Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Lokalny model do analizy notatek serwisowych

Krótka odpowiedź

Lokalny model AI zestawia notatki serwisowe według wizyt i pokazuje fragmenty do przeczytania. Musi odróżnić stwierdzony wyciek od kontroli, która go nie wykazała, i nie liczyć podsumowania jako nowej wizyty. Aplikacja na lokalnym modelu kosztuje w Syntalith od 12 500 zł netto plus sprzęt GPU. Przy 200 historiach urządzeń miesięcznie po 20 minut zwraca się w 5,2 miesiąca.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 3 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Serwis i lokalne AI: statystyki 2026

5,2 mies.

zwrotu lokalnej aplikacji za 12 500 zł przy 200 historiach urządzeń miesięcznie: 4 430 zł pracy dziś, 2 041 zł ze sprawdzaniem i serwerem GPU. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Trzy dokumenty, dwie wizyty, jeden wyciek

Kierownik serwisu szuka urządzeń, przy których wyciek opisano podczas więcej niż jednej wizyty. W notatce z pierwszej wizyty technik zapisał „stwierdzono wyciek”. Po drugiej: „sprawdzono pod kątem wycieku, wycieku nie stwierdzono”. Trzeci dokument jest podsumowaniem pierwszej wizyty i powtarza jej obserwację. Wszystkie trzy zawierają słowo „wyciek”, a opisują dwie wizyty, z których tylko jedna potwierdza wyciek.

Asystent zbiera tę historię w dwóch pozycjach. Przy pierwszej wizycie pokazuje obserwację i odsyłacze do obu dokumentów, które ją opisują. Przy drugiej zachowuje informację o braku wycieku. W tym przykładzie nie ma podstaw do stwierdzenia, że wyciek zaobserwowano ponownie. Powtarzający się opis objawu nie ustala też przyczyny awarii.

Zestawienie historii urządzenia
  1. 01Dokumentynotatki techników, podsumowania zleceń i raporty
  2. 02Wizytydokumenty przypisane do odrębnych wizyt
  3. 03Obserwacjestwierdzenie i zaprzeczenie zapisane osobno
  4. 04Niejasnepowiązanie do rozstrzygnięcia przez osobę znającą zlecenie
  5. 05Zakreslista wizyt objętych przeglądem

Ile to kosztuje i kiedy się zwraca

Scenariusz: 200 historii urządzeń miesięcznie
Dziś
200 historii urządzeń × 20 min = 66,7 godz. (4 430 zł)
Z aplikacją pracownik sprawdza wynik w 25% czasu
1 108 zł
Serwer GPU Hetzner GEX45, 214 €
934 zł
Oszczędność
2 389 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

5,2 mies.

Wolumen, czas i udział sprawdzania to założenia scenariusza, które mierzymy w próbie. Godzina pracy 66,45 zł to przeciętne wynagrodzenie według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy, 168 godz. w miesiącu. Cena serwera GEX45 z 24 GB pamięci GPU według strony Hetznera z 22 października 2026 r., bez jednorazowej opłaty 209 €, kurs NBP 4,3641 zł.

Rachunek liczy czas szukania, czytania i zestawiania materiału. Zostaje czas na sprawdzenie wyniku przy źródle, w scenariuszu 25% dzisiejszej pracy. Oba czasy mierzymy w próbie na 20 do 100 sprawach, które zespół już obsłużył. Anthropic w publikacji Contextual Retrieval podaje, że wyszukiwanie hybrydowe z rerankingiem zmniejszyło liczbę nieudanych wyszukiwań o 67%. W notatkach pisanych różnym językiem samo wyszukiwanie słowa „wyciek” znajduje dokumenty, ale ich znaczenie trzeba jeszcze odczytać.

Co działa lokalnie, a co trzeba uzgodnić

Lokalne przetwarzanie oznacza, że model liczy na wskazanym komputerze albo serwerze firmy, co pasuje do notatek o urządzeniach i zakładach klientów. Dokumentacja Ollama rozróżnia modele lokalne i chmurowe i opisuje wyłączenie funkcji chmurowych, więc sama nazwa narzędzia nie ustala miejsca przetwarzania. Osobnego ustalenia wymaga aplikacja wokół modelu: kopie dokumentów w kopiach zapasowych, pytania kierownika w historii i połączenie z systemem serwisowym.

Co uzgodnić z IT poza samym modelem
  • Skąd aplikacja pobiera dokumenty i gdzie zapisuje wyniki
  • Co zostaje w dziennikach, kopiach zapasowych i historii pytań
  • Kto ma dostęp do pytań, odpowiedzi i opracowań
  • Kto aktualizuje model, aplikację i zbiór dokumentów

Kiedy wystarczy obecny raport

Jeśli protokoły mają spójne pola obserwacji i identyfikatory wizyt, wystarczy istniejący raport albo filtr. Model jest wart sprawdzenia, gdy potrzebne informacje leżą w swobodnym tekście, a kierownik odtwarza historię z rozproszonych opisów. Najwięcej mówią dwa błędy: pomylenie obserwacji z jej zaprzeczeniem i policzenie podsumowania jako nowej wizyty. Redagowanie bieżącej notatki to inna praca, opisana w tekście o małym modelu na terminalu magazynowym.

Raport czy lokalny model
  • Spójne pola obserwacji i numery wizyt

    raport w obecnym systemie

    bez AI

  • Historia w swobodnych notatkach, chmura dopuszczona

    zestawienie ze źródłami w zatwierdzonej usłudze

    od 12 500 zł

  • Notatki o urządzeniach klientów zostają w firmie

    lokalna aplikacja do zestawień

    od 12 500 zł plus sprzęt

Od czego zacząć

Dobry początek to fragment historii, który zespół serwisu zna i potrafi ocenić. Kierownik porównuje zestawienie z dokumentami i sprawdza, czy nadal musi czytać wszystko od początku. Lokalne modele wdrażamy w ramach prywatnych modeli LLM, a widok pracy ze źródłami budujemy jako aplikację AI. Na bezpłatną analizę wystarczy opis jednej sprawy i miejsc, w których leżą materiały. Poufne pliki zostają w firmie, a plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Tak liczymy zwrot: lokalny model w serwisie

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego serwisu.

7 974 zł

miesięcznie kosztuje praca przy 600 pytaniach

Zwrot wersji w chmurze UE: 1,9 mies.

12 min na znalezienie dokumentacji i historii usterek i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. (9 266,48 zł) z kosztami pracodawcy, 168 h w miesiącu. Koszt modelu: Claude Sonnet 5.5, około 6 000 + 500 tokenów na odpowiedź w wersji w chmurze w UE, kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r. Zwrot liczymy dla aplikacji z modelem w chmurze w UE (od 12 500 zł netto). Model na Twoim serwerze wyceniamy po rozmowie, a koszt pracy ludzi jest ten sam.

Zobacz pełny rachunek →

Tak wdrażamy to w firmach

Wszystkie wdrożenia →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Prywatne modele AI

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.

Dobieramy model i sprzęt do zadania, uruchamiamy go i mierzymy jakość na Twoich przykładach, zanim cokolwiek kupisz. Dane zostają w firmie albo w chmurze w UE. Wdrożenie, sprzęt albo hosting i opiekę wyceniamy osobno po analizie.

Zobacz prywatne modele AI →
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Pytania

  • Jak AI analizuje notatki serwisowe?

    Przypisuje dokumenty do odrębnych wizyt, zapisuje obserwacje i ich zaprzeczenia osobno i pokazuje odsyłacze do źródeł. Kierownik ocenia, czy powtórzenia są ze sobą związane.

  • Czy brak wzmianki w notatkach oznacza brak usterki?

    Nie oznacza. Zestawienie opisuje dostępne dokumenty, dlatego pokazuje listę wizyt objętych przeglądem i braki w protokołach.

  • Ile kosztuje taka aplikacja na lokalnym modelu?

    W Syntalith od 12 500 zł netto plus sprzęt GPU, na przykład serwer Hetzner GEX45 z 24 GB za 214 € miesięcznie, czyli 934 zł. Przy 200 historiach urządzeń miesięcznie zwrot to 5,2 miesiąca.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.