Integracje systemów IT coraz częściej decydują o tym, czy firma działa sprawnie, czy traci czas na ręczne przepisywanie danych między narzędziami. W wielu firmach codzienna praca nadal opiera się na prostym schemacie: dane pojawiają się w jednym miejscu, a następnie ktoś musi przepisać je do drugiego systemu. Formularz kontaktowy trafia na e-mail, potem dane są […]
Wiele osób myśląc o sztucznej inteligencji skupia się głównie na samych modelach. Mówi się o LLM-ach, embeddingach, RAG-u, inferencji, fine-tuningu i jakości odpowiedzi. To oczywiście ważne elementy, ale w praktyce bardzo szybko pojawia się mniej medialny, za to krytyczny temat: infrastruktura. Model AI musi gdzieś działać. Jeżeli ma korzystać z GPU, środowisko musi być poprawnie
Większość firm wdraża AI w niewłaściwy sposób Wiele organizacji zaczyna od prostego scenariusza — pracownicy używają ChatGPT, dane trafiają do zewnętrznych usług, powstają pierwsze automatyzacje, a firma liczy na szybkie oszczędności. Problem pojawia się później. AI zaczyna przetwarzać dokumenty, dane klientów, maile, informacje finansowe, konfiguracje infrastruktury czy wiedzę wewnętrzną. Nagle okazuje się, że koszty API
Jeszcze kilka lat temu infrastruktura IT była konfigurowana głównie ręcznie. Administrator logował się na serwer, instalował pakiety, zmieniał konfiguracje i liczył, że drugi serwer będzie wyglądał identycznie. Problem w tym, że takie środowiska bardzo szybko stają się trudne do utrzymania, podatne na błędy i mocno zależne od wiedzy konkretnej osoby. Dlatego coraz więcej firm przechodzi
