Platforma Motivizer wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do automatyzacji procesów HR, zarządzania benefitami oraz personalizacji doświadczenia pracownika z pełnym bezpieczeństwem danych.
Motivizer AI to platforma gotowa do wdrożenia w zamkniętej infrastrukturze. Dane pracowników i procesów HR nie opuszczają Twojej organizacji, nawet przy pełnym wykorzystaniu możliwości sztucznej inteligencji.
Platforma integruje się z dowolnym modelem w chmurze lub lokalnie, dziś i w przyszłości. Jeśli za rok pojawi się lepszy model lub zmienią się wymagania bezpieczeństwa, nie przebudowujesz systemu, po prostu zmieniasz silnik.
Motivizer jako platforma MCP-ready jest gotowy do orkiestracji procesów AI w złożonych środowiskach korporacyjnych.
MCP to standard branżowy 2026 wspierany przez Anthropic, OpenAI i Linux Foundation
Model AI działa w zamkniętej infrastrukturze organizacji — żadne dane nie trafiają do zewnętrznych chmur. Baza wiedzy asystenta obejmuje regulaminy ZFŚS, układy zbiorowe, polityki HR i procedury wewnętrzne. Zmiany w dokumentach są dostępne w czasie rzeczywistym — asystent zawsze odpowiada na podstawie aktualnych treści.
W trakcie rozmowy asystent bezpiecznie „widzi” dane rozmówcy: oddział, próg dochodowy, staż, skład rodziny. Odpowiedzi są spersonalizowane — np. „Przy Twoim progu dochodowym przysługuje Ci dofinansowanie w wysokości X zł”. Dostęp działa w trybie read-only z pełnym audytem każdej interakcji.
Architektura systemu zapewnia zgodność z RODO i wewnętrznymi politykami bezpieczeństwa. Pełny audyt dostępu i brak transferu danych poza infrastrukturę organizacji. Efektem ubocznym wdrożenia jest znacząca redukcja liczby powtarzalnych zapytań kierowanych do działu HR.
Zaawansowany silnik AI do predykcji i wykrywania anomalii w systemach informatycznych. Opiera się na autorskiej technologii OFN (Skierowane Liczby Rozmyte) — szybszej i lżejszej obliczeniowo niż klasyczne modele deep learning. Integruje się z wiodącymi systemami SIEM: ELK, Wazuh, QRadar, Splunk.
Efektywne modele rozpoznawania obrazu w czasie rzeczywistym, gotowe do działania na urządzeniach brzegowych — bez zależności od połączenia z chmurą.
Technologia OFN (Skierowane Liczby Rozmyte) - Autorska technologia matematyczna stanowiąca fundament rozwiązań predykcyjnych Motivizer. Umożliwia budowanie modeli AI szybszych, lżejszych i bardziej interpretowalnych niż standardowe sieci neuronowe — co ma znaczenie szczególnie w środowiskach o wysokich wymaganiach bezpieczeństwa i dostępności.
Nie, w architekturze opisanej przez Motivizer dane pozostają w infrastrukturze klienta i nie trafiają do zewnętrznych dostawców modeli – co odróżnia takie rozwiązanie od publicznych usług w stylu ChatGPT czy Gemini w wersji konsumenckiej. Trenowanie modeli LLM odbywa się u dostawcy na jego własnych danych; klient korzysta z gotowego modelu w trybie inferencji. Dla pełnej pewności warto sprawdzić w umowie powierzenia (DPA), czy dostawca jednoznacznie wyklucza wykorzystanie inputów do dalszego trenowania.
Tak, większość zastosowań AI w HR wpada pod kategorię „wysokiego ryzyka” w AI Act (rozporządzenie UE 2024/1689). Dotyczy to systemów rekrutacyjnych, oceniających wyniki pracy oraz wpływających na decyzje o awansie czy zwolnieniu. AI Act wprowadza obowiązki: ocenę ryzyka, dokumentację techniczną, nadzór ludzki, audyt jakości danych treningowych, rejestrację w bazie UE. Część obowiązków obowiązuje od sierpnia 2025 r., pełne wdrożenie do sierpnia 2026 r. Asystent informacyjny pomagający pracownikowi wybrać benefit zwykle nie kwalifikuje się jako wysokie ryzyko.
MCP to otwarty standard wymiany danych między aplikacjami biznesowymi a modelami AI, opublikowany przez Anthropic w listopadzie 2024 r. i obecnie wspierany także przez OpenAI i Google. Pozwala modelowi sięgnąć po dane z systemów firmy (CRM, kadrowo-płacowy, baza dokumentów) w bezpieczny sposób, bez przesyłania kompletu danych do modelu. Dla działów HR oznacza to, że asystent AI może odpowiedzieć na pytanie o staż pracy konkretnego pracownika, sięgając w czasie rzeczywistym do systemu kadrowego, zamiast trzymać kopię tych danych w bazie wektorowej.
Najskuteczniejsze podejście to architektura RAG (Retrieval-Augmented Generation) – model nie zgaduje, ale cytuje fragmenty regulaminów wewnętrznych. Drugą warstwę stanowi „grounding”: wymuszenie wskazania źródła odpowiedzi, np. konkretnego paragrafu regulaminu ZFŚS. Trzecia to fallback do operatora HR przy pytaniach o świadczenia z konsekwencjami finansowymi (np. konkretna kwota dofinansowania). Łączne zastosowanie tych trzech mechanizmów redukuje halucynacje z poziomu rzędu 10-15% w modelu bazowym do około 0,5-2% w produkcji.
Pilotaż AI Asystenta dla 200-500 pracowników to wydatek rzędu 80 000-150 000 zł jednorazowo plus 8-20 zł miesięcznie na aktywnego użytkownika za inferencję modelu. Pełna automatyzacja procesu ZFŚS w organizacji powyżej 1 000 osób mieści się w przedziale 250 000-700 000 zł projektu plus subskrypcja roczna. Zwrot pojawia się zwykle po 12-24 miesiącach przez redukcję czasu HR (40-60% mniej powtarzalnych zapytań pracowników) i przyspieszenie obsługi wniosków o świadczenia z 7 dni do mniej niż 24 godzin.
Nie, w dobrze zaprojektowanej architekturze AI widzi tylko te dane, które są niezbędne do udzielenia odpowiedzi i mieszczą się w uprawnieniach rozmawiającego pracownika. Pytanie o własny próg dochodowy w ZFŚS otwiera dostęp do tego pola, ale nie do wynagrodzenia kolegi z biura. Konfiguracja działa zwykle w trybie read-only, każde zapytanie trafia do logu audytowego RODO, a dostęp wymaga uwierzytelnienia w systemie kadrowym. Administrator może też wyłączyć określone kategorie danych z zakresu działania asystenta.
Zapisz się już dziś na darmowe śniadanie dla praktyków HR:
konkretnie, na luzie i z jajem!
Posłuchaj, czym się zajmujemy. Włącz nasz filmik, aby dowiedzieć się więcej w kilka minut.