Przykłady

Kilka dowodów.

Trzy wdrożenia AI, przy których pracowałem od środka — czego dotyczyły, co realnie powstało i co z nich wynika dla Twojego procesu.

Morizon/Gratka: wyszukiwanie językiem naturalnym

współzałożyciel i CPO Grupy Morizon-Gratka

Zwykły język jako lepszy interfejs do skomplikowanego wyszukiwania.

Wyszukiwarki nieruchomości to formularze z kilkunastoma filtrami — a ludzie myślą zdaniami: „szukam kawalerki do wynajęcia w Krakowie do 3 tys.”. W maju 2023 uruchomiliśmy mieszkAI na Morizon.pl i szukAI na Gratka.pl — pierwsze na polskim rynku nieruchomości wyszukiwanie językiem naturalnym, oparte na GPT, z wyszukiwaniem głosowym w wersji mobilnej.

Co powstało

mieszkAI (Morizon.pl) i szukAI (Gratka.pl) — pierwsze takie wdrożenie w Polsce
interpretacja zapytania i mapowanie na strukturę ofert: lokalizacja, cena, metraż, udogodnienia
wyszukiwanie głosowe na urządzeniach mobilnych
pierwsza wersja testowa w kilka tygodni; najwięcej pracy zajęła analiza realnych zapytań użytkowników

Proces

zapytanie zwykłym językiem → interpretacja → mapowanie na dane → wyniki i rekomendacje

Skala i efekt

220 000+ ofert objętych wyszukiwaniem
10 000+ zapytań AI w pierwszym miesiącu
użytkownicy wyszukiwania AI wracali częściej i wysyłali więcej zapytań do ogłoszeniodawców

TasteRay: agenci w codziennej pracy zespołu

współzałożyciel i CTO

Agent jako wykonawca zgłoszenia, człowiek jako właściciel jakości.

TasteRay to rekomendacje filmów i seriali oparte na AI — dobiera tytuły do tego, kim jesteś, nie do tego, co akurat jest na topie (iOS, Android, web). Od strony inżynierskiej to poligon modelu pracy, który sprzedaję w sprintach: agenci piszący kod są normalną częścią codziennego procesu zespołu, z jasnymi granicami autonomii.

Co powstało

produkt: rekomendacje z wyjaśnieniem, dlaczego tytuł pasuje — na iOS, Androidzie i webie
proces: zgłoszenia pisane pod agentów, instrukcje repozytorium, przegląd kodu AI + człowiek
granice autonomii w praktyce: agent proponuje i buduje, człowiek zatwierdza i odpowiada za jakość

Proces

zgłoszenie → agent piszący kod → przegląd AI → akceptacja przez człowieka → wdrożenie

Skala i efekt

model pracy działa produkcyjnie w codziennym rytmie zespołu
ten sam proces przenoszę do firm w ramach oferty przyspieszenia zespołów

Wondel.ai: AI dla zwykłych ludzi

założyciel

Najtrudniejsze w produktach AI nie jest połączenie z modelem, tylko doświadczenie użytkownika, cena, dystrybucja i zaufanie.

Wondel.ai to warszawskie studio konsumenckich produktów AI: tekst, obraz, dane i narzędzia deweloperskie. Najbardziej znany produkt — czat.ai — to rozmowy ze specjalistycznymi postaciami (od dietetyka po informatyka), bez zakładania konta i bez instalowania czegokolwiek. Proste, płatne, użyteczne.

Co powstało

czat.ai: kilkadziesiąt postaci-specjalistów w jednym, prostym interfejsie
rodzina produktów: Czat.ai, Obrazki.ai, Firmy.ai, DeveloperToolkit.ai
jeden UX na wielu modelach (GPT, Claude, Gemini) — model jest wymienny, doświadczenie stałe

Proces

pomysł → produkt płatny od pierwszego dnia → iteracja na realnym użyciu → skala albo zamknięcie

Skala i efekt

200 000+ użytkowników czat.ai
miliony przeprowadzonych rozmów
portfel produktów rozwijany i utrzymywany przez mały zespół

Chcesz takich wyników u siebie?

Umów rozmowę — 15 min Najpierw sprawdź gotowość procesu