Porozmawiajmy
Budujemy ARGO OMS i Kastora: elastyczne środowisko sprzedaży, pracy zespołu i wiedzy firmy, wspierane przez AI.
Skąd wzięło się ARGOPrzeciągnij, aby obrócić.
Spółka ARGO powstała w 2021 roku. Pod koniec 2024 roku rozpoczęliśmy sprzedaż z konkretnym celem: rozwijać OMS w rzeczywistym środowisku pracy. Dziś nasz dział handlowy ArgoTrade korzysta z jego modułów każdego dnia.
O firmieZamówienia, oferta w wielu językach, koszty i wiadomości z różnych kanałów. Obsługujemy je we własnej firmie, więc od razu widzimy, co zabiera czas i gdzie potrzebna jest zmiana.
Nowe funkcje trafiają do pracy w ArgoTrade. Usprawniając sprzedaż, rozwijamy elastyczny system, który dopasowuje się także do potrzeb innych firm.
Łączymy sklepy, codzienne operacje i wiedzę firmy w jeden ekosystem. OMS używamy w ArgoTrade i rozwijamy równolegle w czterech firmach z różnych branż.
Produkty, zamówienia, magazyn, poczta i zadania w jednym panelu. Pracujemy w nim codziennie: od pobrania zamówienia po ofertę w wielu językach i kontrolę kosztów.
Poznaj ARGO OMS
Puls firmy łączy zdarzenia z OMS, podsumowanie dnia i pytania do Kastora. Materiały, wiadomości i notatki porządkujemy w zapleczu wiedzy opartym na encjach i wyszukiwaniu wektorowym.
Poznaj Kastora
Sklepy B2C, platformy B2B i aplikacje na naszej rozwijanej bazie OpenCart. Konfiguratory mebli, wersje językowe, płatności i połączenie sprzedaży z ARGO OMS.
Poznaj ARGO Shop
Rozwiązania branżowe rozwijamy z firmami i organizacjami, które używają ich w swojej pracy.
Portal, aplikacja mobilna, dane z giełdy transportowej i analiza dokumentów przewozowych z AI.
ARBA EurocargoPoznaj ARGO FreightZaplecze API i portal wspierające serwisowanie oraz ewidencję napędów.
SpecserwisPoznaj Service AppZarządzanie zespołem i informacją w organizacji proobronnej oraz zarządzaniu kryzysowym.
Grupy Proobronne ZachódPoznaj ARGO MILDekoracje, przemysł, motoryzacja i meble. Zobacz sklepy, przy których wykorzystujemy nasze doświadczenie i narzędzia.
Wiedza i AI
Procesy i moduły
Encje, zdarzenia i wyszukiwanie
Dane opisują produkty, klientów i zamówienia. OMS służy do codziennej pracy. Kastor porządkuje wiedzę i kontekst dla AI. Wspólne zaplecze rozwijamy wokół encji, historii zdarzeń i przepływu informacji między modułami.
Poznaj architekturęBielik pomaga przetwarzać dane i tworzyć opisy. Whisper zamienia nagrania w tekst. Modele Qwen wspierają przygotowanie embeddingów i porządkowanie informacji.
Rozwijamy własną infrastrukturę i szukamy polskich technologii do praktycznych zastosowań. Naszym celem są lokalne modele oraz zamknięty obieg danych. Część zadań korzysta dziś także z usług zewnętrznych.
Więcej o lokalnym AINajpierw sprawdzamy, co można zrobić kodem, regułą lub integracją.
AI włączamy tam, gdzie pomaga czytać, opisywać i szukać.
Ma rozwiązywać problemy, które znamy z pracy.
Blog ekspercki
Wspólny identyfikator, źródło informacji i odpowiedzialność za zmianę. Trzy ustalenia, które ułatwiają pracę nad ofertą w wielu kanałach.
Czytaj dalejJak rozdzielić interpretację treści od obliczeń i działań w systemie. Przykład procesu obsługi zapytania o produkt.
Czytaj dalejAktualności
Projekt tablicy łączy zdarzenia z OMS, podsumowania i rozmowę o danych. Zobacz, co przedstawia prezentowany ekran.
Czytaj dalejRzeczywisty widok sklepu i osobna prezentacja konfiguratora pokazują dwa obszary pracy nad doświadczeniem zakupowym.
Czytaj dalejNapisz o sklepie, procesie albo pomyśle na współpracę technologiczną. Odpowiada Arek, zwykle w ciągu jednego dnia roboczego.
