Wdrożenia AI
Lokalne AI dla firm — modele i agenci na Waszym sprzęcie, nie w chmurze
Edge AI to wdrożenie, w którym model językowy i agent działają na serwerze lub stacji roboczej w Twojej firmie. Dane klientów, umowy i know-how nigdy nie wychodzą na zewnątrz. Płacisz raz za sprzęt i wdrożenie, nie za każde zapytanie do API.
„Chcemy AI, ale nasze dane nie mogą wyjść z firmy"
To zdanie słyszymy od kancelarii, biur rachunkowych, firm medycznych i produkcyjnych z własnym know-how. I mają rację: wysyłanie umów, danych pacjentów czy receptur do publicznego API w chmurze to dla wielu branż ryzyko prawne albo wprost zakaz compliance. Druga bariera to koszty — przy dużym wolumenie opłaty per token rosną bez sufitu. Lokalne AI rozwiązuje obie rzeczy naraz: model open-weights (np. Qwen, Llama, Mistral, polski Bielik) działa na Waszym sprzęcie, za firewallem, z przewidywalnym kosztem.
Co dostajesz w ramach wdrożenia lokalnego AI
Kompletne, działające środowisko — nie eksperyment na laptopie:
- Dobór modelu open-weights pod zadanie i język polski (Qwen, Llama, Mistral, Bielik) — testujemy na Waszych realnych danych
- Dobór i konfiguracja sprzętu: od Maca mini / stacji z GPU dla małych zespołów po serwer z kartami dla większego wolumenu
- Serwowanie modelu (Ollama, vLLM, llama.cpp) z API zgodnym z OpenAI — łatwa integracja z istniejącymi narzędziami
- Agent z tool calling: dostęp do maila, kalendarza, dokumentów, baz — wszystko lokalnie, z logiem każdej akcji
- RAG na firmowych dokumentach: model odpowiada na podstawie Waszych umów, procedur i bazy wiedzy, bez wysyłania ich komukolwiek
- Zabezpieczenia i uprawnienia: kto może pytać o co, separacja danych działów, audit log
- Dokumentację, szkolenie zespołu i opcjonalne utrzymanie (aktualizacje modeli, monitoring)
Jak wdrażamy lokalne AI
- AI audyt firmy5 dni roboczych
Mapujemy procesy, identyfikujemy 3–5 miejsc gdzie AI da realny zwrot. Wynik: dokument z priorytetami i szacunkami.
- Wybór pierwszego use case2–3 dni
Wspólnie wybieramy 1 wdrożenie z największym ROI i najmniejszym ryzykiem. Definiujemy jasne metryki sukcesu.
- Pilot (proof of value)2–4 tygodnie
Budujemy działające rozwiązanie na realnych danych firmy w 2–4 tygodnie. Mierzymy efekty na kontrolnej próbce.
- Wdrożenie produkcyjne2–6 tygodni
Integracja z systemami firmy, dostępy, RODO/AI Act, szkolenie zespołu, dokumentacja.
- Iteracja i kolejne wdrożeniaciągłe
Mierzymy oszczędności, optymalizujemy, dokładamy kolejne procesy z roadmapy.
Stack i sprzęt
Modele: open-weights dobrane do zadania — od małych (4B, działają na zwykłym komputerze) po większe (30B+, wymagają GPU lub Maca z dużą pamięcią). Serwowanie: Ollama lub vLLM, API zgodne z OpenAI. Orkiestracja agentów: własny silnik krokowy z twardymi granicami uprawnień. Sami pracujemy na lokalnych agentach na co dzień — to nie teoria z konferencji, tylko nasza codzienna praktyka.
Pytania o lokalne AI
Czy lokalny model jest tak dobry jak ChatGPT / Claude?
Do większości firmowych zadań — klasyfikacja, podsumowania, odpowiedzi z bazy wiedzy, ekstrakcja danych z dokumentów — dobrze dobrany model open-weights wystarcza z zapasem. Do najtrudniejszych zadań (złożone rozumowanie, długi kod) modele chmurowe wciąż wygrywają. Dlatego często projektujemy hybrydę: dane wrażliwe przetwarza model lokalny, a zadania niewrażliwe może obsłużyć chmura. Granicę wyznaczacie Wy.
Jaki sprzęt jest potrzebny?
Mniej, niż się spodziewasz. Mały model do klasyfikacji maili czy odpowiedzi z bazy wiedzy działa na komputerze za kilka tysięcy złotych. Komfortowa praca z większym modelem (30B) to np. Mac z 32–64 GB pamięci albo stacja z jedną kartą GPU. Serwer z prawdziwego zdarzenia potrzebny jest dopiero przy wielu równoległych użytkownikach. Dobieramy sprzęt po pilocie, na zmierzonym wolumenie.
Co z RODO i AI Act?
To największa zaleta podejścia lokalnego: dane osobowe i poufne nie są przekazywane żadnemu zewnętrznemu podmiotowi, więc znika cały rozdział analizy ryzyka związany z transferem danych. Pomagamy też w dokumentacji wymaganej przez AI Act — rejestr systemów AI, klasyfikacja ryzyka, nadzór człowieka nad decyzjami agenta.
Ile kosztuje utrzymanie lokalnego AI?
Po wdrożeniu: prąd + opcjonalny abonament utrzymaniowy. Nie ma opłat per zapytanie, więc koszt nie rośnie z użyciem — przy dużym wolumenie to dramatyczna różnica względem API w chmurze. Sprzęt amortyzuje się zwykle w kilka–kilkanaście miesięcy względem rachunków za API.
Czy lokalny agent może obsługiwać maila i kalendarz?
Tak — to jeden z najczęstszych scenariuszy. Agent z tool calling czyta skrzynkę, klasyfikuje, przygotowuje odpowiedzi, zarządza kalendarzem i raportuje, a wszystko dzieje się na maszynie w firmie. Operacje wrażliwe (wysyłka maila na zewnątrz) mogą wymagać zatwierdzenia człowieka.
Internet padnie — co z AI?
Działa dalej. Model jest na Waszym sprzęcie, więc awaria łącza, limity API czy zmiana cennika dostawcy chmury nie zatrzymują pracy. Dla firm produkcyjnych i punktów obsługi to realny argument za edge AI.
Czy podpisujemy NDA?
Tak. Standardowo podpisujemy NDA przed pierwszą rozmową techniczną, jeśli klient sobie tego życzy. Wszystkie materiały, kod i dane traktujemy jako poufne.
Jak szybko możemy zacząć?
Zazwyczaj startujemy w ciągu 7–14 dni od podpisania umowy. Pierwszy etap (warsztat / discovery) możemy często umówić jeszcze w tym samym tygodniu.
Sprawdźmy, czy lokalne AI ma sens u Was
Przynieś jeden proces z danymi, których nie chcesz wysyłać do chmury. W 30 minut powiemy, jaki model i sprzęt by to udźwignął — i czy w ogóle warto.
Umów bezpłatną konsultację →