Blog · Enterprise AI w praktyce
AI w praktyce: co naprawdę działa w firmach
Piszemy o tym, czego uczymy się, budując i utrzymując systemy AI w firmach: o modelach językowych i agentach, architekturze i integracji, computer vision i automatyzacji. Z przykładami z naszych projektów i liczbami, które możemy potwierdzić.
Wszystkie artykuły według tematu
Automatyzacja skrzynki e-mail: zamówienia, faktury i dokumenty dostawy z AI
Zamówienia, faktury i dokumenty dostawy z e-maili wprowadzane przez AI: jak to działa, na co zwrócić uwagę przy wyborze i jak zacząć.
Czytaj dalej 10 min czytania
Pięciu agentów, jeden orkiestrator, 70% mniej rutynowej pracy
Dlaczego LLM to jeszcze nie agent dla firmy, jak analiza procesu kształtuje architekturę i jak pięciu agentów ograniczyło rutynę w RPP Group.
Czytaj dalej 12 min czytania
theBlue.ai z tytułem OpenAI Select Partner: kamień milowy dla AI w firmach
theBlue.ai dołącza do OpenAI Partner Network jako OpenAI Select Partner. Co to partnerstwo oznacza dla firm i ich projektów AI.
Czytaj dalej 4 min czytania
Lokalne modele LLM w praktyce: jak wykorzystujemy je w theBlue.ai
Trzy lokalne systemy LLM na produkcji: wybór modelu, koszty w porównaniu z API, kwantyzacja, MTP, MoE i kiedy lepszym wyborem jest chmura.
Czytaj dalej 14 min czytania
MCP, function calling, code execution: jak podłączyć AI do narzędzi firmowych
Jak podłączyć AI do CRM, ERP i innych narzędzi firmowych: pięć podejść, pięć kryteriów wyboru i najważniejsze ryzyka bezpieczeństwa.
Czytaj dalej 11 min czytania
Unijny AI Act: co firmy muszą wiedzieć
Terminy, klasy ryzyka i obowiązki z AI Act po Digital Omnibus: co obowiązuje od sierpnia 2026 i co firmy powinny zrobić teraz.
Czytaj dalej 11 min czytania
Programiści AI z Niemiec: dedykowane rozwiązania AI dla firm
Co robi firma tworząca AI z Niemiec, kiedy warto zamówić dedykowane rozwiązanie, jak przebiega projekt i czemu liczy się lokalizacja.
Czytaj dalej 6 min czytania
ML Con Monachium: dlaczego przyszłość AI jest przestrzenna
Wystąpienie Agaty Chudzińskiej na ML Con w Monachium: dlaczego modele świata i inteligencja przestrzenna mogą wyznaczyć kolejną falę AI.
Czytaj dalej 4 min czytania
Jak wybrać dostawcę AI do automatyzacji procesów: na co zwrócić uwagę
Sześć kryteriów wyboru dostawcy AI: podejście, integracja, ochrona danych, model realizacji, referencje i wsparcie, z listą pytań do dostawcy.
Czytaj dalej 7 min czytania
Pilotaż się udał, wdrożenie nie: dlaczego agenci AI utykają przed produkcją
Dlaczego 88% pilotaży AI nigdy nie trafia na produkcję, jakie cztery przyczyny za tym stoją i jak trzy projekty doszły do wdrożenia.
Czytaj dalej 8 min czytania
Model rzadko jest problemem: integracja AI z SAP, Microsoft 365 i Jira
Trzy wzorce integracji AI z istniejącymi systemami, rola uprawnień i nadzoru człowieka oraz realistyczne planowanie projektu.
Czytaj dalej 10 min czytania
Dlaczego specjalistyczne systemy AI to przyszłość automatyzacji w firmach
Kiedy wystarczy ogólna platforma AI, gdzie na produkcji dochodzi do swoich granic i co dają firmie specjalistyczne systemy AI w automatyzacji.
Czytaj dalej 5 min czytania
Systemy wieloagentowe: architektura, integracja i governance
Jak projektować systemy wieloagentowe, integrować je z systemami firmy i nimi zarządzać: protokoły, wzorce architektury, governance i koszty.
Czytaj dalej 7 min czytania
Agenci AI 2026: od chatbotów do autonomicznych cyfrowych pracowników
Gdzie agenci AI pracują w firmach w 2026 roku, jaka technologia się liczy, gdzie są ich granice i dlaczego o sukcesie decyduje integracja.
Czytaj dalej 8 min czytania
Gdy informacji przybywa, agent AI zaprowadza porządek
Jak agent AI w RPP Group analizuje dokumenty polityczne, przygotowuje wersje robocze i ogranicza rutynową pracę zespołu o ok. 70%.
Czytaj dalej 5 min czytania
AI, która uczy się i dostosowuje: case study z diagnostyki MRI
Jak sieć neuronowa wykrywa dysplazje korowe w MRI i dlaczego continual learning zwiększa jej niezawodność. Wyniki dwóch badań.
Czytaj dalej 7 min czytania
Przyszłość AI w firmie zaczyna się w Twoich procesach
Dlaczego AI w firmie działa tam, gdzie jest osadzona w procesie, co wyjaśnia analiza procesu i jak powstaje z niej system AI.
Czytaj dalej 6 min czytania
Dlaczego dedykowana AI często daje więcej niż gotowe rozwiązanie
Kiedy wystarczy gotowe narzędzie, a kiedy opłaca się dedykowana AI: pytania pomocne w decyzji i trzy przykłady z naszych projektów.
Czytaj dalej 6 min czytania
Dedykowane rozwiązania AI dla firm: jak dobrze zacząć projekt AI
Jak pomysł staje się działającym rozwiązaniem AI: analiza procesu, przegląd danych, prototyp, wdrożenie, utrzymanie i realne koszty.
Czytaj dalej 6 min czytania
Jak telefonia AI z GPT i Azure zmienia obsługę klienta
Jak działa asystent telefoniczny oparty na GPT, jakie sprawy obsługuje i dlaczego dla ochrony danych liczy się własne środowisko Azure.
Czytaj dalej 6 min czytania
Jak firmy skutecznie wdrażają AI i dlaczego liczy się jasny proces
Dlaczego wiele projektów AI rozbija się o oczekiwania i jak firmy w czterech krokach znajdują, oceniają i priorytetyzują zastosowania AI.
Czytaj dalej 5 min czytania
Jak firmy budują niezawodne systemy RAG
Jak działa retrieval-augmented generation, jakie są metody wyszukiwania i co łączy udane projekty RAG w firmach.
Czytaj dalej 6 min czytania
Deep research z AI: od danych do wiedzy, na której można oprzeć decyzję
Jak agentowy research z supervisorem i wyspecjalizowanymi agentami AI zamienia dane wewnętrzne i zewnętrzne w rzetelne raporty z przypisami.
Czytaj dalej 6 min czytania
Jak RAG automatyzuje kwestionariusze bezpieczeństwa i compliance w MedTech
Jak asystent RAG w apoQlar odpowiada na kwestionariusze bezpieczeństwa ze źródłami i skraca ich obsługę z miesiąca do niecałego tygodnia.
Czytaj dalej 6 min czytania
LLM i agenci AI w biznesie: rozwiązania dla dokumentów i danych
Jak modele LLM z narzędziami i agentami zamieniają umowy, regulaminy i instrukcje w odpowiedzi ze źródłem i co firma musi do tego przygotować.
Czytaj dalej 6 min czytania
Chatboty AI z modelami LLM dla firm
Jak wewnętrzny chatbot AI z modelami LLM i kilkoma agentami AI korzysta z danych firmy, przejmuje rutynę i działa bezpiecznie.
Czytaj dalej 7 min czytania
Jak budujemy rozwiązania AI, które działają: podejście MVP-first w firmach
Jak podejście MVP-first przyspiesza projekty AI i zmniejsza ryzyko: od pomysłu, przeglądu danych i prototypu po utrzymanie i monitoring.
Czytaj dalej 6 min czytania
Deep search a deep research: przyszłość wyszukiwania informacji z AI
Deep search znajduje trafne treści, deep research tworzy z pomocą agentów AI raporty ze źródłami. Różnice, przebieg, zalety i ograniczenia.
Czytaj dalej 8 min czytania
Dlaczego 40% projektów agentów AI zostanie przerwanych i jak tego uniknąć
Gartner: ponad 40% projektów agentów AI zostanie przerwanych do 2027 roku. Sześć czynników, dzięki którym agent trafi na produkcję.
Czytaj dalej 6 min czytania
Mierzalny wzrost wydajności dzięki modelom LLM i agentom AI
Co modele LLM i agenci AI dają firmom, jakie badania potwierdzają wzrost wydajności i jak powstaje system gotowy do pracy na produkcji.
Czytaj dalej 9 min czytania
LLMOps w firmie: benchmarking i porównywanie modeli vision LLM
Jak firmy wykorzystują LLMOps do porównywania modeli językowych i wizyjnych, wersjonowania promptów i oceny wyników. Proces i narzędzia.
Czytaj dalej 6 min czytania
Niezawodne i skalowalne rozwiązania AI dzięki MLOps
Czym jest MLOps, jakie problemy rozwiązuje, jakich narzędzi wymaga i jak firmy utrzymują modele uczenia maszynowego stabilnie i na dużą skalę.
Czytaj dalej 4 min czytania
LLM w inspekcji wizualnej i kontroli jakości
Jak GPT-4o i Gemini radzą sobie z wykrywaniem wad? Nasze testy na płytkach PCB i zdjęciach przemysłowych pokazują, gdzie LLM pomagają.
Czytaj dalej 6 min czytania
Platformy low-code i no-code: szybsza droga do własnych aplikacji
Co potrafią platformy low-code i no-code, do jakich projektów się nadają, gdzie mają granice i jak uzupełnia je AI.
Czytaj dalej 4 min czytania
Warsztaty AI dla firm: dlaczego to dobry wybór
Dlaczego warsztaty AI ułatwiają zespołom start, jakie obejmują tematy i formaty oraz jak wspierają kompetencje AI zgodnie z art. 4 AI Act.
Czytaj dalej 6 min czytania
Rozpoznawanie ruchu z AI: zastosowania w rehabilitacji, sporcie i BHP
Jak AI rozpoznaje i ocenia ruch na obrazach z kamer, gdzie pomaga w rehabilitacji, sporcie i BHP i jak zadbać o ochronę danych.
Czytaj dalej 5 min czytania
Dedykowane modele LLM: dlaczego firmy potrzebują modeli szytych na miarę
Prompt engineering, RAG czy fine-tuning: jak firmy dopasowują modele językowe do swoich zadań, gdzie je uruchamiają i jak wygląda to w praktyce.
Czytaj dalej 5 min czytania
Awatary AI na targach, wydarzeniach i kongresach
Jak awatary AI witają gości na stoiskach i kongresach i odpowiadają na ich pytania: korzyści, technologia i projekt na DCK 2024.
Czytaj dalej 5 min czytania
Multimodalna AI w firmie: obrazy, dokumenty i tekst w jednym systemie
Jak modele multimodalne przetwarzają obrazy, dokumenty i tekst w jednym systemie, gdzie pomagają firmom i ile pracy wymagają.
Czytaj dalej 5 min czytania
Obserwowalność i monitorowanie LLM: aplikacje AI pod kontrolą
Co mierzy obserwowalność LLM, dlaczego decyduje o jakości i kosztach na produkcji i jak pomagają narzędzia takie jak Langfuse i LangSmith.
Czytaj dalej 5 min czytania
Korzyści z AI dla firm: co naprawdę mierzą projekty
Jakie korzyści daje firmom AI: wyniki z projektów w logistyce, produkcji, MedTech i motoryzacji oraz sposób na dobry start.
Czytaj dalej 4 min czytania
Zastosowania agentów LLM w różnych branżach
Jak zbudowani są agenci LLM, jakie zadania przejmują w motoryzacji, produkcji, ochronie zdrowia i administracji oraz jak ich wdrożyć.
Czytaj dalej 6 min czytania
Awatary AI w VR i mixed reality: co firmy mogą z nimi zrobić już dziś
Jak awatary AI w wirtualnej i mieszanej rzeczywistości wspierają szkolenia, obsługę klienta i medycynę oraz czego wymaga wdrożenie.
Czytaj dalej 5 min czytania
Retrieval augmented generation (RAG): 5 zastosowań w firmach
Pięć zastosowań retrieval augmented generation w firmach, z przykładami z projektów i wskazówkami, na co uważać przy danych.
Czytaj dalej 5 min czytania
Awatary AI: jak ożywić cyfrowe interakcje
Jak awatary AI witają gości, doradzają klientom i odpowiadają na pytania: pięć zastosowań, technologia i przykład z prawdziwego projektu.
Czytaj dalej 6 min czytania
Segmentacja obrazu zero-shot: rozpoznawanie obiektów bez dużych zbiorów danych
Jak modele zero-shot, takie jak SAM, segmentują obiekty bez dużych zbiorów treningowych i co to oznacza dla MedTech i kontroli jakości.
Czytaj dalej 5 min czytania
Spatial computing w firmach: gdzie już dziś się opłaca
Czym jest spatial computing, gdzie opłaca się dziś firmom, od szkoleń i serwisu po MedTech, i czego wymaga wdrożenie.
Czytaj dalej 5 min czytania
Awatary AI: zastosowania w bankowości, HR, sporcie i sprzedaży
Jak firmy wykorzystują awatary AI w bankowości i finansach, HR, sporcie i sprzedaży. Co potrafią awatary i czego wymaga ich wprowadzenie.
Czytaj dalej 5 min czytania
Rozszerzanie Microsoft 365 Copilot: jak i po co
Jak połączyć Microsoft 365 Copilot z danymi i procesami firmy za pomocą agentów i konektorów Copilot oraz którą opcję wybrać w danej sytuacji.
Czytaj dalej 5 min czytania
Generatywna AI: 6 zastosowań w firmach
Sześć zastosowań generatywnej AI w firmach, od streszczeń i ekstrakcji danych po asystentów, z przykładami projektów i wymaganiami produkcji.
Czytaj dalej 5 min czytania
Generatywna AI do streszczeń: szybciej do sedna dokumentów
Jak generatywna AI rzetelnie streszcza długie dokumenty i rozmowy, gdzie to się opłaca i jak utrzymać jakość na produkcji.
Czytaj dalej 4 min czytania
Wektorowe bazy danych: wyszukiwanie danych w erze generatywnej AI
Kiedy wektorowa baza danych opłaca się w wyszukiwaniu wiedzy, jakie są opcje, co wpływa na koszty i jak połączyć ją z istniejącymi systemami.
Czytaj dalej 5 min czytania
AI w obrazowaniu medycznym: jak pomaga szpitalom i firmom MedTech
Gdzie AI odciąża szpitale i firmy MedTech w obrazowaniu medycznym, od segmentacji po oznaczanie zmian: dwa projekty i warunki wdrożenia.
Czytaj dalej 4 min czytania
Analityka wideo z AI: gdzie opłaca się firmom
Gdzie analityka wideo z AI opłaca się firmom, czego wymaga technicznie, jak działa na istniejących kamerach i czego wymaga ochrona danych.
Czytaj dalej 6 min czytania
Dlaczego tak wiele projektów AI upada, zanim trafi na produkcję?
Dlaczego wiele projektów AI nigdy nie trafia na produkcję, czym różnią się od projektów IT i co liczy się jeszcze po uruchomieniu.
Czytaj dalej 5 min czytania
theBlue.ai w programie partnerskim Microsoft AI Inner Circle
W 2020 roku theBlue.ai dołączyło do programu Microsoft AI Inner Circle. Co to oznacza dla projektów AI opartych na technologii Microsoft?
Czytaj dalej 3 min czytania
Predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance) w praktyce firm
Jak działa predykcyjne utrzymanie ruchu, czym różni się od serwisu reaktywnego i planowego oraz czego firma potrzebuje, żeby zacząć.
Czytaj dalej 7 min czytania
Skąd komputer wie, o czym jest tekst? Topic modeling dla firm
Jak topic modeling znajduje tematy w tysiącach dokumentów, jak działają LDA i nowsze metody oraz gdzie firmy je wykorzystują.
Czytaj dalej 6 min czytania
Napisz, który proces kosztuje Cię najwięcej
Opisz proces, a w ciągu jednego dnia roboczego odezwiemy się ze wstępną oceną i propozycją 30-minutowej rozmowy, na której ustalimy zakres.
- Etap 1 to osobne zlecenie, bez zobowiązania do dalszej współpracy.
- Doświadczeni inżynierowie od pierwszego dnia. Bez account managerów i bez przekazywania projektu.
- Integrujemy, niczego nie zastępujemy. Twoje systemy zostają dokładnie takie, jakie są.