--- title: "Konsulting AI dla firm - od pomysłu do produkcji - DemystifAI" description: "Pomagam firmom wdrażać AI i LLM-y: funkcje w produktach, RAG, agenci, evale i kontrola kosztów. Od audytu, przez pilot, po produkcję - z przekazaniem wiedzy zespołowi." url: https://demystifai.xyz/konsulting/ lang: pl --- Konsulting AI · wdrożenia AI / LLM dla firm # Demo z AI zrobi dziś każdy. Mało kto wdroży je na produkcję. Pomagam firmom przejść od „chcemy wdrożyć AI" do rozwiązania, które działa na produkcji - z policzonymi kosztami, zmierzonymi efektami i procesem, który Wasz zespół utrzyma beze mnie. Bez hype'u, z konkretami. [Zarezerwuj rozmowę (30 min, bez zobowiązań)](https://demystifai.xyz/konsulting/#booking) [Zobacz, jak pracuję ↓](https://demystifai.xyz/konsulting/#process) Zakres ## W czym konkretnie pomagam Nie „strategia transformacji cyfrowej". Działający kod, zmierzone wyniki i zespół, który wie, co robi. 01 ### Funkcje AI w Waszym produkcie LLM-y w realnych aplikacjach: generowanie treści, klasyfikacja, ekstrakcja danych, czat nad dokumentami. Od promptu do API na produkcji - w Waszym stacku. 02 ### RAG i czat nad wiedzą firmy Retrieval, embeddingi, chunking, reranking - tłumaczę po ludzku i wdrażam tak, żeby odpowiedzi były oparte na Waszych danych, a nie na fantazji modelu. 03 ### Agenci i automatyzacje Agentowe workflow w produktach i w procesie wytwarzania: subagenty, MCP, hooki, orkiestracja. Tam, gdzie automatyzacja faktycznie się opłaca - i tylko tam. 04 ### Evale i kontrola jakości Skąd wiesz, że AI działa? Zestawy testowe, LLM-as-judge, quality gates w CI. Metryki zamiast „no, wygląda nieźle". 05 ### Koszty tokenów pod kontrolą Dobór modeli, cache, architektura zapytań, monitoring wydatków. Żeby faktura z API nie była co miesiąc niespodzianką. 06 ### AI w procesie wytwarzania (AI-SDLC) Claude Code i agenci w codziennej pracy zespołu: standardy, code review, bezpieczeństwo, mierzenie efektów. Proces, nie eksperyment. Proces ## Jak wygląda współpraca Ten sam pipeline, który widzisz wyżej - tylko bardziej szczegółowo. Każda faza kończy się czymś namacalnym. 1. 01 ### Audyt 1-2 tygodnie Przeglądam Wasze pomysły, projekty i dane. Mapuję use-case'y: od „do wzięcia od ręki" po „ambitne, ale ryzykowne". Szacuję koszty tokenów i ryzyka, zanim ktokolwiek napisze linijkę kodu. Co dostajesz: raport z mapą use-case'ów, szacunkiem kosztów i planem pilota 2. 02 ### Pilot 2-6 tygodni Bierzemy najmniejszy sensowny use-case i robimy działający prototyp na Waszym stacku. Evale od pierwszego dnia - dzięki nim wiemy, czy rozwiązanie naprawdę działa, a nie tylko czy „ładnie wygląda na demo". Co dostajesz: działający kod w Waszym repo + metryki jakości i kosztów 3. 03 ### Produkcja zależnie od zakresu Hardening pilota: monitoring, guardrails, obsługa błędów, bezpieczeństwo danych, kontrola kosztów. Czyli cała ta nudna część, która odróżnia demo od produktu. Co dostajesz: rozwiązanie na produkcji z monitoringiem i budżetem tokenów 4. 04 ### Przekazanie 1-2 tygodnie Dokumentacja, pairing z Waszym zespołem, szkolenie z utrzymania i rozwijania rozwiązania. Mój cel: zespół, który nie potrzebuje konsultanta na stałe. Co dostajesz: zespół, który rozwija rozwiązanie samodzielnie + dokumentacja w repo ### Liczby, na których pracujemy Każde wdrożenie ma dashboard zamiast wrażeń. Te metryki ustalamy w audycie i śledzimy przez całą współpracę: - koszt / zapytanie ile kosztuje pojedyncza odpowiedź - per model i per funkcja - pass-rate na evalach odsetek odpowiedzi, które przechodzą zestawy testowe - czas odpowiedzi (p95) latencja, którą realnie czuje użytkownik - budżet tokenów wydatki API kontra plan - z alertami, zanim zaboli Dopasowanie ## Czy to ma sens dla Was? Wolę powiedzieć „nie" na rozmowie, niż wziąć projekt, który nie ma prawa się udać. ### Dobry moment, jeśli: - wiecie, co AI ma u Was poprawić - brakuje kogoś, kto wie, jak to wdrożyć - demo już jest, ale boicie się je wypuścić na produkcję - koszty API rosną szybciej niż wartość, którą widzicie - zespół zna swoją działkę świetnie, ale LLM-y to dla niego nowy teren - chcecie zbudować kompetencję w firmie, nie uzależnić się od konsultanta ### Zły moment, jeśli: - szukacie kogoś, kto „zrobi AI" bez udziału Waszego zespołu - nie ma żadnego use-case'u - tylko hasło „musimy mieć AI" z zarządu - oczekujecie gwarancji, że model nigdy się nie pomyli - projekt potrzebuje przede wszystkim klasycznego researchu ML, nie wdrożenia LLM-ów ### Nie wiesz, po której stronie jesteście? 30 minut rozmowy i będziesz wiedzieć. Jeśli nie pomogę - powiem wprost i podpowiem, kto może. [Zarezerwuj rozmowę](https://demystifai.xyz/konsulting/#booking) ## Kalkulator: ile kosztuje czekanie z wdrożeniem AI? Każdy miesiąc bez działającego rozwiązania to niezrealizowana wartość. Policz, ile kosztuje Cię odkładanie wdrożenia - i ile odzyskujesz, startując szybciej. Miesięczna wartość use case'u (oczekiwana korzyść) (zł/mc) Ile miesięcy opóźnienia zakładasz bez wsparcia z zewnątrz? (mc) Miesięczny koszt zespołu wewnętrznego pracującego nad tematem (opcjonalnie) (zł/mc) Łączny koszt opóźnienia wdrożenia: vs koszt konsultingu - konkretne liczby pokażę na rozmowie. [Zarezerwuj rozmowę (30 min) →](https://demystifai.xyz/konsulting/#booking) Szacunek poglądowy - rzeczywiste liczby zależą od use case'u i organizacji. ![Tomasz Guściora](https://demystifai.xyz/_astro/profile.BhQias1a_Z2r21ro.webp) ## Tomasz Guściora Trener, Praktyk-wdrożeniowiec Claude Code 13 lat w branży, z czego większość w data science. 1000+ godzin z Claude Code - od czasów, gdy jeszcze co tydzień coś się sypało. Liczne wdrożenia AI/ML produkcji: wykrywanie nadużyć finansowych, segmentacje klientów, generatory ofert, prototypy startupów. Nie jestem trenerem od trenowania trenerów. Uczę tego, co sam robię codziennie. Architekturę LLM rozumiem nie z artykułów, tylko z bicia o nią głową w projektach wdrożeniowych. Dlatego potrafię wyjaśnić Twoim seniorom, dlaczego Claude Code czasem „halucynuje" - i jak zbudować kod, który minimalizuje to ryzyko. Substack DemystifAI - 3 lata zgłębiania dużych modeli językowych: kosztów tokenów, agentów, wykorzystania AI w tworzeniu kodu. GitHub claude\_code\_common\_base - mój własny szablon do Claude Code, z hookami, subagentami, MCP-ami. Możesz prześwietlić kod, zanim umówisz rozmowę. 6 lat w Citi (Warszawa, Londyn, Dżakarta) nauczyło mnie o tym, jak działają duże organizacje: compliance, governance, procurement, NDA, RODO. Wiem, co rozkłada wdrożenie w software house'ie - i nie jest to nigdy „sama technologia". To ludzie. I wymaga zmiany w mentalnym podejściu. Z jednym i drugim Ci pomogę. [Zobacz mój GitHub →](https://github.com/TGusciora/claude_code_common_base) ## Przykłady z praktyki - [Snack-size RAG - Guardrail Garage #003](https://demystifai.blog/pl/blog/2025-11-26-post) - [Serving a Small Language Model on a VPS - Guardrail Garage #004](https://demystifai.blog/pl/blog/2025-12-10-post) ## Najczęstsze pytania o konsulting **Czym konsulting różni się od szkolenia?** Szkolenie buduje umiejętności zespołu - uczę Was pracować z Claude Code i agentami. Konsulting to wdrożenie konkretnego rozwiązania: siadamy do Waszego projektu i dowozimy działający kod na produkcję. W praktyce te dwie rzeczy często się łączą. Najpierw pilot wdrożeniowy, potem szkolenie zespołu, żeby rozwiązanie żyło dalej beze mnie. Kolejność może być też odwrotna - zależy, co Was bardziej boli. **Piszesz kod czy tylko doradzasz?** Jedno i drugie - z naciskiem na kod. Audyt kończy się raportem, ale pilot i produkcja to praca w Waszym repo: commity, pull requesty, code review. Najczęściej w parze z kimś z Waszego zespołu, bo wiedza ma zostać u Was, nie u mnie. Nie jestem konsultantem od slajdów. Po współpracy zostaje działający kod i ludzie, którzy wiedzą, jak on działa. **Nasz stack to .NET / Go / Rust. Czy to problem?** Nie. Warstwa AI - API modeli, RAG, evale, agenci, koszty tokenów - jest niezależna od języka. Sam najwięcej piszę w Pythonie i JavaScripcie, ale zasady działają tak samo wszędzie. W fazie pilota pracuję w Waszym stacku, w parze z Waszym developerem - to zresztą najszybsza droga, żeby wiedza została w zespole. **Co z NDA, RODO i bezpieczeństwem danych?** Standard. NDA podpisuję przed pierwszym wglądem w kod. 6 lat w Citi (Warszawa, Londyn, Dżakarta) nauczyło mnie, jak wygląda compliance w dużych organizacjach - RODO, governance, procurement to dla mnie codzienność, nie przeszkoda. Na poziomie architektury: dobieramy rozwiązanie do Waszych wymagań - od API z umowami DPA po modele hostowane w Waszej infrastrukturze. To jedna z pierwszych rzeczy, które ustalamy w audycie. **Ile to kosztuje i w jakich formatach pracujesz?** Trzy formaty: audyt (stała cena), pilot/wdrożenie (wycena po audycie) i doradztwo ciągłe (abonament miesięczny). Konkretna wycena zależy od zakresu - dlatego zaczynamy od 30-minutowej rozmowy bez zobowiązań. Jeżeli spodoba Ci się to, co usłyszysz - przygotuję i wyślę ofertę. [Umów rozmowę →](https://demystifai.xyz/konsulting/#booking) Rezerwacja ## Umów bezpłatną rozmowę 30-minutowa sesja discovery. Poznajmy się i sprawdźmy, czy szkolenie będzie dla Ciebie. 30 min - Omówimy potrzeby Twojego zespołu - Odpowiem na wszystkie pytania - Bez presji i zobowiązań Zero ryzyka - to tylko rozmowa [Otwórz w nowej karcie](https://calendar.app.google/SorYRxvB13po8RuHA) **Wolisz napisać niż umawiać rozmowę? → Napisz wiadomość** Kontakt ## Porozmawiajmy Masz pytania o szkolenie? Napisz do mnie - odpowiadam na wszystkie wiadomości. lub napisz bezpośrednio Szukasz czegoś innego niż konsulting? - [Prowadzisz zespół z 20+ programistami? → Zobacz szkolenia dla zespołów →](https://demystifai.xyz/dla-zespolow/) - [Jesteś przedsiębiorcą i szukasz mentoringu 1:1? → Wskakuj na ścieżkę founderską →](https://demystifai.xyz/mentoring-premium/)