Właściciele firm i operacje
Firmy, które działają na Excelu, e-mailach i gotowym oprogramowaniu.
Właściciel firmy, która wyrosła na Excelu
Każdy ma inny Excel i nikt nie wie, która wersja jest aktualna.
Jak to rozwiązujemy: Zamiast arkuszy budujemy jeden system, który należy do Państwa, bez opłaty za użytkownika.
Przykład: Firma spedycyjna pracowała we współdzielonym Excelu, dziś pracuje w systemie, który należy do niej. Case study
Osoba, która w firmie obsługuje faktury
Faktury z e-maili ręcznie przepisujemy do księgowości, co miesiąc od nowa.
Jak to rozwiązujemy: AI wyciąga dane z faktury i wpisuje je do księgowości, człowiek sprawdza tylko wyjątki.
Przykład: Nasze własne faktury: z 10-15 minut do poniżej minuty, 70 % bez udziału człowieka. Case study
Firma z programem księgowym i innymi systemami
Księgowość nie widzi magazynu ani sklepu internetowego, dane przenosimy ręcznie.
Jak to rozwiązujemy: Łączymy Państwa program księgowy z pozostałymi systemami przez API, żeby nic nie trzeba było wpisywać ręcznie.
Przykład: Nasze faktury trafiają z Gmaila do księgowości przez API, 70 % bez udziału człowieka. Case study
Hurtownia lub producent, który przyjmuje zamówienia e-mailem
Zamówienia przychodzą e-mailem, a ktoś cały dzień przepisuje je do systemu.
Jak to rozwiązujemy: Agent czyta zamówienie, wpisuje je do systemu, a niejasne przypadki przekazuje człowiekowi.
Przykład: Ta sama zasada działa przy naszych fakturach z e-maili: poniżej minuty zamiast 10-15. Case study
Firma spedycyjna
Gotowe oprogramowanie dla transportu nie pasuje do naszej pracy, uzupełniamy je w Excelu.
Jak to rozwiązujemy: Budujemy system według Państwa sposobu pracy i go utrzymujemy, kod i dane należą do Państwa.
Przykład: Dla firmy spedycyjnej zbudowaliśmy własny system i go utrzymujemy. Przewoźnika znajdują w mniej niż 10 minut, wcześniej zajmowało to 30-45 minut. Case study
Firma uwięziona w SaaS lub u dostawcy
Dostawca podniósł cenę, nie chce wydać danych, a my nie możemy odejść.
Jak to rozwiązujemy: Wyciągamy dane, przenosimy je do systemu, który należy do Państwa, a stary wyłączamy dopiero po sprawdzeniu.
Gotowe oprogramowanie nie potrafi tego, co wyróżnia Państwa firmę, a do tego płacą Państwo za funkcje, których nie używają.
Firma, która ręcznie zbiera ceny lub dane z internetu
Ceny konkurencji i katalogi dostawców kopiujemy ze stron ręcznie.
Jak to rozwiązujemy: Jeśli regularnie potrzebują Państwo danych, które źródło pozwala zbierać, budujemy zbieranie z monitoringiem, który ostrzega, gdy przestaje działać.
Najczęstszy błąd to cisza: crawler niczego nie zgłasza, a dane po cichu przestają napływać.
Firma ze sprzedażą online i pełną skrzynką
Ręcznie odpowiadamy klientom na te same pytania, codziennie przez wiele godzin.
Jak to rozwiązujemy: Agent AI odpowiada na typowe e-maile na podstawie Państwa danych, a trudniejsze przypadki przekazuje człowiekowi.
Przykład: Klient ze sprzedażą online: odpowiedź w mniej niż 5 minut, obsługa klienta zajmuje się już tylko złożonymi przypadkami. Case study
CTO i zespoły deweloperskie
Firmy z własnym produktem i własnymi programistami.
CTO z rosnącym backlogiem
Nie nadążamy z dostarczaniem, a backlog rośnie szybciej, niż go zamykamy.
Jak to rozwiązujemy: Senior od pierwszego tygodnia wchodzi do Państwa repozytorium i pull requestów.
Przykład: Dostarczaliśmy funkcje AI dla SaaS, z którego codziennie korzystało 60 000+ osób. Case study
CTO lub tech lead
Każda nowa funkcja trwa dłużej, bo boimy się dotykać starego kodu.
Jak to rozwiązujemy: Spłacamy dług po kawałku obok roadmapy, z testami, a nie wielkim przepisywaniem.
15+ projektów produkcyjnych od 2023 roku.
CTO przed dużą decyzją
Nie wiemy, czy naprawiać stary system, czy przepisać go od zera.
Jak to rozwiązujemy: Przeglądamy kod, rekomendujemy refaktoryzację albo przepisanie po kawałku i robimy pierwszy krok.
Dla firmy fintech przepisujemy raporty po kawałku: nowy ekran najpierw pokazuje tę samą liczbę co stary.
CTO, którego zespół już używa AI
Zespół używa Copilota i Claude, ale pull requesty przynoszą więcej szumu niż wyników.
Jak to rozwiązujemy: Ustalamy zasady, review i automatyczne kontrole, żeby kod z AI bezpiecznie trafiał na produkcję.
Przykład: Warsztat dla zespołu software: prawdziwe zadania z backlogu z agentami AI, od zlecenia do działającego prototypu. Case study
Założyciele produktu cyfrowego
Pierwszy produkt, napięty budżet i inwestor, który pyta o termin.
Założyciel przed pierwszą wersją
Muszę wiedzieć, kiedy MVP będzie gotowe i ile mnie to będzie kosztować.
Jak to rozwiązujemy: Razem wybieramy, co idzie pierwsze. Przed startem spisujemy, co będzie gotowe po pierwszym miesiącu.
Jeden projekt: cały system działał po miesiącu.
Założyciel z prototypem z Lovable lub Cursora
Prototyp z Lovable nadaje się na demo, ale boję się dać go klientom.
Jak to rozwiązujemy: Przejmujemy prototyp, dodajemy bezpieczeństwo, dane i testy i przenosimy go na produkcję.
Przykład: Audyt aplikacji, którą założyciel zbudował z AI. Pierwsze zdanie werdyktu Filipa: „Nic z tego nie jest Armagedonem.” Case study
Założyciel, któremu agencja nie dostarczyła produktu
Agencja obiecała MVP w kilka tygodni, a po miesiącach mamy tylko Figmę.
Jak to rozwiązujemy: Sprawdzamy, co da się wykorzystać z dotychczasowej pracy, i dostarczamy w tygodnie, nie w miesiące.
Jeden projekt: pierwsza wersja w niespełna 10 dni roboczych.
Założyciel, od którego odchodzi dostawca
Dostawca kończy, a nikt inny nie rozumie kodu naszej aplikacji.
Jak to rozwiązujemy: Przejmujemy kod, dane i infrastrukturę, dokumentujemy je i rozwijamy dalej.
Od nas też można odejść: kod, dane i infrastruktura należą do Państwa od pierwszego dnia.
Jak wybieramy, co rozwiązać najpierw
Rozpoznali Państwo swój problem?
Proszę napisać, co Państwa hamuje. Odezwiemy się w ciągu dwóch dni roboczych z kilkoma pytaniami o Państwa pracę. Potem ustalimy, co zrobimy najpierw.
