Produkcyjna AI, wdrożona w Twojej infrastrukturze i połączona z systemami, które już masz

Rozwiązanie dla zespołów enterprise, które nie mogą wysyłać danych do publicznej chmury. Działamy etapami (PoC w 5–10 dni, MVP w 6–8 tygodni), podłączamy model do Twoich istniejących systemów i uruchamiamy całość na serwerach, które kontrolujesz.

Zarezerwuj warsztaty discovery
gen ai custom cover

Credit Agricole – AI Service Assistant wspierający codzienną pracę

95%
trafność klasyfikacji
62%
zautomatyzowanych zgłoszeń przychodzących
50%
szybsze przetwarzanie

Upraszczamy pracę z AI dopasowaną pod Twój proces i wdrożoną w Twojej infrastrukturze

Pomagamy tam, gdzie gotowe rozwiązania AI to za duże ryzyko

Icon image

Zamieniamy działający pilotaż w produkcję

Masz PoC, który zachwycił na demo ale od miesięcy leży odłogiem? Zajmujemy się integracją, przeglądem bezpieczeństwa i przygotowaniem do pracy w realnych warunkach z prawdziwymi użytkownikami i pełnym obciążeniem.
Icon image

Podłączamy model do systemów, które już masz

Wpinamy AI w Twój CRM, ITSM i ERP. Zgłoszenia trafiają prosto do Service Desku, wyodrębnione dane wracają do systemu, a zespół nie musi uczyć się nowych narzędzi.
Icon image

Wdrożenie na Twojej infrastrukturze

Model działa tam, gdzie trzymasz dane: na Twoich serwerach albo w chmurze prywatnej, którą kontrolujesz. Żadne dane nie opuszczają Twojego środowiska, a Ty zachowujesz pełną zgodność z wewnętrznymi politykami bezpieczeństwa i regulacjami branżowymi.
Icon image

Dodaj AI nie wymieniając systemu, na którym wszystko działa

Twoje kluczowe systemy zostają za swoim miejscu. Dokładamy warstwę, która klasyfikuje, tworzy szkice albo wyszukuje informacje, a potem oddaje decyzję człowiekowi tam, gdzie naprawdę ma to znaczenie.
Icon image

Wymieniaj i dodawaj modele bez przebudowy systemu

Wdrożenie nie jest przywiązane do jednego modelu. Zaczynasz od komercyjnego API, przechodzisz na lokalny model, np. Bielik, gdy wymagają tego regulacje. Kierujesz zapytania według języka albo kosztu, a integracja pod spodem zostaje bez zmian.
Icon image

Zacznij powoli z możliwością rezygnacji na każdym etapie

Każdy projekt prowadzimy etapami, z punktem kontrolnym po każdym z nich. Jeśli etap nie spełni założonych KPI, poprawiamy podejście. Jeśli mimo to zdecydujesz się zakończyć współpracę, robisz to bez żadnych zobowiązań.
PROCES
Nasz model współpracy
PoC (5-10 dni)

Zaczynamy od małego wycinka rzeczywistości: jednej skrzynki mailowej, jednego typu dokumentu, jednego procesu, Na koniec dostajesz raport pokazujący jak to działa w porównaniu z tym, jak wygląda dziś u Ciebie.

I sprawdzamy czy dokładność i skala automatyzacji są na tyle dobre, żeby iść dalej.

MVP (6-8 tygodni)

Pokrywamy cały proces od początku do końca i podpinamy pod Twoje systemy. To nie jest już wersja testowa, tylko działający system przetwarzający prawdziwe sprawy, choć wciąż w ograniczonym zakresie.

Po tym etapie sprawdzamy:
Czy radzi sobie z Twoimi danymi i nietypowymi przypadkami, a nie tylko z tymi, na których był testowany

Pełne wdrożenie

System działa już na wszystkich wymaganych kanałach, z aktywnymi integracjami i monitoringiem. Oprócz działającego systemu dostajesz instrukcję obsługi i panele, którymi Twój zespół może samodzielnie zarządzać.

Po tym etapie sprawdzamy:
Zanim system zacznie obsługiwać realny wolumen, musi spełnić ustalone progi SLA i jakości.

Skalowanie (proces ciągły)

Więcej wolumenu, więcej kanałów, bieżące dostrajanie systemu. Od tego etapu masz wybór: przekazujesz nam obsługę w ramach Managed Services albo prowadzisz projekt wewnętrznie, z naszym wsparciem.

Przekazanie:
Wdrożenie jest Twoje i to Ty decydujesz, kto je dalej obsługuje.

Wdrożenie, suwerenność i kontrola

O tym, czy techniczny decydent zaufa dostawcy AI, decydują dwa pytania: dokąd trafiają dane i co się dzieje, gdy system już działa. Odpowiadamy na oba.

Logo image

Miejsce wdrożenia to Twoja decyzja

On-premise, w izolowanym lub całkowicie odciętym od sieci środowisku, w prywatnej chmurze albo jako usługa hostowana. System działa w kontenerach Docker i Kubernetes i skaluje się horyzontalnie, gdy rośnie obciążenie.
Logo image

Dowolny model, także lokalny

Komercyjny albo open source: Bielik, LLaMA, Mixtral, Qwen – albo inny, dopasowany do potrzeb. Routing dobiera model do konkretnego zapytania na podstawie języka, złożoności albo kosztu. Przy danych podlegających regulacjom całość może działać w pełni lokalnie.
Logo image

Człowiek zawsze ma ostatnie słowo

System podpowiada, ale tam, gdzie decyzja niesie ryzyko, o wszystkim decydują Twoi ludzie. To Ty ustalasz, gdzie przebiega ta granica i możesz ją przesuwać w miarę jak rośnie zaufanie do systemu.
Logo image

Masz go na oku tak samo jak resztę swojej infrastruktury

Logi, metryki i health checki trafiają do ELK, Grafana albo Prometheus – więc zachowanie modelu na produkcji widzi ten sam zespół, który ogarnia resztę systemów. Bieżące sprawdzanie jakości wyłapuje odchylenia, zanim zauważą je Twoi użytkownicy.
Logo image

Za każdą odpowiedzią stoi źródło

Odpowiedzi opierają się na Twoich dokumentach i są cytowane, więc widzisz, skąd wzięło się dane stwierdzenie modelu. Ta identyfikowalność to główny mechanizm ochrony przed halucynacjami. Wszystko da się później prześledzić w audycie.
Logo image

Stack w skrócie

Środowisko uruchomieniowe: Docker / Kubernetes; Obserwowalność: ELK · Grafana · Prometheus; Zgodność: RODO · DORA · NIS2

Opinie

Co mówią nasi klienci?

Dzięki automatyzacji części interakcji z klientami pracownicy banku otrzymują gotowy „półprodukt”, co pozwala im poświęcić więcej czasu na personalizację komunikacji i budowanie empatycznej relacji z klientem – a tym samym jeszcze lepiej dbać o jego potrzeby.

Katarzyna Tomczyk – Czykier
Dyrektor Departamentu Innowacji i Digitalizacji – Bankowość detaliczna
Zacznijmy od rozmowy
Umów się na 45 minut z naszymi architektami rozwiązań. Wspólnie mapujemy Twój docelowy proces, systemy, z którymi trzeba by się zintegrować, oraz zakres PoC, który możesz zaakceptować – razem ze wstępnym harmonogramem i KPI, względem których będziemy mierzyć wyniki. Wychodzisz z rozmowy wiedząc, ile kosztuje pierwszy etap i ile czasu zajmie.
Porozmawiajmy

let’s get in touch

Contact our consultant

Book 1-on-1 consultation 

Consultant image

Grzegorz Motriuk

Head of Sales | Application Development

Nasz konsultant jest do Twojej dyspozycji od 9:00 do 17:00 czasu środkowoeuropejskiego w dni robocze od poniedziałku do piątku i odpowie na wszystkie dodatkowe pytania.

Znajdź mnie na LinkedIn

FAQ: wdrożenie i integracja AI

  • Ile czasu zajmuje przejście od pomysłu do działającego systemu AI na produkcji?

    Pracujemy etapami, z bramkami decyzyjnymi: PoC zajmuje 5–10 dni i sprawdza koncepcję na wąskim wycinku Twojego procesu. MVP (z działającymi integracjami i pokrytymi głównymi kategoriami) zajmuje 6–8 tygodni. Do pełnego wdrożenia produkcyjnego przechodzimy dopiero, gdy oba etapy przejdą swoje bramki KPI – dzięki temu nigdy nie finansujesz czegoś, co wcześniej nie pokazało wyników.

  • Czy AI może działać wyłącznie na naszej infrastrukturze, bez publicznej chmury?

    Tak. System jest skonteneryzowany (Docker/Kubernetes) i można go wdrożyć on-premise, w środowisku odciętym od sieci (air-gapped) albo w prywatnej chmurze, którą kontrolujesz. Żadne dane nie muszą opuszczać Twojego środowiska.

  • Jak AI integruje się z naszymi istniejącymi narzędziami, jak Jira, CRM czy ERP?

    Warstwę AI podpinamy bezpośrednio pod systemy, których już używasz. Zgłoszenia mogą trafiać do Twojego Service Desk, wyniki ekstrakcji – do CRM-a, a AI może odpytywać Twój ERP – bez zastępowania żadnego z tych systemów. Twój podstawowy stack zostaje tam, gdzie jest.

  • Jakich modeli AI używacie i czy można je później zmienić?

    Wdrożenie nie jest przywiązane do konkretnego modelu. Możemy zacząć od komercyjnego API (OpenAI, Anthropic itd.), a potem przejść na lokalny model open source – Bielik, LLaMA, Mixtral, Qwen – bez przebudowy całego systemu. Routing modeli dobiera odpowiedni model do każdego zapytania, więc nie jesteś skazany na jednego dostawcę.

  • Jak monitorujecie AI, gdy już działa na produkcji?

    Logi, metryki i health checki trafiają do ELK, Grafana albo Prometheus – zależnie od tego, jakiego stacku do obserwowalności już używa Twój zespół. Bieżące sprawdzanie jakości wyłapuje odchylenia (drift) w działaniu modelu, zanim odczują je użytkownicy.

  • Jak zachowujemy nadzór i kontrolę nad tym, co decyduje AI?

    Człowiek zawsze ma ostatnie słowo tam, gdzie decyzja niesie ryzyko. System podpowiada, a Twoi ludzie decydują przy progach, które sami ustalacie. Wszystkie odpowiedzi opierają się na Twoich danych.

  • Co się dzieje, jeśli etap PoC albo MVP nie osiągnie zakładanych KPI?

    Wtedy kończymy na tym etapie. Każdy etap zamyka się określonym sprawdzeniem KPI, a kolejny zaczyna się tylko wtedy, gdy poprzedni je spełni.

  • Czy macie dokumentację dotyczącą bezpieczeństwa i zgodności, którą możemy wykorzystać do due diligence dostawcy (audyty, certyfikaty, prywatność)?

    Tak. Trust Center Deviniti udostępnia do pobrania dokumentację dotyczącą bezpieczeństwa i zgodności, przydatną w procesie due diligence dostawcy, w tym:

    • Certyfikat ISO/IEC 27001 (ISMS)
    • Certyfikat ISO/IEC 27017 (wytyczne dotyczące zabezpieczeń w chmurze)
    • Raport SOC 2 Type 1
    • Przegląd bezpieczeństwa i prywatności (Privacy & Security Overview)
    • CAIQ Lite – Apps (kwestionariusz Cloud Security Alliance)
    • Lokalizacje hostingu w chmurze i opcje rezydencji danych
    • Politykę bezpieczeństwa informacji (AUP)

    Do celów due diligence w zakresie RODO Deviniti udostępnia umowę powierzenia przetwarzania danych (DPA) zgodną z art. 28 RODO. Co do zasady przetwarzanie danych osobowych odbywa się na terenie UE/EOG. Jeśli konieczny jest transfer międzynarodowy, Deviniti korzysta z legalnych mechanizmów transferu (np. decyzji o adekwatności UE oraz Standardowych Klauzul Umownych) wraz z dodatkowymi zabezpieczeniami. W przypadku produktów, które to umożliwiają, możesz też wybrać realizację usługi wyłącznie w oparciu o infrastrukturę zlokalizowaną w EOG.