Spójność między biznesem i IT
Obie strony pracują na jednym modelu rozwiązania, a nie na odmiennych założeniach.
Projektowanie rozwiązań, które łączą procesy biznesowe, systemy i AI w jeden spójny model działania
Przekładamy potrzeby biznesu na architekturę rozwiązania, pokazując jak system będzie działał, jak połączą się dane i aplikacje oraz w jaki sposób AI wpisze się w rzeczywiste procesy organizacji.
01
Jak rozwiązanie będzie działać w praktyce
02
Jak połączą się systemy, dane i procesy
03
Jak AI wpisuje się w architekturę organizacji
O usłudze
Most między biznesem a technologią
Projektowanie rozwiązań to etap, w którym doprecyzowujemy sposób działania przyszłego systemu, zakres integracji, role użytkowników i zasady przepływu danych.
Dzięki temu organizacja zyskuje czytelny model docelowy: wiadomo, jak elementy rozwiązania będą współpracować, które systemy należy połączyć i jak AI lub automatyzacja wpisują się w istniejące procesy.
To kluczowy etap dla organizacji, które chcą uniknąć rozbieżności między oczekiwaniami biznesu a rzeczywistym wdrożeniem technologicznym.
Jak rozwiązanie będzie działać w praktyce
Jak połączą się systemy, dane i procesy
Jak AI wpisuje się w architekturę organizacji
Jasny model przed etapem implementacji
Zastosowania
Zakres projektowania rozwiązań
Projektowanie rozwiązań IT
Tworzymy docelowy model działania systemu z uwzględnieniem użytkowników, procesów, integracji i danych.
Opis przebiegu procesu i roli poszczególnych użytkowników w docelowym rozwiązaniu.
Projekt zależności między systemami, danymi i punktami integracji.
Przygotowanie materiału projektowego będącego podstawą do wdrożenia i testów.
Architektura AI i automatyzacji
Określamy rolę AI i automatyzacji w procesie oraz sposób ich bezpiecznego osadzenia w środowisku organizacji.
Zdefiniowanie, które etapy procesu mogą być wspierane przez AI lub automatyzację.
Dobór modelu integracji z obecnym środowiskiem aplikacyjnym i danymi.
Uwzględnienie bezpieczeństwa, governance i możliwości dalszego rozwoju architektury.
Architektura modeli AI i dobór dostawcy
Projektujemy warstwę modeli AI dla organizacji – od wyboru konkretnego modelu (OpenAI, Claude, Gemini lub open-weight) po decyzję, czy lepsza będzie architektura jednomodelowa, wielomodelowa czy private AI w modelu self-hosted.
Dobór modelu AI do klasy zadań: reasoning, coding, knowledge retrieval, multimodalność, długi kontekst.
Projekt architektury wielomodelowej z data routing layer (różne modele do różnych procesów i klas danych).
Decyzja on-premise / cloud / hybrid w oparciu o regulacje, wolumen i dostępne kompetencje MLOps.
Plan ewaluacji jakości na własnych danych oraz strategia wersjonowania modeli po wdrożeniu.
Kolejny krok
Sprawdźmy, które elementy tej usługi mogą najszybciej przełożyć się na wartość operacyjną i biznesową w Twojej organizacji.
Korzyści
Korzyści biznesowe
Mniej niepewności wdrożeniowej
Projekt ogranicza ryzyko kosztownych zmian i nieporozumień w trakcie implementacji.
Lepsza integracja środowiska
Systemy i dane są planowane jako spójny przepływ, a nie zbiór odseparowanych punktów styku.
Dla kogo
Dla kogo jest ta usługa
IT, architekci, CTO
Zespoły odpowiedzialne za docelowy model rozwiązania, integracji i bezpieczeństwa architektury.
Organizacje przed wdrożeniem
Firmy, które chcą najpierw dobrze zaprojektować rozwiązanie, zanim przejdą do implementacji.
Środowiska złożone technologicznie
Podmioty działające na wielu systemach, danych i zależnościach między działami.
Firmy łączące AI z procesami
Organizacje, które chcą wdrażać AI jako element architektury operacyjnej, a nie osobne narzędzie.
Proces współpracy
Jak pracujemy
Realizujemy usługę w uporządkowanym modelu, który porządkuje etapy współpracy, integrację z obecnym środowiskiem oraz dalszy rozwój rozwiązania w organizacji.
Etap01
Analiza potrzeb
Rozpoznajemy cele biznesowe, ograniczenia środowiska i obszary, które warto objąć usługą w pierwszej kolejności.
Etap02
Projekt podejścia
Ustalamy model działania, priorytety, odpowiedzialności oraz sposób połączenia usługi z procesami organizacji.
Etap03
Realizacja
Wdrażamy ustalone działania w modelu dopasowanym do skali organizacji, zespołów i wymagań operacyjnych.
Etap04
Integracja i stabilizacja
Łączymy rozwiązanie z obecnym środowiskiem i porządkujemy sposób działania tak, aby usługa wspierała realną pracę zespołów.
Etap05
Rozwój i optymalizacja
Rozszerzamy zakres współpracy, wprowadzamy usprawnienia i rozwijamy usługę wraz z potrzebami organizacji.
Etap 1 z 5
Projekt rozwiązania dopasowany do procesów organizacji
Architektura integracji, danych i AI
Czytelny model przed etapem implementacji
FAQ
Najczęstsze pytania
Czy projektowanie dotyczy tylko dużych projektów?
Nie. Dobrze zaprojektowane rozwiązanie jest ważne zarówno przy dużych transformacjach, jak i przy mniejszych inicjatywach, które mają później rosnąć.
Czy ten etap jest potrzebny, jeśli organizacja ma już wymagania biznesowe?
Tak. Same wymagania biznesowe nie odpowiadają jeszcze na pytanie, jak rozwiązanie ma działać technicznie i jak połączy się z istniejącym środowiskiem.
Czy projektowanie obejmuje również AI?
Tak. W szczególności architekturę wykorzystania AI, rolę w procesie, zależności z danymi i sposób integracji z obecnymi systemami.
Czy projektujecie też dobór konkretnego modelu AI?
Tak. Dobór modelu AI – OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini lub modeli open-weight (np. Llama, Mistral) – traktujemy jako część architektury rozwiązania. Decydujemy też, czy lepsza będzie standaryzacja na jednym modelu, architektura wielomodelowa z data routing layer, czy private AI w modelu self-hosted dla danych wrażliwych.
Kontakt
Porozmawiajmy o Twoich potrzebach!
Wypełnienie formularza zajmie chwilę, a my skontaktujemy się, aby wysłuchać Twoich potrzeb.
Pogłębiona analiza
Projektowanie rozwiązań IT, AI i automatyzacji
Projektowanie rozwiązań IT oraz architektury AI i automatyzacji pozwala organizacjom uporządkować sposób działania przyszłego systemu jeszcze przed rozpoczęciem implementacji. To etap, na którym biznes i IT uzgadniają model procesów, rolę danych, integracji i sposób wykorzystania AI w praktyce.
Dobrze zaprojektowane rozwiązanie odpowiada nie tylko na pytanie, co ma powstać, ale przede wszystkim jak będzie działać, jak połączy się z istniejącym środowiskiem i jak wpłynie na codzienną pracę zespołów. Dzięki temu wdrożenie przebiega sprawniej i z mniejszym ryzykiem zmian po drodze.
Częścią projektowania jest też dobór konkretnego modelu AI oraz architektury modeli – jednomodelowej, wielomodelowej lub private AI w modelu self-hosted. Wybór między OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini i modelami open-weight rzutuje na koszt operacyjny, czas reakcji, governance i niezależność od dostawcy. Dlatego projektujemy go świadomie, w kontekście realnych procesów i wymagań compliance, a nie wyłącznie na podstawie benchmarków.
Usługa ma największą wartość w organizacjach, które chcą łączyć potrzeby biznesowe z architekturą technologiczną w sposób uporządkowany i gotowy do dalszego rozwoju w środowisku enterprise.