Rozwój i integracja AI dla firm w Polsce
Przekształcamy strategię AI w działające systemy produkcyjne. Budujemy aplikacje generatywnej AI i LLM, pipeline'y RAG, agentów AI oraz modele ML z fine-tuningiem i pełnym MLOps. Integrujemy AI z Twoim ERP, CRM i pipeline'ami danych, wdrażając na Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI. Jako AWS Advanced Tier Partner dostarczamy rozwiązania zgodne z RODO i EU AI Act, z rezydencją danych w UE.
Ponad 100 organizacji w 6 krajach nam ufa
Multi-cloud
Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
50+
Inżynierów AI i ML
ISO 27001
Bezpieczne centrum dostarczania
99,9%
SLA dostępności wdrożeń
Co obejmuje
Inżynieria AI Opsio obejmuje pełen cykl budowy rozwiązania produkcyjnego, od architektury po wdrożenie i integrację. Nie zatrzymujemy się na proof of concept. Tworzymy aplikacje generatywnej AI i LLM, projektujemy pipeline'y RAG oparte na Twojej wiedzy firmowej, budujemy agentów AI automatyzujących złożone procesy oraz trenujemy i dostrajamy modele ML z pełnym MLOps. Integrujemy AI z systemami ERP, CRM i hurtowniami danych, budując pipeline'y danych, które zasilają modele aktualnymi informacjami. Wdrażamy na Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI, dobierając platformę do wymogów rezydencji danych w UE, charakteru obciążenia i budżetu. Korzystamy z dojrzałych narzędzi, takich jak LangChain, MLflow, Kubernetes i LangSmith, aby rozwiązanie było utrzymywalne, obserwowalne i gotowe na audyt zgodności z RODO oraz EU AI Act.
Aplikacje generatywnej AI i LLM
Budujemy aplikacje oparte na dużych modelach językowych: asystentów, generatory treści, narzędzia wyszukiwania semantycznego. Projektujemy prompt engineering, kontrolę kosztów tokenów i zabezpieczenia przed wyciekiem danych.
Pipeline'y RAG
Łączymy modele z Twoją wiedzą firmową przez Retrieval Augmented Generation. Indeksujemy dokumenty, budujemy bazy wektorowe i zapewniamy odpowiedzi oparte na faktach z cytowaniem źródeł zamiast halucynacji.
Agenci AI
Tworzymy agentów AI, którzy wykonują wieloetapowe zadania, wywołują narzędzia i integrują się z systemami. Projektujemy bezpieczne wzorce agentowe z kontrolą uprawnień i nadzorem nad działaniami modelu.
ML, fine-tuning i MLOps
Trenujemy i dostrajamy modele ML na Twoich danych. Budujemy MLOps z wersjonowaniem, powtarzalnymi pipeline'ami treningowymi i bezpiecznym wdrażaniem przy użyciu MLflow i Kubernetes.
Integracja z ERP i CRM
Wpinamy AI w istniejące systemy: ERP, CRM i hurtownie danych. Budujemy API, konektory i pipeline'y danych, aby modele działały na aktualnych informacjach z Twojego krwiobiegu operacyjnego.
Wdrożenie multi-cloud
Wdrażamy produkcyjnie na Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI. Dobieramy platformę do wymogów rezydencji danych w UE, charakteru obciążenia oraz budżetu na tokeny i GPU.
Bezpłatna konsultacja
Porozmawiaj z ekspertem: Rozwój i integracja AI dla firm w Polsce
Napisz krótko, czego potrzebujesz. Specjalista odpowie w ciągu jednego dnia roboczego — bezpłatnie i bez zobowiązań.
- Odpowiedź w ciągu jednego dnia roboczego
- Bez zobowiązań
- Certyfikowani inżynierowie chmury
Skupienie Opsio na bezpieczeństwie już na etapie architektury jest dla nas kluczowe. Łącząc innowacyjność, zwinność i stabilną zarządzaną usługę chmurową, dali nam fundament, którego potrzebowaliśmy, aby dalej rozwijać naszą działalność. Jesteśmy wdzięczni naszemu partnerowi IT, Opsio.
Jenny Boman
CIO · Opus Bilprovning
Od proof of concept do systemu, który działa na produkcji from-violet-500 to-fuchsia-400
Wdrożenie produkcyjne to zupełnie inna dyscyplina niż demo. Model, który ładnie odpowiada w notatniku, na produkcji musi obsłużyć tysiące zapytań, zmieścić się w budżecie tokenów, nie wyciekać danych osobowych i działać przy SLA 99,9%. Opsio buduje AI z myślą o tej rzeczywistości. Inżynieria, nie eksperyment. Każde rozwiązanie projektujemy tak, aby przetrwało zderzenie z realnym ruchem, regulacją i kosztem. Aplikacje generatywnej AI i LLM budujemy w oparciu o sprawdzone wzorce. Pipeline RAG łączy model z Twoją wiedzą firmową, aby odpowiedzi były oparte na faktach, a nie na halucynacjach. Agenci AI automatyzują wieloetapowe procesy, wywołując narzędzia i systemy. Dobieramy architekturę do problemu, a nie problem do modnej architektury. Liczy się rezultat, nie hasło na slajdzie.
Klasyczne ML i fine-tuning pozostają potężnymi narzędziami tam, gdzie generatywna AI nie wystarcza. Trenujemy i dostrajamy modele na Twoich danych, budując MLOps, który zapewnia powtarzalność, wersjonowanie i bezpieczne wdrożenia. Bez MLOps każdy model staje się czarną skrzynką, której nikt nie odważy się zaktualizować. My budujemy procesy, które pozwalają iterować bez strachu.
Integracja z istniejącymi systemami jest tym, co odróżnia działające wdrożenie od izolowanego prototypu. AI musi rozmawiać z Twoim ERP, CRM i hurtownią danych, inaczej zostaje wyspą bez wartości. Budujemy pipeline'y danych, API i konektory, które wpinają AI w Twój krwiobieg operacyjny. Wartość powstaje na styku, nie w izolacji.
Wdrażamy na trzech chmurach: Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI. Wybór zależy od Twojego stosu, wymogów rezydencji danych i charakteru obciążenia. Dla polskich firm zapewniamy przetwarzanie w regionach UE, w tym Azure Poland Central i Frankfurt dla AWS, z zachowaniem zgodności RODO. Neutralność wobec dostawcy oznacza, że budujemy na tym, co najlepsze dla Ciebie. Polecane artykuły z naszej bazy wiedzy: Czym jest integracja IoT i dlaczego jest niezbędna?, Integracja wykrywania defektów w oparciu o sztuczną inteligencję z systemami produkcyjnymi: instrukcje, and Przekształcanie firm dzięki usługom tworzenia oprogramowania dla handlu elektronicznego. Powiązane usługi Opsio: Rozwój rozwiązań IoT — od czujnika do insightu, Strategia i doradztwo AI dla firm w Polsce, Zarządzane AI i wsparcie dla firm w Polsce, i Enterprise RAG Chatboty — oparte na Twoich danych.
Jak Opsio wypada na tle innych dostawców
| Kryterium | Opsio | Software house | Wewnętrzny zespół |
|---|---|---|---|
| Ekspertyza AI produkcyjnej | 50+ inżynierów AI/ML | Zmienna, często ogólna | Zależna od rekrutacji |
| Multi-cloud | Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI | Zwykle jedna chmura | Ograniczona doświadczeniem |
| Integracja z ERP/CRM | Wbudowana w zakres | Często dodatkowy projekt | Zależna od wiedzy o systemach |
| MLOps i observability | Pełny, od początku | Często pomijany | Wymaga budowy od zera |
| Zgodność RODO i EU AI Act | Wbudowana w architekturę | Zależna od dostawcy | Wymaga własnej wiedzy |
| Eksploatacja po go-live | NOC 24/7, SLA 99,9% | Zwykle poza zakresem | Obciąża zespół wewnętrzny |
Gotowy, aby zacząć?
Co otrzymujesz
Cennik i poziomy inwestycji
Przejrzyste ceny. Brak ukrytych opłat. Wyceny w oparciu o zakres.
Wdrożenie pilotażowe
120 000 - 250 000 PLN
Pojedynczy przypadek użycia, np. pipeline RAG lub aplikacja LLM z integracją, zależnie od zakresu i złożoności danych.
Pełne rozwiązanie produkcyjne
250 000 - 700 000 PLN
Kompletny system z agentami, integracjami ERP/CRM i MLOps, zależnie od zakresu i liczby integracji.
Zespół dedykowany AI
od 90 000 PLN / miesiąc
Dedykowany zespół inżynierów AI w modelu ciągłego dostarczania, zależnie od zakresu i wielkości zespołu.
Przejrzyste ceny. Brak ukrytych opłat. Wyceny w oparciu o zakres.
Pytania dotyczące cen? Omówmy Twoje konkretne wymagania.
Dlaczego warto wybrać Opsio dla usług w chmurze
Opsio buduje AI tak, jak buduje się systemy produkcyjne dla firm regulowanych: z bezpieczeństwem w architekturze i utrzymaniem od pierwszego dnia. Jako AWS Advanced Tier Services Partner z kompetencją migracyjną, Microsoft Partner i Google Cloud Partner mamy realną ekspertyzę na wszystkich trzech chmurach, więc nie wciskamy jednej platformy. Nasz zespół ponad 50 inżynierów i certyfikowane ISO 27001 centrum dostarczania w Bangalore zapewniają jakość kodu, a NOC 24/7 oraz SLA 99,9% gwarantują, że wdrożone rozwiązanie nie zostanie porzucone po go-live. Dla polskich firm projektujemy z myślą o RODO, NIS2 i EU AI Act oraz rezydencji danych w regionach UE, w tym Azure Poland Central i Frankfurt dla AWS.
Produkcja, nie prototyp
Budujemy systemy, które wytrzymują realny ruch, budżet tokenów i SLA 99,9%, a nie tylko robią wrażenie na demo.
Ekspertyza trzech chmur
Realne kompetencje na AWS, Azure i GCP. Wdrażamy na Bedrock, Azure OpenAI lub Vertex AI zależnie od Twoich potrzeb.
Bezpieczeństwo w architekturze
ISO 27001 i podejście security-first. Ochrona danych osobowych i zgodność RODO wbudowane w projekt od początku.
Integracja z Twoim stosem
Wpinamy AI w ERP, CRM i hurtownie danych. Rozwiązanie działa w Twoim krwiobiegu, nie jako izolowana wyspa.
Pełen MLOps i observability
Wersjonowanie, powtarzalne pipeline'y i monitoring przez MLflow i LangSmith. Możesz iterować bez strachu o produkcję.
Eksploatacja po wdrożeniu
NOC 24/7 przejmuje rozwiązanie po go-live. Nie zostawiamy Cię z kodem, którego nikt nie utrzymuje.
Nadal nie jesteś pewien? Zacznij od pilotażu.
Rozpocznij od ukierunkowanej dwutygodniowej oceny. Zobacz prawdziwe wyniki przed pełnym zaangażowaniem. Jeśli będziesz kontynuować, koszt pilotażu zostanie zaliczony na poczet Twojego projektu.
Nasz 4-etapowy proces dostawy
Nasz proces budowy AI jest iteracyjny i nastawiony na szybkie dostarczenie wartości produkcyjnej. Zaczynamy od projektu architektury i przyrostowego budowania, przez integrację z Twoimi systemami, aż po wdrożenie z pełnym MLOps i observability. Każda iteracja kończy się działającym przyrostem, który możesz przetestować, a nie obietnicą na kolejny sprint. Pracujemy blisko Twoich zespołów, aby rozwiązanie pasowało do realiów operacyjnych, wymogów bezpieczeństwa i polskiego otoczenia regulacyjnego.
Projekt architektury
Projektujemy architekturę rozwiązania, dobór modeli, wzorce RAG lub agentowe oraz platformę chmurową z uwzględnieniem rezydencji danych. Harmonogram: 1-2 tygodnie.
Budowa przyrostowa
Budujemy rozwiązanie iteracyjnie, dostarczając działające przyrosty co sprint. Implementujemy pipeline RAG, agentów lub modele ML z fine-tuningiem. Harmonogram: 4-10 tygodni zależnie od zakresu.
Integracja z systemami
Wpinamy AI w ERP, CRM i pipeline'y danych. Budujemy API, konektory i testujemy przepływy end-to-end na danych produkcyjnych. Harmonogram: 2-4 tygodnie.
Wdrożenie i MLOps
Wdrażamy na produkcję z pełnym MLOps, observability i kontrolą kosztów. Przekazujemy do eksploatacji NOC 24/7. Harmonogram: 1-2 tygodnie.
Kluczowe wnioski
- Aplikacje generatywnej AI i LLM
- Pipeline'y RAG
- Agenci AI
- ML, fine-tuning i MLOps
- Integracja z ERP i CRM
Branże obsługiwane przez Opsio
Budujemy rozwiązania AI dla branż, w których wdrożenie musi spełnić wymogi bezpieczeństwa, zgodności i integracji z istniejącymi systemami. Każdy sektor ma własne ograniczenia: bank musi chronić dane finansowe, fabryka łączyć AI z systemami OT, a sklep przetwarzać dane klientów zgodnie z RODO. Poniżej kluczowe branże, dla których dostarczamy produkcyjną inżynierię AI w Polsce i regionie nordyckim.
Bankowość i finanse
Aplikacje LLM i RAG dla obsługi klienta, agenci AI do automatyzacji procesów oraz modele ML do scoringu i wykrywania nadużyć. Integracja z systemami core banking i zgodność z nadzorem KNF.
Sektor publiczny
Asystenci AI dla obsługi obywatela, RAG na dokumentach urzędowych i automatyzacja procesów. Rezydencja danych w UE, zgodność z UODO i NIS2 oraz transparentność modeli według EU AI Act.
Przemysł
Modele ML do predykcyjnego utrzymania ruchu i kontroli jakości, integracja z systemami OT i ERP. Pipeline'y danych z czujników i wdrożenia na brzegu oraz w chmurze.
Handel i e-commerce
Generatywna AI do personalizacji i treści, agenci obsługi klienta oraz modele prognozowania popytu. Integracja z platformą e-commerce i CRM przy zachowaniu zgodności RODO.
Rozwój i integracja AI dla firm w Polsce — Często zadawane pytania
Czym różni się Wasze wdrożenie produkcyjne od proof of concept?
Proof of concept odpowiada na pytanie, czy coś jest możliwe. Wdrożenie produkcyjne odpowiada na pytanie, czy działa to niezawodnie, bezpiecznie i w budżecie przy realnym ruchu. To dwie różne dyscypliny. Nasze rozwiązania projektujemy od początku z myślą o obsłudze tysięcy zapytań, kontroli kosztów tokenów i GPU, ochronie danych osobowych zgodnie z RODO oraz dostępności na poziomie SLA 99,9%. Budujemy pełen MLOps, observability i obsługę błędów, czego prototypy zwykle nie mają. Dzięki temu rozwiązanie nie tylko działa na demo, lecz przechodzi zderzenie z produkcją, audytem i realnym obciążeniem operacyjnym.
Na której chmurze wdrażacie rozwiązania AI?
Wdrażamy na trzech platformach: Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI. Jako jednocześnie AWS Advanced Tier Services Partner, Microsoft Partner i Google Cloud Partner mamy realne kompetencje na każdej z nich, więc wybór nie jest podyktowany naszymi ograniczeniami. Decyzję opieramy na Twoim istniejącym stosie technologicznym, wymogach rezydencji danych, charakterze obciążenia oraz budżecie na tokeny i GPU. Dla polskich firm zapewniamy przetwarzanie w regionach UE, w tym Azure Poland Central oraz Frankfurt dla AWS, aby spełnić wymogi RODO i rezydencji danych. Często rekomendujemy architekturę hybrydową łączącą usługi różnych dostawców tam, gdzie ma to sens techniczny.
Czym jest RAG i kiedy go potrzebuję?
RAG, czyli Retrieval Augmented Generation, to wzorzec łączący model językowy z Twoją wiedzą firmową. Zamiast polegać wyłącznie na tym, co model zapamiętał w treningu, RAG wyszukuje odpowiednie fragmenty z Twoich dokumentów i podaje je modelowi jako kontekst. Dzięki temu odpowiedzi są oparte na faktach z Twojej bazy, a nie na halucynacjach, i mogą cytować źródła. RAG jest niezbędny zawsze, gdy AI ma odpowiadać na pytania o Twoje produkty, procedury, umowy czy dokumentację techniczną. Budujemy pełen pipeline: indeksowanie dokumentów, bazę wektorową i logikę wyszukiwania, dbając przy tym o kontrolę dostępu do wrażliwych danych zgodnie z RODO.
Czy potrzebuję fine-tuningu, czy wystarczy gotowy model?
W większości przypadków gotowy model w połączeniu z dobrym promptem i pipeline'em RAG wystarcza i jest tańszy w utrzymaniu. Fine-tuning ma sens, gdy potrzebujesz specyficznego stylu, formatu odpowiedzi lub wiedzy domenowej, której nie da się efektywnie przekazać przez kontekst, albo gdy zależy Ci na obniżeniu kosztów przez mniejszy, dostrojony model. Na etapie projektu architektury analizujemy, które podejście da lepszy stosunek jakości do kosztu w Twoim przypadku. Jeśli fine-tuning jest uzasadniony, budujemy powtarzalny pipeline treningowy z MLOps, abyś mógł aktualizować model bez ryzyka. Nie dostrajamy modeli dla samej mody, lecz tylko gdy liczby to uzasadniają.
Jak integrujecie AI z naszym ERP i CRM?
Integracja jest tym, co zamienia prototyp w realne narzędzie biznesowe. Budujemy API, konektory i pipeline'y danych, które łączą rozwiązanie AI z Twoimi systemami ERP, CRM i hurtownią danych. Dzięki temu model działa na aktualnych informacjach, a wyniki jego pracy trafiają tam, gdzie pracują Twoi ludzie, zamiast lądować w izolowanej aplikacji. Projektujemy te integracje z poszanowaniem bezpieczeństwa: kontrola dostępu, szyfrowanie i zgodność RODO przy przepływie danych osobowych. Wykorzystujemy sprawdzone wzorce integracyjne i narzędzia, takie jak LangChain do orkiestracji, dbając, aby przepływy były obserwowalne i łatwe w utrzymaniu po przekazaniu do eksploatacji.
Jak kontrolujecie koszty tokenów i GPU?
Koszt jest projektowany, nie odkrywany po fakcie na fakturze. Już na etapie architektury szacujemy zużycie tokenów i GPU dla spodziewanego ruchu i dobieramy modele tak, aby zrównoważyć jakość z ceną. Stosujemy techniki obniżające koszt: buforowanie odpowiedzi, kompresję kontekstu w RAG, dobór mniejszych modeli do prostszych zadań oraz rozważny fine-tuning tam, gdzie obniża koszt operacyjny. Wdrażamy observability, która śledzi zużycie w czasie rzeczywistym przez narzędzia takie jak LangSmith, abyś widział, gdzie idą pieniądze. Po przekazaniu do eksploatacji NOC 24/7 kontynuuje optymalizację kosztów, co szczegółowo opisujemy w usłudze zarządzanego AI.
Jakich narzędzi i technologii używacie?
Stawiamy na dojrzałe, sprawdzone narzędzia, a nie na eksperymentalne biblioteki. Do orkiestracji aplikacji LLM i agentów używamy LangChain, do observability i ewaluacji LangSmith, do MLOps i zarządzania cyklem życia modeli MLflow, a do konteneryzacji i skalowania Kubernetes. Wdrażamy modele przez Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI w zależności od chmury. Dobór stosu zawsze podporządkowujemy utrzymywalności, bo rozwiązanie ma żyć latami, a nie tylko zadziałać raz. Unikamy egzotycznych technologii, które trudno wesprzeć, i preferujemy narzędzia z silnym wsparciem oraz ekosystemem, co ułatwia późniejszą eksploatację przez nasz zespół lub Twój.
Czy rozwiązanie będzie zgodne z EU AI Act i RODO?
Tak, zgodność projektujemy w architekturę od pierwszego dnia. Klasyfikujemy rozwiązanie według poziomów ryzyka EU AI Act i wdrażamy odpowiednie środki, takie jak nadzór człowieka, transparentność i logowanie decyzji modelu. Pod kątem RODO zapewniamy minimalizację danych, kontrolę dostępu, szyfrowanie oraz rezydencję danych w regionach UE, w tym Azure Poland Central i Frankfurt dla AWS. Tam, gdzie przetwarzane są dane osobowe, projektujemy przepływy tak, aby spełnić wymogi UODO, a dla sektora finansowego dodatkowo nadzór KNF. Zgodność nie jest u nas dodatkiem doklejonym na końcu, lecz elementem architektury, co pozwala uniknąć kosztownych przeróbek przed audytem.
Ile kosztuje zbudowanie rozwiązania AI?
Koszt zależy od zakresu, integracji, jakości danych i wymagań bezpieczeństwa. Opsio zwykle zaczyna od proof of concept w stałej cenie, aby szybko zweryfikować wartość. Następnie pełna realizacja przebiega jako projekt o ustalonym zakresie lub dedykowany zespół AI rozliczany miesięcznie, w zależności od tego, ile chcesz wdrożyć i rozwijać. Głównymi czynnikami kosztotwórczymi są integracje, jakość danych, zgodność z przepisami oraz bieżące utrzymanie modeli. Dokładna cena w PLN jest podawana w wycenie po wspólnym określeniu zakresu rozwiązania.
Więcej pytań? Nasz zespół jest gotowy pomóc.
Gotowy zbudować AI, które działa na produkcji?
Porozmawiajmy o Twoim przypadku użycia. Zaprojektujemy architekturę i dostarczymy działające rozwiązanie zintegrowane z Twoimi systemami, zgodne z RODO i EU AI Act.
Rozwój i integracja AI dla firm w Polsce
Bezpłatna konsultacja