Breeze i AI w HubSpocie

Jak prowadzę projekt AI

Zastosowanie do Zakres do Budowa do Wsparcie.

01Zastosowanie

Co warto automatyzować

Patrzę na Twój proces i dane, i wybieram zastosowania gdzie AI faktycznie rusza liczbę - a nie te które dobrze wyglądają na demie. Gotowość danych to część uczciwej odpowiedzi.

02Zakres

Zakres prac

Konkretny zakres, rezultaty i harmonogram. Wiesz, co obejmuje, zanim zaczniemy.

03Budowa

Konfiguracja albo inżynieria

Natywna konfiguracja Breeze tam gdzie pasuje, asystenci custom, agenci i context engineering tam gdzie nie. Cotygodniowe checkpointy, pełny dostęp na Slacku.

04Wsparcie

Wdrożenie zespołu + 30 dni

Sesja robocza dla zespołu, przekazanie administracji i 30 dni wsparcia po starcie. Opcjonalny retainer na bieżący tuning i monitoring.

Przykładowe rezultaty

Przykłady tego, co zawiera projekt AI.

Gotowość

Uczciwy punkt startu

- Priorytetyzacja zastosowań AI
- Ocena gotowości danych
- Przegląd narzędzi i platformy
- Kontrola governance i ryzyka
- Ujęcie w business case
- Roadmapa gotowa do działania

Breeze

Natywne AI, skonfigurowane

- Setup Breeze Assistant + Copilot
- Konfiguracja Prospecting Agent
- Wzbogacanie Breeze Intelligence
- Customer Agent do obsługi
- AI w workflowach
- Guardrails + kroki weryfikacji

Custom

Zbudowane pod Twój przypadek

- Custom asystenci LLM
- Systemy custom i multi-agent
- Context engineering + baza wiedzy
- Retrieval na Twoich danych
- Integracja z Twoimi modelami
- Ewaluacja + monitoring

Content

AI w marketingu

- Wsparcie produkcji contentu AI
- Pilnowanie brand voice
- Agenci do researchu i pisania
- Content gotowy pod AEO
- Personalizacja z AI
- Weryfikacja człowieka w pętli

Ops

Trzymane w ryzach

- Monitoring wydajności AI
- Governance + zgodność
- Adopcja + wdrożenie
- Utrzymanie promptów i workflowów
- Śledzenie kosztów i użycia
- Pętla eksperymentów

Wdrożenie

Zespół to udźwignie

- Szkolenie AI według ról
- SOP + biblioteki promptów
- Wskazówki komu ufać
- Zasady weryfikacji i eskalacji
- Przekazanie administracji
- 30 dni wsparcia

Oferta na start

Dzień audytu albo dzień szkolenia na początek współpracy.

Oba mają stały zakres i trwają jeden dzień roboczy. Wycenę większego projektu robię dopiero wtedy, gdy wiem, co w nim naprawdę jest.

HubSpot8 godzin

Dzień audytu portalu HubSpot

Pół godziny z zarządem o jednej liczbie, na której firmie zależy
Odczyt portalu bez żadnych zmian
Po dwadzieścia minut z każdą osobą z zespołu, do czterech osób
Dokument z poprawkami wycenionymi w godzinach i godzina na jego omówienie

Umów rozmowę o audycie Zobacz zakres audytu

AI w firmie8 godzin, online

Dzień szkoleniowy z AI dla zespołu

Sześć bloków w jednym dniu
Otwarcie z zarządem, 30 minut
Praca z modelem na materiałach zespołu
Nagranie i zestaw startowy dla każdej roli

Umów rozmowę o szkoleniu Zobacz program szkolenia

Częste pytania

O co pytają kupujący w temacie AI.

To tylko HubSpot Breeze, czy też custom AI?

Jedno i drugie. Konfiguruję natywny Breeze porządnie - assistant, agenci, Intelligence - a gdy natywny zestaw się kończy, buduję custom: asystentów LLM, agentów, context engineering, integracje z Twoimi modelami. Zaczynam od tego, co daje rezultat niższym kosztem.

Czy agent AI faktycznie poprawia wyniki?

Tylko gdy ma kontekst. Bez prawdziwej historii w CRM agent generuje generyczny output, bez żadnego sygnału z kontaktu czy firmy. Więc ustawiam to po kolei: najpierw dane i kontekst do środka, a wtedy agent ma z czego korzystać. Nie sprzedam Ci agenta który pisze w próżnię.

Zbudujesz asystenta na moich danych i modelach?

Tak - to właśnie linia custom AI. Retrieval na Twojej bazie wiedzy, context engineering, systemy custom i multi-agent oraz integracja z Twoimi lub zewnętrznymi modelami. Ograniczone do konkretnego zastosowania, z ewaluacją i monitoringiem, a nie projekt naukowy.

Czy sporo AI to nie jest po prostu hype?

Sporo, owszem. Mówię wprost gdzie dziś zarabia na siebie - pisanie, research, wzbogacanie, routing, streszczanie - a gdzie jeszcze nie. Uczciwość jest tańsza niż narzędzie któremu po miesiącu nikt nie ufa.

Jak wygląda projekt AI?

Najpierw priorytetyzacja zastosowań i ocena gotowości danych, potem budowa o ustalonym zakresie, wdrożenie i 30 dni wsparcia. Opcjonalny retainer na tuning i monitoring.