Zawiedziony działaniem ChatGPT?
To nie AI jest „złe" — tylko bywa niedopasowane do Twoich potrzeb. Poniżej wyjaśniamy, skąd biorą się halucynacje i jak je eliminujemy w realnych wdrożeniach.
Skoro Twoi klienci coraz częściej pytają AI zamiast Google, warto zadbać o widoczność firmy w AI.
Skąd bierze się niezadowolenie użytkowników?
Jeśli testowałeś LLM-y i zauważyłeś, że…
Odpowiedzi mijające się z prawdą
Podają informacje, które brzmią wiarygodnie, ale nie mają pokrycia w faktach.
Rozwiązania bez sensu
Proponują strategie i metody, które kompletnie nie pasują do Twojej branży.
Pewność mimo braku wiedzy
Brzmią pewnie i ekspercko, choć pomijają kluczowe fakty i kontekst.
Czy ChatGPT to jedyny LLM?
Jak działa LLM, czyli biblioteka?
Halucynacje LLM-a najłatwiej zrozumieć, wyobrażając sobie model jako „osobę" z dostępem do ogromnej biblioteki. Ta osoba świetnie wie, jakie książki ma i gdzie ich szukać, a sporo z nich nawet „przeczytała", więc dysponuje szeroką wiedzą ogólną i potrafi rozmawiać o wielu tematach — orientuje się, „w którym kościele dzwoni". Problem zaczyna się, gdy pytasz o coś bardzo szczegółowego — na przykład o ziołolecznictwo. Rozsądny człowiek powie wtedy: „wiem, że melisa działa uspokajająco, a mięta wspiera trawienie, ale żeby powiedzieć więcej, muszę zajrzeć do książki". LLM zachowuje się inaczej: zamiast przyznać, że nie wie, ma tendencję do „doszywania informacji". Konfabuluje, żeby utrzymać wrażenie kompetencji — i właśnie to nazywamy halucynacjami. Model nie kłamie złośliwie; po prostu przewiduje najbardziej prawdopodobną kontynuację tekstu, a gdy brakuje mu danych na dany temat, dorabia brakujące elementy zamiast powiedzieć wprost „nie wiem". W życiu prywatnym to pół biedy, ale w biznesie taka zmyślona odpowiedź oznacza ryzyko błędów i kosztów.
Problem zaczyna się, gdy pytasz o coś bardzo szczegółowego — na przykład o ziołolecznictwo. Rozsądny człowiek powie: „wiem, że melisa działa uspokajająco, a mięta wspiera trawienie, ale żeby powiedzieć więcej, muszę zajrzeć do książki".
LLM natomiast — zamiast przyznać, że nie wie — ma tendencję do „doszywania informacji". Konfabuluje, by utrzymać wrażenie kompetencji. I to właśnie nazywamy halucynacjami.
Jak eliminujemy halucynacje?
Halucynacje eliminujemy, projektując rozwiązanie tak, by zredukować je do zera — i tu zaczyna się rola specjalistów. Robimy to w trzech krokach. Po pierwsze, dokładamy do „biblioteki" brakujące książki: Twoją dokumentację, procesy, procedury, bazy wiedzy i aktualne dane. Wtedy model nie zgaduje, tylko korzysta z konkretnych, zaufanych źródeł. Po drugie, dobieramy właściwą metodę — jej wybór zależy od celu biznesowego, obszerności i formatu materiałów oraz rodzaju problemu, który chcemy rozwiązać. Po trzecie, dostrajamy model tak, by udzielał precyzyjnych odpowiedzi: po tym etapie LLM staje się naprawdę użytecznym narzędziem, które wspiera pracowników, odpowiada konkretnie i eliminuje ryzyko błędów. Sam proces dostrajania nie jest „magicznie skomplikowany" — wymaga czasu, przemyśleń i testów, ale daje mierzalne efekty i można go zrealizować w rozsądnych kosztach. Efekt jest odczuwalny: niezadowolenie z LLM-ów wynika najczęściej z braku dopasowania do firmy, a dopiero po dostrojeniu modele zaczynają naprawdę błyszczeć i odpowiadać tak, jak tego oczekujesz.
Dokładamy brakujące książki
W praktyce dodajemy do „biblioteki" Twoją dokumentację, procesy, procedury, bazy wiedzy i aktualne dane. Wtedy model nie zgaduje — tylko korzysta z konkretnych, zaufanych źródeł.
Dobieramy właściwą metodę
Wybór metody zależy od celu biznesowego, obszerności i formatu materiałów oraz rodzaju problemu, który chcemy rozwiązać.
Precyzyjne odpowiedzi
Po dostrojeniu LLM staje się naprawdę użytecznym narzędziem: wspiera pracowników, odpowiada precyzyjnie i eliminuje ryzyko błędów.
Dlaczego to się opłaca?
Dostrojony LLM opłaca się, bo daje mierzalne korzyści w czterech wymiarach naraz. Szybciej — przyspiesza pracę zespołów i skraca time-to-value. Taniej — redukuje koszty dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań. Bezpieczniej — opiera odpowiedzi na zweryfikowanych danych, a nie na domysłach. Lepiej — odciąża ludzi w codziennych obowiązkach i poprawia doświadczenie pracownika. Co istotne, sam proces dostrajania nie jest „magicznie skomplikowany": wymaga czasu, przemyśleń i testów, ale przynosi mierzalne efekty i da się go zrealizować w rozsądnych kosztach. Niezadowolenie z LLM-ów wynika najczęściej z tego, że modele nie są dopasowane do specyfiki firmy — dopiero po dostrojeniu zaczynają naprawdę błyszczeć. Dlatego klienci często reagują tak samo: „nie spodziewałem się, że to może działać aż tak dobrze". Różnicę robi więc nie sam model, lecz jego dopasowanie do Twoich danych i procesów — i to właśnie ono decyduje o tym, czy AI realnie wspiera Twój biznes, czy tylko ładnie brzmi. Jak takie dopasowanie wygląda w praktyce procesowej, opisujemy w przewodniku czym jest automatyzacja AI.
Redukcja kosztów dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań
Odpowiedzi oparte na zweryfikowanych danych, nie na domysłach
Odciążenie ludzi w codziennych obowiązkach i lepsze doświadczenie pracownika
„Nie spodziewałem(-am) się, że to może działać aż tak dobrze."
Niezadowolenie z LLM-ów wynika najczęściej z tego, że nie są one dopasowane do specyfiki firmy. Dopiero po dostrojeniu zaczynają naprawdę błyszczeć.
Wszystko, co chcesz wiedzieć o LLM
LLM to duży model językowy — program AI wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu. Uczy się wzorców języka, dzięki czemu potrafi generować spójne odpowiedzi, tłumaczyć, streszczać i analizować dokumenty. Najpopularniejsze LLM-y to GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) i Gemini (Google). Sam model to jednak dopiero punkt wyjścia — bez dopasowania do konkretnych danych firmy często generuje odpowiedzi ogólnikowe lub błędne.
ChatGPT to konkretny produkt OpenAI — jeden z wielu LLM-ów dostępnych na rynku. LLM to ogólna kategoria modeli językowych, do której należą też Claude, Gemini, Mistral czy LLaMA. Wybór modelu zależy od zastosowania: niektóre lepiej radzą sobie z analizą dokumentów, inne z generowaniem kodu, jeszcze inne z rozmową w języku polskim. W naszych wdrożeniach dobieramy model do konkretnego problemu klienta.
Halucynacje to sytuacje, w których model generuje informacje brzmiące wiarygodnie, ale nieprawdziwe. Powstają, ponieważ LLM nie „wie" faktów — przewiduje najbardziej prawdopodobną kontynuację tekstu. Gdy nie ma wystarczających danych na dany temat, „dorabia" brakujące elementy zamiast przyznać, że nie zna odpowiedzi. W zastosowaniach biznesowych to poważne ryzyko — stąd konieczność stosowania technik takich jak RAG, które ograniczają model do zweryfikowanych źródeł.
Najskuteczniejsza metoda to RAG (Retrieval-Augmented Generation) — model przed udzieleniem odpowiedzi przeszukuje bazę zweryfikowanych dokumentów firmy i opiera się wyłącznie na nich. Dodatkowo stosujemy guardrails (reguły wymuszające cytowanie źródeł), walidację odpowiedzi i mechanizm „nie wiem" — gdy model nie znajduje informacji w bazie, mówi o tym wprost zamiast zgadywać.
Koszt zależy od skali i złożoności — od kilku do kilkunastu tysięcy złotych za dedykowane narzędzie. Dzięki AI-assisted development czas budowy jest kilkukrotnie krótszy niż jeszcze 2 lata temu, co bezpośrednio przekłada się na niższą cenę. Prototyp na rzeczywistych danych firmy dostarczamy w 1–2 tygodnie. Pierwsza rozmowa i wstępna wycena są bezpłatne.
Nie ma jednego „najlepszego" modelu — wybór zależy od zastosowania. Do analizy długich dokumentów sprawdzają się modele z dużym oknem kontekstowym (np. Claude). Do generowania kodu — modele zoptymalizowane pod programowanie. Do rozmów z klientami po polsku — modele najlepiej obsługujące język polski. W praktyce często łączymy różne modele w jednym rozwiązaniu, dobierając każdy do konkretnego zadania.
LLM nie zastępuje ludzi — odciąża ich z powtarzalnych, czasochłonnych zadań. Przeszukiwanie dokumentacji, generowanie wstępnych wersji raportów, odpowiadanie na standardowe pytania klientów — to obszary, w których LLM oszczędza godziny pracy tygodniowo. Decyzje biznesowe, relacje z klientami i kreatywna praca pozostają domeną ludzi. Najlepsze wyniki daje połączenie: LLM wykonuje żmudną robotę, człowiek weryfikuje i decyduje.
Porozmawiajmy o Twoich danych
Sprawdzimy, jak wyeliminować halucynacje i wdrożyć LLM, który faktycznie pomaga.
+48 606 262 497