Konferencja
Nie pytaj, czy Twój agent (AI) jest inteligentny. Zapytaj, co wie
Podczas AI Summit Poland 2026 wystąpiliśmy z prezentacją poświęconą temu, co w praktyce decyduje o jakości odpowiedzi systemów AI: danym, ich organizacji, aktualności, semantyce i dostępowi do nich. Bo Twój AI wie dokładnie tyle, ile potrafią powiedzieć Twoje dane — i nie wie, czego nie wie.
O czym była prezentacja?
Co naprawdę wie Twój AI?
Duży model językowy nie odpytuje samodzielnie systemów Twojej organizacji. Żeby odpowiedzieć na pytanie dotyczące firmy, musi otrzymać odpowiedni kontekst albo mieć dostęp do danych za pośrednictwem narzędzi. To oznacza, że jakość odpowiedzi AI zaczyna się wcześniej niż na poziomie samego modelu — zaczyna się od danych. W prezentacji pokazaliśmy, co dzieje się pomiędzy pytaniem użytkownika a odpowiedzią modelu oraz dlaczego kompletność danych nie oznacza jeszcze, że AI może z nich skutecznie skorzystać.
Co zamiast lub obok RAG?
Przedstawiliśmy również inne podejścia do dostarczania wiedzy modelom:
Grafy wiedzy i GraphRAG
Warstwa semantyczna i text-to-SQL
Agenci korzystający z API i MCP
Produkty danych i feature store
Kontekst ze zdarzeń
Skille i repozytoria wiedzy dla agentów
Nie chodzi o wybór jednej technologii. Chodzi o dopasowanie architektury do rodzaju danych i pytania, na które AI ma odpowiedzieć.
Sześć pytań, które warto zadać przed wdrożeniem AI
Czy dla kluczowych pojęć biznesowych istnieje jedna definicja i wskazane źródło?
Czy wiadomo, jak aktualne są dane, na których model odpowiada?
Czy uprawnienia ze źródeł przechodzą do indeksów i odpowiedzi modelu?
Czy można wskazać źródło i wersję danych, na podstawie których powstała odpowiedź?
Czy model potrafi rozpoznać, że nie ma wystarczających informacji?
I wreszcie: czy organizacja wie, czego jej AI nie wie?
Dane są fundamentem AI
Architektura AI jest wtórna wobec organizacji danych. RAG, grafy wiedzy czy agenci mogą korzystać z danych tylko w takim stopniu, w jakim dane są dostępne, opisane, aktualne i odpowiednio zabezpieczone. Dlatego przygotowanie danych pod AI nie jest ostatnim etapem wdrożenia. To fundament całego rozwiązania. Podczas prezentacji pokazaliśmy, jak spojrzeć na ten problem z perspektywy architektury danych — od systemów źródłowych i semantyki, przez RAG i agentów, aż po architekturę ekosystemu AI.
Prelegent
Piotr Boguszewski
Piotr Boguszewski od blisko 20 lat pracuje z danymi i analityką — od hurtowni danych po systemy CRM. Skupia się na łączeniu perspektywy biznesowej i technologicznej oraz przekładaniu złożonych wyzwań związanych z danymi na praktyczne rozwiązania. W ostatnich latach koncentruje się przede wszystkim na sztucznej inteligencji, w szczególności Generative AI, oraz na praktycznym wykorzystaniu jej potencjału w organizacjach. Ma doświadczenie zarówno w pracy konsultingowej, jak i w zarządzaniu zespołami — od małych, specjalistycznych zespołów po większe struktury regionalne.
Prelegent
Jakub Fila
Doświadczony architekt systemów i rozwiązań, specjalizujący się w projektowaniu aplikacji, efektywnym programowaniu, hurtowniach danych, big data, obliczeniach numerycznych i algorytmach uczenia maszynowego. Absolwent Mechaniki Stosowanej i Fizyki / Matematyki Stosowanej oraz studiów MBA z rachunkowości zarządczej i finansów na Politechnice Warszawskiej. Doświadczenie zdobywał m.in. w IBM, Teradata, Accenture, Deloitte Digital oraz BCG Platinion, łącząc głęboką wiedzę techniczną z rozumieniem biznesu.
Chcesz otrzymaćprezentację lub dostęp?
Telefon
Adres email
Siedziba
Al. Jerozolimskie 160, 02-326 Warszawa
Dane firmy
Goldenore Sp. z o.o.
KRS: 0000924344 | NIP: 6342815553 | REGON: 243185818
Obejrzyj nagranie
Zobacz pełne wystąpienie „Co Twój AI wie? Organizacja danych jako warunek działania silników LLM” z AI Summit Poland 2026 i sprawdź, co musi wydarzyć się w warstwie danych, zanim AI będzie mogło naprawdę korzystać z wiedzy Twojej organizacji. Porozmawiajmy o danych, na których opiera się AI w Twojej firmie.
AI Summit Poland 2026
Galeria zdjęć
Zobacz zdjęcia z konferencji, naszej prezentacji i rozmów przy okrągłym stole.