Automatyzacja procesów z AI
- AI + API i webhooki eliminujące powtarzalne zadania
- Progi pewności, human-in-the-loop
- Dashboard skuteczności i kosztów
Wojciech Janikowski
Implementacje API, konfiguratory, automatyzacja procesów z AI, SEO techniczne i AIO.
Czym się zajmuję
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
Sprawdź jak modele AI rozumieją pytania w języku polskim i który najmniej halucynuje.
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
E-mail: wojtek@wjanikowski.pl
Telefon: 539 912 088