Od pilotażu do realnych wdrożeń AI. Przewodnik krok po kroku dla organizacji, które chcą wdrażać AI świadomie i odpowiedzialnie.
W tym numerze
Wprowadzenie · AI w liczbach
Pod kątem zastosowania AI Polska uchodzi za „otwarty" rynek, ale tylko około 5,9% firm wykorzystuje AI operacyjnie — jeden z ostatnich wyników w UE. AI funkcjonuje w organizacjach, ale często poza formalnymi procesami i kontrolą — „shadow AI".
Jedynie około 1/4 inicjatyw AI osiąga zakładane rezultaty. Wiele projektów pozostaje na etapie eksperymentów. Ten przewodnik pokazuje krok po kroku, jak wdrażać rozwiązania oparte na modelach AI — skutecznie i odpowiedzialnie.
Dane rynkowe · UE · 2024–2025
Wspieramy organizacje w odpowiedzialnym i skutecznym wdrażaniu AI — od opracowania strategii po realne efekty operacyjne.
Zespół łączy doświadczenie badawczo-rozwojowe z ponad 15-letnią praktyką we wdrażaniu technologii w dużych organizacjach. Należymy do wąskiego grona specjalistów rozwijających i wdrażających polskie duże modele językowe (LLM).
Projektujemy systemy, które skracają czas pracy z dokumentami, automatyzują powtarzalne czynności i usprawniają przepływ informacji.
Rozdział · Playbook
Problem → Hypothesis → Pilot → Measure → Scale.
Playbook · Fig. 01
Gotowość organizacji
Filar 01 · Fundament
Dokumenty, procedury, regulaminy, korespondencja — w różnych formatach, często rozproszone i nieustrukturyzowane. Jakość danych w największym stopniu determinuje jakość działania systemów AI.
Skuteczne wdrożenie wymaga przemyślanego podejścia do jakości, aktualności i struktury danych.
Filar 02
Wykorzystywane systemy, sposób przechowywania danych, możliwości integracji. Zaawansowane modele wymagają wydajnych zasobów — w szczególności GPU.
W sektorach regulowanych szczególne znaczenie mają bezpieczeństwo i lokalizacja danych — chmura, hybryda, on-premise.
Filar 03
AI literacy — świadomość możliwości, ograniczeń i ryzyk. Jasne role, ścieżki decyzyjne, podział odpowiedzialności.
Wdrożenia AI mają charakter iteracyjny. Brak jasnych ról prowadzi do rozproszenia inicjatyw i problemów ze skalowaniem.
Wybór nie powinien opierać się na popularności modeli ani deklaracjach producentów, lecz na ich rzeczywistym działaniu w kontekście własnych danych.
Najlepszym sposobem oceny jest benchmark — zestaw zadań i kryteriów, który pozwala porównać modele w tych samych warunkach. Benchmark bazujący na danych organizacji pozwala szybko i rzetelnie ocenić jakość odpowiedzi, ich zgodność z danymi i dopasowanie do potrzeb.
Benchmark pozwala przejść od deklaracji producentów do mierzalnej oceny i racjonalnej decyzji technologicznej.
Wyniki szybko pokazują ograniczenia modeli ogólnego przeznaczenia — brak dostępu do aktualnych dokumentów i wewnętrznej wiedzy, ograniczona znajomość języka polskiego i lokalnego kontekstu. Generowane treści mogą zawierać kalki językowe i uproszczenia.
W systemie RAG odpowiedzi generowane są na podstawie dokumentów organizacji — regulaminów, procedur, dokumentacji wewnętrznej. System działa dwuetapowo: najpierw wyszukuje trafne fragmenty, potem tworzy odpowiedź.
Każdy fragment przetwarzany jest na dwie reprezentacje: semantyczną (embedding) oraz tekstową (BM25). Zapytanie analizowane jest równolegle przez oba mechanizmy — szerszy zestaw (20–50) zawężany przez reranker do top 5–10 wyników dla modelu językowego.
Na architekturze RAG opiera się Wirtualny Asystent w mObywatel — ponad 11 milionów użytkowników.
RAG dopasowuje system do wiedzy i procedur organizacji, zwiększa wiarygodność odpowiedzi, ogranicza halucynacje i zapewnia większą kontrolę nad danymi.
Korzystanie z ogólnodostępnych narzędzi AI oznacza przekazywanie informacji do zewnętrznych systemów bez kontroli — ryzyko ujawnienia danych, naruszenia regulacji i zależność od dostawcy.
W infrastrukturze krytycznej pełną zgodność z cyberbezpieczeństwem zapewnia on-premise.
Zastosowanie modeli rozwijanych na danych polskojęzycznych — PLLuM czy Bielik — pozwala uzyskać lepsze dopasowanie do lokalnego kontekstu językowego i prawnego oraz bardziej naturalną komunikację.
Jako współtwórcy modeli PLLuM i realizatorzy ich wdrożeń w administracji publicznej obserwowaliśmy jak systemy AI działają w praktyce. Rozwijamy i wdrażamy je w różnych organizacjach, w tym w sektorach regulowanych i infrastrukturze krytycznej.
Wykorzystanie modeli otwartych zwiększa kontrolę nad danymi i ogranicza zależność od zewnętrznych dostawców.
Szkolenie użytkowników · obowiązek AI Act
Wymiar 01 · Fundament
Intuicyjne zrozumienie, jak działa system i jakie ma ograniczenia. Nie wykład z informatyki, lecz praktyczna świadomość — co AI potrafi, czego nie i jak rozpoznać ryzyko.
AI Act nakłada obowiązek zapewnienia odpowiedniego poziomu wiedzy użytkowników — szkolenia to nie tylko dobra praktyka, lecz wymóg regulacyjny.
Wymiar 02
System opiera się na określonej bazie wiedzy. Jakość zależy od sposobu zadawania pytań. Weryfikacja bywa konieczna. Użytkownik powinien wiedzieć, czego system może nie wiedzieć.
Wymiar 03
W których momentach sięgnąć po wsparcie systemu, jak to wygląda w praktyce, jakie zmiany wprowadza. Szkolenie powiązane z realnymi scenariuszami pracy danego zespołu.
O powodzeniu projektów nie decyduje wybór modelu, lecz sposób podejścia do całego procesu. Kluczowe znaczenie mają dobrze przygotowane dane, jasno zdefiniowane cele oraz gotowość do sukcesywnego rozwijania rozwiązania.
Zaczynaj od konkretnych problemów, testuj na własnych danych, buduj kontrolowanie i stopniowo — traktuj wdrożenie jako proces, nie jednorazowy projekt.
Organizacje, które podejdą do wdrożenia świadomie i uporządkowanie, mogą stosunkowo szybko zobaczyć realne efekty — nie tylko oszczędności czasu, ale także lepszą jakość decyzji i komunikacji.
Zapraszamy do kontaktu
Issue № 04 · 2026 · WarsawPrinted with care.