Wdrożenie AI w firmie — od gotowych asystentów po prywatny model LLM

Od jednego procesu, a nie od narzędzia. Audyt pokazuje, na co idą godziny i które zadania AI może bezpiecznie przejąć; zaczynamy od zastosowania, które najszybciej się zwraca i najłatwiej je zmierzyć.

Plany biznesowe tych asystentów obejmują umowne warunki dotyczące danych i panel administracyjny, a warunki różnią się w zależności od dostawcy. Czy to wystarczy, zależy od Państwa danych i branży — sprawdzamy je pod kątem Państwa wymagań przed wdrożeniem.

To model językowy open-weight działający na Państwa własnych serwerach lub w dedykowanej chmurze, dzięki czemu prompty i dokumenty nigdy nie wychodzą poza Państwa środowisko. Ma sens przy danych wrażliwych — medycznych, prawnych, finansowych, tajemnicach handlowych — przy restrykcyjnych umowach z klientami albo przy dużych wolumenach, gdzie opłaty za każde zapytanie szybko się sumują.

Na początku zwykle nie. Większość zadań biznesowych rozwiązuje dobry model, Państwa dokumenty (RAG) i jasne instrukcje. Fine-tuning opłaca się, gdy potrzebny jest stały ton lub format, słownictwo branżowe albo mniejszy, tańszy model do jednego wąskiego zadania — i gdy mają Państwo wystarczająco dużo dobrych przykładów.

To zależy od podejścia: gotowe narzędzia to głównie licencje i konfiguracja; prywatny LLM dokłada sprzęt lub chmurę GPU i utrzymanie. Wyceniamy po audycie — z wyliczonymi kosztami bieżącymi, a nie tylko kosztem wdrożenia.

Ustalamy, które przepisy dotyczą Państwa zastosowania: informowanie klientów, że rozmawiają z AI, umowy powierzenia przetwarzania danych, gdzie i jak długo dane są przechowywane. Nie jesteśmy Państwa prawnikami, ale budujemy tak, żeby Państwa prawnicy mogli to zatwierdzić.