Nasazujeme umělou inteligenci tam, kde přináší měřitelný přínos — méně rutinní práce, rychlejší odpovědi zákazníkům, chytřejší vyhledávání v interních datech. Bez prezentací plných buzzwordů, s jasným ROI a důsledkem na ochranu vašich dat.
Stavíme systémy, které běží v produkci. Každý projekt má vlastníka na vaší straně, KPI a monitoring — aby bylo jasné, kolik vám AI reálně šetří.
Firemní asistent, který odpovídá na základě vaší znalostní báze — Confluence, SharePoint, Notion, PDF, e-maily. S citacemi zdrojů a granulárním přístupem (co uživatel nevidí v systému, nevidí ani v chatu).
Extrakce strukturovaných dat z PDF, skenů, faktur a příloh e-mailů. Klasifikace příchozí pošty, sumarizace smluv, párování s objednávkami. Vision modely kombinované s OCR.
Napojení Claude, GPT-5, Gemini nebo lokálních Llama/Qwen/Mistral modelů do vašich interních systémů (ERP, CRM, helpdesk). Function calling, structured outputs, streaming odpovědí.
Integrace AI funkcí do mobilních (iOS/Android) a webových aplikací. Text, hlas (Whisper, ElevenLabs) i vision. Copiloti, smart search, doporučení, generování obsahu přímo v produktu.
Inteligentní pipeline s LLM jako rozhodovacím uzlem — kam eskalovat tiket, jak klasifikovat požadavek, kdy zavolat člověka. n8n, Make, Temporal nebo vlastní Python/Node workery.
2–3týdenní hloubková analýza. Zmapujeme vaše procesy, identifikujeme kandidáty pro AI automatizaci, vyčíslíme očekávaný ROI a dostanete konkrétní roadmap. Fix price 49 990 Kč.
Když prompt engineering a RAG nestačí — natrénujeme vlastní model nad vašimi daty. OpenAI fine-tuning API nebo LoRA adaptéry pro Llama, Mistral, Qwen. Vhodné pro specializovanou terminologii a tón.
Ochrana dat (PII redaction), guardrails proti prompt injection, audit logy, compliance s GDPR a AI Act. Privátní deployment přes Ollama, vLLM, llama.cpp ve vaší infrastruktuře — data nikdy neopustí firmu.
Nejsme agentura, která vám prodá chatbota za každou cenu. Někdy je lepší normální skript, lepší UX, nebo jen vyčistit data. Pokud AI doporučíme, tak proto, že vám ušetří hodiny práce nebo přinese měřitelný obrat.
Ne každý problém potřebuje LLM. Děláme audit procesů a navrhneme nejlevnější řešení, které funguje — někdy to bude pravidlový engine, někdy RAG chatbot, někdy kombinace obojího.
Každý projekt má jasné KPI — ušetřené hodiny, zpracované dokumenty, snížení tiket volume, čas do odpovědi zákazníkovi. Nasazení bez metrik není projekt, ale experiment.
Pracujeme v zero-retention režimech nebo plně self-hosted (Llama, Qwen, Mistral přes Ollama/vLLM ve vaší infrastruktuře). PII redaction, granulární ACL, audit logy, GDPR a AI Act compliance.
Reactive Studio staví software od roku 2018 — mobilní aplikace, weby, macOS produkty. AI je další vrstva, ne samostatná disciplína. Umíme monitorovat, škálovat a ladit i pod zátěží.
Pracujeme iterativně. Nejdřív ověříme, že AI dává smysl, pak postavíme pilot, pak teprve nasadíme do plného provozu. Žádný big-bang release.
30 minut zdarma. Řeknete, co chcete řešit — my řekneme, jestli to dává smysl a co je reálný rozsah. Žádné slidy, jen konkrétní otázky.
2–3 týdny, fix price. Workshop, analýza dat a procesů, mapa use case, odhad ROI, architektura a roadmap. Dostanete report, který má i praktickou hodnotu, když se rozhodnete nepokračovat.
4–8 týdnů. Nasadíme funkční MVP pro omezenou skupinu uživatelů. Měříme kvalitu odpovědí, latenci, spokojenost. Pokud metriky nesedí, zastavíme — nechceme budovat nad špatným fundamentem.
Škálování na celou firmu nebo všechny uživatele. Integrace s interními systémy, SSO, RBAC, audit logy, monitoring (latence, náklady, kvalita), dokumentace a školení.
AI modely se mění každých pár měsíců. Sledujeme kvalitu, přecházíme na novější/levnější modely, dolaďujeme prompty, reindexujeme data. Paušální SLA nebo projektově.
Tohle jsou scénáře, kde AI opakovaně prokázala hodnotu. Pokud se v nich poznáváte, stojí za to probrat detaily na úvodním hovoru.
RAG chatbot na úvodní úrovni L1 + asistent pro operátory. Odpovídá na 80 % opakujících se dotazů (reklamace, stav objednávky, FAQ), zbytek eskaluje člověku s připraveným kontextem.
Extrakce dat z faktur, smluv, objednávek a příloh e-mailů. Klasifikace příchozí pošty a routing do správných oddělení. Vision model přečte i naskenované dokumenty a doplní do ERP.
Asistent, který odpovídá na otázky nad SQL databází nebo BI nástrojem přirozenou řečí („Kolik jsme prodali produktu X v Q1 podle regionů?"). Generuje pravidelné reporty a upozorní na anomálie.
Copilot v aplikaci, smart search, generování popisků produktů, personalizovaná doporučení, voice asistent. Funkce, kvůli kterým uživatelé zvolí váš produkt před konkurencí.
Odpovědi na to, co se nás firmy nejčastěji ptají ještě před prvním projektem.
Máte tři možnosti. První — API frontier modelů (Anthropic, OpenAI, Google) v zero-retention režimu: prompty se neukládají ani nepoužívají k tréninku. Druhá — privátní deployment v Azure OpenAI / AWS Bedrock / GCP Vertex AI ve vašem tenantu. Třetí — plně self-hosted open-source modely (Llama 3.3, Qwen 2.5, Mistral) přes Ollama, vLLM nebo llama.cpp ve vaší infrastruktuře; data neopustí firmu. Ke všem třem přidáváme PII redaction, granulární přístupová práva a kompletní audit logy (GDPR, AI Act).
Orientační cenu spočítáte v našem konfigurátoru na TvojeAplikace.cz
Jsme model-agnostic a vybíráme podle úlohy. Pro složité uvažování, právní analýzy, psaní kódu a agentic tasks nasazujeme Claude Opus 4.7 nebo Claude Sonnet 4.5 či GPT-5. Pro levnou, rychlou klasifikaci a sumarizaci Gemini 2.5 Flash nebo GPT-5 mini. Vision úlohy dobře zvládá Claude Vision a Gemini 2.5 Pro. Pro citlivá data a offline prostředí open-source Llama 3.3, Qwen 2.5, Mistral Large nebo DeepSeek V3 přes Ollama či vLLM. V reálných projektech obvykle kombinujeme 2–3 modely.
Halucinace minimalizujeme vrstvenou obranou: (1) RAG — model odpovídá jen na základě vašich dokumentů, ne z paměti; (2) citace zdrojů u každé odpovědi, uživatel vidí, odkud fakta pocházejí; (3) structured outputs (JSON schema, Pydantic) u strojového zpracování, model nemůže vrátit neplatný tvar; (4) guardrails a confidence thresholdy — nejisté případy jdou na člověka (human-in-the-loop); (5) průběžný evaluation harness s golden datasetem, který upozorní na regrese po změně modelu nebo promptu.
AI audit je fix price 49 990 Kč (2–3 týdny, dostanete roadmap a ROI model). Pilot (funkční MVP pro omezenou skupinu) obvykle 150 000 – 500 000 Kč podle komplexity. Produkční nasazení RAG chatbota nebo dokumentové automatizace typicky 400 000 – 1 500 000 Kč včetně integrací, monitoringu, dokumentace a školení. K tomu provozní náklady — API tokeny, infra, vector DB — řádově nižší tisíce až desítky tisíc Kč měsíčně podle objemu. Konkrétní nabídku dostanete po úvodním hovoru a rychlém scopingu.
Orientační cenu spočítáte v našem konfigurátoru na TvojeAplikace.cz
AI audit 2–3 týdny. Pilot (funkční AI v ruce omezené skupiny uživatelů) obvykle 4–8 týdnů. Plné produkční nasazení včetně integrací se SSO, ERP/CRM, monitoringu a školení typicky 3–4 měsíce od zahájení pilotu. U izolovanějších úloh (například dokumentové automatizace nebo klasifikace e-mailů) jdeme rychleji — první výsledky můžete vidět do 3–4 týdnů. Zaměřujeme se na rychlé iterace, ne na jeden velký release.
Ano — to je typický scénář a doporučujeme ho před jakoukoli „obecnou" AI. Vaše data (Confluence, SharePoint, Notion, Google Drive, PDF, SQL databáze, CRM, helpdesk) nasosáme přes konektory nebo API, rozsekáme na semantické chunky, vytvoříme embeddings (OpenAI, Voyage, Cohere nebo open-source) a uložíme do vector databáze (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant). LLM při každém dotazu dostane relevantní kusy vašeho obsahu a odpovídá čistě na jejich základě. Reindexace probíhá přírůstkově — změněný dokument se zreindexuje automaticky do několika minut.
Napište nám pár řádků o tom, co řešíte. Do dvou pracovních dnů se ozveme a domluvíme 30minutovou bezplatnou úvodní konzultaci.
Nebo rovnou info@reactive.cz · +420 725 125 332