Wieża kontrolidla Twoich systemów AI
Jedna brama dla całego ruchu do modeli językowych. Każde wywołanie staje się widoczne, rozliczone co do centrum kosztów, zgodne z polityką i wyjaśnialne — z dowodami, które przeczyta audytor.
AI wdraża się szybciej, niż daje się je nadzorować
Asystenci, agenci i RAG-i trafiają na produkcję, a razem z nimi pytania, na które większość organizacji nie umie dziś odpowiedzieć.
„Ile nas kosztuje AI — i kto za to płaci?”
Faktura od dostawcy modeli to jedna liczba. Bez podziału na systemy, klientów, użytkowników i centra kosztów nie da się ani budżetować, ani rozliczać.
„Dlaczego system odpowiedział właśnie tak?”
Prompty zmieniane ad hoc, decyzje agentów bez śladu, źródła odpowiedzi nieznane. Przy incydencie zostaje zgadywanie.
„Czy przejdziemy audyt?”
Regulator i audytor chcą dowodów: kto zmienił prompt, co widział model, czy dane osobowe trafiły do logów. Zrzut ekranu z dashboardu to za mało.
Cały ruch AI przez jedną bramę. Nad nią — wieża.
Aplikacje nie łączą się z modelami bezpośrednio. Po drodze każde wywołanie dostaje tożsamość, przechodzi kontrolę polityk i zostawia pełny ślad. Podłączenie istniejącego systemu to zmiana adresu i klucza — bez przebudowy aplikacji.
Tożsamość
System, klient, użytkownik i centrum kosztów przypinane do każdego wywołania — automatycznie, na bramie.
Polityka
Prompt spoza rejestru? W trybie audit — raport luki. W trybie enforce — twarde odrzucenie z czytelnym komunikatem.
Ochrona danych
PESEL, NIP, e-maile, nazwiska i IBAN-y maskowane, zanim cokolwiek trafi do logów. Awaria maskowania = redakcja, nigdy wyciek.
Dowód
Koszt, tokeny, latencja, wersja prompta, decyzje agenta i źródła danych — jeden kompletny ślad na wywołanie.
Sześć rzeczy, które dostajesz w standardzie
Pełna obserwowalność
Każde wywołanie z kosztem, tokenami, latencją i wersją prompta. Rozumowanie agenta i odpowiedź modelu na jednym śladzie.
Koszty i budżety (FinOps)
Koszt per system, klient, użytkownik i centrum kosztów z hierarchią i regułami alokacji. Budżety z progami 80/95/100%, prognoza, eksport do kontrolingu.
Governance promptów
Centralny rejestr z wersjami i promocją draft → staging → production za zatwierdzeniem. Tryb enforce blokuje wywołania spoza rejestru — i to widać w raporcie.
Ochrona danych (PII)
Dane osobowe — także polskie identyfikatory — maskowane, zanim trafią do logów. Tryb ścisły: model w ogóle nie widzi danych wrażliwych.
Jakość mierzona ciągle
Golden sety, sędzia AI oceniający próbkę produkcji co godzinę, przegląd ludzki, testy A/B promptów z istotnością statystyczną i bramka regresji w CI/CD.
Explainability i audyt
„Dlaczego ta odpowiedź, dlaczego nie inna”, pochodzenie danych co do źródła i wersji, replay incydentu, eksport artefaktu audytowego jednym kliknięciem.
Gdzie Watch Tower ma największy sens
Banki i ubezpieczenia
Sektor regulowany, w którym „zaufaj nam” nie działa. Enforce polityk, maskowanie danych, dowody audytowe i dane wyłącznie w regionie UE — warunki wejścia AI na produkcję.
Enterprise z wieloma systemami AI
Kilka zespołów, kilkanaście przypadków użycia, jedna faktura za modele. Watch Tower rozdziela koszty na centra kosztów, pilnuje budżetów i pokazuje, co pracuje, a co tylko kosztuje.
Firmy budujące produkty na AI
Asystenci, agenci i RAG dla klientów końcowych: koszt per klient i użytkownik, jakość mierzona na golden setach, bezpieczna zmiana promptów bez deployu — z rollbackiem w minutę.
Sektor publiczny i infrastruktura krytyczna
Pełna suwerenność: platforma w całości na własnej infrastrukturze, oparta o sprawdzone komponenty open-source, bez wysyłania czegokolwiek do zewnętrznych SaaS-ów.
Liczby z działającego wdrożenia
narzutu bramy (p50) przy pełnym tagowaniu, governance i maskowaniu
wywołań z pełnym śladem: koszt, prompt, decyzje, źródła danych
od podmiany wersji prompta do działania na produkcji — bez deployu
tańszy model okazał się najlepszy w benchmarku jakości — bo zmierzyliśmy, zamiast zgadywać
Case study: DigitalFleet
Nasz produkt do zarządzania flotą działa za Watch Tower produkcyjnie: wieloagentowy asystent AI i pipeline RAG, koszt rozliczany per klient i per użytkownik, prompty pięciu agentów w centralnym rejestrze z twardym enforce, a każda odpowiedź — od decyzji agenta po źródła danych — ma pełny, audytowalny ślad.
Case study: FleetFlow
FleetFlow — nasza agentowa platforma fleet-management — pracuje za tą samą bramą: orkiestrator i sub-agenci AI zostawiają wspólny, kompletny ślad, a koszty są tagowane per system i centrum kosztów. Podpięcie całej platformy to było wystawienie jednego klucza — zero zmian w orkiestracji aplikacji.
Case study: LynxFlow
Warstwa LLM LynxFlow — ekstrakcja danych z zapytań ofertowych w ubezpieczeniach — chodzi w całości przez bramę: budżet i koszty pilnowane per centrum kosztów, dane osobowe maskowane w logach, prompty w centralnym rejestrze z wersjami. Audytowalność, której wymaga sektor ubezpieczeniowy — od pierwszego wywołania.
Case study: PZU iFlota
iFlota — platforma, którą największy polski ubezpieczyciel oferuje swoim klientom flotowym — jest zbudowana na naszym stosie DigitalFleet, tym samym, który pracuje za Watch Tower. To referencja z rynku regulowanego: wdrożenie klasy enterprise u PZU.