epoint

W 2022 roku polska spółka Addepto umocniła swoją pozycję na międzynarodowym rynku rozwiązań opartych na Sztucznej Inteligencji (AI) i Big Data, odnotowując wzrost przychodu o 300 proc.

Założona w 2018 roku spółka Addepto, która w przeważającej mierze realizuje projekty dla międzynarodowych koncernów takich, jak Rolls-Royce, Continental i Porsche, osiągnęła w roku 2022 przychód na poziomie 15,8 mln zł. Udało nam się przeskalować biznes i zdobyć zaufanie klientów, którzy jeszcze nie tak dawno nie byliby chętni do rozmów z nikomu nieznaną spółką z Polski. Dzisiaj – dzięki doświadczeniu naszych specjalistów – widzą w nas globalnego partnera, któremu można zaufać na wszystkich etapach projektowania systemów AI, od konsultacji do opracowania i wdrożenia dedykowanego rozwiązania – mówi Artur Haponik, CEO i co-founder Addepto.

Projekty, nad którymi pracuje zespół firmy, obejmują pełne spektrum rozwiązań związanych z zastosowaniem Sztucznej Inteligencji (AI) oraz Big Data. Rozwiązania Addepto wspierają funkcjonowanie platform automatyzujących i optymalizujących wewnętrzne procesy – logistyczne, produkcyjne i kreatywne, a także rozpoznawanie obiektów, które usprawnia kontrolę jakości na liniach produkcyjnych. Eksperci firmy zaangażowani są także we wdrażanie tzw. Cyfrowych Bliźniaków (Digital Twin), np. optymalizujących operacje lotniskowe.

Od lewo: Artur Haponik, CEO i co-founder Addepto i Edwin Lisowski, CSO i co-founder Addepto

Zaczynaliśmy od tworzenia i implementowania małych rozwiązań np. modeli AI usprawniających działanie systemów ERP, ale szybko zorientowaliśmy się, że wiele firm często nawet nie zdaje sobie sprawy z potencjału, jaki drzemie w danych, które już posiada. Dziś uczestniczymy w realizacji bardzo różnorodnych, innowacyjnych, a nierzadko nawet eksperymentalnych projektów, które pozwalają nam w praktyce testować pionierskie akademickie założenia.Jednym z ciekawszych wyzwań dla zespołu Addepto było opracowanie rozwiązania umożliwiającego inteligentny montaż i edycję materiałów wideo wyświetlanych w czasie rzeczywistym na ogromnych sferycznych ekranach. Projekt jest realizowany dla amerykańskiego holdingu rozrywkowego Madison Square Garden Entertainment. Koncepcja „łączenia obrazów” nie jest nowa, ale dla Madison Square Garden organizującego wielkie imprezy masowe, problemem była wymagana czasochłonność i jakość końcowych efektów wizualnych. Ponieważ musiała być to rozrywka najwyższej jakości, oprogramowanie zmuszone było do obsługi ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym. Zaadresowanie tego problemu było największym wyzwaniem. – mówi Edwin Lisowski, CSO i co-founder Addepto.

Opracowane przez Addepto rozwiązanie będzie częścią gigantycznej infrastruktury IT, która wypełni nową halę widowiskową Madison Square Garden. Realizacja projektów wymagających opracowywania zupełnie nowych modeli AI przyciąga do spółki zarówno utalentowanych ekspertów, jak i nowych klientów zainteresowanych realizacją projektów radykalnie usprawniających działalność firm. Faktem jest, że Sztuczna Inteligencja już teraz zmienia świat i my – jako Addepto – chcemy być częścią tej zmiany. AI jest tak dobre jak tworzący ją ludzie, dlatego zatrudnianie tych najlepszych, jest kluczowe dla naszego dalszego rozwoju – podsumowuje Artur Haponik, CEO i co-founder Addepto.

Jeszcze w tym roku Addepto planuje rozszerzyć swój zespół o nowych specjalistów z zakresu Data Engineering, Computer Vision oraz Data Science.

Rok 2023 będzie dla Addepto czasem nowych wyzwań i dalszego wzrostu. Spółka planuje rozpocząć prace nad pionierskim narzędziem AI oraz prowadzi rozmowy z kolejnymi partnerami biznesowymi z sektora technologii i usług finansowych. Przyszłość to dla nas bardzo ciekawa perspektywa. Nie spoczywamy na laurach, będziemy się nieustannie rozwijać, bo potencjał AI i Big Data jest na ten moment niewyczerpany. Tworzenie innowacyjnych rozwiązań z niezwykłym potencjałem, które doceniają najwięksi na całym świecie, jest motorem naszego działania. – mówi Artur Haponik.

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
najstarszy
najnowszy oceniany
Inline Feedbacks
View all comments