Wdrożenie AI krok po kroku
Pięć etapów: od audytu po zgodność z RODO i AI Act.
5 własnych produktów AI działa dziś na produkcji
ESTAI buduje i utrzymuje pięć własnych produktów opartych o AI. Tym samym warsztatem wdrażamy sztuczną inteligencję u Ciebie: od audytu danych, przez dobór modelu, po dokumentację RODO i AI Act. Dla firm i osób prywatnych.
Marki ESTAI
Wdrożenia AI
Nie każdy proces warto podpinać pod model — i mówimy to wprost, zanim wystawimy fakturę. Zaczynamy od audytu, a kończymy na działającym systemie z dokumentacją, którą można pokazać kontroli.
Rozmowa i przegląd procesów. Sprawdzamy, czy i gdzie AI się u Ciebie opłaci.
Asystent, który zna Wasze dokumenty i procedury — a nie ogólny czat z internetu.
Konfiguracja i nauka obsługi — z naciskiem na to, żeby prywatne dane zostały prywatne.
Jak pracujemy
Trzy belki w naszym znaku to dane, model i wdrożenie — trzy warstwy, bez których AI zostaje demem. W praktyce rozkładamy je na pięć etapów. Kliknij, żeby zobaczyć, co kończy każdy z nich.
Siadamy i przechodzimy przez to, jak pracujecie dzisiaj. Szukamy miejsc, w których AI skróci pracę o godziny, a nie o minuty — i równie uczciwie wskazujemy te, gdzie nie ma czego automatyzować.
Co macie, gdzie to leży i kto ma do tego dostęp. To najmniej efektowny etap i najczęściej pomijany — a bez uporządkowanych danych żaden model nie zacznie działać sensownie. Tu też zapada decyzja: chmura czy własny sprzęt.
Dobieramy rozwiązanie do zadania i do budżetu. Czasem to duży model językowy, czasem mały model lokalny, a czasem zwykła reguła, która zrobi to samo za darmo i bez ryzyka. Zawsze testujemy na Waszych danych.
Uruchomienie produkcyjne, integracja z Waszymi narzędziami, monitoring i kopie zapasowe. Dokładnie tak, jak utrzymujemy pięć własnych aplikacji — z tą różnicą, że tym razem to Wy dostajecie klucze.
Dokumentacja RODO i AI Act oraz przeszkolony zespół, który wie, co wolno wpisać do modelu, a czego nie. Bez tego wdrożenie jest gotowe tylko technicznie.
RODO i AI Act
Model językowy przetwarza dane osobowe tak samo jak każdy inny system — tylko trudniej powiedzieć, co dokładnie z nimi robi. Porządkujemy to, zanim wdrożenie ruszy, bo później jest drożej.
Dane, które nie mogą wyjść z firmy, nie muszą.
Wdrażamy modele działające lokalnie, na Waszym sprzęcie. Wtedy pytanie o transfer danych do dostawcy chmury po prostu nie powstaje. Robimy tak w NetGuardzie — opis niżej.
Nie zastępujemy prawnika.
Robimy warstwę techniczną i dokumentacyjną. Tam, gdzie potrzebna jest opinia prawna, mówimy to wprost i pracujemy razem z Waszym radcą.
Co porządkujemy po stronie ochrony danych osobowych:
Rozporządzenie o sztucznej inteligencji wchodzi etapami. Zaczynamy od klasyfikacji, bo od niej zależy cała reszta obowiązków:
Produkty
Nie pokazujemy slajdów z możliwościami AI — pokazujemy działające aplikacje, które sami utrzymujemy, aktualizujemy i za które odpowiadamy przed użytkownikami. To jest nasze portfolio i nasz poligon.
Ochrona sieci domowej na własnym urządzeniu: wykrywanie zagrożeń, kontrola urządzeń i podgląd tego, co naprawdę dzieje się w Twoim routerze.
AI: asystent na lokalnym modelu (Ollama/llama3.2) analizuje sieć i odpowiada po polsku. Zero chmury — dane zostają na Twoim urządzeniu.
Trzy strukturalne kursy IT po polsku: CCNA 200-301, Deep Learning i CyberOps. Wideo, quizy i laboratoria, w których faktycznie klikasz.
AI: osobny kurs Deep Learning — od wektorów po sieci neuronowe — oraz moduł bezpieczeństwa AI w ścieżce CyberOps.
Od celu do nawyku. Aplikacja, która rozbija duże postanowienia na codzienne kroki i pilnuje, żebyś przy nich został.
AI: coach rozmawia, układa plan dnia i codziennie podsumowuje postępy w Daily Briefingu — zamiast sztywnej listy zadań.
Poranna dawka wiedzy zamiast bezcelowego scrollowania. Streszczenia z wybranych źródeł, podane w kilka minut czytania.
AI: codziennie streszcza artykuły, filmy i podcasty z Twoich źródeł i układa je w jeden przejrzysty feed.
Nauka języka przez mówienie: angielski, niemiecki, włoski, chorwacki i słowacki. Rozmowy, które poprawiają błędy na bieżąco.
AI: prowadzi rozmowę, koryguje błędy po każdej wypowiedzi i buduje osobisty plan nauki z rejestru Twoich pomyłek.
Filmy
Trzy krótkie materiały — bez lektora, bez muzyki. Włącz dźwiękiem na zewnątrz, jeśli chcesz; tutaj mówią same ekrany.
Pięć etapów: od audytu po zgodność z RODO i AI Act.
Lokalny LLM analizuje sieć domową. Zero chmury.
Trzy ścieżki: CCNA, Deep Learning i CyberOps.
Case study · NetGuard
NetGuard miał odpowiadać na pytania o domową sieć. Wysyłanie nazw urządzeń, odwiedzanych domen i logów ruchu do modelu w chmurze nie wchodziło w grę — to jedne z najbardziej prywatnych danych, jakie ma człowiek. Rozwiązanie: model działa lokalnie, na sprzęcie użytkownika.
Model uruchamiany lokalnie zamiast w chmurze. Nie ma transferu do zewnętrznego dostawcy, więc znika cała klasa pytań o powierzenie danych.
Nazwa urządzenia czy domena pochodzą z zewnątrz i mogą zawierać wstrzyknięte polecenia. Instrukcje trzymamy oddzielone od danych, a dane oznaczamy jako niezaufane i ograniczamy ich długość.
Gdy modelu nie ma albo zapytanie się nie powiedzie, system schodzi do trybu heurystycznego i nadal odpowiada — zamiast pokazać błąd.
Kontakt
Audyt jest bezpłatny i do niczego nie zobowiązuje. Jeśli po rozmowie uznamy, że AI nie rozwiąże Twojego problemu — powiemy to i na tym koniec.