UsługiAI dla firm

AI dla całej firmy, na twoich zasadach i z danymi w firmie

Każdy pracownik dostaje AI, z której wolno mu korzystać: na zatwierdzonych modelach, z danymi firmy, które zostają w firmie, i z kosztami widocznymi dla każdego zespołu. Budujemy jedną platformę za jedną bramą (gateway), wewnętrznego asystenta, który odpowiada z twoich dokumentów z uprawnieniami danej osoby, i agentów podłączonych do twoich systemów, na twoich własnych serwerach albo na twoim własnym koncie w chmurze. To zwykle kolejny krok, gdy pracownicy już używają ChatGPT na własną rękę, a zarząd chce kontroli bez zakazywania AI.

Porozmawiaj z inżynierem

Jak wprowadzamy AI w całej firmie

1
Sprawdzamy, jakich narzędzi AI używa się dziś i ile kosztują.
2
W twoim środowisku uruchamiamy jedną bramę i zatwierdzone modele.
3
Startuje wewnętrzny asystent z uprawnieniami każdej osoby.
4
Potem agenci i integracje, jedno przetestowane zastosowanie naraz.
5
Twoje zespoły dostają kod, testy i runbooki do utrzymania systemu.

Co się zmienia w twojej firmie

AI w całej firmie zmienia trzy rzeczy: ludzie dostają zatwierdzone narzędzie zamiast prywatnych kont, poufne dane w ogóle można wykorzystać, bo zostają w firmie, a ty widzisz, ile AI kosztuje na zespół i na zadanie. W badaniu Bitkom z września 2026 roku 45% firm korzystających z AI wskazało jako barierę obawę, że dane firmy trafią w niepowołane ręce.

Jeden zatwierdzony sposób korzystania z AI dla wszystkich zamiast prywatnych kont ChatGPT
Oferty, umowy i akta klientów dostępne dla AI, bo dane zostają na twoich serwerach albo na twoim koncie w chmurze
Odpowiedzi z wiedzy firmy ze wskazanym źródłem, ograniczone do tego, co dana osoba może zobaczyć
Wydatki na zespół i zadanie widoczne, z budżetami zamiast niespodziewanych rachunków
Jedno miejsce do zmiany modelu, gdy pojawi się lepszy albo tańszy
Dowody dla inspektora ochrony danych i rady zakładowej w jednym miejscu

Co enterprise AI oznacza w praktyce

Różnica wobec konsumenckich narzędzi AI tkwi nie tyle w modelu, ile we wszystkim, co go otacza. System dla firmy musi wiedzieć, kto pyta i co ta osoba może zobaczyć, łączyć się z systemami biznesowymi z ich własnymi zasadami dostępu, zostawiać ślad, który mogą prześledzić bezpieczeństwo i audyt, i działać dalej, gdy zmienia się wersja modelu. Tam idzie duża część pracy inżynierskiej.

Więcej szczegółów

AI dla firm obejmuje całą firmę: wspólną platformę, zatwierdzone modele, wewnętrznego asystenta i zasady, które obowiązują wszystkich. Wybór procesów na start i wprowadzenie pierwszego do produkcji to temat strategii i wdrożenia AI, a serwery i serwowanie modeli pod spodem to temat AI on-premise. Tutaj zostaje warstwa, która daje wszystkim zespołom dostęp na tych samych zasadach.

Od AI w cieniu do wewnętrznego asystenta

AI w cieniu (shadow AI) to sytuacja, w której pracownicy używają narzędzi AI niezatwierdzonych przez firmę, często z danymi firmy w prompcie. W badaniu Bitkom z 2025 roku 8% firm zgłosiło powszechne korzystanie z narzędzi AI poza ofertą firmy, a 17% pojedyncze przypadki.

Więcej szczegółów

Zakazy rzadko to powstrzymują. Lepsza alternatywa zwykle tak. Pracownicy dostają wewnętrznego asystenta na zatwierdzonych modelach, który odpowiada z twoich dokumentów z ich własnymi uprawnieniami, a każde wywołanie modelu przechodzi przez jedną bramę. Zasady korzystania z AI egzekwuje wtedy platforma, a nie PDF: tylko zatwierdzone modele, klasy danych, które nie mogą opuścić firmy, i logowanie uzgodnione z twoją radą zakładową. Nasz przewodnik o shadow AI pokazuje, jak każda zasada staje się ustawieniem platformy.

Jeśli najpierw chcesz zobaczyć, jakie narzędzia są w użyciu i ile kosztują, zacznij od bezpłatnego przeglądu wykorzystania AI: jedna strona o wydatkach i jakości, przygotowana z eksportów, które sam wybierzesz.

Chcesz omówić to na własnym przykładzie? Pierwsza rozmowa jest bezpłatna i trwa 30 minut.

Umów 30-minutową rozmowę

Jedna platforma i jedna brama dla wszystkich zespołów

Duży model językowy (LLM) to rodzaj modelu, który stoi za narzędziami takimi jak ChatGPT. Brama LLM (gateway) to jeden kontrolowany punkt dostępu do wszystkich modeli, z kluczami, budżetami i logami. Każdy asystent, agent i narzędzie w firmie wywołuje modele przez nią, więc IT zatwierdza model raz, zasady ochrony danych obowiązują wszędzie, a dział finansów widzi wydatki każdego zespołu. Techniczną budowę opisuje nasza strona o platformie LLM.

Więcej szczegółów

Tylko zatwierdzone modele: komercyjne w regionach UE tam, gdzie wolno, modele open-weight na twoich własnych serwerach tam, gdzie nie
Budżety i limity na zespół, projekt albo zastosowanie
Logowanie i uprawnienia z twojej istniejącej usługi katalogowej
Logi w twoim własnym magazynie, z okresem przechowywania uzgodnionym z radą zakładową
Zmiana modelu testowana raz, a potem dostępna dla wszystkich zespołów

Microsoft 365 Copilot czy własna platforma AI?

Copilot często wystarcza, gdy wiedza firmy jest w Microsoft 365, dane mogą być przetwarzane w chmurze Microsoftu, a pracownicy potrzebują głównie pomocy przy poczcie, dokumentach i spotkaniach. Własna platforma zwykle wygrywa, gdy ważne dane są poza Microsoft 365, w ERP, DMS, udziałach plików albo systemach zgłoszeń, gdy dane muszą zostać na twoich własnych serwerach, gdy chcesz sam wybierać i zmieniać modele albo gdy licencje na użytkownika kosztują więcej niż dostęp rozliczany według użycia przy tym, jak pracują twoi ludzie.

Więcej szczegółów

Wiele firm kończy z jednym i drugim: Copilot do pracy biurowej, własna platforma do danych firmy i procesów. Porównujemy je na twoich zadaniach i dokumentach, w językach, w których pracują twoi ludzie, z jakością i kosztem obok siebie, i nie zarabiamy na żadnej z tych licencji. Nasz przewodnik o Microsoft 365 Copilot i własnym asystencie AI porównuje je szczegółowo.

Rozwiązania enterprise AI, które budujemy

Budujemy te systemy z twoimi inżynierami, w twoim środowisku, jedno zastosowanie naraz:

Więcej szczegółów

Asystenci firmowi, którzy odpowiadają z twoich dokumentów i systemów, z podaniem źródeł i uprawnieniami osoby pytającej
Agenci AI, którzy wykonują rutynowe kroki spraw biznesowych i przekazują decyzje ludziom
Funkcje AI w produktach, które sprzedajesz, wraz z serwowaniem i infrastrukturą pod nimi
Serwery MCP, które łączą zatwierdzone wewnętrzne API z narzędziami AI, z których już korzystają pracownicy
Prywatna AI: modele open-weight serwowane na twojej infrastrukturze albo na koncie w UE pod twoją kontrolą
Agenci kodujący wdrożeni w całym dziale inżynierii, ze wspólną konfiguracją, kontrolą kosztów i szkoleniami

Prywatna AI i kontrola nad danymi

Niektóre dane nie mogą opuścić infrastruktury pod twoją kontrolą. Wtedy serwujemy modele open-weight na twoich serwerach albo na koncie chmurowym i w regionie, które wybierzesz, dobrane do zadań, które mają wykonywać. Tam, gdzie model komercyjny jest do przyjęcia, dokumentujemy przepływ danych, retencję i region, żeby twój inspektor ochrony danych mógł zdecydować.

Więcej szczegółów

Samodzielne utrzymywanie modeli oznacza dodatkową pracę operacyjną: moc obliczeniową, aktualizacje, monitoring i dyżury. Pokazujemy ten koszt, zanim dokonasz wyboru. Dobrze może sprawdzić się połączenie: wrażliwe albo masowe zadania na modelu prywatnym, a reszta przez zatwierdzonego dostawcę.

Bezpieczeństwo, nadzór i rada zakładowa

Wykorzystanie raportujemy według zespołów i zadań, a nie poszczególnych pracowników. Decyzje prawne i dotyczące zgodności należą do twoich doradców; my przygotowujemy potrzebne im dowody techniczne.

Więcej szczegółów

Dostęp sprawdzany w systemach za każdym narzędziem, a nie tylko w prompcie
Logi audytowe wywołań narzędzi i decyzji, bez zapisanych poświadczeń
Kroki zatwierdzania dla każdego działania, które zmienia dane albo wysyła je na zewnątrz
Zestawy ewaluacyjne uruchamiane przed każdą zmianą modelu, promptu lub narzędzia
Dokumentacja przepływów danych dla inspektora ochrony danych oraz zasady logowania i raportowania uzgodnione z radą zakładową

Hipotetyczny asystent firmowy

Producent chce, by jego serwisanci w terenie dostawali odpowiedzi z instrukcji, wcześniejszych zgłoszeń i katalogu części. Dokumenty zawierają poufne projekty, więc asystent działa na modelu open-weight we własnym centrum danych firmy. Odpowiedzi wskazują stronę instrukcji albo zgłoszenie, z którego pochodzą, a serwisanci dostają odpowiedzi tylko z dokumentów, które ich rola może otworzyć.

Więcej szczegółów

Przed startem asystenta testujemy na prawdziwych pytaniach serwisantów, także takich, na które dokumenty nie odpowiadają, a zespół platformy dostaje runbook do dodawania źródeł i wymiany modelu.

Jak przebiega projekt enterprise AI

Zaczynamy od jednego zastosowania i zmierzonego punktu odniesienia, budujemy z twoimi inżynierami w twoim środowisku i rozszerzamy dostęp dopiero wtedy, gdy uzasadnią to wyniki testów i pierwsze dane z produkcji. Za wynik odpowiada twój zespół platformy: kod w twoich repozytoriach, testy w twoim CI, monitoring w twoich narzędziach.

Pytania

Jak powstrzymać AI w cieniu bez zakazywania AI?

Daj ludziom zatwierdzoną alternatywę, która jest co najmniej tak samo przydatna: wewnętrznego asystenta na zatwierdzonych modelach, z dokumentami firmy i ich uprawnieniami, za jedną bramą, która egzekwuje zasady. Użycie przenosi się wtedy do narzędzia, które kontrolujesz, a ty widzisz, które zespoły czego używają.

Czy Microsoft 365 Copilot nam wystarczy?

Może wystarczyć, jeśli wiedza firmy jest w Microsoft 365, a dane mogą być tam przetwarzane. Jeśli ważne dane są w innych systemach albo muszą zostać na twoich własnych serwerach, własna platforma zwykle daje więcej. Testujemy oba rozwiązania na twoich zadaniach, zanim kupisz kolejne licencje.

Czy platforma AI dla całej firmy się opłaca?

Opłaca się, gdy zastępuje rozproszone licencje i prywatne konta oraz gdy udostępnia dane firmy do zadań, które mierzalnie oszczędzają czas. Zaczynamy od jednego zastosowania i zmierzonego punktu odniesienia, raportujemy użycie i koszt na zespół i rozszerzamy dostęp dopiero wtedy, gdy uzasadniają to liczby.

Co widzi rada zakładowa?

Od strony technicznej: jakie dane platforma przechowuje, gdzie są przetwarzane, które pola i jak długo są logowane oraz to, że użycie raportujemy według zespołów i zadań, a nie osób. Tę dokumentację przygotowujemy my. Decyzja należy do ciebie, przy wsparciu inspektora ochrony danych i prawników.

Czym jest enterprise AI?

AI wbudowana we własne systemy i mechanizmy kontroli organizacji. Wie, kto pyta, respektuje istniejące uprawnienia, łączy się z systemami biznesowymi, loguje swoje działania i jest utrzymywana przez zespoły samej organizacji. Model jest tylko jedną z jej części.

Czy enterprise AI może działać bez wysyłania danych do dostawcy chmury?

Tak. Modele open-weight mogą działać na twoich serwerach. Jakość i koszt zależą od zadania, więc zanim zdecydujesz, testujemy model prywatny i model hostowany na twoich pytaniach.

Czy sprzedajecie platformę enterprise AI?

Nie. Budujemy na platformach, chmurach i frameworkach, z których już korzystasz, i żaden dostawca nie płaci nam za polecanie swoich.

Jak współpracujecie z naszym zespołem bezpieczeństwa IT?

Od samego początku. Zespół bezpieczeństwa przegląda dostęp każdego narzędzia, przepływy danych i logowanie, zanim cokolwiek trafi na produkcję, i dostaje dokumentację potrzebną do późniejszych audytów.

Jak zaczyna się projekt enterprise AI?

Od bezpłatnej 30-minutowej rozmowy z jednym z naszych inżynierów o jednym zastosowaniu. Nie potrzebujemy do niej dostępu do twoich systemów ani danych. Potem proponujemy zakres i cenę.

Powiązane usługi

Ewaluacja agentów AI

Sprawdź, jak często agent wykonuje zadanie, zanim zacznie działać w twoich systemach: badamy wyniki, wywołania narzędzi i powtarzalność przebiegów.

Automatyzacja AI

Mniej rutynowej pracy w zespołach: procesy automatyzowane krok po kroku regułami, narzędziami workflow, modelami i agentami, zatwierdzane przez ludzi i mierzone na sprawę.

Chatboty AI

Klienci i pracownicy szybciej dostają odpowiedzi z twoich danych, z zatwierdzonymi działaniami i przekazaniem sprawy ludziom, gdy to ważne.

Strategia i wdrożenie AI

Strategia i wdrożenie AI, które zaczynają się od jednego działającego, zmierzonego systemu na twoich procesach, a roadmapę opierają na jego liczbach.

Integracja danych dla AI

Odpowiedzi z udziałów plików, SharePoint, ERP i zgłoszeń w kilka sekund, dla asystentów i agentów, z zachowanymi uprawnieniami i testami.

Inżynierowie AI w twoim zespole

Dodatkowe moce inżynierskie AI, gdy twojemu zespołowi brakuje kompetencji: doświadczeni inżynierowie, którzy budują z tobą i zostawiają wiedzę.

Inżynieria ewaluacji AI

Ewaluacje na śladach z twojego systemu pokazują, czy zmiana poprawiła twój produkt AI, czy go pogorszyła, a bramka wydania zostaje w twoim repozytorium.

Testowanie systemów AI

Przed startem testy akceptacyjne na twoich przypadkach pokazują, jak często chatbot, asystent albo agent ma rację, w języku, którym posługuje się twój zespół QA.

Bezpłatny przegląd wykorzystania AI

Jedna strona dla zarządu: na co idą pieniądze na AI, czy to się opłaca i co zmienić, na podstawie eksportów, które chcesz udostępnić. Bezpłatnie, bez dostępu do systemów.

Brama LiteLLM

Budżety i zasady dostępu do AI dla każdego zespołu, przez bramę LiteLLM, która jest zabezpieczona, podłączona do dostawcy tożsamości i aktualna.

Platforma AI dla wszystkich zespołów

Jedna zatwierdzona droga do AI dla każdego zespołu, z budżetami, logami i swobodnym wyborem modelu, na twoich serwerach albo w twojej chmurze.

Dostęp agentów do systemów (MCP)

Agenci AI, którzy sprawdzają i zmieniają dane w twoich systemach, z wąskimi uprawnieniami, akceptacją zmian przez człowieka i testami.

AI on-premise

AI na ofertach, umowach i aktach klientów, a dane zostają w firmie: własne serwery albo własne konto w chmurze, przetestowane przed startem.

Azure OpenAI i Bedrock

GPT i Claude na danych firmy, w ramach umów chmurowych, które już masz: Azure OpenAI i Amazon Bedrock na twoim koncie, z przetwarzaniem w UE i jedną bramą.

Asystenci wiedzy (RAG)

Pracownicy znajdują odpowiedzi w wewnętrznych dokumentach w kilka sekund, ze źródłami, uprawnieniami i testami na twoich pytaniach.

Ewaluacja systemów RAG

Asystent odpowiadający z twoich dokumentów, testowany pod kątem wyszukiwania i odpowiedzi w każdym języku twoich użytkowników, żebyś wiedział, jak często ma rację i podaje właściwe źródło.

vLLM na Kubernetes

Modele open-weight na twoich GPU, żeby dane zostały w firmie, a koszty wynikały z planowanej mocy, dobrane do zmierzonego obciążenia.

Inżynieria i architektura AI

Asystenci, interfejsy głosowe i agenci w produktach, które sprzedajesz, razem z serwowaniem modeli i wyszukiwaniem pod spodem.

Trenowanie własnych modeli

Mały model open-weight wytrenowany do jednego zadania i porównany z twoim obecnym modelem pod względem kosztu i dokładności.

Z bloga

Shadow AI: zakaz czy alternatywa

Shadow AI rośnie tam, gdzie firmy zachęcają do AI, ale jej nie udostępniają, a zakazy spychają ją na prywatne telefony. Lepiej działa zatwierdzona platforma, która egzekwuje twoją politykę AI.

Copilot czy własny asystent AI

Copilot wystarczy do pracy, która toczy się w Microsoft 365. Własny asystent AI opłaca się, gdy odpowiedzi zależą od ERP, DMS albo danych, które muszą zostać w firmie. W obu przypadkach najpierw uprawnienia.

ChatGPT w firmie a ochrona danych

Cztery sposoby korzystania z AI w stylu ChatGPT w firmie, od prywatnych kont po własne serwery, i co przy każdym z nich opuszcza firmę. Wybór zależy od najbardziej wrażliwych danych.

Co robi brama LLM

Co brama LLM (nazywana też AI gateway lub proxy LLM) zdejmuje z twoich aplikacji, co zostawia reszcie platformy i jak wypadały główne opcje według stanu na 7 listopada 2026.

Porozmawiaj z inżynierem

Daj pracownikom AI, z której wolno im korzystać: przyjdź z listą narzędzi używanych dziś i danymi, które mają zostać w firmie. Rozmowa trwa 30 minut i nie wymaga dostępu do twoich systemów ani danych.

Umów 30-minutową rozmowę

Rezerwacja odbywa się w Kalendarzu Google.

Gdy umawiasz rozmowę, rozmawiasz z Mickeyem Grafem

Założył Cloudsail i od 2017 roku wdraża uczenie maszynowe na produkcji, między innymi jako inżynier AI w trivago i SAP. Rozmowa może być po polsku, niemiecku albo angielsku.

Ocena 4,9 na 5 w serwisie Clutch

Wolisz najpierw napisać? Zostaw e-mail i kilka zdań. Mickey sam czyta każdą wiadomość i odpowiada e-mailem z propozycją terminów.