Asystenci AI z dostępem do procedur, polityk, dokumentów kontraktowych i historii decyzji organizacji. Pomagają szybciej znaleźć odpowiedź, wskazują źródło informacji i wspierają pracę działów prawnych, handlowych, finansowych oraz IT.
Asystent Enterprise AI skraca czas potrzebny na research, analizę dokumentów i przygotowanie odpowiedzi. Prawnik szybciej odnajduje właściwy zapis w umowie, handlowiec korzysta z historii klienta i materiałów ofertowych, a CFO otrzymuje syntetyczne podsumowanie raportów bez ręcznego przeszukiwania wielu źródeł.
Asystent wskazuje dokument, paragraf, raport, datę decyzji lub wersję pliku, z których korzystał przy przygotowaniu odpowiedzi. Dzięki temu użytkownik może zweryfikować podstawę odpowiedzi i ograniczyć ryzyko decyzji podejmowanych na podstawie niepełnego kontekstu.
Nowi i rozproszeni pracownicy mogą szybciej odnaleźć procedury, polityki, dokumentację, historię decyzji i materiały operacyjne. Enterprise AI pomaga skrócić onboarding, zmniejszyć liczbę powtarzalnych pytań do ekspertów i ułatwić pracę na wiedzy, która dotąd była rozproszona po wielu systemach.
Enterprise AI respektuje uprawnienia użytkownika do źródeł danych. Asystent powinien widzieć tylko te dokumenty i informacje, do których użytkownik ma dostęp. Wdrożenie obejmuje kontrolę dostępu zgodną ze źródłami danych, logowanie użycia, historię odpowiedzi oraz mechanizmy wspierające zgodność z RODO i AI Act.
Projektujemy asystentów dla zespołów, które pracują na dużej liczbie dokumentów, decyzji i danych: prawnego, handlowego, finansowego, IT, HR, compliance i operacji. Przykładowe scenariusze obejmują asystenta prawnego do umów, polityk i regulacji, asystenta handlowego do historii klienta i materiałów ofertowych, asystenta finansowego do raportów, analiz i prognoz oraz asystenta IT do procedur, dokumentacji i incydentów.
Łączymy asystentów AI ze źródłami, w których znajduje się wiedza firmy: SharePoint, Confluence, Notion, Google Drive, repozytoriami dokumentów, bazami wiedzy, ERP, CRM i systemami enterprise. W praktyce może to oznaczać integrację z SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, HubSpot, Microsoft 365, ServiceNow albo innymi systemami wykorzystywanymi przez organizację.
Projektujemy kontrolę dostępu na poziomie źródeł, dokumentów, użytkowników i ról. Asystent powinien korzystać tylko z tych danych, do których dana osoba ma uprawnienia - zarówno w odpowiedziach bezpośrednich, jak i w odpowiedziach generowanych na podstawie dokumentów źródłowych. Integrujemy rozwiązanie z Entra ID, Active Directory, SAP IDM oraz niestandardowymi systemami IAM.
Asystent może wskazywać dokument, paragraf, sekcję, datę decyzji lub wersję pliku, z których korzystał przy odpowiedzi. Nie obiecujemy całkowitego wyeliminowania halucynacji. Projektujemy rozwiązanie tak, aby ograniczać ich ryzyko: przez pracę na kontrolowanych źródłach, cytowanie podstaw odpowiedzi, mechanizmy odmowy odpowiedzi przy braku danych i oznaczanie odpowiedzi wymagających weryfikacji.
Przed uruchomieniem produkcyjnym analizujemy ryzyka związane z użyciem AI: prompt injection, data exfiltration, leakage przez logi, nieuprawniony dostęp do źródeł, podatności w integracjach, niekontrolowane użycie narzędzi i brak separacji danych. Dla danych krytycznych rekomendujemy dodatkowe testy red team oraz przegląd zgodny z OWASP LLM Top 10.
Wspieramy klasyfikację systemu AI, przygotowanie dokumentacji zgodności, rejestru rozwiązań AI, zasad nadzoru, ról właścicielskich, logowania użycia i audit trail. Jeżeli organizacja potrzebuje szybkiego startu, możemy przygotować podstawowy framework governance dla Enterprise AI w ciągu 4 tygodni - z dalszym rozszerzeniem pod konkretne systemy, źródła danych i wymagania bezpieczeństwa.
Zaczynamy od warsztatów z docelowym działem. Ustalamy, jakie pytania pojawiają się najczęściej, które dokumenty są kluczowe, jakie źródła można uznać za wiarygodne, kto powinien mieć do nich dostęp i jakie ograniczenia wynikają z compliance.
Na tej podstawie przygotowujemy MVP dla jednego działu, zwykle w horyzoncie 4-8 tygodni. W pilotażu mierzymy jakość odpowiedzi, trafność cytowań, adopcję użytkowników, bezpieczeństwo dostępu i realną przydatność rozwiązania w codziennej pracy.
Po potwierdzeniu wartości skalujemy rozwiązanie: dodajemy kolejne źródła, grupy użytkowników i integracje. Równolegle prowadzimy monitoring jakości odpowiedzi, aktualizację bazy wiedzy i przeglądy bezpieczeństwa.
Stack technologiczny
Doświadczenie zespołu w obszarze AI, automatyzacji procesów i systemów enterprise potwierdza gotowość SNOK do realizacji projektów Enterprise AI.
Kancelaria prawna
Asystent prawny z dostępem do około 50 tysięcy dokumentów. Rozwiązanie wspiera research, cytowanie źródeł i szybsze odnajdywanie właściwych zapisów w dużym zbiorze umów, opinii i dokumentów prawnych.
Producent FMCG
Asystent finansowy dla CFO i zespołu controllingu, wspierający syntezę raportów wielospółkowych, porównywanie danych i przygotowanie podsumowań zarządczych.
Spółka z sektora SaaS
Asystent dla działu handlowego, wspierający przygotowanie rekomendacji oferty na podstawie historii klienta, dokumentacji produktowej, wcześniejszych ustaleń i benchmarków.
Enterprise AI pracuje na wiedzy organizacji: umowach, procedurach, politykach, raportach, historii decyzji i danych biznesowych. W odróżnieniu od ogólnego chatbota ma kontrolę dostępu, cytowanie źródeł, audit trail, integracje z systemami firmowymi oraz mechanizmy wspierające compliance.
To zależy od architektury. Możliwe są różne modele wdrożenia: Azure OpenAI lub Anthropic Claude przez kontrolowane API, private cloud, środowisko klienta albo lokalne modele językowe, takie jak Llama czy Mistral, dla najbardziej wrażliwych danych. W każdym wariancie analizujemy wymagania bezpieczeństwa, compliance, kosztów utrzymania i kontroli nad danymi.
Stosujemy AI Security Review obejmujący walidację źródeł, source-aware access control, testy prompt injection, sandboxing, ograniczenie narzędzi dostępnych dla modelu, logowanie użycia i scenariusze eskalacji do człowieka. Dla danych krytycznych rekomendujemy dodatkowe testy red team oraz przegląd zgodny z OWASP LLM Top 10.
MVP dla jednego działu, na przykład asystenta prawnego lub finansowego, zwykle mieści się w horyzoncie 4-8 tygodni. Pełne wdrożenie organizacyjne, obejmujące wiele źródeł danych, integracje, compliance i szersze grupy użytkowników, zajmuje zwykle 4-6 miesięcy.
