Wojciech Janikowski

Implementacje API, konfiguratory, automatyzacja procesów z AI, SEO techniczne i AIO.

Wojciech Janikowski – zdjęcie

Czym się zajmuję

Automatyzacja procesów z AI

  • AI + API i webhooki eliminujące powtarzalne zadania
  • Progi pewności, human-in-the-loop
  • Dashboard skuteczności i kosztów

AI consulting i edukacja

  • Audyt możliwości, dobór modeli i architektury
  • Standardy użycia AI i AI governance
  • Szkolenia zespołów: bezpieczeństwo, dobre praktyki i zastosowania AI w codziennej pracy (warsztaty praktyczne)

Prompt engineering (inżynieria promptów)

  • Projektowanie promptów pod cele i metryki jakości
  • Wzorce, szablony i testy regresyjne stabilności
  • Lepsza współpraca z modelami: redukcja halucynacji, dostosowanie do potrzeb i optymalizacja kosztów

Konfiguratory i aplikacje WWW

  • Konfiguratory produktów i mikroaplikacje zwiększające zaangażowanie
  • Pozyskiwanie danych i analiza konkurencji (badanie rynku) z wykorzystaniem AI
  • Integracje z CRM/ERP, lekki front i szybkie działanie

Implementacje API i integracje

  • Projekt integracji, kolejki zadań, webhooki, ETL
  • Przepływy danych między serwisami, walidacje
  • Monitoring błędów i mechanizmy ponawiania (retry)

SEO techniczne i treściowe + SEO dla AI (AIO)

  • Architektura informacji i optymalizacja
  • Dane strukturalne (Service/FAQ/HowTo/Article), sitemap, canonical
  • Podnoszenie pozycji w wynikach naturalnych Google/Bing oraz w modelach AI

Przykładowe realizacje

Analiza konkurencji

  • Problem: Brak szczegółowych danych o konkurencji (18 różnych marek).
  • Rozwiązanie: Narzędzie w Pythonie oraz wytrenowany model językowy automatycznie zbierający z sieci oferty konkurencji i analizujący pliki (PDF, DOC, XLS/XLSX, HTML) w 5 językach.
  • Wynik: Czas realizacji: 30 godzin. Oszczędność: 500 godzin pracy. Arkusz kalkulacyjny automatycznie aktualizowany z podsumowaniem oferty konkurencji, umożliwiający dalszą filtrację wyników.

Analiza zdjęć

  • Problem: Zdjęcia produktowe nie spełniają wymagań; liczba: 18 000.
  • Rozwiązanie: Automatyzacja procesu analizy zdjęć, dobór modelu AI, przygotowanie skryptu.
  • Wynik: Czas realizacji: 16 godzin. Oszczędność: 300 godzin pracy. Informacja zwrotna o zdjęciach niespełniających założonych kryteriów.

Analiza opisów produktowych

  • Problem: Opisy produktowe nie spełniają założeń jakościowych i merytorycznych; liczba: 8 600.
  • Rozwiązanie: Dobór modelu AI, inżynieria promptów oraz przygotowanie skryptu automatyzującego.
  • Wynik: Czas realizacji: 7 godzin. Oszczędność: 250 godzin pracy. Raport z opisami niespełniających założonych kryteriów.

Automatyzacja analiz rozmów BOK

  • Problem: Średnio 5 000 rozmów BOK w skali miesiąca; analiza ręczna obejmowała 5%. Cel: podniesienie jakości obsługi klienta poprzez zwiększenie stopnia analiz.
  • Rozwiązanie: Skrypt w Pythonie, dobór modelu językowego, fine-tuning oraz inżynieria promptów.
  • Wynik: Czas realizacji: 50 godzin. Automatyczny system dokonujący transkrypcji rozmów i analizujący je według kryteriów przekazanych przez analityków BOK. Wzrost odsetka analizowanych rozmów do 98%.

Porównywarka produktowa

  • Problem: Trzech głównych konkurentów oferuje podobne produkty pod różnymi nazwami. Zmiany cen analizowane są ręcznie. Cel: automatyzacja procesu.
  • Rozwiązanie: Skrypt analizujący oraz fine-tuning modelu językowego oceniającego prawdopodobieństwo, że te same produkty występują pod różnymi nazwami, z zastosowaniem progów pewności.
  • Wynik: Czas realizacji: 20 godzin. Oszczędność: 8 godzin pracy dziennie. Automatyczny arkusz, który w określonych odstępach czasu prezentuje dopasowane produkty oraz zmiany cen.

Analiza pozycji fraz w modelach językowych

  • Problem: Brak rozwiązań pozwalających na analizę pozycji/widoczności marki w modelach językowych.
  • Rozwiązanie: Skrypt oparty o API OpenAI, Perplexity, Gemini i Claude, automatycznie analizujący pozycję/widoczność marki w wynikach wyszukiwania.
  • Wynik: Czas realizacji: 3 godziny. Analiza działania modeli językowych pod kątem widoczności marki oraz dostosowanie rozwiązań w serwisie w celu jej zwiększenia.

Szkolenia z zastosowań AI

  • Problem: Brak wiedzy zespołu na temat możliwości wykorzystania modeli językowych w zastosowaniach biznesowych.
  • Rozwiązanie: Seria szkoleń o różnych poziomach trudności (od podstaw do zaawansowanych, także dla działu IT), inżynieria promptów w codziennych zastosowaniach, analiza danych oraz multimedia generowane przez AI.
  • Wynik: Zwiększenie świadomości możliwości systemów LLM (ChatGPT, Gemini, Claude), zwiększenie produktywności i kreatywności, optymalizacja kosztów wykorzystania AI.

Konfigurator produktowy

  • Problem: Rozbudowane kryteria konfiguracji produktu, niedostateczne zasoby działu obsługi klienta.
  • Rozwiązanie: Konfigurator oparty o model językowy, automatycznie przygotowujący konfigurację produktu dla klienta na podstawie przesłanego e‑maila.
  • Wynik: Automatyzacja wykonywania wycen, zmniejszenie obciążenia działu obsługi klienta.

Wyszukiwarka oparta o język naturalny

  • Problem: Klienci wyszukujący produktów (baza 8 600 rekordów) językiem naturalnym nie otrzymywali wystarczająco precyzyjnych wyników.
  • Rozwiązanie: System wyszukiwarki oparty o model językowy, jego fine-tuning oraz inżynieria promptów.
  • Wynik: Wyniki zgodne z intencją użytkownika przy zapytaniach w języku naturalnym, nie tylko po frazach, co zwiększa konwersję.

Może się przydać

Ranking modeli AI z nastawieniem na ich halucynacje

Edytor kodu z wbudowanym agentem AI

    Darmowy edytor kodu html z wbudowanym agentem AI, narzędzie stworzone przeze mnie korzystając z Vibe Coding. Wklej klucz api z openrouter.ai i korzystaj do woli.

Analizer komórek w plikach CSV/XLSX

    Inteligentny analizer komórek w arkuszach kalkulacyjnych. Wystarczy określić kolumnę, wybrać model AI i zadać pytanie. Potrafi dokonywać analizy nie ograniczonej ilości komórek.

O mnie

6 lat w analityce, 3 lata w AI, 14 lat w SEO.

Pracuję przejrzyście, bezpiecznie i z naciskiem na mierzalne efekty.

Bielsko-Biała

Kontakt