Pytania, które słyszymy przed pierwszą sesją

Pakiety mają cenę ustaloną z góry, w kwotach netto: od 500 zł za Konsultację AI do 15 000 zł za Strategię AI. Wyjątkiem są Automatyzacje i agenci AI: zaczynają się od 20 000 zł i wyceniamy je po warsztacie zakresu. Do każdej kwoty dochodzi 23% VAT, a aktualne stawki pokazuje cennik. Wycena wdrożenia jest stała i nie rośnie w trakcie budowy. Koszty narzędzi i infrastruktury, czyli licencje i chmura, zostają po stronie Państwa firmy i są znane przed decyzją. Pakiety zamawia się i rozlicza osobno, a kwota zapłacona za jeden nie przechodzi na poczet kolejnego.

Pierwsze efekty pojawiają się już w trakcie pierwszych sesji, bo od początku pracujemy na realnych zadaniach firmy. Wdrożenia liczymy zwykle w tygodniach: Strategia AI kończy się roadmapą na 90 dni, a pierwsza automatyzacja wchodzi do użycia, zanim powstanie reszta. Termin zależy głównie od dostępów i procedur po stronie firmy, bo sama budowa jest zwykle najkrótszym etapem. Dokładny harmonogram jest częścią wyceny przed startem.

Robimy jedno i drugie, bo dopiero działający kod pokazuje, czy rekomendacja była trafna. Dostarczamy chatboty i voiceboty GenAI, agentów AI, analizę dokumentów i automatyzacje procesów. Narzędzia dobieramy do problemu i do tego, co firma już ma, a pełny zakres pokazuje zakładka Technologie. Strategia i wykonanie zostają w jednych rękach, więc plan nie rozjeżdża się z realizacją.

Miarę opłacalności ustalamy jeszcze przed startem projektu. Każde zastosowanie dostaje właściciela i warunek sukcesu: co konkretnie ma się zmienić, o ile i do kiedy. Najczęściej liczymy odzyskane godziny, skrócenie czasu obsługi i jakość odpowiedzi mierzoną na bieżących sprawach. Wdrożenie zaczyna się od tego, co zwraca się najszybciej, więc pierwsze liczby pojawiają się jeszcze w trakcie projektu.

Zwykle działa to na plus: licencje są już opłacone, czy to Copilot, ChatGPT czy Gemini, a otwarte zostaje pytanie, czemu mało kto z nich korzysta. Problem rzadko leży w samym narzędziu; częściej brakuje zastosowań przypisanych do konkretnych procesów i konkretnych osób. Zaczynamy od tego, co firma już ma: przegląd obecnych licencji i sposobu ich użycia jest częścią rozpoznania, a bywa, że kończy się decyzją, że nowych narzędzi kupować nie trzeba.

To częstsza sytuacja niż idealne dane i rzadko blokuje start. Spora część zastosowań GenAI pracuje na tym, co już jest: dokumentach, mailach i plikach, bez hurtowni danych i bez działu IT. Rozpoznanie pokazuje, które tematy da się uruchomić od razu, a które wymagają najpierw uporządkowania źródeł. Tam, gdzie IT jest naprawdę potrzebne, pracujemy z dostawcą lub osobą techniczną po stronie firmy, a dokumentacja pozwala utrzymać rozwiązanie bez etatu inżyniera.

Każde wdrożenie kończy się dokumentacją powdrożeniową i przekazaniem: zespół klienta wie, jak rozwiązanie działa, jak je zmieniać i czego pilnować. Utrzymanie po naszej stronie jest opcją, którą ustalamy jawnie przy wycenie projektu. Drobne poprawki w okresie stabilizacji są częścią zakresu. Rozwiązania budujemy w środowisku firmy, więc nie powstaje zależność od naszej infrastruktury ani abonament u nas.

NDA podpisujemy na życzenie przed pierwszą rozmową merytoryczną. Dane klientów nie trafiają do trenowania modeli, a narzędzi AI używamy na warunkach, które to wykluczają. Przy współpracy obejmującej dane osobowe udostępniamy umowę powierzenia z art. 28 RODO przed startem prac. Tam, gdzie architektura na to pozwala, dokumenty, dane i pracujące na nich modele zostają w środowisku firmy, w jednym obwodzie bezpieczeństwa; jeżeli zastosowanie wymaga usługi spoza tego obwodu, mówimy o tym przed startem i zapisujemy to w architekturze wdrożenia.

Halucynacjami da się zarządzać inżyniersko i robimy to od pierwszego dnia projektu. Odpowiedzi kotwiczymy w firmowej bazie wiedzy (RAG), a jakość mierzymy na golden secie: zestawie realnych pytań z oczekiwanymi odpowiedziami, sprawdzanym przed każdym wydaniem. W procesach o wyższej stawce decyzję zatwierdza człowiek, a bot przekazuje rozmowę konsultantowi, gdy nie ma pewnej odpowiedzi. Po starcie działa monitoring jakości, więc ewentualne pogorszenie widać w liczbach, zanim zobaczy je klient.

Architekturę projektujemy tak, żeby model i dostawcę dało się podmienić bez przebudowy całości. Pracujemy z modelami OpenAI, Anthropic, Google i open source, a model dobieramy osobno do każdego zadania: tańsze obsługują proste kroki, mocniejsze wchodzą tam, gdzie o wyniku decyduje jakość odpowiedzi. Kod, prompty i dokumentacja wdrożenia zostają po stronie firmy z prawem do korzystania na potrzeby własnej działalności, bez ograniczenia czasowego, więc zmiana dostawcy, także nas, nie zaczyna się od zera. Zakres praw do wyników i do naszych elementów wielokrotnego użytku określają Warunki współpracy załączane do każdej wyceny.

Współpracę z IT i bezpieczeństwem traktujemy jako naturalną część projektu. Wdrażamy wewnątrz firmowego ekosystemu (M365, Azure, CRM, ERP, API), więc przechodzimy przez przyjęte procedury: przegląd bezpieczeństwa, uprawnienia i zasady dostępu do danych. Wymagania IT wchodzą do planu na samym początku, bo to one częściej wyznaczają termin wdrożenia niż sama budowa. Architekturę i dostępy dokumentujemy tak, żeby przegląd po stronie firmy przebiegł sprawnie.

Ocena ryzyk i wymogów RODO oraz EU AI Act jest częścią pakietu Strategia AI: klasyfikacja zastosowań, obieg danych, obowiązki informacyjne oraz punkty, w których decyzję musi zatwierdzić człowiek. Zastosowania projektujemy tak, żeby obowiązki dało się wykazać w dokumentacji od pierwszego dnia. Taka ocena ma charakter doradczy i wdrożeniowy; porady prawnej nie zastępuje, co wprost zapisaliśmy w regulaminie.