On-premise: dlaczego niektóre firmy nie mogą używać ChatGPT – i co mają zamiast
← Blog
On-Premise

On-premise: dlaczego niektóre firmy nie mogą używać ChatGPT – i co mają zamiast

Kancelarie prawne, konsultingi, firmy medyczne, spółki Skarbu Państwa. Dane nie mogą wyjechać za granicę? Dobrze trafiłeś.

Są branże, w których pytanie „czy możemy wysłać te dane do OpenAI?” ma tylko jedną akceptowalną odpowiedź: nie.

Kancelaria pracuje nad poufnymi umowami klientów. Konsultant strategiczny żonglując trzema rywalizującymi klientami nie może ich danych zmieszać w jednym publicznym modelu. Firma medyczna ma dane osobowe chronione RODO. Bank ma regulacje KNF. Spółka Skarbu Państwa ma własne wymagania. Firma produkcyjna boi się, że dokumentacja procesów trafi do zbioru danych treningowych konkurencji.

Dla nich wszystkich stworzyliśmy wersję on-premise Ragen.

Co to oznacza w praktyce

Cała platforma – razem z modelami AI – instaluje się w Twojej infrastrukturze. W Twojej serwerowni, w Twojej chmurze prywatnej (AWS, Azure, Google Cloud lub własnej), pod Twoją polityką bezpieczeństwa. Dane nigdy nie opuszczają Twojej sieci. Nie ma transferów do USA, nie ma „zaufanego dostawcy”, nie ma zależności od czyjejś polityki prywatności.

Dostajesz dokładnie taką samą platformę, jakiej używają nasi pozostali klienci – z chatbotami, bazami wiedzy, wyszukiwaniem semantycznym, asystentami działowymi, eksportem, integracjami. Różnica polega tylko na tym, gdzie to działa. I kto ma do tego dostęp: Ty i nikt więcej.

Trzy branże, dla których to jest must-have

Kancelarie prawne. Tajemnica zawodowa adwokacka to nie życzenie klienta – to obowiązek ustawowy. Wysłanie treści umowy, strategii procesowej czy korespondencji klienta do zewnętrznego modelu AI to w praktyce złamanie tajemnicy. On-premise rozwiązuje to w 100%. Asystent analizuje umowy, wyszukuje precedensy w wewnętrznej bazie, streszcza akta sprawy – wszystko w sieci kancelarii. Żaden bajt nie wycieka.

Firmy konsultingowe. Tu jest paradoks, o którym mało kto mówi. Konsulting strategiczny obsługujący jednocześnie trzech klientów z tej samej branży ma problem, którego kancelaria nie ma: każdy klient to potencjalna konkurencja pozostałych. Dane klienta A nie mogą się „zemielić” z danymi klienta B w wspólnym modelu AI. On-premise plus architektura izolowanych baz wiedzy daje Ci sytuację, w której możesz mieć jednego asystenta per klient – i nikt inny, nawet Twoi pozostali konsultanci, nie ma do nich dostępu. To pozwala Ci używać AI w projektach, które dotąd były „AI-free zone” z powodów etycznych i kontraktowych.

Firmy medyczne, farmaceutyczne i badawcze. Dane pacjentów, wyniki badań klinicznych, własność intelektualna produktów w rozwoju – to nie są materiały, które można wrzucić do publicznego modelu, niezależnie od tego, co obiecuje jego regulamin. On-premise to jedyna opcja, która przechodzi przez audyt compliance.

Koszty i zwrot z inwestycji

On-premise to nie jest „ChatGPT, tylko drożej”. To jest cały zestaw platformy, plus modele AI działające lokalnie (możesz używać Ollama lub innych modeli open-source bez opłat za token), plus wsparcie wdrożeniowe.

Dla większości klientów inwestycja we wdrożenie zwraca się w pierwszym roku na samych oszczędnościach na modelach AI (darmowy lokalny model zamiast płatnego GPT/Claude za każdą rozmowę). Drugi punkt zwrotu to projekty, które wcześniej były niemożliwe bez AI z powodów compliance – a teraz są.

Dla kogo to nie jest

Jeśli masz 10-osobową firmę i nie przetwarzasz danych regulowanych – on-premise to overkill. Dla Ciebie jest wersja chmurowa Ragen Cloud, która i tak jest szyfrowana, segmentowana i zgodna z RODO, a serwery stoją w EU. On-premise to narzędzie dla firm, dla których „nie da się wdrożyć AI” było dotąd odpowiedzią zarządu. Teraz można.