RAG czy fine tuning: czego potrzebuje Państwa firma?
RAG czy fine tuning: wybór zależy od zadania firmy. Warto przygotować właściwe dane i poprosić dostawcę o weryfikowalną prezentację.
AI
Wdrożenie AI w firmie — od gotowych asystentów po prywatny model LLM
Zaczynamy od procesu, nie od modelu: ChatGPT, Copilot lub Gemini skonfigurowane dla Państwa zespołu, agenci AI wbudowani w codzienną pracę albo model open-weight wdrożony i dotrenowany na Państwa infrastrukturze.
Czy to o Państwu?
Zespół spędza godziny na kopiowaniu i wklejaniu: e-maile, dokumenty, raporty, wprowadzanie danych.
Pracownicy już korzystają z ChatGPT na własną rękę — z firmowymi danymi i bez żadnych zasad.
Próbowali Państwo narzędzia AI, udzielało pewnych siebie, błędnych odpowiedzi, a pilotaż po cichu umarł.
Państwa dane nie mogą opuścić firmy, więc rozwiązania AI w chmurze wydają się wykluczone.
Co wdrażamy
Punkt wejścia
Audyt procesów pod kątem AI
Mapa tego, gdzie AI oszczędza godziny, a gdzie dokłada ryzyka: zadania, wolumeny, dane, osoby odpowiedzialne.
ChatGPT · Copilot · Gemini · Claude
Gotowe narzędzia AI dla zespołu
Plany biznesowe skonfigurowane dla firmy: konta, zasady dotyczące danych, polityka korzystania, szkolenia.
n8n · Make · API
Agenci AI i automatyzacja
Agenci, którzy sortują zapytania, przygotowują szkice odpowiedzi, wyciągają dane z dokumentów i aktualizują CRM — z człowiekiem zatwierdzającym tam, gdzie to ważne.
RAG
Asystent wiedzy firmowej
Wewnętrzny asystent, który odpowiada na podstawie Państwa umów, instrukcji i wiki — z linkami do źródła.
Llama · Mistral · Qwen
Wdrożenie prywatnego LLM
Model open-weight na Państwa serwerach lub w dedykowanej chmurze w UE: prompty i dokumenty nigdy nie wychodzą poza Państwa środowisko.
LoRA · zestawy testowe
Fine-tuning i ewaluacja
Dotrenowanie modelu na Państwa przykładach pod kątem tonu, formatu i terminologii branżowej — z pomiarem na zestawie testowym przed i po.
Jak przebiega wdrożenie AI
Mapa procesu
Na co dziś idą godziny: zadania, wolumeny, kto co robi i na jakich danych.
Wybór zastosowań
Uszeregowane według zaoszczędzonych godzin i ryzyka; zaczynamy od tego, które najszybciej się zwraca i najłatwiej je zmierzyć.
Dane i zgodność
Jakich danych dotyczy zadanie, gdzie mogą być przetwarzane, czego wymagają RODO i AI Act (akt w sprawie sztucznej inteligencji).
Wybór podejścia
Gotowe narzędzie, automatyzacja, RAG czy prywatny model — według matrycy poniżej, z pisemnym uzasadnieniem.
Pilotaż na realnej pracy
Mała grupa, prawdziwe zadania i zestaw testowy z Państwa własnych przykładów, na którym sprawdzamy odpowiedzi.
Ewaluacja
Trafność, zaoszczędzony czas i błędy w porównaniu z procesem ręcznym — a nie wrażenia.
Wdrożenie i szkolenie
Dostępy, zasady korzystania i szkolenie zespołu. AI bez zasad korzystania to wyciek danych, który tylko czeka na swój moment.
Monitoring i rozwój
Regularne kontrole jakości, aktualizacje modeli i kolejne zastosowania.
Które podejście — uczciwa matryca
Od gotowego asystenta po własny model — wybieramy według zadania, danych i skali, a nie mody:
| ✓ | ✕ | |
|---|---|---|
| Gotowi asystenci (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude) | Szybki start dla całego zespołu; mocne modele; panel administracyjny i biznesowe warunki dotyczące danych | Dane są przetwarzane w chmurze dostawcy na podstawie umowy; ograniczona głębokość integracji |
| AI w narzędziach, których już Państwo używają | CRM, helpdesk i pakiety biurowe mają już funkcje AI — nie trzeba wdrażać niczego nowego | Dostają Państwo to, co zbudował dostawca, a nie to, czego potrzebuje Państwa proces |
| Automatyzacja + API modeli (n8n, Make, kod) | AI w konkretnych krokach: sortowanie poczty, szkice odpowiedzi, przenoszenie danych z dokumentów do CRM | Wymaga monitoringu i obsługi błędów; nie naprawi zepsutego procesu |
| RAG — odpowiedzi z Państwa dokumentów | Asystent, który cytuje Państwa umowy, instrukcje i wiki; wiedza aktualizuje się bez ponownego trenowania | Jest tak dobry jak dokumenty, na których się opiera — bałagan w archiwum to bałagan w odpowiedziach |
| Prywatny LLM (model open-weight na Państwa serwerach) | Dane nigdy nie wychodzą poza Państwa środowisko; przewidywalny koszt przy dużej skali; pełna kontrola nad wersjami | Potrzebny sprzęt lub chmura GPU i ktoś, kto to utrzymuje; modele mniejsze niż czołowe modele chmurowe |
| Fine-tuning (dotrenowanie) | Stały ton i format, słownictwo branżowe, mały model, który dobrze wykonuje jedno wąskie zadanie | To nie sposób na uczenie faktów — od tego jest RAG; wymaga solidnego zestawu dobrych przykładów |
Nasza zasada: wygrywa najprostsze podejście, które spełnia Państwa wymagania dotyczące danych. Prywatny model wtedy, gdy wymagają tego dane — nie dla prestiżu.
Uczciwie o oczekiwaniach
- Nie każde zadanie potrzebuje AI. Jeśli wystarczy checklista albo prosta automatyzacja, powiemy o tym wprost — i zbudujemy właśnie to.
- AI się myli. We wszystkim, co trafia do klientów lub jest prawnie wiążące, decyzję zatwierdza człowiek — ten krok projektujemy od początku.
- Mierzymy przed wdrożeniem: zestaw testowy z Państwa prawdziwych przykładów i jasna metryka. „Wygląda na mądre” to nie jest wynik.
- Państwa dane, Państwa zasoby: prompty, bazy wiedzy, dotrenowane modele i konta należą do Państwa firmy.
Ceny orientacyjne
Cennik wdrożenia AI w firmie
Podajemy ceny wyjściowe. Licencje modeli, chmura GPU lub sprzęt są płatne osobno — wyliczamy je w wycenie razem z wdrożeniem.
-
Audyt procesów pod kątem AI
Mapa rutynowej pracy: gdzie AI oszczędza godziny, gdzie dokłada ryzyka i od którego zastosowania zacząć.
od 400 € za projekt
-
Agenci AI i automatyzacja
Sortowanie zapytań, szkice odpowiedzi, dane z dokumentów przenoszone do CRM — człowiek zatwierdza tam, gdzie to ważne.
od 2850 € za projekt
-
Prywatny model LLM
Model open-weight na Państwa serwerach lub w dedykowanej chmurze w UE, podłączony do Państwa bazy wiedzy. Infrastruktura płatna osobno.
od 4900 € za projekt
Dokładną wycenę przygotowujemy po briefie i analizie Państwa projektu — z uzasadnieniem, a nie liczbą z sufitu.
Ceny wyjściowe typowych projektów, netto (bez VAT). Budżety reklamowe, licencje, hosting i usługi firm zewnętrznych są płatne osobno, według rzeczywistych kosztów.
Pierwsze case studies są w przygotowaniu
Publikujemy case studies wyłącznie za zgodą klienta i ze zweryfikowanymi liczbami. Do tego czasu nasza metoda i checklisty powyżej to najuczciwsze, co możemy pokazać.
Z bloga
Halucynacje AI w firmie: jak znaleźć przyczynę i ograniczyć błędy
AI podaje klientom lub pracownikom błędne odpowiedzi? Skąd biorą się halucynacje AI w asystentach firmowych, jak to sprawdzić i co poprawić najpierw.
Automatyzacja maili z AI: co oddać agentowi, a co zostawić
Automatyzacja maili z AI często zawodzi. Skąd biorą się błędy, jak sprawdzić, które maile może przejąć agent, i w jakiej kolejności oddajemy mu pracę.
Częste pytania
Od czego zacząć wdrożenie AI w firmie?
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.
Czy nasze dane są bezpieczne w ChatGPT, Copilot lub Gemini?
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.
Czym jest prywatny model LLM i kiedy jest potrzebny?
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.
Czy trzeba dotrenować model (fine-tuning)?
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.
Ile kosztuje wdrożenie AI w firmie?
Ceny netto: audyt procesów pod kątem AI od 400 €, agenci AI i automatyzacja od 2850 €, prywatny model LLM od 4900 €. Gotowe narzędzia to głównie licencje i konfiguracja; prywatny LLM dokłada sprzęt lub chmurę GPU i utrzymanie. Dokładną wycenę przygotowujemy po audycie — z wyliczonymi kosztami bieżącymi, a nie tylko kosztem wdrożenia.
A co z RODO i AI Act?
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.
Zacznijmy od audytu AI
Proszę napisać, który proces pochłania najwięcej godzin — odpowiemy, które zastosowania warto sprawdzić w pilotażu i czego potrzebują od Państwa danych.
Zakres sięga od jednego zadania po pełne prowadzenie kierunku. Ceny orientacyjne znajdą Państwo wyżej; dokładną wycenę przygotowujemy po briefie i analizie projektu.
Powiązane usługi:
Dziękujemy — co dalej
- Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.
- Krótka rozmowa, aby zrozumieć zadanie.
- Proponujemy punkt startu — zazwyczaj audyt.
Chcesz dokładniej? Wypełnij brief — trafi jako uzupełnienie Twojego zapytania.
Wypełnij brief