Due Diligence dostawców AI: techniczne i organizacyjne kryteria oceny dla firm z sektora MŚP

Dlaczego due diligence dostawców AI jest kluczowe

Wybór właściwego dostawcy AI decyduje o sukcesie lub porażce Twojej cyfrowej transformacji. Gdy uznane firmy programistyczne jak Microsoft, SAP czy Salesforce od dekad dostarczają sprawdzone rozwiązania, w świecie AI codziennie pojawiają się nowi gracze z głośnymi obietnicami.

Jednak nie każda start-upowa firma, która dziś reklamuje rewolucyjny Large Language Model, przetrwa jeszcze kolejne dwa lata. Konsekwencje błędnej decyzji sięgają od straconych inwestycji po naruszenia ochrony danych.

Thomas, dyrektor firmy z branży maszyn, doświadczył tego boleśnie: pozornie tani dostawca AI-chatbota po ośmiu miesiącach zakończył świadczenie usług. Dane klientów nagle przestały być dostępne.

Systematyczna due diligence chroni przed takimi scenariuszami. Pozwala zidentyfikować nie tylko braki technologiczne, ale też ryzyka organizacyjne, które mogą zagrozić projektowi.

Trzy filary skutecznej oceny dostawców AI

Solidna analiza dostawcy opiera się na trzech fundamentach: kompetencje techniczne, stabilność organizacyjna i bezpieczeństwo kontraktowe.

Kompetencje techniczne to wydajność modeli AI, ich skalowalność i możliwość integrowania z istniejącą infrastrukturą IT.

Stabilność organizacyjna – to pytanie, czy dostawca zapewni długoterminowe wsparcie? Czy posiada odpowiednie finansowanie i doświadczony zespół?

Bezpieczeństwo kontraktowe określa z kolei zasady SLA, ochrony danych i procedur wyjścia z umowy – wszystko jasno na piśmie.

Techniczne kryteria oceny – szczegóły

Wydajność modelu i dokładność

Jakość modeli AI mierzy się konkretnymi wskaźnikami wydajności. Poproś o wyniki benchmarków na standaryzowanych zbiorach danych.

Więksi gracze jak OpenAI, Anthropic czy Google regularnie publikują porównania wydajności swoich modeli. Mniejsi dostawcy powinni przynajmniej jawnie przedstawiać swoje własne benchmarki.

Uwaga: wyniki laboratoryjne często znacznie różnią się od efektów w praktyce. Nalegaj na Proof of Concept z wykorzystaniem własnych danych.

Anna, szefowa HR w firmie SaaS, przetestowała trzy różne narzędzia AI do preselekcji CV. Tylko jedno dawało dobre wyniki dla polskich życiorysów.

Skalowalność i integracja

Jak system radzi sobie pod obciążeniem? Nowoczesne aplikacje AI muszą obsługiwać setki równoczesnych zapytań bez wydłużania czasu odpowiedzi.

Zapytaj o infrastrukturę. Czy system działa na uznanych chmurach jak AWS, Azure czy Google Cloud? A może na własnych serwerach o nieznanych możliwościach?

Integracja z obecnymi systemami decyduje o faktycznej przydatności. API powinno być zgodne ze standardem REST i dokładnie udokumentowane.

Markus, dyrektor IT w grupie usługowej, zawsze sprawdza kompatybilność z Microsoft 365, SAP i swoim CRM-em. Bez bezproblemowej integracji nawet najlepszy AI jest mało wart.

Bezpieczeństwo danych i zgodność

Gdzie Twoje dane są przetwarzane i przechowywane? Firmy europejskie muszą przestrzegać RODO – co często wyklucza chmurowe serwisy w USA, o ile nie ma stosownych decyzji o adekwatności lub standardowych klauzul umownych.

Sprawdź certyfikaty dostawcy. ISO 27001, SOC 2 Type II czy niemiecki BSI-Grundschutz potwierdzają poważne podejście do bezpieczeństwa informacji.

Ważna kwestia: czy Twoje dane są wykorzystywane do trenowania modeli AI? Wielu dostawców zastrzega sobie prawo używania danych klientów do ulepszania algorytmów, co grozi ujawnieniem tajemnic firmy.

W Brixon współpracujemy wyłącznie z dostawcami gwarantującymi, że dane klientów nie są używane do trenowania modeli. Twoje informacje pozostają prywatne.

Organizacyjne czynniki oceny

Stabilność dostawcy i doświadczenie

Jak długo dostawca działa na rynku? Start-upy oferują innowacje, ale ryzyko ich upadku jest wyższe.

Przeanalizuj historię finansowania. Czy firma niedawno zakończyła rundę inwestycyjną, czy walczy o płynność finansową?

Spójrz na kadrę zarządzającą. Czy założyciele mają doświadczenie w AI lub prowadzeniu firmy? Profile LinkedIn często mówią więcej niż oficjalne komunikaty prasowe.

Referencje od klientów z Twojej branży są na wagę złota. Udane wdrożenia o podobnej skali znacząco zmniejszają Twoje ryzyko.

Wsparcie i utrzymanie

Systemy AI wymagają stałej opieki. Modele muszą być aktualizowane, dane do-trenowywane, błędy regularnie korygowane.

Jakie poziomy wsparcia oferuje dostawca? Krytyczne aplikacje biznesowe wymagają wsparcia 24/7 z gwarantowanym czasem reakcji poniżej 4 godzin.

Dopytaj o ścieżkę eskalacji. Czy przy poważnych problemach można szybko dotrzeć do inżynierów, czy rozmowa kończy się w anonimicznym call center?

Polskie firmy cenią wsparcie w języku ojczystym. Sprawdź, czy konsultanci rozumieją specyfikę Twojej branży.

Umowy i SLA

SLA definiuje mierzalne parametry jakości usług. Dostępność na poziomie 99,9% oznacza maksymalnie 43 minuty przestoju miesięcznie.

Co jeśli SLA zostanie złamane? Symboliczne kary nie pomagają, gdy firma stoi. Nalegaj na konkretne rekompensaty.

Klauzule wyjścia są kluczowe. Czy będziesz mógł wyeksportować wszystkie dane po zakończeniu umowy? W jakim formacie? Jak długo będziesz mieć na to czas?

Uważaj na ukryte koszty. Niektórzy dostawcy liczą każdą pojedynczą operację API. Przy wzroście skali koszty mogą gwałtownie wzrosnąć.

Praktyczna checklista wyboru dostawcy

Ocena techniczna

Bezpieczeństwo i zgodność

• Lokalizacja danych: Przetwarzanie i przechowywanie w UE/Polsce
• Certyfikaty: ISO 27001, SOC 2, BSI-Grundschutz
• Szyfrowanie: End-to-end podczas transmisji i zapisu
• Kontrola dostępu: Uwierzytelnianie wieloskładnikowe, uprawnienia oparte na rolach
• Rejestry audytowe: Pełna możliwość śledzenia wszystkich działań
• Wykorzystanie danych: Brak wykorzystania do trenowania modelu bez zgody

Kryteria organizacyjne

1. Wiek firmy: Minimum 18 miesięcy aktywnej działalności
2. Finansowanie: Udokumentowana płynność na najbliższe 24 miesiące
3. Kwalifikacje zespołu: Doświadczeni specjaliści AI i eksperci biznesowi
4. Referencje: Co najmniej trzy udane projekty o zbliżonej skali
5. Czas reakcji wsparcia: Odpowiedź w ciągu 4 godzin w przypadku krytycznych zgłoszeń
6. Roadmapa: Publiczne plany rozwojowe produktu na 12 miesięcy

Bezpieczeństwo kontraktowe

Wyegzekwuj w umowie następujące punkty:

• SLA dostępności co najmniej 99,5%
• Realne kary umowne za niedotrzymanie SLA
• Okres wypowiedzenia poniżej 90 dni
• Pełny eksport danych po zakończeniu umowy
• Gwarancję niezmienności cen przez 24 miesiące
• Możliwość eskalacji problemu do poziomu zarządu

Typowe pułapki i jak ich uniknąć

Efekt dema

Efektowne prezentacje często maskują realne ograniczenia. Dostawca pokazuje idealnie dobrane przykłady, przemilczając problemy z rzeczywistymi danymi firmowymi.

Nalegaj na testy na swoich danych. Tylko wtedy zauważysz, czy system poprawnie obsługuje polskie znaki diakrytyczne lub specjalistyczne słownictwo branżowe.

Vendor lock-in przez zamknięte formaty

Niektórzy dostawcy zapisują dane w formatach zamkniętych. Zmiana platformy staje się wtedy praktycznie niemożliwa lub bardzo kosztowna.

Wymagaj możliwości eksportu danych do standardowych formatów, takich jak JSON, CSV czy SQL. To Ty jesteś właścicielem danych – nie dostawca.

Ukryte koszty przy skalowaniu

Ile kosztuje system przy podwojeniu liczby użytkowników? Wielu dostawców kusi niskim progiem wejścia, ale przy wzroście obciążenia ceny rosną nieproporcjonalnie.

Przeanalizuj różne scenariusze wzrostu. Koszty powinny rosnąć liniowo lub malejąco – nigdy wykładniczo.

Niejasne umowy dot. ochrony danych

Ogólne warunki usług często zawierają nieprecyzyjne zapisy o wykorzystaniu danych. „Zanonimizowane dane na potrzeby rozwoju produktu” może oznaczać przekazywanie informacji firmy na zewnątrz.

Nalegaj na osobną umowę DPA zgodną z RODO. Wszystkie aspekty ochrony danych muszą być tam szczegółowo opisane.

Rekomendacje dla Twojej strategii AI

Zacznij od uporządkowanego procesu wyboru

Najpierw precyzyjnie określ swoje wymagania – które procesy firmowe ma usprawnić AI, jaka integracja jest potrzebna, jaki jest dostępny budżet?

Sporządź long listę 8-10 potencjalnych dostawców. Skorzystaj z branżowych czasopism, analiz ekspertów i poleceń ze swojej sieci kontaktów.

Zawęź listę na podstawie desk research do 3-4 kandydatów. Dopiero wtedy zainwestuj czas w szczegółowe rozmowy i Proof of Concept.

Rozwijaj plan zarządzania ryzykiem

Co jeśli Twój preferowany dostawca zawiedzie? Już na starcie zaplanuj scenariusze awaryjne.

Unikaj pojedynczych punktów krytycznych. Postaw na dostawców z podejściem multi-cloud lub miej w zanadrzu alternatywnego partnera.

Dokumentuj wszystkie konfiguracje i własne modyfikacje. W nagłej potrzebie migracja na inne rozwiązanie będzie szybsza.

Inwestuj w kompetencje wewnętrzne

Nawet najlepsze rozwiązanie AI nie zda egzaminu, jeśli zespół go efektywnie nie wykorzysta. Zaplanuj odpowiedni budżet na szkolenia i zarządzanie zmianą.

Wyznacz wewnętrznego „opiekuna AI”. To on stanie się łącznikiem między firmą a dostawcą.

W Brixon wspieramy nie tylko przy wyborze dostawcy AI, ale też budowie kompetencji w zespole. Nasze warsztaty dają pracownikom wiedzę potrzebną do skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji.

Zacznij małymi krokami, myśl perspektywicznie

Zacznij od pilotażu o ograniczonym zakresie. Dzięki temu zbierzesz doświadczenia i zminimalizujesz ryzyko przy pierwszym wdrożeniu AI.

Wybierz use case z mierzalnym zwrotem z inwestycji. Automatyzacja ofertowania czy inteligentna klasyfikacja dokumentów szybko przyniesie wymierne rezultaty.

Już na etapie pilotażu myśl o dalszej skalowalności. Jakie kolejne zastosowania mogą pojawić się w przyszłości? Czy wybrane rozwiązanie pasuje do Twojej długofalowej strategii IT?

Najczęściej zadawane pytania