Usługi

Dla kogo jest ten format

Dla kogo jest ten format

• Masz już kilka/kilkanaście pilotaży AI lub Shadow AI, ale:

  • nikt nie ma całościowego obrazu,
  • nie wiesz, co najpierw „przepchnąć” na produkcję,
  • regulacje (np. AI Act) wiszą nad głową, ale nie ma jasnego planu.
• Albo dopiero zaczynasz z AI i:

  • chcesz zrozumieć, gdzie AI może realnie pomóc (operacje, sprzedaż, back‑office),
  • nie chcesz zaczynać od drogiego, rozmytego proof‑of‑concept,
  • potrzebujesz krótkiej, trzeźwej diagnozy: „czy to w ogóle ma sens przy naszej skali?”.
• W obu przypadkach potrzebujesz zewnętrznego spojrzenia, które:

  • nie jest przywiązane do jednego vendora,
  • mówi wprost, co ma sens, a co jest „AI theatre”.

Co dostajesz

• Wywiady z kluczowymi interesariuszami: IT, Data, Ryzyko, Biznes.
• Ocenę obecnej sytuacji na tle pragmatycznego modelu dojrzałości Production OS:

  • Strategia i wyniki,
  • Governance i ryzyko,
  • Proces i operating model,
  • Architektura,
  • Run & optymalizacja.
• Scorecard: jasna mapa „gdzie jesteśmy”, „gdzie mamy luki” i „co robimy w pierwszej kolejności”.
• Plan na 90 dni – 3–5 konkretnych ruchów, które:

  • otwierają drogę do produkcyjnych wdrożeń,
  • redukują ryzyko regulacyjne,
  • są realistyczne w Twoim kontekście (budżet, ludzie, polityka wewnętrzna).

Jak to wygląda w praktyce

• 2–3 tygodnie współpracy, w większości zdalnie.
• Kilka sesji 60–90 min z kluczowymi osobami + analiza istniejących materiałów.
• Finał: omówienie Scorecardu z zespołem decyzyjnym (CIO/CAIO + Ryzyko + Biznes).

Dla kogo

• Po Scorecardzie (lub wewnętrznej analizie) wiesz już:

  • które use case’y warto doprowadzić do produkcji,
  • że potrzebujesz kogoś, kto przeprowadzi organizację przez „dolinę śmierci” między PoC a produkcją.
• Masz własny zespół (IT/Data), ale brakuje im:

  • wzorców governance‑as‑code,
  • referencyjnej architektury Production OS,
  • doświadczenia z regulowanym środowiskiem.

Co dostajesz

• Embedded wsparcie na ustalony czas (np. 8–12 tygodni):

  • obecność na kluczowych spotkaniach projektowych,
  • wsparcie w decyzjach architektonicznych,
  • „tłumacza” między Biznesem, IT, Data i Ryzykiem.
• Współprojektowanie:

  • minimalnego AI Gateway (kontrole, logowanie, guardraile),
  • procesów zgłaszania / akceptacji use case’ów,
  • ról i odpowiedzialności (kto za co odpowiada w cyklu życia rozwiązania).
• Dowiezienie 1–2 use case’ów do:

  • stabilnej, monitorowanej produkcji,
  • stanu, który można pokazać regulatorowi / audytowi jako wzorzec.

Jak to wygląda w praktyce

• Praca w sprintach 1–2‑tygodniowych, zawsze z jasno zdefiniowanym „następnym krokiem”.
• Format dopasowany do Twojego zespołu:

  • część pracy to konsultacje / decyzje,
  • część to współtworzenie artefaktów (diagramy, polityki, playbooki).

Dla kogo

• Organizacje, które:

  • chcą skalować AI poza pojedyncze projekty,
  • muszą pokazać regulatorowi i audytowi spójne ramy kontroli,
  • nie chcą wymyślać wszystkiego od zera.
• Zwłaszcza tam, gdzie:

  • jest już jakaś warstwa data platform / MLOps / LLM platform,
  • brakuje spójnego modelu governance powiązanego z tym, co faktycznie dzieje się w systemach.

Co dostajesz

• Referencyjną architekturę Production OS dla Twojej organizacji:

  • AI Gateway / proxy,
  • monitoring i observability,
  • rejestrowanie i klasyfikacja use case’ów (registry),
  • integracja z istniejącymi systemami bezpieczeństwa/zgodności.
• Mapę polityk do punktów technicznego egzekwowania:

  • które zasady obowiązują,
  • gdzie są „zakodowane” (w jakim komponencie / procesie).
• Pakiet artefaktów dla:

  • Zarządu,
  • Regulatora (np. w kontekście AI Act),
  • Audytu wewnętrznego i zewnętrznego.

Jak to wygląda w praktyce

• Połączenie warsztatów (z zespołami technicznymi i ryzyka) z pracą koncepcyjną „w tle”.
• Efektem jest framework, który:

  • możesz stosować dla kolejnych use case’ów AI,
  • nie jest oderwany od Twojego stacku i ograniczeń.