Skip to content

Szybszy dostęp do wiedzy w środowisku regulowanym dzięki AI

Banner showing two healthcare professionals walking through a hospital corridor while reviewing information on a tablet, illustrating digital collaboration and modern healthcare technology.
Kategoria:
Norwegia, Sztuczna inteligencja
Branża:
Branża farmaceutyczna
Miasto:
Oslo, Norwegia 🇸🇯

Klient

Klient to globalny lider w obszarze technologii medycznych, działający w ponad 100 krajach. Organizacja operuje w środowisku silnie regulowanym, gdzie przetwarzane dane mają charakter poufny i podlegają rygorystycznym wymogom bezpieczeństwa oraz zgodności z przepisami.

Zakład klienta w Norwegii stanął przed wyzwaniem usprawnienia dostępu do wiedzy operacyjnej, bez ryzyka związanego z wykorzystaniem publicznych narzędzi AI i bez naruszania polityk bezpieczeństwa.

Wyzwanie

W organizacjach przemysłowych wiedza gromadzona jest przez lata w postaci:

  • dokumentów PDF i Word,
  • arkuszy Excel,
  • korespondencji e-mail,
  • dokumentacji technicznej i farmaceutycznej,
  • danych z systemów ERP, CMMS czy MES.

Często są to zasoby rozproszone, niespójnie nazwane i trudne do przeszukiwania.

Znalezienie odpowiedzi na konkretne pytanie, np. dotyczące historii przeglądu maszyny, wymienionych części czy rekomendacji techników, może wymagać wielu godzin ręcznej pracy.

Jednocześnie:

  • korzystanie z publicznych modeli AI było niedopuszczalne ze względów bezpieczeństwa,
  • dane nie mogły opuszczać infrastruktury firmy,
  • wymagane było pełne wskazanie źródeł odpowiedzi,
  • system musiał działać w środowisku offline (bez dostępu do Internetu).

Celem było stworzenie rozwiązania, które zapewni szybki dostęp do wiedzy bez kompromisów w zakresie bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej.

Infographic presenting the key challenges of enterprise knowledge management, including scattered data sources, slow information retrieval, security and compliance restrictions, and the need for offline, fully traceable access to internal knowledge.

Rozwiązanie

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy lokalnego asystenta wiedzy AI działającego w modelu on-premises.

1. Inteligentna baza wiedzy oparta na LLM

System wykorzystuje duże modele językowe (LLM) do analizy i przetwarzania dokumentów wewnętrznych.

Rozwiązanie:

  • indeksuje dokumenty w wielu formatach (Word, Excel, PDF, TXT, e-maile, treści stron),
  • umożliwia pełnotekstowe wyszukiwanie,
  • generuje odpowiedzi w ciągu kilku sekund,
  • wskazuje dokładne źródła wykorzystane do wygenerowania odpowiedzi.

Użytkownicy komunikują się z systemem poprzez wygodny interfejs webowy w formie czatu konwersacyjnego.

2. Obsługa wielu języków

Asystent obsługuje język angielski i norweski, umożliwiając zadawanie pytań w języku naturalnym i zachowując kontekst rozmowy.

3. Pełne bezpieczeństwo danych

System:

  • działa wyłącznie na danych wewnętrznych,
  • funkcjonuje w lokalnej infrastrukturze sieciowej (on-premises),
  • nie ma dostępu do Internetu,
  • nie udostępnia dokumentacji osobom trzecim — nawet dostawcy rozwiązania.

Klient samodzielnie zarządza przesyłaniem i indeksowaniem dokumentów.

4. Gotowość na rozszerzenia (tool-calling)

Architektura systemu umożliwia przyszłą integrację z innymi narzędziami firmowymi, takimi jak:

  • ERP,
  • CMMS,
  • MES,
  • Microsoft Teams, SharePoint, OneDrive,
  • systemy kurierskie i zamówieniowe.

Dzięki mechanizmowi wywoływania narzędzi (tool-calling) system może w przyszłości nie tylko odpowiadać na pytania, ale także wykonywać konkretne operacje w zewnętrznych systemach.

Infographic illustrating the implementation process of an on-premises AI knowledge assistant. It shows indexing internal data, building a searchable knowledge base, using a local large language model, conversational access, and delivering cited offline answers with secure on-premises deployment and source traceability.

Rezultaty

Wdrożenie bezpiecznego asystenta AI przyniosło klientowi wymierne korzyści operacyjne: 

  • Natychmiastowy dostęp do kluczowej wiedzy zgromadzonej w rozproszonych źródłach
  • Znaczące skrócenie czasu wyszukiwania informacji
  • Szybsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji
  • Ograniczenie kosztów związanych z ręcznym przeszukiwaniem dokumentacji
  • Pełna kontrola nad wrażliwymi danymi dzięki architekturze on-premises
  • Zgodność z rygorystycznymi wymogami bezpieczeństwa branży medycznej

System zrewolucjonizował sposób korzystania z wiedzy organizacyjnej, przekształcając rozproszone archiwa w inteligentne, interaktywne źródło informacji dostępne w kilka sekund.

Infographic comparing business processes before and after implementing an on-premises AI knowledge assistant. It highlights faster access to information, improved decision-making, reduced manual effort, full data control, cited answers, offline operation, and secure on-premises deployment.
Cover case study

260 godzin zaoszczędzonych dzięki Claude Code. Jak skróciliśmy audyt, upgrade i testy bezpieczeństwa systemu klasy BMS z 7 do 6 miesięcy

Zobacz kolejny

Design, Development, DevOps czy Cloud – jakiego zespołu potrzebujesz, aby przyspieszyć pracę nad swoimi projektami? Porozmawiaj o swoich potrzebach z naszymi specjalistami.

Jakub Orczyk

Członek zarządu / Dyrektor sprzedaży

Zamów bezpłatną konsultację
Jakub Orczyk