Chatbot AI dla firm który odpowiada z Waszych dokumentów
Klient pyta o 22:30, pracownik pyta o procedurę w środku dnia. Chatbot AI odpowiada obu z dokumentów Twojej firmy w kilka sekund, a gdy odpowiedzi w nich nie ma, mówi to wprost i przekazuje rozmowę człowiekowi z pełną historią. Ten sam chatbot stoi na stronie i w kanale wewnętrznym na Slacku albo Microsoft Teams.
- 5 do 10 sekundtyle trwa odpowiedź z dokumentów i systemów firmy, zamiast szukania w trzech miejscach
- 2 do 3 tygodniod warsztatu do chatbota, który odpowiada z Waszej bazy wiedzy na stronie
- 50 pytańtyle Waszych realnych zgłoszeń przechodzi przez testy, zanim chatbot wyjdzie na stronę
Problem
Dlaczego klient pyta o 22:30 i nie dostaje odpowiedzi?
Klient wchodzi na stronę wieczorem z pytaniem, czy dany model jest dostępny i czy paczka dojdzie na czwartek. Stary chatbot pokazuje menu: zamówienia, zwroty, kontakt z obsługą. Po trzech poziomach klikania pojawia się komunikat „skontaktuj się z nami w godzinach 9-17”. Klient zamknął kartę i nikt w firmie nie wie, że tam był.
Ten sam mechanizm działa w środku dnia i w środku firmy. Pracownik pyta na Slacku o zasady zwrotu, ktoś inny szuka aktualnej wersji cennika, a odpowiedź leży w dokumencie, którego nazwy nikt nie pamięta. Obsługa klienta odpowiada trzeci raz w tym tygodniu na to samo pytanie o terminy płatności, bo nie ma miejsca, z którego klient wziąłby je sam.
Skala tego jest policzona. W audycie 2 241 firm opublikowanym w Harvard Business Review średni czas reakcji na zapytanie z internetu wyniósł 42 godziny, a 23 procent firm nie odpowiedziało wcale. Pytanie bez odpowiedzi przez dwa dni przestaje być pytaniem, bo w tym czasie ktoś kupił u kogoś innego.
- Pytanie z 22:30 czeka do rana, a klient w tym czasie kupuje gdzie indziej
- Obsługa odpowiada po raz dziesiąty na to samo pytanie o terminy i zwroty
- Aktualna wersja cennika leży w dokumencie, o którym połowa zespołu nie wie
- Nowy pracownik pyta ludzi o rzeczy, które są spisane, tylko nie do znalezienia
Dlaczego teraz
Co się zmieniło, że chatbot przestał zgadywać?
Chatbot z menu opierał się na regule: jeśli klient napisze X, odpowiedz Y. Każdy wariant pytania trzeba było przewidzieć i wpisać ręcznie, a klient pisze to samo pytanie na dziesiątki sposobów, z literówkami i skrótami. Model językowy rozumie intencję, więc scenariusze przestały być potrzebne.
Druga zmiana jest ważniejsza i nazywa się RAG. Chatbot nie odpowiada z wiedzy ogólnej modelu, tylko z dokumentów, które mu dajecie: cennika, regulaminu, dokumentacji produktowej, procedur, historii zgłoszeń. Odpowiedź da się sprawdzić w źródle, a gdy w dokumentach jej nie ma, chatbot mówi to i oddaje rozmowę człowiekowi zamiast wymyślać.
Trzecia zmiana to kanały. Widget na stronie instaluje się jednym fragmentem kodu, kanał wewnętrzny to wtyczka do Slacka albo Microsoft Teams, a własna aplikacja podłącza się przez REST API. Jeden uporządkowany zestaw dokumentów obsługuje klienta na stronie i pracownika w firmie. Gdy pytań o dane z systemów jest więcej niż o treść dokumentów, ten sam materiał wchodzi do BOND-a, naszego firmowego agenta AI.
Co się zmienia
Co dostaje obsługa klienta i zespół?
Odpowiedzi z Waszych dokumentów, nie z internetu
Chatbot czyta cennik, regulamin, dokumentację i procedury, które mu wskazaliście, i odpowiada wyłącznie z nich. Ogólna wiedza modelu zostaje wyłączona z odpowiedzi na pytania o Waszą ofertę.
Każdą odpowiedź da się prześledzić do dokumentu, z którego pochodzi
Powtarzalne pytania schodzą z zespołu
Pytania o cennik, terminy, warunki współpracy, dostępność i status zamówienia chatbot obsługuje sam, o każdej porze. Obsługa dostaje sprawy, które wymagają decyzji, a nie przeklejania tej samej odpowiedzi.
Zakres ustalamy na Waszych zgłoszeniach z ostatnich miesięcy, nie na liście przykładów
Nie wie i mówi to, zamiast wymyślać
Pytanie poza bazą wiedzy nie kończy się zmyśloną odpowiedzią. Chatbot informuje klienta i przekazuje rozmowę człowiekowi razem z całą historią, więc klient nie opisuje sprawy drugi raz.
Granice tematów i punkty eskalacji ustalamy przed uruchomieniem, nie po pierwszej wpadce
Ten sam chatbot na stronie i wewnątrz firmy
Klient rozmawia z widgetem na stronie, zespół z tym samym chatbotem na Slacku albo w Microsoft Teams. Nowa osoba pyta o procedurę zamiast szukać w dysku i pytać trzy osoby po kolei.
Widget to jeden fragment kodu, kanał wewnętrzny to wtyczka, własna aplikacja to REST API
Statusy i dane z systemów, nie z pamięci
Pytanie o status zamówienia, dostępność wariantu albo fakturę chatbot sprawdza w systemie i odpowiada konkretem. Zero maili do obsługi po informację, która leży w bazie.
Odczyt z BaseLinkera, Shopify, PrestaShop i Fakturowni przez API, z Subiekta z jego bazy w Waszej sieci
Widać, czego chatbot nie umie
Po 30 dniach dostajesz raport: ile pytań obsłużył sam, ile eskalował i w jakich tematach brakuje dokumentów. Baza wiedzy rośnie o rzeczy, o które klienci naprawdę pytają.
Raport po 30 i 90 dniach, na wskaźnikach ustalonych przed startem
Dowód
Czy sami rozmawiacie z takim chatbotem?
Tak, i to jest jedyny dowód, jaki możemy pokazać bez proszenia klienta o zgodę na publikację jego liczb. Agent AI w agencji naszych założycieli odpowiada zespołowi z danych firmy od marca 2026, przez czat na Slacku. Poniżej skala tej pracy razem z tym, czego ta liczba NIE dowodzi.
Wdrożone u nas. To nie są wdrożenia u klienta zewnętrznego, tylko w spółkach założycieli JustAutomate. Piszemy to wprost, bo dowód, którego nie da się sprawdzić, nie jest dowodem.
JustBotich agentJustIdea Agency, agencja performance marketingu, około 30 osób
- 23
- osób z firmy pracuje z agentem
- 38
- systemów wpiętych na stałe
- 112
- procesów chodzi bez człowieka
- 475
- tysięcy linii kodu agenta
Agent spięty z systemem CRM, systemem zadań, hurtownią danych, Analytics, Search Console i systemami reklamowymi. Zespół pyta go zwykłym zdaniem na Slacku, bez logowania do narzędzi.
8 z 38 systemów, w których pracuje
Google Ads
Meta Ads- HubSpot
- ActiveCollab
- Ahrefs
GA4
Search Console
BigQuery
- Przedtem
- W marcu 2026, w pierwszym miesiącu po uruchomieniu, korzystały z niego 4 osoby i wykonał 83 operacje. Reszta zespołu pytała o dane ludzi albo szukała sama w panelach.
- Po zmianie
- W sierpniu 2026 korzystają z niego 23 osoby, a liczba operacji w miesiącu wynosi 62 985. Pytania o dane firmy przestały krążyć po Slacku między ludźmi.
Z 83 operacji i 4 osób w marcu do 62 985 operacji i 23 osób w sierpniu 2026
A u Ciebie
Co, jeśli nasze dokumenty są w nieładzie?
Cztery zdania, które słyszymy najczęściej, i to, co na nie odpowiadamy.
Mieliśmy chatbota i klienci go nienawidzili.
Prawie każdy miał, i prawie zawsze było to drzewo decyzyjne z menu. Chatbot AI nie ma scenariuszy do klikania: czyta pytanie napisane zwykłym językiem i odpowiada z dokumentów. Na warsztacie pokazujemy na Waszych realnych zgłoszeniach, które z nich stary chatbot przepuszczał, a nowy obsłuży.
Nasza dokumentacja jest w kilku miejscach i częściowo nieaktualna.
Tak wygląda u większości firm i dlatego pierwszy tydzień idzie na bazę wiedzy, nie na model. Chatbot ujawnia braki szybciej niż audyt, bo od razu widać, na jakie pytania nie ma czym odpowiedzieć. Jeśli okaże się, że aktualnych dokumentów nie ma prawie żadnych, mówimy to i zaczynamy od nich.
Boimy się, że powie klientowi coś nieprawdziwego.
To jest właściwa obawa i odpowiadamy na nią architekturą, a nie obietnicą. Chatbot odpowiada tylko z dostarczonych dokumentów i systemów, ma spisane tematy, których nie dotyka, a przy braku odpowiedzi eskaluje do człowieka. Wszystkie rozmowy są zapisane, więc każdą odpowiedź da się sprawdzić.
Mamy 20 zapytań miesięcznie, to się nie opłaca.
Przy takim ruchu chatbot na stronie faktycznie nie ma sensu i tak Wam powiemy na konsultacji. Wtedy patrzymy na kanał wewnętrzny: ile razy zespół pyta o procedury i dane, bo tam liczba pytań bywa dużo wyższa niż na stronie. Jeśli i tam jest ich mało, sprawa kończy się na rozmowie.
- Baza wiedzy
- Notion, Confluence, Google Workspace, Microsoft 365, Google Sheets, pliki PDF i DOCX
- CRM
- HubSpot, Pipedrive, Salesforce, LiveSpace
- Sklep i zamówienia
- BaseLinker, Allegro, Shopify, WooCommerce, PrestaShop
- Faktury i księgowość
- Fakturownia, iFirma, Subiekt, Comarch Optima
- Zgłoszenia i kanały zespołu
- Zendesk, Freshdesk, Slack, Microsoft Teams
- Warstwa techniczna
- Widget na stronie, REST API, n8n, Make, własne integracje przez API
Rodzaje pytań i skąd chatbot bierze odpowiedź
Podział, który układamy na warsztacie. Kolumna trzecia jest tu najważniejsza, bo decyduje o tym, gdzie kończy się chatbot, a zaczyna człowiek.
| Rodzaj pytania | Skąd chatbot bierze odpowiedź | Kto kończy sprawę |
|---|---|---|
| Cennik, terminy, warunki współpracy | dokumenty i FAQ w bazie wiedzy | chatbot, bez eskalacji |
| Status zamówienia i przesyłki | system zamówień, BaseLinker, odczyt na żywo | chatbot, dane z systemu |
| Dostępność produktu i wariantu | sklep: Shopify, WooCommerce, PrestaShop | chatbot, dane ze sklepu |
| Faktura, duplikat, korekta | Fakturownia, iFirma, Subiekt, Comarch Optima | chatbot podaje status, korektę wystawia człowiek |
| Problem techniczny z produktem | dokumentacja produktowa i historia zgłoszeń | chatbot diagnozuje, ticket idzie do Zendesk albo Freshdesk |
| Procedura wewnętrzna, urlop, polityka | Notion, Confluence, Google Workspace | chatbot na Slacku albo w Microsoft Teams |
| Reklamacja i sprawa sporna | poza bazą wiedzy, chatbot nie odpowiada | człowiek, z pełną historią rozmowy |
Wiersze to punkt wyjścia. U większości firm pierwsze uruchomienie obejmuje trzy do czterech rodzajów pytań, resztę dokładamy wtedy, gdy raport pokaże, że klienci o nie pytają.
Jak to robimy
Pięć kroków od dokumentów w nieładzie do chatbota na stronie
Każdy krok kończy się czymś, co możesz ocenić, zanim zdecydujesz o następnym.
Warsztat i lista pytań
Bierzemy Wasze zgłoszenia z ostatnich miesięcy: maile, czat, telefony spisane przez obsługę, wątki na Slacku. Wychodzi z tego lista pytań uszeregowana po częstości i po tym, ile czasu zjada odpowiedź. Ustalamy, których tematów chatbot nie dotyka.
Baza wiedzy
Porządkujemy dokumenty i przygotowujemy je w formacie, z którego chatbot odpowiada: cennik, regulamin, dokumentacja produktowa, procedury, gotowe odpowiedzi obsługi. Tu wychodzi, na jakie pytania nie ma czym odpowiedzieć, i to jest osobny efekt tego kroku.
Integracje i eskalacja
Podłączamy systemy, z których chatbot czyta dane na żywo: sklep, system zamówień, CRM, faktury, zgłoszenia. Konfigurujemy przekazanie rozmowy człowiekowi z pełną historią i ustalamy, po czym chatbot rozpoznaje, że sprawa go przekracza.
Testy na 50 realnych pytaniach
Testujemy na co najmniej 50 pytaniach wziętych z Waszych zgłoszeń, nie na przykładach z prezentacji. Poprawiamy odpowiedzi, granice tematów i punkty eskalacji, dopóki wynik nie jest do przyjęcia dla osoby, która dziś odpisuje klientom ręcznie.
Uruchomienie i pomiar
Widget wchodzi na stronę jednym fragmentem kodu, kanał wewnętrzny przez wtyczkę. Po 30 dniach raport: ile pytań chatbot obsłużył sam, ile eskalował, gdzie traci rozmowy i jakich dokumentów brakuje. Po 90 dniach to samo, na tych samych wskaźnikach.
Przed i po
Jak zmienia się dzień w obsłudze klienta
Przedtem
- Rano w skrzynce dwadzieścia pytań z wieczora, połowa o to samo
- Klient opisuje sprawę drugi raz, bo chatbot nic nie przekazał
- Aktualny cennik zna jedna osoba i to ona odpowiada na wszystkie pytania o ceny
- Nowy pracownik zajmuje pół dnia komuś doświadczonemu, pytając o procedury
Po zmianie
- Pytania z wieczora mają odpowiedź, a rano zostają tylko sprawy do decyzji
- Eskalacja przychodzi z całą historią rozmowy, obsługa wchodzi w kontekst
- Cennik i warunki odpowiadają same, z dokumentu, który ktoś raz uporządkował
- Nowa osoba pyta chatbota na Slacku i dostaje odpowiedź z procedury w kilka sekund
Pierwsze rozmowy widać w dniu uruchomienia. Ile pytań chatbot obsługuje sam i gdzie brakuje dokumentów, oceniamy po 30 dniach na rzeczywistych rozmowach.
Dla osoby, która to zamawia
Co z tego ma szef obsługi klienta
Przestajesz tłumaczyć zarządowi, dlaczego zespół rośnie razem z liczbą zamówień, choć połowa pytań jest ta sama od dwóch lat. Zamiast tego masz liczbę: ile pytań obsłużył chatbot, ile poszło do ludzi i w jakich tematach brakuje dokumentów. To jest argument w rozmowie o etatach, którego dziś nie masz.
Druga rzecz dotyczy ryzyka i dlatego mówimy o niej wprost. Chatbot odpowiadający z wiedzy ogólnej modelu może powiedzieć klientowi coś, czego nie ma w ofercie, i to Ty za to odpowiadasz. Dlatego odpowiedzi idą wyłącznie z Waszych dokumentów, tematy poza zakresem są spisane, a wszystkie rozmowy są zapisane i do sprawdzenia.
- Raport po 30 i 90 dniach, na wskaźnikach ustalonych przed startem
- Granice tematów i punkty eskalacji zatwierdzasz przed uruchomieniem
- Testy na 50 Waszych realnych pytaniach, zanim chatbot zobaczy klienta
- Bazę wiedzy uzupełniacie sami, bez zgłoszenia do nas
Ile to kosztuje
Warsztat ma cenę jawną, wdrożenie wycenę po nim
Warsztat procesowy kosztuje 2500 zł netto za tydzień. Przy chatbocie zwykle wystarcza jeden tydzień, bo proces jest wąski: od pytania klienta do odpowiedzi. Wdrożenie wyceniamy po warsztacie, gdy wiadomo, w jakim stanie są dokumenty i ile systemów trzeba podłączyć, żeby chatbot odpowiadał danymi, a nie ogólnikami.
Koszt modeli i narzędzi płacisz bezpośrednio dostawcy, według swojego zużycia, bez naszej prowizji. Chatbot odpowiadający na kilkaset pytań miesięcznie z bazy wiedzy jest po stronie kosztu modelu tani, a rachunek rośnie wtedy, gdy dochodzą odczyty z wielu systemów naraz.
Warsztat procesowy
2500 zł netto
za tydzień, przy chatbocie zwykle jeden
Zamknięta całość. Kończy się listą pytań do obsługi i planem bazy wiedzy, który możesz zrealizować bez nas.
- Lista pytań z Waszych zgłoszeń, uszeregowana po częstości
- Spis dokumentów, które są, i tych, których brakuje
- Granice tematów i miejsca przekazania rozmowy człowiekowi
- Wskaźniki do pomiaru po 30 dniach
- Najczęściej wybierany
Warsztat i wdrożenie chatbota
Wycena po warsztacie
zakres wynika z liczby integracji i stanu dokumentów
Najczęściej wybierany wariant. Chatbot odpowiadający z Waszej bazy wiedzy, na stronie i w kanale wewnętrznym.
- Wszystko z warsztatu
- Baza wiedzy przygotowana do odpowiedzi z dokumentów
- Integracje ze sklepem, CRM, fakturami albo systemem zgłoszeń
- Widget na stronie, kanał na Slacku albo w Microsoft Teams
- Testy na 50 realnych pytaniach i raport po 30 dniach
Chatbot i firmowy agent AI
Wycena po warsztacie
dla firm, w których pytań o dane jest więcej niż o dokumenty
Wszystko z wdrożenia plus BOND, firmowy agent AI, który odpowiada z danych firmy, nie tylko z bazy wiedzy.
- Wszystko z wdrożenia chatbota
- BOND spięty z systemami firmy, odpowiedź w 5 do 10 sekund
- Kanał wewnętrzny dla zespołu, po polsku i po angielsku
- Wdrożenie agenta liczone w około 2 miesiącach
Warsztat kończy się listą pytań i planem bazy wiedzy, który obroni się bez nas: możesz go zrealizować sam albo z inną firmą. Jeśli okaże się, że pytań jest za mało albo że nie ma czym na nie odpowiadać, mówimy to i sprawa kończy się na warsztacie, zamiast na wdrożeniu, którego nie potrzebujecie.
Najczęstsze pytania
Czym chatbot AI różni się od chatbota z menu?
Chatbot z menu działa na regułach: jeśli klient napisze X, odpowiedz Y, a każdy wariant pytania trzeba przewidzieć ręcznie. Chatbot AI rozumie intencję pytania napisanego zwykłym językiem, radzi sobie z literówkami i skrótami i nie wymaga scenariuszy. Zamiast drzewa decyzyjnego dostajesz rozmowę, w której klient od razu pyta o to, co go interesuje.
Czy chatbot AI wymyśla odpowiedzi?
Nie, jeśli zbudowany jest w architekturze RAG. Wtedy odpowiada wyłącznie z dokumentów, które mu dostarczyliście, i z danych odczytanych z Waszych systemów, a nie z wiedzy ogólnej modelu. Dodatkowo spisujemy tematy, których nie dotyka, i zapisujemy wszystkie rozmowy, więc każdą odpowiedź da się sprawdzić w źródle.
Co się dzieje, gdy chatbot nie zna odpowiedzi?
Mówi o tym klientowi i przekazuje rozmowę człowiekowi razem z pełną historią, więc klient nie opisuje sprawy drugi raz. Punkty eskalacji ustalamy przed uruchomieniem: rodzaj pytania, reklamacja, brak dopasowania w dokumentach, wyraźna prośba o kontakt z człowiekiem. Jeśli sprawa wymaga zgłoszenia, chatbot zakłada ticket w Zendesk albo Freshdesk.
Ile trwa wdrożenie chatbota AI w firmie?
Chatbot odpowiadający z bazy wiedzy na stronie: tydzień warsztatu i 2 do 3 tygodni wdrożenia. Wersja z odczytem danych z systemów, czyli statusy zamówień, dostępność, faktury: 4 do 6 tygodni, bo dochodzą integracje i testy na prawdziwych danych. Instalacja na stronie po uruchomieniu to jeden fragment kodu.
Ile kosztuje chatbot AI dla firmy?
Warsztat procesowy kosztuje 2500 zł netto za tydzień i przy chatbocie zwykle wystarcza jeden. Wdrożenie wyceniamy po warsztacie, bo koszt zależy od stanu dokumentów i liczby systemów do podłączenia. Koszt modeli i narzędzi płacisz bezpośrednio dostawcy, według zużycia, bez naszej prowizji.
Gdzie można postawić chatbota?
Na stronie jako widget instalowany jednym fragmentem kodu, w kanale wewnętrznym jako wtyczka do Slacka albo Microsoft Teams, we własnej aplikacji przez REST API. Ten sam zestaw dokumentów obsługuje wszystkie kanały, więc klient i pracownik dostają odpowiedź z tego samego źródła. Zakres dokumentów per kanał ustalamy osobno, bo nie wszystko, co widzi zespół, ma widzieć klient.
Czy chatbot rozumie polski i obsługuje inne języki?
Tak. Modele Claude i GPT, na których budujemy chatboty, obsługują polski, angielski, niemiecki i inne języki europejskie bez osobnej konfiguracji dla każdego z nich. Odpowiedź idzie w języku pytania, a dokumenty mogą być po polsku, nawet gdy klient pisze po angielsku.
Czym chatbot różni się od BOND-a, Waszego firmowego agenta AI?
Chatbot odpowiada z dokumentów i z kilku systemów, w jednej rozmowie, zwykle na stronie i w kanale zespołu. BOND jest firmowym agentem AI: odpowiada z danych firmy w 5 do 10 sekund, sięga do wielu systemów naraz i wykonuje zadania, nie tylko odpowiada. Wdrożenie agenta liczy się w około 2 miesiącach, chatbota w tygodniach, dlatego często zaczynamy od chatbota.
Sprawdźmy, o co pytają Was najczęściej
Bezpłatna konsultacja trwa 30 minut. Opowiadasz, ile pytań dostajecie i skąd, nawet jeśli nikt tego nie liczy, i gdzie leżą dokumenty z odpowiedziami. Pokazujemy, które pytania chatbot obsłuży z Waszych dokumentów od razu, a które wymagają najpierw uporządkowania bazy wiedzy. Nie musisz na tym etapie udostępniać systemów.
Prowadzimy najwyżej dwa wdrożenia równocześnie, żeby przy każdym ktoś realnie siedział.
Umów bezpłatną konsultacjęPS. Jeśli w tym tygodniu ktoś u Was odpisał trzeci raz na to samo pytanie o terminy albo zwroty, to jest dokładnie ten problem. Odpowiedź na nie leży już w Waszych dokumentach, tylko nikt poza zespołem nie ma do niej dostępu o 22:30. Od uporządkowania tego zaczyna się warsztat.