Szacuje się, że 85% projektów związanych ze sztuczną inteligencją generatywną nigdy nie dociera do fazy produkcyjnej. Brzmi znajomo? Jeśli kierujecie firmą, która inwestuje w GenAI, ta statystyka powinna was zaniepokoić. Ale zamiast analizować kolejne raporty o potencjale AI, porozmawiajmy o tym, co naprawdę decyduje o sukcesie lub porażce takich przedsięwzięć.
Kiedy obserwujemy rynek technologiczny w 2025 roku, widzimy paradoks. Z jednej strony mamy modele językowe osiągające poziom inteligencji, który jeszcze trzy lata temu wydawał się niemożliwy. Z drugiej strony przedsiębiorstwa, które z entuzjazmem ruszyły do wdrożeń GenAI, teraz borykają się z systemami, które działają świetnie podczas demonstracji, ale zawodzą w rzeczywistości biznesowej.
Problem nie leży w samej technologii. Leży w sposobie, w jaki podchodzimy do budowania systemów agentowych. I tutaj dochodzimy do sedna sprawy.
Inżynieria kontekstu zamiast promptów
Branża przez ostatnie dwa lata mówiła o „prompt engineeringu” – sztuce pisania zapytań do modeli językowych. To było podejście wystarczające, gdy używaliśmy ChatGPT do jednorazowych zadań. Ale gdy mówimy o systemach produkcyjnych, które muszą działać niezawodnie przez miesiące i lata, potrzebujemy czegoś znacznie bardziej zaawansowanego.
Cognition AI, twórcy systemu Devin, wprowadzili koncept „context engineering” – inżynierii kontekstu. To fundamentalna zmiana myślenia. Zamiast skupiać się na tym, jak napisać idealne zapytanie, koncentrujemy się na tym, jak automatycznie i dynamicznie dostarczać modelowi właściwy kontekst w każdym momencie jego działania.
Wyobraźcie sobie, że budujecie system do automatyzacji obsługi klienta. W tradycyjnym podejściu dajecie agentowi jedno duże zadanie: „obsłuż zapytanie klienta”. Agent próbuje zrozumieć problem, znaleźć rozwiązanie i sformułować odpowiedź – wszystko w jednym, długim procesie myślowym.
W podejściu opartym na inżynierii kontekstu rozbijamy to zadanie, ale nie w sposób, który moglibyście się spodziewać. Nie chodzi o proste podzielenie na kroki. Chodzi o zapewnienie, że każda decyzja podejmowana przez system ma pełny kontekst wszystkich wcześniejszych decyzji, a jednocześnie nie jest przytłoczona nieistotnymi informacjami.
Dlaczego multi-agenty to pułapka
Kiedy rozmawiacie z dostawcami rozwiązań AI, często usłyszycie o architekturach wieloagentowych. Brzmi to logicznie – skoro jeden agent może wykonać zadanie, to zespół agentów powinien być jeszcze lepszy, prawda?
Niestety, rzeczywistość jest brutalna. Systemy wieloagentowe, które działają równolegle, niemal zawsze prowadzą do konfliktów decyzyjnych. Wyobraźcie sobie dwóch programistów pracujących nad tym samym kodem bez komunikacji – efekt będzie katastrofalny. To samo dzieje się z agentami AI.
Cognition przedstawia dwie kluczowe zasady, które powinny kierować projektowaniem systemów agentowych:
Zasada 1: Dziel kontekst, ale dziel pełne ślady działania agentów, nie tylko pojedyncze wiadomości.
Gdy agent podejmuje decyzję, ta decyzja niesie ze sobą ukryte założenia. Jeśli następny agent nie widzi tych założeń, podejmie decyzje oparte na własnej interpretacji, która może być sprzeczna z pierwotną intencją.
Zasada 2: Działania niosą ze sobą ukryte decyzje, a sprzeczne decyzje prowadzą do złych rezultatów.
To nie jest teoria. To praktyka potwierdzona przez setki wdrożeń. Systemy, które ignorują te zasady, zawodzą w produkcji, nawet jeśli wyglądają świetnie podczas demonstracji.
Przepływ pracy czy agent – fałszywy dylemat
Anthropic w swoim przewodniku po budowaniu agentów wprowadza rozróżnienie między „workflows” (przepływami pracy) a „agents” (agentami). Przepływy pracy to systemy, gdzie LLM i narzędzia są orkiestrowane przez predefiniowane ścieżki kodu. Agenty natomiast dynamicznie kierują swoimi procesami i wykorzystaniem narzędzi.
Większość firm popełnia błąd wybierając jedno lub drugie. Tymczasem rzeczywistość biznesowa wymaga połączenia obu podejść. System, który jest w 100% agentowy, będzie nieprzewidywalny i kosztowny. System, który jest w 100% przepływem pracy, będzie sztywny i niezdolny do adaptacji.
Optymalne rozwiązanie? Hybrydowe podejście, gdzie krytyczne decyzje biznesowe są kontrolowane przez przepływy pracy, a zadania wymagające kreatywności i adaptacji są delegowane do agentów. To właśnie takie podejście stosujemy w SNOK, łącząc platformę UiPath z modelami GenAI.
Rzeczywistość wdrożeniowa – przypadek SNOK
W SNOK od trzech lat intensywnie pracujemy nad projektami GenAI dla klientów z różnych branż. Jako Złoty Partner UiPath , mamy unikalną perspektywę na to, jak łączyć automatyzację procesów z inteligencją generatywną.
„Największym wyzwaniem w projektach GenAI nie jest wybór modelu czy napisanie kodu. To zrozumienie, że budujemy systemy, które muszą działać w nieprzewidywalnym środowisku biznesowym,” mówi Michal Korzen , CTO SNOK . „Widzieliśmy dziesiątki projektów, które działały perfekcyjnie w środowisku testowym, ale rozpadały się przy pierwszym kontakcie z rzeczywistością produkcyjną. Kluczem jest projektowanie z myślą o niepewności.”
Nasze doświadczenie pokazuje, że sukces projektu GenAI zależy od trzech czynników:
1. Właściwe zarządzanie kontekstem Model językowy, nawet najinteligentniejszy, bez odpowiedniego kontekstu jest jak ekspert pozbawiony informacji o zadaniu, które ma wykonać. W SNOK opracowaliśmy metodologię Dynamic Context Management, która zapewnia, że każde wywołanie modelu ma dokładnie te informacje, których potrzebuje – nie więcej, nie mniej.
2. Integracja z istniejącymi systemami GenAI nie działa w próżni. Musi współpracować z ERP, CRM, systemami dokumentów i dziesiątkami innych narzędzi. Tu właśnie platforma UiPath pokazuje swoją siłę – zapewnia mosty integracyjne, które pozwalają modelom AI bezpiecznie i efektywnie komunikować się z infrastrukturą przedsiębiorstwa.
3. Mechanizmy bezpieczeństwa i kontroli W świecie korporacyjnym nie możemy pozwolić sobie na systemy, które „halucynują” czy podejmują nieprzewidywalne decyzje. Dlatego każdy nasz projekt GenAI zawiera wielopoziomowe mechanizmy walidacji i kontroli.
Success Story: Administracja publiczna – synergia UiPath Document Understanding i LLM
Ciekawy przypadek to współpraca z jednym z kluczowych ministerstw obsługującym rocznie ponad 200 tysięcy wniosków i dokumentów od obywateli oraz przedsiębiorców. Wyzwanie było wielowarstwowe: zautomatyzować proces analizy różnorodnej dokumentacji urzędowej, zachowując pełną zgodność z procedurami administracyjnymi i wykorzystując synergię między UiPath Document Understanding a polskim modelem językowym PLLUM.
„Administracja publiczna to środowisko, gdzie precyzja ekstrakcji danych musi iść w parze z głębokim zrozumieniem kontekstu prawnego,” wyjaśnia Grzegorz Surdziel, Konsultant Zespołu Intelligent Automation w SNOK. „Otrzymujemy dokumenty w dziesiątkach formatów – od odręcznie wypełnionych formularzy, przez skany dokumentów sprzed lat, po nowoczesne formularze elektroniczne. Dlatego zaprojektowaliśmy system, gdzie UiPath Document Understanding zajmuje się inteligentną digitalizacją i ekstrakcją danych, a PLLUM przeprowadza zaawansowaną analizę merytoryczną i prawną.”
System działa w modelu komplementarnym, maksymalizując mocne strony obu technologii. UiPath Document Understanding odpowiada za warstwę techniczną przetwarzania dokumentów. System automatycznie rozpoznaje typy dokumentów, od wniosków o dotacje po odwołania od decyzji administracyjnych, ekstraktując kluczowe dane z dokładnością sięgającą 97 procent nawet z dokumentów słabej jakości. Technologia OCR wzmocniona o machine learning radzi sobie z odręcznymi adnotacjami, pieczątkami i wielojęzycznymi załącznikami. System automatycznie kategoryzuje dokumenty, weryfikuje kompletność wymaganej dokumentacji i tworzy ustrukturyzowane zestawienia danych.
PLLUM przejmuje pałeczkę w momencie, gdy potrzebna jest głęboka analiza merytoryczna. Model analizuje wyekstraktowaną treść pod kątem zgodności z obowiązującymi przepisami, identyfikuje, które regulacje prawne mają zastosowanie w danym przypadku, wykrywa niespójności i braki w dokumentacji oraz generuje projekty pism urzędowych w odpowiednim rejestrze językowym. Co kluczowe, PLLUM został dodatkowo wytrenowany na korpusie polskiego języka urzędowego i prawniczego, dzięki czemu rozumie specyficzne konstrukcje i terminologię.
Kluczowym elementem było zapewnienie pełnego bezpieczeństwa danych. Cała infrastruktura działa w modelu on-premise w rządowym centrum danych. Każda operacja jest logowana, każda decyzja systemu może być zaudytowana, a dane obywateli nigdy nie opuszczają zabezpieczonej infrastruktury państwowej.
Efekty wdrożenia przekroczyły początkowe założenia. Czas wstępnej analizy wniosków skrócił się z kilku dni do kilku godzin. Błędy w kategoryzacji dokumentów spadły o 85 procent. Urzędnicy otrzymują kompleksowo przygotowane sprawy z wyekstraktowanymi danymi, zidentyfikowanymi podstawami prawnymi i projektami decyzji. To pozwala im skupić się na przypadkach wymagających eksperckiej oceny i indywidualnego podejścia, zamiast spędzać godziny na manualnym przepisywaniu danych z papierowych formularzy.
Orkiestracja jako klucz do sukcesu
LangChain w swojej analizie frameworków agentowych wprowadza koncept, który doskonale oddaje nasze doświadczenia: sukces nie leży w wyborze między agentami a przepływami pracy, ale w umiejętnej orkiestracji obu.
Wyobraźcie sobie dyrygenta prowadzącego orkiestrę. Nie gra on na żadnym instrumencie, ale bez niego muzyka byłaby chaosem. Tak samo jest z systemami GenAI – potrzebują orkiestratora, który zadba o to, by każdy element grał swoją partię w odpowiednim momencie.
W naszych implementacjach UiPath pełni rolę tego orkiestratora. Platforma:
- Kontroluje przepływ danych między modelami AI a systemami przedsiębiorstwa
- Zapewnia mechanizmy retry i error handling
- Monitoruje performance i koszty
- Implementuje business rules i compliance
- Zarządza wersjami i deploymentem
-
- To właśnie ta warstwa orkiestracji decyduje o tym, czy system GenAI będzie działał niezawodnie w produkcji, czy pozostanie ciekawym eksperymentem.
Pięć kroków do sukcesu w GenAI
Na podstawie naszych doświadczeń wypracowaliśmy metodologię wdrażania projektów GenAI, która znacząco zwiększa szanse na sukces:
Krok 1: Rozpocznij od procesu, nie od technologii
Zbyt wiele firm zaczyna od pytania „co możemy zrobić z GenAI?”. Właściwe pytanie to „który proces biznesowy przyniesie największą wartość po automatyzacji z użyciem AI?”.
Identyfikujemy procesy, które:
-
- Wymagają przetwarzania dużych ilości tekstu
- Zawierają elementy decyzyjne oparte na wzorcach
- Są powtarzalne, ale nie całkowicie deterministyczne
- Generują mierzalną wartość biznesową
Krok 2: Zbuduj Proof of Concept, ale myśl o produkcji
PoC to nie zabawa z ChatGPT. To prototyp, który od początku uwzględnia:
- Integracje z systemami źródłowymi
- Mechanizmy bezpieczeństwa
- Skalowanie i wydajność
- Koszty operacyjne
- Monitoring i obsługę błędów
„Widzieliśmy zbyt wiele projektów, które świetnie działały jako demo, ale wymagały kompletnej przebudowy przed wdrożeniem produkcyjnym,” mówi Kacper Wojciechowski. „Dlatego nawet nasze PoC budujemy z myślą o tym, że mogą stać się podstawą systemu produkcyjnego.”
Krok 3: Zacznij małymi krokami
Nie próbujcie zautomatyzować całego procesu od razu. Zacznijcie od najbardziej wartościowego fragmentu. Gdy ten zadziała i przyniesie wartość, rozszerzajcie system.
W jednym z naszych projektów dla firmy finansowej zaczęliśmy od automatyzacji analizy umów kredytowych. Dopiero gdy ten element działał niezawodnie, dodaliśmy generowanie raportów ryzyka, a następnie rekomendacje decyzyjne.
Krok 4: Mierzcie wszystko
GenAI to nie magia. To technologia, której efektywność można i trzeba mierzyć. W każdym projekcie implementujemy dashboardy pokazujące:
- Accuracy (dokładność odpowiedzi)
- Latency (czas odpowiedzi)
- Cost per request (koszt pojedynczego zapytania)
- Error rate (wskaźnik błędów)
- User satisfaction (satysfakcja użytkowników)
Te metryki pozwalają nie tylko monitorować system, ale także podejmować świadome decyzje o jego rozwoju.
Krok 5: Planujcie długoterminowo
Model, który działa świetnie dzisiaj, za pół roku może być przestarzały. Dlatego architektura systemu musi pozwalać na łatwą wymianę modeli, aktualizację promptów i dostosowanie do zmieniających się wymagań biznesowych.
Błędy, których należy unikać
Nasza praktyka pokazuje, że większość niepowodzeń w projektach GenAI wynika z powtarzalnych błędów:
Błąd 1: Skomplikowanie architektury
„Prostota to najwyższa forma wyrafinowania” – ta zasada jest szczególnie ważna w GenAI. Systemy z dziesiątkami agentów działających równolegle wyglądają imponująco na diagramie, ale w rzeczywistości są koszmarem w utrzymaniu.
Błąd 2: Ignorowanie kosztów
GPT-4 czy Claude 3.5 to potężne modele, ale też drogie. Projekt, który w fazie PoC kosztuje 100 złotych dziennie, w produkcji może generować rachunki w setkach tysięcy miesięcznie. Dlatego od początku projektujemy systemy z myślą o optymalizacji kosztów – używamy mniejszych modeli tam, gdzie to możliwe, implementujemy cache’owanie, i starannie dobieramy, które zapytania wymagają najpotężniejszych modeli.
Błąd 3: Brak mechanizmów kontroli
AI potrafi „halucynować” – generować informacje, które brzmią przekonująco, ale są nieprawdziwe. W systemie produkcyjnym to niedopuszczalne. Każdy nasz projekt zawiera mechanizmy weryfikacji, cross-checkingu i human-in-the-loop dla krytycznych decyzji.
Błąd 4: Niedocenianie znaczenia danych
„Garbage in, garbage out” – ta zasada jest jeszcze ważniejsza w GenAI. Model jest tak dobry, jak dane, którymi go karmimy. Dlatego znaczną część projektu poświęcamy na data engineering – czyszczenie, strukturyzację i wzbogacanie danych.
Błąd 5: Zapominanie o użytkownikach
Najlepszy system AI jest bezwartościowy, jeśli użytkownicy go nie akceptują. Dlatego od początku włączamy użytkowników końcowych w proces projektowania i testowania. Ich feedback jest bezcenny.
Rola platform orkiestracyjnych
Anthropic słusznie zauważa, że większość produkcyjnych systemów agentowych to kombinacja przepływów pracy i agentów. Ale jak tym zarządzać? Tu wchodzą platformy orkiestracyjne, takie jak UiPath .
Platforma orkiestracyjna to nie tylko narzędzie do łączenia komponentów. To:
System zarządzania kontekstem – zapewnia, że każdy agent otrzymuje dokładnie te informacje, których potrzebuje, w odpowiednim formacie i momencie.
Warstwa bezpieczeństwa – kontroluje dostęp do danych, loguje wszystkie operacje, implementuje business rules.
Mechanizm obsługi błędów – gdy coś pójdzie nie tak (a na pewno pójdzie), system musi umieć się z tego podnieść.
Narzędzie monitoringu – pozwala śledzić, co dzieje się w systemie, identyfikować bottlenecki i optymalizować performance.
Interfejs integracyjny – łączy GenAI z resztą ekosystemu IT przedsiębiorstwa.
W SNOK wykorzystujemy UiPath jako główną platformę orkiestracyjną, ale nie jest to jedyne rozwiązanie. Ważne jest, by platforma była:
- Skalowalna
- Niezawodna
- Łatwa w integracji
- Dobrze udokumentowana
- Wspierana przez silny ekosystem
Przyszłość należy do hybryd
„Obserwując rozwój technologii GenAI i automatyzacji, jestem przekonany, że przyszłość należy do rozwiązań hybrydowych,” mówi Jacek Bugajski, Prezes SNOK . „Czysta automatyzacja bez inteligencji jest ślepa. Czysta AI bez struktur automatyzacji jest chaotyczna. Dopiero połączenie obu daje systemy, które rzeczywiście transformują biznes. Dlatego nasza strategia łączenia platformy UiPath z najnowszymi modelami AI to nie tylko odpowiedź na obecne potrzeby rynku – to inwestycja w przyszłość, gdzie granica między automatyzacją a inteligencją będzie coraz bardziej płynna.”
Ta wizja już się materializuje. W naszych najnowszych projektach widzimy, jak UiPath i GenAI wzajemnie się wzmacniają:
- UiPath zapewnia strukturę i niezawodność, GenAI dodaje inteligencję i adaptacyjność
- UiPath obsługuje deterministyczne procesy, GenAI radzi sobie z niejednoznacznością
- UiPath integruje się z systemami, GenAI rozumie i przetwarza dane
- UiPath kontroluje przepływ, GenAI podejmuje decyzje
Praktyczne wskazówki dla liderów
Jeśli zarządzacie firmą rozważającą wdrożenie GenAI, oto konkretne wskazówki:
1. Zacznijcie od audytu procesów
Zidentyfikujcie procesy, które:
- Angażują wysoko wykwalifikowanych pracowników w powtarzalne zadania
- Wymagają analizy dużych ilości tekstu
- Zawierają elementy decyzyjne oparte na doświadczeniu
- Generują wąskie gardła w organizacji
To są idealni kandydaci do automatyzacji z GenAI.
2. Zbudujcie zespół interdyscyplinarny
Sukces projektu GenAI wymaga połączenia kompetencji:
- Ekspertów dziedzinowych, którzy rozumieją proces
- Inżynierów AI, którzy rozumieją technologię
- Architektów IT, którzy rozumieją infrastrukturę
- Project managerów, którzy potrafią tym wszystkim zarządzać
3. Ustalcie realistyczne oczekiwania
GenAI to nie magiczna różdżka. To potężne narzędzie, które wymaga czasu, inwestycji i cierpliwości. Pierwsze efekty zobaczcie po 3-6 miesiącach, pełną wartość po roku.
4. Zabezpieczcie odpowiedni budżet
Koszty projektu GenAI to nie tylko licencje na modele. To także:
- Integracje z systemami
- Przygotowanie danych
- Rozwój i utrzymanie systemu
- Szkolenia użytkowników
- Infrastruktura (szczególnie dla rozwiązań on-premise)
5. Myślcie o skali
System, który obsługuje 100 zapytań dziennie, to zupełnie co innego niż system obsługujący 10,000 zapytań. Projektujcie z myślą o docelowej skali.
SNOK jako partner w transformacji GenAI
W SNOK nie tylko wdrażamy technologie – budujemy partnerstwa. Nasza filozofia opiera się na kilku fundamentach:
Głębokie zrozumienie biznesu – Zanim napiszemy pierwszą linię kodu, spędzamy czas na zrozumieniu waszego biznesu, procesów i wyzwań. Technologia to tylko narzędzie – musi służyć biznesowi, nie odwrotnie.
Metodyczne podejście – Wypracowaliśmy sprawdzoną metodologię wdrażania projektów GenAI. Od analizy przez PoC, pilotaż, po pełne wdrożenie – każdy etap jest starannie zaplanowany i zrealizowany.
Połączenie najlepszych technologii – Jako Złoty Partner UiPath mamy dostęp do najlepszych narzędzi automatyzacji. Łączymy je z czołowymi modelami AI – zarówno globalnymi (GPT, Claude), jak i lokalnymi (PLLUM) – wybierając optymalne rozwiązanie dla każdego przypadku.
Wsparcie end-to-end – Nie zostawiamy klientów z systemem i życzeniami powodzenia. Zapewniamy pełne wsparcie – od szkoleń, przez maintenance, po rozwój i optymalizację.
Bezpieczeństwo i compliance – Rozumiemy wymagania regulacyjne i bezpieczeństwa. Nasze rozwiązania są projektowane z myślą o RODO, wymogach branżowych i najlepszych praktykach security.
„Naszą największą wartością jest doświadczenie,” podsumowuje Grzegorz Surdziel. „Przeszliśmy przez dziesiątki projektów, popełniliśmy błędy, wyciągnęliśmy wnioski. Teraz możemy pomóc naszym klientom ominąć pułapki i szybciej osiągnąć sukces. To nie jest już czas eksperymentów – to czas na przemyślane, strategiczne wdrożenia, które przynoszą realną wartość biznesową.”
Wnioski na przyszłość
Rynek GenAI znajduje się w punkcie przełomowym. Faza fascynacji i eksperymentów powoli się kończy. Nadchodzi czas dojrzałych, przemyślanych wdrożeń. Firmy, które teraz zainwestują w solidne fundamenty – właściwą architekturę, procesy i partnerów – będą liderami jutra.
Kluczowe wnioski z naszych doświadczeń:
- Sukces GenAI to nie kwestia technologii, ale architektury – Najlepszy model bez właściwej orkiestracji to tylko kosztowne demo.
- Kontekst jest królem – Zarządzanie kontekstem to różnica między systemem, który działa, a systemem, który zachwyca.
- Hybryda wygrywa – Połączenie deterministycznych przepływów pracy z inteligentnymi agentami daje najlepsze rezultaty.
- Prostota to siła – Najprostsze rozwiązanie, które działa, jest lepsze niż skomplikowane, które może działać.
- Mierzalność to podstawa – Jeśli nie możecie zmierzyć sukcesu, nie możecie nim zarządzać.
Patrząc w przyszłość, widzimy świat, gdzie GenAI nie będzie już osobną kategorią projektów, ale naturalną częścią każdego systemu informatycznego. Gdzie automatyzacja i inteligencja będą tak splecione, że nie będziemy już rozróżniać między nimi. Gdzie systemy będą się uczyć i adaptować, zachowując jednocześnie przewidywalność i kontrolę wymaganą w biznesie.
Ten świat jest bliżej, niż myślicie. Firmy, które już teraz budują kompetencje w obszarze GenAI, które uczą się na błędach innych i inwestują w sprawdzone podejścia, będą gotowe, by w pełni wykorzystać potencjał tej rewolucji.
W SNOK jesteśmy dumni, że możemy być częścią tej transformacji. Każdy projekt, każde wyzwanie, każdy sukces naszych klientów to krok w kierunku przyszłości, gdzie technologia rzeczywiście służy człowiekowi i biznesowi. Gdzie automatyzacja uwalnia potencjał, a inteligencja wzmacnia decyzje.
Jak mówi Michal Korzen: „GenAI to nie cel sam w sobie. To narzędzie do budowania lepszego, bardziej efektywnego i bardziej ludzkiego biznesu. Naszą rolą jest sprawić, by to narzędzie działało niezawodnie, bezpiecznie i przynosiło realną wartość. To nie jest łatwe, ale właśnie dlatego jest tego warte.”
Technologiczny rozwój nie zwalnia. Modele stają się coraz potężniejsze, narzędzia coraz bardziej wyrafinowane. Ale fundamentalne wyzwania pozostają te same: jak sprawić, by technologia służyła biznesowi? Jak przekuć potencjał w rzeczywistość? Jak zbudować systemy, które nie tylko działają, ale transformują?
Odpowiedź leży w połączeniu najlepszych praktyk inżynierii oprogramowania z głębokim zrozumieniem możliwości i ograniczeń AI. W partnerstwie między człowiekiem a maszyną, gdzie każdy robi to, w czym jest najlepszy. W podejściu, które łączy innowację z pragmatyzmem, wizję z wykonaniem.
To jest przyszłość, którą budujemy w SNOK. Przyszłość, gdzie GenAI nie jest już buzzwordem, ale fundamentem nowoczesnego biznesu. Gdzie każda firma, niezależnie od wielkości czy branży, może wykorzystać moc sztucznej inteligencji do tworzenia wartości.
Jesteście gotowi na tę przyszłość? My jesteśmy. I jesteśmy gotowi pomóc wam ją osiągnąć.
Ten artykuł powstał w ramach cyklu „Technologiczny Czwartek ze SNOK”, gdzie dzielimy się naszym doświadczeniem i wiedzą na temat najnowszych trendów w automatyzacji i sztucznej inteligencji. SNOK, jako Złoty Partner UiPath i lider w obszarze GenAI, pomaga przedsiębiorstwom w skutecznej transformacji cyfrowej.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak GenAI może transformować Twój biznes? Skontaktuj się z nami i odkryj możliwości, które oferuje połączenie automatyzacji UiPath z najnowszymi modelami AI.