AI im E-Commerce, nicht in Marketing-Präsentationen.
Die meisten Agenturen sprechen über AI im Futur. Wir haben heute drei konkrete AI-Implementierungen, die bei realen Kunden laufen – Selbstbedienungskassen-Assistent, Bilderkennung als Suchmaschine, Katalog-Automatisierung. Jede löst ein konkretes Geschäftsproblem mit messbarem ROI.
Fünf Schritte, von der geschäftlichen Hypothese zur Produktion.
Wir setzen AI nicht für AI ein. Jedes AI-Projekt beginnt mit einer geschäftlichen Hypothese – welches Problem wir lösen, was die messbare KPI des Erfolgs ist. Erst dann wählen wir Technologie und bauen die Implementierung.
Geschäftliche Hypothese und Use-Case-Definition
Klient stoi przy kasie samoobsługowej, nie znajduje produktu, ma pytanie o promocję albo nie umie zeskanować kodu. Zamiast prosić pracownika, używa asystenta AI, który ma dostęp do bazy produktów, cenników, promocji i statusu zamówienia. Redukcja czasu wsparcia pracownika o około 60% w pierwszych miesiącach. Implementacja na bazie OpenAI GPT-4 plus custom embedding katalogu produktów. Zakres cenowy 60-120 tys. zł zależnie od skali sklepu.
Auswahl der AI-Technologie (LLM, Vision, NLP)
Klient robi zdjęcie produktu (np. mebla, ubrania, akcesorium), które chce kupić. AI rozpoznaje obiekt i kategoryzuje go, następnie wyszukuje wizualnie podobne produkty w katalogu sklepu. Wzrost konwersji o około 12-18% w sklepach z bogatym katalogiem wizualnym. Implementacja na bazie modeli vision (CLIP lub equivalent) z embedding całego katalogu produktów. Zakres cenowy 80-160 tys. zł.
Prototyp und Validierung an realen Daten
Business owner sklepu chce zapytać po polsku "Pokaż mi 10 najlepiej rentownych produktów ostatnich 30 dni z trendami YoY". Zamiast pisać zapytania SQL lub klikać przez 4 raporty, używa asystenta AI z dostępem do danych sprzedażowych. Demokratyzacja danych — analytics dostępne bez pośrednictwa działu IT. Implementacja na bazie LLM (Claude/GPT-4) plus integracja z bazą zamówień, klientów, produktów. Zakres cenowy 100-200 tys. zł.
Dlaczego nasze wdrożenia AI działają tam, gdzie inne demo umierają.
AI to nie magiczny składnik dodawany do każdego problemu. To narzędzie, które rozwiązuje konkretne problemy biznesowe — i tylko wtedy ma sens je wdrażać. Nasze podejście do AI jest pragmatyczne, nie modnościowe.
Co robimy w AI dla e-commerce
Audyt danych i identyfikacja use case'ów — zaczynamy od Twoich danych, nie od technologii. Mapujemy problemy biznesowe, które AI realnie rozwiąże.
Wdrożenia production-ready — nie demo, nie PoC. Rozwiązania, które pracują u klientów codziennie, z monitoringiem, alertami i SLA.
Integracja z istniejącym stackiem — AI wchodzi do Twojego sklepu (Sylius, PrestaShop, Shopify, WooCommerce), ERP i POS. Nie budujemy oddzielnych wysp.
Czego NIE robimy
Nie wdrażamy AI dla samego AI — jeśli problem da się rozwiązać prostszym narzędziem, powiemy Ci to wprost.
Nie obiecujemy magicznych wyników — AI to narzędzie, nie czarodziejska różdżka. Podajemy realne ROI na podstawie danych, nie marketingowych obietnic.
Nie budujemy chatbotów FAQ — rynek jest pełen tanich chatbotów. My rozwiązujemy problemy, których chatbot nie rozwiąże.