AI in e-commerce, not in marketing presentations.
Most agencies talk about AI in the future tense. We have three specific AI deployments running with real clients today — self-checkout assistant, object recognition as a search engine, catalog automation. Each solves a specific business problem with measurable ROI.
Five steps, from business hypothesis to production.
We don't deploy AI for the sake of AI. Every AI project starts with a business hypothesis — what problem we're solving, what the measurable KPI of success is. Only then we choose the technology and build the deployment.
Business hypothesis and 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.
Selection of AI technology (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.
Prototype and validation on real data
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.