Jedno kontrolowane wejście
Użytkownicy korzystają z zatwierdzonego interfejsu, modeli i limitów.
Dane, dostęp i kontrola kosztu
AI może działać na warunkach firmy, nie przypadkowego darmowego narzędzia.
Projektujemy kontrolowany dostęp do modeli, maskowanie danych, prywatne bazy wiedzy oraz wdrożenia w wybranej chmurze lub na infrastrukturze firmy. Sprawdzamy uprawnienia i techniczne zabezpieczenia przed uruchomieniem.
Nie obiecujemy stuprocentowego bezpieczeństwa ani zgodności jednym przełącznikiem. Redukujemy ryzyko, zapisujemy decyzje i zostawiamy człowieka przy działaniach nieodwracalnych.
Pokaż powtarzalną pracęPrywatne AIDane firmy pozostają pod kontrolą
To pomoże, jeśli dziś...
Nie musisz umieć nazwać rozwiązania. Wystarczy, że rozpoznajesz swoją sytuację — wspólnie sprawdzimy, czy ten kierunek ma sens.
- Firmy, których pracownicy korzystają z wielu publicznych narzędzi AI bez wspólnych zasad.
- Organizacje przetwarzające dane klientów, pracowników, umowy lub poufną wiedzę.
- Zespoły potrzebujące własnego punktu dostępu do kilku modeli z limitami i historią użycia.
- Firmy rozważające rozwiązanie self-hosted lub on-prem ze względu na wymagania danych i kosztu.
Co zmieni się w codziennej pracy.
Nie kupujesz samego narzędzia ani ładnego pliku. Kończymy na czymś, z czego firma może faktycznie korzystać.
Mniej danych w zapytaniu
Wrażliwe pola mogą zostać usunięte, zamaskowane lub zastąpione przed użyciem usługi zewnętrznej.
Uprawnienia i historia
Wiadomo, kto korzystał z rozwiązania, do jakich źródeł miał dostęp i jakie działanie uruchomił.
Wariant lokalny
Gdy jest to uzasadnione, model, wyszukiwanie lub przetwarzanie mowy może działać na infrastrukturze firmy.
Warstwy technicznej kontroli
Dobieramy je do danych i ryzyka procesu. Wdrożenie lokalne nie zawsze jest potrzebne, a sama lokalność nie rozwiązuje błędnych uprawnień.
Bramka do modeli
Jedno API lub interfejs dobiera zatwierdzony model, narzuca limity, rejestruje błędy i może przełączyć dostawcę.
- modele
- limity
- routing
- koszt
Maskowanie danych
Wykrywamy wybrane dane wrażliwe i ograniczamy ich przesyłanie zgodnie z uzgodnionymi regułami.
- PII
- sekrety
- retencja
- logi
Ochrona przed nadużyciem
Testujemy próby wyciągnięcia instrukcji, ominięcia zasad i użycia narzędzia poza uprawnieniami.
- prompt injection
- role
- reguły
- alerty
Self-hosted i on-prem
W uzasadnionych przypadkach uruchamiamy wybrane modele, wyszukiwanie albo przetwarzanie mowy na kontrolowanej infrastrukturze.
- serwer
- kontenery
- backup
- monitoring
Co możemy sprawdzić i wdrożyć technicznie
Full IT odpowiada za uzgodniony zakres techniczny. Formalną ocenę zgodności, DPIA i interpretację obowiązków prawnych klient prowadzi z inspektorem ochrony danych lub prawnikiem.
- Inwentaryzacja narzędzi AI, źródeł danych, użytkowników i obecnego sposobu udostępniania dostępu.
- Role, minimalne uprawnienia, oddzielenie środowisk i operacje wymagające dodatkowego potwierdzenia.
- Maskowanie danych, filtrowanie wejścia i wyjścia oraz ochrona kluczy poza kodem aplikacji.
- Testy prób wyciągnięcia instrukcji, ujawnienia danych i uruchomienia niedozwolonej akcji.
- Monitoring nadużyć, nietypowego kosztu, błędów integracji i zmian jakości.
- Warianty retencji, logowania i przechowywania treści dopasowane do wybranego dostawcy.
- Wdrożenie chmurowe, prywatna sieć lub self-hosted po porównaniu kosztu, utrzymania i ryzyka.
- Dokumentacja techniczna wspierająca wewnętrzną ocenę RODO i AI Act prowadzoną przez firmę oraz jej doradców.
Ile zapłacisz i za co
Wycena
według danych, infrastruktury i zakresu testów- pierwsza rozmowa bezpłatna
- analiza techniczna płatna
- infrastruktura i utrzymanie opisane osobno
Chmura czy własna infrastruktura
Decyzja zależy od danych, liczby użytkowników, dostępności zespołu IT, oczekiwanej wydajności i kosztu utrzymania.
- Chmura
- Szybszy start i mniejsze utrzymanie, ale trzeba świadomie wybrać dostawcę, region, retencję i zakres przesyłanych danych.
- Self-hosted
- Większa kontrola nad środowiskiem, ale również odpowiedzialność za serwer, aktualizacje, kopie zapasowe i monitoring.
- Model hybrydowy
- Wrażliwe przetwarzanie może zostać lokalnie, a inne zadania korzystać z usług zewnętrznych przez kontrolowaną bramkę.
- Najpierw ryzyko
- Nie wybieramy infrastruktury dla prestiżu. Najpierw ustalamy, jakie dane i działania rzeczywiście trzeba chronić.
Co wydarzy się po wysłaniu formularza.
Na każdym etapie wiesz, co ustaliliśmy, co robimy dalej i kiedy potrzebujemy Twojej decyzji.
Mapa danych i dostępu
Ustalamy, co trafia do systemu, gdzie jest przetwarzane i kto może wykonać daną operację.
Model zagrożeń
Opisujemy realne nadużycia, skutki błędu, limity i wymagane bramki człowieka.
Pilotaż zabezpieczeń
Wdrażamy kontrolę na ograniczonym procesie i wykonujemy uzgodnione testy techniczne.
Monitoring i procedura
Ustalamy alerty, reakcję na incydent, odpowiedzialność i sposób aktualizacji zabezpieczeń.
Zanim podejmiesz decyzję.
Czy self-hosted oznacza pełne bezpieczeństwo?
Nie. Nadal trzeba zarządzać dostępem, aktualizacjami, kopiami zapasowymi, logami i bezpieczeństwem samej infrastruktury.
Czy możemy używać kilku modeli?
Tak. Kontrolowana bramka może dobierać model do zadania, limitu kosztu lub wymagań danych, jeśli architektura i umowy dostawców na to pozwalają.
Czy wykonujecie audyt zgodności z AI Act?
Możemy przygotować analizę techniczną, dokumentację przepływu danych, uprawnień i zabezpieczeń. Ocenę prawną klient powinien prowadzić z właściwym specjalistą.
Czy dane muszą opuszczać firmę?
Nie zawsze. Możliwe są modele lokalne i rozwiązania hybrydowe, ale ich sens potwierdzamy po analizie jakości, sprzętu, kosztu i utrzymania.
Bez zobowiązania
Nie musisz mieć gotowego briefu.
Opisz, co dziś zabiera czas, klientów albo spokój. Dopytamy tylko o potrzebne fakty i powiemy wprost, czy oraz jaki następny krok ma sens.
Odpowiadamy najpóźniej kolejnego dnia roboczego.