Sięgamy po state-of-the-art tam, gdzie daje realną przewagę. Dostosowujemy istniejące modele, by szybko dostarczyć wartość, a modele od zera budujemy tylko wtedy, gdy to faktycznie uzasadnione.
Potrzebujesz praktycznej walidacji, a nie badań bez końca. Definiujemy hipotezy, budujemy MVP i wskazujemy kolejne kroki inwestycyjne.
Twój zespół potrzebuje solidnej architektury ML, dyscypliny realizacji i integracji z istniejącymi systemami.
Liczy się szybki efekt: korzystamy ze sprawdzonych modeli, dostosowujemy je tam, gdzie trzeba, i unikamy przeinżynierowania.
Wybierasz model współpracy zależnie od pewności zakresu, jakości danych i presji czasu. Możemy łączyć podejścia.
Skupiona ocena jakości danych, wykonalności i najbardziej wartościowych przypadków użycia przed pełnym wdrożeniem.
Najlepsze, gdy zakres i gotowość danych są jeszcze niepewne.
Budujemy lub dostosowujemy modele ML/AI i integrujemy je z Twoim stackiem, wraz z warstwą kontroli i monitoringu.
Najlepsze, gdy produkt już istnieje i potrzebuje mocniejszej warstwy ML.
Kompleksowa realizacja nowego produktu opartego na danych: od architektury i UI po ML oraz wdrożenie w chmurze.
Najlepsze, gdy potrzebujesz jednego odpowiedzialnego zespołu za software i data science.
Zamieniliśmy wielkoskalowy feedback klientów w ustrukturyzowane wnioski, które wspierają decyzje biznesowe w wielu lokalizacjach i językach.
Priorytetem jest wartość biznesowa, niezawodność i kontrola kosztów. Każdy wybór modelu jest jawny i możliwy do przetestowania.
Stosujemy nowoczesne modele i narzędzia wtedy, gdy realnie poprawiają jakość, szybkość lub dokładność dla Twojego przypadku użycia.
Unikamy zbędnej złożoności i wybieramy rozwiązania, które obniżają koszt oraz ryzyko operacyjne.
Dostajesz transparentne założenia, mierzalne kryteria akceptacji i jasne uzasadnienie decyzji architektonicznych.
Biblioteki ML
AutoML
Pipeline’y
Analityka
Infrastruktura
Nadzór i governance
Skupiamy się na wyniku biznesowym. Nie bierzemy projektów, które generują aktywność bez trwałej wartości:
"Zespół szybko przełożył złożone tematy data science na praktyczne decyzje produktowe. Na każdym etapie mieliśmy jasność wpływu, ryzyk i kolejnych kroków."
Stakeholder produktu — zweryfikowana opinia na Clutch
Seniorzy, którzy wnoszą pomysły, kwestionują założenia i traktują decyzje produktowe jak własne. Oczekuj opinii architektonicznych, bezpośredniego feedbacku, gdy widzimy lepszą drogę, oraz realnej odpowiedzialności za efekt — nie tylko za realizację zadań.
Rozmawiasz bezpośrednio z inżynierami, którzy budują produkt — od pierwszej rozmowy po wdrożenie. Bez warstw pośrednich i tarć — po prostu zespół zaangażowany w Twój sukces.
Pomysły, nie tylko wykonanie
Proponujemy rozwiązania, których możesz nie brać pod uwagę, i wskazujemy decyzje, które podjęlibyśmy inaczej.
Odpowiedzialność za efekt
Sukces mierzymy tym, czy produkt działa — nie liczbą zamkniętych ticketów.
Twoja niezależność to cel
Dokumentujemy i przekazujemy wiedzę w jasny sposób. Budujemy tak, żebyś nie musiał korzystać z nas na stałe.
Inne sposoby, w jakie Awakast może wesprzeć Twój produkt.
Systemy agentowe AI realizowane end-to-end — od architektury po wdrożenie i utrzymanie.
Dowiedz się więcej →MVPOd briefu do produktu gotowego do wdrożenia w 6–8 tygodni, z zespołem seniorów.
Dowiedz się więcej →UtwardzaniePrzekształcamy prototyp AI w rozwiązanie gotowe na realnych użytkowników, dane i kontrolę.
Dowiedz się więcej →Full-StackNowoczesne aplikacje na sprawdzonych komponentach. Szybko na rynek, łatwo w utrzymaniu.
Dowiedz się więcej →Umów rozmowę o zakresie. Wspólnie wybierzemy najlepszą ścieżkę: walidacja MVP, integracja modeli albo kompleksowa realizacja produktu.
