Wybór dostawcy AI to decyzja o bezpieczeństwie i zgodności, nie tylko o funkcjach. Zanim podpiszesz MSA, potrzebujesz frameworku: pytań o bezpieczeństwo, mapy ryzyka lock-inu (dane, model, integracja) i realnego TCO, bo cena z oferty to rzadko całkowity koszt.
Ten klaster daje narzędzia do oceny vendora AI pod kątem NIS2, bezpieczeństwa i kosztu. Rozpisujemy 12 pytań, które warto zadać przed podpisaniem MSA (retencja danych, sub-processorzy, prawo do audytu, notyfikacja incydentu, exit), oraz trzy warstwy vendor lock-inu i dwie pułapki kontraktowe, które najczęściej kosztują później. Pokazujemy, jak zbudować jawną, nieobciążoną macierz porównania dostawców (air-gap, model PL, RAG, wsparcie NIS2/AI Act, TCO, SLA), z metodyką, bo w regulowanej niszy stronniczy ranking niszczy zaufanie. Uczciwie zaznaczamy, gdzie autor jest stroną (buduje CortexMine), i podajemy kryteria, po których sam siebie oceniasz. Zacznij od pytań przed MSA, a rozmowę domknij konkretami.
Nie musisz liczyć TCO od zera. Cztery gotowe profile firm, od pilotażu po obłożenie 24/7, przeliczone tymi samymi stawkami na 3 lata: managed API vs wynajem GPU vs on-prem. Rozpoznaj swój scenariusz, zobacz werdykt i dźwignię, która go przewraca.
Rozpoznanie lock-inu to połowa roboty. Druga połowa to zapobieganie: co wpisać do umowy, zanim podpiszesz, i jaki plan wyjścia trzymać od dnia pierwszego. Gotowe klauzule kontraktowe i operacyjny runbook migracji dla podmiotu kluczowego NIS2.
Kalkulator TCO dla AI musi liczyć trzy scenariusze osobno: managed API per token, wynajem GPU i on-prem CAPEX, w tym samym 3-letnim horyzoncie. Metodyka, wzory, pełny przykład liczbowy dla 40 tys. zapytań miesięcznie i FAQ.
Gotowy szkielet RFP dla dostawcy AI w regulowanym manufacturing: 24 pytania w czterech kategoriach, security, regulacje, architektura i exit. Każde z celem i wskazówką, jak punktować odpowiedzi.
TCO nie rozstrzyga cena karty GPU, tylko poziom wykorzystania i horyzont. Jak policzyć on-prem AI vs chmura w 3 lata: trzy różne modele kosztu, pełna lista pozycji CAPEX i OPEX, punkt przecięcia i uczciwe kiedy chmura wygrywa.
Dwanaście pytań do dostawcy AI przed podpisaniem MSA, w czterech blokach: lokalizacja danych, pod-dostawcy, bezpieczeństwo operacyjne i warunki wyjścia.
Lock-in w AI rzadko jest jedną złą decyzją — to suma rozsądnych kroków w trzech warstwach (dane, model, integracje). Najgroźniejsze pułapki siedzą nie w architekturze, lecz w umowie. Jak je rozpoznać, zanim podpiszesz MSA.
„Gdzie fizycznie przetwarzane są moje dane i kto jest sub-processorem?”, to wprost łączy się z Art. 21 NIS2.
Zadbaj o przenaszalność danych, otwarte formaty i klauzule exit; unikaj zamknięcia na poziomie modelu i integracji jednocześnie.
Podajemy jawne kryteria i ujawniamy, że autor buduje własny produkt, oceniaj po metodyce, nie po werdykcie.
Chcesz przełożyć to na swój przypadek: architekturę, zgodność i koszt?
→ Umów 30 min