SZOLGÁLTATÁS
Meglévő rendszerbe AI funkciók beépítése — workflow-k, automatizáció, eszközök.
Mit csinálunk
Nem új AI termékről van szó, hanem arról, hogy a meglévő rendszered és folyamataid hogyan vehetik át az AI előnyeit. Kategorizálás, generálás, agent-alapú automatizáció, search & retrieval — gondosan kiválasztott pontokra, mérhető hozammal.
Folyamatfelmérés, AI-use case priorizálás ROI-becsléssel. Mit éri meg automatizálni és mit nem.
OpenAI, Anthropic, lokális modell vagy fine-tuning — a feladathoz illő legjobb választás költséget is mérlegelve.
API-réteg, adatfolyam-tervezés, biztonság. Nem külön sziget, hanem a meglévő rendszered természetes része.
Strukturált prompt-tervezés, evaluation harness automata tesztekhez, A/B tesztelés.
Költség, minőség, latency mérése real-time. Dashboard a vezetőségnek és a fejlesztőknek is.
Valós használati adatok alapján modell- és prompt-finomítás. Folyamatos javulás, nem egyszeri implementáció.
Erre van szükséged
#01
A csapatod időt veszít olyan ismétlődő feladatokon, amiket egy AI gyorsabban és pontosabban megcsinál: dokumentum-feldolgozás, e-mail kategorizálás, ügyfél-válaszok. Nem új termék kell — csak a meglévő munkafolyamatot gyorsabbra hangolni.
#02
A rendszered már él, de hiányoznak belőle olyan funkciók, amik ma elvártak: intelligens kereső, auto-tagging, személyre szabott ajánlások. Nem feltétlenül kell házon belül megépíteni — be lehet integrálni AI-val gyorsan és skálázhatóan.
#03
Olyan munkafolyamatod van, ahol egy AI asszisztens jól jönne — ügyfél-kommunikáció, sales follow-up, belső support kérelmek kezelése. Nem chatbot, hanem mélyebben integrált, valódi munkát végző AI.
Egy konkrét példa
Anonimizált, illusztratív projekt példa.
Kiindulás
Egy magyar média cég automatizálni akarta a kép-tagging folyamatot a publishing pipeline-ban.
Hét 1
Folyamat-felmérés, top use case-ek priorizálása: kép-tagging, SEO-meta-generálás, content-kategorizálás. Először a kép-tagging.
Hét 2–3
Kép-tagging PoC valós cikkeken (Claude Vision API). Mért eredmény: magas pontosság, gyors feldolgozás.
Hét 4–7
Bekerült a CMS publishing flow-ba, fallback manuális tagging-re, monitoring dashboard.
Hét 8+
Költség-elemzés alapján modell-routing — kis képek olcsó modellre, komplex képek erősebb modellre.
Eredmény
Naponta nagyszámú kép automatikusan tagelve, manuális munka jelentősen csökkent, költség alacsony szinten tartva.
Kapcsolódó szolgáltatások
Ezek gyakran együtt járnak — szomszédos területek, amiket szintén viszünk.
GYIK
A use case audit fázis pontosan erről szól. Felmérjük a folyamatokat, ROI-becsléseket csinálunk, és a top 3–4 use case-ből választunk indulást.
Egy fókuszált PoC tipikusan 2–3 hét, plusz a modell költségek. Konkrét árbecslést a use case meghatározása után adunk.
A PoC kódját úgy építjük, hogy production-re alkalmas legyen — security, error handling, monitoring beépítve. A PoC validáció után 2–6 hét alatt integráljuk a meglévő rendszerbe.
Use case-specifikus KPI-k (pl. feldolgozási idő csökkenés, helyes besorolás aránya), plusz model-szintű metrikák (latency, költség, drift). Dashboard-on követhető folyamatosan.
Lépj velünk kapcsolatba
Beszéljünk róla. Pár napon belül válaszolunk, és egy 30 perces hívásban megnézzük, passzolunk-e.
Mesélj a projektedről. Pár napon belül válaszolunk.
Lépj kapcsolatbaElérhető H-P, 9-17 óra között. Írj emailt vagy foglalj időpontot.
+36 70 545 5832Válassz egy neked megfelelő időpontot.
Naptár megtekintése