Produkty EdTech, które zwiększają efektywność edukacji.

Wszystkie z naszych trzech produktów AI dla branży EdTech – KnowHub, InProduct AI oraz SmartSearch – działają w oparciu o model zweryfikowanych odpowiedzi. Sztuczna inteligencja odpowiada wyłącznie przy użyciu zatwierdzonych przez Ciebie treści. System nie generuje odpowiedzi na podstawie publicznych danych szkoleniowych ani nie wykracza poza wyznaczone granice danych. Każda odpowiedź zawiera odsyłacz do konkretnego dokumentu źródłowego, dzięki czemu uczestnicy szkoleń i administratorzy mogą zawsze sprawdzić pochodzenie danej informacji. W edukacji taka identyfikowalność to absolutny wymóg.

Tak. Budujemy integracje z rozwiązaniami, z których Twój zespół i klienci korzystają na co dzień – dostawcami SSO, systemami HRIS, platformami CRM, bibliotekami treści oraz dostawcami usług płatniczych. Jeśli korzystasz już z istniejącego systemu LMS, możemy zintegrować z nim naszą warstwę AI, bez konieczności przebudowy całej platformy od zera. Twój obecny zakres technologiczny analizujemy już na etapie określania szczegółów projektu i projektujemy integrację w pełnym dopasowaniu do Twojej istniejącej architektury IT.

Oba narzędzia edukacyjne AI można uruchomić już w 2 tygodnie od momentu przygotowania Twoich treści lub kodu źródłowego. Przed uruchomieniem zajmujemy się analizą danych źródłowych, konfiguracją, integracją z istniejącymi systemami oraz szczegółowymi testami. Budowa dedykowanych platform odbywa się w modelu etapowym – dostarczenie pierwszej wersji zajmuje zazwyczaj od 4 do 12 tygodni w zależności od zakresu prac, a każdy z etapów obejmuje testy z realnymi użytkownikami.

Z obydwoma. Tworzymy produkty EdTech całkowicie od zera – Graspify zaczynało jako sam koncept bez gotowego produktu, a my dostarczyliśmy pełną fazę Product Discovery, design, stworzenie MVP oraz kolejne wersje systemowe. Współpracujemy również z dojrzałymi platformami, które chcą wprowadzić funkcje AI, usprawnić wdrażanie nowych użytkowników lub skalować swoją infrastrukturę. Model współpracy jest inny, ale dyscyplina procesowa pozostaje niezmienna: najpierw definiujemy cel biznesowy, potem budujemy etapowo i testujemy z udziałem użytkowników.

Ogólne modele AI odpowiadają na podstawie publicznych danych treningowych, co oznacza, że mogą fabrykować informacje, pomijać Twoje specyficzne treści lub podawać odpowiedzi sprzeczne z Twoim programem nauczania. Nasze produkty są osadzone wyłącznie w Twoich materiałach. KnowHub czerpie wiedzę z Twoich dokumentów, InProduct AI z Twojego kodu źródłowego, a SmartSearch weryfikuje każdy wynik z danymi źródłowymi. Żadne z tych narzędzi nie wyjdzie poza wyznaczone granice danych. W sektorze EdTech, gdzie błędna odpowiedź może zniweczyć efekty kształcenia lub wygenerować ryzyko prawne, to fundament całego systemu.

Tak. Nasza usługa dedykowanego rozwoju produktów EdTech obejmuje pełny cykl życia produktu – od fazy Product Discovery, przez projektowanie UX i doświadczeń edukacyjnych, rozwój, testy użytkowników oraz ciągłe udoskonalanie. Stworzyliśmy platformy microlearningowe, narzędzia LMS, produkty e-learningowe typu SaaS, systemy oceny oraz platformy do nauczania adaptacyjnego. Pracujemy w modelu etapowym z osobnymi budżetami na każdą fazę, dzięki czemu nie musisz angażować pełnych środków przed zatwierdzeniem koncepcji. Każdy etap kończymy testami z realnymi użytkownikami, zanim przejdziemy do kolejnego.

Rozumiemy, że platformy EdTech i aplikacje edukacyjne zawodzą częściej z powodów związanych z UX niż z przyczyn technicznych – użytkownicy rezygnują, gdy interfejsy nie są dostosowane do tego, jak ludzie faktycznie się uczą. Projektujemy z myślą o tym, jak przebiega uczenie się – tworzymy mechanizmy postępu, które pomagają budować nawyki, oraz procesy wdrażania zaprojektowane tak, by utrzymać aktywność użytkowników. Na każdym etapie przeprowadzamy testy z udziałem prawdziwych użytkowników, nie ograniczamy się wyłącznie do wewnętrznych przeglądów. Projekt Graspify stanowi tego bezpośredni przykład: głównym wyzwaniem projektowym było znalezienie odpowiedniej równowagi między długością, złożonością i prostotą poszczególnych modułów "Grasps" – problem ten rozwiązano poprzez iteracyjne testy użytkowników przed rozpoczęciem fazy developmentu.