Nie płacisz tylko za model AI. Najwięcej czasu często zajmują integracje, dostęp do danych, testy, uprawnienia i obsługa błędów.
| Typ projektu | Budżet orientacyjny | Czas |
|---|---|---|
| Mały pilot | 20–60 tys. PLN | 1–4 tygodnie |
| Agent produkcyjny | 60–200 tys. PLN | 3–8 tygodni |
| Zaawansowany agent | 120–330 tys. PLN | 6–12 tygodni |
| System multi-agentowy | 170–500 tys. PLN+ | 6–16+ tygodni |
| Enterprise | wycena indywidualna | 3–6+ miesięcy |
To są widełki do planowania budżetu, nie cennik.
Co najbardziej wpływa na cenę?
Przede wszystkim integracje.
Agent, który korzysta z jednej bazy wiedzy, jest relatywnie prosty. Agent połączony z ERP, CRM, Microsoft 365, Jira i wewnętrznymi API to już normalny projekt integracyjny.
Drugi czynnik to poziom autonomii.
Inna skala ryzyka jest wtedy, gdy agent tylko podpowiada. Inna, gdy sam wysyła wiadomości, aktualizuje dane, zatwierdza dokumenty albo uruchamia procesy.
Pilot: 20–60 tys. PLN
Dobry zakres na start to jeden proces i jasny cel. Przykłady:
- klasyfikacja dokumentów
- kwalifikacja leadów
- wyszukiwanie informacji
- przygotowanie raportów
- obsługa prostego workflow
Celem pilota nie jest pokazanie fajnego AI. Celem jest sprawdzenie, czy automatyzacja daje realny efekt biznesowy.
Agent produkcyjny: 60–200 tys. PLN
W produkcji dochodzą rzeczy, których nie widać na demo: monitoring, prawa dostępu, testy, logowanie, scenariusze awaryjne i przekazanie zadania człowiekowi.
Tu pytanie brzmi już nie:
Czy AI potrafi to zrobić?
Tylko:
System multi-agentowy
Multi-agent ma sens, gdy proces faktycznie składa się z kilku specjalistycznych ról.
- 01analiza
- 02implementacja
- 03test
- 04review
Jeśli jeden agent wystarczy, budowanie pięciu nie daje automatycznie lepszego wyniku.
Jak długo trwa wdrożenie?
Prototyp może powstać szybko.
Dla rozwiązania produkcyjnego 3–8 tygodni to rozsądny punkt startowy. Bardziej złożone środowiska mogą wymagać kilku miesięcy.
Najwięcej czasu często zabiera nie samo AI, ale dostęp do systemów i wyjątki w procesie.
Czy trzeba budować wszystko od zera?
Nie.
Wiele projektów korzysta z tych samych elementów: orchestration, logowanie, human approval, monitoring, integracje i testy.
ARTiXANT wykorzystuje gotowe wzorce agentów tam, gdzie ma to sens. Konfiguracja procesu, danych i uprawnień nadal jest robiona pod konkretną firmę.
To zwykle skraca wdrożenie bez udawania, że istnieje jeden agent pasujący do każdego biznesu.
Koszt po wdrożeniu
Do budżetu trzeba doliczyć modele, cloud, API, monitoring i utrzymanie.
Przy małej skali może to być niewielki koszt. Przy tysiącach operacji dziennie warto liczyć pełny TCO od początku.
Kiedy agent AI nie ma sensu?
Jeśli proces jest prosty i w 100% regułowy, klasyczna automatyzacja może być tańsza i łatwiejsza w utrzymaniu.
AI daje największą wartość tam, gdzie są nieustrukturyzowane dane, zmienne wejścia, kilka systemów i sporo wyjątków.
Jak zacząć?
Wybierz jeden proces. Policz obecny koszt pracy, czas i liczbę błędów. Zrób pilot i zmierz wynik.
Dopiero potem skaluj.
ARTiXANT
ARTiXANT tworzy agentów AI i systemy multi-agentowe dla firm i organizacji w Europie. Łączymy agentów z narzędziami biznesowymi, integracjami, testami, kontrolą człowieka i monitoringiem.