Problem
Rozproszone narzędzia AI utrudniają kontrolę tego, kto korzysta z danych, gdzie są one przetwarzane i jakie działania wykonuje aplikacja. Pilot, który działa w izolacji, nie zawsze spełnia wymagania środowiska produkcyjnego.
AI w firmie. Dane pod kontrolą organizacji.
Projektujemy rozwiązania AI zgodnie z zasadami dostępu, przetwarzania i utrzymania obowiązującymi w Twojej organizacji. Bezpieczeństwo jest częścią architektury od pierwszego etapu.
Problem → rozwiązanie → korzyść
Jak korzystać z AI bez utraty kontroli nad danymi i systemami?
Rozwiązanie
Ustalamy granice przetwarzania danych i projektujemy tożsamość, uprawnienia, integracje oraz obserwowalność rozwiązania. Dobieramy model wdrożenia i dostawców do wymagań organizacji.
Korzyść
Organizacja określa, jakie dane są używane, kto ma do nich dostęp i które działania wymagają zatwierdzenia. Architektura wspiera egzekwowanie tych zasad i weryfikację operacji.
Evo Mind Enterprise AI
Zakres współpracy.
Private AI i modele lokalne
Oceniamy modele działające w kontrolowanym środowisku, dostępne zasoby, jakość oraz wymagania utrzymania.
Cloud, hybrid, on-premise
Wybieramy miejsce uruchomienia aplikacji, modeli i danych. Decyzja uwzględnia poufność, wydajność, koszty oraz kompetencje operacyjne.
ERP, CRM, BPM i systemy legacy
Projektujemy integracje z API, systemami wewnętrznymi oraz bazami Oracle i PostgreSQL. Ustalamy zakres odczytu i zapisu.
SSO, RBAC i Keycloak
Integrujemy logowanie i role z przyjętym systemem tożsamości. Uprawnienia są weryfikowane w API i przy dostępie do źródeł wiedzy.
Audyt i monitoring
Rejestrujemy uzgodnione operacje, błędy i metryki. Logi projektujemy z uwzględnieniem poufności i zasad retencji.
Bezpieczeństwo danych i API
Izolacja danych, szyfrowanie, ochrona sekretów i ograniczenie uprawnień usług. Kontrolujemy także narzędzia, które może wywoływać model.
Architektura i bezpieczeństwo
Kontrola wpisana w każdy poziom.
Architektura rozwiązania
Kontrola od logowania
po źródło danych.
Tożsamość użytkownika i jego uprawnienia są weryfikowane przez aplikację oraz API. Warstwa AI korzysta wyłącznie z udostępnionych jej danych i narzędzi.
Model, RAG i integracje są dobierane do zadania. Poniższy schemat pokazuje zależności logiczne, a nie obowiązkową kolejność każdego wywołania.
Poznaj Enterprise AI ↗UŻYTKOWNICY
SSO / KEYCLOAK
APLIKACJA WEBOWA → API
ORKIESTRACJA AI
LLM
Model lokalny / Cloud AI
Model lokalny / Cloud AI
RAG / VECTOR SEARCH
Wyszukiwanie z uprawnieniami
Wyszukiwanie z uprawnieniami
DANE BIZNESOWE
Bazy · dokumenty · ERP · CRM · API
Bazy · dokumenty · ERP · CRM · API
Security by Design
Klasyfikacja danych, model zagrożeń i zasady przetwarzania powstają razem z projektem funkcji.
RBAC i SSO
Dostęp wynikający z roli użytkownika. Logowanie zintegrowane z systemem tożsamości, np. Keycloak.
Audyt operacji
Historia uzgodnionych działań, dostępów i akceptacji. Zakres logowania oraz retencja respektują poufność danych.
Izolacja danych
Rozdzielenie zasobów i kontekstów między użytkownikami lub jednostkami organizacji zgodnie z modelem dostępu.
Szyfrowanie
Ochrona transmisji i danych przechowywanych w uzgodnionych komponentach; kontrola kluczy i sekretów.
Bezpieczeństwo API
Autoryzacja żądań, walidacja wejścia, ograniczenie uprawnień usług i kontrola narzędzi wywoływanych przez AI.
Monitoring
Obserwacja błędów, kosztów, wydajności i jakości. Uzgodnione alerty oraz ścieżki reagowania.
Human-in-the-loop
Zatwierdzanie wyników i działań tam, gdzie znaczenie decyzji lub niepewność wymaga oceny człowieka.
Wynik współpracy
Co otrzymujesz?
Dla organizacji z poufnymi danymi, rozbudowanym środowiskiem IT lub wymaganiami dotyczącymi kontroli dostępu i rozliczalności operacji.
- Architektura i mapa przepływu danych.
- Model tożsamości, ról, izolacji i uprawnień.
- Integracje, scenariusze testów i konfiguracja środowiska.
- Zasady monitoringu, audytu, utrzymania i reagowania na błędy.
Pytania przed startem
Ustalmy ważne szczegóły.
Czy Private AI zawsze oznacza lokalny model?
Nie. Kontrola może być realizowana w środowisku lokalnym, prywatnym lub odpowiednio skonfigurowanej chmurze. Zakres zależy od architektury, warunków dostawcy i wymagań organizacji.
Czy model sam decyduje o dostępie do danych?
Nie powinien. Uprawnienia muszą być egzekwowane przez aplikację i warstwę dostępu do danych, również podczas wyszukiwania materiałów do odpowiedzi.