System, dzięki któremu europejskie firmy stają się agentowe

Uczyń swoją firmę agentową, zachowując zgodność z przepisami.

Fundarem łączy Twoje systemy w jedną mapę Twojej firmy, dzięki czemu AI wreszcie rozumie, jak łączą się Twoi klienci, faktury i projekty. A wszystko to zgodnie z prawem i przepisami UE.

Na tej mapie agenci AI mogą wykonywać rutynową pracę lub złożone zadania, a każdy pracownik dostaje asystenta AI do danych, które wolno mu widzieć.

Fundarem i Twoje dane działają we własnej chmurze Twojej firmy, w regionie UE. Sam wybierasz model AI, który odpowiada Twoim wymogom regulacyjnym, potrzebom jakościowym i kosztom, zawsze śledząc wydatki i zachowując kontrolę nad budżetem.

Twoja własna chmura, w UE: Fundarem i Twoje dane
Agenci AIPrzykładowa praca
  • Dopasowywanie płatności do otwartych faktur
  • Oznaczanie klienta, który płaci z opóźnieniem
  • Przygotowuje przypomnienie o płatności
odczytzapis zwrotny, tam gdzie pozwolisz
Jedna mapa Twojej firmywszystko powiązane

Twoje systemy

  • Zgodność z przepisamiZbudowany, by pomóc Ci przestrzegać RODO i unijnego aktu w sprawie AI, z każdym krokiem zapisanym w logu
  • Połączone systemyTwoje systemy, połączone raz
  • Twoje dane, powiązaneKlienci, faktury i projekty połączone między systemami
  • Rozumie Twoją firmęAgenci i asystent, którzy wiedzą, jak działa Twoja firma

Jak to działa

Fundarem jest zbudowany tak, aby Twoje przechowywane dane zawsze pozostawały we własnej chmurze Twojej firmy w UE. Ty wybierasz, gdzie model AI przetwarza każde zapytanie.

Zobacz, jak to działa Od rozmowy do uruchomienia: kroki

Podłącz istniejące systemy

Włącz każdy system, niezależnie od tego, jak się łączy.

Wybierz gotowy konektor, użyj własnego serwera MCP systemu albo pozwól nam zbudować konektor dla systemu, którego nikt jeszcze nie podłączył. Wszystkie trzy drogi kończą się tak samo: w jednym modelu Twojej firmy, w którym Twój administrator wybiera, które kolumny są wrażliwe.

  1. Przeglądaj bibliotekę
  2. Własny MCP
  3. Własny łącznik
Jeden model firmy

Wybierz model AI

Wybierz model AI, który odpowiada Twoim wymogom regulacyjnym, jakości potrzebnej w Twojej pracy i budżetowi. Nasza strona Modele porównuje je obok siebie. Wydatki są zawsze śledzone, a Ty ustalasz, ile AI może wydać na zapytanie i na dzień. Możliwe są też ramy tylko w UE: wybrane z nami podczas konfiguracji, utrzymują przetwarzanie każdego zapytania w UE.

  • Najlepsze modele w najniższej cenieZawsze oferujemy najlepsze modele i szukamy najniższej ceny, bo nic na nich nie zarabiamy.
  • Modele łączone według trudności zadaniaW wybranych przez Was ramach model z najwyższej półki może brać trudne zadania, a tańszy proste. Na przykład przy przetwarzaniu wyłącznie w UE: najmocniejszy model przetwarzany w UE do trudnej pracy i tańszy model przetwarzany w UE do pracy rutynowej. Fundarem jest zbudowany tak, by wysyłać każdy rodzaj zadania do własnego modelu. Wasz administrator wybiera, który model wykonuje jaki rodzaj zadania.
  • Bez prowizji od Waszego użycia AIPłacicie Microsoftowi bezpośrednio za model, jeden do jednego, na własnej fakturze Azure. Nie bierzemy żadnej części z tokenów i nie jesteśmy stroną tej transakcji. Własne API dostawcy modeli, poza Azure, również rozlicza się z Wami bezpośrednio.
  • Co płacicie namCena na zapytanie. Bez opłaty wdrożeniowej. Wydatki są zawsze śledzone, a Wy decydujecie, ile AI może wydać na zapytanie i na dzień. Wasz administrator widzi aktywność każdego użytkownika i jej koszt.
  • Foundry Azure, open sourceDomyślny

    Kimi K3

    Gdzie przetwarzane jest zapytanie: Poza UE

    Zalety

    • Open-weights models at open-model prices, billed through your Azure subscription; the same weights can also run on your own machine.
    • No vendor account of ours: the deployment and its key are yours, with Azure governance and access control.

    Wady

    • Zapytania są przetwarzane poza UE: model dostarcza strona trzecia, a Microsoft nie obejmuje tego hostingu swoimi zobowiązaniami wobec UE.
    • Przy płatności za użycie ten model może być przetwarzany w dowolnym miejscu na świecie; jego dostawca nie oferuje opcji regionalnej w UE.

    Wyniki testów

    Źródło: karta modelu, pobrano 2026-09-28.

  • Foundry Azure UE, open source

    DeepSeek V4 Flash

    Gdzie przetwarzane jest zapytanie: W UE (Microsoft Azure)

    Zalety

    • Zapytania nigdy nie opuszczają UE: Microsoft przetwarza je tylko w państwach członkowskich UE.
    • Sold and supported by Microsoft under one Azure agreement.

    Wady

    • Mniej modeli niż tam, gdzie przetwarzanie może odbywać się w dowolnym miejscu na świecie, i słabsze od modelu domyślnego w opublikowanych testach.
    • Nowe modele trafiają tu później niż tam, gdzie przetwarzanie może odbywać się w dowolnym miejscu na świecie.

    Wyniki testów

    Źródło: karta modelu, pobrano 2026-09-28.

    Źródło: karta modelu, pobrano 2026-11-03.

  • Modele frontier w Foundry

    Claude Opus 5.5

    Gdzie przetwarzane jest zapytanie: Poza UE (Microsoft Azure)

    Zalety

    • The highest-ranked models on Foundry's quality index and the Artificial Analysis Intelligence Index.
    • Sold through Azure under one agreement, billed on your Azure invoice.

    Wady

    • Closed weights: you cannot move the model to your own machines.
    • Prompts are processed outside the EU; for some of these models the model's vendor, not Microsoft, is the data processor.

    Wyniki testów

    • GPQA Diamondbrak publicznej liczby
    • Terminal-Bench 2.1brak publicznej liczby
    • SWE-Bench Verifiedbrak publicznej liczby
  • Własna VM w Waszym Azure

    DeepSeek V4.1 Flash (open weights)

    Gdzie przetwarzane jest zapytanie: Wasza własna maszyna

    Zalety

    • Przed modelem domyślnym w 3 z 4 opublikowanych wyników, które oba mają.
    • Full isolation: no prompt ever leaves machines you run, in the region you chose.
    • Any open-weights model whose licence allows it, including your own fine-tuned one.

    Wady

    • You patch, scale and monitor it; Spot prices are cheaper but the machine can be evicted.
    • The largest models need a multi-GPU machine; the price list shows no H100 or A100 machine in Norway East today, so Sweden Central or West Europe it is.

    Wyniki testów

    Źródło: karta modelu, pobrano 2026-11-03.

  • Dostęp bezpośredni

    Claude Opus 4.8

    Gdzie przetwarzane jest zapytanie: Poza UE (własne API dostawcy)

    Zalety

    • A direct connection to the vendor's own API, with no Azure deployment to set up.
    • Billed by the vendor per token, on your own account with it.

    Wady

    • Prompts are processed outside Azure and outside the EU, by the model vendor: you need a DPIA and a transfer safeguard.
    • Closed weights: you cannot move the model to your own machines.

    Wyniki testów

    Źródło: karta modelu, pobrano 2026-09-28.

GPQA Diamond
Graduate-level science questions
Terminal-Bench 2.1
Multi-step tasks in a real command-line terminal
SWE-Bench Verified
Fixing real, human-checked issues in open-source code

Wyniki w procentach, tak jak opublikowano je na stronie źródłowej każdej liczby; wyższy jest lepszy. Dotknij wyniku, aby otworzyć tę stronę. Gdy żadna publiczna strona nie podaje wyniku, karta to mówi: nigdy go nie szacujemy.

Porównaj modele

Asystent AI dla każdego pracownika

Działa jak asystenci AI, których już znasz, ale na danych Twojej własnej firmy.

  • Pytaj zwykłymi słowamiPytania o klientów, faktury, projekty czy ludzi dostają odpowiedź ze wszystkich Twoich danych, a nie z jednego systemu naraz.
  • Widzi tylko to, co Ty możesz widziećAsystent każdej osoby działa zgodnie z jej rolą. Handlowiec i dyrektorka finansowa dostają różne odpowiedzi na to samo pytanie.
  • Przygotowuje pracęWyszukuje, podsumowuje i przygotowuje szkice, a zmiany wprowadza tylko tam, gdzie Twoja firma na to pozwala.
  • Każde pytanie jest zapisywaneKto o co pytał i co zostało zrobione, jest przechowywane w Twoim własnym logu.
  • Zna sposób pracy Waszej firmyKażda firma ma własny mózg firmy, zbudowany tak, by pozostawał w Waszej własnej instalacji, a asystent korzysta z niego w odpowiedziach.
  • Zna instrukcjęZapytajcie asystenta, jak coś działa w Fundarem albo gdzie to znaleźć. Odpowiada na podstawie instrukcji produktu i podaje link do właściwego ekranu. Części napisane dla administratorów są dla administratorów i menedżerów; członek zespołu ich nie dostaje.

Przykład, dane fikcyjne

Którzy klienci zalegają w tym miesiącu z płatnościami?

Trzech klientów ma zaległe faktury:

  • Nordvik Bygg ASkr 48 312
  • Fjordlys Designkr 21 900
  • Berg & Sønnerkr 9 450

Nordvik ma też otwartą transakcję o wartości kr 450 000. Czy przygotować uprzejme przypomnienie dla każdego z nich?

Agent przy pracy, przykład z fikcyjnymi danymi
Asystent AIGotowe
Powiązane dane
  • KlientNordvik Bygg AS
  • Zaległa fakturakr 48 312
  • Otwarta transakcjakr 450 000
Szkic
Uprzejme przypomnienie

Faktura 1187 na kr 48 312 jest przeterminowana od 14 dni.

Uprzejmy ton, bo transakcja jest otwarta.

Dozwolone przez Twoje ustawienia zapisu
Zapisano zwrotnie, tam gdzie dozwolone

Przypomnienie wysłane i odnotowane u klienta

Jak rozwiązaliśmy to wcześniej

Cztery mury stoją między firmą a AI. Przed Fundarem zburzyliśmy je w działającym systemie produkcyjnym dla jednego z trzech największych biur rachunkowych w Norwegii.

  1. Mur 1

    Brak integracji

    Systemy ERP biura nie miały standardowego sposobu podłączenia agenta AI, a niektóre nie miały żadnego. Podłączyliśmy Xledger, Tripletex, PowerOffice i Business Central.

  2. Mur 2

    Brak mapy firmy

    Dane nie były połączone. Zbudowaliśmy jedną mapę klientów, faktur, środków trwałych, pracowników i VAT wraz z powiązaniami między nimi, gotową, by AI mogła ją czytać i zapisywać.

  3. Mur 3

    Regulacje

    Danych osobowych nie można było po prostu wysyłać do modelu AI. Dane osobowe w oznaczonych kolumnach były maskowane przed każdym wywołaniem modelu, a biuro wypełniło i podpisało DPIA, wychodząc od naszego wstępnie wypełnionego szablonu.

  4. Mur 4

    Kontrola nad modelami AI

    Modele działały w naszym własnym, bezpiecznym środowisku Azure, a nie w osobnym narzędziu AI. Przetwarzały żądania poza UE, ale w chmurze Microsoftu.

Efekt: jeden pulpit dla całej pracy księgowej biura, w którym agenci wykonywali pracę rutynową i uczestniczyli w złożonych zadaniach. Agenci AI pracujący na tej mapie zaoszczędzili około 40 % czasu na pracy księgowej w ogóle.

Co zbudowaliśmy: systemy ERP biura, jedną mapę (ontologię) i jeden pulpit z agentami AI przy pracy
Systemy ERP
  • Xledger
  • Tripletex
  • PowerOffice
  • Business Central
Jedna mapa
  • Klient
  • Faktura
  • Środek trwały
  • Pracownik
  • Deklaracja VAT
Jeden pulpit
  • Faktury od dostawców
  • Amortyzacja
  • Deklaracja VAT
  • Płace
  • Uzgodnienie bankowe
Agent przy pracy, przykład z fikcyjnymi danymi
Agent księgowyGotowe
Powiązane dane
  • Faktury od dostawcówJeszcze niezaksięgowane
  • DostawcaBerg & Sønner
  • Wcześniejsze księgowaniaTen sam dostawca
Szkic
Faktury od dostawców do zaksięgowania

Zaksięguj wszystkie zaległe faktury od dostawców.

Użyj konta i kodu VAT, które ten dostawca miał wcześniej.

Dozwolone przez Twoje ustawienia zapisu
Zapisano zwrotnie, tam gdzie dozwolone

Faktury od dostawców zaksięgowane

Fundarem to ta sama metoda, zbudowana jako produkt dla każdej firmy. Łączy Twoje systemy w jedną mapę, uruchamia na niej agentów AI i asystenta oraz jest zbudowany do działania we własnej chmurze Twojej firmy.

Questions

What is Fundarem?

An integration platform that turns a company's software systems into one ontology, so agents and dashboards can work on it. It is built to run in your own Azure tenant, in an EU region.

Which systems can we connect?

Ready connectors: Microsoft 365, HubSpot, Salesforce, Tripletex, Xledger and Gitea. Any system's own MCP server. Or we build a custom connector from the system's API documentation, and you confirm it.

Where is our data stored?

In your own Azure tenant, in the EU region you choose at setup. What can leave is an AI model call, and each route says where it is processed.

Is personal data sent to the AI model?

The anonymiser is on by default for every model. It replaces marked columns, recognised names and patterned values (national ID numbers, phone numbers, IBANs) with placeholders. Your admin can switch it off per kind of personal data.

Do we have to replace or migrate our systems?

No. Fundarem reads from them and writes back only where you allow.

What does it cost?

Priced on request, with no onboarding fee. The AI model is billed on your own Azure invoice.

Zobacz, jak to działa na przykładowej firmie.

Demo na żywo działa na zmyślonej firmie ze zmyślonymi ludźmi. Nic, co tam zrobisz, nie dotyka prawdziwego systemu.