O nas

Nasza misja

Tworzyć technologie AI, które są nie tylko skuteczne, ale też przejrzyste, kontrolowalne i zgodne z wymogami regulacyjnymi — tak, by organizacje w sektorach o podwyższonym ryzyku mogły korzystać ze sztucznej inteligencji bez oddawania kontroli nad danymi, decyzjami i infrastrukturą

Nasza wizja

Sztuczna inteligencja jako fundament operacyjny organizacji, a nie eksperyment obarczony ryzykiem prawnym. O tym, gdzie pracuje model i na jakich zasadach, decyduje organizacja — nie dostawca. Każda decyzja podjęta z udziałem AI ma znanego autora, znaną podstawę i znanego adresata odpowiedzialności

Standardy i innowacje

Prowadzimy zintegrowany system zarządzania potwierdzony certyfikatami ISO w zakresie jakości, bezpieczeństwa informacji, ochrony danych w chmurze, ciągłości działania i środowiska. Nasze oprogramowanie, usługi i metodyka wdrożeniowa zostały scertyfikowane z normą ISO/IEC 42001 - zarządzanie sztuczną inteligencją

Uczestniczymy w europejskiej inicjatywie IPCEI-AI i prowadzimy prace badawczo-rozwojowe związane z technologiami AI

Jak pracujemy

Korzystamy z AI codziennie i mamy to spisane w wewnętrznej umowie zespołowej, którą zna każdy pracownik. Nie ukrywamy udziału AI w naszej pracy i nie używamy narzędzi zacierających jej ślady

Firma doradzająca w sprawie ładu nad sztuczną inteligencją powinna go najpierw mieć u siebie. W tej branży rzadko kto pisze o tym publicznie — uważamy, że to błąd

Zasady, które kształtują naszą ofertę

Suwerenność

Organizacja powinna wiedzieć, gdzie pracuje jej model, na jakich danych i według czyich reguł. Każdy element architektury musi dać się wymienić — model, baza, warstwa integracji. Uzależnienie klienta od jednego dostawcy byłoby wygodne dla nas i kosztowne dla niego

Przejrzystość

Nie obiecujemy nieomylności. Systemy AI popełniają błędy i żadna architektura tego nie zmieni. Zamiast obiecywać zero pomyłek, mierzymy, ile odpowiedzi nie znajduje potwierdzenia w źródłach, i pokazujemy tę liczbę klientowi

Rozliczalność

Człowiek podejmuje decyzję, a nie klika „akceptuj”. Bezrefleksyjne zatwierdzanie propozycji systemu to najczęściej lekceważone ryzyko wdrożeń AI. W metodyce zabezpieczamy je twardo, nie zaleceniem

Otwartość

Publikujemy nasze podejście, także wtedy, gdy skorzysta z tego konkurencja. Standard, którego nie da się sprawdzić, nie jest standardem

Zasady same się nie egzekwują

Dlatego zbudowaliśmy SAIE

Ekosystem działa w infrastrukturze klienta — tam mieszka suwerenność. Brama kontrolująca dostęp do modeli sprawia, że wymiana silnika jest decyzją operacyjną, a nie projektem migracyjnym. System poznawczy i cyfrowe biurko pracownika mierzą, ile odpowiedzi nie znajduje potwierdzenia w źródłach, i pokazują tę liczbę — przejrzystość, która nie wymaga zaufania. Fabryka agentów AI nie uruchomi żadnego procesu, dopóki człowiek nie zatwierdzi planu; rozliczalność jest tu warunkiem startu, nie funkcją do włączenia

Dlatego zbudowaliśmy metodykę CDFi zakres usług dedykowany dla AI

Wspieramy w ocenie ryzyka, dokumentacji zgodności i budowie kompetencji zespołu. Cel jest jeden: żeby po zakończeniu projektu organizacja nie była od nas zależna. To bezpośrednia konsekwencja tego, co napisaliśmy o suwerenności — nie da się jej sprzedawać, budując jednocześnie zależność od siebie

Zespół

allclouds.pl to firma AI – nie jedna z wielu firm IT, która mówi, że dodała AI do oferty. Jesteśmy firmą zbudowaną wokół sztucznej inteligencji: od wizji i strategii, przez kulturę organizacyjną i metody pracy, aż po produkty, metodykę i usługi. Jesteśmy 30-osobowym zespołem i wszyscy pracujemy z AI codziennie: architekci rozwiązań AI, inżynierowie budujący agentów i platformy, specjaliści od bezpieczeństwa i zgodności, badacze, wdrożeniowcy. Nie mamy działu AI, bo AI nie jest u nas osobnym działem – jest w analizie, w kodzie, w dokumentacji i w rozmowie z klientem. To nie jest deklaracja, tylko spisany sposób pracy. Obowiązuje nas własny regulamin pracy z AI: wersję roboczą przygotowuje AI, decyzję podejmuje i podpisuje człowiek. Użycie AI jest oznaczane – w zadaniach, w kodzie, w dokumentach. Dane mają klasyfikację, a narzędzia mają granice. Trzydzieści osób to skala, w której nie potrzeba szczebli pośrednich. Osoba, która rozmawia z klientem o architekturze, jest tą samą, która za nią odpowiada. Za każdy obszar odpowiada konkretny człowiek, z imienia i nazwiska

Andrzej Albera

Odpowiada za strategię i kierunek rozwoju

AI to system informatyczny i obowiązują go te same reguły co każdy inny – musi działać zgodnie z prawem. Lista wymagań jest długa, ale to też szansa na zachowanie kontroli i ochronę innowacji. Człowiek, pracując z AI, oszczędza czas. Organizacja zyskuje wtedy, gdy ten sam efekt powtarza się w setkach spraw, w tym samym standardzie i z jasno wskazaną odpowiedzialnością. To nie jest trudniejsza wersja tego samego – to inny rodzaj korzyści, po który sięga się inaczej. To jest enterprise AI – czyli AI dla instytucji i firm. Tym się właśnie zajmujemy. Nasza przewaga to gotowe produkty SAIE, metodyka CDF i usługi wdrożeniowe dedykowane AI, zaangażowany zespół i doświadczenie w pracy z danymi największych instytucji. Projekty badawczo-rozwojowe, które prowadzimy, budują przewagę, jakiej nie da się kupić od dostawcy modeli

Aleksandra Albera

Odpowiada za administrację, finanse i compliance

Narzędzia AI traktuję jak każdy inny system w organizacji — są wartościowe wtedy, gdy działają w ramach jasnych reguł. Jako prawnik patrzę na AI przez pryzmat odpowiedzialności i regulacji: AI Act oraz polska ustawa o systemach AI nie są dla mnie przeszkodą, tylko mapą, która pokazuje, jak wdrażać te narzędzia bezpiecznie i z korzyścią dla klienta. Jako audytor systemów zarządzania, w tym ISO/IEC 42001, na co dzień sprawdzam, czy AI robi dokładnie to, co obiecuje, i czy zostawia po sobie dowody. Sama korzystam z AI intensywnie — od analiz finansowych, przez monitoring orzecznictwa, po dokumentację audytową — ale ostatnie słowo zawsze należy do człowieka. Dobre AI nie zastępuje odpowiedzialności, tylko skraca drogę do decyzji

Wojciech Biernat

Odpowiada za sprzedaż i relacje z klientami

W allclouds.pl pracujemy w modelu AI First, w którym sztuczna inteligencja wspiera codzienne procesy, analizy, tworzenie dokumentów i podejmowanie decyzji. Każdego dnia korzystamy z Ekosystemu SAIE, łączącego środowisko pracy TWIN:DESK, platformę zarządzania modelami PROXY:AI oraz metodykę i platformę zgodności CDF. Dzięki temu szybciej analizujemy informacje, automatyzujemy powtarzalne zadania, efektywnie wykorzystujemy wiedzę organizacji i zachowujemy pełną kontrolę nad danymi. Korzystamy zarówno z modeli komercyjnych, jak i lokalnych uruchamianych we własnej infrastrukturze, zachowując swobodę wyboru technologii oraz bezpieczeństwo informacji. To właśnie nazywamy Szybkością 3.0. Przewaga konkurencyjna coraz częściej wynika nie z samego dostępu do AI, lecz z szybkości i jakości jej wykorzystania

Mariusz Maleszak

Odpowiada za badania i rozwój, produkty oraz partnerstwa naukowe

Kiedy na rynek wchodziły systemy klasy ERP, najczęstszymi argumentami przeciw były 'u nas się nie da', 'to robi za dużo błędów', albo 'mamy swoją specyfikę'. W rzeczywistości praktycznie zawsze chodziło o to samo - strach przed zmianą. Wdrożenie oznaczało bowiem, iż praca stanie się transparentna. Mimo to, dziś nikt nie dyskutuje na temat zasadności używania ERP. Sztuczna inteligencja jest obecnie na podobnym etapie. Potrafi już świadczyć człowiekowi realną pomoc, rozwiązywać złożone zadania, czy przetwarzać zbiory danych. W rzeczywistości sztuczna inteligencja potrafi dziś znacznie więcej, niż organizacje są w stanie zaadaptować do własnych potrzeb, a przy tym może to robić nawet bez udziału człowieka i bez konieczności wysyłania danych gdzieś w Świat. A mimo to wciąż zdaje się słyszeć głosy: 'ale to popełnia błędy', 'my mamy swoją specyfikę' i inne podobne. Jako zespół R&D nie czekamy jednak, aż opór naturalnie minie, lecz aktywnie go przełamujemy, tworząc rozwiązania gotowe do wdrożenia tu i teraz. Dzięki szerokim działaniom R&D sprawiamy, że przyszłość staje się teraźniejszością. Zajmujemy się tym po to, żeby za kilka lat pytanie o sens sztucznej inteligencji w firmie brzmiało równie dziwnie, jak dziś brzmi pytanie, czy warto mieć ERP

Andrzej Okoński

Odpowiada za wytwarzanie oprogramowania

W sztucznej inteligencji sama technologia jest dopiero początkiem. Prawdziwe wyzwanie polega na tym, aby zamienić możliwości modeli AI w produkty, którym organizacja może zaufać i z których może korzystać na dużą skalę. To wymaga czegoś więcej niż dobrego modelu — potrzebna jest właściwa architektura, kontrola nad danymi i dostępem, jasno określona odpowiedzialność oraz doświadczenie użytkownika, które sprawia, że AI staje się naturalnym elementem codziennej pracy. Największą wartość widzę właśnie na styku produktu i technologii: tam, gdzie potrzeba biznesowa spotyka się z architekturą, regulacjami i inżynierią, a eksperyment przestaje być demonstracją i staje się rozwiązaniem produkcyjnym

Marek Skrycki

Odpowiada za realizację projektów i usług

Prawdziwa wartość sztucznej inteligencji w biznesie zaczyna się tam, gdzie organizacja zyskuje pełną suwerenność technologiczną. Oznacza to prawo firmy do absolutnie swobodnego wyboru sposobu pracy z AI – od decyzji, z jakich modeli językowych aktualnie korzystamy, po to, w jaki sposób i gdzie fizycznie chronione są nasze dane. Zamiast uzależniać się od jednego globalnego dostawcy, powinniśmy budować elastyczne środowiska, które pozwalają na płynną zmianę technologii i chronią unikalne know-how organizacji. Dopiero taka niezależność daje gwarancję, że innowacje stają się bezpiecznym narzędziem pracującym dokładnie na naszych, wewnętrznych zasadach

Paweł Znyk

Odpowiada za architekturę technologiczną i bezpieczeństwo

Sztuczna inteligencja staje się realnym narzędziem biznesowym dopiero wtedy, gdy jest poprawnie osadzona w infrastrukturze organizacji. AI powinno tworzyć spójny ekosystem łączący dane, wiedzę, modele, automatyzację i bezpieczeństwo, a nie zbiór niezależnych narzędzi wdrażanych w kolejnych działach firmy. Organizacja musi mieć pewność, że całe środowisko jest wydajne, skalowalne, monitorowane i przygotowane do pracy produkcyjnej. Oznacza to właściwy dobór technologii i infrastruktury, integrację z istniejącymi systemami, kontrolę dostępu do danych oraz zapewnienie bezpieczeństwa na każdym etapie działania rozwiązania. Dobre wdrożenie AI to takie, które można rozwijać wraz z organizacją, zachowując pełną kontrolę nad technologią, danymi i sposobem jej wykorzystania

Miejsce dla Ciebie

Szukamy osób, które chcą budować przyszłość organizacji działających w modelu AI First Jeżeli chcesz tworzyć rozwiązania wykorzystywane przez największe organizacje w Polsce i współtworzyć przyszłość odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, zapraszamy do allclouds.pl