MedicalStore.cz
Pro český zdravotnický e-shop jsem postavil AI akviziční engine: sám vyhledá B2B odběratele, ověří je, oskóruje podle relevance a připraví personalizované oslovení na míru. Web je klientův, obchodní motor za ním můj.
Vybrané projekty z posledních let, jeden princip: automatizaci stavím na infrastruktuře, ne na marketingových slidech. Nejprve klientské zakázky, pak vlastní produkty a design ukázky. Čísla u případových studií dole jsou ilustrativní; slouží k přiblížení rozsahu a dopadu, ne jako přesná provozní statistika.
Weby a AI systémy v provozu u klientů. Citlivé ukázky jsou chráněné heslem.
Pro český zdravotnický e-shop jsem postavil AI akviziční engine: sám vyhledá B2B odběratele, ověří je, oskóruje podle relevance a připraví personalizované oslovení na míru. Web je klientův, obchodní motor za ním můj.
Jejich seznam firem z chemie a farmy (DE·CH·NL) jsem firmu po firmě proměnil v obchodní nástroj. Z 228 firem: 143 s vysokou relevancí, 1686 dohledaných kontaktů, 322 s ověřeným e-mailem. Konkurenci jsem odfiltroval.
Web pro rodinnou oční optiku v Plzni, měření zraku, značkové obruby, akce i kontakt.
Portfolio pro fine-art a portrétního fotografa z Plzně. Tematické galerie, důraz na atmosféru.
Web pro autoservis v Plzni, služby, STK, ceník, rezervace i kontakt.
Prezentační web (pitch) pro kavárnu Ippa ve třech jazycích (CZ / EN / DE). Klientské demo, přístup na heslo.
Návrh spolupráce pro plzeňský startup s chytrou ergonomickou židlí, kde konkrétně pomůže AI v produktu i v provozu firmy.
Produkty, které stavím a provozuji na vlastní account.
Firemní mozek. Jeden systém propojí nástroje, které firma už používá, pamatuje si každé rozhodnutí i s důvodem a odvede práci od začátku do konce. Podle pravidel, která nastavíte vy, a s dohledatelnou stopou.
O financování projevil zájem Y Combinator.
Moje SaaS platforma pro technický předprodej. Odpovědi nad firemní dokumentací, které vždy doloží zdroj, kryptograficky ověřené. Vektorové hledání, práce s nástroji a eskalace na člověka tam, kde si model není jistý.

Vlastní rozpracovaný projekt. Detaily brzy doplním, zatím ve vývoji.
Přístroj pro sólo byznys, který jsem si postavil sám pro sebe: zakázky, výhled peněz, čas, termíny a sliby na jednom displeji. Běží jako instalovatelná aplikace, data zůstávají v zařízení. Otevřete si sandbox ukázku bez hesla.
Vizuální koncepty a cvičné weby. Ukazují styl a řemeslo, nejsou to produkční nasazení pro klienty.
Kreativní studio pro startupy i značky, digitální zážitky, které spojují a fungují.
Landing pro AI automatizaci a integrace, od hero až po výzvu k akci.
Studio pro UI/UX, branding, ilustraci a weby, portfoliová prezentace.
Tři ilustrační scénáře, jak přistupuji k typovým úlohám: výchozí stav, řešení, čísla. Reálný pilot s měřitelnými výsledky je uvedený výše (Galochrom).
Globální logistická firma zpracovávala mezinárodní fakturaci ručně: tým čtyř lidí přepisoval údaje mezi TMS systémem, celní databází a účetnictvím. Každá zásilka čekala na papírování, v průměru 48 hodin.
Postavil jsem event-driven orchestraci nad vlastním middlewarem: každá událost v TMS (naložení, přechod hranice, doručení) automaticky spouští validaci dat, vygenerování celních dokumentů a zaúčtování. Napojil jsem ji na stávající systémy přes API, takže firma nemusela měnit software. Lidé řeší jen výjimky, které pipeline označí k ruční kontrole.
Náhled monitorovacího dashboardu pipeline (ilustrační data).
Interní helpdesk banky dostával přes 900 dotazů denně, od resetů hesel po výklad interních směrnic. Odpovědi hledalo 12 operátorů v dokumentaci čítající tisíce stran. Veřejné AI nástroje byly kvůli regulaci nepoužitelné.
Nasadil jsem stavového konverzačního agenta na architektuře RAG, který běží kompletně v privátním cloudu banky. Vytrénoval jsem ho výhradně na interní dokumentaci; odpovědi dokládá citacemi zdrojů a složité případy předává lidem s celým kontextem konverzace.
Náhled konverzace s interním agentem (ilustrační data).
SaaS platforma pro správu vozových parků ztrácela zákazníky potichu: když klient přestal produkt používat, tým se to dozvěděl až z výpovědi. Customer success reagoval pozdě a plošně.
Navrhl jsem prediktivní middleware, který čte telemetrii produktu v reálném čase, skóruje riziko odchodu každého účtu a sám spouští odstupňované zásahy: od personalizovaného onboarding e-mailu po úkol pro account manažera s přesným popisem, co se u klienta děje.
Náhled dashboardu rizika odchodu (ilustrační data).
Řešíte něco podobného? Napište mi, rád se na váš případ podívám a poradím, jestli a jak se dá automatizovat.
Ozvěte se miMáte nápad nebo projekt? Ozvěte se, odpovídám rychle.
Napsat