Lider
Daniel Czaja
Interim AI Lead / Partner operacyjny
Jedno gardło decyzyjne i właściciel wyniku.
LinkedIn →Zewnętrzny Dyrektor ds. AI dla firm 30–300 osób
Porządek w AI. Kontrola kosztów. Pierwszy mierzalny wynik w 90 dni. Wchodzimy do firmy jako zewnętrzny właściciel AI: porządkujemy narzędzia, dane, vendorów i Shadow AI, a potem wybieramy projekty, które mają realny sens biznesowy. Regulacje traktujemy jako element bezpieczeństwa, nie straszak.
Pierwsza rozmowa: 30–60 minut, bezpłatnie.
Wychodzisz z rekomendacją: audyt, interim management albo wskazujemy lepszy kierunek.
Kontrola kosztów AI
Eliminujemy marnotrawstwo, zbędne licencje i projekty bez właściciela. Priorytety, budżet, realny ROI.
Bezpieczne użycie AI
Porządkujemy Shadow AI, dane i odpowiedzialność. Regulacje są jednym z powodów, ale główną wartością jest kontrola.
Wynik, nie demo
Pierwsze mierzalne efekty w 90 dni: mniej ręcznej pracy, mniej chaosu, lepsze decyzje, konkretne KPI.
Problem
Firmy nie mają problemu z technologią.
Problem jest w zarządzaniu.
AI nie naprawia bałaganu w procesach. Najczęściej tylko przyspiesza chaos. Dlatego zaczynamy od celu, procesu, danych i odpowiedzialności, a dopiero potem dobieramy narzędzia.
⛔ Chaos w procesach i danych
AI nie działa na bałaganie
Niejasne zasady plus niespójne dane to przepalony budżet bez wyniku.
→ Inwestujesz w narzędzia, które nie przynoszą zwrotu.
⛔ Projekty bez właściciela
Dużo pilotaży, zero wdrożeń
Dział IT testuje nowinki, ale nikt nie odpowiada za wynik biznesowy.
→ Testy trwają miesiącami, a konkurencja Ci ucieka.
⛔ Shadow AI
68% pracowników używa AI bez formalnego nadzoru
Wrzucają firmowe dane do ChatGPT, DeepL, Gemini bez kontroli.
→ Dane firmowe mogą trafić poza kontrolowane środowisko.Źródła: Menlo Security 2025 / SAP & Oxford Economics 2026 / Microsoft Work Trend Index
Nie wiesz, gdzie AI ma realny sens w Twojej firmie?
W 14 dni sprawdzamy procesy, dane, ryzyka i potencjał ROI. Na końcu dostajesz decyzję: GO / NO-GO i rekomendowany pierwszy pilot.
Umów rozmowę
Governance AI
AI Act jest dodatkowym powodem. Kontrola AI jest główną wartością.
Nie zaczynamy od straszenia karami. Najpierw sprawdzamy, gdzie firma używa AI, jakie dane wychodzą poza kontrolowane środowisko, kto podejmuje decyzje, kto zatwierdza narzędzia i które projekty realnie dowożą wynik. Regulacje porządkujemy przy okazji budowania kontroli nad AI.
- ✓ Mapa użycia AI. Sprawdzamy narzędzia, dane, konta, dostępy i nieformalne workflow w zespołach.
- ✓ Odpowiedzialność i decyzje. Ustalamy, kto odpowiada za projekty AI, vendorów, ryzyka, KPI i utrzymanie.
- ✓ Standardy pracy. Tworzymy proste zasady użycia AI, klasyfikacji danych, weryfikacji odpowiedzi i nadzoru człowieka.
- ✓ Gotowość regulacyjna. AI Act, RODO i compliance traktujemy jako element bezpieczeństwa operacyjnego, nie osobny straszak.
Shadow AI
Twoi pracownicy już używają AI.
Pytanie tylko: jakiego?
68%
pracowników używa AI poza formalnym nadzorem firmy
Wrzucają firmowe dokumenty do ChatGPT. Tłumaczą umowy w DeepL. Generują oferty w Gemini. Bez kontroli, bez NDA i bez pewności, gdzie dane są przetwarzane, przechowywane i kto ma do nich dostęp.
- ! Dane poza kontrolowanym środowiskiem. Know-how, cenniki, kontakty klientów i dokumenty firmowe mogą trafić do narzędzi, których nikt w firmie nie zatwierdził.
- ! Brak nadzoru nad jakością. Halucynacje AI trafiają w komunikacji do klientów. Bez weryfikacji.
- ! Ryzyko formalne i operacyjne rośnie. Bez zasad, właściciela i dokumentacji zarząd nie ma realnej kontroli nad tym, jak AI działa w firmie.
- ✓ Co robimy: inwentaryzacja Shadow AI w 14 dni, polityka użycia, zamknięte środowisko (Private RAG), szkolenia z bezpiecznych workflow.
Nasza zasada
AI się nie wdraża raz na zawsze.
AI się prowadzi.
Większość firm ma już wdrożone narzędzia AI. Niewiele potrafi przełożyć je na wynik finansowy.
01
Bierzemy odpowiedzialność za wynik
Software House dowozi kod. Konsultant dowozi slajdy. My dowozimy efekt biznesowy.
- Działamy jako Twój zewnętrzny dyrektor
- Wdrażamy rekomendacje, nie zostawiamy ich w PDF
- Raportujemy do Zarządu, rozliczamy vendorów
02
Dowozimy wynik albo zatrzymujemy projekt
Koniec z projektami, które trwają rok i nic nie dają. Pracujemy w sprintach.
- Pierwsze mierzalne efekty w 60–90 dni
- Bezpiecznik: brak ROI = zatrzymanie projektu
- Nie pozwalamy przepalać budżetu na ciekawostki
03
Nie budujemy AI, jeśli wystarczy kupić, połączyć albo skonfigurować
Najpierw sprawdzamy gotowe narzędzia, RAG, integracje, automatyzacje i usługi chmurowe. Custom development rekomendujemy dopiero wtedy, gdy ma sens biznesowy.
- Buy / Connect / RAG przed drogim customem
- Test na danych klienta przed rekomendacją
- Decyzja oparta o ryzyko, koszt i ROI
04
Sprawdzamy, czy możesz obniżyć koszt projektu nawet o 80%
Transformacja nie musi od razu obciążać całego budżetu firmy. Weryfikujemy możliwość wsparcia z KFS, BUR lub FENG.
- Korzystamy ze środków KFS, BUR i FENG
- Zdejmujemy z Ciebie biurokrację wnioskową
- Finansowanie traktujemy jako opcję, nie obietnicę
Proces
Od AS-IS do TO-BE. Dwa konkretne kroki.
Najpierw diagnozujemy, jak firma działa dziś. Potem wybieramy 1–3 obszary, w których AI ma realny sens biznesowy. Dopiero wtedy uruchamiamy pilota, KPI i plan skalowania.
Krok 1 — 14 dni
AI Check-Up: koszty, dane, Shadow AI i ROI
Szybka diagnoza: gdzie AI ma sens, gdzie przepala budżet i czego nie warto ruszać.
- Analiza ROI — wskazujemy procesy, w których firma przepala czas, marżę lub uwagę ludzi
- Kontrola kosztów AI — sprawdzamy licencje, vendorów, narzędzia i projekty bez właściciela
- Diagnoza Shadow AI — wykrywamy nieautoryzowane użycie AI przez pracowników
- Inwentaryzacja danych — sprawdzamy, czy infrastruktura i dokumenty są gotowe pod sensowne wdrożenie
- Gotowość regulacyjna — sprawdzamy ryzyka AI Act, RODO i nadzoru człowieka, ale bez robienia z compliance głównego celu
- Output audytu — mapa AS-IS, lista luk, 3–5 quick wins, rekomendowany pilot, KPI, ryzyka, minimalny plan danych, roadmapa 90 dni i rekomendowana ścieżka technologiczna: kupić, połączyć, wdrożyć RAG, użyć chmury, dotrenować model czy budować custom
Krok 2 — realizacja
Interim AI Management
Wynik finansowy. Bezpieczeństwo prawne. Adopcja w zespołach.
- Szybkie efekty w pierwszych 90 dniach — gaszenie pożarów, redukcja ręcznej pracy
- Pełna kontrola nad vendorami — blokujemy projekty bez wyniku biznesowego
- Governance i bezpieczeństwo — wdrażamy proste zasady pracy z AI, danymi i odpowiedzialnością
- Adopcja zespołów — uczymy ludzi na ich własnej pracy
Po audycie wiesz, za co płacisz i czego nie ruszać.
Dostajesz mapę AS-IS, listę luk, 3–5 quick wins, rekomendowany pilot, KPI, ryzyka i ścieżkę technologiczną: kupić, połączyć, RAG, chmura, finetune albo custom.
Sprawdź pierwszy krok
Metodyka
Cztery filary każdej transformacji AI
Nie doradzamy samego wyboru narzędzi. Sprawdzamy cały system: proces, dane, odpowiedzialność, bezpieczeństwo, użytkowników, KPI i utrzymanie. Narzędzie bez danych, adopcji i właściciela procesu zwykle nie dowozi wyniku.
01Narzędzia
LLM-y, Copilot, Gemini, agenci, RAG, automatyzacje, OCR, predykcje. Dobieramy technologię do problemu, nie odwrotnie.
02Dane
Źródła danych, jakość, dostępy, właściciele, bezpieczeństwo. Bez porządku w danych AI zaczyna halucynować albo tworzyć ryzyko.
03Strategia i Governance
Polityka AI, odpowiedzialność, AI Act, RODO, zasady wyboru narzędzi, walidacja wyników i kontrola vendorów.
04Ludzie
Nie robimy szkoleń oderwanych od pracy. Wdrażamy AI na realnych zadaniach zespołu, wyznaczamy właścicieli procesów, pomagamy wybrać AI Champions i mierzymy adopcję po 30/60/90 dniach.
Jak liczymy ROI
Time Heist: 40–180 godzin miesięcznie
odzyskane w jednym procesie
Każde wdrożenie ma KPI „przed" i KPI „po". Nie mierzymy „uruchomień AI", mierzymy realny czas, który wraca do zespołu. W wielu procesach celem pilota jest odzyskanie 40–180 godzin miesięcznie. 180 godzin to pełny etat operacyjny, który można przesunąć z ręcznej pracy do działań o wyższej wartości.
Wzór operacyjny
Oszczędność czasu =
liczba powtórzeń ×
(czas przed AI − czas po AI) ×
współczynnik realizmu
liczba powtórzeń ×
(czas przed AI − czas po AI) ×
współczynnik realizmu
Współczynnik realizmu:
0.8 — bardzo pewne wdrożenie
0.6 — realistyczne (domyślne)
0.4 — optymistyczne, ryzyko adopcji
0.8 — bardzo pewne wdrożenie
0.6 — realistyczne (domyślne)
0.4 — optymistyczne, ryzyko adopcji
40–180h
miesięcznie do odzyskania w procesie
Górny zakres to pełen etat operacyjny. Nie idzie do redukcji — idzie tam, gdzie firma realnie traci marżę.
Nie obiecujemy 95% redukcji. Obiecujemy mierzalny, weryfikowalny czas, który wraca do zespołu w 30, 60 i 90 dni po wdrożeniu. Każdy pilot kończy się raportem KPI „przed" i „po" — bez ściemy.
Framework TELOS — selekcja pomysłów AI
Każdy pomysł sprawdzamy w pięciu wymiarach
Pomysły są tanie, wykonanie jest drogie. Zanim wpuścimy programistów, każdy pomysł przechodzi przez sito TELOS. Naszą rolą jest odrzucić słabe inicjatywy, zanim pochłoną czas, dane i pieniądze zespołu. Dowozimy te projekty, które mają najwyższy stosunek wartości do ryzyka.
T
Techniczna
Czy mamy moc, dane, kompetencje?
E
Ekonomiczna
Szacowany ROI w 24 miesiące
L
Prawna
AI Act, RODO, branżowe
O
Operacyjna
Czy wpasuje się w pracę
S
Strategiczna
Zgodność z planem firmy
Model MaaS
Jesteśmy zewnętrznym Dyrektorem AI,
który siedzi po Twojej stronie stołu.
Nie jesteśmy software house'em — nie sprzedajemy kodu. Nie jesteśmy firmą szkoleniową — nie sprzedajemy slajdów. Nie jesteśmy handlowcami — nie wciskamy licencji.
→
Raportujemy do CEO/CFO, nie do IT
Interesuje nas Twój wynik finansowy. Mówimy językiem biznesu, nie kodu.
→
Zarządzamy Twoimi dostawcami
Weryfikujemy oferty Software House'ów, rozliczamy z efektów, tniemy napompowane kosztorysy.
→
Bierzemy odpowiedzialność za Compliance
Zamiast straszyć RODO i AI Act, wdrażamy procedury, które pozwalają bezpiecznie działać.
Ludzie
Odpowiedzialność ma twarz
AI Pro Consulting działa jako zewnętrzny pion kompetencyjny AI dla zarządu. Projekt prowadzi Daniel Czaja jako właściciel wyniku, a zespół jest wzmacniany o sprawdzonych specjalistów od danych, technologii, prawa i operacji, dobieranych do skali wdrożenia.
Nauka i jakość
dr Andrzej Tomski
Chief Scientist & Data Quality
Matematyczna weryfikacja prawdy.
LinkedIn →
Technologia
Tomasz Dyśko
Integration & Cloud Architect
Technologiczny kręgosłup wdrożenia.
LinkedIn →
Z czym najczęściej przychodzą firmy
Nie zaczynamy od narzędzia.
Zaczynamy od problemu.
Klient zwykle nie potrzebuje „AI”. Potrzebuje krótszego procesu, mniejszej liczby błędów, lepszej kontroli danych albo decyzji, co opłaca się wdrożyć jako pierwsze.
„Ludzie cały dzień przeklejają dane między systemami.”
→Automatyzacje, RPA, workflow, integracje i prości agenci z kontrolą człowieka.
„Mamy tysiące faktur, umów, skanów i PDF-ów.”
→OCR, document AI, ekstrakcja danych, RAG i automatyczna klasyfikacja dokumentów.
„Każdy dział ma swoje pliki i nikt nie wie, która wersja jest aktualna.”
→Firmowy asystent wiedzy, enterprise search, uporządkowanie źródeł danych i zasad dostępu.
„Nie chcę kolejnego dashboardu. Chcę odpowiedzi i decyzji.”
→AI data analyst, raportowanie językiem naturalnym, scoring, predykcje i rekomendacje działań.
Case studies
Wybrane problemy, które potrafimy uporządkować
Na froncie pokazujemy tylko cztery najbliższe sprzedażowo scenariusze. Nie chodzi o ładne dashboardy, tylko o decyzję: gdzie AI ma sens, jaki pilot uruchomić i czego nie finansować.
Ze względu na NDA i poufność procesów część przykładów pokazujemy anonimowo. Nie ujawniamy nazw klientów, danych operacyjnych ani systemów wewnętrznych. Pokazujemy typ problemu, zakres pracy i decyzje, które pomogły ograniczyć ryzyko, uporządkować proces albo uruchomić mierzalny pilotaż.
Anonimowo / NDA-safe
MedTech SaaS
MedTech SaaS
Pilotaż lead generation i CRM scoring
Firma z sektora MedTech miała produkt, bazę klientów i działania eventowe, ale brakowało jej powtarzalnego procesu generowania leadów online poza wydarzeniami. Zaprojektowaliśmy 60-dniowy pilotaż obejmujący definicje MQL, SQL i Hot Lead, walidację bazy, landing page, sekwencję nurturingową, scoring w CRM, SLA dla sprzedaży i tygodniowy dashboard.
Efekt / output:
Gotowy zakres pilotażu, KPI, odpowiedzialności, dashboard i model współpracy marketingu, sprzedaży oraz CRM.
Scenariusz branżowy / NDA-safe
Placówki medyczne
Placówki medyczne
RAG, recepcja i Shadow AI
Sieć placówek medycznych działała na rozproszonej wiedzy: cenniki w Excelach, procedury w PDF-ach, ustalenia w mailach i różne odpowiedzi w różnych lokalizacjach. Do tego część pracowników korzystała z ChatGPT nieoficjalnie, bez zasad i bez kontroli danych.
Efekt / output:
Rekomendacja bezpiecznego pierwszego pilota: uporządkowana baza wiedzy, wewnętrzny asystent RAG dla recepcji, polityka AI i zasady ograniczające Shadow AI.
Scenariusz branżowy / NDA-safe
Produkcja / FMCG
Produkcja / FMCG
Selekcja projektów AI i wybór pilotażu
Firma produkcyjna miała wiele potencjalnych zastosowań AI: OCR dokumentów, predykcję awarii, kontrolę jakości, prognozowanie popytu, analizę umów, wykrywanie fraudów i optymalizację tras. Zamiast zaczynać od najmodniejszego projektu, potrzebna była selekcja według wpływu biznesowego, dostępności danych, ryzyka, kosztu i szansy na szybki efekt.
Efekt / output:
Shortlista najlepszych pilotaży, odrzucenie słabych inicjatyw i rekomendacja pierwszego projektu z największą szansą na dowiezienie wyniku.
Anonimowo / NDA-safe
Usługi B2B premium
Usługi B2B premium
CRM, dokumenty i workflow zarządu
Firma usługowa B2B premium potrzebowała uporządkować obsługę zapytań, dokumenty, kontakt z klientami i pracę zarządu na danych. Problemem nie był brak narzędzi, tylko rozproszenie informacji między mailem, dokumentami, CRM-em i decyzjami podejmowanymi poza procesem.
Efekt / output:
Projekt workflow łączącego CRM, dokumenty, mail i asystenta zarządu. Celem było skrócenie czasu obsługi zapytań, uporządkowanie decyzji i lepsza kontrola nad procesem sprzedażowo-operacyjnym.
Pozostałe scenariusze, np. content ops, adopcję AI w zespole marketingu lub automatyzacje sprzedażowe, omawiamy dopiero na rozmowie, gdy wiemy, czy pasują do Twojej firmy.
Rozpoznajesz podobny chaos u siebie?
Nie musisz zaczynać od dużego wdrożenia. Najpierw sprawdzamy, który proces ma największy sens biznesowy i najmniejsze ryzyko pilotażu.
Porozmawiajmy o audycie
Porównaj opcje
Dlaczego ten model działa
| Software House | Konsultanci | Dyrektor AI na etat | AI Pro Consulting | |
|---|---|---|---|---|
| Co sprzedaje | Kod | Slajdy | Czas | Wynik biznesowy |
| Odpowiedzialność za ROI | Nie | Nie | Tak | Tak |
| Koszt miesięczny | 50–200k | 20–40k | 35–50k + ZUS | 15–25k |
| Czas startu | 3–6 mc | 1–2 mc | 4–6 mc (rekrutacja) | 14 dni |
| Wypowiedzenie | Kontrakt | Kontrakt | Kodeks pracy | Z miesiąca na miesiąc |
| Niezależność od vendorów | Nie | Częściowo | Tak | Tak |
Software house sprzedaje kod — nie wynik. Konsultanci zostawiają slajdy i znikają. Etat to ryzyko rekrutacyjne i 50k miesięcznie. My bierzemy odpowiedzialność za rezultat.
Finansowanie 2026
Sprawdzamy, czy możesz obniżyć koszt projektu nawet o 80%
Wdrażanie AI to inwestycja, ale w części projektów możliwe jest ograniczenie kosztu dzięki KFS, BUR lub FENG. Sprawdzamy kwalifikowalność, porządkujemy zakres i pomagamy przejść przez formalności.
KFS
Krajowy Fundusz Szkoleniowy
Priorytet 2026: nowe technologie i AI. Sfinansowanie kompetencji zespołu i części audytu.
BUR
Baza Usług Rozwojowych
Refundacja usług doradczych i audytów technologicznych. Do 80% kosztu dla MŚP w wybranych województwach.
FENG
Ścieżka SMART
Wsparcie dla większych wdrożeń technologicznych. Dla projektów inwestycyjnych powyżej 200 tys. zł.
Nota prawna:
Zakres dofinansowań zależy od aktualnych priorytetów programu (m.in. BUR, KFS, FENG), regionu oraz profilu działalności firmy.
Finansowanie publiczne jest opcją wspierającą — nie jest gwarantowane i nie stanowi warunku rozpoczęcia współpracy.
Nasza rola: Pomagamy ocenić kwalifikowalność i przeprowadzamy zarząd przez proces formalny. Zdejmujemy z Was biurokrację wnioskową.
Nasza rola: Pomagamy ocenić kwalifikowalność i przeprowadzamy zarząd przez proces formalny. Zdejmujemy z Was biurokrację wnioskową.
FAQ
Pytania, które padają na pierwszej rozmowie
Zanim podejmiesz decyzję, sprawdź, czy myślimy tak samo.
Dlaczego mam wynająć Was, a nie zatrudnić Dyrektora AI na etat?
Koszt i ryzyko. Dobry Dyrektor AI kosztuje dziś 40–60 tys. PLN miesięcznie plus ZUS i koszty rekrutacji. My dajemy cały zespół (Lidera, Prawnika, Architekta, Data Scientista, Operations) w cenie połowy etatu jednego managera. Kontrakt możesz wypowiedzieć z miesiąca na miesiąc — etatu tak łatwo nie zamkniesz.
Czy to bezpieczne dla naszych danych? Co z Shadow AI?
To jest nasz priorytet od pierwszego dnia. W przeciwieństwie do „darmowych testów", my budujemy zamknięte środowisko (Private Cloud / RAG). Twoje dane nigdy nie trenują publicznych modeli. Podpisujemy NDA z karami umownymi. Pierwsza rzecz w audycie to inwentaryzacja Shadow AI w firmie.
Co jeśli audyt wykaże, że AI u nas nie ma sensu?
Powiemy Ci to wprost w 14. dniu współpracy. Wystawimy fakturę za audyt i podamy sobie ręce. Lepiej wydać 30 tysięcy na sprawdzenie niż 300 tysięcy na nieudane wdrożenie. Naszym celem jest wynik, a nie robienie projektu na siłę.
Czy AI Act nas dotyczy? Jesteśmy tylko firmą produkcyjną.
To zależy od zastosowania. Część systemów AI, szczególnie w HR, rekrutacji, ocenie pracowników, bezpieczeństwie lub decyzjach wpływających na ludzi, może wymagać klasyfikacji ryzyka, formalnego nadzoru i dokumentacji. W ramach audytu sprawdzamy, które procesy wymagają działania przed sierpniem 2026.
Czy musimy mieć IT po naszej stronie?
Nie. Część projektów robimy w pełni no-code i SaaS-owo, bez angażowania Waszego działu IT. Przy integracjach z CRM-em albo ERP-em zwykle wystarczy jedna osoba techniczna po Waszej stronie do koordynacji. Nigdy nie wymagamy zatrudnienia nowych ludzi do obsługi naszych rozwiązań.
Jak długo trwa pierwsza rozmowa i czy jest płatna?
30 do 60 minut, online albo u Was. Bezpłatna. Nie sprzedajemy na niej — sprzedajemy się po, jeśli okaże się, że rozumiemy temat. Jeśli nie pasujemy, polecamy kogoś z naszego networku.
Co z naszymi pracownikami? Czy stracą pracę?
Nie. Wdrożenia AI w firmach 30–300 osób to nie zwolnienia. To przesunięcie czasu z powtarzalnych zadań na te, których nikt nie zdąży zrobić. Cel mistrzowski naszych pilotaży: 180 godzin miesięcznie odzyskane w jednym procesie. To pełen etat, który nie idzie do redukcji — idzie tam, gdzie firma realnie traci marżę.
Czy pracujecie tylko we Wrocławiu?
Bazujemy we Wrocławiu (Legnicka 16), ale pracujemy z firmami w całej Polsce. Większość projektów prowadzimy hybrydowo — pierwsze spotkania na miejscu, dalsza praca zdalna z cyklicznymi wizytami.
Kontakt
Masz AI w firmie, ale nikt naprawdę tym nie zarządza?
Jeśli rosną koszty narzędzi, pracownicy używają AI po swojemu, vendorzy wciskają kolejne rozwiązania, a projekty nie dają wyniku — nie potrzebujesz kolejnej prezentacji. Potrzebujesz właściciela AI po stronie zarządu.
30–60 minut rozmowy. Bezpłatnie. Online albo u Was. Zazwyczaj odpowiadam w ciągu 1 dnia roboczego.
