Hybrydowe podejście do automatyzacji

Łączymy szybkość rozwiązań Low-Code z nieograniczonymi możliwościami programowania Full-Code. Dobieramy technologię tak, aby rozwiązać Twój problem najefektywniej.

Potrzebuje automatyzacji
Hybrydowe podejście do automatyzacji
Czy korzystamy z Low Code?

Czy korzystamy z Low-Code?

Tak, wykorzystujemy n8n, Make, Zapier, Airtable i inne. Tworzymy dzięki nim zaawansowane scenariusze automatyzacji, które błyskawicznie integrują Twoje systemy (CRM, E-commerce, Wordpress, ERP). To rozwiązania, które powstają szybko i eliminują 'ręczną robotę' bez konieczności pisania tysięcy linii kodu.

  • chcesz zautomatyzować odpowiedzi na maile?
  • korzystasz z wielu aplikacji? Stworzę z nich 1 synchronizujący się ekosystem
  • chcesz przyśpieszyć wystawineie faktur?
  • potrzebujesz generować grafiki do produktów w Baselinker?
  • masz wątpliwość czy powinieneś robić ... ręcznie w 2026 roku?
Czy piszemy tradycyjny kod?

Czy piszemy tradycyjny kod?

Tak, często rezygnujemy z Low-Code i sięgamy po programowanie od podstaw. Dlaczego? Bo narzędzia Low-Code mają ogromną zaletę – szybkość tworzenia – ale ich największym ograniczeniem jest zamknięty zestaw możliwości. Nie pozwolą na pełną kontrolę nad logiką, wydajnością czy integracjami.

  • tworzenie aplikacji 'szytych na miarę' do zarządzania Twoim biznesem przy użyciu nowoczesnych frameworków (np. React/Next.js)
  • instalowanie lokalnych LLM (modeli językowych) na Twoim serwerze wraz z ich trenowaniem
  • zaawansowane przetwarzanie ogromnych zbiorów informacji, tworzenie baz wektorowych
  • potrzebujesz automatyzacji której nie da się wykonać w narzędziu typu Low-Code?
Skontaktuj się
Jak współpracujemy?

Jak współpracujemy?

Wiem, że znasz swój biznes, ale nie musisz znać się na IT. Moja rola to wejść w Twoje buty, przeanalizować proces i zaproponować rozwiązanie. Tak wygląda nasza współpraca krok po kroku:

  • Nie zaczynam od kodowania. Zaczynam od pytań. Podczas rozmowy 'wyciągam' od Ciebie wszystkie detale dotyczące Twoich procesów. Analizuję, gdzie uciekają pieniądze i czas. Ty opowiadasz mi o problemie biznesowym, ja przekładam to na logikę systemową.
  • Nie sprzedaję Ci technologii, której nie potrzebujesz. Na podstawie analizy decyduję, czy wystarczy szybka automatyzacja w n8n, czy potrzebujemy dedykowanej aplikacji w Next.js. Otrzymujesz jasny plan działania: co robimy, ile to potrwa i jaki efekt osiągniemy.
  • Buduję rozwiązanie, testuję je na żywym organizmie Twojej firmy i wdrażam. Po uruchomieniu monitoruję działanie systemów, aby upewnić się, że założone cele wydajnościowe zostały osiągnięte.

Realne Wyzwania, Konkretne Wyniki

Zamiast ogólnych zapewnień, wolę język faktów. Zobacz wybrane case studies, w których zdiagnozowałem problem, dobrałem technologię i dostarczyłem mierzalny rezultat biznesowy.

Technologie

  • Next.js
  • Fakturownia
  • GUS
  • WooCommerce

Sytuacja

  • 40-50 zamówień dziennie spływało równolegle z WordPressa i telefonicznie. Brak jednego miejsca na zamówienia powodował chaos: kuchnia myliła wolumen produkcji, magazyn dostawał błędne listy, a każdą fakturę trzeba było ręcznie wystawić w Fakturowni. Excel miał 9 przeładowanych arkuszy (magazyn, kuchnia, dostawcy, numery partii), dane były pomieszane i trudno było zobaczyć, co z czego wynika.

Zadanie

  • Celem było wyeliminowanie ryzykownego Excela i stworzenie centralnej bazy danych, która "udźwignie" ten wolumen. System musiał automatycznie przetwarzać zamówienia spływające z WordPressa i telefonu oraz masowo wystawiać faktury, uwalniając personel od godzin ręcznej pracy biurowej.

Działanie

  • Zastąpiłem skomplikowaną logikę 1290 formuł dedykowaną aplikacją webową w Next.js. Zintegrowałem ją dwukierunkowo: API WordPressa pobiera zamówienia w czasie rzeczywistym, baza GUS automatycznie uzupełnia dane firmowe na podst. NIPu, a integracja z Fakturownią generuje dokumenty. Stworzyłem algorytm, który na bieżąco przelicza te 50 zamówień dziennie na precyzyjną listę zakupową dla kuchni.

Rezultat

  • Pełna automatyzacja procesu. Pracownicy nie śledzą już wielu źródeł – w aplikacji widzą kompletne zamówienia i drukują gotowe arkusze dla kuchni, dostawców i magazynu. Wystawienie faktur dla 50 dziennych zamówień to jedno kliknięcie, a ryzyko błędu spadło do zera mimo rosnącej liczby zamówień.

Technologie

  • n8n
  • ClickUp
  • MailerLite
  • Autenti
  • SMS API
  • Custom Bot

Sytuacja

  • Kancelaria zatrudniająca 17 prawników dostawała 20-30 zapytań dziennie z różnych kanałów (telefon, FB Ads, WordPress, e-mail). Dedykowany pracownik zajmował się wyłącznie ręcznym przydzielaniem leadów po temacie. Prawnicy skupieni na pracy merytorycznej zapominali oddzwaniać, więc nowe kontakty przepadały. Brakowało centralnego miejsca do zarządzania klientami.

Zadanie

  • Celem było wyeliminowanie ręcznego sortowania zgłoszeń i uszczelnienie procesu sprzedaży. System musiał samodzielnie rozpoznawać temat sprawy, przydzielać ją do właściwego prawnika, dbać o komunikację wstępną z klientem oraz integrować się z zamkniętym, legacy systemem do obsługi spraw sądowych.

Działanie

  • Zbudowałem ekosystem z logikę, która automatycznie kategoryzuje temat zapytania i przydziela leada do odpowiedniego prawnika. Gdy klient kontaktuje się z kancelarią, natychmiast otrzymuje e-mail z odpowiedziami na najczęstsze przyczyny w tematyce zapytania oraz podziękowanie SMS za złożenie sprawy. Jeśli prawnik nie może się dodzwonić, system automatycznie wysyła klientowi SMS z przypomnieniem. Wdrożyłem Autenti, aby klient mógł podpisać umowę zdalnie bez wychodzenia z domu. Na koniec napisałem autorskiego bota, który "mostkuje" nowoczesne narzędzia ze starym systemem kancelarii (brak API), automatycznie zakładając w nim nowe sprawy.

Rezultat

  • Pełna automatyzacja "recepcji cyfrowej". 100% leadów jest teraz obsłużonych i przypisanych zgodnie ze specjalizacją bez udziału człowieka. Proces podpisywania umów odbywa się zdalnie, a prawnicy nie tracą czasu na biurokrację, skupiając się na merytorycznej pracy.

Technologie

  • Python
  • OpenAI API
  • Vector Database (RAG)
  • Local LLM (anonimizacja)
  • Scraping

Sytuacja

  • Firma oferująca ponad 500 produktów cyfrowych tonęła w obsłudze klienta. Otrzymywała dziennie średnio 30 maili, klienci wysyłali często oddzielne wiadomości w ramach jednej sprawy, co rozbijało kontekst. Pracownik tracił średnio 30 minut na każde zgłoszenie, ręcznie przeszukując sklep internetowy. Dodatkowo, ze względu na RODO, klient nałożył absolutny zakaz wysyłania danych osobowych do zewnętrznych serwisów.

Zadanie

  • Zbudowanie systemu "Human-in-the-loop", który skróci czas obsługi pojedynczego zgłoszenia do poniżej 60 sekund, zachowując 100% zgodności z polityką prywatności. System musiał ułożyć całą mailową konwersację z klientem w jeden chronologiczny wątek, dobrać właściwą usługę ze sklepu internetowego i przygotować odpowiedź, którą pracownik może wysłać jednym kliknięciem.

Działanie

  • Stworzyłem zaawansowany pipeline w Pythonie, który zbiera wszystkie maile jednego klienta w jeden, logiczny wątek, żeby konsultant widział całą historię jak na dłoni. W tle działa “Privacy Firewall” – lokalny LLM usuwa dane wrażliwe, zanim trafią do chmury. Wiedzę trzymam w dwóch kolekcjach RAG (oferta + tone of voice) aktualizowanych nocnym scrapingiem, a OpenAI na tej bazie składa gotowy, spójny draft, który trafia do folderu „Wersje robocze”.

Rezultat

  • Pracownik zamiast pisać maile od zera i szukać produktów, otrzymuje gotowy draft odpowiedzi, który wymaga tylko jednego kliknięcia "Wyślij". Dane osobowe klientów są w 100% bezpieczne i nigdy nie opuszczają infrastruktury firmy.
Gotowy zbudować automatyzacje?

Gotowy zbudować automatyzacje?

Zbudujmy stabilne fundamenty technologiczne dla Twojej firmy. Opowiedz mi o swoim problemie, a ja znajdę najefektywniejszy sposób, by go rozwiązać.

Tak, odezwij się do mnie!