Kontakt

Specjalizacja - bezpieczne AI

Bezpieczne wdrożenia AI dla firm

Bezpieczne wdrożenie AI zaczyna się od wyboru uzasadnionego use case'u, określenia danych i uprawnień oraz zaprojektowania kontroli nad wynikiem modelu. AutomaIT pomaga ocenić gotowość firmy, przygotować proof of concept i połączyć AI z istniejącym systemem lub procesem.

AI jest kompetencją przekrojową, a nie automatycznym rozwiązaniem każdego problemu. Projekt może dotyczyć wyszukiwania dokumentacji, klasyfikacji zgłoszeń, ekstrakcji danych, raportowania, asystenta firmowego albo kontrolowanego agenta wykonującego operacje po zatwierdzeniu przez człowieka.

Umów ocenę use case'u AI
Kiedy warto01

Problemy i sygnały

Wdrożenie ma sens, gdy firma potrafi wskazać zadanie, decyzję lub koszt, który ma zostać poprawiony.

Wiedza jest rozproszona

Pracownicy przeszukują dokumenty, wiki, zgłoszenia i pliki, a odpowiedź wymaga połączenia informacji z kontrolowanych źródeł.

Treści wymagają klasyfikacji

Zgłoszenia, dokumenty lub wiadomości trzeba przypisywać do kategorii, streszczać i kierować do właściwego procesu.

Dane trzeba wydobywać z dokumentów

Powtarzalne dokumenty zawierają pola, które można ekstrahować, walidować i przekazać do dalszej obsługi.

Brakuje polityki korzystania z AI

Pracownicy używają narzędzi bez klasyfikacji danych, zatwierdzonych dostawców i zasad weryfikacji wyników.

Zakres02

Co obejmuje usługa

AI Readiness, proof of concept, integracja i kontrola danych

AI Consulting

Analiza stacku, identyfikacja use case'ów, AI Readiness, wybór dostawców, koszty, prywatność, polityki i kryteria sukcesu.

Wyszukiwanie i RAG

Kontrolowane źródła wiedzy, indeksowanie, uprawnienia dokumentów, cytowanie źródeł, ewaluacja odpowiedzi i aktualizacja danych.

Klasyfikacja i ekstrakcja

Streszczanie zgłoszeń, przypisywanie kategorii, wydobywanie pól, walidacja i przekazanie wyniku do procesu.

Asystenci i agenci

Asystenci firmowi oraz agenci wykonujący ograniczone operacje z logowaniem, limitami i human-in-the-loop.

Integracje

Połączenie modelu z portalem, systemem WWW, bazą wiedzy, Jira/JSM, Workspace lub innymi aplikacjami.

Scenariusze03

Przykładowe zastosowania

Przykładowe scenariusze wdrożeń AI

Poniższe opisy są przykładowymi scenariuszami wdrożeń, a nie deklaracją wyników konkretnego klienta.

Wyszukiwanie dokumentacji

Odpowiedź oparta na zatwierdzonych dokumentach, z kontrolą dostępu i wskazaniem wykorzystanych źródeł.

Wsparcie service desk

Klasyfikacja i streszczenie zgłoszenia, propozycja kolejki oraz odpowiedzi zatwierdzanej przez pracownika.

Ekstrakcja danych

Odczyt pól z dokumentu, sprawdzenie wymaganych wartości, oznaczenie niepewności i przekazanie do weryfikacji.

Realizacja04

Jak przebiega współpraca

PoC ma potwierdzić jakość, koszt i bezpieczeństwo przed produkcją

  1. 01

    Ocena use case'u

    Ocena określa problem, alternatywy bez AI, dane, ryzyko i sposób pomiaru wartości.

  2. 02

    Projekt kontroli

    Definiowane są dostawca, uprawnienia, retencja, testy, logi, limity i punkty zatwierdzenia.

  3. 03

    Proof of concept

    Rozwiązanie jest oceniane na przygotowanym zestawie przykładów, a nie na pojedynczej prezentacji.

  4. 04

    Decyzja produkcyjna

    PoC prowadzi do wdrożenia, zmiany zakresu albo świadomej rezygnacji z modelu.

Rezultat05

Co otrzymuje firma

Firma otrzymuje dowód jakości i ryzyka, a nie obietnicę opartą na demonstracji.

  • ocena use case'u i gotowości danych
  • architektura oraz model uprawnień
  • PoC z kryteriami ewaluacji
  • integracja z procesem lub systemem
  • zasady monitoringu, audytu i obsługi błędów

Bezpieczeństwo i ograniczenia

Zakres danych, retencja, lokalizacja przetwarzania, dostęp dostawcy i możliwość treningu na danych są analizowane przed wdrożeniem. Wynik modelu nie jest traktowany jako pewny. Operacje wpływające na klienta, pieniądze, dostęp lub dane wymagają walidacji i często zatwierdzenia człowieka. AutomaIT nie świadczy opinii prawnych dotyczących AI Act lub RODO.

Start i cena06

Produkt wejściowy

Ocena use case'u albo bezpieczny PoC

Pierwszy etap ustala problem, dane, ryzyko, koszt oraz sposób pomiaru jakości. Jeśli AI nie daje przewagi nad regułą, wyszukiwarką lub klasyczną automatyzacją, rekomendacją może być rezygnacja z modelu.

Umów ocenę use case'u AI

Sposób wyceny

Koszt zależy od źródeł danych, dostawcy modelu, wymaganego poziomu ewaluacji, integracji i kontroli dostępu. PoC jest wyceniany jako ograniczony eksperyment, a nie obietnica wdrożenia produkcyjnego.

Koszty API i licencji dostawców są rozliczane osobno. Ostateczny zakres jest potwierdzany przed rozpoczęciem.

FAQ07

Pytania przed rozmową

Pytania przed wdrożeniem AI

Wybierz pytanie

Czy AutomaIT buduje własne modele AI?

AutomaIT najczęściej integruje istniejące modele z danymi i procesem firmy. Trening własnego modelu wymaga osobnej analizy danych, kosztów i kompetencji.

Czy dane firmy trafią do treningu dostawcy?

To zależy od produktu, umowy i konfiguracji. Warunki przetwarzania, retencji oraz treningu są sprawdzane przed wyborem dostawcy.

Czy AI może samodzielnie wykonywać operacje?

Może wykonywać ograniczone działania, ale zakres, uprawnienia, limity, logi i punkty zatwierdzenia muszą być zaprojektowane przed produkcją.

Jak ocenić jakość rozwiązania?

Przed PoC definiowany jest zestaw przykładów, kryteria poprawności, dopuszczalny poziom błędów, koszt i sytuacje wymagające eskalacji do człowieka.

Następny krok

Czy AI jest właściwym narzędziem dla tego problemu?

Pierwsza rozmowa służy ocenie use case'u, danych, ryzyka i alternatyw. Wynikiem może być PoC, klasyczna automatyzacja albo świadoma decyzja o rezygnacji.

Umów ocenę use case'u AI