Dane i kontekst · AI Engine
Modele się zmieniają. Architektura zostaje wasza.
AI Engine to architektura AI waszej firmy. Projektujemy ją i budujemy proces po procesie: dane, procedury, zasady decyzji i połączenia z systemami w jednym miejscu, z kontrolą uprawnień. Pracują na niej ludzie z asystentem AI i agenci, nasi i innych dostawców.
Okiem architekta
Większość firm dobudowuje AI. My zaczynamy od fundamentu.
Asystent w poczcie, agent w helpdesku, chatbot na stronie. Każde narzędzie stoi osobno i każde dostaje od swojego dostawcy własny kawałek wiedzy o firmie.
Przy kolejnych narzędziach te same zasady rabatów żyją w kilku miejscach i nikt nie wie, która wersja jest aktualna. Każdy nowy agent zaczyna od zera. Gdy odchodzi doświadczony pracownik, jego sposób pracy znika razem z nim.
Dlatego projektujemy odwrotnie. Najpierw wspólny fundament: dane, procedury, zasady decyzji i połączenia z systemami. Na nim stawiamy asystentów i agentów, naszych i innych dostawców. Każdy kolejny korzysta z tego, co już stoi.
Jak działa
Systemy zasilają AI Engine. Każda poprawka do niego wraca.
Nie wymieniamy waszych systemów. ERP, CRM, Microsoft 365, helpdesk i katalogi zostają, a AI Engine porządkuje z nich to, czego potrzebują ludzie i agenci.
Systemy, które już macie
Dane o klientach, produktach, zamówieniach i dokumentach przychodzą z waszych systemów. Dla każdego źródła wskazujemy właściciela, zakres danych i uprawnienia.
Kontekst firmy z uprawnieniami
W AI Engine dane łączą się z procedurami i zasadami decyzji. Każdy widzi tylko to, do czego ma dostęp, a każdy krok jest zapisany.
Pętla uczenia
Akceptacje i poprawki z pracy wracają do AI Engine po zatwierdzeniu przez właściciela procesu. To aktualizacja kontekstu, a nie trenowanie modelu na waszych danych.
Systemy, które już macie
- ERPprodukty, zamówienia, magazyn
- CRMklienci, oferty, kontakty
- Microsoft 365Outlook, SharePoint, Teams
- Helpdeskzgłoszenia i historia obsługi
- PIM i katalogiparametry, cenniki, dostępność
Kontekst firmy
AI Engine
- Context Lakehousedane o klientach, produktach i zamówieniach
- Skillsjak się w firmie pracuje, spisane krok po kroku
- Decisionskryteria i wcześniejsze rozstrzygnięcia
- Intelligencemodele AI
Z uprawnieniami i śladem: każdy widzi tylko to, do czego ma dostęp, a każdy krok jest zapisany
Kto z niego korzysta
- Zarządłatwiej kieruje firmą
- Menedżerowieszybsze decyzje
- Cały zespółdostęp do wiedzy, szybsza praca
- Agenciwplecieni w procesy
- Akceptacje i poprawki ludzi wracają do kontekstu
Architektura
Sześć elementów. Model wymieniacie, reszta zostaje wasza.
Projektujemy AI Engine jak budynek: od fundamentu. Pięć elementów to konstrukcja, która zostaje w firmie na lata. Model AI jest wymienny, bo modele zmieniają się szybciej niż wasze procesy.
Human+AI Teams
Kto wykonuje pracę?
ludzie i agenciLudzie z asystentem AI i agenci, nasi i innych dostawców. Każdy ma wskazany zakres pracy i osobę, która odpowiada za wynik.
Z wdrożenia · Firma farmaceutyczna, Adopcja AI30 ambasadorów AI z ponad 10 działów.Zobacz realizacjęDecisions
Dlaczego tak, a nie inaczej?
zostaje u wasKryteria, wyjątki i wcześniejsze rozstrzygnięcia z uzasadnieniem. Dzięki nim AI wspiera decyzje zgodnie z zasadami firmy, a każdą decyzję da się wyjaśnić.
Z wdrożenia · Spółka finansowa, Obsługa dokumentów · W trakcie realizacjiKażda decyzja analityka (zatwierdź, popraw, odrzuć) zostaje w historii zmian.Zobacz realizacjęSkills
Jak to robimy?
zostaje u wasSposoby wykonania zadań spisane krok po kroku. Zmianę zatwierdza właściciel procesu, a każda wersja jest zapisana.
Z wdrożenia · Firma produkcyjna, OfertowanieWiedza kilku doświadczonych konsultantów o tym, jak przełożyć pozycję na produkt, jest spisana: powtarzalne pozycje rozpoznają reguły bez udziału modelu.Zobacz realizacjęIntelligence
Kto czyta, pisze i analizuje?
wymiennyModele AI dobrane do zadania i wrażliwości danych, w chmurze albo na waszym serwerze. Zmiana modelu nie wymaga przebudowy reszty.
Z wdrożenia · Spółka finansowa, Własne środowisko AI · W trakcie realizacjiLokalne modele open-weight, w tym polski Bielik, na serwerze z GPU w sieci wewnętrznej.Zobacz realizacjęMCP
Jak AI dociera do systemów?
zostaje u wasKontrolowane połączenia z ERP, CRM, pocztą i dokumentami. Dla każdego systemu opisujemy dozwolone odczyty i zapisy, a uprawnienia egzekwuje system integracji, nie treść polecenia.
Z wdrożenia · Firma produkcyjna, Wiedza firmyTeams, SharePoint i PIM połączone przez n8n: bramka sama wybiera, skąd wziąć odpowiedź.Zobacz realizacjęContext Lakehouse
Na czym pracujemy?
fundamentDane i wiedza firmy we właściwym zakresie: klienci, produkty, zamówienia, dokumenty. Każde źródło ma właściciela, a dokumenty zachowują pochodzenie i wersję.
Z wdrożenia · Firma produkcyjna, Dobór produktucel pilotażu: czas doboru produktuZobacz realizację
Zasady projektowania
Model czyta i rozumie. Liczą reguły i wasze systemy.
Tych zasad trzymamy się w każdym wdrożeniu na AI Engine.
Najpierw reguła, potem model
To, co da się zapisać regułą, robi reguła: taniej, szybciej i bez ryzyka pomyłki. Model dostaje tylko to, czego reguły nie obejmą.
Ostatnie słowo ma system
Ceny, sumy i terminy liczą ERP i kod, nie model. Wynik agenta przechodzi kontrolę, zanim trafi dalej.
Wiedza w danych, nie w kodzie
Nowy produkt, procedura albo zasada to nowy wpis, a nie nowe wdrożenie. Logika żyje w danych, które da się przejrzeć i poprawić.
Uprawnienia egzekwuje system
Agent widzi i robi tylko to, na co pozwala system integracji, niezależnie od treści polecenia. Każdy krok jest zapisany.
Człowiek decyduje w ustalonych miejscach
Przed startem ustalamy, gdzie decyduje człowiek: ważne wyniki, wyjątki i zmiany zasad. Agent działa w uzgodnionym zakresie.
Model dobrany do zadania
Każdy krok może korzystać z innego modelu: mocniejszego do trudnej analizy, tańszego do prostych zadań, lokalnego dla wrażliwych danych. Wymiana modelu nie zmienia reszty.
Jak budujemy
Jeden proces na start. Kolejne na gotowym fundamencie.
Nie zaczynamy od porządkowania całej firmy. Pierwszy proces daje wartość i pierwszą część fundamentu, a każdy następny z niej korzysta.
Mapa procesów i decyzji
Wybieramy proces, który firma powtarza codziennie, z oszacowaną wartością. Przed startem spisujemy punkt odniesienia, cel i próg sukcesu.
Kontekst na start
Porządkujemy tylko to, czego potrzebuje ten proces: źródła, właścicieli danych i uprawnienia. Integracje i granice działania uzgadniamy z IT.
Odbiór na przykładach
Sprawdzamy wynik, źródło, zatwierdzenia, zakres dostępu i możliwość wycofania zmiany. Mierzymy czas, koszt i odsetek zadań wymagających poprawki.
Kolejny proces na gotowym
Następny agent bierze dane, połączenia, Skills i zasady, które już są w AI Engine, i dokłada tylko swoją część.
Jak rośnie AI Engine
Orientacyjnie. Zakres i tempo zależą od gotowości firmy oraz wyników kolejnych etapów.
01 · Pierwsze 90 dni
Kontekst na start
Źródła dla pierwszego zadania, właściciele danych i uprawnienia.
02 · 3-12 miesięcy
Wspólny fundament
Context Lakehouse, spójne definicje i kontekst z codziennej pracy.
03 · 12-36 miesięcy
Wiedza, która zostaje
Pętla uczenia zasila kolejne zadania. Nowi agenci korzystają z gotowego kontekstu.
Dla CTO i IT
Architekturę, integracje, uprawnienia, historię działań i kryteria odbioru opisujemy w załączniku technicznym. Uzgadniamy je z IT przed uruchomieniem pierwszego procesu.
Załącznik dla CTO i ITRealizacje
To już pracuje na AI Engine u klientów.
Klientów opisujemy anonimowo. Status pokazuje, na jakim etapie jest wdrożenie.
Oferta u klienta, zanim wyśle ją konkurencja.
7 dni → 1 dzień
czas odpowiedzi na zapytania, które obsługuje agent
Zobacz realizację
Sprawozdania i raporty bez ręcznego przepisywania
80-90%*
ok. 3 min zamiast 15-30 min przepisywania
Zobacz realizację
Dobór produktu w kilka minut, a nie w godzinę.
nawet 1 h → <10 min
czas doboru produktu
Zobacz realizację
Wiedza firmy dostępna w Teams
14 tygodni
od startu do Agenta wiedzy w Teams, który odpowiada z FAQ, dokumentów i danych produktowych
Zobacz realizację
Realizacja trwa. To wyniki sprawdzone na etapie testów albo planowane, do których celujemy. Potwierdzimy je po zakończeniu.
Pytania
Najczęstsze pytania.
Czym AI Engine różni się od hurtowni danych?
Hurtownia przechowuje dane do raportów. AI Engine korzysta z danych, ale dokłada to, czego AI potrzebuje do pracy: spisane procedury (Skills), zasady decyzji (Decisions), kontrolowane połączenia z systemami (MCP) i modele dobrane do zadania (Intelligence). Fundamentem jest Context Lakehouse, który budujemy na Azure i Databricks.
Czy z AI Engine mogą korzystać agenci innych dostawców?
Tak, w uzgodnionym zakresie. Asystenci i agenci korzystają z AI Engine przez MCP i konektory, z uprawnieniami i zapisem każdego kroku. Zakres zależy od interfejsów danego narzędzia, dlatego potwierdzamy go z IT po sprawdzeniu danych, uprawnień i interfejsów. Więcej o integracjach z systemami.
Czy model AI uczy się na naszych danych?
Nie. AI Engine rośnie przez aktualizację kontekstu i sposobu pracy. Poprawki, akceptacje i uzasadnienia decyzji przechodzą przegląd właściciela procesu, sprawdzenie na przykładach i wersjonowanie. Dopiero zatwierdzona wersja trafia do kolejnych zadań. To nie jest automatyczne trenowanie modelu na danych firmy.
Co zostaje u nas, gdy zmienimy model albo partnera?
Dane, procedury, zasady decyzji i połączenia z systemami. Model AI jest wymienny, a wiedza zebrana w AI Engine zostaje w firmie, więc zmiana modelu albo partnera nie oznacza budowy od zera.
Czy musimy mieć uporządkowane dane?
Nie trzeba porządkować całej firmy przed pierwszym zastosowaniem. Zaczynamy od potrzebnego zakresu. W trakcie pracy zbieramy brakujący kontekst, a właściciele procesów sprawdzają i zatwierdzają zmiany.
Gdzie działa AI Engine?
Azure jest punktem wyjścia. Najbardziej wrażliwe dane mogą być przetwarzane przez modele lokalne na serwerach firmy. Inne chmury i pełne on-premise dobieramy razem z IT. Więcej o środowisku AI.
Ile trwa zbudowanie AI Engine?
Nie budujemy go w całości przed pierwszym zastosowaniem. Kontekst na start dla pierwszego procesu to orientacyjnie pierwsze 90 dni, a wspólny fundament rośnie z kolejnymi procesami. Zakres i tempo zależą od gotowości firmy oraz wyników kolejnych etapów.
Porozmawiajmy o architekturze AI w waszej firmie.
Zaczynamy od jednego procesu i od tego, co już macie: systemów, danych i narzędzi AI. Wspólnie ustalimy, od czego zbudować fundament.
Umów rozmowęAlbo napisz: hello@wearefuture.ai
