Świadomość wiedzy organizacji

W średnich i dużych organizacjach wiedza jest rozsiana po tysiącach plików, repozytoriów i systemów:

• strategie, procedury, regulaminy, umowy, raporty, „how-to”, notatki projektowe, prezentacje, arkusze, skany.
• manualne wyszukiwanie informacji trwa godziny lub dni, a i tak rzadko daje pełny obraz sytuacji.
• zespoły compliance, ryzyka, bezpieczeństwa i audytu muszą śledzić zmiany regulacji (ISO, NIS2, DORA, RODO itd.) i na ich tle weryfikować dokumenty organizacji.

Dodatkowo:

• poufnych danych nie można bezpiecznie przetwarzać w globalnych usługach LLM poza EOG,
• większość dostępnych narzędzi AI opiera się na modelach publicznych, bez kontroli nad miejscem przetwarzania danych oraz bez pełnej wyjaśnialności źródeł odpowiedzi.

Efekt: rosnące ryzyko niezgodności, powolne decyzje, przeciążone zespoły eksperckie.

Uniwersalny rdzeń technologiczny

Sercem AMUai jest modułowy core AI, który:

• importuje dokumenty w wielu formatach i automatycznie dzieli je na znaczeniowe fragmenty (semantic & structure-aware chunking),
• generuje reprezentacje wektorowe (embeddings) dokumentów i zapytań, budując wektorową bazę wiedzy organizacji,
• łączy wyszukiwanie pełnotekstowe z wektorowym i rerankingiem (hybrid semantic search),
• tworzy kontekst dla modeli językowych i generuje odpowiedzi z pełnymi odwołaniami do źródeł (Explainable AI),
• udostępnia graficzny edytor przepływów (flow editor), który pozwala projektować i modyfikować procesy przetwarzania dokumentów i wiedzy bez konieczności kodowania.

Na tym fundamencie budujemy produkty dostosowane do konkretnych procesów i branż.

Co jest nowe?

• połączenie RAG (Retrieval-Augmented Generation), wektorowych baz danych i graficznego edytora przepływów compliance w jednym, spójnym systemie,
• skupienie na poufnych dokumentach i wymogach prawnych w UE, a nie na masowych, publicznych wdrożeniach chmurowych,
• otwartość na lokalne modele językowe i pełna transparentność stosowanych modeli, w przeciwieństwie do wielu „black-boxowych” rozwiązań SaaS.

Kto jeszcze działa w tym obszarze?

• globalni dostawcy rozwiązań typu Watsonx.ai (IBM) czy Nuclia – oferują architekturę RAG, ale rzadko skupiają się na pełnym on-premise, lokalnych modelach i specyfice polskich/regulowanych rynków,
• lokalne projekty AI w firmach i software house’ach – zwykle jednorazowe wdrożenia, bez własnego, skalowalnego core’u i rozbudowanej warstwy zarządzania wiedzą.

Dlaczego nasza propozycja jest atrakcyjna biznesowo?

• zamiast budować wszystko od zera, klient otrzymuje powtarzalny, rozwijany core z możliwością dedykowanych rozszerzeń,
• koszt wdrożenia i utrzymania jest niższy niż w przypadku indywidualnie szytych rozwiązań, a jednocześnie zachowana jest elastyczność dopasowania.

AMUai ACCD Walkthrough