Infrastruktura AI

My budujemy infrastrukturę AI. Ty skupiasz się na biznesie.

Gotowe narzędzia AI rozwiązują ogólne problemy. Twój biznes ma specyficzne. Projektujemy, budujemy i wdrażamy dedykowane rozwiązania AI na Twojej infrastrukturze: systemy RAG, automatyczną analizę, inteligentne workflow i więcej. Wszystko self-hosted, privacy-first, bez vendor lock-in. Ty jesteś właścicielem kodu, danych i rozwiązania.

Darmowa konsultacja Zobacz inne rozwiązania AIOps

Twoja infra

Każde rozwiązanie działa na Twojej chmurze lub on-premises. Dane nigdy nie opuszczają Twojego środowiska.

Twój kod

Pełny handoff kodu źródłowego. Bez proprietary wrapperów, bez vendor lock-in. Forkuj, modyfikuj, jesteś właścicielem.

Najpierw PoC

Każde rozwiązanie walidujemy proof of concept przed pełnym buildem. Bez zmarnowanej inwestycji.

Produkcyjnie

Nie demo. IaC, CI/CD, monitoring, alerty, dokumentacja. Produkcyjny poziom od pierwszego dnia.

Dlaczego dedykowane AI

ChatGPT potrafi odpowiadać na pytania. Ale czy potrafi przeanalizować Twoje logi testów?

Generyczne narzędzia AI są potężne, ale ślepe na Twoje dane, procesy i domenę. Dedykowane rozwiązania AI podłączają się bezpośrednio do Twoich systemów i rozwiązują konkretne problemy biznesowe.

🎯

Rozwiązuje Twój konkretny problem

To nie ogólny chatbot. System zaprojektowany wokół Twoich danych, workflow i logiki biznesowej. Trenowany na Twoich dokumentach, podpięty do Twoich narzędzi, dopasowany do zespołu.

🔒

Dane zostają u Ciebie

Wrażliwe dokumenty, dane klientów, kod źródłowy, wyniki testów — nic nie opuszcza Twojej infrastruktury. Self-hosted modele, gdy trzeba. Zewnętrzne API tylko przez kontrolowany gateway.

📈

Mierzalne ROI

Każdy projekt zaczyna się od jasnego problemu biznesowego i kryteriów sukcesu. Śledzimy wpływ od PoC do produkcji. Jeśli PoC nie udowodni wartości — nie budujemy dalej.

Co budujemy

Realne rozwiązania dla realnych problemów biznesowych

To przykłady rozwiązań, które zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy. Każde zaczęło się od konkretnego pain pointu i skończyło produkcyjnym systemem działającym 24/7 na infrastrukturze klienta.

📄

RAG na dokumentach wewnętrznych

Problem

Pracownicy tracą 30+ minut na przeszukiwanie Confluence, SharePointa i dysków współdzielonych w poszukiwaniu odpowiedzi ukrytych gdzieś w tysiącach dokumentów.

Co budujemy

System retrieval-augmented generation indeksujący całą bazę wiedzy. Pracownicy zadają pytania w języku naturalnym i dostają odpowiedzi z odniesieniami do źródeł. Self-hosted, respektuje uprawnienia, zgodny z RODO.

⚡Odpowiedzi w 30 sekund zamiast 30 minut. Wiedza zostaje w firmie. Szybszy onboarding.

👤

AI dla HR i rekrutacji

Problem

Zespoły HR ręcznie przeglądają setki CV na jedno stanowisko. Bias trudno kontrolować. Screening trwa dni lub tygodnie.

Co budujemy

System matchingu i oceny kandydatów oparty o AI. Analizuje CV względem wymagań, generuje ustrukturyzowane oceny, podpowiada pytania rekrutacyjne dopasowane do profilu każdego kandydata. Wszystkie dane zostają wewnętrznie.

⚡Time-to-shortlist skrócony o 70%. Ustrukturyzowane scoring ogranicza nieświadomy bias. Dane kandydatów nie opuszczają Twoich systemów.

🧪

Analiza logów testowych

Problem

Zespoły QA tracą godziny na analizę failów regresji w ponad 1000 testach. Root cause pogrzebane w logach. Te same failowki wracają.

Co budujemy

Silnik automatycznej analizy zbiera wyniki testów, koreluje failowki między pakietami, wykrywa wzorce i sugeruje root cause na bazie danych historycznych. Integruje się z pipeline’em CI/CD.

⚡Identyfikacja root cause w minuty zamiast godzin. Powtarzające się failowki oznaczane automatycznie. QA skupia się na naprawie, nie na kopaniu.

🔄

CI/CD wspierane przez AI

Problem

Pipeline’y wdrożeniowe psują się nieprzewidywalnie. Code review trwa za długo. Zespoły nie wiedzą, czy release jest ryzykowny, dopóki nie trafi na produkcję.

Co budujemy

Inteligentna analiza pipeline’u oceniająca ryzyko wdrożenia na podstawie zmian w kodzie, historycznych wzorców fail i pokrycia testów. Automatyczne sugestie w code review. Smart test selection — uruchamiamy tylko to, co ma znaczenie.

⚡Ocena ryzyka wdrożenia przed każdym release’em. 40% mniej failowek pipeline’u. Czas code review skrócony o połowę.

📋

Automatyzacja dokumentacji compliance

Problem

Utrzymywanie dokumentacji SOC 2, ISO 27001 czy NIS2 jest mozolne. Dokumenty starzeją się w tygodnie. Audytorzy za każdym razem znajdują luki.

Co budujemy

System AI czyta Twoje Infrastructure as Code, konfiguracje bezpieczeństwa i polityki, a następnie automatycznie generuje i utrzymuje dokumentację compliance. Wykrywa drift między dokumentacją a rzeczywistością.

⚡Dokumentacja compliance zawsze aktualna. Czas przygotowania do audytu krótszy o 80%. Drift wykrywany w godziny, nie miesiące.

🏗

Twój własny use case

Problem

Masz konkretny problem biznesowy, którego nie rozwiążą gotowe narzędzia. Twoje dane są unikalne, procesy specyficzne, a wymagania wykraczają poza to, co radzi sobie generyczne AI.

Co budujemy

Zaczynamy od 2-tygodniowej analizy potrzeb: rozumienia Twoich danych, mapowania workflow, zdefiniowania kryteriów sukcesu. Potem budujemy PoC, aby zwalidować podejście, zanim ruszymy z pełnym buildem.

⚡Rozwiązanie zbudowane pod Twój dokładny problem, na Twojej infrastrukturze, z Twoich danych. Bez kompromisów.

Nasz proces

Od problemu biznesowego do systemu produkcyjnego w 6 krokach

Każdy projekt prowadzimy wg tego samego sprawdzonego procesu. Weryfikujemy, zanim zbudujemy, i przekazujemy wszystko, gdy skończymy.

Krok 1

Analiza potrzeb

Rozumiemy Twój problem, zanim zaproponujemy rozwiązanie.

→ Definicja problemu biznesowego i kryteriów sukcesu
→ Audyt danych: co istnieje, gdzie, w jakim formacie
→ Mapowanie workflow: jak zespół pracuje dzisiaj
→ Ocena feasibility: czy AI to rozwiąże i czy się opłaca
→ Rekomendacja go/no-go (szczerze powiemy, jeśli AI to nie jest odpowiedź)

Krok 2

Architektura i PoC

Projektujemy rozwiązanie i udowadniamy, że działa, zanim się zobowiążesz.

→ Dokument architektury rozwiązania
→ Wybór modelu: open-source vs API, hostowany vs self-hosted
→ Rekomendacja stacka technologicznego
→ Działający PoC na podzbiorze Twoich danych
→ Ewaluacja PoC względem zdefiniowanych kryteriów sukcesu

Krok 3

Build i wdrożenie

Pełne wdrożenie produkcyjne na Twojej infrastrukturze.

→ Kod aplikacji: API, pipeline’y, integracje
→ Infrastructure as Code (Terraform, Helm)
→ Pipeline CI/CD dla samego systemu AI
→ Monitoring, alerting i observability
→ Przegląd i hardening bezpieczeństwa

Krok 4

Integracja

Łączymy rozwiązanie z Twoimi obecnymi narzędziami i workflow.

→ Połączenia ze źródłami danych (bazy, API, file systems)
→ Integracja SSO i kontroli dostępu
→ Integracja pipeline’u CI/CD (dla use case’ów DevOps)
→ Narzędzia komunikacyjne (Slack, Teams, e-mail)
→ Istniejące dashboardy i narzędzia raportowe

Krok 5

Handoff i szkolenia

Twój zespół przejmuje rozwiązanie. Upewniamy się, że jest gotowy.

→ Pełna dokumentacja: architektura, operacje, troubleshooting
→ Sesje code walkthrough z Twoim zespołem inżynierskim
→ Szkolenia dla zespołów biznesowych
→ Runbook do typowych operacji i reakcji na incydenty
→ Formalny sign-off transferu wiedzy

Krok 6

Managed support (opcjonalnie)

Stałe utrzymanie, monitoring i optymalizacja.

→ Monitoring wydajności modeli i retraining
→ Aktualizacje infrastruktury i patche bezpieczeństwa
→ Przeglądy optymalizacji kosztów
→ Iteracje feature’ów na podstawie feedbacku
→ Dostępne w ramach pakietu DevOps as a Service

Technologie, z którymi pracujemy

Dobieramy narzędzia do zadania, nie na odwrót

Bez ideologicznego przywiązania do jakiegokolwiek frameworka. Wybieramy na podstawie Twoich wymagań, infrastruktury i tego, co najszybciej da rezultaty.

✓

Dostawcy LLM

OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Mistral, Cohere. Do self-hostingu: Llama, Qwen, DeepSeek przez vLLM lub Ollama. Przed wyborem benchmarkujemy modele na Twoich realnych danych.

✓

Frameworki RAG

LlamaIndex, LangChain, Haystack. Bazy wektorowe: Qdrant, Weaviate, pgvector. Modele embeddingów dobierane pod use case i wymagania językowe.

✓

Orkiestracja

LangGraph, CrewAI, dedykowane pipeline’y. Do złożonych workflow z wieloma krokami, użyciem narzędzi i human-in-the-loop. Frameworki agentowe, gdy potrzebna autonomia.

✓

Observability

Langfuse do tracingu LLM. Grafana i Prometheus dla infrastruktury. OpenLLMetry do standaryzowanych metryk AI. Dedykowane dashboardy pod KPI biznesowe.

✓

Infrastruktura

Terraform, Helm, Docker, Kubernetes. Wdrożenia w Azure, AWS, GCP lub on-premises. Pełne IaC, bez ręcznych konfiguracji. Powtarzalne między środowiskami.

✓

CI/CD

GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps. Zautomatyzowane testy, walidacja modeli, pipeline’y wdrożeniowe. Canary deploy i strategie rollback dla systemów AI.

✓

Przetwarzanie danych

Apache Airflow, dbt, dedykowane pipeline’y ETL. Do ingestion, transformacji i indeksowania. Batch i streaming w zależności od wymagań.

✓

Bezpieczeństwo

Microsoft Presidio do PII. HashiCorp Vault do sekretów. Network policies, RBAC, szyfrowanie at rest i in transit. Hardening bezpieczeństwa jako standard, nie opcja.

Dlaczego my

Inżynierowie AI, którzy rozumieją infrastrukturę

🔧

DevOps DNA

Nie jesteśmy czystym AI consultingiem. Przychodzimy z DevOps i platform engineering. Każde rozwiązanie AI budujemy z porządnym IaC, CI/CD, monitoringiem i operacjami produkcyjnymi od początku. Bez Jupyter notebooków na produkcji.

🔐

Security by default

Filtrowanie PII, izolacja sieci, szyfrowanie, RBAC, audit logging. To nie są płatne dodatki. Są wbudowane w każdy projekt, bo tak właśnie powinna działać infrastruktura.

🤝

Szczerze o feasibility

Jeśli AI nie jest odpowiedzią na Twój problem — powiemy Ci to. Jeśli ROI nie uzasadnia inwestycji — powiemy to w analizie potrzeb. Wolimy stracić projekt niż zbudować coś, co nie daje wartości.

🏠

Pełny handoff ownershipu

Gdy skończymy, Ty jesteś właścicielem wszystkiego: kodu, infrastruktury, dokumentacji. Bez proprietary zależności, bez stałych opłat licencyjnych, bez lock-inu. Twój zespół może samodzielnie uruchamiać, modyfikować i rozszerzać rozwiązanie.

Działa z naszymi pozostałymi usługami AIOps

Dedykowane rozwiązania integrujące się z pełnym stackiem

🛡

Zacznij od AIShield

Nie wiesz, gdzie AI pomoże najbardziej? Audyt AIShield zmapuje obecne użycie AI i wskaże największe szanse oraz pain pointy. Wnioski staną się briefem dla Twojego projektu AIForge.

Dowiedz się więcej o AIShield →

🖥

Działaj przez AIWorkspace

Dedykowane rozwiązania mogą działać przez warstwę bezpieczeństwa AIWorkspace. To samo filtrowanie DLP, to samo śledzenie kosztów, to samo audit logging. Jedna platforma dla całego AI — czy to chat, agenci, czy dedykowane aplikacje.

Dowiedz się więcej o AIWorkspace →

Najczęściej zadawane pytania

Popularne pytania o dedykowane projekty AI

Ile trwa typowy projekt?

Zależy od złożoności. Prosty system RAG to 4-6 tygodni z PoC włącznie. Bardziej złożone projekty (integracja wielu systemów, custom training modeli, workflow agentowe) — 8-12 tygodni. Analiza potrzeb (1-2 tygodnie) daje dokładny timeline przed zobowiązaniem.

Ile to kosztuje?

Projekty custom wyceniamy indywidualnie. PoC RAG zwykle startuje od kosztu 2-3 tygodni pracy seniora inżyniera. Pełne buildy produkcyjne zależą od zakresu. Szczegółową wycenę przekazujemy po analizie potrzeb — wiesz dokładnie, za co płacisz, zanim build ruszy.

Czy możemy używać istniejących danych bez ich przenoszenia?

Tak. Nasze rozwiązania łączą się z Twoimi danymi tam, gdzie są: bazy, API, file systems, SharePoint, Confluence, S3. Nie wymagamy migracji danych. Przy systemach RAG indeksujemy dokumenty w miejscu i trzymamy embeddingi na Twojej infrastrukturze.

Czy potrzebujemy GPU lub specjalnego sprzętu?

Tylko jeśli chcesz uruchamiać modele open-source lokalnie. Większość rozwiązań dobrze działa z hostowanymi w chmurze API LLM (OpenAI, Anthropic) routowanymi przez Twój AIWorkspace. Jeśli potrzebujesz self-hosted modeli ze względu na wrażliwość danych, pomożemy skonfigurować infrastrukturę GPU u Twojego dostawcy chmury.

Co jeśli PoC nie zadziała?

Wtedy nie budujemy dalej. O to właśnie chodzi w kroku PoC. Z góry definiujemy kryteria sukcesu, testujemy względem nich i wspólnie podejmujemy decyzję go/no-go. Płacisz za PoC, nie za pełny projekt, który może nie dostarczyć wartości. Jeśli nie zadziałało — wyjaśniamy dlaczego i sugerujemy alternatywy.

Czy nasz zespół może to utrzymywać po handoffie?

Tak. Używamy standardowych narzędzi (Python, Docker, Terraform, Kubernetes) i dostarczamy pełną dokumentację, code walkthrough i runbooki. Jeśli Twój zespół ma doświadczenie DevOps, poradzi sobie samodzielnie. Dla zespołów wolących wsparcie oferujemy zarządzane utrzymanie w ramach DevOps as a Service.

Czy budujecie chatboty?

Jeśli potrzebujesz ogólnego interfejsu czatu AI, lepszy jest AIWorkspace. AIForge jest do rozwiązań wykraczających poza chat: automatyczna analiza, pipeline’y danych, integracje systemów, workflow agentowe i dedykowana domenowa inteligencja. Pomożemy Ci dobrać odpowiednie.

Czy możemy zacząć od małego i potem rozszerzać?

Oczywiście. Większość projektów zaczyna się od jednego use case’u i jednego zespołu. Gdy pokaże wartość, rozszerzamy: więcej źródeł danych, więcej użytkowników, więcej możliwości. Architektura od początku jest pod to przygotowana.

Masz konkretny problem, który mogłoby rozwiązać AI?

Umów 30-minutową rozmowę. Opisz problem, a powiemy, czy custom AI to dobra droga, co to wymaga i jakich rezultatów można się spodziewać.

Darmowa konsultacja Zobacz cennik