AI · automatyzacja · infrastruktura danych · Warszawa
AI, które działa na produkcji, a nie w pilotażu.
Budujemy agentów AI, prywatne środowiska AI, automatyzację oraz stojącą za nimi infrastrukturę danych dla średnich i dużych firm. A po wdrożeniu dbamy o ich utrzymanie.
Co robimy?
Znajdujemy pracę, która zabiera Twojemu zespołowi czas, i zastępujemy ją systemami, które działają same.
- 01 · Empes AIAI do konkretnych zadań Wdrożenia AI dla firm w Polsce, zbudowane wokół konkretnego zadania: agent AI w istniejącym procesie, wewnętrzny asystent, prywatna przestrzeń AI dla pracowników, spójna postać cyfrowa albo rozwiązanie szyte na miarę.
- 02 · Empes SynthesisNajpierw prostsza praca, potem automatyzacja Automatyzacja procesów biznesowych, która zaczyna się od audytu. Przyglądamy się, jak firma działa dziś, znajdujemy miejsca, w których marnuje się czas i energię, i projektujemy prostsze sposoby pracy, łącząc we właściwych proporcjach narzędzia no-code, własny kod i automatyzację z AI.
- 03 · Empes InfrastructureFundamenty, na których może stanąć raportowanie Budujemy zaplecze technologiczne i porządkujemy dane. To warstwa, która działa w tle, ale pozwala sprawnie wdrażać raportowanie, automatyzację i transformację cyfrową.
- 04 · Empes StudioStrony, marki i kampanie startowe, które dalej działają Projektujemy i wdrażamy strony, tworzymy stojącą za nimi markę oraz planujemy kampanię na start. Dbamy też o solidne zaplecze: formularze zapisu, newslettery i panele administracyjne.
Wybrane realizacje
Systemy na produkcji.
Większość projektów opisujemy anonimowo, a stworzone przez nas strony pokazujemy za zgodą klientów. Wszystkie wyniki pochodzą bezpośrednio z opisanych case studies.
- Globalna firma farmaceutyczna · 2025Skalowanie firmowej infrastruktury danych: framework dla ponad 300 źródeł300+ źródeł danych w jednym frameworku, ponad 70 TB
- Średniej wielkości firma · 2026Prywatna przestrzeń AI dla pracowników firmy: jeden czat, wybrane modele, koszty pod kontrolą
Klub sportowy, liga amatorska · 2026Liga Astra: liga tenisowa, która sama publikuje wynikiok. 2 min od zapisania wyniku do publikacji w tabeli
Jak?
Zacznij od jednego procesu. Idź dalej dopiero, gdy zobaczysz twarde wyniki.
01
Zrozumieć
Zaczynamy od realnego kontekstu biznesowego, nie od narzędzi. Pierwszy krok to bezpłatna, 30-minutowa rozmowa: opowiedz o jednym procesie, a powiemy, czy automatyzacja coś w nim zmieni.
Dostajesz Mapa tego, jak praca wygląda dziś
02
Uprościć
Upraszczamy procesy, wskazujemy, co naprawdę ważne, i proponujemy najprostszą drogę. Zbędne kroki usuwamy, zanim cokolwiek zautomatyzujemy.
Dostajesz Nowy przebieg procesu i plan
03
Zbudować
Wdrażamy właściwe połączenie AI, automatyzacji, danych i infrastruktury, a potem dokumentujemy całość i przekazujemy Twojemu zespołowi gotowe rozwiązanie do samodzielnej obsługi.
Dostajesz Działający system, opisany i przekazany
Jak budujemy
Najpierw system, potem narzędzie.
Każdy z opisanych tu projektów nauczył nas tego samego, tylko z innej perspektywy. Spójność wyników AI to problem systemu, nie promptu. Automatyzacja zepsutego procesu sprawia, że psuje się szybciej. Skala bierze się z lepszych abstrakcji, nie z większych serwerów.
- Wejścieuporządkowane, wersjonowane, sprawdzone
- Procesuproszczony, zanim zostanie zautomatyzowany
- Pipelinejeden framework, konfigurowany osobno dla każdego źródła
- Awariaautomatyczne alerty, dzięki którym o wszystkim wiesz pierwszy
- Przekazaniewszystko dokładnie opisane i gotowe do przejęcia przez Twój zespół
Notatki
Nasza metoda w praktyce.
Przewodniki, wnioski z naszej pracy i tematy, które wciąż badamy. Wszystkie przykładowe dane są wyraźnie oznaczone. Notatki są na razie po angielsku. Wszystkie notatki (po angielsku)
- Choosing an AI implementation partner: the questions to ask before you signHow to choose an AI consultancy or AI implementation partner: one process first, a measured pilot, your own code and keys, your data protected, a real handover.
- Portable development environment: three piles, one catalogue and a checkHow to move a project, AI-built ones included, to a new laptop or cloud sandbox: sort what it needs into three piles, catalogue secrets by name, then check.
- Clean up after your AI agentsAI agents leave a working copy of the code behind for every task, and nothing removes it. The three checks we use to remove one safely, and why cleanup is part of done.
Powiedz nam, który proces pochłania u Was najwięcej godzin.
Opowiedz nam o jednym procesie. Powiemy, czy automatyzacja coś w nim zmieni.