Moja perspektywa przyszła z finansów, kontroli i systemów.
Zanim powstało rogacki.ai, moja praca była blisko finansów, audytu, controllingu
i analizy biznesowej. Użyteczne pytania nigdy nie były abstrakcyjne: zamknąć miesiąc,
uzgodnić system, wyjaśnić odchylenie, obronić case inwestycyjny i zrobić model, z którego
da się podjąć decyzję.
To ma znaczenie przy AI. Claim modelu jest przydatny tylko wtedy, gdy przeżyje brudne dane,
ścieżki review, kontrole, budżet i pytanie: co robimy, gdy system się myli?
Buduję, bo strategia bez kontaktu z produkcją mięknie.
rogacki.ai prowadzę jako niezależną praktykę doradczą dla inwestorów, zarządów
i leadership teamów mierzących się ze strategią AI, diligence i gotowością regulacyjną.
Kontekst budowy jest praktyczny: document intelligence, OCR i ekstrakcja, workflow review,
infrastruktura voice AI oraz gotowość AI Act dla środowisk regulowanych.
Najważniejsze pytania są praktyczne.
Który workflow warto automatyzować? Jakich danych dotyka? Gdzie siedzi human review?
Co zmienia się, gdy system wpada w reżim wysokiego ryzyka? Który claim dostawcy przechodzi inspekcję?
Tego zwykle nie rozwiązuje generyczny deck o strategii AI. Potrzebny jest zmysł budowy systemów
i finansowa dyscyplina wokół decyzji, ryzyka i odpowiedzialności.
Dlaczego doradztwo i budowa są osobno.
Prowadzę też AROG AI:
studio wdrożeniowe dla produkcyjnych systemów AI. rogacki.ai jest warstwą doradczą:
strategia, diligence, gotowość i osąd wynikający z budowy.