danych przed przystąpieniem do modelowania.
Projektowanie modelu
Dobór algorytmu, feature engineering, setup walidacji i backtestu.
Deployment i monitoring
Wdrożenie do produkcji, automatyczne retrenowanie, alerty przy dryfcie modelu.
Dokumentacja i transfer wiedzy
Pełna dokumentacja techniczna i szkolenie zespołu z obsługi i rozwijania modelu.
Łączymy ponad 30 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania z ukończonymi studiami podyplomowymi MIT Professional Education z Applied AI and Data Science oraz certyfikacją Deep Learning Specialist w Bitkom Akademie w Niemczech.
Uznane techniki ML i data science w połączeniu z deep learning, stosowane konkretnie do Twojego problemu.
Mówimy językiem biznesu i rozumiemy dane. Wynik liczymy w PLN i EUR, nie w metrykach modelu.
Wartość pokazujemy zanim zapadnie decyzja. Pilot na prawdziwych danych, konkretna liczba, potem wdrożenie.
Skuteczny model AI wymaga dobrego zrozumienia danych, problemu biznesowego i środowiska, w którym będzie działać.
Dlatego zaczynamy od warsztatu danych, budujemy pilota na prawdziwych danych, pokazujemy wartość w złotówkach i dopiero wtedy przechodzimy do pełnego wdrożenia.
Guido Winger
Co-Founder
Guido Winger łączy doświadczenie przedsiębiorcze z gruntowną wiedzą techniczną zbudowaną przez ponad 30 lat w obszarze tworzenia oprogramowania, architektury i strategicznego zarządzania.
Już na wczesnym etapie pracował nad systemami opartymi na danych i podejściami analitycznymi bliskimi Data Science i AI. Dziś wspiera firmy w przekładaniu potencjału technologicznego na wykonalne strategie, realistyczne roadmapy i produktywne rozwiązania AI z mierzalnym wpływem na wyniki biznesowe.
Mariusz Pianowski
Co-Founder
Mariusz Pianowski kształtuje strategiczny i technologiczny kierunek firmy, wnosząc ponad 20 lat doświadczenia w tworzeniu, modernizacji i skalowaniu złożonych systemów oprogramowania.
Analizuje wewnętrzne procesy, identyfikuje potencjał optymalizacyjny i przekształca wnioski w trwałe strategie na rzecz większej efektywności i skalowalności. Jego główny obszar to praktyczna integracja AI z istniejącymi architekturami, z wyraźnym naciskiem na jakość, skalowalność i odpowiedzialne wdrożenie.
26 % der deutschen Unternehmen nutzen KI – EU AI Act ab August 2026. 23 Seiten Marktdaten, Handlungsempfehlungen und Prognosen für den Mittelstand.
Kein Spam. Jederzeit abmeldbar. Datenspeicherung nach DSGVO.
Chcesz wykorzystać AI w swojej firmie? Zacznijmy rozmowę. Podaj kilka szczegółów, odpowiemy w jeden dzień roboczy.
Lokalizacja
Hamburg