01
Ręczne przetwarzanie assetów
Klasyfikacja, metadata, naming, walidacja, konwersja i batch processing dużych zbiorów plików.
Wspierająca usługa · Narzędzia i automatyzacja
AI powinno zdejmować pracę z zespołu, nie tworzyć nowy problem.
Projektujemy małe, kontrolowane systemy AI wpinane w istniejące workflow 3D, realtime, gamedev i narzędzia wewnętrzne.
- MODE
- Local / Cloud
- INPUT
- Text / Image / Files
- CONTROL
- Validation / Logs
- OUTPUT
- Tools / Data / Actions
Rola w ofercie
AI Production Automation jest warstwą wspierającą Tools & Automation.
Nie pozycjonujemy tej strony jako osobnej agencji AI. Punktem wyjścia jest konkretny workflow, koszt ręcznej pracy, dane i miejsca wymagające kontroli człowieka.
Gdzie AI ma sens
Automatyzujemy pracę, która naprawdę zabiera czas.
Najpierw identyfikujemy powtarzalny koszt. Dopiero potem dobieramy model, integrację i poziom autonomii.
02
Powtarzalna analiza
Raporty, logi, dokumentacja, screenshoty i dane mogą być analizowane automatycznie według ustalonych reguł.
03
Wiedza rozproszona po zespole
Internal copilot może wyszukiwać i składać odpowiedzi z kontrolowanych źródeł projektu.
04
Kruche handoffy
AI może wspierać walidację wejścia i wyjścia między DCC, silnikiem, repozytorium i narzędziami produkcyjnymi.
Co dostarczamy
Małe systemy AI, które wpinają się w istniejący workflow.
Nie dokładamy osobnego dashboardu bez potrzeby. Rezultat może działać w edytorze, skrypcie, serwisie wewnętrznym albo istniejącym narzędziu.
Production copilot
Narzędzie odpowiadające na pytania, analizujące dane i wykonujące ograniczone operacje na kontrolowanym kontekście.
Multimodal processing
Workflow łączący tekst, obrazy, dokumenty, JSON, CSV, metadata i pliki produkcyjne.
Automatyczna walidacja
Reguły deterministyczne mogą być łączone z AI do wykrywania problemów, klasyfikacji i przygotowania raportu.
Workflow agents
Sekwencje jasno ograniczonych kroków z logowaniem, walidacją i możliwością zatrzymania przed ryzykowną operacją.
Stack wykonawczy
Modele są tylko jednym elementem rozwiązania.
Prywatność i kontrola
AI nie musi oznaczać wysyłania projektu do przypadkowej usługi.
Architekturę dobieramy do wrażliwości danych, kosztu, latency i wymaganego poziomu kontroli.
Local / private
Modele mogą działać lokalnie lub w kontrolowanym środowisku, gdy dane projektu nie powinny opuszczać infrastruktury.
Human checkpoints
Ryzykowne operacje mogą wymagać jawnego zatwierdzenia zamiast pełnej autonomii.
Auditowalny workflow
Logujemy wejście, wynik i decyzje systemu tam, gdzie powtarzalność i diagnostyka są ważniejsze od „magii AI”.
Jak zaczynamy
Najpierw mierzalny bottleneck, potem model.
- 01
01 Problem
Wybieramy ręczny lub kosztowny fragment workflow, który ma jasne wejście i oczekiwany rezultat.
- 02
02 Prototype
Sprawdzamy, czy AI daje wystarczającą jakość i oszczędność, zanim integrujemy je głębiej.
- 03
03 Guardrails
Dodajemy walidację, limity, logowanie i human checkpoints odpowiednie do ryzyka.
- 04
04 Integracja
Wpinamy rozwiązanie w realny pipeline, repozytorium, DCC, engine albo system wewnętrzny.
- 05
05 Pomiar
Porównujemy czas, jakość, koszt i liczbę ręcznych kroków przed i po wdrożeniu.
Dobry zakres na start
Najlepszy pierwszy projekt jest mały, mierzalny i często wykonywany.
A
Asset QA i metadata
Automatyczne sprawdzanie, klasyfikacja i przygotowanie raportów dla assetów, plików i eksportów.
B
Internal knowledge copilot
Wyszukiwanie w kontrolowanej dokumentacji, specyfikacjach i wiedzy projektowej.
C
Batch content processing
Przetwarzanie dużej liczby plików z walidacją i regułami bezpieczeństwa.
D
AI-assisted editor tool
Funkcja AI osadzona bezpośrednio w narzędziu używanym przez artystę, designera albo developera.
Masz ręczny bottleneck?
Pokaż workflow. Sprawdzimy, czy AI naprawdę go skróci.
Wystarczy opisać wejście, ręczne kroki, wynik i ograniczenia danych. Nie potrzebujesz gotowej specyfikacji AI.