Usługi rozwoju AI PoC

Przetestuj swój pomysł na sztuczną inteligencję na rzeczywistych danych, zanim zaangażujesz się w jego realizację na pełną skalę. Nasze usługi rozwoju koncepcji AI pomagają zweryfikować wykonalność techniczną, zmniejszyć ryzyko wczesnego projektu i sprawdzić, czy rozwiązanie jest warte skalowania.

50+

PoC sztucznej inteligencji pomyślnie dostarczone i zweryfikowane

40%

Krótszy czas wprowadzania produktów na rynek dla naszych klientów

$50M+

w potencjalnych oszczędnościach odblokowanych dzięki naszym rozwiązaniom AI PoC

Przetestuj swój pomysł na sztuczną inteligencję na rzeczywistych danych, zanim zaangażujesz się w jego realizację na pełną skalę. Nasz Sztuczna inteligencja (AI) dowód koncepcji usługi rozwojowe pomagają zweryfikować wykonalność techniczną, zmniejszyć wczesne ryzyko projektu i sprawdzić, czy rozwiązanie jest warte skalowania.

50+

PoC sztucznej inteligencji pomyślnie dostarczone i zweryfikowane

40%

Krótszy czas wprowadzania produktów na rynek dla naszych klientów

$50M+

w potencjalnych oszczędnościach odblokowanych dzięki naszym rozwiązaniom AI PoC

Nasze usługi rozwoju AI PoC

Silne PoC zaczyna się od jednego pytania: co dokładnie musisz udowodnić przed dalszymi inwestycjami? Ten etap pomaga zawęzić zakres, przetestować właściwe podejście AI i pokazać, czy pomysł jest zgodny z danymi.

  • Modele ML
  • Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
  • Uczenie głębokie
  • Vision AI
  • Generatywna sztuczna inteligencja
  • Chatboty
  • Prognozowanie
  • Bezpieczeństwo AI

Modele uczenia maszynowego

PoC ML pomagają zweryfikować, czy model może wykrywać wzorce i tworzyć prognozy, które zespół może wykorzystać w praktyce. Często obejmuje to prognozowanie popytu, wykrywanie anomalii, ocenę ryzyka i logikę rekomendacji opartą na konkretnym przypadku biznesowym.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

NLP

NLP jest dobrym rozwiązaniem, gdy głównym wyzwaniem jest tekst, język lub nieustrukturyzowana treść. PoC w tym obszarze może testować analizę nastrojów, klasyfikację dokumentów, ekstrakcję encji, tłumaczenie językowe lub wyszukiwanie w wewnętrznych źródłach wiedzy.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Uczenie głębokie

Niektóre zadania wymagają więcej niż standardowego modelu. Głębokie uczenie pomaga testować złożone scenariusze, takie jak rozpoznawanie mowy, automatyzacja decyzji i zaawansowane wykrywanie wzorców, w których duże zbiory danych i warstwowe sieci neuronowe przynoszą lepsze wyniki.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Wizja komputerowa

Gdy przypadek użycia zależy od obrazów lub wideo, wizja komputerowa pokazuje, czy sztuczna inteligencja może interpretować dane wizualne z wymaganym poziomem dokładności. Może to obejmować wykrywanie obiektów, klasyfikację obrazów, rozpoznawanie wad lub monitorowanie oparte na wideo.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Geneneratywna AI

Generatywne testy PoC sztucznej inteligencji pokazują, czy model może generować użyteczne dane wyjściowe z istniejących danych. Może to oznaczać generowanie tekstu, podsumowywanie treści, tworzenie danych syntetycznych lub wsparcie dla wewnętrznych asystentów i narzędzi wiedzy.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatboty i konwersacyjna AI

Dla firm, które chcą zmniejszyć obciążenie ręczną komunikacją, chatbot PoC pomaga przetestować, jak dobrze asystent przetwarza żądania, rozumie intencje i odpowiada w kontekście, pokazując, czy sztuczna inteligencja może poprawić jakość odpowiedzi i skrócić czas obsługi.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Prognozowanie szeregów czasowych

Prognozowanie PoC koncentruje się na wykrywaniu trendów, przewidywaniu przyszłych wartości i wykrywaniu anomalii w danych opartych na czasie. Są one często wykorzystywane do testowania zmian popytu, wzorców operacyjnych lub zmian zachowań przed wprowadzeniem modelu do procesów planowania.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

AI dla cyberbezpieczeństwa

W przypadkach związanych z bezpieczeństwem PoC sprawdza, czy model może wykrywać podejrzane zachowania, wzorce oszustw lub anomalie systemowe na tyle wcześnie, aby wspierać działania. Daje to zespołowi techniczny wgląd w dokładność, szybkość i dopasowanie modelu do środowisk czasu rzeczywistego.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments

Modele uczenia maszynowego

PoC ML pomagają zweryfikować, czy model może wykrywać wzorce i tworzyć prognozy, które zespół może wykorzystać w praktyce. Często obejmuje to prognozowanie popytu, wykrywanie anomalii, ocenę ryzyka i logikę rekomendacji opartą na konkretnym przypadku biznesowym.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

NLP

NLP jest dobrym rozwiązaniem, gdy głównym wyzwaniem jest tekst, język lub nieustrukturyzowana treść. PoC w tym obszarze może testować analizę nastrojów, klasyfikację dokumentów, ekstrakcję encji, tłumaczenie językowe lub wyszukiwanie w wewnętrznych źródłach wiedzy.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Uczenie głębokie

Niektóre zadania wymagają więcej niż standardowego modelu. Głębokie uczenie pomaga testować złożone scenariusze, takie jak rozpoznawanie mowy, automatyzacja decyzji i zaawansowane wykrywanie wzorców, w których duże zbiory danych i warstwowe sieci neuronowe przynoszą lepsze wyniki.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Wizja komputerowa

Gdy przypadek użycia zależy od obrazów lub wideo, wizja komputerowa pokazuje, czy sztuczna inteligencja może interpretować dane wizualne z wymaganym poziomem dokładności. Może to obejmować wykrywanie obiektów, klasyfikację obrazów, rozpoznawanie wad lub monitorowanie oparte na wideo.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Geneneratywna AI

Generatywne testy PoC sztucznej inteligencji pokazują, czy model może generować użyteczne dane wyjściowe z istniejących danych. Może to oznaczać generowanie tekstu, podsumowywanie treści, tworzenie danych syntetycznych lub wsparcie dla wewnętrznych asystentów i narzędzi wiedzy.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatboty i konwersacyjna AI

Dla firm, które chcą zmniejszyć obciążenie ręczną komunikacją, chatbot PoC pomaga przetestować, jak dobrze asystent przetwarza żądania, rozumie intencje i odpowiada w kontekście, pokazując, czy sztuczna inteligencja może poprawić jakość odpowiedzi i skrócić czas obsługi.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Prognozowanie szeregów czasowych

Prognozowanie PoC koncentruje się na wykrywaniu trendów, przewidywaniu przyszłych wartości i wykrywaniu anomalii w danych opartych na czasie. Są one często wykorzystywane do testowania zmian popytu, wzorców operacyjnych lub zmian zachowań przed wprowadzeniem modelu do procesów planowania.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

AI dla cyberbezpieczeństwa

W przypadkach związanych z bezpieczeństwem PoC sprawdza, czy model może wykrywać podejrzane zachowania, wzorce oszustw lub anomalie systemowe na tyle wcześnie, aby wspierać działania. Daje to zespołowi techniczny wgląd w dokładność, szybkość i dopasowanie modelu do środowisk czasu rzeczywistego.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo.
Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.

Co można uzyskać dzięki AI PoC

Za wcześnie na wdrożenie AI, ale zbyt ważne, by to pominąć?

PoC pokaże, czy dany przypadek użycia może działać z danymi i logiką biznesową.

Korzyści z rozwoju AI PoC

01/04

Usprawnienie procesu decyzyjnego

Koniec z długimi debatami na temat tego, czy koncepcja AI “powinna” działać. PoC daje zespołowi wyniki testów, metryki modeli i wyraźniejszy powód, aby iść naprzód lub ponownie przemyśleć podejście.
02/04

Optymalizacja kosztów

Rozwój sztucznej inteligencji na pełną skalę może szybko stać się kosztowny, zwłaszcza gdy luki w danych pojawiają się późno. Dzięki PoC najpierw sprawdzasz wykonalność i angażujesz większy budżet tylko wtedy, gdy pomysł udowodni, że na to zasługuje.
03/04

Lepsze wykorzystanie zasobów

Naukowcy zajmujący się danymi, inżynierowie i interesariusze od samego początku są bardziej skoncentrowani. Zamiast testować zbyt wiele kierunków jednocześnie, zespół pracuje nad jedną podstawową hipotezą i uczy się, co przynosi najlepsze rezultaty.
04/04

Skalowalność i gotowość na przyszłość

Dobry PoC nie zamyka Cię w martwym prototypie. Pokazuje, jaka architektura, przepływ danych i integracje będą prawdopodobnie potrzebne, jeśli pomysł zostanie przeniesiony do MVP lub pełnego rozwoju produktu.
01

Usprawnienie procesu decyzyjnego

02

Optymalizacja kosztów

03

Lepsze wykorzystanie zasobów

04

Skalowalność i gotowość na przyszłość

Koszt i harmonogram AI PoC

AI PoC zaczyna się od $7,000 i zwykle trwa 2-3 tygodni. Ostateczny koszt zależy od gotowości danych, złożoności modelu i potrzeb infrastrukturalnych. Na przykład testowanie jednego modelu ML na przygotowanych danych w naszym środowisku deweloperskim będzie wymagało mniej wysiłku niż czyszczenie zestawów danych od zera lub uruchamianie PoC w chmurze z zasadami bezpieczeństwa.

AI PoC, PoV i MVP: co jest odpowiednie dla Ciebie?

Funkcja

AI PoC

Dowód wartości

Minimalny opłacalny produkt

Koncentracja

Test wykonalności technicznej
Przetestuj zarówno wartość techniczną, jak i biznesową
Zbuduj w pełni funkcjonalny produkt

Zakres

Jedna podstawowa hipoteza, wydajność modelu
Szerszy zakres, w tym wpływ na biznes
Kompleksowy system z interfejsem użytkownika, API i funkcjonalnością

Czas trwania projektu

2-3 tygodni
4-6 tygodni
2-3 miesiące

Ryzyko

Krótki
Średni
Wysoka

Dlaczego warto wybrać nas jako firmę zajmującą się rozwojem AI PoC?

  • Udokumentowana wiedza specjalistyczna

Do każdego projektu wnosimy wieloletnie doświadczenie w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Możesz zaufać naszemu zespołowi, który poradzi sobie zarówno z wyzwaniami technicznymi, jak i unikalnymi wymaganiami Twojej firmy.

  • Dedykowane rozwiązania

Każdy opracowywany przez nas PoC ma na celu sprostanie konkretnemu wyzwaniu. Ściśle współpracujemy z Twoim zespołem, aby zrozumieć Twoje cele i dostarczyć rozwiązania AI, które zapewniają rzeczywistą wartość.

  • Płynna integracja

Nasze rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji są skalowalne, aby zapewnić płynną integrację z systemami. Niezależnie od tego, czy podłączasz model do bieżącego przepływu pracy, czy rozszerzasz go później, zapewniamy płynność procesu.

  • Stałe wsparcie

Praca nie kończy się na PoC. Zapewniamy stałe wsparcie, niezależnie od tego, czy chodzi o dopracowanie modelu, skalowanie go, czy oferowanie strategicznych wskazówek podczas przechodzenia do kolejnych etapów rozwoju.

Nasz proces rozwoju AI PoC

W naszej firmie zajmującej się rozwojem AI proof of concept stosujemy ustrukturyzowane podejście, aby zapewnić, że AI PoC przyniesie znaczące wyniki bez niepotrzebnych opóźnień.

Hipoteza i definicja zakresu

Wybieramy 1-2 kluczowe hipotezy i definiujemy minimalną funkcjonalność do ich przetestowania. Wskaźniki sukcesu koncentrują się na dokładności modelu i wykonalności technicznej.

Dokładne przygotowanie danych

Szybko gromadzimy, czyścimy i adnotujemy wystarczającą ilość danych, aby skutecznie trenować i testować model, zapewniając płynny i szybki proces rozwoju.

Szybkie prototypowanie i testowanie modeli

Skupiamy się na budowie prototypu, aby sprawdzić, czy model spełnia cele techniczne. Jest on testowany pod kątem wydajności w odniesieniu do rzeczywistych lub symulowanych danych.

Ocena i rezultaty

Oceniamy wydajność przy użyciu predefiniowanych wskaźników. Raport z Go/Rekomendacja No-Go i kolejne kroki w celu skalowania lub udoskonalania są udostępniane użytkownikowi.

Zrób następny krok

Skontaktuj się z nami już dziś, aby rozpocząć testowanie swojej koncepcji AI

Opinie naszych klientów

Wszystkie referencje (54)

Jesteśmy zachwyceni projektem i rezultatami dostarczonymi przez Innowise. Udzielali odpowiedzi bardzo sprawnie i terminowo. Dzięki temu nasza współpraca była płynna i efektywna.
Tangoo Professional Network
Koordynator ds. projektów strategicznych, Tangoo Professional Network
4.5
Przeczytaj całą recenzję
Zobacz szczegóły projektu
"Szczerze mówiąc, jestem bardzo zadowolony z ich pracy. Klienci są w stanie w ciągu sekund ukończyć zadanie, które kiedyś zajmowało 10-15 minut. Projekt ten pozwolił mi zaoszczędzić czas i pieniądze, a Innowise wykazało się rozległą wiedzą w zakresie technologii".
Pierre Sipidin
PREZES ZARZĄDU, PS CONSULT SARL
5.0
Przeczytaj całą recenzję
Zobacz szczegóły projektu
Zaangażowanie Innowise w ciągłe dostarczanie usług najwyższej jakości zrobiło na mnie ogromne wrażenie. Należy zwrócić szczególną uwagę na fakt, że stworzyli środowisko pracy, w którym zespół jest w stanie świetnie współpracować, co jest niezwykle przydatne zwłaszcza w przypadku nagłych wyzwań.
David Roberts
Dyrektor Generalny
5.0
Przeczytaj całą recenzję
Zobacz szczegóły projektu

Nasz stack technologiczny

Uczenie maszynowe
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie danych
Platformy chmurowe
DevOps
Bezpieczeństwo
Wizja komputerowa
Geneneratywna AI
Uczenie maszynowe
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Transformatory
Przetwarzanie danych
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
DevOps
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
Bezpieczeństwo
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT
Wizja komputerowa
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Google AI for industries
Google AI for industries
Geneneratywna AI
GAN-y
GAN-y
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex
Uczenie maszynowe
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT (JSON Web Tokens)
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Google AI for industries
Google AI for industries
GAN-y
GAN-y
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex

Co należy zrobić po PoC AI?

Przekształć go w MVP

Zbuduj użyteczną pierwszą wersję wokół zweryfikowanego modelu i podstawowych funkcji.

Przygotowanie do skalowania

Dodaj funkcjonalność, użytkowników, integracje i infrastrukturę gotową do produkcji.

Dostosuj koncepcję

Dopracowanie przypadku użycia, modelu, strategii danych lub architektury w oparciu o ustalenia PoC.

Wstrzymaj się i przygotuj

Wstrzymaj rozwój, podczas gdy Twój zespół ulepsza dane i infrastrukturę.

Zatrzymaj się przed nadmiernymi wydatkami

Zakończ inicjatywę wcześnie, jeśli PoC wykaże słabą wykonalność lub ograniczoną wartość biznesową.

Im wcześniej przetestujesz pomysł, tym taniej będzie go naprawić lub porzucić. To główny powód, dla którego zaczynamy od PoC.

Szef praktyki biznesowej AI

Obsługiwane przez nas branże i sektory

  • E-commerce
  • Finanse
  • Produkcja
  • Opieka zdrowotna
  • Logistyka
  • Ubezpieczenia

E-commerce

Testujemy, jak modele AI radzą sobie z wzorcami popytu i opiniami klientów na ograniczonym zbiorze danych przed skalowaniem.

  • Prognozowany popyt według kategorii
  • Analiza nastrojów klientów
  • Wpływ zaleceń testowych
Smart ecommerce platforms personalize shopping and secure payments, creating seamless online buying experiences

Finanse

PoC pomagają sprawdzić, czy modele scoringu i wykrywania oszustw działają dobrze na danych historycznych lub w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

  • Sprawdź dokładność punktacji
  • Testowanie logiki zapobiegającej oszustwom
  • Przyspiesz wyszukiwanie dokumentów
AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments

Produkcja

PoC AI koncentrują się na zachowaniu sprzętu i wizualnej kontroli jakości w rzeczywistych warunkach produkcyjnych.

  • Przewidywanie awarii sprzętu
  • Wykrywanie wad produkcyjnych
  • Weryfikacja dokładności modelu
Smart manufacturing powered by automation and robotics for higher efficiency

Opieka zdrowotna

PoC weryfikują, w jaki sposób modele przetwarzają dane medyczne i wspierają kliniczne przepływy pracy w granicach zgodności.

  • Analiza obrazów CT/MRI
  • Wyodrębnianie podmiotów medycznych
  • Sprawdź potrzeby w zakresie zgodności
Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup

Logistyka

PoC symulują rzeczywiste warunki operacyjne w celu przetestowania modeli planowania i przewidywania tras.

  • Optymalizacja tras ostatniej mili
  • Dokładność przewidywania ETA
  • Sprawdź potencjał oszczędności paliwa
Modern highway with a tech-enabled cycle bridge supports digital mobility and traffic flow optimization

Ubezpieczenia

PoC AI koncentrują się na automatyzacji obsługi roszczeń i oceny szkód.

  • Ocena uszkodzeń na podstawie zdjęć
  • Klasyfikacja przychodzących roszczeń
  • Skrócenie czasu ręcznego sortowania
Digital insurance platforms use AI for claims, policy management, and fast, secure customer service

FAQ

Rozwój AI PoC to krótki etap walidacji technicznej, który sprawdza, czy pomysł AI może współpracować z danymi, systemami i logiką biznesową. Zamiast budować pełny produkt, zespół testuje jedną konkretną hipotezę, trenuje lub konfiguruje model, mierzy jego wydajność i przedstawia jasne zalecenia dotyczące dalszych działań.

Rozwój AI PoC zwykle zajmuje 2-3 tygodni dla ukierunkowanej hipotezy technicznej. Oś czasu zależy od gotowości danych, złożoności modelu i wymagań infrastrukturalnych. Jeśli dane są już przygotowane, testowanie może rozpocząć się szybciej. Jeśli zespół musi najpierw wyczyścić, oznaczyć lub zebrać zestawy danych, PoC może potrwać dłużej.

Usługi AI PoC wnoszą wartość do branż, w których firmy muszą przetestować sztuczną inteligencję przed dokonaniem większych inwestycji. Sprzedawcy detaliczni mogą weryfikować prognozy popytu i rekomendacje. Zespoły finansowe mogą testować modele scoringowe lub fraudowe. Producenci mogą sprawdzać wykrywanie usterek i konserwację predykcyjną. Firmy zajmujące się opieką zdrowotną, logistyką i ubezpieczeniami mogą wykorzystywać PoC do sprawdzania dokładności AI w kontrolowanych warunkach.

Rozwój AI PoC rozpoczyna się od $7,000 do ukierunkowanej walidacji technicznej i zwykle trwa 2-3 tygodni. Ostateczny koszt zależy od ilości danych, jakości danych, złożoności modelu i potrzeb wdrożeniowych. Pojedynczy model PoC na przygotowanych danych kosztuje mniej niż test wymagający etykietowania zbioru danych, kilku modeli lub konfiguracji chmury.

Skalowalność zaczyna się podczas planowania PoC, a nie po uruchomieniu prototypu. Definiujemy hipotezę, sprawdzamy przepływ danych, weryfikujemy potrzeby integracyjne i wcześnie oceniamy ograniczenia infrastruktury. Jeśli PoC wykaże dobre wyniki, przygotowujemy plan rozwoju MVP, wdrożenia produkcyjnego, konfiguracji MLOps i integracji z istniejącymi systemami.

Pokaż więcej Pokaż mniej

Zachęcamy do rozmowy, by uzyskać potrzebne informacje.

    Skontaktuj się z nami

    Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Wyślij nam wiadomość głosową
    Załącz dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Politykę Prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

    Możesz także wysłać swoje zapytanie
    na contact@innowise.com
    Co dalej?
    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projekt i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

    2

    Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, wymaganym czasem i szacunkowymi kosztami.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

    Interesują Cię inne usługi?

    arrow