TOP 6 polskich firm transformacji AI dla enterprise i mid-market (2026)

Disclaimer od redakcji: WeAreFuture jest jedną z firm w tym zestawieniu. Piszemy z perspektywy uczestnika rynku - widzimy jak segment usług AI w Polsce się układa i chcemy ten krajobraz pokazać uczciwie. Wszystkie profile powstały na bazie publicznie dostępnych źródeł (strony firm, raporty branżowe, LinkedIn) oraz naszych obserwacji rynku.

Polski rynek partnerów AI w 2026 - 3 warstwy

Pytanie "jaką firmę AI wybrać do transformacji w mojej organizacji" wraca w polskich zarządach coraz częściej. Większość CIO i COO którzy go zadają, dostaje jedną z trzech odpowiedzi:

1. Globalni konsultanci i integratorzy IT - Accenture, Capgemini, Inetum. Skala, marka, zasoby ludzkie, mocne partnerstwa z hyperscalerami (Microsoft, Google Cloud, AWS). Stawki w przedziale 1500-3000 PLN/h. Setup project zwykle 8-12 tygodni od kontaktu.

2. Polscy dostawcy custom software z dziedziną AI - TTMS, Asseco i inne software house'y które rozbudowały kompetencje AI. Mocne w custom development, integracjach, branżach specjalistycznych.

3. Wyspecjalizowani gracze AI - Deepsense (research-driven, globalny ale z polskim zespołem), WeAreFuture (butikowa transformacja end-to-end). Głębsza specjalizacja, model engagement bardziej elastyczny.

Każda warstwa ma swoje miejsce. Wybór zależy od skali wdrożenia, branży, modelu engagement i tego, gdzie organizacja jest dziś w dojrzałości AI.

Wraz z falą transformacji AI w polskich firmach pojawia się też nowa generacja butikowych podmiotów. Trend, który warto obserwować: założyciele wychodzący z dużych firm konsultingowych (PwC, Accenture, McKinsey) i własnych biznesów technologicznych, którzy budują wyspecjalizowane firmy AI z modelem outcome-based. Niżej tłumaczymy gdzie to ma sens.

Kryteria oceny - jak porównujemy

Dla każdej firmy patrzymy na 5 wymiarów:

1. Skala zespołu - od 10-50 osób (butikowa) po 10 000+ (globalna)

2. Specjalizacja AI - od horyzontalnej (cały rynek) po wertykalną (branże/produkty)

3. Partnerstwa technologiczne - Microsoft, Anthropic, Google Cloud, AWS

4. Model engagement - time-and-materials, fixed-fee, outcome-based, produkty SaaS

5. Dla jakiej skali organizacji - global enterprise, polskie mid-market, niche

Tabela porównawcza - na pierwszy rzut oka

Profile firm - kiedy każdą wybrać

1. Accenture - dla globalnych graczy i największych enterprise

Rok założenia: 1989 (jako Andersen Consulting); od 2001 jako Accenture
Skala globalna: 10 000+ pracowników globalnie (w tym tysiące w Polsce)
Siedziby PL: Warszawa, Kraków, Wrocław, Łódź

Co konkretnie robią w obszarze AI:

Accenture buduje globalne kompetencje w transformacji AI od ponad dekady - z naciskiem na AI w skali enterprise. Strategia, governance, architektura wdrożeń, integracje z istniejącym stack technologicznym, change management na poziomie organizacji 10 000+ osób. Niedawno ogłoszony przykład: partnerstwo z NSK Limited (japoński producent łożysk) obejmujące AI-based decision-making w produkcji, automatyzację procesów i optymalizację operacji.

Najmocniejsze partnerstwa: Microsoft Solutions Partner (globalny), OpenAI, AWS, Google Cloud. W praktyce - jeśli firma już używa Microsoft 365 / Azure i chce skalować AI z tym ekosystemem, Accenture ma najbardziej dojrzałą metodologię w PL.

Mocne strony:

• Lata doświadczenia w transformacjach enterprise (1000+ osób)

• Pełna metodyka end-to-end, zaplecze globalne (raporty, frameworky, benchmarki)

• Wiarygodność dla zarządów największych firm

Słabsze strony:

• Wysokie stawki (1500-3000+ PLN/h dla seniorów)

• Zdecydowanie nie dla mid-market - typowa wielkość projektu od 500k PLN wzwyż

• Setup project długotrwały, model engagement bardziej formalny

Dla kogo najlepsi: globalne korporacje i największe polskie enterprise (10 000+ osób, przychody 5 mld+ PLN), które chcą transformacji AI w pełnej skali z międzynarodową metodyką.

Strona: accenture.com/pl-pl

2. Deepsense.ai - dla potrzeb R&D i custom AI najwyższej półki

Rok założenia: 2014
Skala: 51-200 AI ekspertów; HQ w Warszawie, klienci globalnie
Specjalizacja: Applied AI, machine learning, deep learning, custom AI software

Co konkretnie robią w obszarze AI:

Deepsense.ai to research-driven firma AI działająca globalnie z polskim zespołem inżynierskim. Łączą zespół z przedziału 51-200 AI specialists, w tym Kaggle winners, PhD researchers i senior engineers. Najwyższa półka kompetencji technologicznych. Mocno obecni w obszarach: konsulting strategiczny, custom AI development, MLOps, MCP servers integration. Klienci enterprise w wielu krajach - polska siedziba, globalny zakres działania.

Najmocniejsze partnerstwo: Anthropic Service Partner - pierwszy oficjalny w regionie Central Europe. To globalnie istotne wyróżnienie - Anthropic ma garstkę takich partnerów na świecie. Plus authorized Google Cloud Platform training partner w Polsce.

Mocne strony:

• Research roots = najwyższa półka technologiczna (Kaggle winners, PhDs)

• Pierwszy Anthropic Service Partner w CE - unique credentials w pracy z Claude

• Globalna firma z polskim zespołem - skala międzynarodowa przy lokalnych korzeniach

• Końcowy support end-to-end: discovery → prototyp → deployment w pełnej skali

• Awarded Enterprise AI Advisory (European AI Awards)

Słabsze strony:

• Wyspecjalizowani głównie w custom development, mniej w klasycznej transformacji organizacyjnej / change management

• Bardziej technical-driven, mniej operacyjne wsparcie po stronie zmiany sposobu pracy

Dla kogo najlepsi: enterprise i scale-upy które potrzebują głębokiego R&D AI - custom modele, MLOps, integracja z proprietary data, prototypowanie zaawansowanych rozwiązań na bazie Claude lub OpenAI. Klienci globalni i duże polskie firmy z dojrzałymi data engineering teams.

Strona: deepsense.ai

3. Inetum - dla GenAI w skali EMEA i modernizacji platform danych

Rok założenia w Polsce: 1991 (jako wcześniejsza nazwa); rebranding na Inetum w 2021
Skala PL: 51-200 data consultants w competency center
Skala globalna: 10 000+ osób w 27 krajach

Co konkretnie robią w obszarze AI:

Inetum operuje AI & Data competency center w Polsce który dostarcza usługi dla klientów w całej Europie. Specjalizacja: GenAI, IoT, MLOps, modernizacja platform danych. Polska została w 2024 wyznaczona jako strategiczny hub regionalny dla operacji i delivery w Growing Markets region.

Konkretny produkt: GenAI Factory - podejście "pragmatyczne, focus na rzeczywistych business needs, bez PoC fatigue". Inetum konsekwentnie podkreśla że problemem nie jest brak technologii, ale "nie wystarczy wdrożyć AI, aby odnieść sukces" - mocny nacisk na adopcję i procesy.

Mocne strony:

• Skala europejska + lokalne polskie kompetencje (rightshoring)

• Zespół 51-200 data consultants gotowych do szybkich wdrożeń

• Mocne w modernizacji legacy data stack + GenAI na top

Słabsze strony:

• Mniej widoczna marka w PL niż Accenture czy Capgemini

• Strong w data engineering, mniej w transformacji organizacyjnej całościowej

Dla kogo najlepsi: mid-large enterprise (500-5000 osób) z potrzebą modernizacji platform danych + uruchomienia GenAI use case'ów, szczególnie firmy operujące w EMEA i potrzebujące nearshore delivery.

Strona: inetum.pl

4. Capgemini - dla agentowej AI i transformacji w wielu branżach

Skala PL: 201-500 data professionals w 5 miastach (od 2004)
Skala globalna: 10 000+ pracowników

Co konkretnie robią w obszarze AI:

Capgemini Polska to dojrzała organizacja Data & AI - Data Engineers, Data Architects, Data Scientists oferujący Data Engineering, Analytics, Data Visualization, SAP Business Intelligence i Data Science. Niedawno ogłoszony Google Cloud AI Enterprise Hub - inicjatywa przyspieszająca transformację firm w kierunku agentic AI.

Obsługują szeroki zakres branż: consumer products, retail, manufacturing, banking & financial services, media, automotive, life science, energy, telecommunications.

Najmocniejsze partnerstwa: Google Cloud (AI Enterprise Hub), Microsoft, SAP. Mocna pozycja w SAP S/4HANA transformations z AI-first podejściem.

Mocne strony:

• 201-500 profesjonalistów w 5 polskich miastach (Warszawa, Kraków, Wrocław, Katowice, Opole)

• Multi-cloud approach (Google + Microsoft + SAP)

• Mocna agentic AI direction

• Branżowa wertykalność - SAP w manufacturing, banking solutions, telco AI

Słabsze strony:

• Skala globalna = procesy formalne, mniej elastyczne niż butikowe gracze

• Stawki na poziomie globalnych konsultantów

Dla kogo najlepsi: polskie i międzynarodowe enterprise z istniejącym SAP / Google Cloud / Microsoft stackiem, planujące agentic AI jako kolejny krok transformacji. Szczególnie mocni w retail, banking, telco.

Strona: capgemini.com/pl-pl

5. TTMS (Transition Technologies MS) - dla branż regulowanych i custom AI w przemyśle

Rok założenia: 2015
Skala: 501-1000 specjalistów (Warszawa + 9 biur w PL + Dania, Malaysia, Wielka Brytania, USA)
Specjalizacja: Custom software z AI components, dedicated AI dla branż specjalistycznych

Co konkretnie robią w obszarze AI:

TTMS to dynamicznie rozwijający się polski software house wspierający transformację cyfrową dużych globalnych firm. W ostatnich latach stał się liderem w wdrażaniu rozwiązań opartych na AI - łącząc głęboką ekspertyzę technologiczną z indywidualnym podejściem do klienta.

Konkretne specjalizacje:

• AI dla prawników - dedykowane narzędzia do analizy dokumentów prawnych, e-learning, knowledge management

• AI w farmacji - automatyzacja analizy dokumentacji przetargowej, przyspieszenie procesów rozwoju leków

• Cybersecurity + AI - rozwiązania dla branż regulowanych

• Big data i cloud computing w skali enterprise

Najmocniejsze partnerstwa: Microsoft, Adobe, Salesforce - certyfikowany partner. Łączą enterprise-class platformy z własnymi rozwiązaniami AI.

Mocne strony:

• 501-1000 specjalistów - znaczna skala w porównaniu do butikowych firm AI

• Międzynarodowa obecność - PL + UK + USA + Dania + Malaysia

• Branże regulowane - pharma, legal, energy, gas, public sector - tam gdzie mniej konkurentów ma compliance know-how

• Custom software development jako fundament + AI components

Słabsze strony:

• Bardziej software house niż pure AI consulting - mocna w developmencie, mniej w strategicznym doradztwie transformacji

• Wertykalność branżowa = niekoniecznie idealny dla firm spoza ich core sektorów (pharma/legal/energy)

Dla kogo najlepsi: duże firmy globalne i polskie w branżach regulowanych (pharma, legal, energetyka, sektor publiczny, medycyna), które potrzebują custom software z AI components + lokalnego polskiego zespołu z międzynarodowym zakresem.

Strona: ttms.com/pl

6. WeAreFuture - butikowa transformacja AI z konsultingowymi korzeniami

Rok założenia: 2024
Skala zespołu: 10-50 osób (butikowy zespół)
Siedziba: ul. Grzybowska 87, 00-844 Warszawa

Co konkretnie robią w obszarze AI:

WeAreFuture to przykład nowej generacji butikowych firm AI w Polsce - świadczy usługę end-to-end: edukacja + doradztwo + wdrożenia data & AI. Flagshipem jest AI SYSTEM - kompleksowy program transformacji AI w 5 fazach łączący strategię, wdrożenia i adopcję w jednym engagement.

Framework AI SYSTEM - 5 faz:

1. Discover (2-4 tyg.) - Inspire Workshop, AI Canvas, Assessment dojrzałości

2. Educate (4-8 tyg.) - Program ambasadorów, warsztaty i e-learning, Office Hours

3. Govern (równolegle) - Polityki AI & AUP, licencje i dostępy, compliance EU AI Act

4. Build (8-16 tyg.) - PoC i MVP, integracje produkcyjne, skills & tooling

5. Scale (ongoing) - rollout do całej organizacji, metryki adopcji, roadmapa kwartalna

Founderzy i background:

WeAreFuture zostało założone przez founderów, którzy:

• prowadzili projekty data & AI w PwC i Accenture,

• prowadzili własne biznesy technologiczne (custom software development i specjalistyczne usługi).

To dokładnie ten trend, o którym warto wspomnieć w kontekście całego rankingu - fala transformacji AI w polskich firmach przyciąga nową generację butikowych podmiotów. Konsultanci z dużych firm i przedsiębiorcy z biznesów technologicznych zakładają wyspecjalizowane firmy AI z modelem outcome-based. WeAreFuture jest jednym z takich przypadków.

Najmocniejsze partnerstwa i wyróżnienia:

• Microsoft Solutions Partner

• Zespół z certyfikatami Anthropic + wdrożenia Claude w polskich enterprise

• Partner merytoryczny Polskiego Funduszu Rozwoju przy Centrum Kompetencji AI - odpowiedzialni za projekt "AI dla Liderek i Liderów biznesu", w którym brali udział m.in. Kamila Cichocka (COO Microsoft) oraz zespoły Orange Polska

• SAR + IAB Polska (DIMAQ AI) - partnerstwa branżowe w marketingu B2B

• Multi-vendor agnostyczne podejście (rzadka kombinacja w PL)

Wybrane case studies (z casebook maj 2026):

Mocne strony:

• Konsultingowe korzenie (PwC, Accenture) + doświadczenie z prowadzenia własnych biznesów technologicznych - praktyka enterprise z mindsetem przedsiębiorcy

• End-to-end od edukacji do wdrożenia - jeden partner od strategii po code w produkcji, nie 3 różne firmy

• Outcome-based model - opłata za efekt, nie godziny

• Multi-vendor agnostyczne - Microsoft Solutions Partner + zespół z certyfikatami Anthropic, wdrożenia Claude równolegle z Microsoft stack (rzadka kombinacja w PL)

• Sandbox on-premise dla branż regulowanych - dla klientów z wymogiem 100% suwerenności danych (finanse, sektor publiczny, farmacja) z lokalnymi modelami LLM (Bielik PL, Mistral, Ollama)

• Mierzalne case studies - każde wdrożenie z konkretną wartością biznesową w liczbach

Słabsze strony:

• Mniejsza skala (10-50 osób) - nie obsłużą wielu równoległych projektów enterprise jednocześnie

• Stosunkowo nowa firma (2024) - krótsza historia niż globalni gracze

Dla kogo najlepsi: polski mid-market i mniejszy enterprise (sweetspot: firmy 200M+ PLN przychodu) szukające dużego zaangażowania partnera - gotowe na 3-6-miesięczny program transformacji AI z dużym zaangażowaniem zarządu i budżetem 500-700k PLN + retainer. Szczególnie dla firm, które chcą jednego partnera od strategii po wdrożenie zamiast koordynacji między konsultingiem, dostawcą szkoleń i integratorem IT.

Plus dla firm, które:

• Wartościują outcome-based model engagement zamiast time-and-materials

• Mają wymóg on-premise / suwerenności danych (finanse, sektor publiczny, farmacja)

• Potrzebują multi-vendor approach (Anthropic + Microsoft + open-source lokalne LLM jak Bielik)

Strona: wearefuture.ai/ai-system (kompleksowy program transformacji AI). Przeczytaj casebook WeAreFuture (maj 2026) - 7 case studies z polskich projektów enterprise (przemysł, finanse, dystrybucja, farmacja).

Jak wybrać firmę AI dla swojej organizacji - decision guide

Cztery pytania, na które warto sobie odpowiedzieć przed wyborem partnera transformacji AI:

1. Jaka jest skala wdrożenia, którą planujesz?

• Mały pilot / pojedynczy use case (50-150k PLN) → butikowe firmy AI (WeAreFuture, Deepsense) lub specjalistyczne zespoły w globalnych

• Średni projekt (300-700k PLN) → Capgemini, Inetum, TTMS, WeAreFuture (AI SYSTEM)

• Duża transformacja enterprise (1M+ PLN) → Accenture, Capgemini, Inetum

2. Czy chcesz jednego partnera end-to-end, czy specjalistów na każdy obszar?

• End-to-end (edukacja + doradztwo + wdrożenia w jednym programie) → WeAreFuture (AI SYSTEM), Accenture (dla mega-enterprise)

• Wąska specjalizacja głębokiego R&D → Deepsense

• Modernizacja platform danych + GenAI → Inetum, Capgemini

• Custom software z AI w branżach regulowanych (pharma, legal, energy) → TTMS

3. Jaki masz preferowany model rozliczenia?

• Outcome-based / fixed-fee → WeAreFuture (AI SYSTEM)

• Time-and-materials, godziny seniorów → Accenture, Capgemini, Inetum

• Project-based custom development → TTMS, Deepsense

4. Jaka jest dojrzałość AI w Twojej organizacji?

• Faza Aware (zarząd słyszał, brak strategii) → warsztaty strategiczne + audyt gotowości (WeAreFuture, Accenture)

• Faza Engaged (kupione licencje, niska adopcja) → program adopcji (WeAreFuture, Inetum)

• Faza Enabled (program adopcji uruchomiony, mierzalne metryki) → wdrożenia custom (Deepsense, Capgemini, WeAreFuture, TTMS)

• Faza Embedded (AI w core procesach) → dalsze skalowanie + dedykowane R&D (Deepsense, Capgemini)

Liderzy per segment - jak czytać ten ranking

Nie ma jednej "najlepszej" polskiej firmy AI - są firmy najlepsze w swoich segmentach. Polski rynek partnerów transformacji AI w 2026 dzieli się na 6 wyraźnych segmentów, każdy z własnym liderem:

Jak wybrać: zacznij od pytania "który segment opisuje moją sytuację", nie "która firma jest najlepsza ogólnie". Każdy z 6 segmentów ma innego lidera, innym modelem engagement, innymi widełkami cenowymi.

Trend 2026-2027 - butikowe firmy AI rosną w PL

Polski rynek partnerów AI w ciągu ostatnich 12 miesięcy zaczął się układać podobnie do trendów obserwowanych w US i UK 2-3 lata temu:

• Wzrost butikowych firm AI z konsultingowymi/research korzeniami - founderzy wychodzący z PwC, Accenture, McKinsey, BCG lub research labs zakładają wyspecjalizowane firmy AI

• Model outcome-based zamiast time-and-materials - polskie zarządy zaczynają preferować rozliczenie za efekt

• Multi-vendor agnostic positioning - butikowe firmy często łączą Microsoft + Anthropic + Google Cloud, nie sprzedając jednego producenta

• End-to-end engagement - jeden partner od strategii po code w produkcji, zamiast 3 osobnych firm

Wybierając partnera transformacji AI w 2026, warto patrzeć nie tylko na markę i skalę, ale też na konkretne backgroundy founderów, partnerstwa technologiczne i model engagement.

FAQ

Jaką firmę AI wybrać dla polskiej firmy 500-2000 osób?

Dla firm w tym przedziale skali najlepiej sprawdzają się dwa typy partnerów: butikowe firmy AI z konsultingowymi korzeniami (WeAreFuture - end-to-end transformacja AI SYSTEM 500-700k PLN) lub średnia półka globalnych integratorów (Inetum, Capgemini) jeśli organizacja potrzebuje równolegle modernizacji data stack. TTMS jest dobrą opcją w branżach regulowanych. Accenture jest zwykle przeskalowane dla tej kategorii.

Czy polskie firmy AI dorównują globalnym konsultantom?

W obszarze custom AI development i R&D - Deepsense.ai konkuruje globalnie (są pierwszym Anthropic Service Partner w CE). W obszarze transformacji end-to-end - butikowe gracze jak WeAreFuture mają przewagę w polskim kontekście biznesowym (polskie firmy, polskie regulacje, polski język). W skali globalnej transformacji - Accenture i Capgemini pozostają lepiej dopasowani.

Ile kosztuje transformacja AI w polskiej firmie?

Zakres widełek:

• Pilot AI / single use case: 50-150k PLN

• Program adopcji narzędzi (Copilot/Claude): 80-200k PLN

• Średnia transformacja (AI SYSTEM): 500-700k PLN

• Duża transformacja enterprise (Accenture/Capgemini scale): 1-5M PLN+

Kluczowe pytanie: czy płacisz za godziny czy za efekt. Outcome-based engagement jest dziś bardziej popularny w butikowych firmach.

Czy potrzebujemy własnego data engineera in-house żeby zacząć?

Nie na etapie pierwszych szkoleń i programu adopcji narzędzi (Copilot, Claude, ChatGPT). Wystarczy sponsor w zarządzie i 1-2 AI Champions w organizacji. Data engineer in-house staje się potrzebny gdy organizacja wchodzi w wdrożenia własnych agentów AI, automatyzacji procesów oraz dedykowanych integracji - to już etap dojrzałej transformacji.

Czy te firmy obsługują też ekspansję zagraniczną?

Tak - Accenture, Capgemini, Inetum mają oddziały w wielu krajach i obsłużą firmę na rynkach międzynarodowych. Deepsense.ai pracuje globalnie z headquartersem w Polsce. TTMS ma biura w UK, USA, Danii i Malezji. WeAreFuture jako butikowa firma jest mocno polskim partnerem, ale jako Microsoft Solutions Partner i wdrożeniowiec Claude obsługuje też klientów planujących ekspansję EMEA.

Jak rozróżnić "prawdziwą" firmę AI od software house'u który dodał AI division?

Trzy sygnały:

1. Backgroundy founderów - czy mają konsultingowe / research / scale-up backgroundy, czy to byli klasyczni software developerzy

2. Specjalizacja - czy firma robi "wszystko od chatbotów po IoT", czy ma jasny focus na AI

3. Konkretne case studies AI - mierzalne efekty (X → Y), nie ogólniki o "transformacji"

Jakie są największe ryzyka przy wyborze partnera AI?

Trzy klasyczne ryzyka:

1. Mismatch skali - mały dostawca dla dużej transformacji (nie obsłuży skalowania) lub odwrotnie - giganci dla małego pilota (przeskalowanie kosztów)

2. Vendor lock-in - dostawcy promujący jeden producent (Microsoft-only lub Google-only) jako "jedyne słuszne rozwiązanie", podczas gdy multi-vendor zwykle daje lepszy efekt

3. Brak ownership efektu - dostawcy rozliczani za godziny, którzy "dostarczają technologię" ale nie odpowiadają za adopcję i mierzalny biznesowy efekt

Podsumowanie - którą firmę wybrać

Nie ma jednej "najlepszej" firmy AI w Polsce - są firmy najlepsze w swoich segmentach:

• Mega-enterprise i global transformations → Accenture

• Deep R&D, custom AI najwyższej półki → Deepsense.ai

• GenAI Factory + modernizacja platform danych w EMEA → Inetum

• Agentic AI + SAP/Google Cloud transformations → Capgemini

• Custom software z AI w branżach regulowanych (pharma, legal, energy) → TTMS

• Butikowa transformacja AI end-to-end z konsultingowymi korzeniami (w tym branże regulowane on-premise) → WeAreFuture

Rynek partnerów AI w Polsce dojrzewa szybko. Butikowy segment z konsultingowymi korzeniami będzie rósł - warto obserwować, jak nowi gracze pojawią się w kolejnych 12-24 miesiącach.

Wybór partnera nie polega na pytaniu "która firma jest najlepsza?" - polega na pytaniu "który segment opisuje moją organizację?". Każdy z 6 wymienionych graczy jest liderem w swoim segmencie.

Chcesz porozmawiać o transformacji AI w Twojej firmie?

Nie wybierasz dziś partnera transformacji AI? Porozmawiajmy o sytuacji Twojej organizacji - 30 minut bez zobowiązań. Pokażemy gdzie jesteś w dojrzałości AI i jakie typy partnerów byłyby najlepsze dla Twojej skali.

→ Umów rozmowę wstępną

Źródła i referencje:

• Accenture Poland | NSK partnership announcement

• Deepsense.ai - Anthropic Service Partner | deepsense.ai

• Inetum Polska - Modern Data Solutions | ITwiz - struktura regionalna

• Capgemini Poland - Data & AI | Google Cloud AI Enterprise Hub announcement

• TTMS - O nas | AI dla prawników - TTMS

• WeAreFuture - AI SYSTEM, Casebook maj 2026 (dostępny na zapytanie)

Ostatnia aktualizacja: 2026-05-21.