Po terminie
Zaprojektowanie i wdrożenie platformy analityczno-raportowej AI4EDU-SPORT – Warszawa
Składanie ofert: 22 września 2026 · Wadium: 20 000 zł
Przedmiot zamówienia
AIKompleksowe zaprojektowanie, wykonanie, wdrożenie i uruchomienie zintegrowanej platformy analityczno-raportowej AI4EDU-SPORT wraz z Platformą do Interwencji Ruchowych, obejmującej:
- centralne repozytorium danych (wielomilionowe zbiory, dane longitudinalne, min. 10 mln rekordów/rok) wraz z modułem importu danych z plików (CSV/XLSX/XLS/JSON, do 2 GB),
- warstwę analityczną AI/ML (analizy statystyczne, normy populacyjne, modele predykcyjne i segmentacyjne, moduł konwersacyjny w języku naturalnym),
- silnik rekomendacji NLG generujący narracyjne opisy wyników w języku polskim (min. 20 szablonów),
- portal AI4EDU-SPORT z publicznym kalkulatorem sprawności fizycznej, dashboardami (populacyjnym, interwencji, analitycznym) i systemem raportowania (raporty indywidualne, klasy, szkoły, ewaluacyjne, populacyjne, analityczne — PDF/XLSX/HTML),
- Platformę do Interwencji Ruchowych (zarządzanie użytkownikami, rolami RBAC, interwencjami, monitoring PRE/POST),
- panel administracyjny,
- środowiska DEV/TEST/PROD z CI/CD,
- wdrożenie mechanizmów bezpieczeństwa (ISO 27001, RODO, szyfrowanie, 2FA),
- zapewnienie zgodności z WCAG 2.1 AA,
- dokumentację techniczną, użytkownika, administratora i wdrożeniową,
- szkolenia dla użytkowników i administratorów,
- świadczenie gwarancyjne po wdrożeniu.
Plus dokumentacja powykonawcza i pakiety szkoleniowe wytwarzane przez wykonawcę w ramach zamówienia.
Trudność: wysoka
Złożony system informatyczny łączący hurtownię danych populacyjnych, warstwę AI/ML, portal publiczny i platformę operacyjną do interwencji, z rygorami bezpieczeństwa (ISO 27001, RODO), dostępności (WCAG 2.1 AA) i integracją z zewnętrznymi źródłami danych oświatowych.
Terminy realizacji
Czas na realizację
do 30.11.2027 r. od zawarcia umowy
do 30.11.2027 r. od zawarcia umowy
Gwarancja
min. 24 mies.; do oceny +6 mies. lub +12 mies.
min. 24 mies.; do oceny +6 mies. lub +12 mies.
Warunki udziału
AI1Usługa AI/ML — min. 1 usługa zaprojektowania/rozwoju/wdrożenia platformy AI lub ML przetwarzającej ≥ 1 000 000 rekordów, wartość ≥ 400 000 zł brutto, ostatnie 3 lata
2System analityczny — min. 1 system analityczny dla sektora publicznego lub komercyjnego z integracją i raportowaniem danych, wartość ≥ 500 000 zł brutto, ostatnie 3 lata
Pozostałe 7 warunków po założeniu darmowego konta.
Kryteria wyboru oferty
AIWagi punktowe, według których zamawiający oceni oferty.
Cenanajniższa cena brutto / cena badanej oferty × 100 × 60%
60%
Doświadczenie Project Manageradodatkowe projekty IT ≥ 500 000 zł brutto
20%
Gwarancjawydłużenie ponad minimum 24 miesiące
20%
Czerwone flagi
AISygnały, na które warto zwrócić uwagę przed startem.
Brak istotnych sygnałów ostrzegawczych.
Kary i sankcje
AI- Wadium: 20 000,00 PLN (pieniądz, gwarancja bankowa/ubezpieczeniowa, poręczenie).
- Zabezpieczenie należytego wykonania umowy: 5% ceny ofertowej brutto.
- Zatrzymanie z zabezpieczenia: 30% na roszczenia z tytułu rękojmi, 70% zwrot w ciągu 30 dni po odbiorze końcowym; część rękojmi — 15 dni po upływie rękojmi.
Pozostałe 2 zapisy o karach po założeniu darmowego konta.
Pytania i odpowiedzi
39Wyodrębnione z wyjaśnień treści SWZ.
1„OPZ pkt 4.4.3 wymienia siedem typów raportów, z których sześć ma zawierać prognozy i przewidywane trajektorie rozwoju - indywidualny użytkownika zarejestrowanego, klasy lub grupy, szkoły, ewaluacyjny interwencji, populacyjny oraz analityczny dla użytkowników badawczych - lecz nie wskazuje przewidywanych zmiennych ani horyzontów. Czy prawidłowo przyjmujemy, że zakresem minimalnym jest pięć przypadków predykcyjnych odpowiadających pięciu poziomom agregacji: uczeń, klasa lub grupa, szkoła, interwencja i populacja, każdy z jedną zmienną wynikową (ogólny wskaźnik sprawności fizycznej albo przynależność do strefy normatywnej) i horyzontem jednego kolejnego roku pomiarowego, przy czym raport analityczny dla użytkowników badawczych korzysta z tych samych przypadków bez odrębnego modelu? Jeżeli wymagane są dodatkowe zmienne, poziomy lub horyzonty, prosimy wskazać ich zamkniętą listę.”
Nie. Zamawiający nie potwierdza, że zakres minimalny predykcji może zostać ograniczony do jednej zmiennej wynikowej, tj. wyłącznie ogólnego wskaźnika sprawności fizycznej albo wyłącznie przynależności do strefy normatywnej. Zgodnie z pkt 4.3.1 i 4.3.2 OPZ, modele predykcji trajektorii sprawności fizycznej mają uwzględniać wyniki prób sprawnościowych objętych zakresem Systemu oraz wskaźnik syntetyczny definiowany przez Zamawiającego (4 próby sprawności plus wskaźnik syntetyczny). Wyniki prognoz powinny umożliwiać ich interpretację w odniesieniu do norm populacyjnych i progów (zdrowotnych) przyjętych w Systemie. Pkt 4.4.3 OPZ nie ustanawia natomiast obowiązku budowy odrębnego modelu dla każdego poziomu agregacji ani dla każdego rodzaju raportu. Dopuszczalne jest wykorzystanie wspólnych modeli oraz prezentowanie wyników dla klasy lub grupy, szkoły, JST i populacji poprzez metodologicznie uzasadnioną agregację prognoz jednostkowych lub inne adekwatne analizy zbiorcze. Raport analityczny dla użytkowników badawczych może korzystać z tych samych wyników modeli i danych analitycznych; OPZ nie wymaga dla niego odrębnego modelu predykcyjnego.
2„Raporty dla różnych poziomów odbiorców zawierają predykcje, ale OPZ nie przesądza, czy każdy poziom wymaga osobno uczonego modelu. Czy dopuszczalne jest współdzielenie modeli oraz obliczanie wyników grupy, szkoły i populacji przez agregację prognoz jednostkowych, jeżeli spełnia to określone kryteria jakości? Jeżeli wymagane są niezależne modele dla wybranych poziomów lub populacji, prosimy wymienić te przypadki.”
Tak. Zamawiający dopuszcza współdzielenie modeli predykcyjnych oraz wyznaczanie wyników dla grupy, klasy, szkoły, JST i populacji poprzez metodologicznie uzasadnioną agregację prognoz jednostkowych. OPZ nie wymaga budowy ani uczenia odrębnego modelu predykcyjnego dla każdego poziomu agregacji danych lub każdego rodzaju raportu. Nie wskazuje się przypadków, dla których wymagane byłoby zastosowanie niezależnego modelu wyłącznie z uwagi na poziom odbiorcy raportu. Wykonawca jest zobowiązany zapewnić, aby zastosowany sposób agregacji był adekwatny do rodzaju danych i celu analizy oraz spełniał wymagania pkt 4.3.2 OPZ dotyczące walidacji modeli, raportowania metryk jakości i wyjaśnialności wyników.
3„OPZ pkt 4.3.2 wymaga identyfikacji osób lub grup o podwyższonym ryzyku wystąpienia niekorzystnych zmian, lecz nie definiuje zdarzenia uznawanego za taką zmianę ani progu jej wystąpienia. Czy prawidłowo przyjmujemy, że ryzyko jest wyznaczane z wyniku istniejącej predykcji dla tej samej zmiennej wynikowej - jako przewidywane pogorszenie względem ostatniego pomiaru albo przewidywane zejście poniżej progu normy w przyjętym horyzoncie prognozy - bez budowy odrębnego modelu ryzyka i bez dodatkowych kategorii ryzyka? Jeżeli wymagane są odrębne kategorie ryzyka, prosimy podać dla każdej z nich wskaźnik, warunek lub próg, okres oceny zmiany oraz wskazać, które z nich wymagają osobnego modelu.”
Tak. Zamawiający potwierdza, że identyfikacja uczniów lub grup o podwyższonym ryzyku deficytów sprawności fizycznej może być realizowana na podstawie wyników modeli predykcyjnych dla tych samych zmiennych wynikowych. Ryzyko może być rozumiane w szczególności jako prognozowane pogorszenie wyniku względem ostatniego pomiaru lub prognozowane nieosiągnięcie właściwego progu normatywnego w horyzoncie zastosowanej predykcji. OPZ nie wymaga budowy odrębnego modelu ryzyka ani wprowadzenia dodatkowych, niezależnych kategorii ryzyka. Dla poziomów zbiorczych dopuszczalne jest wykorzystanie metodologicznie uzasadnionej agregacji wyników predykcji i oceny ryzyka na poziomie indywidualnym. Stosowane progi normatywne oraz sposób ich wykorzystania w interpretacji ryzyka muszą być konfigurowalne w Systemie.
4„OPZ nie określa liczby ani przeznaczenia segmentacji. Czy wystarczy segmentacja na podstawie cech i wyników pomiarów, prezentująca przynależność do grupy oraz charakterystykę grup, bez ręcznego przenoszenia osób między segmentami i edytora algorytmów? Prosimy podać liczbę wymaganych segmentacji, populację i zestaw cech dla każdej oraz wskazać, czy liczba segmentów jest narzucona, czy dobierana na podstawie danych.”
Zamawiający potwierdza, że wystarczające jest wdrożenie funkcjonalności segmentacji populacji użytkowników na podstawie danych dostępnych w Systemie, w szczególności cech, zachowań oraz wyników pomiarów, zgodnie z pkt 4.3.2 OPZ. Funkcjonalność powinna umożliwiać prezentację przynależności użytkownika do segmentu oraz charakterystykę poszczególnych segmentów. OPZ nie wymaga ręcznego przenoszenia osób pomiędzy segmentami ani udostępnienia użytkownikowi edytora algorytmów segmentacji. Zamawiający nie wymaga realizacji wielu z góry określonych wariantów segmentacji. Wymagane jest zapewnienie mechanizmu segmentacji populacji zgodnego z funkcjonalnością określoną w pkt 4.3.2 OPZ. Liczba segmentów nie jest narzucona z góry i powinna być ustalana w sposób adekwatny do charakteru danych i celu analizy. Dobór metody segmentacji, sposobu ustalania liczby segmentów oraz szczegółowego zestawu cech wykorzystywanych w analizie pozostaje po stronie Wykonawcy i powinien zostać uzasadniony oraz udokumentowany.
5„Raport ewaluacyjny ma prezentować prognozowane skutki kontynuacji interwencji. Czy wymaganie oznacza prognozę dalszego przebiegu obserwowanych wskaźników przy zachowaniu dotychczasowego programu, bez symulatora zmiany rodzaju, intensywności lub długości interwencji i bez wyznaczania efektu przyczynowego? Jeżeli wymagane są takie symulacje, prosimy wskazać zamkniętą listę zmienianych parametrów, wariantów i oczekiwanych wyników.”
Zamawiający wyjaśnia, że wymaganie dotyczące „prognozowanych skutków kontynuacji interwencji” należy rozumieć jako możliwość prognozowania dalszego przebiegu wybranych badanych wskaźników przy założeniu kontynuacji tej samej interwencji, na podstawie dostępnych danych historycznych oraz wyników pomiarów. Prognoza może być realizowana z wykorzystaniem adekwatnych metod statystycznych lub predykcyjnych. Wymaganie nie obejmuje budowy symulatora umożliwiającego zmianę rodzaju, intensywności, częstotliwości lub długości interwencji ani wyznaczania efektu przyczynowego.
6„Załącznik A pokazuje przykłady danych, ale nie określa dostępności oznaczeń wyników potrzebnych do uczenia nadzorowanego. Czy etykiety mogą być wyliczane z przekazanych pomiarów i zatwierdzonych reguł merytorycznych, a Zamawiający dostarczy ewentualne oznaczenia wymagające oceny eksperta? Jeżeli Wykonawca ma samodzielnie oznaczać rekordy lub pozyskiwać dodatkowe dane, prosimy podać liczbę rekordów, rodzaj oznaczeń i źródła danych objęte tym zadaniem.”
Zamawiający wyjaśnia, że nie przewiduje po stronie Wykonawcy odrębnego zadania polegającego na ręcznym oznaczaniu rekordów, prowadzeniu procesu anotacji danych ani pozyskiwaniu dodatkowych zewnętrznych zbiorów danych na potrzeby uczenia modeli. W przypadkach wymagających zastosowania uczenia nadzorowanego zmienne wynikowe lub klasy mogą być wyznaczane na podstawie danych znajdujących się w przekazanych zbiorach, w szczególności wyników pomiarów, oraz reguł, norm i kryteriów merytorycznych dostarczonych lub zatwierdzonych przez Zamawiającego. Jeżeli dla określonego zastosowania modelu konieczne będzie dodatkowe oznaczenie wymagające oceny eksperckiej, zakres takiego oznaczenia zostanie ugodniony z Zamawiającym, przy czym Wykonawca nie jest zobowiązany do samodzielnego tworzenia merytorycznych etykiet ani pozyskiwania dodatkowych danych spoza zbiorów przekazanych przez Zamawiającego. Dobór metod analitycznych, w tym zastosowanie metod uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego, powinien być adekwatny do charakteru danych oraz realizowanego zadania analitycznego.
7„OPZ pkt 4.3.2 i 12.2 wymagają oceny jakości modeli, lecz nie wskazują metryk ani wartości progowych warunkujących odbiór. Czy prawidłowo przyjmujemy, że odbiór modelu nastąpi na podstawie udokumentowanej metodyki, walidacji na wydzielonym zbiorze testowym i wykazania przewagi nad uzgodnionym modelem bazowym, bez obowiązku osiągnięcia z góry określonej wartości metryki, która nie została podana w dokumentach zamówienia? Jeżeli Zamawiający wymaga bezwzględnych progów, prosimy podać metrykę i jej minimalną wartość dla każdej z funkcji wymienionych w pkt 4.3.2.”
Zamawiający potwierdza, że OPZ nie określa bezwzględnych minimalnych wartości metryk warunkujących odbiór poszczególnych modeli. Odbiór modeli będzie obejmował w szczególności weryfikację prawidłowości zastosowanej metodyki, sposobu przygotowania danych, przeprowadzonej walidacji oraz raportowania miar i metryk adekwatnych do rodzaju realizowanego zadania, zgodnie z pkt 4.3.2 OPZ. Dobór konkretnych metryk jakości oraz sposobu walidacji pozostaje po stronie Wykonawcy i powinien być uzasadniony charakterem danych, rodzajem modelu oraz realizowanym zadaniem analitycznym. Zastosowane algorytmy, parametry, metryki walidacji oraz procedury aktualizacji lub rekalibracji powinny zostać udokumentowane zgodnie z wymaganiami OPZ. Zamawiający nie określa odrębnych, bezwzględnych progów metryk dla każdej funkcjonalności wskazanej w pkt 4.3.2 OPZ. Samo zastosowanie określonego algorytmu nie stanowi podstawy do odbioru – ocenie podlega prawidłowość i adekwatność całego rozwiązania do realizowanego zadania.
8„OPZ nie określa sposobu spełnienia wymagania predykcji przy braku wystarczającej historii, etykiet lub liczebności próby. Czy po udokumentowaniu takiego ograniczenia dopuszczalne będzie zastosowanie modelu bazowego lub reguły referencyjnej, a gdy również one nie są miarodajne - komunikat o braku wiarygodnej prognozy? Prosimy określić, czy taki wynik spełnia kryterium odbioru danego przypadku, czy Zamawiający zapewni dodatkowe dane pozwalające go zrealizować.”
Zamawiający dopuszcza zastosowanie modelu bazowego lub reguły referencyjnej wyłącznie w przypadku, gdy dla określonego ucznia, grupy lub przekroju danych nie są dostępne dane wystarczające do zastosowania wiarygodnego modelu predykcyjnego. Wykonawca jest zobowiązany udokumentować przyczynę ograniczenia, w szczególności brak wymaganej historii pomiarów, niewystarczającą liczebność danego przekroju danych, brak danych koniecznych do walidacji albo niespełnienie kryteriów jakości modelu. Proponowany model bazowy lub reguła referencyjna oraz sposób oznaczenia takich wyników w Systemie wymagają akceptacji Zamawiającego. Jeżeli również model bazowy lub reguła referencyjna nie zapewniają miarodajnego wyniku, System powinien prezentować jednoznaczny komunikat o braku możliwości przedstawienia wiarygodnej prognozy wraz ze wskazaniem przyczyny. Zastosowanie powyższego rozwiązania może zostać uznane za prawidłową realizację funkcjonalności wyłącznie dla danego przypadku, dla którego ograniczenie zostało należycie wykazane. Nie zwalnia to Wykonawcy z obowiązku wdrożenia i walidacji modeli predykcyjnych wymaganych w pkt 4.3.2 OPZ dla przypadków, w których dane dostępne w Systemie pozwalają na ich rzetelne zastosowanie.
Historia zmian
21.08.2026 — publikacja ogłoszenia
22.09.2026 — wyjaśnienia treści SWZ
22.09.2026 — upływ terminu składania ofert