Panel z funkcjami AI
Dashboard, w którym dane z kilku źródeł trafiają w jedno miejsce, a AI pomaga je podsumować, posortować i wyciągnąć wnioski.
Aplikacje webowe · AI
Aplikacje webowe z AI — od pomysłu do działającego produktu
Budujemy aplikacje webowe skrojone pod Twój proces, a tam, gdzie ma to sens, wzmacniamy je funkcjami AI. Zaczynamy od MVP, żebyś szybko zobaczył działającą wersję, zanim zainwestujesz w pełny produkt.
Bezpłatnie, bez zobowiązań. Na końcu otrzymasz raport PDF z rozbiciem projektu.
Problem
Gotowe narzędzia nie nadążają za Twoim procesem
Pudełkowe aplikacje rzadko pasują w 100%. Zwykle kończy się na obejściach, eksportach do Excela i łączeniu kilku narzędzi taśmą klejącą. Gdy potrzebujesz własnych funkcji albo wsparcia AI, dedykowana aplikacja staje się jedynym rozsądnym wyjściem — ale bez MVP łatwo przepalić budżet na funkcje, których nikt nie użyje.
- narzędzie nie obsługuje Twojego sposobu pracy
- kilka aplikacji sklejonych ręcznie i eksportami
- brakuje funkcji AI tam, gdzie realnie by pomogły
- duży budżet z góry, zanim wiadomo, co się sprawdzi
Dla kogo
Najwięcej zyskują zespoły, którym brakuje własnego narzędzia
Jeśli rozpoznajesz u siebie którąś z tych sytuacji, prawdopodobnie warto rozważyć dedykowaną aplikację webową.
- Startupy i founderzy
- Firmy budujące produkt cyfrowy
- Zespoły operacyjne potrzebujące własnego narzędzia
- SaaS
- E-commerce
- Firmy usługowe
Przykładowe aplikacje
Co najczęściej budujemy
Aplikacja z asystentem AI
Wbudowany asystent, który odpowiada na pytania użytkowników w oparciu o Twoje dane i bazę wiedzy, bezpośrednio w aplikacji.
Narzędzie wewnętrzne dla zespołu
Aplikacja skrojona pod realny proces zespołu — zamiast obejść w arkuszach i kilku osobnych narzędziach.
Portal klienta
Miejsce, w którym klienci logują się, sprawdzają status, pobierają dokumenty i komunikują się z Tobą bez maili.
Przetwarzanie danych i dokumentów
Aplikacja, która przyjmuje pliki i dane, a AI odczytuje je, klasyfikuje i wyciąga to, co najważniejsze.
MVP produktu SaaS
Najmniejsza działająca wersja produktu, którą możesz pokazać użytkownikom i inwestorom, zanim rozwiniesz całość.
Jak działa wdrożenie
Od pomysłu do działającego produktu
01
Discovery i zakres
Rozmawiamy o celu, użytkownikach i problemie do rozwiązania, a potem ustalamy zakres pierwszej działającej wersji.
02
Projekt UX i architektury
Projektujemy ekrany i przepływy oraz architekturę aplikacji, żeby od początku dobrze się skalowała i rozwijała.
03
Iteracyjna budowa MVP
Budujemy najmniejszą sensowną wersję w krótkich iteracjach, regularnie pokazując Ci działające efekty.
04
Integracje AI, wdrożenie i rozwój
Dokładamy integracje AI i danych, wdrażamy aplikację, a potem rozwijamy ją na podstawie feedbacku użytkowników.
Technologie
Narzędzia, na których to budujemy
- React
- Next.js
- Angular
- TypeScript
- Node.js
- PostgreSQL
- OpenAI API
- Docker
- AWS
Ryzyka i ograniczenia
Mówimy wprost, gdzie projekt może się wykoleić
Rozjazd zakresu
Zbyt szeroki zakres na start to najczęstszy sposób na przepalenie budżetu. Dlatego zaczynamy od MVP i dokładamy resztę krok po kroku.
AI „na siłę"
Nie każda funkcja potrzebuje AI. Dokładamy je tylko tam, gdzie realnie poprawia produkt, a nie po to, żeby było modnie.
Długi time-to-market
Projekt, który powstaje miesiącami w ukryciu, łatwo rozmija się z rynkiem. Pracujemy iteracyjnie i wypuszczamy szybkie wersje.
FAQ
Najczęstsze pytania o aplikacje webowe z AI
Ile kosztuje aplikacja webowa z AI?
Koszt zależy od zakresu, liczby funkcji, integracji i tego, jak mocno wykorzystujemy AI. Najtaniej i najbezpieczniej zaczyna się od MVP, czyli najmniejszej działającej wersji. Możesz opisać pomysł w naszym narzędziu do wyceny i dostać wstępne rozbicie na moduły, pracochłonność i ryzyka w kilka minut.
Czy zaczynamy od MVP?
Najczęściej tak. MVP pozwala szybko wypuścić działającą wersję, zebrać realny feedback od użytkowników i sprawdzić, co naprawdę ma sens, zanim zainwestujesz w pełny produkt. Dzięki temu nie przepalasz budżetu na funkcje, których nikt nie używa.
Czy rozwijacie istniejącą aplikację?
Tak. Możemy przejąć rozwój istniejącej aplikacji, dołożyć funkcje AI, poprawić wydajność albo uporządkować kod i architekturę. Zaczynamy od przeglądu tego, co już jest, i ustalamy, co da się rozwinąć, a co lepiej przepisać.
Jakich technologii używacie?
Najczęściej React, Next.js lub Angular i TypeScript na froncie, Node.js i PostgreSQL na backendzie, a do funkcji AI OpenAI API i podobne modele. Całość uruchamiamy w Dockerze i w chmurze AWS. Stos dobieramy do projektu, a nie odwrotnie.
Następny krok
Sprawdź, ile potrwa Twoja aplikacja
Opisz pomysł w kilku krokach i otrzymasz wstępne rozbicie na moduły, pracochłonność oraz ryzyka. Potem możemy przejść przez raport razem.