Praca strategiczna i inżynierska

Wdrażanie AI w procesach: od diagnozy do mierzalnego pilotażu

Pomagam organizacjom ocenić gotowość procesu i danych, zaprojektować RAG i agentowe workflow oraz przeprowadzić ograniczony, mierzalny pilotaż AI.

01

Diagnoza zadania AI

Kiedy warto
Zespół ma pomysł, wymagania lub prototyp, ale nie ma wspólnej odpowiedzi na pytania: która decyzja ma się poprawić, które dane są użyteczne, jakie błędy są niedopuszczalne i jak zmierzyć efekt.
Co robimy
Analizujemy rzeczywisty proces, uczestników, źródła, ograniczenia, punkt odniesienia i koszt błędu. Oddzielamy zadania dla modelu od zadań organizacyjnych i ludzkich.
Co otrzymuje zespół
Mapa procesu i danych; rejestr kluczowych ryzyk; kryteria jakości; wariant ograniczonego pilotażu albo uzasadniona decyzja, by nie używać AI.
Omów ten format →
02

Architektura systemu RAG i agentów

Kiedy warto
Uniwersalny czat nie wystarcza: wynik musi opierać się na własnych źródłach, uwzględniać wersje, zachowywać cytowania i przechodzić określone kontrole.
Co robimy
Projektujemy korpus, model danych, wyszukiwanie, narzędzia, role agentów, punkty zatrzymania i decyzji człowieka. Określamy, jak system wykryje błędny dokument, niepełny kontekst i nieaktualną wersję.
Co otrzymuje zespół
Specyfikacja architektury; schemat dostępu do danych; kontrakt wyniku; plan oceny jakości; granice pilotażu i kryteria gotowości.
Omów ten format →
03

Potok badawczy Legal AI

Kiedy warto
Trzeba analizować duży korpus przepisów, orzeczeń, akt sprawy lub dokumentów zawodowych, nie zamieniając podobieństwa tekstowego w wniosek prawny.
Co robimy
Definiujemy pytanie badawcze i jednostkę analizy, budujemy wersjonowany korpus, projektujemy klasyfikację, kontrolę cytowań, wyszukiwanie kontrprzykładów i przegląd prawny.
Co otrzymuje zespół
Plan korpusu; metodologia przetwarzania; roboczy schemat źródeł i cytowań; struktura weryfikowalnego raportu; plan pilotażu lub programu badawczego.
Omów ten format →
04

Pilotaż przed platformą

Kiedy warto
Organizacja rozważa szeroką inicjatywę AI, ale najpierw chce sprawdzić kluczową hipotezę na rzeczywistym procesie.
Co robimy
Ograniczamy zadanie do jednego obserwowalnego wyniku, budujemy zestaw kontrolny, tworzymy minimalny działający prototyp i mierzymy wynik typowy oraz krytyczne rodzaje błędów.
Co otrzymuje zespół
Działający prototyp; punkt odniesienia i wyniki testu; rejestr znanych ograniczeń; materiał do decyzji go / reshape / stop; plan przekazania zespołowi wewnętrznemu.
Omów ten format →

Oddzielny format

Przekazać zespołowi nie narzędzie, lecz sposób pracy

Prowadzę praktyczne przeglądy i mentoring projektowy z zakresu RAG, agentowych środowisk pracy, rozwoju AI-native i potoków badawczych. Uczestnicy pracują na własnym procesie, repozytorium i weryfikowalnym wyniku — nie na ćwiczeniowym chatbocie.

Omów program dla zespołu →

Nie obiecuję automatyzacji przed poznaniem procesu.

Współpraca raczej nie będzie użyteczna, jeżeli celem jest masowa treść bez kontroli, publiczna demonstracja bez dostępu do użytkowników, z góry obiecana dokładność albo wdrożenie, którego nikt w organizacji nie jest gotów utrzymywać. Najpierw trzeba wtedy zmienić definicję problemu.