Notatki z laboratorium: agenci, suwerenna infrastruktura, dane, widoczność i PropTech.
Strona 6 z 9 · 102 wpisów
Jaki GPU i sprzęt wybrać do lokalnych LLM w firmie? Porównanie VRAM, przepustowości, modeli i kosztów dla wdrożeń self-hosted w 2026.
Mały model AI vs duży LLM: kiedy wyspecjalizowany 7B bije ogólny GPT-4-class, ile kosztuje różnica i jak wybrać właściwie dla firmy.
MCP (Model Context Protocol) to otwarty standard łączenia modeli AI z zewnętrznymi narzędziami i danymi. Jak działa, co daje firmom i jakie niesie ryzyka bezpieczeństwa.
Migracja z OpenAI API na własny model AI: kiedy self-hosting LLM się opłaca, jak przebiega proces i co zabrać z dotychczasowej architektury.
Modele „myślące” są mocne przy trudnych decyzjach — i wolne, drogie oraz puste, gdy włączysz je na siłę. Kiedy rozumowanie się opłaca.
Jak monitorować agenta AI, jakie KPI mają sens biznesowy i jak zbudować dashbord jakości zanim wdrożenie wymknie się spod kontroli.
Kiedy Make i Zapier wystarczą, a kiedy potrzebujesz własnego agenta AI? Porównanie możliwości, kosztów i ograniczeń no-code vs dedykowanej architektury.
Nie zaczynaj od narzędzia, zacznij od procesu. Jak wybrać pierwsze wdrożenie AI, które ma mierzalny wynik i zwraca się w miesiącach, nie w obietnicach.
Odpowiedzialna innowacja AI to nie deklaracja wartości, lecz konkretne decyzje projektowe: guardrails, human-in-the-loop, wyjaśnialność i AI Act. Jak to wdrożyć w firmie.
Pamięć agenta AI w 2026: typy pamięci sesyjnej i wektorowej, izolacja kontekstów między klientami, retencja i prawo do bycia zapomnianym zgodnie z RODO.
Konkretny plan wdrożenia AI na pierwsze 30 dni: od audytu procesów przez pilotaż po mierzalny wynik. Bez hype'u, z liczbami.
Problem czarnej skrzynki AI to realne ryzyko prawne i operacyjne. Jak XAI, guardrails i human-oversight rozwiązują go w systemach produkcyjnych zgodnych z AI Act.
Konkretne wnioski o agentach AI, suwerennej infrastrukturze i widoczności w modelach — bez spamu.
Wolisz RSS? /pl/feed.xml