Monolit IT Sp. z o.o.
ul. Warsztatowa 12, 81-341 Gdynia
tel. +48 58 763 30 00
tel. +48 58 763 30 10
e-mail: biuro@monolit-it.pl
AI - infrastruktura i rozwiązania
Wprowadzamy rozwiązania AI do środowiska IT i procesów
biznesowych - od infrastruktury AI i serwerów GPU po prywatne środowiska, dedykowanych agentów AI oraz automatyzację procesów w firmie.
Sztuczna inteligencja coraz częściej staje się integralną częścią infrastruktury IT i procesów biznesowych firm. Jej skuteczne wykorzystanie wymaga jednak czegoś więcej niż dostępu do gotowego modelu AI. Potrzebne są odpowiednia moc obliczeniowa, właściwie zaprojektowane środowisko, bezpieczeństwo danych oraz rozwiązania dopasowane do rzeczywistych potrzeb organizacji.
Monolit IT wspiera firmy w kompleksowym wdrażaniu sztucznej inteligencji - od infrastruktury AI, serwerów GPU i stacji roboczych, przez projektowanie środowisk do przetwarzania danych i uruchamiania modeli AI, aż po tworzenie dedykowanych agentów AI i automatyzację procesów biznesowych.
Pomagamy dobrać technologię do konkretnego zastosowania, zamiast dopasowywać biznes do technologii.
Rozwiązania AI dla firm dopasowane do potrzeb organizacji
Wdrożenie AI może oznaczać lokalne środowisko do pracy z modelami językowymi (LLM), wydajny serwer GPU, stację roboczą dla zespołu R&D, prywatną infrastrukturę AI przetwarzającą wrażliwe dane albo agenta AI wykonującego określone zadania i współpracującego z systemami wykorzystywanymi już w firmie.
Dlatego projekty AI realizujemy kompleksowo, łącząc kompetencje z zakresu infrastruktury IT, Data Center, serwerów, storage, sieci, cyberbezpieczeństwa, oprogramowania i automatyzacji.
Dzięki temu Twoja organizacja może rozwijać rozwiązania sztucznej inteligencji w środowisku dostosowanym do swoich wymagań dotyczących wydajności, skalowalności, bezpieczeństwa i kontroli nad danymi.
Zakres oferty od infrastruktury AI i serwerów GPU po dedykowanych agentów AI
Infrastruktura AI
Projektowanie i wdrażanie infrastruktury AI przygotowanej do obsługi modeli sztucznej inteligencji, machine learning, inferencji oraz zaawansowanej analizy danych.
Serwery GPU
Wydajne serwery GPU do inferencji, pracy z modelami AI, przetwarzania danych i realizacji wymagających obciążeń obliczeniowych.
Stacje robocze AI
Profesjonalne stacje robocze dla zespołów wykorzystujących AI, analizę danych, projektowanie, symulacje i aplikacje wymagające dużej mocy obliczeniowej.
Prywatne środowiska AI
Środowiska AI działające w infrastrukturze organizacji, zapewniające większą kontrolę nad danymi, dostępem i sposobem ich przetwarzania.
Agenci AI
Dedykowani agenci AI korzystający z danych, dokumentów i wiedzy organizacji, m.in. z wykorzystaniem architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation), wspierający pracowników i realizujący określone zadania oraz procesy biznesowe.
Automatyzacja procesów
Automatyzacja powtarzalnych zadań i procesów biznesowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz danych organizacji.
Integracja AI z systemami
Łączenie agentów i aplikacji AI z systemami firmowymi, bazami danych, dokumentami, CRM, ERP, aplikacjami biznesowymi i innymi źródłami informacji.
Bezpieczne środowiska AI
Ochrona danych, modeli i infrastruktury AI poprzez odpowiednią architekturę, kontrolę dostępu i rozwiązania cyberbezpieczeństwa.
FAQ - najczęściej zadawane pytania o AI, infrastrukturę IT i rozwiązania dla firm
Kiedy AI warto uruchomić we własnej infrastrukturze, a kiedy korzystać z usług chmurowych?
Wybór zależy przede wszystkim od rodzaju danych, wymaganej wydajności, sposobu wykorzystania modeli AI oraz polityki bezpieczeństwa organizacji. Własna infrastruktura AI może być uzasadniona tam, gdzie istotna jest kontrola nad danymi, przewidywalność kosztów, niskie opóźnienia lub integracja z lokalnymi systemami. W innych przypadkach efektywniejszy może być model chmurowy lub hybrydowy. Eksperci Monolit IT pomagają dobrać architekturę odpowiednią do konkretnego zastosowania.
Czy wdrożenie agentów AI zawsze wymaga własnych serwerów GPU?
Nie. Agent AI może wykorzystywać modele działające lokalnie, w chmurze lub w architekturze hybrydowej. Własne serwery GPU są potrzebne przede wszystkim wtedy, gdy organizacja chce uruchamiać modele lokalnie, przetwarzać większe wolumeny danych, ograniczyć zależność od usług zewnętrznych lub uzyskać większą kontrolę nad środowiskiem. Dobór infrastruktury powinien wynikać z rzeczywistych wymagań rozwiązania, a nie z samego faktu wykorzystania AI.
Jak przygotować istniejącą infrastrukturę IT do uruchamiania modeli AI?
Przygotowanie środowiska wymaga oceny nie tylko mocy obliczeniowej. Znaczenie mają również pamięć, storage, przepustowość sieci, sposób dostępu do danych, chłodzenie, zasilanie oraz bezpieczeństwo infrastruktury. W zależności od zastosowania modernizacja może obejmować pojedynczą stację roboczą, serwer GPU albo większe środowisko obliczeniowe. Punktem wyjścia powinna być analiza planowanych obciążeń AI i obecnej architektury IT.
W jaki sposób agent AI może korzystać z wewnętrznej wiedzy firmy bez trenowania własnego modelu od początku?
Jednym z podejść jest wykorzystanie architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pozwala ona połączyć model AI z kontrolowanymi źródłami wiedzy organizacji, takimi jak dokumentacja, procedury, bazy danych czy repozytoria informacji. Agent może dzięki temu wyszukiwać odpowiednie dane i wykorzystywać je podczas generowania odpowiedzi lub wykonywania zadań, bez konieczności trenowania własnego modelu od podstaw.
Jak uniknąć sytuacji, w której wdrożenie AI tworzy kolejną odizolowaną aplikację w środowisku IT?
Rozwiązanie AI powinno być projektowane jako część istniejącej architektury organizacji. Oznacza to integrację z systemami biznesowymi, CRM, ERP, bazami danych, dokumentami, mechanizmami uwierzytelniania oraz obowiązującymi zasadami bezpieczeństwa. Dzięki temu agent lub aplikacja AI może korzystać z właściwych danych i procesów, zamiast funkcjonować jako niezależne narzędzie wymagające dodatkowej ręcznej obsługi.
Gdzie agenci AI mogą znaleźć zastosowanie w firmie?
Agenci AI mogą wspierać pracowników tam, gdzie proces wymaga analizy informacji, pracy z dokumentami, wyszukiwania danych lub wykonywania powtarzalnych zadań. Przykładowe zastosowania obejmują:
- Sprzedaż
Wsparcie w przygotowywaniu ofert, analizie zapytań klientów, wyszukiwaniu informacji o produktach i usługach oraz kompletowaniu danych potrzebnych handlowcom. - Obsługa klienta
Odpowiadanie na pytania na podstawie firmowej bazy wiedzy, dokumentacji i procedur oraz wsparcie konsultantów w szybszym wyszukiwaniu informacji. - Działy techniczne i IT
Analiza dokumentacji technicznej, wyszukiwanie informacji w procedurach, instrukcjach i bazach wiedzy oraz wsparcie w obsłudze zgłoszeń. - Administracja i back office
Analiza dokumentów, klasyfikacja informacji, przygotowywanie zestawień oraz automatyzacja powtarzalnych czynności administracyjnych. - Zakupy i logistyka
Analiza ofert dostawców, porównywanie parametrów, wyszukiwanie informacji i wspieranie procesów zakupowych. - HR
Wsparcie w pracy z dokumentacją pracowniczą, procedurami, regulaminami oraz wewnętrzną bazą wiedzy. - Finanse i controlling
Analiza danych, dokumentów i raportów oraz przygotowywanie zestawień i informacji wspierających pracę zespołów finansowych. - Zarządzanie wiedzą
Budowa agentów korzystających z dokumentów, procedur i danych organizacji, którzy pomagają pracownikom szybko odnajdywać potrzebne informacje.