Case StudiesBlogO nas
Porozmawiajmy

AI i Data Science. Zamień swoje dane w decyzje, które napędzają biznes.

Budujemy modele AI, pipeline'y danych i systemy analityczne, które pomagają przedsiębiorstwom przewidywać, automatyzować i rosnąć.

Opowiedz nam o swoim projekcie

Zaufali nam liderzy na każdym etapie.

Siemens
Siemens Healthineers
PwC
Geberit
Toyota
Rainbow
Chooose
Omnipack
Lexolve

Większość projektów AI ponosi porażkę. Te, które nie — przynoszą nieproporcjonalne zwroty.

80,3%

projektów AI w przedsiębiorstwach nie dostarcza obiecanych wartości biznesowych — nie z powodu braków technicznych, lecz słabego zarządzania i nieokreślonych metryk sukcesu od samego początku.

Source: RAND Corporation, 2025

60%

inicjatyw AI zostanie porzuconych do końca 2026 roku, ponieważ organizacjom brakuje infrastruktury danych niezbędnej do przeniesienia modeli z pilotażu do produkcji.

Source: Gartner, 2025

5,8x

średni zwrot z inwestycji w ciągu 14 miesięcy dla przedsiębiorstw, które z powodzeniem wdrożyły AI do środowiska produkcyjnego.

Source: McKinsey Global AI Survey, 2025

Z odpowiednim partnerem Twoje dane przestają być zobowiązaniem, a stają się przewagą.

Czy AI i data science to właściwy krok dla Twojego biznesu?

Kiedy warto rozważyć AI i Data Science

Twoje decyzje nadal opierają się na intuicji.

Twoje dane leżą nieużywane w arkuszach kalkulacyjnych.

Konkurenci automatyzują to, co Ty nadal robisz ręcznie.

Potrzebujesz przewidywać, a nie tylko raportować.

Twój produkt mógłby być mądrzejszy dzięki AI.

Wpływ na biznes

Jak AI i data science mogą przekształcić Twój biznes

Twoje dane już coś mówią. Oto jak to wykorzystać.

Odkryj to, czego analitycy nie widzą

Data science identyfikuje wzorce, trendy i korelacje w Twoich danych, których ludzcy analitycy mogliby nie zauważyć lub odkryć zbyt późno.

Uruchom prognozy, które skalują się bez ograniczeń

Modele AI umożliwiają dokładniejsze prognozowanie, szybsze podejmowanie decyzji i zautomatyzowane procesy, które skalują się bez konieczności zatrudniania nowych pracowników.

Zamień wiedzę z danych w działanie

Od zachowań klientów po efektywność operacyjną — data science i AI dają Ci narzędzia, by działać na podstawie tego, co Twoje dane już wiedzą.

Nasze usługi AI i Data Science

Od surowych danych do gotowego AI. Oto co budujemy.

Platforma zarządzania ryzykiem cybernetycznym | USA

Nasz klient

Platforma zarządzania ryzykiem cybernetycznym | USA

Wyzwanie

Złożone dashboardy i statyczne raporty wymagały zaawansowanego szkolenia do interpretacji.

Rozwiązanie

Zintegrowaliśmy InProduct AI, aby zapewnić kontekstowy interfejs czatu oparty na żywej logice platformy.

Rezultat

100% samodzielna eksploracja danych, szybsze wdrożenie i znaczący spadek liczby zgłoszeń do działu wsparcia dotyczących interpretacji danych.

Nasz proces Data Science

01

Analiza bieżącej strategii danych

Oceniamy Twoje istniejące źródła danych, procesy i narzędzia, aby zidentyfikować możliwości ulepszeń i określić, gdzie AI może dostarczyć największą wartość, najszybciej.

Raport audytu danychMapa możliwości AI

02

Zbieranie i inżynieria danych

Gromadzimy, czyścimy i strukturyzujemy dane z Twoich systemów wewnętrznych, źródeł zewnętrznych i strumieni czasu rzeczywistego. Jakość modelu zależy od jakości tego kroku.

Czysty zbiór danychDokumentacja architektury pipeline'u

03

Inżynieria cech

Wybieramy i przekształcamy cechy danych, które mają największe znaczenie dla Twojego przypadku użycia. Tutaj wiedza dziedzinowa oddziela użyteczne modele od technicznie poprawnych, które mijają się z celem.

Dokumentacja zestawu cechLogika transformacji danych

04

Modelowanie

Budujemy i trenujemy modele predykcyjne przy użyciu uczenia maszynowego i zaawansowanych algorytmów, dobierając podejście na podstawie charakterystyki Twoich danych i wymagań biznesowych, a nie aktualnych trendów.

Wytrenowany modelRaport bazowy wydajności

05

Walidacja

Testujemy dokładność modelu, sprawdzamy przypadki brzegowe i dostosowujemy parametry, aby zapewnić niezawodność przed jakimkolwiek wdrożeniem produkcyjnym.

Raport walidacyjnyMetryki dokładnościWyniki testów przypadków brzegowych

06

Wdrożenie i monitoring

Integrujemy gotowy model z Twoimi systemami, konfigurujemy monitoring dryftu modelu i ustalamy harmonogramy retrainingu. Dostarczenie to nie koniec zaangażowania, to początek działania.

Wdrożony modelDashboard monitoringuHarmonogram retrainingu

Zobacz, jak pomogliśmy naszym klientom odnieść sukces.

FinTech cloud financing web platform—Siemens Financial Services app for automated loan applications

Platforma chmurowa dla Siemens Financial Services w Polsce

Projektując omnichannelową aplikację SaaS na bezpiecznej chmurowej platformie finansowej, umożliwiliśmy firmie Siemens wydawanie decyzji kredytowych 24/7 oraz 1‑minutowe przetwarzanie wniosków kredytowych.

Przeglądaj więcej case studies

Szczerze mówiąc, wynik współpracy z Startup House znacznie przekroczył moje oczekiwania. Autentyczne zaangażowanie w zrozumienie naszej wizji zaowocowało przyjaznym dla użytkownika projektem, który uklarował koncepcje, które sami mieliśmy trudność z ustrukturyzowaniem.

J

Justyna Rafalska

Product Manager @ Reffine

Dlaczego przedsiębiorstwa wybierają nas do AI i Data Science

Jesteśmy 50-osobowym, wielofunkcyjnym zespołem tworzącym oprogramowanie w Warszawie, budującym technologię, która dostarcza ROI, silny governance i prawdziwe wdrożenie.

0 lat

dostarczania produktów cyfrowych

od 2016 roku

0+

dostarczonych produktów

web i mobile

0+

ekspertów na pokładzie

Projektanci Product & UX, Inżynierowie, Specjaliści AI, PM-owie

0

klientowski NPS

Chwalone za komunikację, tempo i jakość

0 kontynentów

obsługiwanych

Ameryka Północna, Ameryka Południowa, Europa, Azja, Afryka

Często zadawane pytania

Z jakimi typami danych możecie pracować?

Dane ustrukturyzowane (bazy danych, arkusze, eksporty CRM), dane nieustrukturyzowane (tekst, dokumenty, PDF-y, e-maile), dane szeregów czasowych (logi, odczyty sensorów, transakcje finansowe), dane obrazowe i wideo oraz dane strumieniowe w czasie rzeczywistym. Oceniamy Twoje źródła danych na wczesnym etapie projektu, aby zidentyfikować problemy z jakością i wymagania integracyjne przed rozpoczęciem modelowania.

Ile czasu zajmuje zbudowanie modelu data science?

Skupiony model predykcyjny, zbudowany na czystych, dostępnych danych, zazwyczaj zajmuje od czterech do dziesięciu tygodni od skoopowania do wdrożenia. Bardziej złożone systemy AI wymagające inżynierii danych, niestandardowych architektur modeli lub pipeline'ów inferencji w czasie rzeczywistym trwają dłużej. Dajemy uczciwy szacunek po zapoznaniu się z Twoimi danymi i wymaganiami.

Czy możecie integrować modele AI z naszymi istniejącymi systemami?

Tak. Budujemy API, mikroserwisy i warstwy integracyjne łączące modele AI z Twoją istniejącą infrastrukturą — czy to CRM, ERP, wewnętrzny dashboard, czy produkt skierowany do klientów. Zajmujemy się też uwierzytelnianiem, monitoringiem i zarządzaniem wersjami, aby integracja pozostała stabilna w czasie.

W jakich branżach macie doświadczenie?

Fintech i usługi finansowe, cyberbezpieczeństwo, enterprise SaaS, turystyka i hotelarstwo, ochrona zdrowia, handel detaliczny i logistyka. Nasze case studies obejmują scoring ryzyka AI dla firm z Fortune 500, platformy analityczne dla zespołów marketingowych i systemy decyzji kredytowych dla dużych instytucji finansowych.

Jaka jest różnica między data science a inżynierią danych?

Inżynieria danych polega na budowaniu i utrzymywaniu infrastruktury przenoszącej i przechowującej dane: pipeline'y, hurtownie, procesy ETL i integracje. Data science pracuje z tymi danymi, aby wyciągać wnioski, budować modele predykcyjne i wspierać podejmowanie decyzji. Oba są niezbędne. Zajmujemy się oboma, żebyś nie skończył z modelem bez czystych danych do uruchomienia, ani z idealnym pipeline'em danych, który niczemu użytecznemu nie służy.

Jaka jest różnica między data science a tworzeniem AI?

Data science koncentruje się na wyciąganiu wniosków z danych: analiza, wizualizacja, modelowanie statystyczne i prognozowanie. Tworzenie AI idzie dalej, budując systemy, które uczą się, adaptują i podejmują decyzje autonomicznie. W praktyce większość wartościowych projektów łączy oba podejścia. Określamy, co jest rzeczywiście potrzebne, zamiast przesprzedawać złożoność.

Które branże korzystają z data science?

Data science dostarcza wartość w każdej branży z wystarczającą ilością danych i decyzji do poprawy. Budowaliśmy systemy AI i danych dla fintech i usług finansowych (scoring kredytowy, modelowanie ryzyka), cyberbezpieczeństwa (wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym), enterprise SaaS (analityka użytkowania, przewidywanie churnu), turystyki i hotelarstwa (prognozowanie popytu, personalizacja), ochrony zdrowia (pipeline'y danych klinicznych) i logistyki (optymalizacja tras, inteligencja operacyjna).

Jak zapewniacie dokładność modelu w czasie?

Konfigurujemy monitoring modelu do śledzenia metryk wydajności w produkcji, wykrywania dryftu danych (gdy rzeczywiste dane zaczynają wyglądać inaczej niż dane treningowe) i wyzwalania retrainingu, gdy dokładność spada poniżej uzgodnionych progów. Wdrożenie to początek utrzymywania wartości, a nie koniec naszego zaangażowania.

Gotowy na przekształcenie danych w przewagę konkurencyjną?

Powiedz nam o swoich źródłach danych, decyzjach, które chcesz usprawnić, i harmonogramie. Pokażemy Ci, jak to zbudować.

Umów 30-minutową rozmowę

Zespół zaufany przez najlepsze firmy.

Rainbow logo
Siemens logo
Toyota logo

Budujemy to, co będzie dalej.

Firma

Branże

Startup Development House sp. z o.o.

Aleje Jerozolimskie 81

Warszawa, 02-001

VAT-ID: PL5213739631

KRS: 0000624654

REGON: 364787848

Kontakt

hello@startup-house.com

Nasze biuro: +48 789 011 336

Nowy biznes: +48 798 874 852

Obserwuj nas

Award
logologologologo

Copyright © 2026 Startup Development House sp. z o.o.

UE ProjektyPolityka prywatności