Wdrożenia AI w polskich firmach najczęściej adresują dwa konkretne wyzwania: pomagają klientom szybciej dotrzeć do tego, czego szukają, oraz zmniejszają ryzyko nadużyć i pomyłek w procesach. W praktyce sprowadza się to do modeli uczenia maszynowego pracujących na danych behawioralnych i transakcyjnych, których efekt ocenia się twardymi metrykami, a nie samymi deklaracjami. W tym artykule pokazujemy przykłady zastosowań AI, które realnie wpływają na doświadczenie użytkownika, bezpieczeństwo i sprawność operacyjną. Opisujemy, jak działają mechanizmy „pod maską”, jakie dane trafiają do modeli oraz z jakimi wyzwaniami trzeba się liczyć w produkcji. Dzięki temu łatwiej ocenisz, co da się przenieść do Twojej organizacji i jakich warunków wdrożeniowych wymaga podobny projekt.
Jak Allegro wykorzystuje AI do rekomendacji i ochrony kupujących?
Allegro wykorzystuje AI do podpowiadania produktów i układania listy wyników, opierając się na modelach uczenia maszynowego przewidujących prawdopodobieństwo zakupu. Modele łączą historię kliknięć, zakupy, podobieństwo ofert oraz kontekst, taki jak urządzenie i lokalizacja dostawy, aby podnosić trafność wyszukiwania i wybór „top ofert”. Efekty takich rozwiązań zwykle mierzy się metrykami typu CTR, konwersja oraz NDCG dla rankingów. Jeśli chcesz oceniać skuteczność rekomendacji i rankingu, trzymaj się porównywalnych miar (CTR/konwersja/NDCG), bo pokazują realny wpływ na wyniki i jakość dopasowania.
Allegro wykorzystuje też AI do ograniczania oszustw i identyfikowania „podejrzanych” aukcji, stosując klasyfikatory oraz detekcję anomalii na sygnałach transakcyjnych. Analizowane są m.in. nagłe skoki sprzedaży, nietypowe wzorce zwrotów, powiązane konta oraz zmiany danych, które mogą wskazywać na nowe schematy nadużyć. Wdrożenia tego typu często działają strumieniowo (np. Kafka) i korzystają z uczenia ciągłego, aby szybciej reagować na zmieniające się zachowania oszustów. Takie podejście wspiera ochronę kupujących, bo ryzyko może być wychwytywane na bieżąco, a nie dopiero po zgłoszeniach.
Żabka Nano: jak AI zmienia doświadczenia zakupowe w sklepach autonomicznych?
Żabka Nano zmienia doświadczenie zakupowe dzięki połączeniu AI (computer vision), kamer i czujników, które umożliwiają zakupy bez tradycyjnej kasy. Systemy śledzenia koszyka mapują zdarzenia „wzięcie z półki” na konkretną osobę i rozliczają zakupy automatycznie. Kluczową różnicą względem klasycznego sklepu jest to, że rozpoznanie produktów i przypisanie ich do klienta odbywa się w tle, a rozliczenie następuje bez standardowej obsługi kasowej. W praktyce oznacza to, że odczuwana „wygoda” klienta idzie wprost za jakością działania modeli i danymi zbieranymi z otoczenia.
Żabka Nano musi równolegle mierzyć się z typowymi wyzwaniami wdrożeń computer vision w środowisku fizycznym. Najczęściej problemem bywa jakość danych przy zmiennym oświetleniu, odróżnianie podobnych produktów oraz ograniczanie pomyłek w naliczeniach. To właśnie te elementy przesądzają o tym, czy proces jest stabilny i przewidywalny z perspektywy kupujących. W rezultacie sklep autonomiczny to nie tylko algorytmy, lecz także konsekwentna praca nad danymi i „domykanie” przypadków brzegowych w realiach sali sprzedaży.
Automatyzacja i optymalizacja w RTV Euro AGD: AI w ustalaniu cen i promocji
RTV Euro AGD wykorzystuje AI do planowania promocji tak, aby wspierać sprzedaż bez niepotrzebnego uszczerbku dla marży. W praktyce stosuje się modele elastyczności cenowej oraz prognozy popytu, które pozwalają zasymulować, jak obniżka ceny wpłynie na wolumen sprzedaży, a następnie dopasować promocje do celu (obrót vs. marża). Dane wejściowe zwykle obejmują ceny konkurencji, stany magazynowe oraz koszty dostawy, co ułatwia ocenę opłacalności poszczególnych scenariuszy. Najważniejszy efekt biznesowy to możliwość podejmowania decyzji promocyjnych na podstawie prognoz i symulacji, a nie wyłącznie intuicji.
Od strony wdrożenia rozwiązanie działa jako system rekomendacji dla zespołu pricingu, a nie automatyczne „ustawianie cen” bez nadzoru człowieka. Modele przedstawiają propozycje, które można zestawiać między kategoriami i okresami, a następnie zatwierdzać zgodnie z polityką handlową. Jeśli w Twojej organizacji rozważasz podobny projekt, kluczowe jest połączenie prognozy popytu z realnymi ograniczeniami operacyjnymi (magazyn i dostawa), bo to one często decydują o wyniku promocji. Taki układ ułatwia też jasny podział odpowiedzialności: AI wylicza warianty, a biznes wybiera strategię.
InPost: jak AI wpływa na optymalizację tras i czas dostawy?
InPost wykorzystuje AI do planowania tras kurierów i przewidywania czasu doręczenia (ETA), aby sprawniej obsługiwać zmienny wolumen paczek. Modele prognozujące popyt i ETA zasilają algorytmy optymalizacji tras, które biorą pod uwagę okna czasowe, pojemność pojazdów oraz ograniczenia operacyjne. Przekłada się to na mniej kilometrów „na paczkę” i bardziej stabilne doręczenia, szczególnie w okresach szczytu, takich jak Black Friday. Wartość dla klienta jest praktyczna: bardziej przewidywalny czas dostawy wynika z tego, że planowanie opiera się na prognozie, a nie wyłącznie na stałych trasach.
AI wspiera też decyzje inwestycyjne dotyczące Paczkomatów, wskazując, gdzie postawić nowy punkt i jak dobrać jego pojemność. Analiza geoprzestrzenna i modele popytu łączą dane o gęstości zamówień e-commerce, dostępności parkingu, ruchu pieszym oraz odległości do najbliższych punktów odbioru, a wynik bywa prezentowany jako ranking lokalizacji i warianty scenariuszy ROI. Finalny wybór przechodzi jednak przez weryfikację terenową, co ogranicza ryzyko pomyłek wynikających z polegania wyłącznie na danych. To dobry przykład tego, że w logistyce AI często „podpowiada”, ale decyzja i odpowiedzialność pozostają po stronie procesu operacyjnego.
Orlen i KGHM: predykcyjne utrzymanie ruchu i optymalizacja procesów przemysłowych
Orlen i KGHM wykorzystują AI przede wszystkim do ograniczania przestojów oraz do precyzyjniejszego sterowania parametrami procesów przemysłowych na podstawie danych z instalacji. W Orlenie modele predykcyjne na sygnałach z czujników (m.in. wibracje, temperatura, ciśnienie) wychwytują wczesne oznaki awarii urządzeń, zanim dojdzie do zatrzymania pracy. Skuteczność takiego podejścia zależy nie tylko od modelu, ale też od tego, co organizacja robi z alertem: inspekcja, redukcja obciążenia czy planowany postój. Wymaga to również spójnej warstwy OT/IT, np. integracji środowisk SCADA/PI System z analityką.
KGHM stosuje analitykę i modele wspierające decyzje operacyjne po to, by zwiększyć uzysk metalu z tej samej ilości urobku. W praktyce obejmuje to predykcję jakości rudy (np. zawartości Cu) oraz modele wspierające procesy flotacji i mielenia, aby dobrać parametry poprawiające odzysk i ograniczające zużycie energii. Dane zasilające rozwiązania pochodzą z laboratoriów, czujników online oraz historii nastaw procesowych, co pozwala łączyć perspektywę jakości i operacji. Wdrożenie zwykle obejmuje także szkolenia dyspozytorów i inżynierów procesu, aby rekomendacje były właściwie rozumiane i stosowane w praktyce.
W Orlenie AI może również działać jako warstwa rekomendacyjna, pomagając utrzymać jakość paliw i produktów rafineryjnych przy zmiennych surowcach. Modele regresyjne i optymalizacja wielokryterialna sugerują nastawy procesu oraz mieszanki komponentów tak, by spełnić normy jakości i jednocześnie minimalizować koszty. Kluczowe jest uwzględnienie ograniczeń technologicznych i bezpieczeństwa, dlatego rekomendacje często działają jako advisory, a nie automatyczne sterowanie. Takie podejście ułatwia wdrożenie w środowisku o wysokich wymaganiach operacyjnych, bo człowiek zachowuje kontrolę nad decyzją.
Orange Polska: AI w usprawnianiu obsługi klienta poprzez chatboty i voiceboty
Orange Polska usprawnia obsługę klienta z pomocą AI w contact center, gdzie chatboty i voiceboty rozpoznają intencje oraz zbierają kluczowe informacje jeszcze przed połączeniem z konsultantem. System identyfikuje temat zgłoszenia (np. faktura, awaria, oferta), co ogranicza liczbę przełączeń między ścieżkami i przyspiesza załatwienie sprawy. Konsultant może dodatkowo korzystać z asystenta, który podsuwa odpowiedzi z bazy wiedzy dzięki wyszukiwaniu semantycznemu. Efekty takiego wdrożenia ocenia się operacyjnie: skróceniem AHT (average handle time) i wzrostem FCR (first contact resolution).
Od strony technicznej rozwiązania w contact center zwykle bazują na platformach NLP (np. Rasa, Google Dialogflow) oraz na transkrypcji mowy w kanałach głosowych. Voicebot przejmuje rutynowe fragmenty rozmowy i potrafi obsłużyć proste procesy, a gdy sytuacja tego wymaga, eskaluje zgłoszenie do konsultanta. Dzięki temu klient szybciej trafia na właściwą ścieżkę, a zespół może poświęcić więcej uwagi bardziej złożonym sprawom. Najpraktyczniejszy element wdrożenia to trafne rozpoznanie intencji i sprawne przekazanie kontekstu konsultantowi, bo to ogranicza „krążenie” klienta między tematami.
Wdrożenia voicebotów w Polsce wymagają również dopracowania jakości rozpoznawania mowy oraz dostrojenia do języka i rzeczywiście używanych nazw własnych. Zazwyczaj przygotowuje się polskie nagrania testowe, buduje słowniki nazw własnych i prowadzi ciągłą analizę błędów ASR, aby zmniejszać liczbę nieporozumień. To odpowiada na najczęstsze pytania użytkowników o prywatność i jakość działania, bez składania obietnic „bezbłędnej” automatyzacji. W praktyce stabilność takiego rozwiązania rośnie wraz z iteracyjnym dopracowywaniem danych i scenariuszy rozmów.
Infermedica i ElevenLabs: jak polskie firmy AI zrewolucjonizowały medycynę i media?
Infermedica zmieniła sposób obsługi pacjenta na wczesnym etapie kontaktu z opieką zdrowotną, automatyzując triaż oraz wywiad objawowy przed wizytą. System prowadzi użytkownika przez serię pytań o objawy, porządkuje zebrane informacje i kieruje do właściwego poziomu opieki, co odciąża rejestrację i skraca czas kwalifikacji. W praktycznych wdrożeniach w placówkach medycznych szczególne znaczenie mają integracje z systemem rejestracji. Najważniejsze jest też jasne komunikowanie, że to wsparcie decyzyjne, a nie diagnoza lekarska.
ElevenLabs (polskie korzenie) wpłynęło na sposób tworzenia i dystrybucji treści dzięki zaawansowanej syntezie mowy (TTS) wykorzystywanej w produktach i mediach. TTS pozwala przygotowywać nagrania lektorskie, komunikaty IVR oraz materiały e-learningowe szybciej i taniej niż praca w studiu, przy zachowaniu spójnego głosu marki. Wdrożenie wymaga jednak uporządkowania kwestii praw do głosu oraz zabezpieczeń przed klonowaniem bez zgody. W wielu scenariuszach istotne jest też oznaczanie treści syntetycznych tam, gdzie wymagają tego polityki platform.
Synerise: personalizacja marketingu i zwiększanie skuteczności kampanii w polskich sieciach
Synerise podnosi skuteczność kampanii w polskich sieciach, wykorzystując personalizację opartą na segmentach predykcyjnych oraz komunikację w czasie rzeczywistym. Platforma tworzy segmenty, takie jak skłonność do zakupu czy ryzyko odejścia, a następnie uruchamia akcje w kanałach push, e-mail oraz SMS. Praktycznym przykładem są rekomendacje kuponów w aplikacji lojalnościowej, dobierane na podstawie koszyka i historii zakupów. Efekt mierzy się uplift’em w teście kontrolnym, co pozwala odróżnić realny wpływ od „pozornego” wzrostu.
Wdrożenie personalizacji w tym podejściu sprowadza się do tego, że decyzja o komunikacie zapada w kontekście bieżącego zachowania użytkownika, a nie wyłącznie na podstawie statycznych segmentów. Kluczowe jest spięcie predykcji (np. skłonność do zakupu) z egzekucją w kanałach, tak aby rekomendacje trafiały we właściwym momencie. Dzięki temu sieci mogą podnosić efektywność kampanii bez automatycznego „rozsyłania rabatów” do wszystkich, na ślepo. Najbardziej praktycznym kryterium jakości jest porównanie wyników z grupą kontrolną, bo pokazuje, czy personalizacja faktycznie zmienia zachowanie klientów.
