Model trenowany na Państwa danych zna Państwa biznes, a model z półki zna tylko średnią.
Jako firma doradcza data science budujemy modele AI i stosujemy zaawansowane techniki data science, które zamieniają Państwa dane operacyjne w konkretną, mierzalną przewagę. Niezależnie od branży. Niezależnie od źródła danych.
Prognozować, zanim zdarzenie nastąpi.
Zanim zamówienia spadną, zanim klient odejdzie, zanim maszyna się zepsuje. Mają Państwo czas na reakcję, nie tylko raport po fakcie. Dobieramy metodę do problemu: LSTM, Gradient Boosting, modele przeżycia.
Wzorce ukryte w danych operacyjnych.
Państwa dane operacyjne zawierają odpowiedzi, których Państwa BI nie pokazuje. Gdzie tracą Państwo 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 Państwo mają.
Nie trzeba migrować danych ani budować nowego stosu technologicznego. Pracujemy z tym, co Państwo mają: SAP, ERP, Snowflake, własny data warehouse, pliki CSV. Model trafia do Państwa środowiska, nie odwrotnie.
Platformy AI i narzędzia SaaS rozwiązują ogólne problemy. Państwa problem jest konkretny. Państwa dane są unikalne. Państwa wzorce są niepowtarzalne.
Model trenowany na Państwa danych zna wzorce, których żadne gotowe oprogramowanie nie widzi. Wie, kiedy Państwa klienci zamawiają, jak reagują na sezonowość, gdzie powstają anomalie. Tego nie kupi konkurent.
SaaS kosztuje więcej z każdym rokiem i każdym użytkownikiem. Państwa model z każdym tygodniem nowych danych staje się dokładniejszy. Po roku zna Państwa biznes lepiej niż najlepszy analityk.
Najpierw widzą Państwo wynik: pracujemy na Państwa prawdziwych danych, pokazujemy w modelowej kalkulacji, co to oznacza w PLN lub EUR, i dopiero wtedy decydują Państwo o pełnym wdrożeniu.
Generyczny, nie Państwa
SaaS wie tyle samo o Państwa biznesie co o biznesie konkurenta. Żadne gotowe narzędzie nie zna Państwa wzorców.
Bez budowania przewagi
Każdy, kto zapłaci licencję, ma dokładnie to samo narzędzie co Państwo. Model własny to IP, którego nikt nie może skopiować.
Stały koszt bez własnego IP
Gdy przestają Państwo płacić subskrypcję, tracą Państwo wszystko. Model własny pozostaje Państwa własnością i rośnie w wartości.
Od audytu danych po monitoring produkcyjny. Pracujemy ramię w ramię z Państwa zespołem albo samodzielnie, jeśli wolą Państwo 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 Państwo mają. Nie wymagamy migracji do nowego stosu technologicznego.
Dostarczamy gotowe modele produkcyjne, dokumentację techniczną i transfer wiedzy. Państwa 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 certyfikacją Applied AI and Data Science Professionals w MIT Professional Education oraz certyfikacją Deep Learning Specialist w Bitkom Akademie w Niemczech.
Uznane techniki ML i data science w połączeniu z deep learning, stosowane konkretnie do Państwa 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, modelowa kalkulacja, 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 modelowej kalkulacji i dopiero wtedy przechodzimy do pełnego wdrożenia.
Guido Winger
Co-Founder
Guido Winger jest programistą i współzałożycielem myBytes. We wcześniejszej karierze rozwijał platformę e-commerce xt:Commerce i nią zarządzał.
Następnie zdobył formalne wykształcenie w zakresie data science: certyfikaty Applied AI and Data Science Professional (MIT Professional Education) oraz Deep Learning Specialist (Bitkom Akademie). Dziś przekłada problemy biznesowe średnich firm na modele AI działające produkcyjnie, od audytu danych po kalkulację biznesową w EUR.
Mariusz Pianowski
Co-Founder
Mariusz Pianowski od ponad 20 lat rozwija i skaluje systemy produkcyjne. Podobnie jak jego współzałożyciel posiada certyfikaty Applied AI and Data Science Professional (MIT Professional Education) oraz Deep Learning Specialist (Bitkom Akademie). Jego specjalność to integracja modeli AI z istniejącymi architekturami, czy to SAP, ERP, czy własna hurtownia danych. Nie wymaga to ani migracji, ani nowego stosu technologicznego.
Dopiero 26% niemieckich firm korzysta z AI. Kto zaczyna teraz, ma przewagę. EU AI Act od sierpnia 2026. 23 strony danych rynkowych, rekomendacji i prognoz dla średnich firm.
Żadnego spamu. Rezygnacja w każdej chwili. Dane przechowywane zgodnie z RODO.
Jaki problem AI ma rozwiązać w Państwa firmie najpierw? Zacznijmy rozmowę. Proszę podać kilka szczegółów, a odpowiemy w jeden dzień roboczy.