System operacyjny organizacji dla AI

Nie budujemy AI za Ciebie.
Budujemy sposób, w jaki
budujesz i adaptujesz AI.

Pomagamy zdecydować, co zbudować, co kupić, a co zaadaptować — i tworzymy system, dzięki któremu Twój zespół samodzielnie dowozi to od pomysłu do produkcji.

DISCOVER ·ASSESS ·DESIGN ·STANDARDIZE ·SCALE
DISCOVER ASSESS DESIGN STANDARDIZE SCALE

Znajomy scenariusz?

PoC działa. Produkcja nie. Zobaczmy, czego brakuje.

Coraz więcej firm ma modele i agentów. Coraz mniej z nich wie, czy naprawdę działają, ile kosztują i kto je utrzyma, gdy odejdzie jedna osoba.

01
PoC bez produkcji
Model działa na laptopie data scientista. W produkcji nikt nie wie, jak go utrzymać.
02
Za dużo technologii
Kolejny framework, kolejny model, kolejna decyzja bez wspólnego standardu.
03
Brak kontroli nad AI
Nie wiadomo, ile jest modeli i agentów, co robią i czy nadal działają dobrze.
04
Zależność od pojedynczych osób
Cały know-how trzyma jeden ekspert albo jeden zewnętrzny dostawca.
05
Rosnący koszt
Rachunki za inferencję rosną szybciej niż wartość, jaką to przynosi.
06
Wymogi prawne
AI Act, RODO i regulacje branżowe wymagają dokumentacji i nadzoru, o których nikt nie pomyślał na etapie PoC.

Start here

Znajdź swój punkt wejścia

Nie musisz znać nazw technologii. Wystarczy, że rozpoznasz swoją sytuację — resztę pokażemy krok po kroku.

Zaczynamy z AI

Mamy pomysł i dane, ale nie wiemy, od czego zacząć i czy w ogóle się to opłaca.

Zobacz rozwiązania →
Mamy PoC

Model albo agent działa na sucho — nie wiemy, czy nadaje się do produkcji.

Zobacz rozwiązania →
Wiele projektów, brak standardu

Każdy zespół robi to inaczej i powtarzamy tę samą pracę od nowa.

Zobacz rozwiązania →
Potrzebujemy architektury

Jest dużo technologii i nie wiemy, która pasuje do naszego sposobu pracy.

Zobacz rozwiązania →
Potrzebujemy kompetencji

Chcemy, żeby nasz zespół dowoził AI samodzielnie i szybciej.

Zobacz rozwiązania →
AI działa, ale bez kontroli

Nie wiemy, ile mamy modeli i agentów, co robią i ile kosztują.

Zobacz rozwiązania →

Nie wiesz, od czego zacząć?

Zacznij od biblioteki VOD

Materiały wideo o architekturze, AI Delivery Standards i pracy z AI w praktyce — obejrzyj, zanim zdecydujesz się na rozmowę. Biblioteka stale rośnie.

Zobacz pełną bibliotekę →
MLOps
ML Platform Blueprint od podstaw
Agents / GenAI
Jak zaprojektować pamięć agenta
MLOps
AI Gateway — jedno źródło dla modeli

Model współpracy

Jedna ścieżka: od pomysłu do skali

Discover → Assess → Design → Standardize → Scale — pięć etapów, do których wracasz przy każdym kolejnym projekcie AI. Możesz wejść na dowolnym z nich.

01
DISCOVER
Znajdźmy, gdzie AI ma sens.
Opportunity Accelerator, Benchmark Sprint
02
ASSESS
Sprawdźmy, czy jesteś gotowy.
Readiness Assessments
03
DESIGN
Zaprojektujmy właściwy sposób działania.
Blueprints
04
STANDARDIZE
Zbudujmy powtarzalne sposoby pracy.
AI Delivery Standards
05
SCALE
Umożliwmy organizacji skalowanie AI.
Platform, Enablement, Inventory
Governance & Control Governance · Risk · Data · Security · Cost · Observability

Jak to robimy

Kupujesz rezultat, nie nasz czas.

Nasze produkty to nie usługa konsultingowa rozliczana godzinami. Zakres, metoda i to, co dostajesz na końcu, są znane zanim zaczniemy — tak jak przy zakupie gotowego rozwiązania.

Produkt THE AI_LABS Klasyczny konsulting
Rozliczenie Zdefiniowany rezultat Stawka godzinowa
Zakres Znany, zanim zaczniemy Ustalany po drodze
Koniec współpracy Jasny moment i konkretny artefakt Nie wiadomo kiedy
Start pracy Sprawdzona metoda, dopasowana do Ciebie Za każdym razem od zera
Co zostaje u Ciebie Dokumentacja, standard, wiedza w zespole Notatki ze spotkań
Co dokładnie dostajesz
Blueprint architektury
Benchmark i decyzja Go/No-Go
AI Delivery Standard z dokumentacją
Raport gotowości (Readiness)
Reference implementation i roadmapa

Przykład: AI Readiness Snapshot to nie audyt rozliczany godzinami — wchodzisz z pytaniem „gdzie jesteśmy?”, wychodzisz z analizą AS-IS, listą problemów i planem TO-BE.

Produkty

Wszystkie nasze produkty, jedna mapa

Uporządkowane według tego, na jakim etapie jesteś — Discover, Assess, Design, Standardize, Scale — a nie według naszej struktury wewnętrznej czy nazw technologii. Każdy produkt należy też do jednej z czterech domen.

Journey
Domain
01
DISCOVER
Znajdźmy, gdzie AI ma sens.
Cross

„Mamy dane, procesy i pomysły, ale nie wiemy, gdzie AI naprawdę ma sens.”

AI Opportunity Accelerator · Warsztat i plan działania
ML / DS

„Nie wiem, czy z tych danych da się osiągnąć wystarczającą jakość.”

AI Benchmark Sprint — Model · Szybki test i decyzja
Agents / GenAI

„Nie wiem, czy ten proces da się opłacalnie zautomatyzować agentem.”

AI Benchmark Sprint — Agent · Szybki test i decyzja
02
ASSESS
Sprawdźmy, czy jesteś gotowy.
Cross Wejściowy

„Nie wiem, gdzie jesteśmy z AI — chcę to zobaczyć czarno na białym.”

AI Readiness Snapshot · Ocena i diagnoza
ML / DS

„Mamy PoC, ale nie wiemy, czy go produkować.”

AI Production Readiness Assessment · Ocena i diagnoza
ML / DS

„Mamy model, ale boimy się go wdrażać.”

AI Governance & Risk Readiness Assessment · Ocena i diagnoza
ML / DS

„Model działa, ale drogo go utrzymać.”

AI FinOps Readiness · Ocena i diagnoza
Data

„Mamy dane — czy iść z tym dalej?”

AI Data Readiness Assessment · Ocena i diagnoza
Agents / GenAI

„Mamy pomysł — czy da się to zautomatyzować agentem?”

AI Agent Readiness Assessment · Ocena i diagnoza
Agents / GenAI

„Nie wiemy, jakiego modelu użyć na danym kroku.”

AI Model Selection Assessment · Ocena i diagnoza
Agents / GenAI

„Agent działa, ale drogo go utrzymać.”

AI FinOps Readiness · Ocena i diagnoza
03
DESIGN
Zaprojektujmy właściwy sposób działania.
ML / DS

„Dużo technologii — która pasuje do naszych modeli?”

ML Platform Blueprint · Plan architektury
Agents / GenAI

„Dużo technologii — która pasuje do naszych agentów?”

Agentic AI Architecture Blueprint · Plan architektury
Agents / GenAI

„Nie wiem, jak zaprojektować logikę agenta.”

Agent Workflow Architecture · Plan architektury
Data

„Dużo technologii — która pasuje do naszych danych?”

AI Data Platform Blueprint · Plan architektury
04
STANDARDIZE
Zbudujmy powtarzalne sposoby pracy — AI Delivery Standards.
ML / DS

„Robimy modele od zera za każdym razem.”

ML Training Standard · Sprawdzony standard
ML / DS

„DS nie umie wdrożyć modelu na produkcję.”

ML Model Serving Standard · Sprawdzony standard
ML / DS

„Nie wiemy, czy model dalej działa dobrze.”

ML Evaluation & Monitoring Standard · Sprawdzony standard
Agents / GenAI

„Agent nie ma odpowiednich informacji.”

Agent Context & Tooling Standard · Sprawdzony standard
Agents / GenAI

„Nie wiem, ile spraw agent rozwiązuje poprawnie.”

Agent Evaluation & Guardrails Standard · Sprawdzony standard
Agents / GenAI

„Mój agent zapomina, co zrobił wcześniej.”

Agent Memory Standard · Sprawdzony standard
Agents / GenAI

„Nie wiem, czy agent po wdrożeniu działa poprawnie.”

Agent Observability Standard · Sprawdzony standard
Data

„Liczymy te same zmienne chałupniczo w wielu miejscach.”

AI Feature & Metric Catalog · Sprawdzony standard
Data

„Chcę analizować dane językiem naturalnym.”

AI Semantic Layer · Sprawdzony standard
Data

„Chcemy wykorzystywać dane do AI, ale nie wiemy, jak robić to bezpiecznie i powtarzalnie.”

AI Data Governance Standard · Sprawdzony standard
05
SCALE
Umożliwmy organizacji skalowanie AI.
Agents / GenAI

„Chcę jeden punkt dostępu do wszystkich modeli.”

AI Gateway · Platforma i kontrola dostępu
Agents / GenAI

„Chcę własny model dostrojony do mojej domeny.”

SLM Fine-Tuning & Serving · Dostrojony model, własna infrastruktura
Cross

„Chcę, żeby moi developerzy szybciej dowozili PoC i produkcję.”

AI Engineering Enablement · Program wsparcia zespołu
Cross

„Nie wiem, ile mamy agentów, co robią i ile kosztują.”

AI & ML Inventory · Rejestr i kontrola

Produkt wejściowy

AI Readiness Snapshot

Zanim zainwestujesz w duży program AI, sprawdź, na czym naprawdę dziś stoisz.

Co zmienia się w 1–2 tygodnie

Dziś (AS-IS)
  • Rozproszone dane i wiedza
  • Nieznane ryzyka i luki
  • Brak priorytetów
Po Snapshocie (TO-BE)
  • Spójny obraz sytuacji
  • Zmapowane ryzyka i luki
  • Konkretny plan działania

Dowód, nie obietnice

O nas

Realny, komercyjny track record w budowie platform i zespołów AI. Poniżej founder, liczby i pierwsze wdrożenia, które prowadzimy.

Mateusz Grazda — Founder, THE AI_LABS
9+
lat w komercyjnym Data Science i ML
Branże
Finanse i ubezpieczeniaE-commerceGovTech / sektor publicznyFinTech
Zespół

Budowa i prowadzenie zespołów AI/ML od zera — do 12 osób jednocześnie.

Skala

Produkcyjne wdrożenia AI dla milionów użytkowników w sektorze publicznym.

Pierwsze wdrożenia THE AI_LABS

Duża firma logistyczna (giełda online) W toku

Golden Path dla treningu i serwowania modeli oraz dla Feature Store; zapewnienie zgodności platformy z AI Act; diagnoza stanu AS-IS i roadmapa TO-BE.

ML Training StandardML Model Serving StandardAI Governance & Risk Readiness AssessmentAI Feature & Metric Catalog
Globalna firma doradcza (Big Four) W toku

Doradztwo strategiczne przy wdrażaniu AI do prognozowania procesów operacyjnych — modele predykcyjne (time series), architektura RAG, nowoczesny MLOps.

AI Opportunity AcceleratorAgentic AI Architecture BlueprintAI Benchmark Sprint

Dlaczego nie software house

Naszym sukcesem jest Twoja samodzielność

Vendor-independent by design

Nie jesteśmy związani z jednym dostawcą chmury ani modelu.

Transfer wiedzy

Standardy, dokumentacja i architektura zostają w Twojej organizacji.

Kontrola po Twojej stronie

Dane, modele i platforma przez cały czas należą do Ciebie.

Rezultat, nie godziny

Kupujesz zdefiniowany wynik i decyzję, a nie dostępność ludzi.

We don't become your AI team.
We help you build one.

Nie stajemy się Twoim zespołem AI. Pomagamy Ci go zbudować.

Porozmawiajmy o Twoim programie AI

Opisz swoje wyzwanie — wrócimy z rekomendacją, od czego zacząć.

Nie jesteś gotowy na rozmowę? Zacznij od AI Readiness Snapshot →