Trzy warstwy oprogramowania. Jedno środowisko pracy z AI
Od rozproszonych chatbotów, kluczy API i agentów bez nadzoru do jednego środowiska, w którym wiadomo, kto, na jakich danych i jakim modelem pracuje — i ile to kosztuje
AI rozwija się w organizacjach oddolnie - i poza kontrolą
Zespoły łączą się bezpośrednio z API różnych dostawców, a pracownicy przenoszą dane firmowe do publicznych chatbotów. To shadow AI: nikt nie wie, kto, z jakiego narzędzia i z jakimi danymi korzysta. Rosną trzy ryzyka naraz — bezpieczeństwo, koszty (agent w pętli potrafi wygenerować lawinowy rachunek) i uzależnienie od jednego dostawcy
Tam, gdzie AI jest już dostępne, zwykle jest to pojedyncze okno czatu. Każda rozmowa zaczyna się od zera, wiedza jednego pracownika nie trafia do zespołu, a czat pozostaje odłączony od kalendarza, dokumentów i systemów, w których naprawdę odbywa się praca. Pracownicy wracają do starych narzędzi
Równolegle rośnie presja regulacyjna: AI Act, RODO, DORA, NIS2/KSC, KRI i ISO/IEC 42001 wymagają wykazania nadzoru nad AI wraz z dowodami. Przy rozproszonym dostępie zebranie takich dowodów jest praktycznie niewykonalne
Organizacja nie może chronić, rozliczać ani udowadniać tego, czego nie widziWarunkiem kontroli, przewidywalnych kosztów i zgodności jest jeden punkt, przez który przechodzi cały ruch AI — i jedno środowisko, w którym odbywa się praca
Każda warstwa odpowiada na inne pytanie
Najpierw „co usprawnię”, potem „czy to bezpieczne”, na końcu „czy to zgodne” — w tej kolejności podejmują Państwo decyzję i w tej kolejności działa SAIE
TWIN:DESK — środowisko codziennej pracy z dokumentami, wiedzą i asystentami AI
Aplikacja w przeglądarce, która zamienia zwykły czat w pełnoprawne środowisko pracy dla pracowników, zespołów i całych organizacji — z pamięcią instytucjonalną, kontrolą danych i integracją z procesami administracyjnymi
- Interakcja z AI — przełączanie modeli, sterowanie kontekstem, proaktywne sugestie
- Wiedza instytucjonalna — dokumenty i bazy wiedzy (RAG) z cytowaniem źródeł
- Działania operacyjne — notatki, zadania, automatyzacje, raporty i kalendarz
- Nadzór — RBAC, audyty, klasyfikacja danych, kontrola integracji i modeli
PROXY:AI — centralna warstwa kontroli, bezpieczeństwa i ładu korporacyjnego dla AI
Jedna brama między użytkownikami, aplikacjami i agentami AI a ponad 100 modelami — chmurowymi i lokalnymi. Likwiduje shadow AI, chroni dane wrażliwe i trzyma koszty pod kontrolą — od chmury, przez on-premises, po tryb air-gap
- AI Gateway — inteligentny router, przez który przechodzi cały ruch do modeli
- AI Firewall — zapora czasu rzeczywistego: analiza treści, polityki, maskowanie danych
- Governance — niezmienny rejestr WORM i pakiety dowodowe dla audytorów
- Cost Control — FinOps dla AI: budżety, limity, przewidywalne koszty
CDF — decyzje AI z kontekstem, właścicielem i dowodem
Cognitive Deployment Framework porządkuje cykl życia AI, odpowiedzialność, ryzyka i mierzalną jakość działania. Zgodność buduje się przed rozpoczęciem budowy rozwiązania, nie po
- Ocena — ACE dobiera wymogi prawne i kontrole do profilu organizacji — inne dla banku, inne dla urzędu
- Pilotaż — Cognitive SLA mierzy jakość decyzji, halucynacje i świeżość wiedzy
- Bramka — „skaluj albo zakończ” — koniec wiecznych pilotaży
- Skala — pakiet dowodowy AIMS na bieżąco: Rejestr Systemów AI, DPIA
Jedno pytanie pracownika przechodzi przez wszystkie trzy warstwy
Dla organizacji, które odpowiadają za swoje dane
SAIE jest dla organizacji, które muszą wiedzieć, gdzie trafiają ich dane — bo wymaga tego regulator, klauzula umowna albo zwykły rachunek ryzyka. To Państwo decydują, który model pracuje na których danych: własny, uruchomiony u siebie, czy zewnętrzny — w zakresie, który sami Państwo wyznaczają
Trzy osoby, które muszą powiedzieć „tak”
Każdy z nich zwykle mówi „nie” z innego powodu. SAIE odpowiada na wszystkie trzy naraz
Jeśli szukają Państwo zwykłego chatbota na stronę — są tańsze rozwiązania i chętnie je wskażemy. SAIE ma sens wtedy, gdy o wyborze modelu decyduje polityka organizacji, a nie domyślne ustawienie dostawcy, i gdy wdrożenie przechodzi przez ocenę ryzyka, zanim ktokolwiek zobaczy pierwszy efekt
Możliwości, które daje SAIE
Czternaście obszarów, w których SAIE zmienia pracę z AI w organizacji. Przy każdym widać, która warstwa za to odpowiada
Wiedza firmowa w projektach, obszarach roboczych i bazach wiedzy, udostępniana tym, którzy jej potrzebują
Foldery, poczta, kalendarz i Teams jako kontekst — bez ładowania danych do centralnej bazy RAG
Dokumenty, prompty, kontekst i odpowiedzi on-premises, w kolokacji albo w chmurze — zgodnie z decyzją klienta
Mechanizmy wspierające wymogi AI Act, RODO, DORA, NIS2 i cyberbezpieczeństwa, wbudowane zamiast dokładanych po wdrożeniu
Cała komunikacja z modelami przez centralną bramę: reguły ABAC/RBAC, kontrola narzędzi MCP i audyt na poziomie użytkownika, roli, zespołu i tenanta
Zaawansowanych asystentów tworzy się w języku naturalnym
System produkuje dowody zgodności, a produkty i metodyka CDF są objęte certyfikatem ISO/IEC 42001
Gotowe oprogramowanie — wdrożenie w nie więcej niż 10 dni roboczych w przygotowanej architekturze on-premises
Autorska baza RAG, OCR, filtrowanie po metadanych i podgląd źródeł. Gdy brakuje kontekstu, system wskazuje lukę w wiedzy zamiast zgadywać, a Agentic RAG dopytuje w kolejnej rundzie i prowadzi wyszukiwanie po rozdziałach długich dokumentów (TWIN:INDEX)
Trwała pamięć i profil pracy użytkownika, dziennik nauki, eksport pamięci, synchronizacja z pocztą i kalendarzem — z jawną edycją i usuwaniem
Ponad 100 dostawców, zmiana modelu w trakcie rozmowy bez utraty kontekstu, rada modeli, widok porównawczy i automatyczne modele zapasowe. Rejestr modeli offline uruchamia wybrane modele także w sieci bez internetu
Koszt każdego zapytania per użytkownik, zespół, projekt i model; budżety hierarchiczne, alerty, wewnętrzna waluta i ochrona przed denial-of-wallet. Prognoza kosztów porównuje abonamenty z ekwiwalentem API, a panel zarządczy pokazuje cały obraz na jednym ekranie
Harmonogramy, reguły „jeśli-to” w języku naturalnym, delegacja zadań między agentami i cofanie działań agenta z widocznym planem. Raporty zbiorcze powstają według zatwierdzonego planu, a w pętli agentycznej agent sam dobiera kolejne kroki
Microsoft 365, Google, Outlook, Teams, Drive, OneDrive, GitHub, Jira, n8n, Langflow, Codex, Claude Code, Kubernetes, Helm, GitOps/IaC, VSCode/Cursor
141 funkcjiw 13 kategoriach, z wyszukiwarką
Wszystkie możliwości SAIE · 141Czym SAIE różni się od open source i hiperskalerów
Pełna kontrola kosztów od użytkownika do modelu, z wieloma poziomami planowania
Koszt całkowity trudny do przewidzenia: infrastruktura, integracja, utrzymanie, a przede wszystkim kompetencje
Koszt rośnie z użyciem: tokeny, przechowywanie, transfer i ryzyko kursowe; kontrola na poziomie subskrypcji, nie procesu
Lokalizację danych wybierają Państwo: on-premises, EOG albo globalnie
Kontrola możliwa, ale całe środowisko i jego zabezpieczenia budują Państwo od zera
Dane w regionach dostawcy; metadane, telemetria i jurysdykcja CLOUD Act po jego stronie; brak on-premises
Państwa procesy wdrożone w 2 tygodnie
PoC szybko, produkcja daleko — od demo do działającego procesu mijają zwykle miesiące
Szybki dostęp do modeli i generycznych asystentów; proces biznesowy i tak dokłada integrator
Oprogramowanie i usługi w standardzie business / enterprise z pełnym wsparciem
Rozproszone między społecznościami, bez jednego odpowiedzialnego i gwarantowanego SLA
Płatne, standaryzowane SLA na platformę, nie na wdrożenie; ticket po angielsku i długa eskalacja
Procesy wdrożone on-premises — unikalne know-how zostaje u Państwa
Kod dostępny, ale ochrona rozszerzeń, konfiguracja i licencje po Państwa stronie
Prompty, konfiguracje i workflow żyją u dostawcy; dostęp do mechanizmów platformy ograniczony
Metodyka CDF prowadzi krok po kroku do zgodności z obowiązującymi regulacjami
Ocenę ryzyka, dokumentację, nadzór i procedury trzeba zbudować samodzielnie, bez metodyki
Narzędzia wspierają proces, ale odpowiedzialność i dokumentacja zostają po stronie klienta
Serwis dopasowany do Państwa potrzeb i możliwości
Wersje, poprawki bezpieczeństwa i dostępność wymagają własnego zespołu albo wielu umów
Aktualizacje automatyczne, bez Państwa wpływu; indywidualne SLA podnosi koszt
Funkcje na zamówienie — mogą Państwo zamówić to, czego potrzebują
Każdą niestandardową funkcję trzeba zaprojektować, zaprogramować i utrzymywać
Roadmapa należy do dostawcy; funkcje na zamówienie praktycznie niedostępne
Kod oprogramowania i szkolenia u klienta — ciągłość bez vendor lock-in
Mniejsza zależność od producenta, większa od frameworków, maintainerów i własnego zespołu
Głęboki lock-in: własne API, embeddingi, tożsamość i formaty; koszt wyjścia rośnie z każdym procesem
Modele lokalne i udostępniane zmieniane bez ograniczeń
Zmiana modelu wymaga dopasowania infrastruktury, promptów i ponownej walidacji
Modele, wersje, limity i terminy wycofania ustala dostawca; brak modeli lokalnych
Agent lokalny pracuje na źródłach osobistych z gwarancją poufności
Mogą zostać lokalnie — jeśli sami zbudują Państwo izolację, klucze, DLP i audyt
Zapewnienia umowne (no-training, szyfrowanie), ale dane wychodzą z organizacji
Cyfrowy bliźniak uczy się sposobu pracy, a wzorce można udostępniać zespołowi
Mechanizm uczenia się sposobu pracy trzeba zbudować samodzielnie
Wiedza o pracy specjalisty zostaje jego profilem, nie aktywem organizacji
Zintegrowane środowisko AI i automatyzacji — łączenie technologii bez ograniczeń
Samodzielna orkiestracja, monitoring i obsługa wersji zwiększają złożoność i ryzyko
Silna integracja w ekosystemie dostawcy, słaba lub droga poza nim