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.
- Dopasowywanie płatności do otwartych faktur
- Oznaczanie klienta, który płaci z opóźnieniem
- Przygotowuje przypomnienie o płatności
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.
W UE
Poza UE
Przetwarzane poza UE, w Microsoft Azure
Najlepsze modele o otwartych wagach, jeden na dostawcę. Każde żądanie jest przetwarzane poza UE, w Azure firmy Microsoft; model domyślny udostępnia strona trzecia.
Przykładowy model: Kimi K3
Wybierz model, który pasuje do Twoich wymagań regulacyjnych, kosztów i wymagań jakościowych.
| Pytanie | Foundry Azure, open source | Foundry Azure UE, open source | Modele frontier w Foundry | Własna VM w Waszym Azure | Dostęp bezpośredni |
|---|---|---|---|---|---|
| Przepisy | |||||
| Może być używany zgodnie z RODO | Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania | Tak, z DPIA | Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania | Tak, z DPIA | Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania |
| Zbudowany tak, aby Twoje przechowywane dane pozostawały we własnym Azure w UE | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak |
| Model AI przetwarza zapytanie w UE | Nie, poza UE | Tak, tylko w UE | Nie, poza UE | Tak, w Twoim własnym regionie Azure | Nie, poza UE (własna usługa dostawcy) |
| Kto przetwarza zapytanie | Strona trzecia lub Microsoft, w Azure | Microsoft, w Azure | Microsoft lub dostawca modelu, w Azure | Twoja własna maszyna. Bez dostawcy modelu | Dostawca modelu, poza Azure |
| Oznaczone kolumny oraz rozpoznane imiona, nazwiska i identyfikatory maskowane przed wywołaniem modelu | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych lub całkowicie dla tej opcji | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych |
| Zabezpieczenie prawne przy wysyłaniu zapytania poza UE/EOG | Zapytaj nas | Brak przekazania: przetwarzane w UE | Zapytaj nas | Brak przekazania: przetwarzane w UE | Zapytaj nas |
| Ocena skutków (DPIA) w Twojej firmie | Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon | Kontrola przekazania niepotrzebna (dane pozostają w UE); szablon DPIA w zestawie | Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon | Kontrola przekazania niepotrzebna (dane pozostają w UE); szablon DPIA w zestawie | Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon |
| Twoje dane używane do trenowania modelu | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim | Nie przez nas. Nie ma dostawcy modelu | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim |
| Koszt | |||||
| Jak płacisz | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per hour for your own GPU machine | Per token, billed by the model's vendor |
| Cena | Średnio 1,32 USD za milion tokenów wejściowych i 5,65 USD za milion tokenów wyjściowych | Średnio 0,38 USD za milion tokenów wejściowych i 1,11 USD za milion tokenów wyjściowych | Średnio 5,33 USD za milion tokenów wejściowych i 25,33 USD za milion tokenów wyjściowych | Około 3486 USD miesięcznie według ceny za użycie za jedną maszynę z jednym GPU, niezależnie od użycia; największe modele wymagają maszyn z wieloma GPU, które kosztują znacznie więcej (ceny za maszynę na stronie modeli) | Średnio 5,00 USD za milion tokenów wejściowych i 25,00 USD za milion tokenów wyjściowych |
| Jakość | |||||
| Jakość w porównaniu z modelem domyślnym | High: the best open-weights models on the published indexes | Good: below the default wherever they share a published score | Highest: ahead of the default on the published indexes | Depends on the open model you run, up to the best open weights | Mixed: behind the default on most published scores they share |
| Przykładowe modele | Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 i gpt-oss-120b | DeepSeek V4 Flash i Mistral Large 3 | Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra i Grok 4.7 | DeepSeek V4.1 Flash (open weights), GLM-5.3 (open weights), Kimi K3 (open weights) i Qwen3.8 2.4T A95B (open weights) | Claude Opus 4.8 |
Foundry Azure, open source
Przepisy
- Może być używany zgodnie z RODO
- Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania
- Zbudowany tak, aby Twoje przechowywane dane pozostawały we własnym Azure w UE
- Tak
- Model AI przetwarza zapytanie w UE
- Nie, poza UE
- Kto przetwarza zapytanie
- Strona trzecia lub Microsoft, w Azure
- Oznaczone kolumny oraz rozpoznane imiona, nazwiska i identyfikatory maskowane przed wywołaniem modelu
- Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych
- Zabezpieczenie prawne przy wysyłaniu zapytania poza UE/EOG
- Zapytaj nas
- Ocena skutków (DPIA) w Twojej firmie
- Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon
- Twoje dane używane do trenowania modelu
- Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim
Koszt
- Jak płacisz
- Per token, on your Azure invoice
- Cena
- Średnio 1,32 USD za milion tokenów wejściowych i 5,65 USD za milion tokenów wyjściowych
Jakość
- Jakość w porównaniu z modelem domyślnym
- High: the best open-weights models on the published indexes
- Przykładowe modele
- Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 i gpt-oss-120b
Porównaj wszystkie pięć
| Pytanie | Foundry Azure, open source | Foundry Azure UE, open source | Modele frontier w Foundry | Własna VM w Waszym Azure | Dostęp bezpośredni |
|---|---|---|---|---|---|
| Przepisy | |||||
| Może być używany zgodnie z RODO | Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania | Tak, z DPIA | Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania | Tak, z DPIA | Tak, z DPIA i zabezpieczeniem przekazania |
| Zbudowany tak, aby Twoje przechowywane dane pozostawały we własnym Azure w UE | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak |
| Model AI przetwarza zapytanie w UE | Nie, poza UE | Tak, tylko w UE | Nie, poza UE | Tak, w Twoim własnym regionie Azure | Nie, poza UE (własna usługa dostawcy) |
| Kto przetwarza zapytanie | Strona trzecia lub Microsoft, w Azure | Microsoft, w Azure | Microsoft lub dostawca modelu, w Azure | Twoja własna maszyna. Bez dostawcy modelu | Dostawca modelu, poza Azure |
| Oznaczone kolumny oraz rozpoznane imiona, nazwiska i identyfikatory maskowane przed wywołaniem modelu | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych lub całkowicie dla tej opcji | Tak, domyślnie włączony; administrator może go wyłączyć dla danego rodzaju danych |
| Zabezpieczenie prawne przy wysyłaniu zapytania poza UE/EOG | Zapytaj nas | Brak przekazania: przetwarzane w UE | Zapytaj nas | Brak przekazania: przetwarzane w UE | Zapytaj nas |
| Ocena skutków (DPIA) w Twojej firmie | Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon | Kontrola przekazania niepotrzebna (dane pozostają w UE); szablon DPIA w zestawie | Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon | Kontrola przekazania niepotrzebna (dane pozostają w UE); szablon DPIA w zestawie | Tak, i przejrzyj ją dla tego wyboru: przetwarzanie odbywa się poza UE. Dostarczamy szablon |
| Twoje dane używane do trenowania modelu | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim | Nie przez nas. Nie ma dostawcy modelu | Nie przez nas. Dostawca działa według Twojej umowy z nim |
| Koszt | |||||
| Jak płacisz | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per hour for your own GPU machine | Per token, billed by the model's vendor |
| Cena | Średnio 1,32 USD za milion tokenów wejściowych i 5,65 USD za milion tokenów wyjściowych | Średnio 0,38 USD za milion tokenów wejściowych i 1,11 USD za milion tokenów wyjściowych | Średnio 5,33 USD za milion tokenów wejściowych i 25,33 USD za milion tokenów wyjściowych | Około 3486 USD miesięcznie według ceny za użycie za jedną maszynę z jednym GPU, niezależnie od użycia; największe modele wymagają maszyn z wieloma GPU, które kosztują znacznie więcej (ceny za maszynę na stronie modeli) | Średnio 5,00 USD za milion tokenów wejściowych i 25,00 USD za milion tokenów wyjściowych |
| Jakość | |||||
| Jakość w porównaniu z modelem domyślnym | High: the best open-weights models on the published indexes | Good: below the default wherever they share a published score | Highest: ahead of the default on the published indexes | Depends on the open model you run, up to the best open weights | Mixed: behind the default on most published scores they share |
| Przykładowe modele | Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 i gpt-oss-120b | DeepSeek V4 Flash i Mistral Large 3 | Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra i Grok 4.7 | DeepSeek V4.1 Flash (open weights), GLM-5.3 (open weights), Kimi K3 (open weights) i Qwen3.8 2.4T A95B (open weights) | Claude Opus 4.8 |
Decyzję podejmuje DPIA Twojej firmy.
Każda odpowiedź dotycząca przepisów odwołuje się do naszych stron o zgodności; koszt i jakość pochodzą ze strony modeli. Przeczytaj strony o zgodności
Zobacz, jak to działa Od rozmowy do uruchomienia: krokiPodłącz 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.
- Przeglądaj bibliotekę
- Własny MCP
- Własny łącznik
Biblioteka
Gotowe konektory według kategorii, każdy z informacją, co odczytuje. Twój administrator IT wybiera; kierownik decyduje, kto z nich korzysta.
Czytaj więcejUżyj własnego MCP
System, który ma już serwer MCP, jest podłączany bez zmian. Wybierasz, które z jego narzędzi uwzględnić.
Czytaj więcejWłasne konektory
Dla systemu bez żadnego z nich budujemy konektor. Uruchamiamy go razem z Tobą, a Ty potwierdzasz wynik.
Czytaj więcej
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
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.
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?
- KlientNordvik Bygg AS
- Zaległa fakturakr 48 312
- Otwarta transakcjakr 450 000
Faktura 1187 na kr 48 312 jest przeterminowana od 14 dni.
Uprzejmy ton, bo transakcja jest otwarta.
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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Xledger
- Tripletex
- PowerOffice
- Business Central
- Klient
- Faktura
- Środek trwały
- Pracownik
- Deklaracja VAT
- Faktury od dostawców
- Amortyzacja
- Deklaracja VAT
- Płace
- Uzgodnienie bankowe
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.