Wdrożenia AI dla logistyki morskiej i firm Trójmiasta
Projektuję i wdrażam systemy AI dla firm z Gdańska, Gdyni i Sopotu: wyszukiwanie po dokumentacji przewozowej i kontraktach (RAG), dostrajanie modeli pod branżę i automatyzacje procesów. Modele uruchamiam lokalnie — na Twoim serwerze albo na moim sprzęcie w Polsce. Przy danych spedycyjnych i kontraktach frachtowych oznacza to, że informacje handlowe nie opuszczają infrastruktury firmy.
Rozmawiasz z systemem AI. Model działa lokalnie w Polsce — pytania nie trafiają do zewnętrznych dostawców. Polityka prywatności · Regulamin
Co AI zmienia w firmach Trójmiasta
Trójmiasto żyje portem, logistyką i IT. Port Gdańsk jest największym terminalem kontenerowym na Bałtyku, obok działa gęsty ekosystem spedycji, stoczni i firm technologicznych. To trzy różne zestawy problemów.
Spedycja i logistyka morska
Konosamenty, listy przewozowe, deklaracje celne i taryfy frachtowe to dokumenty w kilku językach i formatach, przetwarzane pod presją czasu. Model wyciąga z nich dane i odpowiada na pytania o warunki konkretnego kontraktu, zamiast zmuszać spedytora do przeglądania załączników z maila.
Przemysł stoczniowy i offshore
Dokumentacja techniczna statku czy konstrukcji offshore liczy tysiące stron norm, certyfikatów i protokołów odbioru. Wyszukiwanie po niej pytaniem w języku naturalnym — z cytatem źródła, bo w tej branży odpowiedź bez odniesienia do dokumentu jest bezwartościowa — skraca pracę inżyniera o godziny.
Sektor IT i firmy technologiczne
Trójmiasto ma silne zaplecze IT i zespoły, które same potrafią wdrożyć model — ale zwykle brakuje im czasu na warstwę zgodności. Tu częściej pracuję jako wsparcie przy klasyfikacji ryzyka wg AI Act i dokumentacji technicznej systemu niż przy samym kodzie.
Pracuję zdalnie i na miejscu. Przy wdrożeniach wymagających dostępu do systemów klienta ustalamy harmonogram wizyt na starcie projektu, nie w trakcie.
Cztery wdrożenia, które najszybciej zwracają się w firmach Trójmiasta
Nie sprzedaję „transformacji cyfrowej". Wdrażam konkretne systemy — a poniższe przykłady biorę z tego, czym żyje Trójmiasto: spedycja morska, przemysł stoczniowy i offshore, zespoły technologiczne.
RAG — pytania do firmowych dokumentów
System, który odpowiada na pytania w oparciu o Twoje konosamenty, taryfy frachtowe, dokumentację klasyfikacyjną i protokoły odbioru — z podaniem źródła każdej odpowiedzi. Spedytor pyta o warunki konkretnego kontraktu zamiast przeglądać załączniki sprzed pół roku. W dokumentacji technicznej odpowiedź bez cytatu jest bezwartościowa, więc każde zdanie ma odnośnik do źródła. Działający przykład: asystent gietrzwałd.com.
Lokalny agent AI
Asystent działający na Twoim sprzęcie — serwerze w firmie albo urządzeniu wielkości dłoni. Przy stawkach frachtowych, warunkach kontraktów i danych klientów oznacza to, że informacje handlowe nie trafiają do zewnętrznego dostawcy modelu. Bez abonamentu za zapytanie.
Fine-tuning — model pod Twoją branżę
Dostrajanie modelu do słownictwa branży: oznaczenia portów i terminali, skróty incoterms, nazewnictwo konstrukcji i podzespołów, szablony pism do armatorów. Efekt: mniej poprawiania po modelu i przewidywalny format odpowiedzi — także przy dokumentach po angielsku.
Automatyzacje procesów
Łączenie AI z tym, czego firma już używa: poczta, arkusze, systemy spedycyjne, API terminali. Wyciąganie danych z dokumentów przewozowych i celnych, segregowanie zapytań, przygotowywanie odpowiedzi do akceptacji przez człowieka — z zachowaniem kontroli na każdym kroku.
Zgodność z AI Act — zanim stanie się problemem
Rozporządzenie 2024/1689 (AI Act) obowiązuje w całej Unii, a obowiązki wchodzą etapami do 2028 roku. Zakres zależy od kategorii ryzyka systemu i od tego, czy jesteś dostawcą, czy podmiotem stosującym. Kalendarium terminów →
Klasyfikacja ryzyka systemu
Ustalenie, do której kategorii AI Act trafia Wasz system: zakazany, wysokiego ryzyka, ograniczonego czy minimalnego — oraz czy jesteście dostawcą, czy podmiotem stosującym. Od tego zależy cały zakres obowiązków, a błędna kwalifikacja bywa kosztowna w obie strony.
Dokumentacja i nadzór
Dokumentacja techniczna, rejestrowanie zdarzeń, opis danych treningowych, nadzór człowieka i informowanie użytkowników, że rozmawiają z AI. Buduję to razem z systemem, nie po fakcie — dopisywanie zgodności do gotowego wdrożenia kosztuje wielokrotnie więcej.
AI a RODO i tajemnica firmy
Ocena, czy dane osobowe i informacje poufne mogą trafić do wybranego modelu, i zaprojektowanie architektury, w której nie opuszczają organizacji. Tu wdrożenie lokalne zwykle rozwiązuje problem u źródła, zamiast go obudowywać zapisami w umowie.
Normy, według których pracujemy
AI Act mówi co, normy techniczne mówią jak to udokumentować. Nie deklarujemy certyfikacji — stosujemy metodykę.
Co dostajesz w dokumentacji wdrożenia
- Opis pochodzenia danych — źródło każdego elementu bazy i sposób weryfikacji.
- Klasyfikacja systemu wg AI Act — rola, kategoria ryzyka, obowiązujące artykuły.
- Rejestr ryzyk — zagrożenia, zastosowane środki, status.
- Wyniki testów — mierzalna trafność na zbiorze kontrolnym.
- Plan utrzymania — co i jak często weryfikować.
O te dokumenty pyta audytor, ubezpieczyciel i klient korporacyjny. Więcej o zgodności i RODO →
Dlaczego akurat u mnie
Zgodność doradzają zwykle prawnicy bez zaplecza technicznego albo inżynierowie bez znajomości przepisów. Robię jedno i drugie — projektuję system i dokumentuję go tak, żeby przeszedł audyt.
Działający system, nie prezentacja
Trzy systemy, które można sprawdzić od ręki. Każdy obejmował pełny cykl — od danych, przez wdrożenie, po dokumentację zgodności.
gietrzwald.com — serwis na 150-lecie objawień w 24 językach
Serwis wielojęzyczny na 150. rocznicę objawień, projektowany dla pielgrzymów z całej Europy. Pełny cykl: dane, wdrożenie, audyt praw autorskich.
Zobacz szczegóły wdrożenia →gietrzwałd.com — testowa wersja z asystentem AI
Asystent AI na polskim modelu, uruchomiony na urządzeniu edge. Odpowiada wyłącznie z bazy wiedzy i wskazuje źródła; zgodność z art. 50 AI Act udokumentowana.
Zobacz szczegóły wdrożenia →gnss.day — parametry orientacji Ziemi przez API
Publiczny serwis danych naukowych z REST API: parametry orientacji Ziemi wykorzystywane w precyzyjnym pozycjonowaniu satelitarnym.
Zobacz szczegóły wdrożenia →Dlaczego lokalnie, a nie w chmurze
Wysłanie dokumentów firmowych do zewnętrznego modelu oznacza, że opuszczają one Twoją infrastrukturę — problem wobec RODO i polityki bezpieczeństwa klienta.
Modele lokalne rozwiązują to u źródła: dane nie wychodzą poza serwer, nie ma opłat za zapytanie ani zależności od cennika dostawcy. Dysponuję sprzętem (RTX A5000 48 GB, RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB) pozwalającym trenować i uruchamiać modele na miejscu.
dr inż. Bartłomiej Oszczak
Ekspert Polskiej Akademii Nauk.
Specjalizuję się w algorytmach pozycjonowania, nawigacji satelitarnej GNSS i przetwarzaniu danych — czyli w dziedzinach, gdzie błąd obliczeniowy ma bezpośrednie konsekwencje. To podejście przenoszę na projekty AI: liczy się poprawność i mierzalny wynik, nie efektowne demo.
Dwukrotnie, jako jedyny reprezentant Polski, prezentowałem wyniki badań na konferencji ION GNSS+ w Stanach Zjednoczonych. Współpracowałem z Kanadyjską Agencją Kosmiczną w Montrealu i Europejską Agencją Kosmiczną.
Recenzuję artykuły w międzynarodowych czasopismach naukowych i występuję jako ekspert oceniający. Ta praca polega na weryfikowaniu, czy deklarowane wyniki rzeczywiście wynikają z przedstawionych danych — nawyk, który przydaje się przy ocenie obietnic składanych wokół AI.
- PANekspert Polskiej Akademii Nauk
- Recenzentmiędzynarodowe czasopisma naukowe
- Ekspertocena wniosków i projektów
- 2013ION GNSS+, USA — prezentacja wyników badań
- 2014ION GNSS+, USA — druga prezentacja
- CSAKanadyjska Agencja Kosmiczna, Montreal
- ESAEuropejska Agencja Kosmiczna
Na czym pracuję
Sprzęt i narzędzia, którymi dysponuję — istotne, bo przekładają się na to, co da się zrobić bez wysyłania danych na zewnątrz.
AI tam, gdzie nie ma serwerowni
Nie każde wdrożenie potrzebuje chmury i stałego łącza. Buduję układy, w których model działa bezpośrednio na urządzeniu w terenie — na hali produkcyjnej, w maszynie, na dronie. Dane są przetwarzane na miejscu, na zewnątrz idzie tylko wynik.
Małe modele na własnym sprzęcie
Uruchamiam i trenuję modele językowe na urządzeniach klasy Jetson Orin Nano — bez chmury i bez abonamentu za zapytania. Sprawdzam empirycznie, co taki układ faktycznie udźwignie, zamiast obiecywać parametry z karty katalogowej.
GNSS i precyzyjne pozycjonowanie
Odbiorniki geodezyjne i RTK we własnym laboratorium: u-blox ZED-F9P (GPS, GLONASS, Galileo), NovAtel FlexPak6 OEM628 i FlexPak3. Korekty różnicowe, NTRIP, obliczenia pozycji — łącznie ponad 100 GB własnych danych pomiarowych.
Prototypy i integracje sprzętowe
Raspberry Pi 4 i 5, klastry StackyPi, mikrokontrolery z nakładkami HAT. Od czujnika, przez transmisję danych, po model podejmujący decyzję — całość jako jeden działający układ, nie zestaw niepołączonych elementów.
Porozmawiajmy o Twoim procesie
Pierwsza rozmowa jest bezpłatna i bez zobowiązań. Powiedz, co zajmuje w firmie najwięcej czasu — ocenię wprost, czy AI to rozwiązanie, czy lepiej zainwestować gdzie indziej.