Checklista oceny dostawców AI

Oceń czy dostawca ma ekspertyzę techniczną do dostarczenia rozwiązania w skali produkcyjnej.

• 1.1 Własność modeli i elastyczność

  Czy dostawca używa własnych modeli czy interfejsów programistycznych stron trzecich (OpenAI, Anthropic)? Jakie masz możliwości dostosowania i dopasowania modelu?

• 1.2 Opcje wdrożenia

  Czy oferują on-premise, private cloud, public cloud? Czy możesz wybrać infrastrukturę zgodną z wymaganiami compliance?

• 1.3 Możliwości integracji

  Jakość dokumentacji interfejsów programistycznych, dostępność zestawów narzędziowych programistycznych, wsparcie REST/GraphQL. Czy łatwo zintegrujesz z Twoim stosem technologicznym?

• 1.4 Architektura skalowalności

  Jak rozwiązanie skaluje się ze wzrostem użytkowników? Wyniki testów obciążeniowych? Możliwości automatycznego skalowania? Gwarantowane poziomy wydajności?

• 1.5 🚩 Ograniczenia techniczne i restrykcje

  CZERWONA FLAGA: Dostawcanie mówi otwarcie o ograniczeniach (rate limits, token limits, wspierane języki). Brak transparentności = ukryte koszty później.

Gdzie trafiają Twoje dane? Jak są przetwarzane? Kto ma dostęp?

• 2.1 Rezydencja i suwerenność danych

  Gdzie fizycznie przechowywane są dane (EU, US, inne)? Czy dostawca respektuje wymagania GDPR dla danych europejskich?

• 2.2 Polityka wykorzystania danych

  Czy Twoje dane są używane do treningu modeli dostawcy? Czy możesz się wypisać? Kto ma dostęp do Twoich danych (pracownicy dostawcy, strony trzecie)?

• 2.3 Certyfikaty zgodności

  ISO 27001, SOC 2 Type II, zgodność z GDPR, przygotowanie na EU AI Act. Poproś o dowody certyfikacji.

• 2.4 Szyfrowanie i kontrola dostępu

  Szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie (TLS 1.3, AES-256)? Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC)? Uwierzytelnianie wieloskładnikowe?

• 2.5 🚩 Niejasna własność danych

  CZERWONA FLAGA: Dostawcanie chce jasno określić w umowie kto jest właścicielem danych i wyników AI. To jest nie do zaakceptowania dla większości firm.

• 2.6 Przenośność danych i strategia wyjścia

  Jak łatwo możesz wyeksportować swoje dane? W jakim formacie? Czy dostawca usuwa dane po zakończeniu współpracy?

Implementacja to dopiero początek. Jak vendor wspiera Cię po wdrożeniu?

• 3.1 Wdrożenie i program szkoleń

  Czy dostawca oferuje kompleksowe wdrożenie? Szkolenia dla Twojego zespołu? Jakość dokumentacji? Tutoriale wideo? Środowisko testowe?

• 3.2 Gwarantowane poziomy wsparcia

  Czasy odpowiedzi dla incydentów P1/P2/P3? Dostępność wsparcia 24/7? Dedykowany opiekun klienta? Procedury eskalacji?

• 3.3 Transparentność mapy produktu

  Czy dostawca dzieli się mapą produktu? Jak często wypuszczają aktualizacje? Czy uwzględniają prośby o nowe funkcjonalności od klientów?

• 3.4 Społeczność i zasoby

  Społeczność użytkowników, forum, baza wiedzy, dokumentacja programistyczna, przykłady kodu, zasoby dla deweloperów. Czy łatwo znajdziesz pomoc?

• 3.5 🚩 Słaba historia wsparcia po-sprzedażowego

  CZERWONA FLAGA: Sprawdź opinie na G2, Gartner, TrustRadius. Jeśli klienci narzekają na wsparcie po podpisaniu umowy - to czerwona flaga.

Prawdziwy koszt AI nie kończy się na opłacie licencyjnej. Sprawdź całkowity koszt posiadania (TCO).

• 4.1 Transparentność modelu cenowego

  Za użytkownika? Za wywołanie interfejsu? Za token? Stała opłata? Ceny warstwowe? Czy model jest przewidywalny i skalowalny z Twoim wzrostem?

• 4.2 Analiza ukrytych kosztów

  Opłaty za wdrożenie? Koszty szkoleń? Migracja danych? Niestandardowe integracje? Rozszerzone wsparcie? Opłaty za przekroczenie limitów? Opłaty za wyjście?

• 4.3 Elastyczność kontraktu

  Okres lock-in (1 rok, 3 lata)? Warunki auto-odnowienia? Klauzule rozwiązania? Rabaty wolumenowe? Limity rocznego wzrostu cen?

• 4.4 🚩 Niejasne lub złożone ceny

  CZERWONA FLAGA: Dostawcanie chce podać cen na piśmie. "To zależy" bez konkretów. Brak kalkulatora cen. To często oznacza że będą Cię "upsellować" po podpisaniu.

• 4.5 Zwrot z inwestycji i okres zwrotu

  Czy dostawca pomaga obliczyć zwrot z inwestycji? Studia przypadków z konkretami (€ zaoszczędzone, % wzrostu efektywności)? Realistyczna estymacja okresu zwrotu?

AI może replikować i wzmacniać uprzedzenia. DostawcaMUSI mieć plan mitygacji.

• 5.1 Wykrywanie i mitygacja stronniczości

  Czy dostawca testuje modele pod kątem stronniczości (płeć, rasa, wiek)? Jakie mają procesy mitygacji? Czy udostępniają raporty audytu stronniczości?

• 5.2 Wyjaśnialność i transparentność

  Czy możesz zrozumieć dlaczego AI podjęło decyzję? Możliwości XAI (Explainable AI)? Szczególnie istotne w regulowanych branżach (finanse, ochrona zdrowia, prawo).

• 5.3 Gotowość na EU AI Act

  Czy dostawca przygotowuje się do EU AI Act (2026)? Klasyfikacja ryzyka? Wymagania dokumentacyjne? Oceny zgodności?

• 5.4 Opcje human-in-the-loop

  Czy możesz skonfigurować nadzór człowieka dla decyzji wysokiego ryzyka? Procesy zatwierdzania? Ślady audytowe?

• 5.5 🚩 Brak wytycznych etycznych

  CZERWONA FLAGA: Dostawcanie ma opublikowanej polityki etyki AI lub struktury odpowiedzialnego AI. W 2025 to jest absolutne minimum.

Wdrażasz krytyczny system. DostawcaMUSI być stabilny długoterminowo.

• 6.1 Stabilność finansowa firmy

  Historia finansowania? Wzrost przychodów? Rentowność? Tempo spalania gotówki? Szczególnie dla młodych firm - czy przetrwają 3-5 lat?

• 6.2 Baza klientów i retencja

  Liczba klientów? Duże firmy czy małe i średnie przedsiębiorstwa? Wskaźnik retencji klientów? Wskaźnik utraty klientów? Czy rosną czy tracą klientów?

• 6.3 Klienci referencyjni

  Poproś o 3-5 referencji (podobna branża, podobna skala). Zadzwoń i zapytaj o prawdziwe doświadczenia - wdrożenie, wsparcie, ROI.

• 6.4 Studia przypadków i udowodnione rezultaty

  Szczegółowe studia przypadków z metrykami (% wzrostu efektywności, € zaoszczędzone, czas do wartości)? Czy mają udokumentowane sukcesy w Twojej branży?

• 6.5 🚩 Brak referencji lub ogólnikowe studia przypadków

  CZERWONA FLAGA: Dostawcanie chce dać referencji lub studia przypadków są ogólnikowe bez konkretów. To może oznaczać że nie mają zadowolonych klientów.