Klient z sektora ochrony zdrowia produkował duże ilości materiałów merytorycznych, które następnie trzeba było adaptować na wiele rynków, formatów i grup odbiorców. Każda adaptacja oznaczała pracę ręczną i tygodnie opóźnienia.

Warto podkreślić, że adaptacja treści to nie jest tłumaczenie. Ten sam materiał przeznaczony dla specjalisty i dla odbiorcy nietechnicznego to dwa różne teksty — przy zachowaniu identycznych faktów i tego samego tonu marki.

Zbudowaliśmy narzędzia do automatycznego generowania streszczeń i modułów mikrolearningowych oraz algorytmy dynamicznej optymalizacji treści, dobierające długość, format i poziom szczegółowości do profilu odbiorcy. Całość działa z zachowaniem kontroli merytorycznej: model proponuje, człowiek zatwierdza.

Technologie: Python, OpenAI API, LangGraph, Azure AI Foundry.

Automatyzacja treści działa tam, gdzie istnieje jasna definicja wersji dobrej. Bez niej dostaje się szybciej dokładnie to samo co dotąd, tylko w większej ilości.