Adrian Gac ← Scenariusze automatyzacji
EN Porozmawiajmy →
Scenariusze wdrożeń · Prywatne AI On-premise · prywatna chmura · kancelarie prawne

Prywatne AI w praktyce: scenariusze dla firm i kancelarii

Dla kancelarii, biur rachunkowych, firm produkcyjnych, medycznych i finansowych, w których dane nie mogą trafiać do publicznych usług AI ze względu na RODO, tajemnicę zawodową albo NDA. Model działa na Twoim serwerze albo w dedykowanej instancji w Polsce.

Umów bezpłatną konsultację Przykład dla kancelarii ↓
Scenariusz główny

Od audytu do działającego asystenta

Wdrożenie prowadzę etapami. Pierwszy asystent na wybranych dokumentach działa zwykle, zanim podłączymy kolejne systemy.

01 →
Warsztat

Audyt

Zbieramy źródła danych (serwery plików, ERP, CRM, poczta) i ustalamy, kto ma dostęp do czego oraz które procesy dają najwięcej korzyści.

02 →
GPU · model open source

Serwer i model

Serwer z GPU w firmie albo dedykowana instancja w polskim centrum danych. Dobieramy otwarty model, np. Llama, Mistral albo Bielik dla języka polskiego.

03 →
Indeks lokalny

Baza wiedzy

Dokumenty firmy są indeksowane lokalnie, z zachowaniem uprawnień z Active Directory lub Microsoft 365. Każdy widzi tylko to, do czego ma dostęp.

04 →
Przeglądarka / Teams

Asystent wewnętrzny

Czat, który odpowiada na podstawie firmowych dokumentów i przy każdej odpowiedzi podaje źródło, żeby można je było sprawdzić.

05 →
n8n on-premise

Automatyzacje

Workflow na tej samej infrastrukturze obsługują faktury, e-maile, umowy i raporty bez wysyłania danych do zewnętrznych usług.

06
Monitoring

Utrzymanie

Monitoring, logi zapytań, aktualizacje modeli i szkolenie zespołu. Wiadomo, kto o co pytał i skąd pochodziła odpowiedź.

W praktyce · przykładowy scenariusz

Firma produkcyjna, 80 osób

Asystent odpowiada na pytania o procedury ISO, dokumentację techniczną i historię zamówień, zawsze ze wskazaniem dokumentu źródłowego. Dział handlowy przygotowuje oferty na podstawie wcześniejszych umów i cenników. Model i indeks działają na serwerze w firmowej serwerowni, więc żaden dokument nie opuszcza infrastruktury.

Przykład dla prawników

Prywatne AI w kancelarii prawnej

Tajemnica adwokacka i radcowska wymaga szczególnej ostrożności przy wklejaniu akt do publicznych narzędzi AI. Model działający na serwerze kancelarii pozwala korzystać z AI przy pracy na dokumentach klientów.

K1

Wyszukiwanie we własnych pismach i opiniach

Dziś

Prawnik szuka podobnej sprawy w folderach i pyta kolegów, czy ktoś pisał już opinię w tym temacie. Dobre wzory giną w archiwum.

Z prywatnym AI

Asystent przeszukuje archiwum kancelarii: pisma, opinie, umowy i notatki. Wskazuje podobne sprawy z linkami do dokumentów, z uwzględnieniem uprawnień do spraw i klientów.

Pytanie prawnika → Indeks archiwum → Uprawnienia do spraw → Dokumenty ze źródłami
K2 Tajemnica zawodowa

Analiza umów i due diligence

Dziś

Aplikanci czytają setki umów w data roomie i ręcznie przepisują klauzule do tabeli. Praca trwa tygodniami i łatwo o przeoczenie.

Z prywatnym AI

Model wyciąga z umów wskazane klauzule, np. change of control, kary umowne, zakaz konkurencji i terminy wypowiedzenia, do tabeli z odnośnikiem do strony. Prawnik weryfikuje wyniki i ocenia ryzyka.

Data room → OCR + analiza → Tabela klauzul → Weryfikacja prawnika
K3

Projekty pism i streszczenia akt

Dziś

Streszczenie obszernych akt albo pierwszy projekt pisma zajmuje godziny, choć duża część to powtarzalna struktura.

Z prywatnym AI

Asystent przygotowuje streszczenie akt z chronologią zdarzeń i pierwszy projekt pisma na wzorze kancelarii. Prawnik redaguje treść i podpisuje, a model nie wysyła niczego samodzielnie.

Akta sprawy → Chronologia → Projekt na wzorze kancelarii → Redakcja prawnika
W praktyce · przykładowy scenariusz

Due diligence spółki przed przejęciem

Kancelaria dostaje dostęp do data roomu z kilkuset umowami spółki. Asystent na serwerze kancelarii wyciąga z każdej umowy klauzule change of control, kary umowne i terminy wypowiedzenia do jednej tabeli z odnośnikami do stron. Zespół weryfikuje wyniki i skupia się na ocenie ryzyk do raportu. Dokumenty klienta nie trafiają do żadnej zewnętrznej usługi.

Więcej scenariuszy

Co jeszcze obejmuje wdrożenie prywatnego AI?

01–03

Bezpieczeństwo i dostęp

Prywatne AI ma sens tylko wtedy, gdy kontrola dostępu jest co najmniej tak dobra jak w obecnych systemach.

01

Role i uprawnienia z katalogu firmy

Dziś

Pracownicy wklejają dokumenty do publicznych czatów AI, bo nie mają innego narzędzia. Firma nie wie, jakie dane wyszły na zewnątrz.

Z prywatnym AI

Asystent korzysta z uprawnień z Active Directory lub Microsoft 365. Dział kadr widzi dokumenty kadrowe, handlowcy swoje umowy, a zarząd raporty.

Logowanie SSO → Grupy i role → Filtrowanie źródeł → Odpowiedź
02 RODO

Anonimizacja danych osobowych

Dziś

Dokumenty z danymi osobowymi nie mogą trafiać do narzędzi bez umowy powierzenia i kontroli nad przetwarzaniem.

Z prywatnym AI

Przed analizą system może maskować PESEL, numery kont, adresy i nazwiska. Przetwarzanie odbywa się w całości na infrastrukturze firmy.

Dokument → Wykrycie danych osobowych → Maskowanie → Analiza
03

Pełny audyt zapytań

Dziś

Przy korzystaniu z publicznych narzędzi AI nie ma śladu, kto o co pytał i na podstawie czego podjął decyzję.

Z prywatnym AI

Każde zapytanie, użyte źródła i odpowiedź są zapisywane w logach na serwerze firmy. Administrator może je przeglądać i eksportować na potrzeby kontroli.

Zapytanie → Źródła → Odpowiedź → Log audytowy
04–06

Dokumenty

Największa wartość leży w dokumentach, których firma nie chce i nie może wysyłać na zewnątrz.

04

Analiza umów

Dziś

Przed podpisaniem umowy ktoś musi ją przeczytać w całości i porównać z warunkami, które firma zwykle akceptuje.

Z prywatnym AI

Asystent porównuje umowę ze standardami firmy i oznacza odstępstwa: odpowiedzialność, kary, terminy płatności, prawo właściwe. Decyzję podejmuje osoba odpowiedzialna.

Umowa → Porównanie ze standardem → Lista odstępstw → Decyzja
05

Porównywanie wersji dokumentów

Dziś

Druga strona odsyła poprawioną umowę bez śledzenia zmian. Trzeba ją czytać od nowa.

Z prywatnym AI

System porównuje wersje, wskazuje wszystkie zmiany i krótko opisuje ich znaczenie, np. przesunięcie terminu albo zmianę limitu odpowiedzialności.

Wersja A i B → Różnice → Opis zmian → Komentarz
06

OCR skanów i archiwum

Dziś

Stare dokumenty są w skanach bez tekstu. Nie da się ich przeszukać ani użyć w bazie wiedzy.

Z prywatnym AI

Lokalny OCR zamienia skany na przeszukiwalny tekst i dodaje je do indeksu z datą, typem dokumentu i kontrahentem.

Skan → OCR lokalny → Metadane → Indeks
07–09

Integracje

Model na serwerze firmy łączy się z systemami, które już działają, bez przenoszenia danych do nowej chmury.

07

ERP i CRM

Dziś

Odpowiedź na pytanie o historię klienta wymaga sprawdzenia kilku systemów i eksportu do Excela.

Z prywatnym AI

Asystent pobiera dane z ERP i CRM przez API i odpowiada w jednym miejscu: zamówienia, reklamacje, warunki handlowe, otwarte należności.

Pytanie → ERP + CRM → Zestawienie → Odpowiedź ze źródłami
08

SharePoint, dyski i poczta

Dziś

Wiedza firmy leży w folderach, wątkach mailowych i załącznikach, które zna tylko ich autor.

Z prywatnym AI

Wybrane biblioteki, dyski i skrzynki są indeksowane z zachowaniem uprawnień. Nowe dokumenty trafiają do indeksu automatycznie.

SharePoint / dysk → Poczta → Synchronizacja → Baza wiedzy
09 KSeF

Faktury i KSeF

Dziś

Faktury kosztowe z KSeF trzeba ręcznie opisać i przypisać do projektów lub kont.

Z prywatnym AI

Workflow w n8n pobiera faktury z KSeF, a lokalny model proponuje opis i przypisanie. Księgowy zatwierdza, a dane nie opuszczają serwera.

KSeF → Lokalny model → Propozycja opisu → Zatwierdzenie
10–12

Zgodność z przepisami

Wdrożenie obejmuje nie tylko technologię, ale też zasady, na jakich zespół korzysta z AI.

10 RODO

RODO i umowy powierzenia

Dziś

Korzystanie z zewnętrznych usług AI wymaga analizy, gdzie i przez kogo przetwarzane są dane.

Z prywatnym AI

Przy wdrożeniu on-premise dane są przetwarzane na infrastrukturze firmy. Dokumentuję przepływy danych na potrzeby rejestru czynności przetwarzania.

Mapa danych → Przetwarzanie lokalne → Dokumentacja → Rejestr czynności
11 AI Act

AI Act

Dziś

Firmy nie wiedzą, czy ich zastosowania AI podlegają nowym obowiązkom i jak je udokumentować.

Z prywatnym AI

Na starcie opisujemy każde zastosowanie, jego cel i poziom ryzyka. Dla zastosowań wewnętrznych przygotowujemy dokumentację i szkolenie z kompetencji w zakresie AI.

Zastosowania → Ocena ryzyka → Dokumentacja → Szkolenie zespołu
12

Polityka korzystania z AI

Dziś

Nie ma zasad, co wolno wklejać do narzędzi AI i kto odpowiada za wynik.

Z prywatnym AI

Przygotowujemy politykę: jakie dane można przetwarzać, kto zatwierdza wyniki, jak zgłaszać błędy. Asystent przypomina o zasadach w interfejsie.

Zasady → Role i odpowiedzialność → Szkolenie → Przegląd co kwartał
Co zostaje po stronie firmy

Na jakich zasadach działa prywatne AI?

01

Dane zostają u Ciebie

Model, indeks dokumentów i logi działają na Twojej infrastrukturze. Nic nie jest wysyłane do zewnętrznych dostawców AI.

02

Własność modelu i wdrożenia

Korzystasz z otwartych modeli i narzędzi. Wdrożenie należy do firmy i nie jest uzależnione od jednego dostawcy.

03

Bez opłat za każde zapytanie

Koszt to sprzęt lub instancja i utrzymanie, a nie abonament naliczany od liczby tokenów czy użytkowników.

04

Decyzje podejmuje człowiek

AI przygotowuje odpowiedzi, zestawienia i projekty. Zatwierdza je i odpowiada za nie pracownik.

FAQ

Najczęstsze pytania

Czy lokalny model jest tak dobry jak ChatGPT?

Przy pracy na firmowych dokumentach, czyli wyszukiwaniu, streszczaniu i wyciąganiu danych, otwarte modele dają bardzo dobre wyniki. Dobór modelu testujemy na Twoich dokumentach przed zakupem sprzętu.

Jaki sprzęt jest potrzebny?

Zależy od liczby użytkowników i wielkości modelu. Dla małego zespołu wystarcza jeden serwer z kartą GPU. Alternatywą jest dedykowana instancja w polskim centrum danych.

Czy kancelaria może korzystać z AI przy aktach klientów?

Przy modelu działającym na infrastrukturze kancelarii dokumenty nie są przekazywane podmiotom trzecim. Zasady korzystania z AI warto opisać w wewnętrznej polityce i uzgodnić z wymaganiami samorządu zawodowego.

Od czego zacząć?

Od jednego zbioru dokumentów i jednej grupy użytkowników, np. procedur wewnętrznych albo archiwum umów. Po kilku tygodniach wiadomo, jak zespół korzysta z asystenta, i dodajemy kolejne źródła.

Sprawdźmy, które dokumenty warto podłączyć najpierw.

Umów bezpłatną 30-minutową konsultację. Omówimy Twoje dane, infrastrukturę i wymagania, a ja zaproponuję pierwszy etap wdrożenia.

Umów bezpłatną konsultację →
Powiązane usługi
Usługa↗
Automatyzacja procesów Workflow w n8n uruchomione na Twoim serwerze, bez wysyłania danych na zewnątrz.
Usługa↗
Voiceboty i chatboty Asystent wewnętrzny w przeglądarce lub w Teams, oparty na lokalnym modelu.
Usługa↗
Prywatne AI: zakres usługi Etapy wdrożenia, sprzęt, bezpieczeństwo i odpowiedzi na najczęstsze pytania.