Majitel firmy a provoz
Firmy, které běží na Excelu, e-mailech a krabicovém softwaru.
Majitel firmy, která vyrostla na Excelu
Každý má jiný Excel a nikdo neví, která verze platí.
Jak to řešíme: Postavíme jeden systém místo tabulek, který vlastníte vy, bez poplatku za uživatele.
Příklad: Spediční firma pracovala ve sdíleném Excelu, dnes v systému, který vlastní. Případová studie
Ten, kdo ve firmě zpracovává faktury
Faktury z e-mailu přepisujeme ručně do účetnictví, každý měsíc znovu.
Jak to řešíme: AI vytáhne údaje z faktury a zapíše je do účetnictví, člověk zkontroluje jen výjimky.
Příklad: Naše vlastní faktury: z 10-15 minut na méně než minutu, 70 % bez člověka. Případová studie
Firma s účetním programem a dalšími systémy
Účetnictví nevidí do skladu ani e-shopu, data mezi nimi přenášíme ručně.
Jak to řešíme: Propojíme účetní program s vašimi systémy přes API, aby se nic nepřepisovalo.
Příklad: Naše faktury jdou z Gmailu do účetnictví přes API, 70 % bez člověka. Případová studie
Velkoobchod nebo výroba s objednávkami přes e-mail
Objednávky chodí e-mailem a někdo je celý den přepisuje do systému.
Jak to řešíme: Agent přečte objednávku, zapíše ji do systému a nejasné případy pošle člověku.
Příklad: Stejný princip běží na našich fakturách z e-mailu: pod minutu místo 10-15. Případová studie
Spediční firma
Krabicový spediční software neumí, jak pracujeme, tak to dotahujeme v Excelu.
Jak to řešíme: Postavíme systém na váš způsob práce a provozujeme ho, kód i data jsou vaše.
Příklad: Pro spediční firmu KIABA jsme postavili a provozujeme jejich vlastní systém. Dopravce najdou pod 10 minut, dřív za 30 až 45 minut. Případová studie
Firma zamčená v SaaS nebo u dodavatele
Dodavatel zvedl cenu, data nechce vydat a odejít se nedá.
Jak to řešíme: Dostaneme data ven, přeneseme je do systému, který vlastníte, a starý vypneme až po ověření.
Krabicový systém neumí to, čím se vaše firma liší, a platíte i za funkce, které nepoužíváte.
Firma, která ručně sbírá ceny nebo data z webu
Ceny konkurence a katalogy dodavatelů kopírujeme z webů ručně.
Jak to řešíme: Postavíme crawler s monitoringem, který ohlásí, když přestane nosit data.
Příklad: Klientovi s online marketplace spadl crawler: z 250 000 na 66 000 zobrazení měsíčně. Případová studie
Firma s online prodejem a plnou schránkou
Na ty samé dotazy zákazníků odpovídáme ručně, každý den hodiny.
Jak to řešíme: AI agent odpoví na běžné e-maily z vašich dat a těžší případy pošle člověku.
Příklad: Klient s online prodejem: odpověď do 5 minut, zákaznická podpora řeší už jen složitější případy. Případová studie
CTO a vývojářský tým
Firmy s vlastním produktem a vlastními vývojáři.
CTO s rostoucím backlogem
Nestíháme dodávat a backlog roste rychleji, než ho uzavíráme.
Jak to řešíme: Senior se připojí do vašeho repozitáře a pull requestů od prvního týdne.
Příklad: Filip dodával AI funkce pro SaaS, který denně používalo 60 000+ lidí. Případová studie
CTO nebo tech lead
Každá nová funkce trvá déle, protože starý kód se bojíme otevřít.
Jak to řešíme: Dluh splácíme po kouscích vedle roadmapy, s testy, ne jedním velkým přepisem.
15+ produkčních projektů od roku 2023.
CTO před velkým rozhodnutím
Nevíme, jestli starý systém opravovat, nebo ho přepsat od nuly.
Jak to řešíme: Projdeme kód, doporučíme refaktoring nebo přepis po částech a uděláme první krok.
Příklad: Fintech firmě přepisujeme reporty po částech: nová obrazovka nejdřív ukáže stejné číslo jako stará. Případová studie
CTO, jehož tým už používá AI
Tým má Copilot i Claude, ale v pull requestech je víc šumu než výsledků.
Jak to řešíme: Nastavíme pravidla, review a automatické kontroly, aby AI kód bezpečně prošel do produkce.
Příklad: Workshop pro softwarový tým: reálné úkoly z backlogu s AI agenty, od zadání po funkční prototyp. Případová studie
Zakladatel digitálního produktu
První produkt, omezený rozpočet a investor, který chce termín.
Zakladatel před první verzí
Potřebuju vědět, kdy bude MVP hotové a kolik mě bude stát.
Jak to řešíme: Společně sepíšeme seznam: co jde první, kdy a jak si to ověříte.
Jeden projekt: celý systém spuštěný za měsíc.
Zakladatel s prototypem z Lovable nebo Cursoru
Prototyp z Lovable funguje na demo, ale na zákazníky si ho netroufám pustit.
Jak to řešíme: Převezmeme prototyp, doplníme bezpečnost, data a testy a dostaneme ho do produkce.
Příklad: Audit aplikace, kterou si zakladatel postavil s AI. První věta Filipova verdiktu: „Nic z toho není armagedon.“ Případová studie
Zakladatel, kterému agentura nedodala
Agentura slíbila MVP za pár týdnů a po měsících máme jen Figmu.
Jak to řešíme: Zjistíme, co z dosavadní práce se dá použít, a dodáváme po týdnech, ne měsících.
Jeden projekt: první verze za necelých 10 pracovních dnů.
Zakladatel, kterému odchází dodavatel
Dodavatel končí a nikdo jiný nerozumí kódu naší aplikace.
Jak to řešíme: Převezmeme kód, data a infrastrukturu, zdokumentujeme je a pokračujeme ve vývoji.
I od nás se dá odejít: při odchodu opravíme chyby z posledního měsíce.
Jak vybíráme, co řešit jako první
Poznali jste svůj problém?
Pošlete nám, co vás brzdí. Ozveme se do dvou pracovních dnů a společně vybereme, co vyřešíme jako první.