Suwerenność AI dla firm: tajna broń Europy w dziedzinie AI? Jak kontrowersyjne prawo staje się szansą na walkę z dominacją USA

Mistral pokonuje Google? Dlaczego darmowe modele open source są jedyną szansą Europy na niezależność

Europa znajduje się w bezprecedensowym cyklu modernizacji sztucznej inteligencji (AI). Napędzane rewolucyjną mocą generatywnej AI, inwestycje rosną wykładniczo, a prognozy zapowiadają ogromny wzrost. Jednak za fasadą wielomiliardowych budżetów kryje się groźna rzeczywistość: zamiast powszechnej demokratyzacji technologii, wyłania się dwupoziomowy system gospodarczy. Podczas gdy duże korporacje konsolidują swoje wydatki z globalnymi hiperskalowcami i stają się od nich głęboko zależne, kręgosłup europejskiej gospodarki – innowacyjne małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) – pozostaje w tyle pod względem technologicznym i ekonomicznym.

Ta luka zostanie drastycznie powiększona przez kolejny skok technologiczny: „sztuczną inteligencję agencyjną”. Jej ekstremalne wymagania infrastrukturalne zmuszają firmy do uzależnienia się od dostawców, czego rzeczywiste koszty często pozostają niejasne. Dokładna analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) pokazuje, że pozornie prosta droga do chmury dla trwałych aplikacji AI jest ponad dwukrotnie droższa niż budowa własnej, suwerennej infrastruktury. Paradoksalnie, unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI), często krytykowana za hamowanie innowacyjności, staje się katalizatorem zmiany kursu: jej rygorystyczne wymogi dotyczące przejrzystości i kontroli sprawiają, że korzystanie z zastrzeżonych systemów typu „czarna skrzynka” stanowi nieobliczalne ryzyko.

Rozwiązaniem tego strategicznego trilematu kosztów, zależności i regulacji jest konsekwentne przechodzenie na technologie open source. Wysokowydajne modele, takie jak Mistral czy Llama 3, działające na otwartych platformach, po raz pierwszy umożliwiają połączenie doskonałości technologicznej z efektywnością ekonomiczną i suwerennością cyfrową. Choć technologia i strategia są jasne, kluczowe wąskie gardło wysuwa się na pierwszy plan: ludzie. Dotkliwy niedobór wykwalifikowanych pracowników to ostatnia i największa przeszkoda na drodze Europy nie tylko do domagania się suwerenności AI, ale także do jej kształtowania.

Nadaje się do:

• Wewnętrzna platforma AI firmy jako strategiczna infrastruktura i konieczność biznesowa

Równanie suwerenności sztucznej inteligencji: gospodarcza równowaga Europy między dominacją na ogromną skalę a autarkią cyfrową

Poza szumem medialnym: Dlaczego przyszłość europejskiej sztucznej inteligencji nie będzie zależeć od chmury, lecz od strategicznej kontroli i ludzkiej wiedzy fachowej

Nowa europejska rzeczywistość sztucznej inteligencji: rynek pozbawiony równowagi

Krajobraz gospodarczy Europy przechodzi fundamentalną transformację, napędzaną wykładniczymi inwestycjami w sztuczną inteligencję. Prognozy makroekonomiczne wskazują na niezmienne zaangażowanie w modernizację technologiczną. Najnowsze analizy przewidują, że wydatki na usługi IT związane ze sztuczną inteligencją w Europie wzrosną o 21% do 2025 roku. Firmy badawcze potwierdzają, że europejski rynek sztucznej inteligencji wkracza w fazę szybkiego wzrostu, napędzanego w dużej mierze przez rewolucyjną moc generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI). Technologia ta ewoluowała z niszowej aplikacji do centralnego cyklu inwestycyjnego, zmuszając dyrektorów ds. informatyki do gruntownego przemyślenia swoich przyszłych planów.

Ten ilościowy wzrost maskuje jednak głęboką i niebezpieczną pod względem strukturalnym rzeczywistość. Szczegółowa analiza danych Eurostatu dotyczących wdrażania technologii w 2024 roku rysuje przerażający obraz faktycznej penetracji. W Unii Europejskiej zaledwie 13,48% wszystkich firm zatrudniających dziesięciu lub więcej pracowników korzystało z technologii AI w 2024 roku. Chociaż stanowi to znaczący wzrost o 5,45 punktu procentowego w porównaniu z 2023 rokiem, niski poziom bazowy pokazuje, jak wiele jeszcze brakuje nam do powszechnego wdrożenia.

Prawdziwy problem ekonomiczny nie leży w średnim wskaźniku adopcji, ale w skrajnym rozdrobnieniu rynku. Dane Eurostatu ujawniają niebezpieczną „lukę adopcyjną” między firmami o różnej wielkości: podczas gdy 41,17% dużych firm korzysta już ze sztucznej inteligencji, tylko 20,97% firm średnich i katastrofalny odsetek 11,21% małych firm.

Ujawnia to istotną rozbieżność: jeśli całkowite wydatki na usługi AI wzrosną drastycznie o 21%, a średni wskaźnik adopcji pozostaje niski i podzielony na segmenty, oznacza to ekonomicznie, że cały rynek nie rośnie, a raczej, że kilku już dominujących graczy – 41% dużych firm – masowo konsoliduje swoje wydatki. Konsolidację tę potwierdza obserwacja, że ​​firmy coraz częściej przechodzą od bezpośredniego zakupu rozwiązań AI do wdrażania rozwiązań partnerskich. W praktyce tymi partnerami są globalni giganci i ich ekosystemy.

Ten rozwój sytuacji nie wskazuje na zdrowy, powszechny wzrost, lecz raczej na pojawienie się dwupoziomowego społeczeństwa gospodarczego. Podczas gdy duże korporacje głęboko integrują się z ekosystemami dostawców technologii, aby zapewnić sobie konkurencyjność, kręgosłup niemieckiej i europejskiej gospodarki – innowacyjne MŚP – pozostaje w tyle pod względem technologicznym i ekonomicznym. „Faza szybkiego wzrostu” jest zatem nie tyle demokratyzacją sztucznej inteligencji, co przyspieszeniem zależności tych, którzy mogą sobie na nią pozwolić.

Zmiana paradygmatu: od odizolowanych pilotów do „sztucznej inteligencji agentów”

Równolegle do tej ilościowej dynamiki rynku, w samej technologii dokonuje się jakościowy skok, radykalnie intensyfikując jej strategiczne implikacje. Era odizolowanych projektów pilotażowych AI, ukierunkowanych przede wszystkim na zwiększenie produktywności, ustępuje miejsca nowej fazie: „agentycznej AI”. Analitycy definiują „agentyczną przyszłość” jako stan, w którym systemy AI nie będą już jedynie wykonywać zadań, lecz będą działać autonomicznie, intencjonalnie i skalowalnie. Chodzi o koordynację inteligencji w całych systemach, zespołach i łańcuchach wartości, w celu redefiniowania modeli biznesowych.

Gotowość do wdrożenia tego nowego paradygmatu jest w 2025 roku wyjątkowo wysoka. Badanie pokazuje, że 29% organizacji deklaruje już korzystanie z technologii Agentic AI, a kolejne 44% planuje jej wdrożenie w ciągu najbliższego roku. Tylko 2% firm nie rozważa jej wdrożenia. Główne przypadki użycia dotyczą kluczowych procesów biznesowych: 57% użytkowników planuje wdrożenie jej w obsłudze klienta, 54% w sprzedaży i marketingu, a 53% w IT i cyberbezpieczeństwie. Globalne firmy technologiczne stoją u podstaw tego trendu; 88% kadry kierowniczej w USA zadeklarowało, że zwiększy swoje budżety na AI w przyszłym roku dzięki technologii Agentic AI.

Jednak ta euforia napotyka na brutalną rzeczywistość: próżnię wdrożeniową. Pomimo wysokiej gotowości do inwestycji, 62% firm oceniających agentów AI nie ma jasnego punktu wyjścia do wdrożenia. 32% wszystkich projektów pilotażowych utyka w martwym punkcie i nigdy nie osiąga fazy produkcyjnej.

Podstawową przyczyną tej powszechnej awarii jest nie tyle oprogramowanie, co infrastruktura fizyczna. Ponad połowa wszystkich obecnych projektów pilotażowych AI znajduje się w stagnacji z powodu niewystarczających ograniczeń infrastrukturalnych. Agentowa AI to nie tylko aktualizacja oprogramowania; fundamentalnie zmienia wymagania sieciowe. Analitycy Cisco ostrzegają, że żądania agentowej AI generują nawet 25 razy większy ruch sieciowy niż żądania tradycyjne. Systemy te wymagają nowej, zdecentralizowanej architektury „ujednoliconego brzegu”, ponieważ przewiduje się, że w przyszłości 75% danych przedsiębiorstw będzie musiało być przetwarzanych na brzegu sieci – czyli tam, gdzie powstają, na przykład w fabryce lub samochodzie.

Ten kryzys infrastrukturalny powoduje głęboki problem z zaufaniem. Ujawnia się znacząca rozbieżność w postrzeganiu: podczas gdy 78% kadry kierowniczej wyższego szczebla deklaruje silne zarządzanie sztuczną inteligencją (AI), tylko 58% menedżerów wyższego szczebla, którzy są bliżej wdrożenia, zgadza się z tym stwierdzeniem. Co intrygujące, 78% tych menedżerów – tych samych, którzy zatwierdzają duże budżety – przyznaje, że nie ufa sztucznej inteligencji opartej na agentach, gdy podejmuje ona autonomiczne decyzje.

Ta nieufność nie ma charakteru przede wszystkim psychologicznego, lecz jest bezpośrednim objawem niedoskonałości infrastruktury. Kierownictwo nie ufa systemom, ponieważ ich własna infrastruktura nie jest zaprojektowana do obsługi 25-krotnie większego obciążenia sieci ani nie gwarantuje niezbędnej solidności i bezpieczeństwa na brzegu sieci. Ta właśnie luka – brak możliwości uruchomienia sztucznej inteligencji agentowej na własnej infrastrukturze – staje się największym czynnikiem przyspieszającym uzależnienie od dostawcy. Europejskie firmy, które chcą podjąć ten strategiczny krok, są zmuszone do zakupu wymaganej architektury brzegowej jako drogiej, zarządzanej usługi od tych samych hiperskalerów, których dominacji tak naprawdę się obawiają.

Paradoks zwrotu z inwestycji (ROI) w sztuczną inteligencję

Ogromne inwestycje w infrastrukturę AI napotykają na kolejny kluczowy problem ekonomiczny: paradoks zwrotu z inwestycji (ROI). Budżety na inicjatywy cyfrowe gwałtownie wzrosły. Dane za 2025 rok pokazują, że budżety te wzrosły z 7,5% przychodów w 2024 roku do 13,7% w 2025 roku. Dla typowej firmy o przychodach na poziomie 13,4 miliarda dolarów odpowiada to budżetowi cyfrowemu w wysokości 1,8 miliarda dolarów. Znaczna część tej kwoty, średnio 36%, trafia bezpośrednio do automatyzacji AI.

Pomimo tej ogromnej alokacji kapitału, zwroty często pozostają niejasne, „materializują się powoli i są trudne do zmierzenia”, jak wykazało badanie Deloitte przeprowadzone w 2025 roku wśród europejskich kadr kierowniczych. Ta rozbieżność między ogromnymi nakładami a niejasnymi wynikami jest kluczową cechą współczesnej gospodarki opartej na sztucznej inteligencji.

Zjawiskiem, które najwyraźniej ilustruje ten paradoks, jest tzw. „sztuczna inteligencja cienia”. Przenikliwe badanie pokazuje, że chociaż tylko 40% firm uzyskało oficjalne licencje na duże modele językowe (LLM), pracownicy ponad 90% firm korzystają z prywatnych narzędzi sztucznej inteligencji (takich jak osobiste konta ChatGPT) w codziennej pracy.

To zachowanie jest bardzo wymowne z perspektywy ekonomicznej. Pokazuje, że choć wartość technologii jest oczywista i natychmiastowa dla pracownika (w przeciwnym razie nie korzystałby z niej), firma nie jest w stanie jej uchwycić, kontrolować ani wykorzystać. „Shadow AI” to zatem nie tylko problem zgodności z przepisami, ale objaw nieudanej strategii zaopatrzenia, infrastruktury i wartości. Kadra zarządzająca często inwestuje w widoczne, ale w dużej mierze nieprzekształcające, prestiżowe projekty, podczas gdy największe możliwości zwrotu z inwestycji (ROI) w optymalizację funkcji zaplecza pozostają niedofinansowane.

Trudność w mierzeniu zwrotu z inwestycji (ROI) leży w samej naturze transformacji. Wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) nie jest prostą modernizacją; można je porównać do historycznego przejścia z napędu parowego na elektryczny w fabrykach. Pełne korzyści z elektryczności nie pojawiły się po prostu po zastąpieniu silnika parowego silnikiem elektrycznym, ale dopiero wtedy, gdy firmy zrekonfigurowały całe linie produkcyjne i procesy, dostosowując je do nowego, zdecentralizowanego źródła energii.

Z tego powodu tradycyjne wskaźniki zwrotu z inwestycji (ROI), koncentrujące się na oszczędnościach kosztów lub wzroście produktywności, zawodzą. Analitycy wzywają zatem do opracowania alternatywnych metod oceny. Należą do nich zwrot z inwestycji (ROE), który mierzy poprawę doświadczeń i retencji pracowników, oraz zwrot z inwestycji w przyszłość (ROF), który ocenia długoterminową przewagę strategiczną i przyszłą rentowność modelu biznesowego. Jednocześnie ocena musi w pełni uwzględniać całkowity koszt posiadania (TCO), w tym często ukryte koszty audytów zgodności, ciągłego przekwalifikowywania modeli i wewnętrznych kosztów administracyjnych. Problem zwrotu z inwestycji (ROI) jest zatem często problemem TCO: firmy unikają wysokich zmiennych kosztów operacyjnych (OpEx) usług w chmurze na rzecz trudnego do zmierzenia wzrostu produktywności, ignorując inwestycje kapitałowe (CapEx) we własną platformę, które mogłyby zalegalizować ukrytą sztuczną inteligencję (shadow AI) i kontrolować jej wartość wewnętrznie.

Prawda o całkowitym koszcie posiadania: ponowna ocena kosztów infrastruktury dla regeneracyjnej sztucznej inteligencji

Dyskusja na temat zwrotu z inwestycji (ROI) jest nierozerwalnie związana z fundamentalną decyzją dotyczącą infrastruktury bazowej. Strategiczny wybór między środowiskiem lokalnym (we własnym centrum danych) a chmurą publiczną (z hiperskalerem) jest obecnie przekalibrowywany pod względem ekonomicznym przez specyficzne wymagania generatywnej sztucznej inteligencji. Dogmat „najpierw chmura”, uważany przez lata za nienaruszalny, coraz częściej okazuje się błędem ekonomicznym w przypadku obciążeń AI.

Podstawowa różnica leży w strukturze kosztów. Koszty chmury to zmienne, zależne od wykorzystania koszty operacyjne (OpEx). Rosną liniowo wraz z czasem obliczeniowym, przestrzenią dyskową, wywołaniami API lub wolumenem danych. Koszty lokalne to z kolei w dużej mierze stałe nakłady inwestycyjne (CapEx). Po wysokiej inwestycji początkowej, koszt krańcowy na jednostkę użytkowania spada wraz ze wzrostem wykorzystania sprzętu lokalnego.

W przypadku tradycyjnych, zmiennych obciążeń chmura była bezkonkurencyjna. W przypadku nowych, trwałych obciążeń AI – zwłaszcza w zakresie szkolenia i ciągłego wdrażania modeli (wnioskowania) – sytuacja się odwraca. Analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) przeprowadzona przez Lenovo, porównująca obciążenia GPU (odpowiedniki NVIDIA A100 na instancjach AWS p5) w okresie pięciu lat, dostarcza jednoznacznych rezultatów. Przy ciągłym użytkowaniu 24/7, typowym dla wnioskowania AI, całkowity koszt sprzętu lokalnego wynosi około 411 000 USD. Ta sama moc obliczeniowa w chmurze publicznej kosztuje około 854 000 USD w tym samym okresie. Koszty chmury są zatem ponad dwukrotnie wyższe.

Argument, że chmura jest bardziej elastyczna, sprawdza się tylko przy bardzo niskim poziomie wykorzystania. Jeśli w tym scenariuszu wykorzystanie spadnie do 30%, koszty chmury istotnie się zmniejszą, ale nadal będą wyższe niż koszty lokalne. Jednak dla firm, które chcą poważnie i na dużą skalę wdrażać sztuczną inteligencję, niskie wykorzystanie nie jest celem, lecz problemem. Liniowy model OpEx chmury jest ekonomicznie nieefektywny dla utrzymania ciągłości operacji GenAI.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji doprowadzają tę spiralę kosztów do ekstremalnych rozmiarów. Modele szkoleniowe, takie jak Llama 3.1, wymagały 39,3 mln godzin mocy obliczeniowej GPU. Hipotetycznie uruchomienie tego szkolenia na instancjach AWS P5 (H100) mogłoby kosztować ponad 483 mln dolarów, pomijając koszty pamięci masowej. Te liczby pokazują, że szkolenie, a nawet dostrajanie modeli bazowych na dużą skalę, w oparciu o usługi chmury publicznej jest finansowo nieopłacalne dla większości organizacji.

Poza samym kalkulowaniem kosztów, podejście lokalne oferuje lepszą kontrolę nad wrażliwymi danymi i kluczową dla firmy własnością intelektualną. W chmurze przetwarzanie danych przez podmioty zewnętrzne i współdzielona infrastruktura zwiększają ryzyko naruszenia prywatności danych, co sprawia, że ​​zgodność z wymogami regulacyjnymi (takimi jak RODO czy branżowe przepisy dotyczące finansów i opieki zdrowotnej) jest bardziej złożona i kosztowna. Analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) stanowi zatem ekonomiczny dowód na potrzebę ponownej oceny: suwerenność cyfrowa to nie tylko polityczne hasło, ale twarda konieczność finansowa.

Walka o suwerenność cyfrową jako strategia gospodarcza

Analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) ujawnia, że ​​wybór infrastruktury ma wymiar polityki przemysłowej. „Suwerenność cyfrowa” nie jest już wyłącznie postulatem obronnym czy politycznym, lecz ofensywną strategią ekonomiczną mającą na celu zapewnienie przewagi konkurencyjnej.

Pozycja Niemiec w tym globalnym wyścigu jest niepewna. Analiza przeprowadzona przez ZEW (Centrum Europejskich Badań Ekonomicznych) przedstawia mieszany obraz: o ile niemieckie firmy są liderami w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w Europie, kraj ten jest słaby jako dostawca rozwiązań w tej dziedzinie. Niemcy mają znaczny deficyt handlowy w zakresie produktów i usług związanych ze sztuczną inteligencją, a ich udział w globalnych zgłoszeniach patentowych dotyczących sztucznej inteligencji jest znacznie niższy niż w krajach wiodących.

Tę strategiczną lukę pogłębia brak świadomości problemu w kluczowym sektorze przemysłowym, czyli małych i średnich przedsiębiorstwach (MŚP). Wspólne badanie przeprowadzone przez Adesso i Instytut Badawczy Handelsblatt z 2025 roku pokazuje, że cztery na pięć niemieckich firm nie ma opracowanej strategii na rzecz suwerenności cyfrowej. Jest to tym bardziej niepokojące, że większość tych firm przyznaje się już do silnego uzależnienia od rozwiązań cyfrowych oferowanych przez dostawców spoza Europy.

Ta bierność staje się niebezpieczna w świetle globalnej dynamiki. Rosnąca fragmentacja geopolityczna i rosnący „nacjonalizm technologiczny” na nowo definiują zasady konkurencji przemysłowej. Dla kluczowych branż Europy – przemysłu wytwórczego, motoryzacyjnego, finansowego i opieki zdrowotnej – kontrola nad danymi zastrzeżonymi, łańcuchami dostaw i systemami sztucznej inteligencji staje się kwestią przetrwania. Europa musi przejść od roli „biernego użytkownika” do roli „aktywnego kreatora” swojej cyfrowej przyszłości przemysłowej.

Strategiczną odpowiedzią na to wyzwanie są federacyjne przestrzenie danych, promowane przez inicjatywy takie jak Platforma Przemysłu 4.0 i Gaia-X. Platforma Przemysłu 4.0 ma na celu stworzenie przestrzeni danych umożliwiających wielostronną współpracę opartą na zaufaniu, integralności i suwerenności poszczególnych danych.

Gaia-X, która wejdzie w fazę konkretnej implementacji w 2025 roku, obejmując ponad 180 projektów przestrzeni danych, jest próbą przeniesienia tej wizji na poziom paneuropejski. Cel jest jasny: przełamanie „hegemonii aktorów północnoamerykańskich” poprzez stworzenie federacyjnej, interoperacyjnej i bezpiecznej infrastruktury danych, zgodnej z europejskimi wartościami i zasadami.

Należy tu sprostować kluczowe nieporozumienie: Gaia-X nie jest „europejską alternatywą dla chmury” mającą na celu bezpośrednią konkurencję z hiperskalerami. Jest to raczej system operacyjny zapewniający zaufanie i interoperacyjność. Gaia-X zapewnia ramy zaufania, otwarte standardy i mechanizmy zgodności, które umożliwiają niemieckiemu producentowi samochodów bezpieczne połączenie swojej (ekonomicznie korzystnej, zgodnie z analizą TCO) infrastruktury lokalnej z systemami dostawców w ramach sektorowej, suwerennej puli danych.

80 procent niemieckich przedsiębiorstw, które nie mają strategii suwerenności, popełnia zatem podwójny błąd ekonomiczny: ignorują nie tylko poważne ryzyko geopolityczne, ale także ogromną korzyść w postaci całkowitego kosztu posiadania, jaką mogłaby zapewnić suwerenna infrastruktura zaprojektowana zgodnie z zasadami Gaia-X w dobie GenAI.

Od uzależnienia od dużych dostawców usług w chmurze do ponownego odkrycia własnej infrastruktury IT (lokalnej)

Ustawa UE o sztucznej inteligencji: obciążenie regulacyjne czy katalizator suwerenności?

Europejskie regulacje interweniują obecnie w tę złożoną mieszankę presji ekonomicznej i strategicznej konieczności. Ustawa UE o AI (Rozporządzenie (UE) 2024/1689) jest często postrzegana jako zwykłe obciążenie w zakresie przestrzegania przepisów lub hamulec innowacji. Jednak głębsza analiza ekonomiczna pokazuje, że ustawa o AI działa jak niezamierzony, ale skuteczny katalizator właśnie dla tych suwerennych architektur AI, które są już niezbędne ze względu na całkowity koszt posiadania (TCO) i względy strategiczne.

Ustawa o sztucznej inteligencji (AI) opiera się na podejściu opartym na ryzyku, dzieląc systemy AI na cztery grupy: minimalne, ograniczone, wysokie lub niedopuszczalne ryzyko. Terminy istotne z ekonomicznego punktu widzenia szybko się zbliżają: od 2 lutego 2025 r. systemy AI o „niedopuszczalnym ryzyku” (np. z wykorzystaniem technologii social scoring) zostaną zakazane w UE. Jednak 2 sierpnia 2025 r. ma o wiele większe znaczenie dla branży. Tego dnia wejdą w życie zasady i obowiązki dotyczące modeli sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia (GPAI) – technologii leżącej u podstaw GenAI.

Dla firm, które muszą klasyfikować systemy AI jako „wysokiego ryzyka” (np. w infrastrukturze krytycznej, rekrutacji, diagnostyce medycznej lub finansach), koszty zgodności stają się znaczące. Artykuły 8–17 ustawy określają ścisłe obowiązki przed wprowadzeniem takiego systemu na rynek. Należą do nich:

• Ustanowienie odpowiednich systemów zarządzania ryzykiem i jego łagodzenia.
• Zapewnienie wysokiej jakości zbiorów danych szkoleniowych, walidacyjnych i testowych, szczególnie w celu zminimalizowania dyskryminacji.
• Wdrożenie ciągłego rejestrowania aktywności w celu zapewnienia możliwości śledzenia wyników.
• Stworzenie szczegółowej dokumentacji technicznej zawierającej wszystkie informacje o systemie i jego przeznaczeniu.
• Wdrożenie odpowiedniego nadzoru ludzkiego.
• Dowód wysokiego poziomu solidności, cyberbezpieczeństwa i dokładności.

Wymagania te stanowią dorozumiany czynnik napędzający rozwój rozwiązań lokalnych i rozwiązań typu open source. Kluczowe pytanie dla każdego prezesa i dyrektora ds. informatyki brzmi: jak niemiecka firma może spełnić wymogi ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act), jeśli korzysta z zastrzeżonego, „czarnego” interfejsu API od firmy spoza Europy zajmującej się skalowaniem?

Jak może wykazać „wysoką jakość zbiorów danych”, skoro dane treningowe modelu amerykańskiego stanowią tajemnicę handlową? Jak może zagwarantować pełne „rejestrowanie w celu zapewnienia identyfikowalności”, skoro nie ma dostępu do logów wnioskowania dostawcy? Jak może stworzyć „szczegółową dokumentację techniczną”, skoro architektura modelu nie jest ujawniona?

Ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) de facto ustanawia obowiązek przejrzystości, audytowalności i kontroli. Spełnienie tych wymogów jest trudne lub wręcz niemożliwe w przypadku standardowych usług oferowanych przez hiperskalery, a czasem wiąże się z ekstremalnie wysokimi dodatkowymi kosztami i ryzykiem prawnym. Termin upływający w sierpniu 2025 r. zmusza firmy do podjęcia strategicznej decyzji. Ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) i analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) (patrz rozdział 4) zmierzają zatem w tym samym kierunku strategicznym: odejścia od chmury typu black-box w kierunku kontrolowanych, przejrzystych i suwerennych architektur AI.

Uzależnienie od dostawcy: strategiczne zagrożenie ekosystemów własnościowych

Analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) i wymogi ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) uwypuklają strategiczne ryzyko związane z głęboką integracją z ekosystemami hiperskalerów (takimi jak Amazon Web Services, Microsoft Azure i Google Cloud Platform). To tzw. „uzależnienie od dostawcy” to nie tylko niedogodność techniczna, ale także pułapka ekonomiczna i strategiczna. Firmy uzależniają się od zastrzeżonych usług, specyficznych interfejsów API, formatów danych lub specjalistycznej infrastruktury. Przejście na innego dostawcę staje się niezwykle kosztowne lub technicznie niemożliwe.

Mechanizmy tego uzależnienia są subtelne, ale skuteczne. Głównym problemem jest „techniczne uwikłanie”. Hiperskalery oferują bogactwo wysoce zoptymalizowanych, zastrzeżonych usług (np. wyspecjalizowane bazy danych, takie jak AWS DynamoDB, lub narzędzia do orkiestracji, takie jak AWS ECS). Są one bezproblemowo i płynnie dostępne w ekosystemie. Zespół programistów pod presją czasu z pewnością wybierze te natywne narzędzia zamiast otwartych, przenośnych standardów (takich jak PostgreSQL czy Kubernetes). Każda z tych decyzji zmniejsza przenośność całej aplikacji, aż do momentu, gdy migracja będzie wymagała całkowitego przepisania.

Drugim mechanizmem jest eskalacja kosztów. Firmy często dają się zwabić do chmury hojnymi, darmowymi kredytami startowymi i zniżkami. Jednak gdy infrastruktura jest już głęboko zakorzeniona, a koszty transferu danych („grawitacja danych”) utrudniają migrację, ceny rosną lub warunki ulegają zmianie.

Urok hiperskalerów to celowa strategia mająca na celu ukrycie długoterminowych niedogodności związanych z całkowitym kosztem posiadania (TCO), które pojawiają się w przypadku stałych obciążeń (opisanych w rozdziale 4). Zanim firma osiągnie etap skalowania, na którym rozwiązanie lokalne byłoby o ponad 50% tańsze, jest już technicznie zablokowana. „Kryzys infrastrukturalny” analizowany w rozdziale 2 podczas wdrażania sztucznej inteligencji opartej na agentach stanowi idealny katalizator dla tego zablokowania. Hiperskalery oferują „proste” rozwiązanie typu plug-and-play dla złożonego problemu brzegowego – rozwiązanie, które jest nieuchronnie głęboko osadzone w ich zastrzeżonych i nieprzenośnych usługach.

Powszechne środki zaradcze, takie jak strategie multi-cloud – czyli korzystanie z usług wielu dostawców w celu wzmocnienia pozycji negocjacyjnej – oraz priorytetowe traktowanie przenośności danych poprzez otwarte formaty, są ważne, ale ostatecznie stanowią jedynie taktykę obronną. Łagodzą one objawy, ale nie usuwają pierwotnej przyczyny uzależnienia. Jedyną skuteczną obroną przed uzależnieniem od dostawcy jest poziom architektury: konsekwentne korzystanie z oprogramowania open source i otwartych standardów.

Nadaje się do:

• Niebezpieczeństwa związane z blokadą dostawców: dlaczego firmy powinny unikać zależności

Oprogramowanie Open Source jako podstawa suwerenności europejskiej sztucznej inteligencji

Konsekwentne korzystanie z oprogramowania i modeli open source to kluczowa dźwignia strategiczna, która w pierwszej kolejności umożliwia ekonomicznie racjonalną i technicznie efektywną suwerenność AI w Europie. Modele dużych języków (LLM) o otwartym kodzie źródłowym, których kod źródłowy, a często również mechanizmy szkoleniowe, są swobodnie dostępne, modyfikowalne i dystrybuowalne, stanowią strategiczną alternatywę dla zastrzeżonych, zamkniętych modeli.

Rynek modeli AI gwałtownie zmienił się na korzyść rozwiązań open source. Od początku 2023 roku liczba wydań modeli open source wzrosła niemal dwukrotnie w porównaniu z ich zastrzeżonymi odpowiednikami. Dane wskazują, że rozwiązania lokalne, które w przeważającej mierze wykorzystują modele open source, kontrolują już ponad połowę rynku LLM. Tę dynamikę potwierdza powszechna adopcja w biznesie: 89% firm wykorzystujących AI korzysta z komponentów open source w jakiejś formie.

Korzyści ekonomiczne są oczywiste: Open Source zapewnia przejrzystość, lepszą adaptowalność (dostrajanie), drastyczne obniżenie kosztów operacyjnych (ponieważ nie ma opłat za tokeny zależnych od sposobu użytkowania) i, przede wszystkim, całkowite wyeliminowanie ryzyka uzależnienia od dostawcy.

Istnienie wydajnych modeli open source, takich jak Llama 3 firmy Meta i modele Mistral (europejskiej firmy z siedzibą w Paryżu), stanowi strategiczny punkt zwrotny. Testy wydajności pokazują, że Llama 3 doskonale radzi sobie ze złożonymi procesami rozumowania, dialogami wieloetapowymi oraz funkcjami multimodalnymi (tekst i obraz). Z drugiej strony, rodzina modeli Mistral jest zoptymalizowana pod kątem wydajności, niskich opóźnień i ekonomicznej personalizacji, co czyni ją idealną do zastosowań w zwinnych scenariuszach obliczeniowych lub w środowiskach edge computing.

Modele te są jednak jedynie „silnikami”. Aby efektywnie je obsługiwać na skalę przemysłową, niezbędne są otwarte platformy MLOps (Machine Learning Operations). Systemy takie jak Kubeflow, oparte na standardowym, branżowym Kubernetes, są kluczowe dla zarządzania całym cyklem życia – od szkolenia i dostrajania po wdrażanie i monitorowanie – we własnej infrastrukturze w sposób skalowalny, przenośny i zautomatyzowany.

Istnienie tych potężnych stosów open source (model + platforma) rozwiązuje strategiczny dylemat europejskiego przemysłu. Wcześniej niemiecka firma stanęła przed niemożliwym wyborem: (A) skorzystać z drogich, zastrzeżonych modeli amerykańskich o wysokim całkowitym koszcie posiadania (TCO), ryzyku uzależnienia od dostawcy i problemach ze zgodnością z ustawą AI Act, czy (B) polegać na mniej konkurencyjnych, zastrzeżonych modelach.

Dzięki rewolucji open source firma może teraz wybrać trzecią, suwerenną ścieżkę: może samodzielnie (ekonomicznie korzystniejszą, według analizy TCO) infrastrukturę lokalną światowej klasy (np. Llama 3 lub Mistral), zarządzaną przez otwartą platformę (taką jak Kubeflow), interoperacyjną (zgodnie ze standardami Gaia-X), a także w pełni audytowalną i transparentną (zgodnie z ustawą AI Act). Strategiczna decyzja przenosi się z pytania „AWS, Azure czy GCP?” na pytanie: „Czy używamy Mistral do wydajnych aplikacji brzegowych, czy Llama 3 do złożonych procesów back-office na naszej własnej platformie opartej na Kubeflow?”.

Nadaje się do:

• Le Chat by Mistral AI – europejska odpowiedź na ChatGPT: ten asystent AI jest znacznie szybszy i bezpieczniejszy!

Wąskie gardło ludzkie: podwójny kryzys umiejętności w Niemczech

Argumenty technologiczne i ekonomiczne przemawiające za suwerenną strategią AI są przekonujące. Architektura (open source, on-premise) jest dostępna i korzystniejsza finansowo. Istnieje konieczność regulacyjna (ustawa o AI). Jednak wdrożenie tej strategii kończy się niepowodzeniem z powodu jednego, kluczowego wąskiego gardła: kapitału ludzkiego. Utrzymujący się niedobór specjalistów IT i specjalistów ds. cyfrowych jest główną przeszkodą we wdrażaniu AI i transformacji cyfrowej w Niemczech.

Rynek pracy dla specjalistów ds. sztucznej inteligencji (AI) jest bardzo zmienny. Dane PwC pokazują, że liczba ofert pracy związanych z AI w Niemczech, po osiągnięciu szczytu na poziomie 197 000 w 2022 roku, spadła do 147 000 w 2024 roku. Ten spadek nie jest oznaką złagodzenia napięć, a raczej wskazuje na strategiczną dezorientację. Jest on silnie skorelowany z okresem, w którym firmy, po początkowej fali szumu informacyjnego (2022), dostrzegły paradoks zwrotu z inwestycji (2023) i bariery infrastrukturalne (2024). Analitycy danych byli zatrudniani w sposób paniczny, bez niezbędnej infrastruktury ani strategii umożliwiającej ich produktywne wykorzystanie.

Prawdziwym problemem nie jest niedobór najlepszych badaczy, ale raczej szersza „luka kompetencyjna”. Zatrudnianie wysoko opłacanych ekspertów ds. sztucznej inteligencji jest mało przydatne, jeśli reszta pracowników nie jest w stanie wdrożyć nowych procesów ani korzystać z systemów. Badanie potwierdza tę rozbieżność: chociaż 64% pracowników jest zainteresowanych szkoleniami z zakresu sztucznej inteligencji, wiele firm nie ma konkretnych programów i strategii wdrożeniowych.

Ten podwójny niedobór – niedobór specjalistów i brak szerokiej wiedzy specjalistycznej w dziedzinie sztucznej inteligencji – powoduje ekstremalne wzrosty kosztów osobowych dla nielicznych dostępnych talentów. Wynagrodzenia w Niemczech w 2025 roku odzwierciedlają ten niedobór. Specjalista ds. sztucznej inteligencji w Niemczech zarabia średnio od 86 658 do 89 759 euro. Przedziały wynagrodzeń dla doświadczonych specjalistów (poziom zaawansowany, 6-10 lat doświadczenia) ilustrują pełny zakres tych kosztów osobowych.

Poniższa tabela podsumowuje standardy wynagrodzeń na kluczowych stanowiskach w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w Niemczech w roku 2025 na podstawie analizy różnych danych rynkowych.

Wskaźniki wynagrodzeń dla specjalistów ds. sztucznej inteligencji w Niemczech (roczne wynagrodzenie brutto, 2025 r.)

Wskaźniki wynagrodzeń dla specjalistów ds. sztucznej inteligencji w Niemczech (roczne wynagrodzenie brutto, 2025 r.) – Zdjęcie: Xpert.Digital

W 2025 roku standardy wynagrodzeń specjalistów ds. sztucznej inteligencji (ROC) w Niemczech przedstawiają się następująco: dla analityków danych specjalizujących się w sztucznej inteligencji roczne wynagrodzenie brutto wynosi 55 000–70 000 euro dla młodszych stażem (0–2 lata), 70 000–90 000 euro dla średniego stażu (3–5 lat) i 90 000–120 000 euro dla starszych stażem (6–10 lat). Inżynierowie uczenia maszynowego zarabiają 58 000–75 000 euro jako młodsi stażem, 75 000–95 000 euro jako średni stażem i 95 000–125 000 euro jako starsi stażem. Naukowcy zajmujący się badaniami nad sztuczną inteligencją zarabiają od 60 000 do 80 000 euro na stanowisku młodszego pracownika, od 80 000 do 105 000 euro na stanowisku średniego szczebla oraz od 105 000 do 140 000 euro na stanowisku starszego pracownika.

Te wysokie koszty osobowe stanowią integralną część kalkulacji całkowitego kosztu posiadania (TCO) i, paradoksalnie, stanowią kolejny mocny argument przeciwko chmurze publicznej. Zatrudnianie ośmioosobowego zespołu specjalistów ds. sztucznej inteligencji (AI) z kosztami osobowymi wynoszącymi około miliona euro rocznie, a następnie ograniczanie jego produktywności przez zmienne koszty, ograniczenia techniczne lub opóźnienia API platformy chmurowej, jest ekonomicznie nieracjonalne. Drogi i ograniczony kapitał ludzki wymaga zoptymalizowanych, kontrolowanych i efektywnych kosztowo zasobów (wewnętrznych), aby generować maksymalną wartość.

Transformacja w praktyce: strategie niemieckich potentatów przemysłowych (Bosch i Siemens)

Przedstawione wyzwanie strategiczne – konieczność znalezienia równowagi między całkowitym kosztem posiadania (TCO), suwerennością a budowaniem kompetencji – nie jest jedynie teoretyczne. Wiodące niemieckie firmy przemysłowe już aktywnie podejmują ten problem. Strategie korporacji takich jak Bosch, Siemens i ich joint venture BSH Hausgeräte stanowią wzór dla tego, jak suwerenna transformacja AI może odnieść sukces w praktyce.

Firmy te dokonują ogromnych, długoterminowych inwestycji kapitałowych (CapEx) we własne możliwości w zakresie sztucznej inteligencji. Na przykład Bosch ogłosił plany zainwestowania ponad 2,5 miliarda euro w sztuczną inteligencję do końca 2027 roku. Pieniądze te nie są przeznaczane przede wszystkim na zakup usług w chmurze, ale raczej na rozwój wewnętrznej wiedzy specjalistycznej i integrację sztucznej inteligencji jako podstawowego komponentu swoich produktów, co umożliwia szybsze przenoszenie innowacji do rzeczywistych aplikacji biznesowych.

Strategia tych liderów nie koncentruje się na wewnętrznej aplikacji zwiększającej produktywność, lecz na „wbudowanej sztucznej inteligencji” lub „sztucznej inteligencji krawędzi” – integracji sztucznej inteligencji bezpośrednio z produktem w celu zwiększenia wartości dla klienta. Przykłady firm Bosch i BSH ilustrują to:

• Piekarnik Bosch serii 8 wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego rozpoznawania ponad 80 potraw i ustawiania optymalnej metody pieczenia i temperatury.
• Inteligentne łóżeczko dziecięce „Bosch Revol” wykorzystuje sztuczną inteligencję do monitorowania podstawowych funkcji życiowych dziecka, takich jak tętno i oddech, i powiadamia rodziców w przypadku wystąpienia nieprawidłowości.
• Skanery ścienne oparte na sztucznej inteligencji wykrywają kable zasilające lub metalowe wsporniki w ścianie.

Te przypadki użycia wymagają niezawodnego wnioskowania w czasie rzeczywistym bezpośrednio na urządzeniu (na krawędzi), niezależnie od stabilnego połączenia internetowego. Potwierdzają one techniczną konieczność zdecentralizowanej architektury (omówionej w rozdziale 2) i są możliwe do zrealizowania jedynie poprzez inwestycje w zastrzeżone, suwerenne rozwiązania.

Równolegle z inwestycjami w technologie, firmy te proaktywnie rozwiązują problem niedoboru zasobów ludzkich (Sekcja 9) poprzez szeroko zakrojone inicjatywy szkoleń wewnętrznych. Siemens uruchomił „Akademię SiTecSkills” w 2022 roku. To nie tylko wewnętrzny program szkoleniowy, ale otwarty ekosystem zaprojektowany w celu zapewnienia podnoszenia kwalifikacji i dalszego szkolenia całej siły roboczej – od produkcji i serwisu po sprzedaż – a także partnerów zewnętrznych w przyszłościowych dziedzinach, takich jak sztuczna inteligencja, Internet rzeczy (IoT) i robotyka.

Filozofia stojąca za tym podejściem została zwięźle podsumowana przez BSH (Bosch i Siemens Home Appliances): sztuczna inteligencja nie jest postrzegana jako „moduł dodatkowy”, lecz raczej jako „element naszej ogólnej strategii”. Celem jest stworzenie „rzeczywistej wartości dodanej dla naszych konsumentów”, której podporządkowane są wszystkie decyzje technologiczne.

Ci liderzy branży stanowią żywy dowód na słuszność głównej tezy tej analizy: rozwiązują paradoks zwrotu z inwestycji (sekcja 3), poszukując wartości nie w niejasnych oszczędnościach wewnętrznych, ale w nowych funkcjach produktu opłacanych przez klienta. Potwierdzają argumenty dotyczące całkowitego kosztu posiadania (sekcja 4) poprzez wielomiliardowe nakłady inwestycyjne. I rozwiązują kryzys umiejętności (sekcja 9) poprzez strategiczne, skalowalne akademie wewnętrzne.

Perspektywy strategiczne: Droga Europy do suwerenności w zakresie sztucznej inteligencji do 2026 r.

Analiza ekonomiczna wdrożenia sztucznej inteligencji (AI) w Europie w 2025 roku prowadzi do jasnego i pilnego wniosku. Gospodarka europejska, a w szczególności niemiecka, stoi na rozdrożu, charakteryzującym się szeregiem głębokich sprzeczności ekonomicznych i strukturalnych.

Po pierwsze, istnieje niebezpieczna luka w adopcji. Podczas gdy duże firmy konsolidują swoje wydatki na sztuczną inteligencję i integrują się głęboko z ekosystemami hiperskalerów, średnie przedsiębiorstwa pozostają w tyle technologicznie.

Po drugie, kolejny skok technologiczny, czyli „sztuczna inteligencja agentowa”, pogłębia ten podział. Jej ekstremalne wymagania infrastrukturalne (zwłaszcza na brzegu sieci) przytłaczają większość firm i stwarzają ostrą presję na problemy, prowadząc do uzależnienia od dostawców oferujących szybkie, ale zastrzeżone rozwiązania.

Po trzecie, wiele firm doświadcza „paradoksu zwrotu z inwestycji”, pogłębionego przez zjawisko „sztucznej inteligencji” (shadow AI). Inwestują one znaczne środki w technologię, ale nie potrafią zmierzyć jej wartości, ponieważ opierają się na niewłaściwych wskaźnikach i ekonomicznie nieoptymalnej strategii infrastrukturalnej.

Analiza danych w ramach tego badania ujawnia sposób na rozwiązanie tego dylematu. Wbrew dogmatowi „najpierw chmura”, analiza całkowitego kosztu posiadania (TCO) pokazuje, że suwerenne infrastruktury lokalne lub hybrydowe są ekonomicznie lepsze w przypadku stałych, intensywnych obliczeniowo obciążeń generatywnej sztucznej inteligencji – koszty można obniżyć o ponad 50%.

To ekonomicznie racjonalne podejście jest obecnie wspierane przez ramy regulacyjne unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act). Jej rygorystyczne wymogi zgodności dotyczące przejrzystości, audytowalności i rejestrowania, które wejdą w życie dla modeli GPAI w sierpniu 2025 r., stanowią de facto nakaz dla otwartych, przejrzystych i audytowalnych systemów – wymogów, których zastrzeżone interfejsy API typu „black box” z trudem mogą spełnić.

Strategiczne rozwiązanie jest dostępne zarówno pod względem technicznym, jak i ekonomicznym: połączenie wydajnych platform LLM typu open source (takich jak Mistral czy Llama 3), otwartych platform MLOps (takich jak Kubeflow) oraz interoperacyjnych standardów (takich jak Gaia-X). Architektura ta rozwiązuje jednocześnie trzy podstawowe problemy – całkowity koszt posiadania (TCO), uzależnienie od dostawcy (TCO) oraz zgodność z ustawą AI Act.

To ostatecznie przenosi wąskie gardło z technologii na ludzi. Niedobór wykwalifikowanych pracowników w całym sektorze, w tym wśród specjalistów, objawiający się gwałtownym wzrostem wynagrodzeń, jest ostatnią i największą przeszkodą.

Strategiczny plan działania dla niemieckich MŚP jest ucieleśniony przez takich liderów branży jak Bosch i Siemens: przyszłość nie leży w zakupie sztucznej inteligencji jako zmiennej usługi w chmurze, ale w budowaniu sztucznej inteligencji jako strategicznej, kluczowej kompetencji. Wymaga to (1) nakładów inwestycyjnych na zastrzeżoną, suwerenną i otwartą infrastrukturę sztucznej inteligencji oraz (2) równoległych, masowych inwestycji w szeroko zakrojone szkolenia własnej siły roboczej.

W roku 2026 sukces europejskiego przemysłu w globalnym wyścigu sztucznej inteligencji nie będzie mierzony wysokością rachunków za usługi w chmurze, ale stopniem integracji sztucznej inteligencji z podstawowymi produktami i szybkością, z jaką pracownicy zaadaptują się do tej transformacji.

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - 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

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – 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:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej