Odchodzenie od rozwiązań „zrób to sam”: dlaczego zarządzane usługi AI zapoczątkowują industrializację AI

Usługi zarządzane w sztucznej inteligencji: nowa gospodarka transformacji cyfrowej

Brakuje 244 000 wykwalifikowanych pracowników: jak niemieckie MŚP rozwiązują dylemat sztucznej inteligencji

Globalny rynek sztucznej inteligencji dynamicznie rośnie, ale rozczarowanie szerzy się w zarządach i działach IT europejskich firm. Firmy coraz częściej znajdują się w kosztownym „czyśćcu pilotażu”, zawieszone między wykonalnością techniczną a opłacalnością ekonomiczną.

Sytuacja ta jest szczególnie dotkliwa w Europie ze względu na wyjątkowy zestaw okoliczności. Ogromny niedobór wykwalifikowanych pracowników – w samych Niemczech brakuje prawie ćwierć miliona ekspertów STEM – zbiega się z najsurowszym systemem regulacyjnym na świecie. Wraz z wejściem w życie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) i istniejącymi przeszkodami wynikającymi z RODO, wewnętrzne opracowywanie systemów AI („build”) nie jest już tylko kwestią zasobów, ale nieobliczalnym ryzykiem braku zgodności. Całkowity koszt posiadania (TCO) modeli zastrzeżonych często przekracza wszystkie początkowe plany budżetowe w pierwszym roku działania, co wynika z ukrytych kosztów konserwacji, energii i walki z dryfem modelu.

W tym artykule analizujemy, dlaczego znajdujemy się w punkcie zwrotnym: przejście z fazy eksperymentalnej do skalowania przemysłowego wymaga odejścia od romantycznego rozwoju wewnętrznego na rzecz profesjonalnych usług zarządzanych. Analizujemy, w jaki sposób strategiczny outsourcing („zakup”) pozwala firmom nie tylko uniknąć pułapki kosztów, ale także odzyskać suwerenność technologiczną, zwalczać sztuczną inteligencję i wreszcie osiągnąć zwrot z inwestycji (ROI) obiecywany przez transformację cyfrową. Dowiedz się, dlaczego zarządzane usługi AI to nie tylko alternatywa, ale ekonomicznie atrakcyjna odpowiedź na wyzwania nowej gospodarki opartej na AI.

Kiedy suwerenność spotyka się z szybkością: dlaczego Europa potrzebuje własnej ścieżki do industrializacji sztucznej inteligencji

Rynek sztucznej inteligencji jako usługi (AIaaS) przechodzi okres wykładniczego wzrostu, który jest zarówno bezprecedensowy, jak i niestabilny. Podczas gdy prognozy wskazują, że globalny rynek AIaaS wzrośnie z 12,7 miliarda dolarów w 2024 roku do prognozowanego rocznego wzrostu na poziomie 30,6% do 2034 roku, wyłania się niepokojąca rzeczywistość: 95% wszystkich projektów AI w przedsiębiorstwach nie generuje wymiernej wartości biznesowej. Ta rozbieżność między inwestycjami a tworzeniem wartości definiuje centralne wyzwanie współczesnych strategii cyfryzacji. Oznacza ona przejście od eksperymentalnego wdrażania technologii do wdrożenia na skalę przemysłową, gdzie usługi zarządzane działają jak katalizator.

Europa stoi w obliczu wyjątkowej sytuacji. Europejski rynek usług zarządzanych osiągnął wartość 52,09 mld USD w 2024 r. i oczekuje się, że do 2029 r. wzrośnie do 100,04 mld USD, przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 13,94%. Niemcy, jako największa gospodarka UE, znacząco przyczyniają się do tego wzrostu, osiągając wartość rynku sztucznej inteligencji na poziomie 52,94 mld EUR. Jednak za tymi liczbami kryje się złożona kombinacja wymogów regulacyjnych, strukturalnych niedoborów umiejętności oraz strategicznych roszczeń dotyczących suwerenności, które zmuszają europejskie firmy do podejmowania zasadniczo odmiennych decyzji niż ich konkurenci z USA czy Azji.

Anatomia porażki: dlaczego wewnętrzne systemy AI stają się pułapką kosztową

Wskaźnik sukcesu projektów AI rysuje przerażający obraz obecnej rzeczywistości wdrożeniowej. Najnowsze dane S&P Global pokazują, że 42% firm zakończy większość swoich inicjatyw AI do 2025 roku, co stanowi drastyczny wzrost w porównaniu z 17% w roku poprzednim. Jeszcze bardziej alarmujący jest fakt, że średnio 46% wszystkich proof-of-concept nigdy nie trafia do produkcji. Liczby te oznaczają katastrofę finansową, która wykracza daleko poza bezpośrednie koszty projektu.

Przyczyny tego wskaźnika niepowodzeń leżą przede wszystkim nie w ograniczeniach technologicznych, lecz w systematycznej, niewłaściwej alokacji zasobów i uwagi. Siedemdziesiąt procent problemów wdrożeniowych wynika z problemów ludzkich i procesowych, podczas gdy tylko dziesięć procent ma charakter algorytmiczny – mimo że te ostatnie często pochłaniają większość energii organizacji. Ta nierównowaga prowadzi do dewastującej gospodarki porażek.

Firma średniej wielkości, decydująca się na rozwój własny, musi ponieść początkową inwestycję w wysokości od 200 000 do 1 miliona euro. Kwota ta obejmuje zakup sprzętu, konfigurację infrastruktury oraz początkowe koszty osobowe. Jednak całkowity koszt posiadania (TCO) przedstawia znacznie bardziej ponury obraz. Analizy pokazują, że początkowa inwestycja w sprzęt stanowi zaledwie 33% całkowitych kosztów w okresie trzech lat. Pozostałe 67% przypada na koszty operacyjne, takie jak zużycie energii elektrycznej (z 40% narzutem na chłodzenie), koszty osobowe związane z administracją systemem oraz bieżące utrzymanie.

Niedobór wykwalifikowanych pracowników ma szczególnie dotkliwy wpływ. W Niemczech brakuje obecnie 244 000 specjalistów STEM, a liczba ta stale rośnie. Wynagrodzenia analityków danych wahają się od 53 000 do 70 000 euro na stanowiskach podstawowych, podczas gdy doświadczeni eksperci z siedmio- lub dziesięcioletnim doświadczeniem zarabiają od 300 000 do 500 000 euro rocznie. Główni badacze i pracownicy naukowi mogą zarabiać rocznie od 500 000 do 1 miliona euro. Same te koszty osobowe stanowią od dziesięciu do piętnastu procent typowych budżetów na AI, nawet zanim jakikolwiek model zostanie wdrożony.

Do tego dochodzi pułapka konserwacji. Dryf modelu, czyli stopniowe pogarszanie się jakości z powodu zmieniających się wzorców danych, wymusza ciągłe ponowne szkolenia. Proces ten pochłania o 22% więcej zasobów niż początkowy etap rozwoju i generuje bieżące koszty wynoszące od 15 do 30% całkowitych wydatków. Firmy, które nie doceniają tego ukrytego składnika kosztów, doświadczają przekroczenia budżetu o 30–40% już w pierwszym roku działalności.

Koszty utraconych możliwości dodatkowo pogłębiają ten dylemat. Typowy projekt budowlany potrzebuje od 12 do 24 miesięcy, aby osiągnąć gotowość produkcyjną – o ile w ogóle zostanie osiągnięta. W tym czasie konkurenci generują już wymierną wartość biznesową dzięki procesom wspieranym przez sztuczną inteligencję. Trzymiesięczne opóźnienie, na przykład spowodowane wewnętrznymi procesami koordynacyjnymi, takimi jak negocjacje z radą zakładową w Niemczech, może skutkować kosztami utraconych możliwości w wysokości 50 000 euro z powodu utraconego wzrostu efektywności. Jeśli projekt zakończy się całkowitym fiaskiem, inwestycja w wysokości 200 000 euro przekształca się w całkowitą stratę bez żadnego zwrotu.

Paradoks regulacyjny: w jaki sposób ustawa UE o sztucznej inteligencji sprawia, że ​​zarządzane usługi stają się strategicznym imperatywem

Wraz z wejściem w życie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) w 2024 roku i jej pełną skutecznością po 24-miesięcznym okresie przejściowym, Europa wkracza w nową erę regulacji technologii. Rozporządzenie ustanawia podejście oparte na ryzyku, które klasyfikuje systemy AI do czterech kategorii: ryzyko niedopuszczalne, ryzyko wysokie, ryzyko ograniczone i ryzyko minimalne. Systemy wysokiego ryzyka, takie jak te wykorzystywane w infrastrukturze krytycznej, zatrudnieniu lub egzekwowaniu prawa, podlegają kompleksowej dokumentacji, monitorowaniu i wymogom jakościowym.

Dla dostawców i operatorów takich systemów oznacza to znaczny wzrost złożoności w zakresie zgodności. Muszą oni tworzyć dokumentację techniczną, wdrażać systemy zarządzania jakością, przechodzić audyty zewnętrzne, umieszczać oznakowania CE i rejestrować swoje systemy w bazie danych UE. Kary są naliczane na podstawie RODO i mogą sięgać nawet siedmiu procent globalnego rocznego obrotu. Samo przygotowanie się do tych wymogów angażuje znaczne zasoby wewnętrzne, których brakuje wielu firmom – zwłaszcza małym i średnim przedsiębiorstwom (MŚP).

Jednocześnie RODO ustanawia surowe wymogi dotyczące suwerenności danych, które ograniczają transgraniczny przepływ danych. Miejsce przechowywania danych, czyli obowiązek ich przechowywania w określonych granicach geograficznych, staje się twardym ograniczeniem dla systemów AI. Szyfrowanie danych w stanie spoczynku i w ruchu, kontrola dostępu oparta na rolach oraz polityka zerowego przechowywania danych w przypadku integracji z systemami zewnętrznymi stają się standardem. Wymagania te nie ograniczają się jedynie do pól wyboru dotyczących zgodności, ale są fundamentalnymi decyzjami architektonicznymi, które muszą być osadzone w systemach od samego początku.

To ilustruje paradoks regulacyjny: podczas gdy Europa wdraża najsurowsze na świecie wymogi dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją, jednocześnie spowalnia proces wdrażania ze względu na rosnącą złożoność. Firmy próbujące sprostać tym wymogom poprzez rozwój wewnętrzny muszą nie tylko zdobyć wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji, ale także zinternalizować wiedzę regulacyjną. Alternatywą są usługi zarządzane, które oferują zgodność z założeniami projektowymi jako integralną część obietnicy świadczenia usług.

Dostawcy usług zarządzanych o zasięgu europejskim integrują zgodność z RODO, gotowość do przestrzegania unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) oraz hosting lokalny w architekturze swoich platform. Biorą na siebie odpowiedzialność za ciągłe aktualizacje w odpowiedzi na zmieniające się wymogi prawne i zapewniają ścieżki audytu, które firmy mogą przedstawić podczas audytów. To przesunięcie ciężaru zapewnienia zgodności nie tylko redukuje koszty, ale także ryzyko prawne, które rośnie wykładniczo w dobie rosnącej cyfryzacji.

Logika ekonomiczna outsourcingu: całkowity koszt posiadania w porównaniu

Decyzja między budową, zakupem czy podejściem hybrydowym ostatecznie krystalizuje się w kalkulacji całkowitego kosztu posiadania (TCO). Szczegółowa analiza TCO pokazuje, dlaczego usługi zarządzane stanowią ekonomicznie racjonalny wybór dla zdecydowanej większości europejskich firm.

Rozważmy najpierw podejście do budowy. Nakłady inwestycyjne obejmują sprzęt obliczeniowy, taki jak klastry GPU, sprzęt sieciowy do szybkich połączeń oraz infrastrukturę pamięci masowej. Niewielka konfiguracja lokalna zaczyna się od około 30 000 euro kosztów sprzętu. Roczne koszty operacyjne obejmują zużycie energii i chłodzenie (około 3000 euro przy koszcie 0,12 euro za kilowatogodzinę), przydzielenie personelu stanowiącego zaledwie dziesięć procent czasu administratora systemu (15 000 euro przy pełnym wynagrodzeniu w wysokości 150 000 euro) oraz opłaty za konserwację i kolokację (2000 euro). Całkowite koszty roczne wynoszą zatem 30 000 euro, co daje całkowity koszt posiadania (TCO) w wysokości 90 000 euro w ciągu trzech lat – trzykrotnie wyższy niż początkowa inwestycja w sprzęt.

To obliczenie nie skaluje się liniowo wraz ze złożonością. Średniej wielkości firmy o bardziej rozbudowanych wymaganiach mogą szybko wymagać początkowych inwestycji w wysokości od 100 000 do 500 000 euro, przy rocznych kosztach operacyjnych od 20 000 do 50 000 euro. Duże korporacje z globalną infrastrukturą muszą liczyć się z inwestycjami rzędu kilku milionów euro, przy miesięcznych kosztach operacyjnych od 20 000 do 100 000 euro.

Podejście oparte na kupnie i sprzedaży za pośrednictwem platform komercyjnych charakteryzuje się zasadniczo inną strukturą kosztów. Usługi zarządzane zazwyczaj działają w modelu opartym na użytkowaniu lub subskrypcji. ChatGPT Plus lub Claude Pro kosztują około 23,80 euro miesięcznie za użytkownika. Microsoft 365 Copilot kosztuje 28,10 euro miesięcznie za użytkownika przy obowiązkowej rocznej umowie i istniejącej subskrypcji Microsoft 365. Platformy korporacyjne, takie jak AWS Managed Services Europe, były wyceniane na 203,52 mln dolarów w 2024 roku i rosną o 18,1% rocznie, co odzwierciedla rosnącą adopcję.

Dla średniej wielkości firmy zatrudniającej 100 pracowników i korzystającej z narzędzi AI, Claude Pro kosztuje 2380 euro miesięcznie lub 28 560 euro rocznie. Początkowo wydaje się to porównywalne z kosztami operacyjnymi infrastruktury wewnętrznej. Jednak zasadnicza różnica tkwi w ukrytych kosztach podejścia „build-to-use”: brak konieczności zatrudniania analityków danych lub inżynierów uczenia maszynowego, brak konieczności utrzymania infrastruktury, brak narzutu na utrzymanie modelu oraz brak konieczności wdrażania wewnętrznych procedur zgodności.

Porównanie kosztów w ciągu pięciu lat ilustruje rozbieżności ekonomiczne. Podejście oparte na budowie systemu generuje 450 000 euro kosztów sprzętu i eksploatacji, plus szacunkowo 300 000 euro kosztów zatrudnienia dwóch analityków danych średniego szczebla, 100 000 euro kosztów infrastruktury i narzędzi MLOps oraz 50 000 euro kosztów audytów zgodności i dokumentacji. Ta suma 900 000 euro kontrastuje z modelem usług zarządzanych, gdzie koszty licencji wynoszą 142 800 euro (100 użytkowników × 23,80 euro × 12 miesięcy × 5 lat). Nawet po doliczeniu kosztów wdrożenia w wysokości 50 000 euro i rocznych korekt w wysokości 10 000 euro, podejście zarządzane nadal oferuje przewagę kosztową wynoszącą ponad 700 000 euro.

W tych obliczeniach brakuje najważniejszej zmiennej: ryzyka niepowodzenia. Przy 95% wskaźniku niepowodzeń w przypadku projektów AI opracowanych wewnętrznie w przedsiębiorstwach, istnieje duże prawdopodobieństwo, że inwestycja w wysokości 900 000 euro nie przyniesie zwrotu. Usługi zarządzane ze sprawdzonymi schematami wdrażania i 67% wskaźnikiem sukcesu we współpracy z dostawcami znacząco zmniejszają to ryzyko. Skorygowany o ryzyko zwrot z inwestycji jeszcze wyraźniej przemawia za podejściem zarządzanym.

Sztuczna inteligencja w cieniu: niedoceniane zagrożenie dla ładu korporacyjnego

Podczas gdy firmy debatują nad formalnymi strategiami AI, wyłoniła się już równoległa rzeczywistość: „Shadow AI”. Termin ten odnosi się do niekontrolowanego korzystania z narzędzi AI przez pracowników poza formalnymi strukturami zarządzania IT. Raport Boxa o stanie AI wskazuje „Shadow AI” jako główną przyczynę wycieków danych, naruszeń przepisów oraz zwiększonego ryzyka ataków ransomware i phishingu.

Ryzyko braku zgodności jest szczególnie poważne. Niezatwierdzone narzędzia AI omijają istniejące mechanizmy kontroli i stwarzają potencjalne naruszenia RODO, HIPAA lub SOC 2 bez wiedzy kierownictwa o problemie. Pracownicy przesyłają wrażliwe dane, dane osobowe lub dane pacjentów do zewnętrznych, dużych modeli językowych, które mogą działać poza dozwolonymi jurysdykcjami lub wykorzystywać dane do celów szkoleniowych. To niewidoczne przetwarzanie danych prowadzi do niekompletnych Rejestrów Czynności Przetwarzania, co stanowi fundamentalne naruszenie RODO.

Ryzyko wykracza poza ochronę danych. Spory dotyczące własności intelektualnej pojawiają się, gdy wygenerowana treść lub kod podlegają prawom osób trzecich. Cyberzagrożenia ujawniają się poprzez pakiety sztucznej inteligencji pochodzące z niezweryfikowanych repozytoriów, które mogą zawierać złośliwe oprogramowanie. Stronnicze lub niewyjaśnione decyzje – halucynacje lub zniekształcenia algorytmiczne – mogą wpływać na decyzje kadrowe, finansowe lub biznesowe bez przejrzystości co do leżących u ich podstaw zasad.

Usługi zarządzane z solidnymi ramami zarządzania rozwiązują problem „shadow AI” w sposób strukturalny. Zapewniając zatwierdzone funkcje AI, które spełniają wymagania funkcjonalne pracowników, eliminują one zachętę do korzystania z niekontrolowanych narzędzi firm trzecich. Zintegrowane ścieżki audytu, automatyczne kontrole zgodności i mechanizmy egzekwowania zasad zapewniają zgodność każdej interakcji z AI z wymogami regulacyjnymi. Umowy o zerowym retencji danych z dostawcami LLM, takimi jak OpenAI czy Anthropic, gwarantują, że dane firmy nie są przechowywane zewnętrznie ani wykorzystywane do trenowania modeli.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Pułapka uzależnienia od dostawcy: dlaczego niezależność od LLM staje się przewagą konkurencyjną

Jednym z największych ryzyk strategicznych związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji (AI) jest uzależnienie od indywidualnych dostawców. Uzależnienie od jednego dostawcy (vendor lock-in) występuje, gdy systemy są tak ściśle zintegrowane z jednym dostawcą, że zmiana dostawcy staje się praktycznie niemożliwa lub zbyt kosztowna. W środowisku AI przejawia się to szczególnie w przypadku zastrzeżonych interfejsów API, modeli o zamkniętym kodzie źródłowym i integracji specyficznych dla danej platformy.

Hiperskalery, takie jak AWS, Microsoft Azure i Google Cloud, oferują zaawansowane usługi AI, ale jednocześnie ograniczają klientów do swoich ekosystemów. AWS Bedrock AgentCore płynnie integruje się z infrastrukturą AWS, ale jest zorientowany na AWS i ma ograniczoną przenośność. Microsoft Power Automate wyróżnia się głęboką integracją z Microsoft 365, ale ogranicza elastyczność modelu do stosu Microsoft. Ta zależność staje się problematyczna, gdy zmieniają się modele cenowe, pojawiają się lepsze modele od konkurencji lub czynniki geopolityczne sprawiają, że jurysdykcja hostingowa staje się istotna.

Rozwiązaniem są platformy niezależne od LLM i bramy modeli AI. Działają one jako warstwa abstrakcji między aplikacjami a modelami, umożliwiając pisanie kodu w oparciu o ujednolicony interfejs, podczas gdy brama kieruje żądania do różnych dostawców. Przejście z OpenAI na Anthropic lub samodzielnie hostowany model LLaMA wymaga jedynie zmiany konfiguracji, a nie refaktoryzacji kodu.

Firmy realizujące strategie wielomodelowe zazwyczaj wdrażają równolegle trzy lub więcej modeli bazowych i kierują żądania do optymalnego dostawcy w oparciu o przypadek użycia. Ta elastyczność nie tylko zapobiega uzależnieniu od jednego dostawcy, ale także umożliwia ciągłą optymalizację stosunku kosztów do wydajności. Otwarte standardy, takie jak Apache Parquet dla formatów danych i OpenTelemetry dla możliwości obserwacji, gwarantują przenośność między platformami.

Konsekwencje biznesowe są znaczące. Andreessen Horowitz szacuje, że 50 największych publicznych firm programistycznych mogłoby zaoszczędzić około 100 miliardów dolarów wartości rynkowej dzięki lepszemu zarządzaniu chmurą obliczeniową. Znaczna część tej nieefektywności wynika z nieelastycznych relacji z dostawcami i braku siły przetargowej w sytuacjach uzależnienia od jednego dostawcy.

Unframe AI: Studium przypadku platformy AI z podejściem opartym na usługach zarządzanych

W obliczu obecnych wyzwań rynkowych, Unframe AI pozycjonuje się jako wzorcowa platforma do zarządzania wdrażaniem AI, z wyraźnym naciskiem na wymagania przedsiębiorstw. Architektura opiera się na zasadzie modułowej: wstępnie skonfigurowane elementy AI – takie jak wyszukiwanie, analityka, automatyzacja, agenci i integracje – są łączone w spersonalizowane rozwiązania za pomocą planów kontroli. Ta modułowość umożliwia wdrożenie w ciągu kilku dni, a nie miesięcy, bez konieczności czasochłonnego ponownego szkolenia lub dostrajania modeli.

Platforma jednocześnie obejmuje cztery kluczowe wymiary udanego wdrożenia sztucznej inteligencji: szybkość, suwerenność danych, elastyczność i usługę zarządzanego dostarczania.

<h3>prędkość</h3> Oznacza to natychmiastową infrastrukturę do wdrożenia. Podczas gdy tradycyjne projekty deweloperskie często potrzebują od 12 do 24 miesięcy, aby osiągnąć dojrzałość rynkową, a 87% z nich utknęło w fazie pilotażowej, Unframe osiąga status operacyjny w ciągu zaledwie kilku dni lub tygodni. Cushman & Wakefield, wiodąca globalna firma działająca na rynku nieruchomości, w pełni zautomatyzowała proces przetargowy, skracając czas przetwarzania z 24 godzin do kilku sekund. To znaczne przyspieszenie pozwala uniknąć kosztów utraconych korzyści związanych z opóźnieniami w realizacji projektów i zapewnia natychmiastową przewagę konkurencyjną.

<h3>Suwerenność danych</h3> Unframe zapewnia to dzięki elastycznym modelom operacyjnym. Platforma działa lokalnie (lokalnie), w chmurze prywatnej lub w środowisku hybrydowym, dzięki czemu wrażliwe dane nigdy nie opuszczają bezpiecznego środowiska korporacyjnego. Jest to kluczowe dla zgodności z RODO i unijną ustawą o sztucznej inteligencji (AI Act). Szyfrowanie (zarówno w stanie spoczynku, jak i w ruchu), kontrola dostępu oparta na rolach oraz kompleksowe logi każdego procesu AI tworzą niezbędną strukturę zarządzania systemami wysokiego ryzyka. Ścisłe wytyczne dotyczące wykorzystania danych zapobiegają również wykorzystywaniu wiedzy firmowej do trenowania modeli publicznych.

<h3>elastyczność</h3> Kluczowa jest niezależność Unframe od konkretnych modeli językowych (LLM). Obsługuje on zarówno modele publiczne, jak i prywatne oraz umożliwia zmianę dostawcy bez konieczności modyfikacji kodu programu. Klienci mogą korzystać z OpenAI, przejść na Anthropics Claude lub zintegrować modele Mistral hostowane w UE, a także własne modele lokalne – kontrola za pośrednictwem frameworka pozostaje taka sama. Ta neutralność zapobiega uzależnieniu od dostawcy i umożliwia ciągłą optymalizację. Jeśli jutro pojawi się lepszy, tańszy lub bardziej zgodny z prawem model, firmy będą mogły dokonać migracji w ciągu kilku godzin.

Podejście Unframe do usług zarządzanych odróżnia ją od dostawców technologii. Obietnica „Budujemy dla Ciebie – bez dodatkowych kosztów” przenosi złożoność wdrożenia z klienta na dostawcę. Podczas gdy platformy AI, takie jak ServiceNow, często wiążą się z wysokimi początkowymi kosztami konfiguracji (od 20 000 do 500 000 USD) plus roczne koszty osobowe, Unframe przejmuje te wydatki. Eliminuje to koszty bezpośrednie i omija niedobór wykwalifikowanych pracowników, który jest szczególnie widoczny w Niemczech, gdzie brakuje 244 000 pracowników STEM.

Możliwości integracyjne Unframe są widoczne w praktyce: łączy się z praktycznie każdym systemem za pośrednictwem uniwersalnych interfejsów – Salesforce, SAP, Jira, czy starszych baz danych. Ponieważ integracja ze złożonymi systemami IT często stanowi większość całkowitych kosztów, Unframe opiera się na gotowych konektorach pochodzących z setek projektów. Wynikający z tego efekt sieciowy – każda nowa integracja wzmacnia platformę dla wszystkich klientów – tworzy trwałą przewagę, której trudno jest odtworzyć w przypadku rozwiązań tworzonych na zamówienie.

Mikroekonomia wdrażania sztucznej inteligencji: wskaźniki zwrotu z inwestycji i okresy zwrotu

Makroekonomiczne argumenty przemawiające za usługami zarządzanymi przekładają się na konkretne wskaźniki zwrotu z inwestycji (ROI) na poziomie przedsiębiorstwa. Aktualne badania pokazują, że firmy oczekują średniego zwrotu z inwestycji na poziomie 13,7% dla agentów AI, czyli nieco powyżej 12,6% dla aplikacji GenAI bez agentów. Jednak te średnie maskują znaczną rozbieżność między zwycięzcami a przegranymi.

Pięć procent udanych wdrożeń AI – tych, które wychodzą poza etap pilotażowy i trafiają do produkcji – wykazuje transformacyjne skutki. Skuteczna automatyzacja BPO generuje roczne oszczędności rzędu dwóch do dziesięciu milionów dolarów. Liderzy AI, którzy osiągają skalowalność, odnotowują 20-procentowy wzrost przychodów i znacząco wyższe marże. Obciążenie pracą ręczną zmniejsza się o 63 procent, co pozwala personelowi skupić się na zadaniach o wysokiej wartości. Wskaźniki Net Promoter Score poprawiają się o 18 punktów dzięki lepszemu doświadczeniu klienta.

Te sukcesy mają wspólne wzorce. Od pierwszego dnia definiują jasne wskaźniki KPI zamiast bezwartościowych metryk, takich jak „przetestowane modele” czy „zaoszczędzone godziny”. Inwestują 70% zasobów w ludzi i procesy, a 30% w technologię, co stanowi przeciwieństwo typowej alokacji. Realizują o połowę mniej przypadków użycia, ale z dwukrotnie większą szczegółowością, koncentrując się na procesach krytycznych dla biznesu, a nie na niejasnych wzrostach produktywności. Wdrażają również przeprojektowanie przepływu pracy w fazie wdrożenia, a nie jako kolejny projekt zarządzania zmianą.

Usługi zarządzane uwzględniają te najlepsze praktyki w swojej metodologii dostarczania. Poprzez ustrukturyzowane fazy odkrywania, identyfikują przypadki użycia o optymalnym stosunku kosztów do korzyści. Progi wyników biznesowych – takie jak „Skrócenie czasu przeglądu kodu o 30 procent” lub „Skrócenie tworzenia propozycji z 24 godzin do 60 sekund” – są definiowane przed wyborem narzędzia. Podwójne budżety na eksperymenty i operacjonalizację zapobiegają zastojom projektów po pilotażu bez zasobów wdrożeniowych. Wczesna integracja DevOps i MLOps zmniejsza tarcia między zespołami i przyspiesza czas osiągania wartości.

Okresy zwrotu z inwestycji różnią się w zależności od złożoności przypadku użycia. Projekty krótkoterminowe, takie jak chatboty obsługi klienta, generują zwrot z inwestycji w ciągu sześciu do dwunastu miesięcy dzięki obniżonym kosztom wsparcia. Wdrożenia średnioterminowe, takie jak konserwacja predykcyjna, osiągają próg rentowności po 18 do 24 miesiącach dzięki uniknięciu przestojów i zoptymalizowanym cyklom konserwacji. Długoterminowe transformacje, takie jak innowacje produktowe oparte na sztucznej inteligencji, wymagają trzech lub więcej lat, ale zapewniają trwałą przewagę konkurencyjną. Usługi zarządzane optymalizują strukturę portfolio w tych horyzontach czasowych, równoważąc szybkie zyski dla dynamiki ze strategicznymi zakładami na wyróżnienie się.

Gospodarka przyszłości: od usług jako oprogramowania do automatyzacji agentowej

Kolejny etap ekonomii AI już się wyłania. Agentyczna AI, czyli autonomiczne systemy zdolne do obsługi kompletnych procesów end-to-end bez ingerencji człowieka, jest gotowa zrewolucjonizować rynek oprogramowania o wartości 400 miliardów dolarów i przebić się przez wartą 10 bilionów dolarów amerykańską gospodarkę usługową. Wczesne eksperymenty przedsiębiorstw z agentami obsługi klienta samodzielnie rozwiązującymi całe zapytania, agentami przetwarzania finansowego monitorującymi i zatwierdzającymi rutynowe transakcje oraz agentami lejka sprzedażowego śledzącymi zaangażowanie we wszystkich kanałach, dowodzą jej transformacyjnego potencjału.

To przejście od automatyzacji zadań do koordynacji przepływu pracy wymaga fundamentalnie nowej infrastruktury. Systemy uwierzytelniania agentów, platformy integracji narzędzi, frameworki przeglądarek AI oraz specjalistyczne środowiska uruchomieniowe dla kodu generowanego przez AI muszą być osadzone w architekturach przedsiębiorstw. Usługi zarządzane oferujące te możliwości jako funkcje platformy umożliwiają firmom udział w rewolucji agentowej bez konieczności samodzielnego tworzenia tych wysoce złożonych systemów.

Implikacje ekonomiczne są głębokie. Usługi jako oprogramowanie zastępują kosztowne modele oparte na pracy człowieka i laboratorium strukturami kosztów krańcowych oprogramowania, zachowując, a nawet przewyższając, jakość. Agent zaopatrzeniowy, który automatyzuje zarządzanie dostawcami, negocjacje umów i przetwarzanie zamówień, działa 24/7 bez urlopów i zwolnień lekarskich, natychmiast dostosowuje się do skoków popytu i kosztuje ułamek ekwiwalentu zasobów ludzkich. Migracja wartości od dostawców usług do platform oprogramowania przyspiesza, faworyzując te firmy, które wcześnie integrują możliwości agentów.

Jednak autonomia stwarza nowe wyzwania w zakresie zarządzania. Wyjaśnialność i rozliczalność decyzji agentów stają się kluczowe, gdy działania o znaczeniu finansowym lub prawnym są wykonywane bez nadzoru człowieka. Ustawa UE o sztucznej inteligencji rozwiązuje ten problem poprzez obowiązkowy nadzór człowieka nad systemami wysokiego ryzyka, zapewniając równowagę między autonomią a kontrolą. Usługi zarządzane z wbudowanymi ramami zarządzania – przepływami pracy zatwierdzania, kolejkami przeglądów i wzorcami angażowania człowieka w podejmowanie kluczowych decyzji – łagodzą to napięcie, maksymalizując wydajność bez naruszania zgodności z przepisami.

Strategiczne implikacje dla europejskich decydentów

Synteza analizowanych dowodów prowadzi do jednoznacznych implikacji strategicznych dla europejskich firm. Decyzja o budowie lub zakupie nie powinna opierać się przede wszystkim na preferencjach technicznych, ale na czterech kluczowych pytaniach: Czy sztuczna inteligencja jest kluczowym czynnikiem różnicującym firmę, czy narzędziem wspomagającym? Jakie są wymogi dotyczące wrażliwości danych i zgodności z przepisami? Czy zasoby wewnętrzne są dostępne dla zapewnienia ciągłości działania? Jaki jest skorygowany o ryzyko zwrot z inwestycji (ROI) w realistycznych horyzontach czasowych?

Dla zdecydowanej większości europejskich firm, zwłaszcza MŚP, odpowiedzią jest preferowanie usług zarządzanych lub podejść hybrydowych. Kluczowe czynniki różnicujące mogą uzasadniać rozwój oprogramowania na własny rachunek, ale funkcje wsparcia, automatyzacja zaplecza i standardowe przepływy pracy powinny być wdrażane za pośrednictwem sprawdzonych platform. Strategia „Kup rdzeń, zmień coś” optymalizuje alokację zasobów, koncentrując nieliczne talenty w dziedzinie sztucznej inteligencji na prawdziwie konkurencyjnych aplikacjach.

Europejskie otoczenie regulacyjne przekształca zgodność z przepisami z ograniczenia w przewagę konkurencyjną. Firmy, które postrzegają gotowość do przestrzegania RODO i zgodność z unijną ustawą o sztucznej inteligencji jako czynniki różnicujące rynek, docierają do segmentów klientów sceptycznie nastawionych do amerykańskich lub azjatyckich dostawców ze względu na obawy dotyczące prywatności danych. Usługi zarządzane z hostingiem europejskim – Le Chat Pro firmy Mistral z serwerami w UE za 15 euro miesięcznie, o 37% taniej niż u amerykańskich konkurentów – łączą zgodność z przepisami z wiodącą pozycją cenową.

Obecny niedobór wykwalifikowanych pracowników wymaga pragmatycznych decyzji. Przy luce w kompetencjach STEM wynoszącej 244 000 osób i rocznych zarobkach starszych analityków danych wahających się od 300 000 do 500 000 euro, walka o talenty jest dla większości firm nie do wygrania. Eksternalizacja złożoności technicznej poprzez usługi zarządzane, przy jednoczesnym internalizowaniu logiki biznesowej i projektowania przypadków użycia, zapewnia optymalne wykorzystanie umiejętności. Podnoszenie kwalifikacji obecnych pracowników w zakresie sztucznej inteligencji i szybkiego projektowania przynosi większą wartość niż nieskuteczne kampanie rekrutacyjne analityków danych.

Całkowity koszt posiadania (TCO) w perspektywie pięciu do siedmiu lat, uwzględniając wszystkie koszty bezpośrednie i ukryte, dowodzi ekonomicznej przewagi podejścia zarządzanego w przypadku zastosowań niezwiązanych z podstawową działalnością. 95-procentowy wskaźnik awaryjności systemów opracowanych wewnętrznie oznacza, że ​​nawet znaczne oszczędności kosztów wynikające z budowy stają się nieistotne, jeśli projekt nie przynosi żadnych rezultatów biznesowych. Po uwzględnieniu ryzyka, praktycznie każde wyliczenie przemawia za podejściem opartym na usługach zarządzanych.

Industrializacja sztucznej inteligencji

Ewolucja sztucznej inteligencji od technologii eksperymentalnej do infrastruktury przemysłowej przechodzi przez decydującą transformację. Faza entuzjastycznych pilotaży i proof-of-concept ustępuje miejsca trzeźwemu skupieniu się na mierzalnych rezultatach biznesowych i zrównoważonym zwrocie z inwestycji (ROI). W tym kontekście usługi zarządzane wyłaniają się jako dominujący model świadczenia usług, nie ze względu na ich wyższość technologiczną, ale dlatego, że uwzględniają ekonomiczne, regulacyjne i organizacyjne realia europejskich firm.

Połączenie strukturalnego niedoboru wykwalifikowanych pracowników, surowych regulacji wynikających z RODO i unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) oraz zaporowych całkowitych kosztów posiadania (TCO) systemów opracowanych wewnętrznie tworzy środowisko, w którym eksternalizacja złożoności technicznej przy jednoczesnym internalizowaniu logiki biznesowej staje się racjonalną strategią. Platformy takie jak Unframe AI, które łączą szybkość dzięki podejściu opartemu na modelu biznesowym, suwerenność dzięki elastycznym opcjom wdrażania, elastyczność dzięki agnostycyzmowi LLM oraz zarządzane dostarczanie w oparciu o modele „zbuduj dla siebie”, reprezentują nową generację industrializacji AI.

Firmy, które będą dominować w nadchodzących latach, to nie te z największymi zespołami AI ani najdroższymi klastrami GPU. To te, które koncentrują się na wydobywaniu wymiernych korzyści biznesowych z AI poprzez podejmowanie inteligentnych decyzji dotyczących zakupu, szybką iterację i skalowanie, traktowanie zgodności jako funkcji, a nie błędu, oraz koncentrowanie ograniczonych zasobów ludzkich na działaniach, które naprawdę wyróżniają firmę. Zarządzane usługi AI stanowią podstawę dla tego podejścia, demokratyzując dostęp do możliwości klasy korporacyjnej bez obciążeń związanych z rozwojem oprogramowania.

W świecie, w którym 95% firm ponosi porażkę, wybór właściwej strategii wdrożenia decyduje o różnicy między transformacyjnym wzrostem a kosztowną porażką. Dowody są jednoznaczne: dla zdecydowanej większości zarządzane usługi AI nie są drugą najlepszą opcją, ale optymalną drogą do trwałej przewagi konkurencyjnej opartej na AI.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych