Zbudowane, wdrożone i działające na produkcji.

Co się zmieniło po demo.

Freedman InternationalLokalizacja marketingowaPrzeczytaj case studyPipeline AI do lokalizacji kampaniiProblemJeden błąd na początku, na przykład źle odczytany brief, po cichu trafiał do każdego rynku i każdego formatu, przy tysiącach stałych reguł marki.Co zbudowaliśmyRdzeń rozumowania wieloagentowego pipeline'u lokalizacji: ustrukturyzowana baza reguł klienta, agenci, którzy na niej wnioskują, i akceptacja producenta w kluczowych punktach decyzyjnych.Wieloagentowy serwis rozumowaniaBaza wiedzy z regułami klientaOrkiestracja i akceptacja człowiekaOd początku do końcanowe zlecenia przechodziły każdy krok, od briefu po spakowane materiały na wiele rynków i formatówKażda decyzjaprowadzi do reguły, która za nią stoi, a w kluczowych punktach decyzyjnych zatwierdza ją producentOpen LoyaltyOprogramowanie lojalnościowePrzeczytaj case studyAgent AI do sprzedaży przychodzącejProblemZapytania przychodziły szybciej, niż zespół mógł je kwalifikować, a ponowiony zapis w CRM mógł zarejestrować jedną rozmowę jako dwa leady.Co zbudowaliśmyProdukcyjny agent sprzedażowy, który kwalifikuje zapytania przychodzące, odpowiada na pytania produktowe na podstawie aktualnej bazy wiedzy i zapisuje uporządkowane wyniki w CRM.Kwalifikacja leadówOdpowiedzi oparte na źródłachPrzekazanie do CRMBez duplikatówjeden zapis w CRM na turę rozmowy, chroniony kluczami idempotencji i testem obsługi przekroczenia czasuKażda turajest rejestrowana i możliwa do sprawdzenia, więc błędną odpowiedź można przeanalizować po fakcieGamratProdukcjaPrzeczytaj case studyAsystent AI do przygotowywania ofert handlowychProblemZłożona oferta może zajmować handlowcowi dwa lub trzy dni na zebranie cen, sprawdzenie dostępności i potwierdzenie szczegółów dostawy.Co zbudowaliśmyPlanowany asystent tworzy projekty ofert z maili, łącząc zatwierdzone ceny, dostępność i dostawę; handlowiec sprawdza je przed wysłaniem.Przygotowanie ofertSprawdzanie cen i dostępnościAkceptacja handlowca≤ 2 godziny≤ 2 godziny≤ 2 godzinyproponowany cel pilotażu dla kompletnej oferty w kwalifikujących się sprawach. Większość powinna powstawać w godzinę lub krócej.≥98%≥98%≥98%proponowany cel dokładności: poprawny produkt, ilość, cena i szczegóły dostawy przy pierwszym sprawdzeniu przez handlowca.Shen.aiOchrona zdrowiaPrzeczytaj case studyAsystent edukacji pacjentówProblemPacjenci nie potrafili odczytać własnych wyników, a w ochronie zdrowia błędna odpowiedź podana z pełnym przekonaniem to incydent bezpieczeństwa, nie zwykły błąd.Co zbudowaliśmyAsystent dla pacjentów, który wyjaśnia wyniki badań na podstawie zatwierdzonej medycznej bazy wiedzy. Pytania kliniczne i odpowiedzi o niskiej pewności trafiają do specjalisty.Odpowiedzi oparte na źródłachPrzekazywanie na podstawie poziomu pewnościCzłowiek w procesie15%15%15%rozmów przekazanych specjaliście; pozostałe otrzymały odpowiedź z zatwierdzonych materiałów40%40%40%mniej zbędnych weryfikacji przez specjalistów po dostrojeniu proguRyba Wooden ProductsProdukcjaPrzeczytaj case studyAudyt AI i procesów operacyjnychProblemPomysły na AI blokowały niespójne dane: każdy system inaczej opisywał tego samego klienta, więc nie można było zaufać automatyzacji.Co zbudowaliśmyAudyt i doradztwo, które pomogły ustalić priorytety praktycznych zastosowań AI, przenieść dane operacyjne do PostgreSQL oraz wybrać i wdrożyć CRM.Audyt możliwości wykorzystania AIDane operacyjne w PostgreSQLWdrożenie CRM30% faster30% faster30% fasterrealizacja procesów po audycie, przeniesieniu danych do PostgreSQL i wdrożeniu CRM42% fewer42% fewer42% fewerbłędów operacyjnych w tych samych procesachWojasSprzedaż detaliczna obuwiaPrzeczytaj case studyPlatforma widoczności SEO i GEOProblemWidoczność była podzielona między klasyczne wyszukiwanie i odpowiedzi generatywne, więc nikt nie widział rzeczywistej pozycji marki ani tego, kto był cytowany zamiast niej.Co zbudowaliśmyDziałająca platforma, która monitoruje widoczność w wyszukiwarkach i cytowaniach AI, porównuje konkurencję i zamienia raporty w rekomendacje dotyczące treści i strategii.Monitoring SEO i GEOAnaliza konkurencjiRekomendacje dotyczące treści2% to 23%2% to 23%2% to 23%widoczności GEO, czyli udziału odpowiedzi generatywnych zawierających markę4 months4 months4 monthsod pierwszego pomiaru bazowego do osiągnięcia tego wyniku