Interní platforma umělé inteligence společnosti jako strategická infrastruktura a obchodní nezbytnost

Digitální suverenita: Jak si firmy udržují kontrolu nad svou umělou inteligencí a daty

Éra experimentů s umělou inteligencí skončila. Umělá inteligence již není volitelným inovačním projektem, ale rychle se stala rozhodujícím faktorem konkurenceschopnosti, efektivity a budoucí životaschopnosti. Společnosti zdvojnásobují míru zavádění umělé inteligence a uvědomují si, že nečinnost se rovná strategickému regresu. Ve snaze uvolnit potenciál umělé inteligence se však mnoho z nich uchyluje k rychlým externím cloudovým řešením a přehlíží dlouhodobé důsledky: skryté náklady, nebezpečnou závislost na dodavateli a vážná rizika pro soukromí dat a digitální suverenitu.

V tomto kritickém bodě zlomu se vlastní spravovaná platforma umělé inteligence společnosti etabluje nikoli jako jedna z mnoha možností, ale jako strategická nutnost. Představuje posun od pouhého používání externích technologií umělé inteligence k tomu, aby se společnost stala suverénním architektem vlastní tvorby hodnoty založené na datech. Toto rozhodnutí jde daleko za rámec technické implementace – jedná se o zásadní korekci kurzu, která určuje, kdo si ponechá kontrolu nad nejcennějšími digitálními zdroji společnosti: daty, modely a výslednou inovativní silou.

Tento článek osvětluje přesvědčivé důvody pro tento paradigmatický posun. Analyzuje složitou ekonomickou logiku, která často činí interní platformu nákladově efektivnějším řešením při škálování, a ukazuje, jak regulační tlak ze strany GDPR a zákona EU o umělé inteligenci transformuje datovou suverenitu z doporučení na povinnost. Dále zkoumá strategickou past závislosti na dodavateli a zásadní význam organizační připravenosti pro bezpečné, v souladu s předpisy a udržitelné uvolnění plného potenciálu umělé inteligence.

Když se digitální suverenita stane konkurenčním faktorem: Proč řízená umělá inteligence není možností, ale strategií přežití.

Řízení umělé inteligence v rámci podnikových struktur se nachází v klíčovém bodě zlomu. Co bylo ještě před několika lety považováno za experimentální okrajové téma, se vyvíjí v zásadní strategické rozhodnutí s dalekosáhlými důsledky pro konkurenceschopnost, inovace a digitální autonomii. Řízená interní platforma umělé inteligence jakožto řešení řízené umělé inteligence představuje paradigmatický posun v tom, jak organizace nakládají s nejtransformativnější technologií naší doby.

Globální trh s platformami umělé inteligence již v roce 2025 dosáhl značné velikosti 65,25 miliardy dolarů a do roku 2030 by měl vzrůst na 108,96 miliardy dolarů, což představuje průměrnou roční míru růstu 10,8 procenta. Tato čísla však maskují zásadní transformaci, která probíhá. Nejde jen o růst trhu, ale o reorganizaci tvorby obchodní hodnoty prostřednictvím inteligentních systémů, které dokáží jednat, učit se a činit rozhodnutí samostatně.

V Německu nyní 27 procent firem využívá umělou inteligenci ve svých obchodních procesech, oproti pouhým 13,3 procentům v loňském roce. Toto zdvojnásobení během jednoho roku signalizuje bod zlomu. Neochota ustupuje poznání, že zdržení se umělé inteligence již není neutrálním postojem, ale spíše představuje aktivní konkurenční nevýhodu. Firmy očekávají díky používání umělé inteligence zvýšení produktivity o více než deset procent, což nelze v době ekonomické nejistoty a nedostatku kvalifikovaných pracovníků ignorovat.

Obzvláště výmluvné je odvětvové rozložení zavádění umělé inteligence. Poskytovatelé IT služeb vedou se 42 procenty, následují právní a daňové poradenství s 36 procenty a výzkum a vývoj, rovněž s 36 procenty. Tato odvětví spojuje intenzivní zpracování strukturovaných i nestrukturovaných dat, vysoká znalostní náročnost jejich pracovních procesů a přímá vazba mezi zpracováním informací a tvorbou hodnoty. Slouží jako včasné indikátory rozvoje, který se rozšíří do všech odvětví ekonomiky.

Ekonomická racionalita interních platforem umělé inteligence

Rozhodnutí implementovat interní, spravovanou platformu umělé inteligence se řídí složitou ekonomickou logikou, která dalece přesahuje jednoduché srovnání nákladů. Celkové náklady na vlastnictví typických implementací umělé inteligence zahrnují mnohem více než jen zjevné náklady na licencování a infrastrukturu. Rozprostírají se napříč celým životním cyklem, od nákladů na pořízení a implementaci přes provozní náklady a skryté náklady až po náklady na ukončení podnikání.

Náklady na implementaci projektů umělé inteligence se značně liší v závislosti na případu použití. Jednoduchá řešení chatbotů se pohybují od 1 000 do 10 000 EUR, zatímco automatizace zákaznických služeb stojí 10 000 až 50 000 EUR. Prediktivní analytika pro prodejní procesy se pohybuje od 20 000 do 100 000 EUR a zakázkové systémy hlubokého učení začínají na 100 000 EUR bez horní hranice. Tato čísla však odrážejí pouze počáteční investici a systematicky podhodnocují celkové náklady.

Studie ukazuje, že pouze 51 procent organizací dokáže spolehlivě posoudit návratnost investic (ROI) do projektů umělé inteligence. Tato nejistota pramení ze složitosti hodnotových řetězců, kterými systémy umělé inteligence prostupují, a z obtížnosti kvantifikace nepřímých dopadů. Společnosti používající nástroje třetích stran pro optimalizaci nákladů vykazují výrazně vyšší důvěru ve své výpočty návratnosti investic, což zdůrazňuje potřebu profesionálních struktur řízení.

Předpokládá se, že průměrné měsíční rozpočty na umělou inteligenci se v roce 2025 zvýší o 36 procent, což odráží významný posun směrem k větším a komplexnějším iniciativám v oblasti umělé inteligence. Tento nárůst není rovnoměrný napříč všemi společnostmi, ale je soustředěn v organizacích, které již úspěšně implementovaly menší projekty umělé inteligence a nyní chtějí projekty škálovat. Tato dynamika škálování významně posiluje důležitost strategického rozhodnutí o platformě.

V této souvislosti nabývá na významu rozdíl mezi cloudovými a on-premise řešeními. Zatímco cloudová řešení nabízejí nižší vstupní bariéry a umožňují rychlé experimentování, on-premise implementace mohou být nákladově efektivnější s dostatečnou intenzitou využití. Kapitalizace on-premise systémů, amortizace v průběhu několika let a možnosti daňových odpisů v kombinaci s počátečními náklady na školení pro rozsáhlé jazykové modely na podnikových datech činí on-premise řešení ekonomicky atraktivními při škálování.

Cenové modely externích poskytovatelů umělé inteligence se řídí odlišnou logikou. Modely založené na licencích nabízejí jistotu plánování s vysokými počátečními investicemi. Modely platby za použití založené na spotřebě umožňují flexibilitu tváří v tvář kolísající poptávce, ale při intenzivním používání mohou vést k exponenciálně rostoucím nákladům. Modely předplatného zjednodušují finanční plánování, ale nesou riziko placení za nevyužitou kapacitu. Freemium přístupy lákají zákazníky bezplatnými základními funkcemi, ale náklady mohou s rozšiřováním rychle vzrůst.

Praktický příklad ilustruje ekonomický rozměr. Společnost s deseti zaměstnanci, z nichž každý tráví osm hodin týdně reportingem, stráví tímto úkolem ročně 3 600 pracovních hodin. Řešení umělé inteligence, které tento čas zkrátí na jednu hodinu na report, ušetří ročně 2 700 pracovních hodin. Při průměrné hodinové sazbě 50 EUR to odpovídá úspoře nákladů 135 000 EUR ročně. I při implementačních nákladech 80 000 EUR se investice vrátí do sedmi měsíců.

Celková analýza investic do umělé inteligence ukazuje, že společnosti s nejvyšší úrovní vyspělosti umělé inteligence vykazují až o šest procentních bodů vyšší návratnost investic než organizace s omezeným přijetím. Téměř dvě třetiny uživatelů umělé inteligence, konkrétně 65 procent, jsou se svými generativními řešeními umělé inteligence spokojeny. To podtrhuje, že ekonomická hodnota umělé inteligence není hypotetická, ale měřitelná a dosažitelná.

Řízení, ochrana údajů a dodržování předpisů

Evropské obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR) a zákon EU o umělé inteligenci vytvářejí regulační rámec, který nejen umožňuje, ale i efektivně nařizuje interní platformy umělé inteligence. GDPR ze své podstaty vyžaduje odpovědnost, minimalizaci dat, omezení účelu a transparentnost při zpracování osobních údajů. Tyto požadavky zásadně kolidují s obchodními modely mnoha externích poskytovatelů umělé inteligence, které jsou založeny na sběru dat, trénování modelů s využitím zákaznických dat a neprůhledných rozhodovacích procesech.

Zákon o umělé inteligenci zavádí klasifikaci systémů umělé inteligence na základě rizik, od zakázaných přes vysoce rizikové až po minimálně rizikové. Tato kategorizace vyžaduje komplexní dokumentaci, testování, procesy řízení a lidský dohled nad vysoce rizikovými systémy. Organizace musí být schopny prokázat, že jejich systémy umělé inteligence neprodukují diskriminační účinky, jsou transparentní v jejich rozhodovacích procesech a jsou průběžně monitorovány z hlediska zaujatosti.

Datová suverenita se vyvíjí ve strategický imperativ. Vztahuje se na schopnost států nebo organizací udržovat si kontrolu nad svými daty bez ohledu na to, kde jsou fyzicky uložena nebo zpracována. Suverénní systémy umělé inteligence ukládají a spravují modely a data umělé inteligence a zároveň dodržují národní nebo regionální předpisy a omezení. Kontrolují, kdo má přístup k datům a kde jsou modely trénovány.

Implementace systémů umělé inteligence v souladu s GDPR vyžaduje několik klíčových opatření. Ochrana soukromí již v návrhu a ochrana soukromí ve výchozím nastavení musí být od samého začátku integrovány do architektury systému. Posouzení vlivu na ochranu osobních údajů je povinné prakticky pro všechny moderní nástroje umělé inteligence kvůli vysokému riziku pro práva subjektů údajů. Komplexní dokumentace všech toků dat, účelů zpracování a bezpečnostních opatření je nezbytná. Standardní smluvní doložky pro mezinárodní přenosy dat jsou nezbytné, když data opouštějí EU.

Praktická implementace těchto požadavků se v jednotlivých scénářích nasazení značně liší. Cloudová řešení od velkých amerických poskytovatelů často fungují v rámci rámce EU-USA pro ochranu osobních údajů, který je však po rozsudku ve věci Schrems II vystaven zvýšené právní nejistotě. Společnosti musí provádět posouzení dopadu přenosů a prokazovat, že přenosy údajů splňují požadavky GDPR.

Ukládání dat z výzev k zadání představuje zvláštní riziko. Google Gemini ukládá výzvy k zadání až 18 měsíců, což může způsobit značné problémy s dodržováním předpisů, pokud jsou osobní údaje zadány náhodně. Microsoft Copilot sice nabízí komplexní nástroje pro správu s Microsoft Purview, ale aby byly efektivní, musí být správně nakonfigurovány. ChatGPT Enterprise umožňuje oddělení dat o používání a školení a nabízí umístění serverů v EU, ale vyžaduje příslušné smluvní ujednání.

Vlastní interní platforma umělé inteligence nabízí zásadní výhody. Data nikdy neopouštějí firemní infrastrukturu, což minimalizuje rizika pro ochranu soukromí dat a zjednodušuje dodržování předpisů. Úplné kontroly nad omezeními přístupu, postupy zpracování a auditovatelností je automaticky dosaženo prostřednictvím interní správy. Společnosti si mohou přizpůsobit zásady správy a řízení specificky svým potřebám, aniž by se musely spoléhat na obecné zásady dodavatelů.

Formální strukturu řízení AI by měla zavést vedení na úrovni C, ideálně s vedoucím pracovníkem pro AI nebo výborem pro řízení AI. Tato úroveň vedení musí zajistit, aby strategie AI byly v souladu s celkovými obchodními cíli. Jasné role a odpovědnosti správců dat, vedoucích pracovníků AI a pracovníků pro dodržování předpisů jsou zásadní. Vypracování opakovatelných zásad AI, které slouží jako standardy na úrovni služeb, usnadňuje škálování a nástup nových zaměstnanců.

Past závislosti na dodavateli a důležitost interoperability

Závislost na dodavateli se v době umělé inteligence stává kritickým strategickým rizikem. Spoléhání se na proprietární ekosystémy jednotlivých poskytovatelů dlouhodobě omezuje flexibilitu, zvyšuje náklady a omezuje přístup k inovacím mimo zvolený systém. Tato závislost se vyvíjí postupně prostřednictvím řady zdánlivě pragmatických individuálních rozhodnutí a často se projeví až tehdy, když se přechod k jinému dodavateli stal již neúnosně drahým.

Mechanismy uzamčení dodavatele jsou rozmanité. Proprietární API vytvářejí technické závislosti, protože kód aplikace je psán přímo na rozhraní specifických pro dodavatele. Migraci dat komplikují proprietární formáty a vysoké poplatky za odeslání dat. Smluvní závazky s dlouhodobými závazky snižují vyjednávací sílu. K uzamčení procesů dochází, když jsou týmy školeny výhradně na nástrojích jednoho dodavatele. Náklady na změnu dodavatele – technické, smluvní, procedurální a datové – se v průběhu času exponenciálně zvyšují.

Téměř polovina německých firem přehodnocuje svou cloudovou strategii kvůli obavám z rostoucích nákladů a závislosti. Již 67 procent organizací se aktivně snaží vyhnout nadměrné závislosti na jednotlivých poskytovatelích technologií umělé inteligence. Tato čísla odrážejí rostoucí povědomí o strategických rizicích proprietárních platforem.

Náklady spojené se závislostí se projevují na několika úrovních. Zvýšení cen nelze kompenzovat přechodem ke konkurenci, pokud je migrace technicky nebo ekonomicky neproveditelná. Inovační zpoždění vzniká, když se pokročilé modely nebo technologie stanou dostupnými mimo zvolený ekosystém, ale nelze je využít. Vyjednávací síla se snižuje, když dodavatel ví, že zákazník je fakticky v pasti. Strategická agilita se ztrácí, když je vlastní plán svázán s plánem dodavatele.

Hypotetický příklad ilustruje problém. Maloobchodní společnost investuje značné prostředky do komplexní marketingové platformy s umělou inteligencí svého poskytovatele. Když specializovaný konkurent nabídne výrazně lepší prediktivní model odchodu zákazníků, společnost zjistí, že přechod na jiného poskytovatele je nemožný. Hluboká integrace proprietárních API původního poskytovatele se systémy zákaznických dat a realizací kampaní znamená, že přestavba by trvala déle než rok a stála by miliony.

Interoperabilita funguje jako protilátka proti závislosti na dodavateli. Znamená schopnost různých systémů, nástrojů a platforem umělé inteligence bezproblémově spolupracovat bez ohledu na jejich dodavatele nebo základní technologii. Tato interoperabilita funguje na třech úrovních. Interoperabilita na úrovni modelu umožňuje použití více modelů umělé inteligence od různých dodavatelů v rámci stejného pracovního postupu bez změn infrastruktury. Interoperabilita na úrovni systému zajišťuje, že podpůrná infrastruktura, jako je promptní správa, ochranné zábradlí a analytika, funguje konzistentně napříč různými modely a platformami. Interoperabilita na úrovni dat se zaměřuje na standardizované datové formáty, jako jsou schémata a embeddingy JSON, pro hladkou výměnu dat.

Standardy a protokoly hrají ústřední roli. Protokoly pro komunikaci mezi agenty vytvářejí společný jazyk, který umožňuje systémům umělé inteligence vyměňovat si informace a delegovat úkoly bez lidského zásahu. Mesh Communication Protocol vytváří otevřenou a škálovatelnou síť, ve které mohou agenti umělé inteligence spolupracovat bez nadbytečné práce. Tyto protokoly představují krok směrem k otevřeným ekosystémům umělé inteligence, které se vyhýbají závislosti na konkrétním dodavateli.

Modulární architektura, navržená tak, aby chránila před závislostmi, umožňuje nahradit jednotlivé komponenty umělé inteligence bez nutnosti kompletní přepracování systému. Technologicky nezávislá platforma například umožňuje změnu základního modelu velkého jazyka (Language Model) bez nutnosti reimplementace celé aplikace. Tento přístup snižuje závislost na jediném technologickém stacku o více než 90 procent.

Platformy bez kódování dále posilují nezávislost na externích vývojářích a zvyšují autonomii obchodních oddělení. Když si firemní uživatelé mohou sami konfigurovat a přizpůsobovat pracovní postupy, snižuje se závislost na specializovaných vývojových týmech, které mohou být obeznámeny pouze s ekosystémem konkrétního dodavatele.

Strategické doporučení proto zní: vědomě vstupovat do závislostí, ale chránit kritické oblasti. Pro kritické procesy by měly být plánovány alternativy a možnosti ukončení. Udržovat ochotu experimentovat s novými službami, ale hluboce je integrovat až po důkladném vyhodnocení. Průběžně sledovat stav poskytovatelů a dostupnost alternativ. V případě změny tržních podmínek nebo potřeb uplatňovat evoluční adaptační strategii.

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Organizační připravenost a krize kompetencí

Technologická dostupnost řešení v oblasti umělé inteligence se automaticky nepromítá do připravenosti organizace na jejich efektivní využití. Rozdíl v dovednostech v oblasti umělé inteligence popisuje nesoulad mezi rychle rostoucí poptávkou po pozicích souvisejících s umělou inteligencí a dostupnými kvalifikovanými talenty. Více než 60 procent společností má potíže s náborem odborníků na umělou inteligenci. Tento rozdíl ovlivňuje nejen dovednosti v oblasti kódování nebo datové vědy, ale také kombinaci technických znalostí, obchodní prozíravosti, schopnosti řešit problémy a etických aspektů.

Globální nedostatek talentů v oblasti umělé inteligence dosáhne do roku 2025 kritických rozměrů. Poptávka převýší nabídku v poměru 3,2:1 napříč všemi klíčovými rolími, s více než 1,6 miliony volných pozic a pouze 518 000 kvalifikovanými kandidáty. Nejzávažnější úzká místa budou vykazovat v oblasti rozvoje LLM, MLOps a etiky v oblasti umělé inteligence, přičemž poptávka bude nad 85 ze 100, ale nabídka pod 35 ze 100. Průměrná doba obsazení pozic v oblasti umělé inteligence bude šest až sedm měsíců.

Očekávané platy pro pozice v oblasti umělé inteligence jsou o 67 procent vyšší než pro tradiční softwarové pozice, s meziročním růstem o 38 procent napříč všemi úrovněmi zkušeností. Tato cenová dynamika odráží základní nerovnováhu mezi nabídkou a poptávkou a pro mnoho organizací představuje nábor finanční výzvu.

Umělá inteligence nemění jen technologické systémy, ale také organizační struktury, pracovní procesy a firemní kulturu. Řízení změn se stává kritickým faktorem úspěchu pro implementace umělé inteligence. Studie společnosti IBM z roku 2022 identifikuje nedostatek znalostí jako největší problém při používání umělé inteligence. I technologickí giganti jako Microsoft se zpočátku potýkali s tím, aby své zaměstnance přesvědčili o výhodách umělé inteligence a předali jim potřebné dovednosti.

Úspěšná integrace umělé inteligence vyžaduje komplexní školicí programy a iniciativy v oblasti řízení změn, které zahrnují všechny zaměstnance. Tato opatření vedou k většímu přijetí technologií umělé inteligence a ke zlepšení dovedností pracovní síly. Společnost JPMorgan Chase vyvinula platformu COiN pro využití strojového učení k analýze právních dokumentů, čímž se při zpracování 12 000 smluv ročně ušetří přibližně 360 000 pracovních hodin. Úspěch však závisí na tom, zda se zaměstnanci naučí umělou inteligenci používat a zda budou ochotni tak činit.

Připravenost organizací na umělou inteligenci zahrnuje více než jen technologické předpoklady. Vyžaduje souhru technických a měkkých dovedností, organizační sladěnost a schopnost budovat důvěru v umělou inteligenci. Mezi klíčové faktory připravenosti patří důvěra, podpora managementu, data, dovednosti, strategická sladěnost, zdroje, kultura, inovativnost, manažerské schopnosti, adaptabilita, infrastruktura, konkurenceschopnost, náklady, organizační struktura a velikost.

Klíčovou charakteristikou, která přímo přispívá ke kultuře připravené na AI, je organizační kultura založená na datech. Organizace, které se rozhodují na základě dat a důkazů, nikoli intuice nebo tradic, mají větší pravděpodobnost, že budou připraveny na AI. Kultura založená na datech zajišťuje, že zaměstnanci na všech úrovních mají nástroje a přístup k integraci AI do svých každodenních rozhodovacích procesů.

Role manažerů změn v oblasti umělé inteligence (AI) nabývá na významu. Tito profesionálové podporují organizace v úspěšném řízení transformace, kterou přináší umělá inteligence. Zaměřují se zejména na podporu zaměstnanců během tohoto procesu změn s cílem podpořit přijetí řešení umělé inteligence, zmírnit úzkosti a podpořit ochotu přijmout změnu. Mezi jejich úkoly patří plánování, řízení a implementace procesů změn; vývoj strategií změn; komunikace vize a přínosů; vedení workshopů a setkání se zpětnou vazbou; analýza potřeb změn a překážek jejich přijetí; a vývoj školicích a komunikačních opatření.

Paradoxně může správa interní platformy umělé inteligence usnadnit rozvoj dovedností. Místo toho, aby se zaměstnanci museli potýkat s různými externími nástroji a jejich odlišnými rozhraními, nabízí centrální platforma konzistentní prostředí pro učení a experimentování. Lze vyvíjet standardizované školicí programy, které jsou přizpůsobeny konkrétní platformě. Předávání znalostí je zjednodušeno, když všichni používají stejný systém.

Pouze šest procent zaměstnanců se cítí při používání umělé inteligence ve svých rolích velmi dobře, zatímco téměř třetina se s tím cítí značně nepříjemně. Tento rozpor mezi technologickou dostupností a lidskými schopnostmi je třeba řešit. Výzkum identifikuje dovednosti v řešení problémů, adaptabilitu a ochotu učit se jako klíčové kompetence pro řízení budoucnosti řízené umělou inteligencí.

Pokud se tyto nedostatky v dovednostech neřeší, může to vést k odchodu zaměstnanců, vyšší fluktuaci a snížené výkonnosti organizace. Čtyřicet tři procent zaměstnanců, kteří plánují opustit své pozice, upřednostňuje příležitosti k školení a rozvoji. Zaměstnavatelé, kteří investují do těchto oblastí, si mohou nejen udržet talenty, ale také posílit svou reputaci progresivní organizace.

Dynamika trhu a budoucí vývoj

Platformy umělé inteligence procházejí obdobím rychlé konsolidace a diferenciace. Na jedné straně dominují hyperškálovači jako Microsoft Azure AI, AWS Bedrock a Google Vertex AI se svými integrovanými systémy infrastruktury, identity a fakturace. Tito poskytovatelé využívají své stávající cloudové ekosystémy k ochraně účtů před vytlačováním. Poskytovatelé čistě cloudových řešení jako OpenAI, Anthropic a Databricks na druhé straně posouvají hranice, pokud jde o velikost modelu, váhu vydání a rozšiřitelnost ekosystému.

Aktivita v oblasti fúzí a akvizic v roce 2024 překročila 50 miliard dolarů, přičemž významnými příklady jsou investice společnosti Meta ve výši 15 miliard dolarů do Scale AI a kolo financování Databricks ve výši 15,25 miliard dolarů. Společný návrh hardwaru se objevuje jako nový příkop, přičemž čipy TPU v5p od Googlu a Trainium2 od Amazonu slibují snížení ceny za token a lákají zákazníky k proprietárním běhovým prostředím.

Softwarová složka v roce 2024 ovládala 71,57 procenta trhu s platformami umělé inteligence, což odráží silnou poptávku po integrovaných prostředích pro vývoj modelů, která sjednocují příjem dat, orchestraci a monitorování. Služby, i když menší, se rozrůstají složenou roční mírou růstu (CAGR) 15,2 procenta, protože společnosti hledají podporu v oblasti návrhu a provozu, aby zkrátily cykly návratnosti investic.

Cloudové konfigurace tvořily v roce 2024 64,72 procenta trhu s platformami umělé inteligence a předpokládá se, že poroste nejrychleji s průměrnou roční mírou růstu 15,2 procenta. Nicméně, lokální a edge uzly zůstávají nezbytné v oblasti zdravotní péče, financí a veřejného sektoru, kde platí pravidla datové suverenity. Hybridní orchestrátory, které abstraktně lokalizují, umožňují organizacím centrálně trénovat a zároveň odvozovat data z edge sítě, čímž vyvažují latenci a dodržování předpisů.

Obzvláště pozoruhodný je posun směrem k soukromé/edge AI pro datovou suverenitu, poháněný EU a rozšiřující se do asijsko-pacifického regionu a regulovaného sektoru v USA, s odhadovaným dopadem 1,7 % na dlouhodobou složenou roční míru růstu (CAGR). Regulační tlak na auditovatelnost modelů, vedený EU a čekající na přijetí na federální úrovni v USA, přidává k dlouhodobé CAGR dalších 1,2 %.

V Německu je situace smíšená. Zatímco absolutní využití umělé inteligence ve firmách dosahuje 11,6 procenta, což překračuje průměr EU ve výši osmi procent, toto využití od roku 2021 překvapivě stagnuje. Tato stagnace kontrastuje s dynamickým rozvojem aplikací GenAI, jako je ChatGPT, a vzhledem k pozitivním účinkům na produktivitu se zdá být neintuitivní.

Podrobnější analýza však odhaluje významný nárůst. Pokud zahrneme i společnosti, které v předchozích průzkumech uváděly používání umělé inteligence, ale v roce 2023 ne – pravděpodobně proto, že procesy umělé inteligence jsou natolik integrované, že je respondenti již nepovažují za důležité –, objeví se v roce 2023 jasný nárůst používání umělé inteligence ve srovnání s rokem 2021. To naznačuje normalizaci umělé inteligence v obchodních procesech.

91 procent německých firem nyní vnímá generativní umělou inteligenci jako důležitý faktor pro svůj obchodní model a budoucí tvorbu hodnoty, oproti pouhým 55 procentům v loňském roce. 82 procent plánuje v příštích dvanácti měsících více investovat a více než polovina plánuje zvýšení rozpočtu alespoň o 40 procent. 69 procent si vytvořilo strategii pro generativní umělou inteligenci, což je o 38 procent více než v roce 2024.

Mezi výhody, které firmy od umělé inteligence očekávají, patří zvýšení inovací, efektivity, prodeje a automatizace, stejně jako příležitosti k růstu produktů a produktů. Problémem však zůstává nedokončené řízení, etické pokyny a školení a důvěryhodné používání umělé inteligence je i nadále klíčovou překážkou.

Agentní umělá inteligence bude v příštích pěti letech dominovat expanzi rozpočtů na IT a v roce 2029 dosáhne více než 26 procent globálních výdajů na IT, přičemž v roce 2029 dosáhne 1,3 bilionu dolarů. Tato investice, poháněná růstem aplikací a systémů pro správu flotil agentů s využitím umělé inteligence, signalizuje transformaci v rámci podnikových IT rozpočtů, zejména v oblasti softwaru, směrem k investičním strategiím vedeným produkty a službami založenými na agentní umělé inteligenci.

Prognóza ukazuje jasnou souvislost mezi růstem výdajů na umělou inteligenci a důvěrou IT lídrů, že efektivní využívání umělé inteligence může být hnací silou budoucího obchodního úspěchu. Poskytovatelé aplikací a služeb, kteří zaostávají v integraci umělé inteligence do svých produktů a nedokážou je vylepšit pomocí agentů, riskují ztrátu podílu na trhu ve prospěch společností, které se rozhodly umístit umělou inteligenci do centra svého plánu vývoje produktů.

Odhaduje se, že trh s umělou inteligencí v Německu dosáhne v roce 2025 více než devíti miliard eur a do roku 2031 by měl vzrůst na 37 miliard eur, což představuje roční tempo růstu, které výrazně převyšuje celkový ekonomický rozvoj. Německá startupová krajina v oblasti umělé inteligence v roce 2024 zahrnovala 687 startupů, což odpovídá meziročnímu růstu o 35 procent. Berlín a Mnichov dominují v oblasti startupů v oblasti umělé inteligence a představují přibližně 50 procent všech startupů v oblasti umělé inteligence v zemi.

73 procent firem v Německu se domnívá, že jasné předpisy v oblasti umělé inteligence mohou evropským společnostem nabídnout konkurenční výhodu, pokud budou správně implementovány. To podtrhuje příležitost, kterou nabízí evropský regulační přístup: Důvěryhodná umělá inteligence vyrobená v Evropě se může stát rozlišovacím faktorem.

Matice strategických rozhodnutí pro scénáře nasazení

Volba mezi cloudovými, on-premise a hybridními modely nasazení pro platformy umělé inteligence se neřídí univerzální logikou, ale musí odrážet specifické požadavky, omezení a strategické priority každé organizace. Každý model nabízí odlišné výhody a nevýhody, které je třeba pečlivě zvážit s ohledem na obchodní cíle.

Modely nasazení v místních systémech nabízejí maximální zabezpečení a kontrolu nad daty a duševním vlastnictvím. Nejlépe se zde zpracovávají vysoce citlivá data, duševní vlastnictví nebo data podléhající přísným požadavkům na dodržování předpisů, jako například ve finančním nebo zdravotním sektoru. Vysoká přizpůsobitelnost umožňuje přizpůsobit modely specifickým potřebám. Potenciálně nižší latence pro kritické aplikace v reálném čase je výsledkem lokálního zpracování. Nákladové výhody při škálování vyplývají z možností kapitalizace a nižších variabilních transakčních nákladů.

Mezi výzvy spojené s on-premise řešeními patří vysoké počáteční investice do infrastruktury, delší implementační doby, potřeba interních odborníků na údržbu a aktualizace a omezená škálovatelnost ve srovnání s elasticitou cloudu. Tyto výzvy lze zmírnit výběrem partnera, který může nabídnout standardní produkt, konfigurační služby a podporu pro on-premise nasazení.

Nasazení v cloudu nabízí rychlou návratnost investic pro počáteční experimentování nebo ověření konceptu. Jsou vyžadovány nižší počáteční rozpočty, protože nejsou nutné žádné investice do hardwaru. Automatická škálovatelnost umožňuje přizpůsobení se kolísajícím pracovním zátěžím. Rychlé uvedení standardních produktů do provozu urychluje tvorbu hodnoty. Dodavatel se stará o údržbu, redundanci a škálovatelnost.

Nevýhody cloudových řešení se projevují v potenciálně exponenciálně rostoucích nákladech s intenzivním používáním, jelikož modely platby za použití se při velkých objemech prodražují. Omezená konkurenční diferenciace vzniká, protože konkurenti mohou používat stejná běžně dostupná řešení. Vlastnictví dat a modelů zůstává u poskytovatele, což vytváří problémy s ochranou soukromí, zabezpečením a závislostí na dodavateli. Omezená přizpůsobitelnost omezuje pokročilé experimentování.

Hybridní cloudové modely kombinují výhody obou přístupů a zároveň řeší jejich omezení. Citlivé úlohy umělé inteligence běží na holém železe nebo privátních klastrech z důvodu dodržování předpisů, zatímco méně kritické školení je přesměrováno do veřejného cloudu. Ustálené úlohy běží na privátní infrastruktuře, zatímco elasticita veřejného cloudu se používá pouze v případě potřeby. Datová suverenita je zajištěna uchováváním citlivých dat v místních prostorách a zároveň využíváním škálování veřejného cloudu tam, kde je to povoleno.

Akcelerace umělé inteligence prostřednictvím generativní umělé inteligence, rozsáhlých jazykových modelů a vysoce výkonných výpočetních úloh mění požadavky na infrastrukturu. Firmy potřebují přístup ke clusterům GPU, vysokorychlostní sítě a propojení s nízkou latencí, která nejsou rovnoměrně rozložena mezi poskytovateli. V multicloudových prostředích si podniky vybírají poskytovatele na základě specializace na umělou inteligenci, jako jsou služby TPU od Googlu nebo integrace OpenAI od Azure. V hybridních cloudových prostředích běží citlivé úlohy umělé inteligence lokálně, zatímco školení je outsourcováno do veřejného cloudu.

Regulační tlaky se celosvětově stupňují. Zákon EU o digitální operační odolnosti (Digital Operational Resilience Act), kalifornský zákon CPRA a nové mandáty týkající se datové suverenity v regionu Asie a Tichomoří vyžadují, aby podniky měly přehled o umístění dat a kontrolu nad nimi. Multicloud nabízí geografickou flexibilitu, která umožňuje ukládání dat v jurisdikcích, kde to vyžadují předpisy. Hybridní cloud poskytuje záruku suverenity tím, že citlivá data uchovává v místních prostorách a zároveň využívá škálování veřejného cloudu tam, kde je to povoleno.

Praktická implementace spravovaného řešení umělé inteligence jako interní platformy obvykle sleduje strukturovaný přístup. Nejprve se definují cíle a požadavky a provede se podrobná analýza, zda, jak a kde má použití umělé inteligence smysl. Výběr technologie a architektonický návrh zohledňují modulární komponenty, které lze flexibilně vyměňovat. Integrace a příprava dat tvoří základ pro vysoce výkonné modely. Vývoj modelu a nastavení MLOps zavádějí procesy kontinuálního nasazování a monitorování.

Mezi výsledné výhody interní platformy umělé inteligence patří zkrácení doby vývoje díky standardizaci a opětovnému použití, automatizované procesy pro školení, nasazení a monitorování, bezpečná integrace do stávajících systémů s ohledem na všechny požadavky na dodržování předpisů a úplná kontrola nad daty, modely a infrastrukturou.

Platforma umělé inteligence jako strategická infrastruktura

Spravovaná interní platforma umělé inteligence jakožto spravované řešení umělé inteligence představuje mnohem více než jen technologické rozhodnutí. Představuje strategický posun se zásadními důsledky pro konkurenceschopnost, digitální suverenitu, organizační agilitu a dlouhodobou inovační schopnost. Důkazy z tržních dat, zkušeností společností a vývoje regulace se shodují k jasnému obrazu: Společnosti, které to s přijetím umělé inteligence myslí vážně, potřebují ucelenou strategii platformy, která vyvažuje řízení, flexibilitu a tvorbu hodnoty.

Ekonomické zdůvodnění argumentuje pro diferencovaný přístup. Zatímco externí cloudové služby nabízejí nízké vstupní bariéry a rychlé experimentování, nákladové struktury se s rostoucím rozsahem systémů dramaticky mění ve prospěch interních řešení. Celkové náklady na vlastnictví je nutné zohlednit v celém životním cyklu, včetně skrytých nákladů v důsledku závislosti na dodavateli, úniku dat a nedostatku kontroly. Organizace s intenzivním využíváním umělé inteligence a přísnými požadavky na dodržování předpisů často nacházejí ekonomicky a strategicky optimální řešení v on-premise nebo hybridních modelech.

Regulační prostředí v Evropě, s GDPR a zákonem o umělé inteligenci (AI Act), činí interní firemní kontrolu nad systémy umělé inteligence nejen žádoucí, ale stále více nezbytnou. Datová suverenita se vyvíjí z příjemné nutnosti v nutnost. Schopnost kdykoli prokázat, kde jsou data zpracovávána, kdo k nim má přístup, jak byly modely trénovány a na jakém základě jsou činěna rozhodnutí, se stává nezbytným faktorem pro dodržování předpisů. Externí služby umělé inteligence často nemohou tyto požadavky splnit, nebo jen se značným dodatečným úsilím.

Riziko závislosti na určitém dodavateli je reálné a zvyšuje se s každou proprietární integrací. Modulární architektury, otevřené standardy a interoperabilita musí být od samého začátku zabudovány do strategií platformy. Schopnost vyměňovat si komponenty, přepínat mezi modely a migrovat na nové technologie zajišťuje, že se organizace nestane vězněm ekosystému dodavatelů.

Organizační rozměr by se neměl podceňovat. Dostupnost technologií automaticky nezaručuje schopnost je efektivně využívat. Rozvoj dovedností, řízení změn a budování kultury založené na datech vyžadují systematické investice. Interní platforma může tyto procesy usnadnit prostřednictvím konzistentního prostředí, standardizovaného školení a jasných odpovědností.

Dynamika trhu ukazuje, že investice do umělé inteligence rostou exponenciálně a agentická umělá inteligence představuje další fázi vývoje. Společnosti, které nyní pokládají základy pro škálovatelnou, flexibilní a bezpečnou infrastrukturu umělé inteligence, se připravují na nadcházející vlnu autonomních systémů. Volba spravované platformy umělé inteligence není rozhodnutím proti inovacím, ale spíše rozhodnutím pro udržitelné inovační schopnosti.

Nakonec se vše scvrkává na otázku kontroly. Kdo ovládá data, modely, infrastrukturu a tedy i schopnost generovat hodnotu z umělé inteligence? Externí závislosti se mohou z krátkodobého hlediska zdát jako výhodné, ale z dlouhodobého hlediska delegují klíčové strategické kompetence na třetí strany. Interní platforma umělé inteligence jako spravované řešení umělé inteligence je způsob, jak si organizace mohou udržet kontrolu – nad svými daty, svou inovativní kapacitou a v konečném důsledku i svou budoucností v prostředí a ekonomice, které jsou stále více řízeny umělou inteligencí.

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn