IA en e-commerce, no en presentaciones de marketing.
La mayoría de las agencias hablan de IA en futuro. Nosotros tenemos hoy tres implementaciones de IA concretas funcionando con clientes reales — asistente de cajas de autocobro, reconocimiento de objetos como buscador, automatización de catálogo. Cada una resuelve un problema de negocio concreto con ROI medible.
Cinco pasos, desde la hipótesis de negocio hasta producción.
No implementamos IA por implementar IA. Cada proyecto de IA empieza con una hipótesis de negocio — qué problema resolvemos, cuál es el KPI medible de éxito. Solo entonces elegimos la tecnología y construimos la implementación.
Hipótesis de negocio y definición del caso de uso
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.
Elección de tecnología de IA (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.
Prototipo y validación sobre datos reales
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.