Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Które prywatne modele AI firma powinna nadal utrzymywać

Krótka odpowiedź

Przegląd użycia prywatnych modeli AI ustala, które usługi wspierają rzeczywistą pracę, które można połączyć, a które wycofać. Mała liczba zapytań nie musi oznaczać zbędnej usługi, więc przegląd łączy dane z aplikacji z rozmową z użytkownikami i sprawdzeniem zastępstwa przed wycofaniem.

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

Prywatne modele: statystyki 2026

5,2 mies.

zwrotu lokalnej aplikacji za 12 500 zł przy 400 zapytaniach miesięcznie: 4 430 zł pracy dziś, 2 041 zł ze sprawdzaniem i serwerem GPU. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Przegląd prywatnych usług AI
  • Do jakiej pracy służy każda usługa
  • Kto z niej korzysta i jak często
  • Które usługi się pokrywają
  • Co zastąpi usługę przed wycofaniem

Mało zapytań nie musi oznaczać zbędnej usługi

Załóżmy, że jeden model służy zespołowi do przygotowania comiesięcznego opracowania, a inny jest ogólnym czatem używanym codziennie. Raport pokazuje znacznie mniejszy ruch w pierwszym narzędziu. Jego właściciel wyjaśnia jednak, że aplikacja obsługuje konkretny etap cyklu pracy i nie ma jeszcze uzgodnionego zamiennika.

Przegląd powinien połączyć tę informację z danymi o użyciu. IT może wtedy rozważyć pozostawienie usługi, uruchamianie jej zgodnie z potrzebą albo przeniesienie zadania do innego zatwierdzonego środowiska. Decyzja wymaga oceny zadania i kosztu zmiany, bez utożsamiania popularności z wartością.

Co pokazuje obecna aplikacja

Open WebUI opisuje widok administracyjny z liczbą wiadomości, użyciem tokenów i aktywnością w czasie, oparty na zapisanej historii. Takie dane mogą pomóc wskazać narzędzia do omówienia z ich opiekunami. Zakres raportu trzeba odnieść do tego, co system rzeczywiście rejestruje.

Jeśli aplikacja nie zapisuje części pracy lub usuwa historię zgodnie z ustaleniami firmy, raport może obejmować tylko fragment użycia. Warto to wyjaśnić przed porównaniem usług. Również działanie przez inną aplikację może wymagać osobnego źródła informacji. Przegląd ma pokazać zadania obsługiwane przez poszczególne usługi.

Istniejące raporty i rozmowy z właścicielami mogą wystarczyć. Osobny widok ma sens, jeśli informacje są rozproszone między kilkoma środowiskami, a zestawienie trzeba regularnie odtwarzać. Nie ma potrzeby budowania kolejnego narzędzia tylko po to, żeby jednorazowo przeczytać dostępne dane.

Konsolidacja wymaga sprawdzenia zastępstwa

Dwa modele mogą być wykorzystywane do podobnie nazwanych zadań, ale pracownicy mogą polegać na innych źródłach lub funkcjach aplikacji. Przed połączeniem usług warto obejrzeć typowe zadanie w proponowanym miejscu docelowym. Użytkownik sprawdza wynik, dostęp do dokumentów i sposób zachowania pracy.

Jeśli zamiennik nie obsługuje potrzebnego elementu, firma może zachować odrębny zakres albo zamówić jego uzupełnienie. Oszczędność administracyjna nie jest jeszcze oceną wpływu na zespół. Podobnie przeniesienie do chmury jest opcją wyłącznie wtedy, gdy pozwalają na to wymagania materiałów i procesu.

Przy wycofaniu aplikacji potrzebne jest ustalenie, co stanie się z rozmowami i dokumentami. Właściciel biznesowy wybiera materiał do zachowania, a IT uzgadnia dostęp do archiwum i zakończenie obsługi. Użytkownicy powinni wiedzieć, gdzie kontynuować pracę po zmianie.

Przegląd zamiast kolejnego pilota

Proponowana praca Syntalith może objąć wykaz prywatnych usług, dostępne raporty i zadania wskazane przez zespoły. Razem porównujemy nakładające się funkcje oraz wybieramy przypadki wymagające próby zastępstwa. Przedstawiciel IT wnosi informacje o utrzymaniu, a właściciele biznesowi wyjaśniają znaczenie rzadszych zadań.

Po takim przeglądzie można uzgodnić migrację, ograniczenie obsługi lub pozostawienie narzędzia. Każda propozycja powinna wskazywać pracę, którą nadal musi wykonać firma, bez deklarowania oszczędności przed oceną zmiany.

Opisz prywatne narzędzia, których przeznaczenie zaczęło się pokrywać. Omówimy dostępne dane i zakres przeglądu. Prywatny model wyceniamy po bezpłatnej rozmowie o zadaniu, danych i sprzęcie. Aplikacja korzystająca z modelu zaczyna się od 12 500 zł netto (cennik).

Zakres prywatnych modeli LLM obejmuje również ustalenia dotyczące utrzymania. Przy przeglądzie kilku usług trzeba rozdzielić właściciela biznesowego, użytkowników i odpowiedzialność za aktualizacje każdej z nich.

Ile to kosztuje

Scenariusz: 400 zapytań miesięcznie
Dziś
400 zapytań × 10 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.

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

Od czego zacząć

Na bezpłatnej analizie wybieramy jedno zadanie i 20 do 100 spraw, które zespół już obsłużył, a w 2 dni robocze dostajesz pisemne podsumowanie z ceną. Lokalny model wdrażamy w ramach prywatnych modeli LLM, a aplikację wokół niego w ramach aplikacji AI.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Tak liczymy zwrot: przegląd prywatnych modeli

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego zespołu.

7 974 zł

miesięcznie kosztuje praca przy 600 pytaniach

Zwrot wersji w chmurze UE: 1,9 mies.

12 min na znalezienie odpowiedzi w dokumentacji 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 ocenić, które prywatne modele AI są potrzebne?

    Łącząc dane z aplikacji o liczbie zapytań z rozmową z użytkownikami o tym, do jakiej pracy służy model, i sprawdzając, co zastąpi usługę przed jej wycofaniem.

  • Czy mało zapytań oznacza zbędną usługę?

    Nie zawsze. Model używany raz w miesiącu do ważnej pracy może być potrzebny, a jego wycofanie wymaga zastępstwa.

  • Ile kosztuje 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 400 zapytaniach 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.