Agent AI - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting https://inero-software.com/pl/tag/agent-ai/ Tworzymy cyfrowe innowacje Tue, 20 May 2025 11:31:52 +0000 pl-PL hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.1 https://inero-software.com/wp-content/uploads/2018/11/inero-logo-favicon.png Agent AI - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting https://inero-software.com/pl/tag/agent-ai/ 32 32 153509928 Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza https://inero-software.com/pl/ile-kosztuje-wdrozenie-i-utrzymanie-modelu-llm-w-firmie-szczegolowa-analiza/ Tue, 13 May 2025 09:16:26 +0000 https://inero-software.com/?p=7958 Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM,…

Artykuł Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM, a także przedstawiamy przykładowe kalkulacje dla popularnych modeli (GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA itp.), w tym scenariusze użycia w firmie.  

Coraz więcej firm rozważa wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models) we własnych produktach i procesach. Takie „dedykowane” modele mogą działać jako inteligentni asystenci: odpowiadać na pytania klientów, analizować dokumenty, generować raporty i wiele więcej. Wiecej przeczytasz o tym tutaj.  

 

Rodzaje kosztów przy korzystaniu z LLM

Przed rozpoczęciem wdrożenia warto poznać wszystkie elementy, które składają się na pełny koszt korzystania z dedykowanego modelu.  

Infrastruktura:

Jeśli korzystasz z modeli przez chmurowe API (OpenAI, Anthropic, Google): płacisz wyłącznie za zużyte tokeny. Koszt infrastruktury jest „ukryty” po stronie dostawcy. 

Jeśli z kolei zdecydujesz się na self‑hosting wybranego modelu, np. Mistral, LLaMA, musisz utrzymać serwer GPU (lokalnie lub w chmurze). Przykładowo, wynajęcie instancji z kartą A100 to koszt rzędu  $1 – 2 za godzinę, czyli  $750 do 1 500 na miesiąc przy ciągłym działaniu serwera. Taka inwestycja może obsłużyć wiele zapytań, ale przy małej skali obciążenia może okazać się niewykorzystana. 

Licencje i opłaty za modele

Modele komercyjne wiążą się z opłatami licencyjnymi lub abonamentowymi. Na przykład korzystając z API GPT-4 od OpenAI czy Claude od Anthropic, płacimy za każdy użyty token według cennika dostawcy (szczegóły kosztów za tokeny przedstawiamy w dalszej części).  Z drugiej strony, dostępne są otwartoźródłowe modele jak LLaMA czy Mistral, które można używać za darmo – nie ma opłaty za licencję ani za tokeny. Meta udostępniła np. model LLaMA 2 na licencji pozwalającej firmom na swobodne użycie bez opłat. “Za darmo” nie oznacza jednak braku kosztów – wówczas płacimy za infrastrukturę i prąd potrzebny do ich uruchomienia (jak wspomniano wyżej). Warto też sprawdzić ograniczenia licencyjne: niektóre otwarte modele mogą mieć pewne warunki użytkowania (np. zakaz użycia w określonych branżach). 

Adaptacja i dostosowanie modelu

Aby model LLM dobrze sprawdzał się w konkretnej firmie, często wymaga on dostosowania – np. dodatkowego treningu (fine-tuning) na firmowych danych lub przynajmniej przygotowania odpowiednich promptów (tzw. prompt engineering). Adaptacja może generować znaczące koszty: 

    • Fine-tuning modelu: Trenowanie modelu na własnym zbiorze danych wymaga mocy obliczeniowej (GPU przez wiele godzin) i wiedzy specjalistów. Dla dużych modeli może to kosztować od kilku do kilkudziesięciu tysięcy dolarów, biorąc pod uwagę zarówno opłaty za maszyny, jak i czas pracy ekspertów. Nawet fine-tuning mniejszego modelu (np. GPT-3.5) przez API OpenAI to koszt zużycia setek tysięcy czy milionów tokenów podczas treningu (liczonych również według stawek za token). 
    • Inżynieria promptów: Alternatywą lub uzupełnieniem treningu jest przygotowanie odpowiednich zapytań i instrukcji dla modelu. Choć samo tworzenie promptów nie wymaga płatnych zasobów, to jednak iteracyjne testowanie wielu wersji zapytań też zużywa tokeny (koszt w przypadku modelu w chmurze) i czas pracy zespołu. Można to traktować jako koszt operacyjny lub koszt kompetencji – potrzebny jest czas specjalisty, by zoptymalizować działanie modelu pod nasze potrzeby. 

Koszty operacyjne

Po wdrożeniu modelu dochodzą bieżące koszty operacyjne. Obejmują one monitorowanie działania modelu, utrzymanie wydajności, logowanie wyników, aktualizacje i ewentualne naprawy błędów. Jeśli korzystamy z API, kosztem operacyjnym będzie głównie miesięczny rachunek za wykorzystane tokeny oraz ewentualny abonament za dostęp premium (niektórzy dostawcy oferują plany subskrypcyjne z określonym limitem lub stawkami). Jeśli model jest hostowany lokalnie, do kosztów operacyjnych zaliczamy: 

    • Energie elektryczną zużywaną przez serwery (przy modelach GPU może to być niebagatelna kwota miesięcznie), 
    • Administrację systemem – czas administratorów na utrzymanie serwera, wykonywanie kopii zapasowych, aktualizacje oprogramowania (np. bibliotek AI), 
    • Skalowanie infrastruktury w razie zwiększenia obciążenia – może zajść potrzeba dokupienia dodatkowych maszyn lub instancji chmurowych, co wiąże się z kolejnymi kosztami. 
    • Wysoka dostępność – jeśli asystent LLM ma działać 24/7 bez przerw, być może trzeba zainwestować w redundantne zasoby (zapasowe serwery na wypadek awarii) lub w umowę SLA z dostawcą chmury. 

Kompetencje zespołu

Wdrożenie LLM wymaga odpowiednich kompetencji w zespole IT/Danych. Jeśli w firmie brakuje doświadczenia z AI, może być konieczne przeszkolenie pracowników lub zatrudnienie nowych specjalistów (np. inżyniera ML czy MLOps). To wiąże się z dodatkowymi kosztami rekrutacji lub szkoleń. Alternatywnie, firmy czasem korzystają z konsultantów lub usługodawców zewnętrznych do wdrożenia modelu – co również generuje koszty (najczęściej jednorazowe za projekt wdrożeniowy, ale nierzadko znaczące). Warto uwzględnić też czas poświęcony przez zespół na integrację modelu z istniejącymi systemami (np. połączenie modelu z bazą danych, z aplikacją użytkownika itp.) – jest to koszt czasu pracy, który w małych projektach bywa pomijany, a w praktyce może być istotny. 

Powyższe kategorie pokazują, że całkowity koszt posiadania dedykowanego rozwiązania opartego o LLM to nie tylko opłata za dostęp do modelu. Warto je wszystkie przeanalizować przed podjęciem decyzji. W dalszej części przejdziemy do konkretnych liczb: ile kosztuje pojedyncze zapytanie (prompt) do różnych popularnych modeli oraz ile wyniosłoby utrzymanie prostego asystenta LLM w dwóch przykładowych zastosowaniach biznesowych. 

Koszt jednego zapytania w popularnych modelach LLM

Modele językowe rozliczane są zazwyczaj w oparciu o liczbę tokenów. Token to mały fragment tekstu – może odpowiadać pojedynczemu słowu lub jego części (przykładowo, 1000 tokenów odpowiada mniej więcej 750 słowom ciągłego tekstu). Dostawcy API podają ceny w przeliczeniu na 1 tys. tokenów lub milion tokenów. Poniżej zestawiamy orientacyjne koszty przetworzenia 1000 tokenów dla wybranych, popularnych modeli LLM: 

Porównanie modeli LLM
Model LLM Dostęp / Licencja Koszt za 1000 tokenów Uwagi
GPT-3.5 Turbo (OpenAI) API w chmurze (model chat dostępny np. w ChatGPT) $0,0015 (wejście)
$0,0020 (wyjście)
  • Bardzo niski koszt – 16k tokenów + płatne rozszerzenie do 128k
  • Dobre jakość odpowiedzi
GPT-4 (8k) API w chmurze (OpenAI) $0,08 (wejście)
$0,16 (wyjście)		 Wysoka jakość; wysoki koszt
GPT-4 Turbo (128k) API w chmurze (OpenAI) $0,01 (wejście)
$0,03 (wyjście)
  • Bezpieczny duży kontekst (do 128k tokenów)
  • Tańszy (niewiele droższy niż GPT-4)
Claude Instant v1.2 API w chmurze (Anthropic) $0,0008 (wejście)
$0,0024 (wyjście)
  • Szybki, tańszy model Claude (odpowiednik GPT-3.5)
Claude 2 (100k) API w chmurze (Anthropic) $0,008 (wejście)
$0,024 (wyjście)
  • Wysokiej jakości model od Anthropica; kontekst do 100k tokenów
Mistral 7B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Trzeba samodzielnie hostować
  • Alternatywa dla GPT-3.5 – niskie wymagania (można uruchomić nawet <1M tokenów)
LLaMA 2 13B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Samodzielny hosting
  • Wymaga mocniejszego sprzętu (np. 2x 24GB GPU) niż 7B, ale nadal dostępny dla wielu firm
LLaMA 2 70B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Samodzielny hosting
  • Wymaga kosztownego infrastruktury (np. 8x 80GB GPU)
  • Przy takiej skali koszt może zbliżać się lub nawet kilkukrotnie przekraczać model np. GPT-4

Legenda: jak liczone są koszty tokenów

    • Tokeny wejściowe („wejście”) – to słowa zawarte w zapytaniu użytkownika (prompt).

    • Tokeny wyjściowe („wyjście”) – to słowa wygenerowane przez model w odpowiedzi (completion).

W przypadku większości komercyjnych dostawców, koszt naliczany jest osobno dla wejścia i wyjścia. Przykład:

    • GPT-4 Turbo:

      • 1000 tokenów wejściowych: $0,03

      • 1000 tokenów wyjściowych: $0,06

      • Przy dialogu zawierającym łącznie 1000 tokenów (np. 500 wejścia + 500 wyjścia), koszt to około $0,045.

      • Dla uproszczenia można przyjąć, że interakcja o wielkości 1000 tokenów kosztuje około $0,09.

Dla porównania:

    • GPT-3.5 Turbo – koszt podobnego 1000-tokenowego dialogu to tylko około $0,0035 (czyli 0,35 centa).

    • Modele open-source (np. Mistral, LLaMA) – koszt tokenów wynosi $0, ponieważ modele działają lokalnie. Ponosimy jedynie koszty związane z infrastrukturą (zużycie energii, czas działania serwera itp.).

Otwartoźródłowe modele (Mistral, LLaMA itp.) kuszą brakiem opłat za sam model – można generować dowolne ilości tokenów nie płacąc dostawcy modelu ani centa. Jednakże, aby te modele działały, musimy utrzymywać własną infrastrukturę. Przy niewielkiej skali użycia może się okazać, że koszt wynajmu maszyny na jedno zapytanie będzie nawet wyższy niż zapłata za pojedyncze wywołanie API GPT. Z drugiej strony, przy dużej skali (bardzo wielu zapytaniach dziennie) wykorzystanie open-source może okazać się dużo bardziej opłacalne. Podsumowując, opłacalność zależy od scenariusza użycia, o czym opowiemy w kolejnym punkcie. 

Przykładowe koszty wdrożenia asystenta LLM (100 zapytań dziennie)

Rozważmy teraz praktyczny scenariusz: Twoja firma chce wdrożyć prostego wirtualnego asystenta opartego na LLM, który wykonuje jedno z zadań: 

    • Analiza dokumentów – np. asystent wczytuje oferty lub umowy i wyciąga z nich najważniejsze informacje (klauzule, terminy, kwoty). 
    • Obsługa zapytań klientów – np. asystent odpowiada na maile klientów z pytaniami o ofertę, dostępność produktów, pomoc techniczną itp. 

Załóżmy, że:  

    • asystent będzie obsługiwał około 100 interakcji dziennie  
    • każda interakcja to zapytanie + odpowiedź o łącznej długości ~2000 tokenów (np. 1000 tokenów w pytaniu – odpowiada to mniej więcej 750 słowom lub kilku akapitom tekstu – oraz 1000 tokenów w odpowiedzi, czyli ok. 750 słów wygenerowanej odpowiedzi). Taka długość pokrywa już dosyć złożone zapytanie i obszerną odpowiedź. 
    • miesięcznie nasz asystent przetworzy około 6 milionów tokenów (3000 * 2000 = 6 000 000 tokenów).  

Chcemy porównać koszty miesięczne utrzymania takiego asystenta w zależności od wyboru modelu i sposobu wdrożenia. Pokażemy dwa warianty: 

    • Wariant API (model zamknięty): Korzystamy z komercyjnego modelu poprzez API (np. OpenAI GPT lub Anthropic Claude). Nie utrzymujemy własnych serwerów – płacimy wyłącznie za wykorzystane tokeny według cennika. 
    • Wariant self-hosted (model open-source): Korzystamy z otwartoźródłowego modelu (np. Mistral lub LLaMA) zainstalowanego na naszych serwerach. Płacimy za infrastrukturę potrzebną do obsługi tych ~100 zapytań dziennie (np. wynajem instancji GPU w chmurze lub amortyzacja zakupu sprzętu, plus prąd). 

Zapraszamy na bezpłatne szkolenie dla MŚP

Usługa edukacyjno-szkoleniowa w zakresie automatyzacji procesów integracji i wdrożenia narzędzi AI w ramach Pomorskiego Hubi Innowacji Cyfrowych
Poznaj szczegóły

Poniżej przedstawiamy tabelę porównującą orientacyjne miesięczne koszty dla kilku przykładowych modeli w obu wariantach, przy założeniu 6 mln tokenów miesięcznie: 

Porównanie kosztów miesięcznych LLM
Model (wariant) Szacowany koszt miesięczny Komentarz
GPT-3.5 Turbo (API) ok. $18 (USD)
  • Bardzo niski koszt przy tej jakości.
  • Wyliczenie: ok. $0,0027/1k tok. → $12 za wygenerowanie 4M tok. + $6 za zapytania → $18 miesięcznie orientacyjnie.
GPT-4 (8k) (API) ok. $270
  • Dużo wyższy koszt za lepszą jakość.
  • Wyliczenie: np. 8M tok. → koszt: 8M × $0,08/1k (tok wejści) + $0,16/1k (tok wyjści) → koszt miesięczny $270–$540.
GPT-4 Turbo (128k) (API) ok. $18
  • Niewiele droższy niż zwykły GPT-3.5 dzięki tańszym tokenom wejściowym i wyjściowym.
  • Może mieć nawet lepszą jakość niż GPT-4 (8k).
Claude Instant (API) ok. $20–25
  • Porównywalny z kosztem GPT-3.5.
  • Wyliczenie: ok. $0,0021/1k tok. (wej+wyj) → analogicznie $18–25 za 8 mln tok. (Plus ewentualne opłaty stałe).
Claude 2 (API) ok. $150–200
  • Tańszy od GPT-4, ale wciąż kilkukrotnie droższy niż GPT-3.5.
  • Wyliczenie: $0,032/1k tok. → 8M = ~$192 za 8 mln tok.
Mistral 7B (open source, 1 self-host, 1xGPU) ok. $300
  • Koszt głównie za utrzymanie serwera / GPU.
  • Założenie: instancja na 1x24GB GPU – model generuje ~30–60 tok./s, zużycie 100–150W.
  • Rzeczywisty koszt zależy od lokalizacji i zużycia (prąd + serwer = ~300 zł–400 zł/mies.).
LLaMA 2 70B (open source, self-host, multi-GPU) ok. $1,000+
  • Wysoki koszt związany wymaga dużą mocą GPU.
  • Przy 70B to zazwyczaj instancja na minimum 8x80GB GPU (~10k–12k USD sprzętowo + wysokie zużycie prądu).
  • Wyliczenia zależne od modelu działania (on-prem / cloud / GPU provider).
Lokalny model (np. LLaMA 13B, GPTQ, Mistral 7B – CPU) ok. $300–500
  • Koszt obejmuje eksploatację lokalnego serwera.
  • Model może być wolniejszy niż GPT-3.5, ale za to bezpieczny i prywatny.
  • Dla instancji na CPU (np. 12 rdzeni, 64 GB RAM) koszt miesięczny to głównie energia i obsługa.

Z powyższego porównania można wyciągnąć kilka wniosków: 

Mała skala (100 zapytań/dziennie) sprzyja API

Przy stosunkowo niewielkim obciążeniu, korzystanie z gotowego API (OpenAI, Anthropic) jest bardzo tanie w przypadku tańszych modeli (GPT-3.5, Claude Instant) – mówimy o kilkunastu czy kilkudziesięciu dolarach miesięcznie. Przy użyciu droższych modeli, koszt miesięczny może wzrosnąć do kilkuset dolarów. Gdy zapytań jest mało, własny serwer GPU za $300+ miesięcznie byłby mniej opłacalny. 

Duża skala (wiele tysięcy zapytań) zmienia kalkulację

Jeśli nasz asystent odniesie sukces i skala zapytań wzrośnie np. 10x lub 100x, wtedy comiesięczny rachunek za API mógłby urosnąć do tysięcy czy dziesiątek tysięcy dolarów. W takiej sytuacji inwestycja we własny model open-source zaczyna mieć sens. Przy odpowiednio dużej liczbie zapytań koszt jednostkowy generowania odpowiedzi lokalnie staje się niższy niż koszt w API (bo pełniej wykorzystujemy zakupiony/wynajęty sprzęt). W skrajnym przypadku ogromnej skali można nawet myśleć o trenowaniu własnego modelu od podstaw – ale to już domena największych graczy z bardzo dużymi budżetami. 

Znaczenie przypadku użycia (jakość vs. oszczędność)

 Wybór modelu powinien zależeć nie tylko od kosztu, ale i od wymaganego poziomu odpowiedzi. W scenariuszu analizy dokumentów najbardziej zależy nam na precyzji ekstrakcji informacji. Być może wystarczy tu model tańszy lub open-source, który po odpowiednim dostrojeniu poprawnie wyłuska dane z tekstu. Taki model (np. 7B-13B parametrów) może być znacznie tańszy w użyciu i wystarczający jakościowo. Co więcej, jeśli przetwarzamy wrażliwe dokumenty (np. umowy), lokalne uruchomienie open-source gwarantuje, że treść dokumentów nie opuści naszej firmy, co bywa bezcenne ze względów prawnych. Z drugiej strony, w scenariuszu obsługi zapytań klientów, gdzie liczy się jakość języka, uprzejmość, kontekst – model GPT-4 może znacząco przewyższać prostsze modele w jakości odpowiedzi. Tu firma może zdecydować, że warto zapłacić więcej za lepsze wrażenia klienta.  

Niewidoczne koszty wokół projektu

Zauważmy, że powyższe kalkulacje dotyczą kosztów czysto technologicznych (tokeny lub sprzęt). W praktyce do tego dojdą koszty „miękkie” – czas personelu na przygotowanie wdrożenia, integrację modelu z systemem np. CRM lub bazą wiedzy, testowanie i iteracyjne usprawnianie. Jeśli nasz asystent ma np. pobierać dane z firmowej bazy dokumentów, często dane te trzeba też odpowiednio uporządkować. 

Przykład kosztów: Asystent AI analizujący maile i dokumenty PDF

Przedstawiamy tutaj też koszty naszego asystenta opartego na modelu Gemini od Google, który opisaliśmy tutaj. Jego zadaniem jest automatyczna analiza przychodzących e-maili w celu identyfikacji polis ubezpieczeniowych oraz ekstrakcja kluczowych danych z załączonych dokumentów PDF, takich jak numer polisy, adres ubezpieczonego czy potwierdzenie płatności.  

Średnia liczba tokenów na e-mail: 

 

    • Wejście (input): 3 500 tokenów 
    • Wyjście (output): 220 tokenów  

Analiza 100 maili z załącznikami z użyciem modelu Gemini 2.0 Flash kosztuje zatem około $1.5. 

Podsumowanie

Czy stać nas na własnego „ChatGPT” w firmie? Jak widać, odpowiedź brzmi: to zależy – przede wszystkim od skali użycia i wymagań jakościowych. Kluczem jest wybór modelu i sposóbu wdrożenia adekwatnego do naszych potrzeb. Często praktykuje się podejście iteracyjne – start z tańszym modelem/API, ocena efektów, a następnie ewentualne przejście na mocniejszy model lub własny hosting, gdy projekt się rozwinie. Niezależnie od wyboru, ważne jest świadome planowanie i monitorowanie wszystkich rodzajów kosztów. Mamy nadzieję, że powyższe zestawienie pomoże w podjęciu decyzji i przygotowaniu realnego budżetu na wdrożenie dedykowanego modelu LLM w Waszej organizacji. 

Jeśli rozważasz wdrożenie asystenta w Twojej firmie, warto znaleźć odpowiedzi na poniższe pytania: 

    • Czy potrzebuję wysokiej jakości odpowiedzi (GPT-4), czy wystarczy przybliżona (Claude Haiku, Gemini Flash)? 
    • Czy przetwarzam dane wrażliwe (np. dokumenty klientów)? 
    • Czy mam zespół IT zdolny hostować własny model? 
    • Jaka jest spodziewana liczba zapytań dziennie/miesięcznie? 
    • Czy opłaca mi się własna infrastruktura, czy lepiej płacić za API? 

Dla małych i średnich zastosowań, koszty korzystania z dedykowanego modelu LLM mogą być całkiem przystępne. Dzięki usługom chmurowym można zacząć od kilkunastu dolarów miesięcznie za model pokroju GPT-3.5 czy Claude Instant, co jest świetnym sposobem na eksperymenty i pierwsze prototypy. Jeśli potrzebujemy najwyższej jakości, dostępnej np. w GPT-4, musimy liczyć się z wyższą ceną, ale nawet kilkaset dolarów miesięcznie może być uzasadnione, jeśli wartość dodana dla biznesu jest istotna (np. automatyzacja oszczędzająca wiele godzin pracy ludzi). 

Z drugiej strony, dla dużych firm planujących intensywne użycie AI, koszty mogą rosnąć wykładniczo – wtedy warto rozważyć opcje open-source i większe inwestycje we własną infrastrukturę. Otwarte modele jak LLaMA czy Mistral dają wolność od opłat za każdy token, ale przenoszą ciężar kosztów na sprzęt i zespół. Opłacą się, gdy mamy odpowiednią skalę lub priorytetem jest pełna kontrola nad danymi. 

Chcesz wprowadzić narzędzia AI do swojej firmy?

Oferujemy kompleksowe wsparcie technologiczne w zakresie sztucznej inteligencji i agentów AI. Opisz nam swój pomysł!
Napisz do nas

Artykuł Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7958 Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie https://inero-software.com/pl/chatbot-agent-czy-asystent-ai-sprawdz-ktore-rozwiazanie-najlepiej-sprawdzi-sie-w-twoim-biznesie/ Thu, 08 May 2025 09:05:10 +0000 https://inero-software.com/?p=7934 Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.

Artykuł Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.  

AI może działać w firmach jako chatbot, asystent, agent wykonujący złożone zadania, narzędzie do analizy danych, system generujący treści czy silnik wyszukiwania wiedzy. Jak wybrać rozwiązanie, które będzie optymalnie dopasowane do potrzeb pracowników? Warto poznać charakterystykę każdego z nich.  

Chatbot – odpowiada na pytania, wyjaśnia i przyjmuje zgłoszenia

To najczęściej spotykana forma wykorzystania AI w obszarach takich jak obsługa klienta czy sprzedaż. Chatbot AI oparty na dużym modelu językowym, takim jak np. ChatGPT, potrafi prowadzić naturalną rozmowę, rozumieć kontekst zapytań i udzielać trafnych odpowiedzi – całodobowo, w wielu językach i bez udziału człowieka. 

 

Rozwiązania tego typu są najczęściej wdrażane na stronach internetowych, w komunikatorach (Messenger, WhatsApp) lub w systemach helpdesk, gdzie pomagają w obsłudze zapytań, śledzeniu zamówień czy udzielaniu informacji o produktach. Dzięki temu znacząco automatyzują obsługę klienta, redukują koszty operacyjne i podnoszą ocenę satysfakcji klienta. 

 

Na potrzeby tego artykułu przyjmujemy, że chatbot to przede wszystkim interfejs AI skierowany do użytkowników zewnętrznych, czyli działa „na zewnątrz firmy”. Taka definicja odróżnia go od agentów AI, które pełnią bardziej złożone funkcje w ramach procesów wewnętrznych – integrując się z systemami, bazami danych czy API. 

https://www.incone60.eu/seastat

 

Agent AI – narzędzie zaprojektowane do realizacji konkretnych zadań

W przeciwieństwie do chatbota, który prowadzi rozmowę z użytkownikiem zewnętrznym, agent AI działa wewnątrz organizacji i wspiera pracowników w automatyzacji konkretnych procesów biznesowych. Taki agent nie jest uniwersalnym narzędziem – tworzy się go z myślą o jasno określonym celu, np. przetwarzaniu dokumentów, analizie danych czy integracji z systemami ERP. 

 

Dzięki dużym modelom językowym, takim jak Gemini czy Claude, agent AI potrafi analizować kontekst, podejmować decyzje i uruchamiać konkretne działania – bez udziału człowieka. Może działać w tle, przetwarzać dane z wielu źródeł, zarządzać plikami czy obsługiwać skrzynkę mailową. 

 

Każdy Agent AI powstaje na miarę potrzeb danej firmy i jej specyficznych zadań. Tylko wtedy jego działanie jest realnym wsparciem, a nie kolejnym ogólnym narzędziem.  Chcesz zobaczyć, jak wygląda takie rozwiązanie w praktyce? 

Poznaj case study: Agent AI dla firmy spedycyjnej – opisujemy w nim, jak zbudowaliśmy agenta, zintegrowanego ze skrzynką email.  

 

Zobacz także: Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład 

Asystent AI – wspiera użytkownika w codziennej pracy, działając kontekstowo i „w tle”

W przeciwieństwie do chatbota, który odpowiada na pytania oraz agenta, który automatyzuje zdefiniowany proces, asystent AI to narzędzie towarzyszące pracownikowi na bieżąco – rozumie kontekst, podpowiada następne kroki i ułatwia wykonywanie zadań w znanych aplikacjach. 

 

Najczęściej jest zintegrowany z konkretnym środowiskiem pracy, takim jak edytor tekstu, arkusz kalkulacyjny, CRM czy narzędzie do zarządzania projektami. Asystent nie zastępuje użytkownika – ale aktywnie wspiera go w podejmowaniu decyzji, pisaniu, analizowaniu danych czy planowaniu. 

 

Asystenci AI, tacy jak GitHub Copilot, Notion AI czy asystent Google w Workspace, są przykładem tego, jak technologia może realnie zwiększać produktywność zespołów i skracać czas potrzebny na rutynowe zadania. Z punktu widzenia firmy, dobrze zaprojektowany asystent może poprawić jakość pracy, ograniczyć błędy i ułatwić onboarding nowych pracowników 

Jak jeszcze można wykorzystać duże modele językowe w biznesie?

Możliwości nie kończą się na chatbotach, asystentach czy agentach. Modele te mogą pełnić także wyspecjalizowane role, wspierając konkretne zadania, np. przetwarzanie dokumentów, analizę danych czy tworzenie treści. Coraz częściej są wykorzystywane do automatycznego podsumowywania raportów, wyciągania informacji z nieustrukturyzowanych źródeł (takich jak e-maile, PDF-y czy zeskanowane formularze) lub odpowiadania na pytania zadawane w języku naturalnym, na podstawie firmowej dokumentacji.  

 

LLMy mogą także wspierać zespoły marketingowe, generując propozycje tekstów reklamowych, opisów produktów czy komunikatów sprzedażowych, zgodnych ze stylem firmy. W działach analitycznych umożliwiają szybszy dostęp do danych – potrafią generować zapytania do baz danych, interpretować wyniki i prezentować wnioski w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych. Takie zastosowania często nie wymagają tworzenia nowego narzędzia, lecz polegają na integracji modelu AI z już istniejącym systemem w firmie. Dzięki temu technologia wspiera konkretne działania – dokładnie tam, gdzie jest potrzebna. 

Modele AI a bezpieczeństwo i przetwarzanie danych

Właściciele i managerowie wciąż zachowawczo podchodzą do wdrażania narzędzi AI, ponieważ nie wiedzą, jak zapewnić bezpieczeństwo i poufność przetwarzanych danych. Przyjrzeliśmy się tym obszarom w naszych poprzednich publikacjach, które warto poznać.  

 

W tekście „Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad” opisaliśmy zasady, dotyczące prywatności danych i trenowania modeli stosowane przez najpopularniejsze platformy AI, takie jak OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI od Microsoftu oraz Claude firmy Anthropic. 

 

Z kolei dla osób, które rozważają wdrożenie lokalne polecamy blog: „Lokalne LLM-y: testujemy lekkie modele do przetwarzania dokumentów”.   Przyjrzeliśmy się w nim kilku najlepszym otwartoźródłowym lekkim modelom LLM oraz sposobom ich uruchamiania na lokalnym komputerze z systemem Windows, jak i z ograniczoną kartą graficzną (GPU). 

 

Wybór odpowiedniego narzędzia AI w firmie zależy przede wszystkim od celu, jaki ma ono realizować. Chatbot sprawdzi się tam, gdzie liczy się szybka i dostępna obsługa klienta. Agent AI pozwoli zautomatyzować powtarzalne procesy wewnętrzne i usprawnić przepływ informacji między systemami. Asystent AI będzie codziennym wsparciem pracownika – podpowie, podsumuje, przygotuje dane do dalszej pracy. 

 

Duże modele językowe dają też możliwość integracji z istniejącymi procesami – bez konieczności budowania dedykowanego narzędzia od zera. Wdrożenie technologii opartej na AI wymaga jednak przemyślanej decyzji – zarówno pod kątem efektywności, jak i bezpieczeństwa przetwarzania danych. Jeśli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie i szukasz doświadczonego partnera, który przeprowadzi Cię przez ten proces, skontaktuj się z nami.  

Wprowadz AI do swojej firmy

Zapewniamy profesjonalne doradztwo i kompleksowe wdrożenie narzędzi opartych na dużych modelach językowych.
Skontaktuj się z nami

Artykuł Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7934 Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad https://inero-software.com/pl/jak-platformy-ai-korzystaja-z-twoich-danych/ Wed, 30 Apr 2025 12:10:39 +0000 https://inero-software.com/?p=7915 W tym artykule przedstawiamy zasady, dotyczące prywatności danych, obowiązujące w czołowych platformach AI.

Artykuł Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Zastanawiałeś się kiedyś, co dzieje się z Twoimi danymi, gdy korzystasz z chmurowych platform AI, albo czy informacje, które podajesz są wykorzystywane do trenowania przyszłych modeli? W tym artykule przedstawiamy zasady, dotyczące prywatności danych, obowiązujące w czołowych platformach AI. Dowiesz się także, co zrobić, aby Twoje dane nie były wykorzystywane do trenowania dużych modeli językowych (LLM).

Najwięksi dostawcy chmurowych usług AI stają się coraz bardziej transparentni w kwestii wykorzystywania danych – zwłaszcza w kontekście trenowania modeli. Choć większość platform, szczególnie tych oferujących usługi na poziomie korporacyjnym, domyślnie nie wykorzystuje Twoich danych wejściowych i wyjściowych do treningu, to szczegóły zapisane drobnym drukiem mają znaczenie. Zrozumienie, w jaki sposób te usługi przetwarzają dane – oraz jak możesz zachować nad nimi kontrolę – jest kluczowe.

Z tego bloga dowiesz się jakie zasady, dotyczące prywatności danych i trenowania modeli stosują najpopularniejsze platformy AI, takie jak OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI od Microsoftu oraz Claude firmy Anthropic. Z tekstu dowiesz się między innymi:

    • w jaki sposób platformy AI wykorzystują Twoje dane i czy są one domyślnie używane do trenowania modeli

    • jak, w razie potrzeby, uniemożliwić wykorzystywanie swoich danych przez AI (opcja opt-out)

    • gdzie przechowywane są Twoje dane (tzw. lokalizacja danych)

    • jakie środki zgodności z przepisami, takimi jak RODO, mają zastosowanie

Wdrażanie AI to nie tylko kwestia tworzenia promptów czy wydajności modeli. To również świadomość, gdzie trafiają Twoje dane – i jak zadbać o to, by pozostały pod Twoją kontrolą.

 

Oto, co warto wiedzieć:

OpenAI – Wykorzystanie danych i prywatność

OpenAI traktuje Twoje dane w różny sposób, w zależności od tego, jak korzystasz z jego usług:

 

Aplikacja ChatGPT (wersja webowa/mobilna)

 

Gdy prowadzisz rozmowy z ChatGPT, Twoje konwersacje mogą być wykorzystywane do trenowania modeli AI – chyba że ręcznie zrezygnujesz z tego (opt-out).
Aby zapobiec wykorzystywaniu Twoich danych:

    • Przejdź do Ustawienia → Kontrola danych → Ulepszanie modelu dla wszystkich i wyłącz tę opcję.
    • Nawet po rezygnacji (opt-out), OpenAI przechowuje rozmowy przez 30 dni w celu monitorowania nadużyć, a następnie je usuwa.

OpenAI API i ChatGPT Enterprise

Jeśli jesteś deweloperem lub firmą korzystającą z API OpenAI albo ChatGPT Enterprise, nie musisz rezygnować z udziału w trenowaniu modeli – domyślnie OpenAI nie wykorzystuje danych z API ani z wersji Enterprise do tego celu, a Twoje dane pozostają prywatne. Nie musisz podejmować żadnych dodatkowych działań – ochrona danych jest włączona automatycznie. Możesz zdecydować się na udostępnienie danych w celu ulepszania modeli, ale tylko jeśli tego chcesz.

Lokalizacja danych

Serwery OpenAI znajdują się głównie w Stanach Zjednoczonych i obecnie – jeśli korzystasz bezpośrednio z API – nie masz możliwości wyboru, gdzie Twoje dane są przechowywane. Oznacza to, że dane są przetwarzane w infrastrukturze OpenAI – objętej solidnymi zabezpieczeniami, ale niekoniecznie zlokalizowanej w Twoim kraju.

 

Są jednak postępy dla użytkowników biznesowych. OpenAI niedawno wprowadziło opcję dla wybranych klientów API w wersji Enterprise, która umożliwia przechowywanie danych w Europie – pod warunkiem zawarcia odpowiedniej umowy.

 

Jeśli lokalizacja danych ma dla Twojej firmy istotne znaczenie – np. ze względu na RODO lub wewnętrzne wymogi zgodności – warto rozważyć korzystanie z Azure OpenAI. W tym wariancie modele OpenAI są uruchamiane w chmurze Microsoftu, a Ty możesz wybrać konkretny region, np. Europę Zachodnią lub Azję, zapewniając, że dane będą przetwarzane i przechowywane wyłącznie w wybranej lokalizacji.

 

Więcej o Azure przeczytasz w kolejnej części – ale w skrócie: OpenAI zapewnia bezpieczne przetwarzanie danych, jednak jeśli zależy Ci na pełnej kontroli nad ich lokalizacją, lepszym wyborem może być chmurowy partner, taki jak Azure.

Gemini – Podejście Google do Twoich danych

Google rozwija generatywną sztuczną inteligencję m.in. poprzez model Gemini – nowej generacji rozwiązanie, które zasila produkty takie jak chatbot Google Gemini oraz różne usługi AI dostępne w Google Cloud. Oto jak Google podchodzi do kwestii Twoich danych:

Aplikacja Gemini

Domyślnie Google zapisuje historię czatów z Gemini na Twoim koncie (podobnie jak historię wyszukiwania) i może wykorzystywać te dane do ulepszania swoich usług. Użytkownik ma jednak możliwość zarządzania tym ustawieniem za pomocą funkcji „Gemini Activity”.

Aby to skonfigurować:

    • Przejdź do ustawień Gemini Activity,
    • Wstrzymaj Gemini Activity, aby zatrzymać zapisywanie rozmów i uniemożliwić ich wykorzystanie jako źródła danych do trenowania modeli AI.
    • Możesz także usunąć dotychczasową historię konwersacji.

Wyłączenie Aktywności Gemini oznacza, że nowe rozmowy nie będą wykorzystywane do ulepszania usług opartych na uczeniu maszynowym ani przeglądane przez członków zespołu Google – chyba że samodzielnie prześlesz je jako opinię. Daje to zwykłym użytkownikom możliwość rezygnacji z udziału w trenowaniu modeli, podobnie jak opcja opt-out dostępna w ChatGPT.

Aby zatrzymać zapisywanie rozmów, przejdź do zakładki Activity i wyłącz opcję Gemini Apps Activity. Możesz również usunąć wcześniejsze konwersacje.

API i Vertex AI

Jeśli korzystasz z platformy Vertex AI w Google Cloud:

    • Twoje prompty i odpowiedzi nie są wykorzystywane do trenowania modeli AI bez Twojej wyraźnej zgody.
    • Dane mogą być tymczasowo buforowane (do 24 godzin) w celu poprawy wydajności, ale pozostają w wybranym przez Ciebie regionie geograficznym.
    • Firmy mogą zdecydować się na politykę braku retencji danych (zero-retention), aby zapewnić maksymalny poziom prywatności.
Lokalizacja danych

Lokalizacja danych to mocna strona Google – możesz samodzielnie wybrać region geograficzny, w którym działa Twoja usługa AI (np. centra danych w UE lub USA), a Google będzie przetwarzać i przechowywać dane właśnie w tym regionie, spełniając wymagania dotyczące lokalizacji danych.

Microsoft Azure OpenAI - Domyślna ochrona prywatności danych

Zasady trenowania modelu

Usługa Azure OpenAI firmy Microsoft umożliwia firmom korzystanie z modeli OpenAI za pośrednictwem zaufanej platformy chmurowej Azure. Prywatność jest tutaj jednym z głównych atutów. Microsoft wyraźnie zaznacza: wszelkie dane przesyłane do Azure OpenAI nie są wykorzystywane do trenowania modeli ani do ulepszania usług Microsoftu czy OpenAI.

 

Usługa Azure OpenAI w praktyce hostuje modele OpenAI (GPT-4, GPT-3.5 itd.) w infrastrukturze chmurowej Microsoft Azure. Microsoft zaprojektował tę usługę specjalnie z myślą o przedsiębiorstwach, które wymagają silnych mechanizmów ochrony prywatności. Do kluczowych elementów należą:

    • Wszelkie dane wprowadzone do usługi Azure OpenAI – takie jak prompty, odpowiedzi modeli (completions), osadzenia (embeddings) czy dane do fine-tuningu – nie są wykorzystywane do trenowania modeli AI.

    • Twoje dane wejściowe i wyjściowe „nie są dostępne dla innych klientów, nie są udostępniane OpenAI i nie są wykorzystywane do ulepszania modeli OpenAI”.

    • Microsoft przechowuje dane jedynie w zakresie niezbędnym do świadczenia usługi i monitorowania nadużyć. Domyślnie prompty i odpowiedzi są przechowywane tymczasowo (do 30 dni) wyłącznie w celu wykrywania nadużyć, po czym są usuwane.

      Jeśli nawet to tymczasowe przechowywanie stanowi problem (np. w przypadku danych o wysokiej wrażliwości), Microsoft oferuje procedurę zwaną „modified abuse monitoring”, która umożliwia całkowite pominięcie 30-dniowego przechowywania. Oznacza to, że żadne prompty nie są w ogóle zapisywane. Zazwyczaj wymaga to zatwierdzenia, ale jest to możliwe w scenariuszach o podwyższonym poziomie bezpieczeństwa.

Lokalizacja danych

Ponieważ usługa działa w środowisku Azure, możesz łatwo wybrać region i spełnić wymagania dotyczące lokalizacji danych. Podczas konfigurowania Azure OpenAI wybierasz region, w którym zostanie wdrożona usługa (np. Wschodnie USA, Europa Zachodnia, Azja Południowo-Wschodnia itd.). Całe przetwarzanie i przechowywanie danych na potrzeby wnioskowania (inference) odbywa się w wybranym regionie lub w jego granicach geograficznych.

Oznacza to, że jeśli wdrożysz usługę w Europie Zachodniej, Twoje dane nie opuszczą Europy – co ma kluczowe znaczenie dla zgodności z RODO. Sama platforma Azure spełnia szereg standardów zgodności (takich jak SOC 2, ISO 27001 itp.), a certyfikacje te obejmują również usługę Azure OpenAI jako część oferty Azure.

Anthropic (Claude) – Asystent AI z priorytetem prywatności

Zasady trenowania modelu

Anthropic, firma stojąca za asystentem AI Claude (Claude 2 i nowsze wersje), od początku kładzie duży nacisk na podejście zorientowane na prywatność. Stosuje model działania oparty na zgodzie użytkownika (opt-in):

    • Domyślnie Anthropic nie wykorzystuje Twoich rozmów ani danych do trenowania swoich modeli. Dotyczy to zarówno oferty komercyjnej (Claude for Work, Anthropic API), jak i produktów konsumenckich (Claude Free, Claude Pro) – Twoje prompty oraz odpowiedzi Claude’a nie są automatycznie używane do trenowania modeli.

    • Dane są wykorzystywane wyłącznie wtedy, gdy świadomie wyrazisz na to zgodę – na przykład przesyłając opinię. Jeśli klikniesz ikonę kciuka w górę lub w dół w interfejsie Claude’a albo prześlesz dane przez kanał feedbacku, oznacza to, że wyrażasz zgodę: „you can learn from this”. 

Dla klientów biznesowych Anthropic oferuje rozwiązania Claude Team/Enterprise, które nie tylko gwarantują, że dane nie są wykorzystywane do trenowania modeli, ale także udostępniają funkcje kontroli administracyjnej. Jedną z nich są niestandardowe ustawienia dotyczące retencji danych.

Domyślnie systemy Anthropic mogą przechowywać dane wejściowe i wyjściowe bezterminowo na potrzeby konta (ale nie do trenowania modeli). Jednak administratorzy usługi Claude Enterprise mogą ustawić własną politykę retencji – na przykład usuwanie wszystkich danych rozmów po 30, 60 dniach itd., przy czym aktualne minimum to 30 dni.

Takie mechanizmy kontroli mają na celu wspieranie zgodności z przepisami takimi jak RODO.

Lokalizacja danych

Anthropic to stosunkowo nowy gracz na rynku, i obecnie – korzystając bezpośrednio z ich API – nie masz możliwości jawnego wyboru regionu przechowywania danych. Najprawdopodobniej dane są hostowane w USA przez Anthropic lub za pośrednictwem dostawców chmurowych, takich jak AWS, w regionie amerykańskim.

Jednak modele Anthropic są również dostępne za pośrednictwem partnerów, co może pomóc w spełnieniu wymagań dotyczących lokalizacji danych. Przykładowo, Claude firmy Anthropic jest oferowany przez usługę Amazon Bedrock (AI-as-a-service od AWS) oraz przez Google Cloud Vertex AI. Korzystając z Claude’a za pośrednictwem jednej z tych platform, możesz skorzystać z możliwości wyboru regionu oferowanych przez AWS lub Google.

Podsumowanie

Zrozumienie praktyk związanych z gromadzeniem danych przez dostawców dużych modeli językowych (LLM) ma kluczowe znaczenie dla zgodności z przepisami, zaufania klientów oraz ładu informacyjnego w organizacji. Niezależnie od tego, czy priorytetem jest zgodność z regulacjami, transparentność wobec klientów czy wewnętrzne zarządzanie danymi – poniższe informacje pomogą w podjęciu świadomych decyzji. Wybieraj dostawców, którzy są zgodni z Twoimi standardami prywatności – i zawsze weryfikuj ustawienia swoich usług.

Oto porównanie najważniejszych platform:

Dostawca Domyślne trenowanie na danych Ustawienia w aplikacji webowej Opcje lokalizacji danych Zgodność z RODO/CCPA Polityka prywatności
OpenAI Nie (API) Dostępna opcja opt-out Nie (chyba że przez Azure Microsoft) Tak Prywatność konsumencka
Google Nie (Cloud + Gemini) Brak trenowania domyślnie Szeroka kontrola regionalna Tak Prywatność korporacyjna, Prywatność Gemini, Vertex AI
Azure Nie Nie dotyczy Pełna kontrola regionalna Tak Prywatność Azure i OpenAI
Anthropic Nie Brak trenowania domyślnie Nie (chyba że przez partnerów) Tak Użytkownicy API, Użytkownicy Claude.ai

Dla maksymalnej prywatności i pełnej kontroli alternatywą pozostaje lokalne wdrożenie modeli (on-premises). Pozwala to całkowicie wyeliminować obawy związane z przechowywaniem danych w chmurze. Więcej na temat lokalnego wdrażania przeczytasz tutaj.

Chcesz porozmawiać o agentach AI?

Planujesz wdrożyć narzędzia AI? Z nami zrobisz to jak należy.
Napisz do nas

Artykuł Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7915 Jak przygotować firmę do wdrożenia agenta AI? https://inero-software.com/pl/jak-przygotowac-firme-do-wdrozenia-agenta-ai/ Tue, 08 Apr 2025 08:45:56 +0000 https://inero-software.com/?p=7734 W tym artykule przedstawiamy, na co warto zwrócić uwagę przed rozpoczęciem wdrożenia agenta AI, jakie obszary działalności firmy powinny być szczególnie dobrze przygotowane i jak uniknąć najczęstszych błędów.

Artykuł Jak przygotować firmę do wdrożenia agenta AI? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Wdrożenie agenta AI w firmie to nie tylko kwestia technologii, ale także odpowiedniej strategii.  Choć coraz więcej przedsiębiorstw rozważa wykorzystanie sztucznej inteligencji w codziennej pracy – od obsługi klienta po analizę dokumentów – skuteczne przygotowanie do tego kroku wymaga odpowiedniego planowania. W tym artykule przedstawiamy, na co warto zwrócić uwagę przed rozpoczęciem wdrożenia agenta AI, jakie obszary działalności firmy powinny być szczególnie dobrze przygotowane i jak uniknąć najczęstszych błędów. 

Jest wiele obszarów, w których AI może okazać się pomocna. Od automatyzacji rutynowych zadań, przez wsparcie w obsłudze klienta i analizie danych, aż po usprawnienie procesów decyzyjnych i tworzenie inteligentnych asystentów wspomagających pracę zespołów. Potencjał jest ogromny – kluczem jest jednak odpowiednie przygotowanie organizacji do takiej zmiany. 

Etapy wdrożenia asystenta AI

Proces wdrożenia asystenta AI w organizacji można podzielić na kilka etapów, z których każdy wymaga podjęcia określonych działań. Od analizy potrzeb biznesowych, przez wybór odpowiedniego modelu językowego i przygotowanie infrastruktury, aż po integrację z istniejącymi systemami i testowanie – każdy z tych kroków ma wpływ na końcową efektywność rozwiązania.  

Najważniejsze etapy to: 

  1. Analiza potrzeb i ocena gotowości​ 
  2. Przygotowanie danych i treści​ 
  3. Projektowanie rozwiązania​ 
  4. Budowa i konfiguracja asystenta​ 
  5. Testy i pilotaż​ 
  6. Wdrożenie i utrzymanie​ 

Analiza potrzeb i ocena gotowości​

Aby wdrożenie agenta AI przyniosło najlepsze rezultaty należy zadać sobie na początek pytanie: w których zadaniach i obszarach widzę potencjał do optymalizacji, poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji? 

Szukając odpowiedzi na te pytanie, warto dokładnie przeanalizować aktualną strukturę firmy, procesy oraz obowiązki pracowników. Pomoże to znaleźć tak zwane „wąskie gardła”, które mogą wpływać na jakość oferowanych usług. Może to być np.  

– długi czas odpowiedzi na zapytanie ofertowe 

–  przeciążenie zespołu rutynowymi zadaniami  

–  brak spójności w komunikacji z klientami 

–  ręczne przetwarzanie dokumentów i danych 

–  trudności w szybkim dostępie do wiedzy wewnętrznej firmy 

Na podstawie tej analizy będzie można zidentyfikować pola do poprawy oraz osoby, które bezpośrednio będą korzystać z pomocy asystentów AI.  

Drugim obszarem, który należy zweryfikować jest posiadana infrastruktura.  Do wdrożenia nie jest potrzeba duża ilość sprzętu. Jeśli firma nie chce inwestować w nowe maszyny, może wybrać korzystanie z usług chmurowych (Azure, AWS, Google Cloud).​ 

Bardzo ważny element przygotowań stanowią dane.  Aby właściwie wykorzystać potencjał, związany z zastosowaniem dedykowanych rozwiązań AI, należy mieć świadomość, że do treningu modelu, który będzie stanowił podstawę agenta, potrzebne są zbiory danych, przechowywanych w formie cyfrowej. Powinny być one uporządkowane i przechowywane w centralnym repozytorium/bazie danych.​ Im mniejszy poziom uporządkowania danych tym wyższy koszt wdrożenia asystenta i ryzyko wdrożenia rozwiązania, które nie spełni pokładanych w nim oczekiwań. 

Przygotowanie danych i treści​

Na tym etapie kluczowe jest zgromadzenie wszystkich materiałów, które zawierają istotną wiedzę firmową – mogą to być dokumenty w formacie PDF, Word, Excel, treści ze strony internetowej, sekcja FAQ, e-maile czy dane z baz danych. 

Następnie zebrane informacje trzeba odpowiednio przygotować – uporządkować, oczyścić z niepotrzebnych treści (np. nieczytelnych PDF), w miarę możliwości uspójnić i wyeksportować do plików CSV lub JSON (np. maile)  

W niektórych przypadkach, np. gdy planujemy dalsze dostosowanie modelu do specyfiki firmy (fine-tuning), potrzebne będzie również oznaczenie danych lub przygotowanie specjalnego zestawu treningowego w formacie instrukcji i oczekiwanych odpowiedzi, np.: 

{"prompt": "Jakie dokumenty są potrzebne do zawarcia umowy OCS?", "response": "Do zawarcia umowy OCS potrzebne są: ..." } 

Projektowanie rozwiązania​

Na tym etapie podejmowane są decyzje, jak ma wyglądać techniczne rozwiązanie. Należy określić, jaki typ asystenta będzie najlepiej odpowiadał potrzebom firmy – czy ma to być prosty chatbot odpowiadający na pytania, bardziej zaawansowany asystent z dostępem do firmowej wiedzy (tzw. RAG – Retrieval-Augmented Generation), czy może agent, który potrafi samodzielnie wykonywać konkretne zadania, np. rezerwacje, generowanie raportów czy wysyłanie e-maili. 

Kolejny krok to wybór odpowiednich technologii, w tym dużego modelu językowego (LLM), który będzie podstawą działania asystenta – mogą to być np. GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA lub Gemini, w zależności od potrzeb i wymagań dotyczących prywatności, kosztów i możliwości integracji. 

Na koniec warto przygotować listę funkcji, jakie asystent ma realizować oraz zaplanować integrację z innymi systemami używanymi w firmie – np. CRM, bazą wiedzy czy pocztą e-mail. 

Budowa i konfiguracja asystenta​

Na tym etapie powstaje zarówno zaplecze techniczne (backend), jak i widoczna dla użytkownika część asystenta (frontend). Może to być np. interfejs czatu na stronie internetowej, przycisk uruchamiający asystenta w aplikacji, czy widget zintegrowany z narzędziami, takimi jak Slack. O tym jak może wyglądać integracja platformy do komunikacji Slack z agentem AI przeczytasz tu >>LINK

Równolegle wdrażany jest wybrany model językowy – np. za pośrednictwem usług takich jak Azure OpenAI, OpenAI API, Anthropic (Claude), Google Vertex AI (Gemini) lub lokalnie, przy użyciu open-source’owych modeli jak LLaMA, Mistral czy Mixtral. 

 

Jeśli asystent ma korzystać z wiedzy wewnętrznej firmy, należy skonfigurować mechanizm RAG (Retrieval-Augmented Generation) – czyli wyszukiwanie i dopasowywanie odpowiednich dokumentów do zapytań użytkownika. 

 

Na końcu realizowane są integracje z innymi systemami, np. CRM, systemem zgłoszeń czy pocztą e-mail, dzięki czemu asystent może realnie wspierać codzienną pracę zespołu. 

Agent AI w Twojej firmie?

Zapisz się na bezpłatne szkolenie, realizowane w ramach Pomorskiego Hubu Innowacji Cyfrowych
Więcej informacji

Testy i pilotaż​

Po wdrożeniu rozwiązania kluczowe jest jego dokładne przetestowanie. Najpierw przeprowadza się testy funkcjonalne – sprawdzamy, czy asystent prawidłowo rozumie intencje użytkownika, czy odpowiada zgodnie z firmową dokumentacją i czy poprawnie reaguje na różne typy zapytań. 

 

Kolejny etap to testy z udziałem użytkowników końcowych (UAT – User Acceptance Testing), które pozwalają ocenić, jak dobrze asystent sprawdza się w realnych sytuacjach i czy spełnia oczekiwania pracowników. 

 

Na podstawie zebranych opinii i obserwacji wprowadza się iteracyjne poprawki – np. modyfikacje w treści odpowiedzi, dodanie nowych dokumentów do bazy wiedzy, czy doprecyzowanie promptów i logiki działania agenta. Ten etap często powtarza się wielokrotnie, aż do osiągnięcia satysfakcjonującego poziomu jakości. 

Wdrożenie i utrzymanie

Po zakończeniu testów przychodzi czas na wdrożenie asystenta na docelowej infrastrukturze – może to być chmura publiczna (np. Azure, AWS, GCP), serwery lokalne lub rozwiązanie hybrydowe, w zależności od wymagań dotyczących bezpieczeństwa i dostępności. O nich przeczytasz w dalszej części tego wpisu.  

 

Konieczne jest również uruchomienie monitoringu działania, który pozwala śledzić m.in. zużycie tokenów, częstotliwość zapytań, występowanie błędów oraz jakość generowanych odpowiedzi. Dzięki temu można szybko reagować na problemy i optymalizować koszty. 

W codziennej pracy ważna jest też aktualizacja danych – czyli możliwość dodawania nowych dokumentów, usuwania nieaktualnych informacji i modyfikowania bazy wiedzy, z której korzysta asystent. 

 

W miarę upływu czasu i zmieniających się potrzeb biznesowych można również rozważyć ponowne trenowanie (retraining) lub fine-tuning modelu, np. co kilka miesięcy, aby lepiej dostosować go do specyfiki organizacji. 

 

Na końcu warto zapewnić wsparcie techniczne oraz pomoc dla użytkowników końcowych, aby rozwiązanie było nie tylko sprawne technicznie, ale też wygodne i intuicyjne w codziennym użyciu. 

Prywatność danych

W punkcie „Wdrożenie i utrzymanie” pisaliśmy o dostępnych opcjach przy wyborze infrastruktury, na której wdrożony zostanie agent AI.  

Każde z rozwiązań ma swoje wady i zalety. Przy wyborze rozwiązania lokalnego mamy całkowitą kontrolę nad danymi, jednak potrzebna będzie dedykowana maszyna o określonych parametrach.  

Innym rozwiązaniem jest wybór publicznej chmury np. Azure. Microsoft jasno stwierdza, że dane przekazywane do usługi Azure OpenAI nie są wykorzystywane do trenowania ani ulepszania modeli OpenAI ani Microsoftu (źródło)​.  

 

Zgodnie ze stanowiskiem Microsoft prompty i odpowiedzi nie są udostępniane innym klientom czy OpenAI. Azure działa tu w trybie pełnej izolacji: gdy korzystasz z GPT-4 na Azure, żadna informacja z Twoich rozmów nie trafia do OpenAI LLC. Microsoft potwierdził to w dodatku do umowy (DPA).  

Odpowiedzialność za decyzje AI

Należy jednak pamiętać, że odpowiedzialność formalna i prawna za efekty pracy agenta AI oraz przetwarzane dane, spoczywa na podmiocie, który wdrożył rozwiązanie i je nadzoruje – czyli najczęściej na:​ 

  1. organizacji (np. firmie, która uruchomiła asystenta),
  2. administratorze systemu,​
  3. osobie podejmującej decyzje na podstawie podpowiedzi AI (np. pracownik obsługi klienta, rekruter, lekarz).​ 

Jak ograniczyć ryzyko?​ 

  1. Human-in-the-loop (HITL) – Człowiek musi zatwierdzać ważne decyzje, a AI może je tylko wspierać (np. asystent przygotowuje projekt odpowiedzi, ale człowiek go zatwierdza).​
  2. Wyraźne zastrzeżenia i ostrzeżenia – AI powinien informować użytkownika: „Jestem asystentem AI – zweryfikuj moje odpowiedzi przed podjęciem decyzji.”​ 
  3. Weryfikacja źródeł – Asystent AI powinien (gdzie to możliwe) cytować źródła odpowiedzi lub wskazywać, że „nie wie” zamiast zgadywać. Stosowanie RAG pozwala dokładnie kontrolować bazę wiedzy.​ 

Podsumowanie

Proces wdrożenia agenta AI musi być dobrze zaplanowany i przemyślany. Z początku może wydać się trudny, jednak, aby przyniósł długotrwałe korzyści warto odpowiednio się do niego przygotować.  

 

Przedstawicieli polskich MŚP zachęcamy do udziału w bezpłatnych szkoleniach ofertowanych przez naszą firmę w ramach Pomorskiego Hubu Innowacji Cyfrowych, którego jesteśmy partnerem. W czasie 2-dniowego szkolenia omówimy dostępne modele LLM, ich zastosowanie w biznesie. Porównamy plusy i minusy wdrożenia lokalnego i chmurowego. Nasi eksperci podzielą się swoją wiedzą z zrealizowanych wdrożeń oraz odpowiedzą na pytania uczestników.  

 

Rejestracja do programu odbywa się przez stronę www https://gpnt.pl/pdih-usluga-szkolenia-50 

Skorzystaj z darmowego szkolenia dla MŚP

Poznaj możliwości jakie dają nowoczesne systemy oraz technologie z obszaru AI. Szkolenie składa się z dwóch, czterogodzinnych blogów. Poprowadzą je nasi eksperci w zakresie Dużych Modeli Językowych.
Poznaj szczegóły

Artykuł Jak przygotować firmę do wdrożenia agenta AI? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7734 Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład https://inero-software.com/pl/optymalizacja-procesow-back-office-dzieki-wdrozeniu-agenta-ai-praktyczny-przyklad/ Wed, 19 Mar 2025 10:45:43 +0000 https://inero-software.com/?p=7597 Przyjrzymy się jak agent oparty na sztucznej inteligencji, może pomóc w działach prawnych, administracyjnych i zarządzających zasobami ludzkimi. Poznaj nasze najnowsze case study.  

Artykuł Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Szukasz praktycznych przykładów wykorzystania agentów AI w przedsiębiorstwie? W poprzednim blogu opisaliśmy możliwość integracji takiego agenta z pocztą email na przykładzie firmy spedycyjnej. Cały tekst znajdziesz tu >> . Tym razem przyjrzymy się jak agent oparty na sztucznej inteligencji, może pomóc w działach prawnych, administracyjnych i zarządzających zasobami ludzkimi. Poznaj nasze najnowsze case study.  

„Agenci AI” to inteligentne systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego, Dowiesz się o nich więcej z tego tekstu>>.  Mogą zostać zintegrowane z wieloma narzędziami jak poczta email, system ERP czy CRM. W tym przykładzie posłużymy się integracją z platformą do komunikacji Slack.  

Slack jest wykorzystywany jako narzędzie do współpracy zespołowej, które umożliwia wymianę wiadomości, organizowanie rozmów w kanałach tematycznych, przesyłanie plików oraz integrację z innymi aplikacjami biznesowymi. 

Jedną z możliwości, którą oferuje jest integracja poprzez API z wybranym LLMem (Large Language Models) jak Gemini, Chat GPT czy DeepSeek. Tym razem jako podstawa dla naszego agenta AI posłużą Chat GPT od OpenAI oraz wyszukiwarka Google.  

Na pewno znasz sytuacje, w których należy pilnie przygotować ofertę lub umowę wprowadzając dane do szablonu. Każdego dnia pracownicy muszą opracowywać, analizować i negocjować różnorodne dokumenty, obejmujące umowy handlowe, kontrakty z dostawcami, porozumienia o zachowaniu poufności (NDA) czy umowy współpracy.  

Wielu managerów zastanawia się jak zastosowanie sztucznej inteligencji może autoratywność i przyspieszyć część tych zadań, nie obniżając jednocześnie wysokiego poziomu realizowanych działań. Rozwiązaniem ponownie staje się wdrożenie dedykowanego Agenta AI, który wesprze pracowników w wyszukiwaniu i uzupełnianiu informacji na podstawie danych w Krajowym Rejestrze Sądowym.  

W naszym przykładzie zaprojektowaliśmy agenta AI tak, aby wydając mu polecenia przez platformę Slack uzupełniał dane kontrahenta w otrzymanym wcześniej wzorze umowy NDA. Dzięki integracji z wyszukiwarką Google, Agent przeszukuje sieć w celu pobrania z danych KRS konkretnych danych. W tym przypadku: adresu firmy, numerów NIP, Regon, KRS i osoby do reprezentacji firmy.  

Następnie asystent prosi nas o weryfikację poprawności znalezionych informacji. Po ich potwierdzeniu pracownik otrzymuje umowę NDA wraz z uzupełnionymi danymi firmy partnerskiej. Uzupełnione miejsca są zaznaczone kolorem żółtym, aby podkreślić widoczność miejsc, w których zostały wprowadzone zmiany.  

To tylko jeden z wielu przykładów zastosowania Agenta AI w realizacji zadań, związanych z dokumentacją i procesami front i back office. Dzięki opracowanej przez nas metodzie, możemy przygotować narzędzie, które będzie przygotowywało umowy dla firm, które zajmują się na przykład zatrudnianiem pracowników sezonowych lub takich, w których jest duża rotacja personelu.  

Agenci AI to temat stosunkowo nowy, jednak zyskujący szybko popularność. Wiele firm dostrzega korzyści takie jak: oszczędność czasu przy wykonywaniu powtarzalnych zdań, redukcja kosztów operacyjnych oraz zwiększenie efektywności procesów biznesowych. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych aspektach swojej pracy. 

Ponadto, Agenci AI mogą działać w trybie całodobowym, eliminując opóźnienia związane z dostępnością personelu. Ich zastosowanie obejmuje różne dziedziny – od obsługi klienta, poprzez analizę dokumentów prawnych, aż po zaawansowane systemy wspomagania decyzji w biznesie. 


Firmy coraz częściej wdrażają otwarte modele językowe. co pozwala na większą kontrolę nad danymi i dostosowanie agentów do indywidualnych potrzeb organizacji. Wraz z rozwojem technologii możemy spodziewać się jeszcze większej integracji AI w codziennych procesach, przy jednoczesnym wzroście świadomości dotyczącej etyki i bezpieczeństwa ich wykorzystania. 

Jeśli wdrożenie asystenta opartego na sztucznej inteligencji jest dla Ciebie ciekawym tematem, to przypominamy, że w ramach Pomeranian EDIH realizujemy usługi consultingowe IT m.in. w zakresie budowania dedykowanych agentów AI do automatyzacji procesów back-office.


Uczestnicy dowiedzą się m.in. jak stworzyć wirtualnego asystenta głosowego lub tekstowego, którego zadaniem będzie wsparcie firmy w m.in. sporządzaniu ofert, komunikacji z klientami, analizie dokumentacji i jej weryfikacji.

Stwórz z nami agenta AI

Jeśli chcesz skorzystać z proponowanych przez nas szkoleń to skontaktuj się z nami
Kontakt

Artykuł Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7597 Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? https://inero-software.com/pl/czym-sa-agenci-ai-i-jak-moga-pomoc-w-twojej-firmie/ Fri, 28 Feb 2025 09:24:00 +0000 https://inero-software.com/?p=7480 W tym tekście przyjrzymy się dokładnie Agentom AI, którzy mogą stanowić cenną pomoc m.in. w procesach back -office.

Artykuł Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Hasło sztuczna inteligencja pojawia się od pewnego czasu w bardzo wielu publikacjach jako rozwiązanie problemów z wydajnością, organizacją czy kreatywnością.  Wiele firm podąża za tym trendem i stara się dodać do swojej oferty rozwiązania oparte na AI.  Starania te przybierają różną formę. W tym tekście przyjrzymy się dokładnie Agentom AI, którzy mogą stanowić cenną pomoc m.in. w procesach back –office.  

Od pewnego czasu obserwujemy dużą popularyzację haseł, związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Zacznijmy więc od początku.  

Czym jest „Sztuczna inteligencja”?

Pod hasłem „sztuczna inteligencja” kryją się Duże Modele Językowe (Large Language Models – LLMs), systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP), algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowe oraz generatywne modele AI.  

LLM-y, takie jak Chat GPT od OpenAI czy Gemini od Google, to modele wytrenowane na ogromnych zbiorach danych, które potrafią analizować, przetwarzać i generować tekst w sposób zbliżony do ludzkiego myślenia. Są wykorzystywane w różnych zastosowaniach – od chatbotów i asystentów głosowych po zaawansowane systemy wspierające analizy biznesowe czy automatyzację procesów w firmach. 

Sztuczna inteligencja nie ogranicza się wyłącznie do języka. Nowoczesne modele mogą także analizować obrazy, dźwięk, wideo oraz dane numeryczne, co czyni je niezwykle wszechstronnymi narzędziami w biznesie. Dzięki AI możliwe jest nie tylko automatyzowanie powtarzalnych zadań, ale także wykrywanie wzorców w dużych zbiorach danych, przewidywanie trendów czy wspomaganie decyzji strategicznych w firmach. 

Kim są agenci AI?

„Agenci AI” to inteligentne systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego, modelach przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz Dużych Modelach Językowych (LLMs). Ich zadaniem jest automatyzacja procesów, wspieranie decyzji oraz interakcja z użytkownikami w sposób naturalny i dostosowany do kontekstu. 

Oznacza to, że wirtualni asystenci bazują na znanych i popularnych LLM’ach jak na przykład: Chat GPT, Gemini, Claude, Mistral, czy Deep Seek które potrafią generować spójne odpowiedzi, analizować teksty oraz dostosowywać się do kontekstu rozmowy.

Agenci AI różnią się jednak od samych modeli językowych tym, że są zaprojektowani do wykonywania określonych zadań w sposób autonomiczny. W praktyce oznacza to, że są wyposażeni w dodatkowe moduły, które umożliwiają im zdobywanie informacji, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz podejmowanie decyzji na podstawie reguł biznesowych. 

W przeciwieństwie do klasycznych chatbotów, agenci AI nie tylko odpowiadają na pytania, ale mogą także obsługiwać skomplikowane procesy, integrować się z systemami firmowymi oraz uczyć się na podstawie interakcji z użytkownikami. Dzięki temu są wykorzystywani w wielu obszarach – od wsparcia administracyjnego i analizy dokumentów po automatyzację procesów operacyjnych w przedsiębiorstwach.  

Przeczytaj także: Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej

Działanie agentów AI opiera się na kilku kluczowych elementach: 

 

    • Interfejs komunikacyjny – pozwala agentowi na interakcję z użytkownikiem poprzez tekst, mowę lub inne formaty danych. 
    • Silnik decyzyjny – oparty na modelach AI i regułach biznesowych, umożliwia analizę sytuacji i wybór optymalnych działań. 
    • Integracja z zewnętrznymi systemami – Agenci AI często działają w połączeniu z bazami danych, aplikacjami biznesowymi (ERP, CRM) czy usługami chmurowymi, co pozwala im na dostęp do aktualnych informacji. 
    • Automatyzacja działań – mogą wykonywać konkretne zadania, np. generować raporty, przetwarzać wnioski, wysyłać powiadomienia czy inicjować określone procesy w systemach IT. 

Jakie są typy agentów AI?

Agenci AI mogą przyjmować różne formy w zależności od ich zastosowania i poziomu autonomii. Dzięki zaawansowanym modelom sztucznej inteligencji potrafią wspierać użytkowników w szerokim zakresie działań – od obsługi klienta po analizę danych i zarządzanie procesami biznesowymi. 

Możemy wyróżnić kilka głównych typów agentów AI: 

 

    • Agenci konwersacyjni – obejmują chatboty i voiceboty, które prowadzą interakcje z użytkownikami za pomocą tekstu lub mowy. Mogą odpowiadać na pytania, obsługiwać zapytania klientów i wspierać procesy sprzedażowe. 
    • Agenci analityczni – specjalizują się w przetwarzaniu i interpretacji danych. Wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do analizy trendów, wykrywania anomalii oraz generowania raportów. 
    • Agenci operacyjni – automatyzują zadania biznesowe, integrując się z systemami firmowymi. Mogą zarządzać dokumentacją, przetwarzać dokumenty czy koordynować działania w ramach firmowych procesów. 
    • Agenci autonomiczni – działają samodzielnie, podejmując decyzje w oparciu o zgromadzone dane i określone reguły biznesowe. Wykorzystywane są m.in. w logistyce, zarządzaniu zasobami czy dynamicznym planowaniu operacji. 
    • Agenci wspierający decyzje – dostarczają rekomendacje na podstawie zaawansowanej analizy danych, pomagając menedżerom i specjalistom w podejmowaniu strategicznych decyzji. 

Każdy z tych typów może działać samodzielnie lub współpracować z innymi systemami, tworząc złożone środowisko oparte na sztucznej inteligencji. W kolejnych częściach przyjrzymy się konkretnym zastosowaniom agentów AI oraz ich wpływowi na efektywność operacyjną firm. 

Rozwiązanie chmurowe czy lokalne, czyli jak można wdrożyć agenta AI w środowisko firmowe?

Zastosowanie Agenta AI w organizacji wymaga wyboru odpowiedniego modelu wdrożenia, który będzie najlepiej odpowiadał wymaganiom biznesowym, technicznym i regulacyjnym. Firmy mogą zdecydować się na rozwiązanie chmurowe (SaaS) lub lokalne (On-Premise), w zależności od potrzeb w zakresie elastyczności, bezpieczeństwa oraz integracji z istniejącymi systemami. 

Wybór odpowiedniego modelu zależy od wielu czynników, które przedstawiamy w poniższej tabeli. 

Porównanie SaaS vs On-Premise
Kryterium SaaS (Chmura) On-Premise (Lokalne)
Model wdrożenia Oparty na chmurze (AWS, Azure, Google Cloud) Działa na własnej infrastrukturze firmy
Infrastruktura Dostawca usług chmurowych Serwery lokalne
Koszty początkowe Niskie Wysokie
Koszty operacyjne Abonament/subskrypcja Stałe koszty utrzymania i energii
Skalowalność Bardzo wysoka Ograniczona (zależna od sprzętu)
Bezpieczeństwo danych Ograniczone (przetwarzanie poza firmą) Wysokie (pełna kontrola nad danymi)
Zgodność z regulacjami Może wymagać dodatkowych umów i certyfikacji Łatwiejsze spełnienie wymagań regulacyjnych
Łatwość wdrożenia Łatwe i szybkie Wymaga zakupu sprzętu i konfiguracji
Aktualizacje i utrzymanie Automatyczne, dostarczane przez dostawcę Samodzielne zarządzanie i aktualizacje
Integracja z systemami firmowymi Dobre wsparcie przez API i gotowe integracje Pełna kontrola, ale może wymagać dodatkowej integracji

Wybór odpowiedniego modelu wdrożenia – chmurowego lub lokalnego– zależy od indywidualnych wymagań przedsiębiorstwa w zakresie bezpieczeństwa, kosztów oraz integracji z istniejącymi systemami. Niezależnie od wybranej strategii, agenci AI mogą znacząco podnieść efektywność operacyjną i umożliwić pracownikom skupienie się na zadaniach wymagających kreatywności i strategicznego myślenia. 

Rozwój technologii AI to zdecydowanie jeden z najsilniejszych trendów technologicznych ostatnich lat, dlatego warto już teraz zastanowić się, jak Agenci AI mogą wspierać rozwój Twojej firmy i stać się kluczowym elementem jej cyfrowej transformacji. 

Stworzymy Agenta AI dla Twojej firmy

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się jak możemy pomóc Ci we wdrożeniu nowego rozwiązania na bazie AI.
Kontakt

Artykuł Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7480 Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej https://inero-software.com/pl/poznaj-swojego-osobistego-agenta-ai-case-study-dla-firmy-spedycyjnej/ Fri, 21 Feb 2025 10:33:14 +0000 https://inero-software.com/?p=7259 Agenci AI mogą znaleźć zastosowanie w wielu branżach jak np. bankowość, sprzedaż czy zarządzanie zasobami ludzkimi. W tym tekście wykorzystamy przykład firmy spedycyjnej, która codziennie obsługuje od kilku do kilkudziesięciu frachtów.

Artykuł Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji znajdują coraz szersze zastosowanie. Od projektowania prostych grafik, tłumaczeń, aż po zaawansowanie analizowanie dokumentów, maili i baz danych. W tym tekście pokażemy jeden z praktycznych przykładów wykorzystania takiego asystenta w praktyce.  

Obszar zastosowania Agentów AI jest bardzo szeroki i wciąż odkrywany jest ich potencjał.  Do największych zalet asystentów opartych na sztucznej inteligencji możemy zaliczyć: 

1. Automatyzacja rutynowych procesów

Agenci AI mogą wykonywać powtarzalne zadania, takie jak obsługa zapytań klientów, analiza dokumentów czy zarządzanie danymi, co redukuje koszty operacyjne i zwiększa efektywność.

 

2. Personalizacja interakcji z klientem

Dzięki analizie danych agenci AI mogą dostarczać spersonalizowane rekomendacje i oferty, co zwiększa zaangażowanie klientów i poprawia ich doświadczenia.

 

3. Szybkość i dostępność

AI działa 24/7, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi i obsługę w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w sektorach wymagających szybkiej reakcji, takich jak e-commerce, finanse czy logistyka.

 

4. Zaawansowana analiza danych

Agenci AI mogą przetwarzać duże ilości danych w krótkim czasie, identyfikując wzorce i zależności, co wspiera podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

 

5. Optymalizacja procesów decyzyjnych

Dzięki modelom predykcyjnym AI wspiera podejmowanie decyzji w obszarach takich jak prognozowanie popytu, zarządzanie ryzykiem czy optymalizacja łańcucha dostaw.

6. Integracja z istniejącymi systemami

Nowoczesne rozwiązania AI można łatwo wdrożyć w ramach istniejących systemów ERP, CRM czy platform analitycznych, co zwiększa ich funkcjonalność.

Praktyczny przykład wykorzystania Agenta AI w branży transportowej

Agenci AI mogą znaleźć zastosowanie w wielu branżach jak np. bankowość, sprzedaż czy zarządzanie zasobami ludzkimi. W tym tekście wykorzystamy przykład firmy spedycyjnej, która codziennie obsługuje od kilku do kilkudziesięciu frachtów.  

 

Praca spedytorów wiąże się z koniecznością ciągłej komunikacji i weryfikacji wielu dokumentów. Każde z tych zadań, wiąże się z czasem, którego często bywa za mało, a wtedy łatwo o błędy. 

 

Jak więc lepiej zarządzać czasem? Automatyzując zadania, które są powtarzalne i przewidywalne. To zadanie dla Agenta AI. Oto przykład stworzonego przez nas asystenta, opartego na Dużym Modelu Językowym Gemini od Google.  

 

Możemy go wykorzystać na przykład w poniższym scenariuszu: 

 

Spedytor otrzymuje mail, w którym powinny być polisa ubezpieczeniowa wraz z potwierdzeniem jej opłacenia. Agent AI samodzielnie, bez wywołania sprawdza czy otrzymany mail zawiera wspomniane wcześniej załączniki. Jeśli są dołączone, to w kolejnym kroku sprawdza następujące informacje: 

W polisie ubezpieczeniowej: 

    • Numer polisy 
    • Okres ubezpieczenia i czy jest ona aktualnie ważna  
    • Kto jest ubezpieczony, wraz z numerem identyfikacji podatkowej i adresem 
    • Numer konta na jaki należy przelać składkę  

W potwierdzeniu przelewu: 

    • Tytuł przelewu 
    • Kwota 
    • Numer konta 
    • Data płatności 
    • Czy przelew dotyczy przesłanej polisy (np. na podstawie tytułu, numeru konta) 

Następnie Agent AI przenosi znalezione dane do wskazanego pliku excel, który jest na bieżąco aktualizowany. Plik z danymi może być formatowany, np. oznaczać kolorem czerwonym wpisy, w których polisa jest nieważna albo nie została zweryfikowana płatność. 

 

W ten prosty sposób, zamiast przeglądać skrzynkę mailową w poszukiwaniu właściwych wiadomości, spedytor może sprawdzić w pliku exel czy otrzymał dokumenty od konkretnego nadawcy i czy są one poprawne. To duża oszczędność czasu i pewność, że dane są prawidłowe.  

 

Jest wiele możliwości dalej rozbudowy naszego Asystenta AI. Możemy integrować go z innymi narzędziami, jak na przykład Slack lub inny komunikator, by wysłać powiadomienia o brakach w dokumentach albo by generować automatyczne odpowiedzi na wiadomości. Agent oparty na sztucznej inteligencji może być dostosowany do indywidualnych potrzeb danej firmy, jej działu lub indywidualnego stanowiska. 

Chcesz poznać możliwości Agentów AI?

Umów spotkanie. Chętnie porozmawiamy o możliwościach.
UMÓW SPOTKANIE

Artykuł Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7259