— DLA IT

AI dla działu IT, sześć decyzji architektonicznych.

Dla CTO, IT directors i AI engineers. Co wybrać, czego unikać, gdzie inwestować, gdzie ciąć. Vendor-agnostic, on-prem-friendly.

— DEFINICJA

Dla IT to ścieżka yesfor.ai dla zespołów technicznych. Skupiamy się na decyzjach architektonicznych (vendor, RAG vs fine-tuning, on-prem vs cloud), cost management, observability, security. Wspieramy wewnętrzne zespoły, nie zastępujemy ich.

— UWAGA

Połowa Twojego zespołu już używa AI. Bez polityki firmy.

Badania z 2025 roku pokazują, że większość pracowników w firmach regularnie używa narzędzi AI (ChatGPT, Claude, Copilot) bez wiedzy i polityki firmy. To zjawisko nazywa się „Shadow AI”.

  • ·Wklejanie danych klientów do darmowych chatbotów (naruszenie RODO)
  • ·Kopiowanie fragmentów umów i regulaminów do „przeróbki”
  • ·Wysyłanie kodu źródłowego do analizy (wyciek IP)
  • ·Przekazywanie danych pracowników (wynagrodzenia, oceny okresowe)
78%

pracowników wnosi własne narzędzia AI do pracy (BYOAI)

Microsoft Work Trend Index, 2024

ponad połowa

wprowadza dane firmowe do publicznych narzędzi AI

Globalne badania bezpieczeństwa, 2024-2025

2-4 tyg

do wdrożenia polityki AI w firmie

yesfor.ai

— ROZWIĄZANIE

Polityka AI w firmie, audyt Shadow AI, szkolenie zespołu. Cybersecurity & AI Policy, 3 000 - 15 000 zł.

Zobacz usługę →

Sześć decyzji, które definiują projekt AI.

  1. 01

    Wybór modelu AI bez zobowiązań wobec dostawcy

    OpenAI, Anthropic, Google, modele lokalne (Mistral, Llama, Gemma 3). Dla wrażliwych danych pracujemy z LLM zamkniętymi w infrastrukturze klienta - dane nigdy nie opuszczają firmy. Każdy model ma swoje mocne strony: koszt, czas odpowiedzi, jakość, zgodność z regulacjami. Wybór zależy od konkretnego zastosowania.

  2. 02

    Architektura RAG vs fine-tuning

    RAG (Retrieval Augmented Generation) dla większości enterprise use cases. Fine-tuning rzadko opłacalny dla LLM. Vector DB + chunking strategy + reranking to 80% sukcesu.

  3. 03

    On-prem vs cloud

    Cloud (OpenAI, Anthropic, Bedrock) dla większości. On-prem (Llama, Mistral) dla finansów, ochrony zdrowia, prawa, gdzie dane nie mogą opuścić infrastruktury klienta.

  4. 04

    Cost management

    LLM costs eksplodują przy skalowaniu. Caching, batching, model routing (tańszy LLM do prostych zadań, droższy do złożonych), monitoring per use case, twarde budżety per zespół.

  5. 05

    Observability i evaluation

    Bez observability LLM driftuje cicho. Logi promptów, metryki jakości, A/B testy modeli, regression tests. Bez tego pierwszy incydent kończy projekt politycznie.

  6. 06

    Security i prompt injection

    Prompt injection to top OWASP risk dla LLM apps (2025). Input sanitization, output filtering, sandboxing, rate limiting, audit logs. Tradycyjny security stack nie pokrywa LLM.

„Większość projektów AI nie pada na modelu, pada na integracjach z master data.”

Manifest yesfor.ai

Tech Principle

Cztery kategorie integracji.

— Master Data

  • · ERP (SAP, IFS, Comarch)
  • · CRM (Salesforce, HubSpot, custom)
  • · Hurtownie danych

— Document stores

  • · SharePoint, Confluence
  • · Google Drive, Dropbox
  • · Custom DMS

— Comms

  • · Slack, MS Teams
  • · Email (Outlook, Gmail)
  • · Ticketing (Jira, Linear)

— Custom

  • · Internal APIs
  • · Data lakes (S3, ADLS)
  • · Event streams (Kafka)

— DLA ZESPOŁÓW IT

Wsparcie miesięczne albo wdrożenie pod klucz.

Wsparcie IT →Wdrożenie pod klucz