Konfiguracje, pomiary i błędy, na których się uczymy.
Agentic AI to systemy, w których model językowy sam planuje kroki, wybiera narzędzia i doprowadza zadanie do końca. Wyjaśniamy, jak działa pętla agenta, co daje firmie, gdzie są granice i kiedy lepiej jej nie używać.
Agentic RAG to RAG, w którym agent AI sam decyduje, gdzie i jak szukać, ocenia znalezione fragmenty i dociąga brakujący kontekst, zanim odpowie. Wyjaśniamy, jak działa, kiedy wystarczy klasyczny RAG i jak to wygląda w naszej bazie wiedzy.
Wdrożenia AI rzadko przegrywają przez technologię. Częściej przez brak zaufania, kompetencji i jasnych zasad. Pokazujemy, jak lider może zbudować kulturę gotową na AI i jak mierzyć adopcję.
Agent AI z dostępem do narzędzi to nowy użytkownik w Twoich systemach. Pokazujemy, jak ograniczyć skutki prompt injection: uprawnienia narzędzi, akceptacja człowieka, sekrety, dziennik audytu i bezpieczny dobór serwerów MCP.
AI nie naprawi złych danych, tylko się na nich uczy. Wyjaśniamy cztery filary data governance dla AI, konkretne kontrole, role i plan wdrożenia zgodny z RODO i AI Act.
Większość pilotaży AI kończy się na prezentacji, choć technologia działa. Wyjaśniamy, gdzie projekty utykają i jakie pięć decyzji podjętych już w pilotażu otwiera drogę na produkcję.
Modele zamknięte, takie jak GPT, Claude i Gemini, pozwalają uruchomić AI w firmie w kilka dni, bez własnych serwerów. Wyjaśniamy, za co płacisz, co dzieje się z danymi, kiedy dodać RAG i kiedy przejść na model otwarty.
Kontrola jakości, bezpieczeństwo pracy, magazyn i handel, medycyna oraz rolnictwo: pięć obszarów, w których computer vision daje mierzalny efekt. Do tego sposób liczenia zwrotu z inwestycji i pierwsze kroki.
Computer vision to dziedzina AI, która pozwala systemom rozumieć zdjęcia i wideo. Wyjaśniamy, jak model uczy się na przykładach, jakie zadania rozwiązuje (klasyfikacja, detekcja, segmentacja, OCR) i gdzie są jego granice.
O wyniku projektu AI częściej decydują dane niż wybór modelu. Pokazujemy, jakie cechy mają dane gotowe na AI, jak wygląda proces ich przygotowania i co sprawdzić przed startem projektu.
Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard, przez który asystenci i agenci AI łączą się z danymi i narzędziami firmy. Wyjaśniamy, jak działa serwer MCP, czym różni się serwer lokalny od zdalnego i kiedy firmie opłaca się go zbudować.
Przegląd najnowszej edycji OWASP Top 10 dla aplikacji LLM (2026): każde z dziesięciu ryzyk wyjaśnione prostym językiem, z przykładem biznesowym i konkretnymi zabezpieczeniami. Na końcu tabela zbiorcza.
Porównanie UiPath, SS&C Blue Prism i OpenRPA w 2026 r.: licencje, koszty, wdrożenie, bezpieczeństwo i kierunek rozwoju. Do tego kryteria wyboru i sytuacje, w których lepsza od bota RPA jest zwykła integracja.
Baza wiedzy z AI nie może pokazać pracownikowi więcej, niż mógłby zobaczyć sam. Wyjaśniamy wyszukiwanie z uprawnieniami, kanały wycieku przez odpowiedzi, dane osobowe i RODO, modele on-premise oraz testy i monitoring.
Klasyczna taksonomia wyróżnia pięć typów agentów AI: reaktywne, z modelem świata, celowe, użytecznościowe i uczące się, oraz systemy wieloagentowe. Pokazujemy, czym się różnią, gdzie każdy sprawdza się w firmie i jak do tego pasują agenci na modelach językowych.
Badania TK i MR to stosy przekrojów, które można złożyć w trójwymiarowy obraz i obejrzeć w goglach VR. Wyjaśniamy, jak to działa technicznie, gdzie VR pomaga w planowaniu i edukacji oraz o czym pamiętać od strony regulacji.
API, RAG, fine-tuning czy własny model? Porównujemy cztery ścieżki wdrożenia AI, modele zamknięte i otwarte (stan na październik 2026) oraz dajemy prostą checklistę decyzji dla firm.
Agent AI wykonuje konkretne zadanie z pomocą narzędzi. Agentic AI to system, który sam rozkłada cel na kroki, koordynuje wiele działań i pamięta kontekst. Wyjaśniamy różnicę, pokazujemy porównanie i podpowiadamy, od czego zacząć.
RPA automatyzuje pojedyncze zadania na istniejących systemach, BPA porządkuje cały proces między działami. Wyjaśniamy różnicę na przykładach, pokazujemy, kiedy wybrać które, i gdzie w tym obrazie są dziś agenci AI.
Od Tesseracta do modeli wizyjno-językowych: jak OCR przeszedł od zamiany skanu na tekst do rozumienia dokumentu. Wyjaśniamy różnice, pokazujemy zastosowania, ograniczenia i nasz przykład odczytu dokumentu ze zdjęcia z telefonu.
RAG podłącza model językowy do aktualnych dokumentów i danych firmy, żeby odpowiadał na podstawie źródeł, a nie pamięci z treningu. Wyjaśniamy, jak działa krok po kroku, czego nie załatwia, czym różni się od fine-tuningu i jak budujemy go w praktyce.
Chatbot to program, z którym rozmawiasz tekstem lub głosem. Wyjaśniamy, czym różni się bot na regułach od asystenta opartego na dużym modelu językowym, jak działa nowoczesny chatbot, co daje firmie i na jakie ryzyka uważać.
Opowiemy o tym, co na blogu, na Twoim przykładzie.