Zarządzane AI i wsparcie dla firm w Polsce
Utrzymujemy Twoje rozwiązania AI w ruchu, w jakości i w budżecie. Zarządzamy LLMOps i MLOps, monitorujemy modele 24/7, oceniamy drift i jakość, optymalizujemy koszty tokenów i GPU, prowadzimy retrening oraz obsługujemy incydenty z SLA. Dostarczamy też analitykę AI: dashboardy, metryki modelu i biznesu. Jako AWS Advanced Tier Partner eksploatujemy AI multi-cloud zgodnie z RODO i EU AI Act.
Ponad 100 organizacji w 6 krajach nam ufa
24/7
Monitoring i wsparcie NOC
99,9%
SLA dostępności
<15 min
Czas reakcji na krytyczne incydenty
Multi-cloud
Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
Co obejmuje
Zarządzane AI Opsio to pełna eksploatacja rozwiązań sztucznej inteligencji po wdrożeniu, łącząca LLMOps i MLOps, monitoring 24/7, ocenę jakości i obsługę incydentów z analityką biznesową. Nie pozostawiamy modelu samemu sobie po go-live. Monitorujemy metryki techniczne i biznesowe, wykrywamy drift danych i spadek jakości, optymalizujemy koszty tokenów oraz GPU, prowadzimy retrening i aktualizacje modeli oraz obsługujemy incydenty zgodnie z SLA. Budujemy observability opartą na dojrzałych narzędziach, takich jak LangSmith, MLflow i Datadog, aby każde zachowanie modelu było widoczne i mierzalne. Dostarczamy też analitykę AI w formie dashboardów i raportów, które łączą wydajność modelu z wartością biznesową. Wszystko to realizujemy multi-cloud na Amazon Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI, z poszanowaniem RODO, EU AI Act oraz rezydencji danych w regionach UE.
LLMOps i MLOps
Zarządzamy cyklem życia modeli LLM i ML na produkcji: wersjonowaniem, wdrożeniami, rollbackami i pipeline'ami retreningu. Budujemy powtarzalne procesy oparte na MLflow, aby aktualizacje były bezpieczne i kontrolowane.
Monitoring i wsparcie 24/7
Nasz NOC monitoruje modele całą dobę, śledząc dostępność, opóźnienia i jakość odpowiedzi. Reagujemy na anomalie, zanim dotkną użytkowników, z czasem reakcji poniżej piętnastu minut na incydenty krytyczne.
Ocena driftu i jakości
Wykrywamy drift danych i modelu oraz cichy spadek jakości odpowiedzi. Stosujemy automatyczne ewaluacje przez LangSmith i alerty, aby uruchomić retrening, zanim degradacja wpłynie na biznes.
Optymalizacja kosztów tokenów i GPU
Analizujemy zużycie tokenów i GPU, dobieramy modele do zadań oraz wprowadzamy buforowanie i kompresję kontekstu. Konsekwentnie obniżamy koszt jednostkowy zapytania bez utraty jakości.
Retrening i observability
Prowadzimy retrening modeli na świeżych danych według harmonogramu lub w reakcji na drift. Budujemy observability z Datadog i LangSmith, która zamienia czarną skrzynkę w mierzalny system.
Analityka AI i raportowanie
Dostarczamy dashboardy łączące metryki modelu z metrykami biznesowymi: wolumen, jakość, koszt i wpływ na proces. Raportowanie pokazuje realny zwrot z inwestycji w AI dla zarządu.
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
AI na produkcji to nie koniec, lecz początek pracy from-emerald-500 to-teal-400
Wdrożenie modelu to dopiero start. Od dnia go-live model zaczyna się starzeć: dane wejściowe dryfują, koszty tokenów rosną, jakość odpowiedzi cicho spada, a nowe wersje dostawców zmieniają zachowanie. Bez eksploatacji rozwiązanie AI degraduje się w tle, aż ktoś zauważy problem na produkcji. Opsio przejmuje tę odpowiedzialność. Eksploatacja, nie nadzieja. Pilnujemy, aby model działał tak dobrze w szóstym miesiącu, jak w pierwszym. LLMOps i MLOps to dyscyplina utrzymania AI. Monitorujemy metryki modelu, jakość odpowiedzi, opóźnienia i koszty w czasie rzeczywistym. Wykrywamy drift, zanim wpłynie na użytkowników, i uruchamiamy retrening, gdy dane się zmieniają. Budujemy observability, która zamienia czarną skrzynkę w system, który widać. To, czego nie mierzysz, nie możesz utrzymać.
Optymalizacja kosztów jest jednym z największych obszarów wartości. Tokeny i GPU potrafią wymknąć się spod kontroli, gdy ruch rośnie. Analizujemy zużycie, dobieramy modele do zadań, wprowadzamy buforowanie i kompresję kontekstu oraz eliminujemy marnotrawstwo. Oszczędność, którą widać na fakturze. Nasz monitoring pokazuje, gdzie idą pieniądze, i konsekwentnie obniża koszt jednostkowy zapytania.
Obsługa incydentów z SLA odróżnia profesjonalną eksploatację od dobrych chęci. Nasz NOC działa 24/7, z czasem reakcji poniżej piętnastu minut na incydenty krytyczne i SLA dostępności 99,9%. Gdy model zaczyna halucynować, koszt skacze lub integracja pada, reagujemy, zanim eskaluje to do kryzysu biznesowego. Spokój, który można zapisać w umowie.
Analityka AI zamyka pętlę. Dostarczamy dashboardy łączące metryki techniczne modelu z metrykami biznesowymi: ile zapytań, jaka jakość, jaki koszt, jaki wpływ na proces. Raportowanie pokazuje, czy inwestycja w AI faktycznie się zwraca. Decyzje oparte na danych, nie na przeczuciu. Dla polskich firm dbamy przy tym o zgodność RODO i rezydencję danych w UE. Polecane artykuły z naszej bazy wiedzy: Odpowiadamy: Ile kosztuje zarządzane SOC?, Usługi Managed Support Services: Odpowiedzi na Twoje Pytania, and Ile kosztuje wsparcie IT dla małej firmy?. Powiązane usługi Opsio: Strategia i doradztwo AI dla firm w Polsce, and Rozwój i integracja AI dla firm w Polsce.
Jak wypada w porównaniu Opsio
| Kryterium | Opsio | Wsparcie dostawcy chmury | Zespół wewnętrzny |
|---|---|---|---|
| Monitoring 24/7 | NOC 24/7 z SLA | Ograniczony do infrastruktury | Zależny od dyżurów |
| Ocena driftu i jakości | Automatyczna z alertami | Zwykle poza zakresem | Wymaga budowy od zera |
| Optymalizacja kosztów AI | Ciągła, tokeny i GPU | Brak lub ogólna | Zależna od czasu zespołu |
| Obsługa incydentów z SLA | <15 min, krytyczne | Standardowe kolejki | Zależna od dostępności |
| Analityka biznesowa AI | Dashboardy i raporty | Brak | Wymaga osobnego projektu |
| Eksploatacja multi-cloud | Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI | Jeden dostawca | Ograniczona kompetencjami |
Gotowy, aby zacząć?
Co otrzymujesz
Cennik i poziomy inwestycji
Przejrzyste ceny. Brak ukrytych opłat. Wyceny w oparciu o zakres.
Wsparcie podstawowe
od 18 000 PLN / miesiąc
Monitoring, observability i obsługa incydentów w godzinach roboczych, zależnie od zakresu i liczby modeli.
Eksploatacja 24/7
35 000 - 80 000 PLN / miesiąc
Pełny NOC 24/7, ocena driftu, optymalizacja kosztów i retrening, zależnie od zakresu i poziomu SLA.
Zarządzane AI premium
od 90 000 PLN / miesiąc
Eksploatacja krytyczna z analityką, dedykowanym zespołem i zaostrzonym SLA, zależnie od zakresu portfela AI.
Przejrzyste ceny. Brak ukrytych opłat. Wyceny w oparciu o zakres.
Pytania dotyczące cen? Omówmy Twoje konkretne wymagania.
Zarządzane AI i wsparcie dla firm w Polsce
Bezpłatna konsultacja