IT i marketing w jednym miejscu

Jesteśmy zespołem specjalistów łączących informatykę i marketing. Jeśli szukasz wsparcia technologicznego, nowoczesnych rozwiązań dla swojej firmy lub skutecznych działań promocyjnych, jesteś we właściwym miejscu.

Porozmawiajmy o Twoim przypadku

Masz jednorazowy projekt?

Potrzebujesz szybkiej pomocy przy stronie internetowej, kampanii reklamowej czy konfiguracji systemu?
Realizujemy także pojedyncze zlecenia – od mniejszych poprawek po większe projekty wymagające specjalistycznej wiedzy.

Partnerstwo B2B

Jeśli Twoja firma szuka partnera do długofalowej współpracy w obszarze IT i marketingu, jesteśmy do dyspozycji. Zdecydowana większość naszych klientów to kontakty które trwają już wiele lat.

Porozmawiajmy o:

Bez względu na to, czy interesuje Cię długofalowe partnerstwo biznesowe, czy szybka realizacja pojedynczego zadania – zapraszamy do kontaktu.
W Tanova stawiamy na otwartą komunikację i elastyczne podejście, dlatego dopasujemy formę współpracy do Twoich potrzeb: od regularnego wsparcia w zakresie IT i marketingu, aż po jednorazowe projekty, które wymagają specjalistycznej wiedzy i doświadczenia.
Napisz do nas, a wspólnie znajdziemy najlepsze rozwiązanie dla Twojej firmy.

Kontakt

Zainteresowany ofertą? Potrzebujesz konsultacji?

    Masz jeszcze pytania?

    Czy mogę zamówić tylko jedno wdrożenie?

    Tak — możesz skorzystać z pojedynczego wdrożenia (np. jeden agent w CRM lub jedna automatyzacja) bez długofalowego partnerstwa. W praktyce klienci zwykle szybko przekonują się, że warto korzystać z więcej.

    Obsługujemy startupy, MŚP i duże przedsiębiorstwa. Skalujemy ofertę do potrzeb i budżetu.

    Krótkie rozmowa (online lub telefon) → poznajemy potrzeby → propozycja działań i harmonogram.

    Standardowo 4–5 dni roboczych. Złożone projekty (integracje, wdrożenie agenta) mogą potrwać dłużej.

    Najprościej przez formularz na tej stronie. Odpowiadamy też na maile oraz telefonicznie pn–pt 9:00–17:00: +48 797 331 028 lub +48 731 090 851. Spotkania online: Teams, Google Meet, Zoom. Biuro: Katowice.

    FAQ

    Co można zautomatyzować w firmie za pomocą AI?

    Za pomocą AI można automatyzować zarówno proste, powtarzalne czynności, jak i procesy, które wcześniej wymagały od pracownika analizy informacji i podjęcia decyzji. W praktyce oznacza to m.in.: obsługę CRM, przygotowywanie raportów sprzedażowych, analizę rozmów, przetwarzanie dokumentów, kwalifikację zgłoszeń, monitoring systemów czy wykonywanie zadań w wielu systemach jednocześnie.

    Największy potencjał mają procesy wykonywane często, według podobnego schematu i angażujące pracowników w kopiowanie, sprawdzanie i interpretowanie danych. Nie każda automatyzacja wymaga przy tym AI — czasem właściwym rozwiązaniem jest klasyczna integracja API. AI wykorzystujemy tam, gdzie system musi rozumieć kontekst, tekst i dane. Zobacz, jak to wygląda w produkcji, w naszych case study.

    AI w firmie nie musi oznaczać pracownika prowadzącego rozmowę z chatbotem. Model może działać w tle i być elementem większego systemu wykonującego rzeczywiste zadania: pobierać dane z CRM, analizować historię klienta, przygotowywać raporty, klasyfikować wiadomości, przetwarzać dokumenty, sprawdzać stan systemów lub uruchamiać działania za pośrednictwem API.

    To zasadnicza różnica pomiędzy używaniem AI jako narzędzia do generowania odpowiedzi a wdrożeniem AI do procesów biznesowych — część pracy rozpoczyna się automatycznie po wystąpieniu określonego zdarzenia albo według harmonogramu, bez otwierania czatu. Przykład: asystent AI pracujący 24/7 na naszej infrastrukturze.

    Klasyczna automatyzacja świetnie sprawdza się tam, gdzie można dokładnie zdefiniować regułę: jeżeli wydarzy się A, wykonaj B. Problem pojawia się, gdy zadanie wymaga interpretacji tekstu, uwzględnienia kontekstu albo pracy z informacjami, których struktura nie jest zawsze identyczna.

    Automatyzacja AI uzupełnia klasyczną automatykę o warstwę rozumienia i podejmowania decyzji: model może przeczytać notatki handlowca, rozpoznać znaczenie wiadomości, podsumować historię klienta albo zdecydować, jakie informacje powinny znaleźć się w raporcie. W praktyce łączymy oba podejścia: kod odpowiada za rzeczy wymagające deterministycznej poprawności, a AI za interpretację informacji i pracę z kontekstem.

    Tak — i tak już pracuje w produkcji. Nasz agent AI w CRM codziennie przetwarza 150 rozmów, prowadzi pipeline i samodzielnie przygotowuje raporty sprzedażowe. Łączy się przez API z CRM, który już masz — bez migracji i bez wymiany systemu.

    W zależności od przyznanych uprawnień system może odczytywać dane, zestawiać informacje z kilku źródeł, przygotowywać raporty, wykrywać określone sytuacje albo wykonywać operacje w systemie. Zakres dostępu powinien wynikać z konkretnego zadania — system odpowiedzialny wyłącznie za raportowanie może otrzymać dostęp tylko do odczytu. Zobacz, jak to zbudowaliśmy, w case study.

    Najczęściej nie. Jednym z podstawowych założeń dobrze zaprojektowanej automatyzacji jest wykorzystanie infrastruktury i oprogramowania, które firma już posiada.

    Jeżeli obecny CRM, ERP lub inny system udostępnia API, bazę danych, webhooki lub eksport danych, często można dobudować do niego kolejną warstwę bez kosztownej migracji. Dlatego przed zaproponowaniem rozwiązania analizujemy istniejący proces: z jakich programów korzystają pracownicy, gdzie znajdują się dane, jakie czynności wykonują ręcznie i gdzie występują największe straty czasu. Czasem problemem nie jest brak kolejnego systemu — problemem jest to, że pięć istniejących systemów nie potrafi ze sobą sensownie współpracować.

    Tak — automatyczne raportowanie to jedno z najpraktyczniejszych zastosowań AI. System może pobierać dane z CRM, baz danych lub systemów sprzedażowych, wykonywać obliczenia, porównywać wyniki i przygotowywać czytelne podsumowanie dla pracownika lub zarządu. Raport może powstawać cyklicznie albo na żądanie.

    Istotne jest rozdzielenie dwóch funkcji: tam, gdzie liczy się poprawność matematyczna, dane powinny być obliczane przez kod lub zapytania do bazy. AI interpretuje następnie wynik, wskazuje anomalie i przedstawia dane w zrozumiałej formie — model nie musi „zgadywać liczb”, tylko pracuje na zweryfikowanych danych. Przykład: raport sprzedażowy przygotowywany przez agenta w CRM.

    Zakładamy, że AI może się pomylić, dlatego system projektujemy nie tylko pod scenariusz prawidłowy, ale też błąd. Stosujemy ograniczone uprawnienia, walidację danych, monitoring, historię wykonanych operacji, limity działań oraz mechanizmy zatrzymania procesu.

    Przy operacjach o większym ryzyku — masowa komunikacja, zmiana istotnych danych, operacje nieodwracalne — wymagana jest akceptacja człowieka. Nie każda decyzja powinna być powierzana modelowi językowemu: jeżeli wynik można jednoznacznie obliczyć lub zweryfikować programistycznie, odpowiedzialność za tę część procesu przejmuje kod. Celem nie jest AI, które nigdy się nie myli, lecz system, w którym pojedynczy błąd AI nie musi oznaczać błędu całego procesu.

    Koszt zależy przede wszystkim od złożoności procesu, liczby integrowanych systemów, zakresu działań, wymaganej infrastruktury oraz poziomu autonomii. Czym innym jest automatyczne przygotowywanie jednego raportu z CRM, a czym innym system korzystający z kilku baz danych, poczty i API oraz wykonujący wieloetapowy proces.

    Dlatego przed wyceną najpierw określamy, jaki problem biznesowy ma zostać rozwiązany i ile pracy obecnie pochłania. Pozwala to też ocenić ekonomiczny sens wdrożenia — nie każdy proces warto automatyzować. Opisz swój proces w formularzu powyżej, a przygotujemy propozycję.

    Proste automatyzacje powstają w ciągu kilku dni, natomiast rozbudowane wdrożenia obejmujące wiele systemów, danych i poziomów uprawnień mogą wymagać kilku tygodni lub etapowego rozwoju. Duże znaczenie ma jakość istniejącej infrastruktury: dobrze udokumentowane API i uporządkowane dane znacząco ułatwiają integrację.

    Nie zakładamy, że pierwsza wersja musi rozwiązywać wszystko — często skuteczniejsze jest uruchomienie jednego dobrze określonego procesu, obserwowanie rezultatów i dopiero późniejsze rozszerzanie automatyzacji. Przykład: przejęcie obsługi systemu newsletterowego.

    Od znalezienia procesu, którego wykonywanie regularnie kosztuje firmę czas lub pieniądze. Nie trzeba wiedzieć, jaki model AI zastosować, czym jest agent ani jak działa API — to są decyzje techniczne. Wystarczy opisać proces własnymi słowami: „Pracownik codziennie robi X, później sprawdza Y, pobiera dane z Z i przygotowuje z tego raport.”

    To już wystarcza, żeby rozpocząć analizę. Dobry pierwszy proces powinien być łatwy do zmierzenia: wiadomo, ile razy jest wykonany, ile czasu zajmuje i jaki rezultat powinien powstać. Dzięki temu po wdrożeniu można odpowiedzieć na najważniejsze pytanie: czy automatyzacja rzeczywiście przyniosła firmie korzyść? Opisz swój proces w formularzu powyżej.

    Masz konkretny proces do zautomatyzowania?

    Opisz go w formularzu — przygotujemy propozycję działań i wycenę.

    Opisz swój proces