Czy lokalny LLM jest zgodny z RODO?

Lokalne przetwarzanie bardzo ułatwia zgodność — dane nie opuszczają Twojej infrastruktury, co wspiera m.in. art. 25 (privacy by design) i art. 32 RODO. Ale pełna zgodność wymaga jeszcze kontroli dostępu, rejestru czynności i polityki retencji. To narzędzie, nie automatyczny „compliance".

Czy lokalny model dorówna ChatGPT?

Do większości zadań biurowych — tak. W najnowszej kreatywności i zaawansowanej multimodalności chmura wciąż prowadzi. Dla danych wrażliwych zysk na prywatności zwykle przeważa nad tą różnicą, a ewentualne braki można domknąć architekturą hybrydową.

Jaki polski model językowy wybrać do firmy?

Najczęściej Bielik (SpeakLeash) lub PLLuM (NASK) do pracy po polsku, ewentualnie Llama czy Qwen. Wybór zależy od zadania, języka i sprzętu — to ustala się na etapie audytu.

Ile kosztuje wdrożenie lokalnego AI?

Wejście jest wyższe niż w chmurze (sprzęt + konfiguracja), ale brak opłat per-token sprawia, że przy regularnym użyciu przez zespół serwer zwraca się zwykle w kilkanaście miesięcy. Skala zależy od liczby użytkowników i zadań.

Jaki sprzęt jest potrzebny?

Od mocnej stacji z jedną kartą (12–24 GB VRAM) dla małego zespołu po serwer z kilkoma GPU dla większej firmy. Szczegóły w naszym poradniku o sprzęcie do AI.