Kieruje strategicznym kierunkiem i finansowaniem AdminLab.ai. Wnosi doświadczenie z inicjatyw na styku transformacji sektora publicznego, compliance i wdrażania technologii.
Zespół
Zespół projektujący wyjaśnialne modele wnioskowania dla instytucji.
AdminLab.ai łączy praktykę administracji publicznej, rozumowanie prawnicze i inżynierię AI, projektując wyjaśnialne przepływy decyzyjne gotowe do stosowania w HR, polityce i compliance.
Historia powstania
AdminLab.ai powstało, aby umożliwić śledzalne i sprawiedliwe podejmowanie decyzji administracyjnych w praktye instytucjonalnej.
AdminLab.ai zostało zainicjowane i sfinansowane przez Mike'a, łącząc wieloletnie doświadczenie w projektach transformacji sektora publicznego i wdrażania technologii z prostą obserwacją: złożone zasady administracyjne są często stosowane w nieprzejrzysty, niespójny sposób.
Celem nie było zbudowanie kolejnego modelu "czarnej skrzynki", ale opracowanie strukturalnego silnika wnioskowania, który instytucje mogą badać, audytować i ulepszać. Rozwiązanie powstaje na przecięciu nauk administracyjnych, rozumowania prawniczego i inżynierii logicznej.
Zespół założycielski
Ludzie kształtujący podstawową strukturę.
Zespół założycielski łączy praktykę administracyjną, analizę instytucjonalną i inżynierie systemów. Wspólnie projektują modele wnioskowania, które mogą funkcjonować w realnych instytucjach: przejrzyste, powtarzalne i otwarte na ocenę.
Pracuje na styku nauk administracyjnych, sprawiedliwości proceduralnej i projektowania polityk. Prace nominowane do Nagrody Europejskiego Rzecznika Praw Obywatelskich za Dobrą Administrację 2025/2026.
Projektuje strukturalne architektury wnioskowania i implementuje przepływy logiki zaprojektowane pod audyt, replikowalność i nadzór. Skupia się na tworzeniu modeli deterministycznych, poddających się inspekcji i uruchamianych na urządzeniach brzegowych.
Badania & współpraca
Rozszerzeni współpracownicy i partnerzy.
Poza zespołem podstawowym, AdminLab.ai współpracuje z analitykami prawnymi, projektantami polityk i recenzentami technicznymi, aby kwestionować założenia, testować odporność rozwiązań i wspierać gotowość wdrożeniową.
Wspierają mapowanie przepisów prawnych i wewnętrznych reguł na strukturalne, maszynowo-czytelne kryteria decyzyjne, ze szczególnym uwzględnieniem przypadków brzegowych i obsługi wyjątków.
Współpracownicy akademicy i praktycy, którzy testują odporność łańcuchów wnioskowania, przyczyniają się do tworzenia ram ewaluacyjnych i pomagają dostosowywać modele do pojawiających się standardów wyjaśnialnej AI.
Koordynuje wdrożenia z partnerami instytucjonalnymi, zarządza pętlami zwrotnymi i zapewnia, że ulepszenia przechodzą od prototypu do użytku operacyjnego w kontrolowany sposób.
Metodologia
Wyjaśnialność na pierwszym miejscu.
AdminLab.ai stosuje strukturalną metodologię, która traktuje wyjaśnialność, odtwarzalność i sprawiedliwość jako podstawowe ograniczenia projektowe, a nie jako myśli dodatkowe. Modele są budowane tak, aby zespoły HR, polityki i compliance mogły je audytować, kwestionować i ulepszać.
01 · Strukturalna logika decyzyjna
Od reguł narracyjnych do jawnych kroków
Tłumaczymy polityki, teksty prawne i wewnętrzne wytyczne na jawne kroki decyzyjne z jasnymi warunkami, progami i odniesieniami. Każda gałąź jest oznaczona i udokumentowana.
02 · Zachowanie deterministyczne
Te same wejścia, te same wyjścia
Przepływy wnioskowania są zaprojektowane jako deterministyczne. Te same dane wejściowe dają ten sam wynik, umożliwiając spójne stosowanie reguł i wiarygodną ponowną analizę przeszłych decyzji.
03 · Pełne rejestrowanie
Decyzje ze śladem
Dla każdej decyzji rejestrujemy, które kroki zostały ocenione, które warunki zostały spełnione i które odniesienia do polityk zostały zastosowane. Tworzy to ślad audytowy dla organów nadzoru.
04 · Wyrównanie instytucjonalne
Współprojektowane z praktykami
Modele są iterowane z zespołami HR, compliance i polityki, aby zapewnić odzwierciedlenie rzeczywistych przepływów pracy, lokalnych praktyk i instytucjonalnego rozumienia sprawiedliwości i proporcjonalności.
Tło & kamienie milowe
Jak rozwijała się praca?
AdminLab.ai buduje na wcześniejszych pracach z zakresu administracji publicznej i innowacji instytucjonalnych, stopniowo przechodząc od badań koncepcyjnych do operacyjnych narzędzi wnioskowania.
Prace w i wokół administracji publicznej, badające jak reguły, procedury i ludzki osąd oddziałują w złożonych środowiskach instytucjonalnych. Podstawa w naukach administracyjnych i rozumowaniu prawniczym.
Mike inicjuje i finansuje AdminLab.ai, aby badać strukturalne, wyjaśnialne modele wnioskowania, które mogą wspierać funkcje HR, polityki i compliance. Rozpoczyna się opracowanie wstępnej struktury.
Powiązane prace z zakresu administracji publicznej są nominowane do Nagrody Europejskiego Rzecznika Praw Obywatelskich za Dobrą Administrację 2025/2026, podczas gdy pierwsze modele wnioskowania są testowane z praktykami.
Skupienie przesuwa się w stronę wdrożeń operacyjnych: ram zarządzania, oceny przydatności i integracji z istniejącymi procesami instytucjonalnymi i infrastrukturą.
Zarządzanie & nadzór
Niezależne kwestionowanie jest funkcją, a nie przeszkodą.
AdminLab.ai jest zaprojektowane z myślą o zewnętrznej ocenie. Oczekujemy, że nasze łańcuchy wnioskowania będą przeglądane przez audyt wewnętrzny, służby prawne, przedstawicieli pracowników i, tam gdzie to właściwe, zewnętrzne organy nadzoru.
- Modele są budowane tak, aby każde założenie mogło być ujawnione i zakwestionowane.
- Logi umożliwiają odtworzenie, jak podjęto decyzję.
- Dokumentacja wiąże reguły z ich źródłowymi politykami i tekstami prawnymi.
- Partnerzy instytucjonalni zachowują kontrolę nad ostatecznym podejmowaniem decyzji.
- Regularne zewnętrzne przeglądy i testy odporności są wbudowane w nasz cykl rozwojowy.
Zainteresowany zastosowaniem w Twojej instytucji?
Zapraszamy do rozmów z zespołami HR, polityki, prawa i compliance badającymi wyjaśnialne modele dla wrażliwych decyzji administracyjnych. Omówmy kontekst i wymagania Twojej instytucji.
Rozpocznij rozmowę instytucjonalną →