Model systemu i ryzyk
Inwentaryzacja modeli, danych, promptów, narzędzi, integracji, uprawnień i punktów nadzoru człowieka.
AI Assurance & Governance
Sprawdź, czy system AI jest gotowy do bezpiecznej produkcji.
Niezależnie mierzymy jakość, bezpieczeństwo i kontrolę nad systemem AI. Zamiast deklaracji dostajesz wyniki testów, listę ryzyk i decyzję go/no-go opartą na dowodach.
Dlaczego assurance
Działające demo nie jest jeszcze bezpiecznym systemem.
Model może odpowiadać dobrze podczas prezentacji, a zawodzić na wyjątkach, danych wrażliwych lub po zmianie promptu, modelu i bazy wiedzy. Bez zestawu referencyjnego oraz powtarzalnych ewaluacji nie wiadomo, czy jakość rośnie, czy tylko się zmienia.
AI assurance łączy techniczne testy z governance i wymaganiami AI Act. Może objąć system zbudowany przez Semitorę, zespół klienta albo innego dostawcę — bez wymiany całej architektury i bez przejmowania projektu od wykonawcy.
Produkt wejściowy
AI Assurance & Governance Sprint
Zakres ustalamy według ryzyka i architektury systemu. Sprint kończy się pakietem roboczym dla właściciela biznesowego, IT, compliance i wykonawcy.
Golden set i kryteria akceptacji
Reprezentatywne przypadki, oczekiwane wyniki i mierzalne progi jakości zapisane przed oceną systemu.
Raport z ewaluacji
Wyniki testów jakości, bezpieczeństwa, zgodności ze źródłami i zachowania systemu w przypadkach brzegowych.
Plan naprawczy i go/no-go
Priorytety ryzyka, rekomendowane guardrails, właściciele działań oraz warunki dopuszczenia systemu do produkcji.
Zakres testów
Sprawdzamy system, nie tylko model.
Dobieramy testy do przypadku użycia, danych, integracji i skutków błędnej odpowiedzi lub działania.
Jakość i ugruntowanie
Poprawność, kompletność, cytowanie źródeł, halucynacje, odmowa odpowiedzi i stabilność na parafrazach.
Bezpieczeństwo danych
Ekspozycja danych wrażliwych, respektowanie uprawnień, prompt injection i niekontrolowany przepływ danych.
Granice agenta
Dozwolone narzędzia i akcje, eskalacja do człowieka, idempotencja oraz zachowanie po błędzie integracji.
Audytowalność i koszt
Logi decyzji, wersje promptów i modeli, ścieżka źródłowa, koszt jednostkowy oraz możliwość odtworzenia wyniku.
Jak pracujemy
Od kryteriów do decyzji produkcyjnej.
01
Zakres i ryzyko
Ustalamy właściciela systemu, krytyczne scenariusze, dane, integracje i skutki błędu.
02
Kryteria przed testem
Budujemy golden set i uzgadniamy progi akceptacji, zanim zobaczymy końcowe wyniki.
03
Ewaluacje i red teaming
Uruchamiamy powtarzalne testy funkcjonalne, bezpieczeństwa i przypadków brzegowych.
04
Dowody i plan naprawczy
Przekazujemy wyniki, luki kontrolne, priorytety oraz warunki go/no-go bez ukrywania słabych rezultatów.
Po wdrożeniu
AI Quality & Compliance Operations
Jednorazowy test nie wystarcza, gdy zmieniają się modele, prompty, dane i przepisy. W retainerze utrzymujemy ciągłą pętlę kontroli.
Ewaluacje regresyjne
Powtórne testy po zmianie modelu, promptu, bazy wiedzy, narzędzi lub integracji.
Monitoring jakości i kosztu
Trend jakości, błędy, fallbacki, eskalacje do człowieka i koszt jednej operacji.
Incydenty i zmiany
Rejestr incydentów AI, analiza przyczyn oraz kontrola zmian wpływających na ryzyko i zgodność.
Raport dla właściciela systemu
Cykliczne podsumowanie dowodów, otwartych ryzyk, działań naprawczych i decyzji.
Najczęstsze pytania
Assurance bez przejmowania projektu.
Tak. Pracujemy na uzgodnionym dostępie do systemu, dokumentacji i logów. Celem jest niezależny pomiar oraz plan naprawczy, a nie automatyczna wymiana wykonawcy.
Nie zastępuje porady prawnej ani formalnej oceny zgodności. Dostarcza techniczne dowody, klasyfikację ryzyk i materiały, które wspierają właściciela systemu, compliance oraz doradcę prawnego.
Nie. Możemy pracować na PoC, środowisku testowym lub systemie produkcyjnym. Zakres i progi dobieramy do etapu oraz skutków potencjalnego błędu.
Masz system AI i potrzebujesz dowodu, że można mu zaufać?
Opisz system, etap wdrożenia i najważniejsze ryzyko. Zaproponujemy zakres niezależnej ewaluacji i kryteria odbioru.