7 kryteriów wyboru dostawcy AI
1. Model danych: chmura czy on-premise?
Zanim zapytasz o funkcje, zapytaj: "Gdzie będą moje dane?". Jeśli dostawca nie ma odpowiedzi on-premise, sprawdź czy to pasuje do Twoich wymogów compliance.
2. Doświadczenie w Twojej branży
AI w produkcji różni się od AI w finansach. Pytaj o referencje z Twojej branży, nie o ogólne "transformacje cyfrowe".
3. Model wdrożenia
Czy dostajesz gotowy produkt, czy projekt od zera? Gotowe produkty = krótszy czas wdrożenia i niższe ryzyko. Projekty custom = wyższy koszt i czas.
4. Wsparcie po wdrożeniu
Kto jest Twoim kontaktem po uruchomieniu systemu? SLA, czas reakcji, aktualizacje modeli — to ważniejsze niż demo.
5. Transparentność cenowa
Unikaj dostawców, którzy "wycenią indywidualnie" bez podania choćby widełek. Dobry dostawca powie wprost: serwer kosztuje X, wdrożenie Y, abonament Z.
6. Możliwość skalowania
Czy możesz zacząć od jednego produktu i rozbudować system? Lock-in technologiczny to pułapka.
7. Własność danych i modeli
Kto jest właścicielem modeli AI trenowanych na Twoich danych? Upewnij się, że to Ty.
Czerwone flagi
- Obietnice 10× ROI bez kalkulacji
- Brak demo lub demo "live" tylko na ich danych
- Niemożliwość rozmowy z klientem referencyjnym
- Umowa bez klauzuli exit i własności danych