Wewnętrzna platforma AI firmy jako strategiczna infrastruktura i konieczność biznesowa

Suwerenność cyfrowa: jak firmy zachowują kontrolę nad swoją sztuczną inteligencją i danymi

Era eksperymentów z AI dobiegła końca. Sztuczna inteligencja nie jest już opcjonalnym projektem innowacyjnym, ale szybko stała się czynnikiem decydującym o konkurencyjności, wydajności i przyszłej rentowności. Firmy podwajają tempo wdrażania AI i zdają sobie sprawę, że bezczynność jest równoznaczna ze strategicznym regresem. Jednak w pośpiechu, by wykorzystać potencjał AI, wiele z nich ucieka się do szybkich, zewnętrznych rozwiązań chmurowych, ignorując długoterminowe konsekwencje: ukryte koszty, niebezpieczne uzależnienie od jednego dostawcy oraz poważne zagrożenia dla prywatności danych i suwerenności cyfrowej.

W tym przełomowym momencie, zarządzana przez firmę platforma sztucznej inteligencji (AI) staje się nie tylko jedną z wielu opcji, ale strategiczną koniecznością. Reprezentuje ona przejście od korzystania wyłącznie z zewnętrznej technologii AI do bycia suwerennym architektem własnego, opartego na danych tworzenia wartości. Ta decyzja wykracza daleko poza techniczne wdrożenie – to fundamentalna korekta kursu, która decyduje o tym, kto zachowa kontrolę nad najcenniejszymi zasobami cyfrowymi firmy: danymi, modelami i wynikającą z nich innowacyjną siłą.

Niniejszy artykuł wyjaśnia przekonujące powody tej zmiany paradygmatu. Analizuje złożoną logikę ekonomiczną, która często sprawia, że ​​platforma wewnętrzna jest bardziej opłacalnym rozwiązaniem w procesie skalowania, i pokazuje, jak presja regulacyjna ze strony RODO i unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) przekształca suwerenność danych z zalecenia w obowiązek. Ponadto analizuje strategiczną pułapkę uzależnienia od dostawcy (True Venture Lock-In) oraz kluczowe znaczenie gotowości organizacji do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji w sposób bezpieczny, zgodny z przepisami i zrównoważony.

Kiedy suwerenność cyfrowa staje się czynnikiem konkurencyjnym: dlaczego zarządzana sztuczna inteligencja nie jest opcją, lecz strategią przetrwania.

Zarządzanie sztuczną inteligencją w strukturach korporacyjnych znajduje się w przełomowym momencie. To, co jeszcze kilka lat temu uważano za eksperymentalny temat, ewoluuje w fundamentalną decyzję strategiczną, niosącą dalekosiężne konsekwencje dla konkurencyjności, innowacyjności i autonomii cyfrowej. Zarządzana, wewnętrzna platforma AI, jako rozwiązanie Managed AI, reprezentuje zmianę paradygmatu w sposobie, w jaki organizacje radzą sobie z najbardziej transformacyjną technologią naszych czasów.

Globalny rynek platform AI osiągnął już imponującą wartość 65,25 mld dolarów w 2025 roku i według prognoz wzrośnie do 108,96 mld dolarów do 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 10,8%. Dane te jednak maskują fundamentalną transformację, jaka zachodzi. Nie chodzi tylko o wzrost rynku, ale o reorganizację tworzenia wartości biznesowej poprzez inteligentne systemy, które potrafią działać, uczyć się i podejmować decyzje niezależnie.

W Niemczech 27% firm wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję w swoich procesach biznesowych, w porównaniu z zaledwie 13,3% w ubiegłym roku. Ten podwojenie w ciągu roku sygnalizuje punkt zwrotny. Niechęć ustępuje miejsca uświadomieniu sobie, że rezygnacja ze stosowania sztucznej inteligencji nie jest już postawą neutralną, lecz stanowi aktywną przeszkodę konkurencyjną. Firmy spodziewają się wzrostu produktywności o ponad 10% dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, czego nie można ignorować w czasach niepewności gospodarczej i niedoboru wykwalifikowanej kadry.

Szczególnie wymowny jest sektorowy rozkład wdrażania sztucznej inteligencji. Liderami są dostawcy usług IT z 42% udziałem, następnie firmy doradztwa prawnego i podatkowego (36%) oraz sektor badań i rozwoju (również 36%). Sektory te łączy intensywne przetwarzanie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, wysoka intensywność wiedzy w procesach pracy oraz bezpośredni związek między przetwarzaniem informacji a tworzeniem wartości. Stanowią one wczesne wskaźniki rozwoju, który rozprzestrzeni się na wszystkie sektory gospodarki.

Ekonomiczna racjonalność wewnętrznych platform AI

Decyzja o wdrożeniu własnej, zarządzanej platformy AI wynika ze złożonej logiki ekonomicznej, wykraczającej daleko poza proste porównania kosztów. Całkowity koszt posiadania (CCO) typowych wdrożeń AI obejmuje znacznie więcej niż oczywiste koszty licencji i infrastruktury. Rozciąga się on na cały cykl życia, od kosztów zakupu i wdrożenia, przez koszty operacyjne i ukryte, po koszty wyjścia.

Koszty wdrożenia projektów AI różnią się znacznie w zależności od przypadku użycia. Proste rozwiązania chatbotów kosztują od 1000 do 10 000 euro, podczas gdy automatyzacja obsługi klienta kosztuje od 10 000 do 50 000 euro. Analityka predykcyjna dla procesów sprzedaży kosztuje od 20 000 do 100 000 euro, a niestandardowe systemy głębokiego uczenia zaczynają się od 100 000 euro bez górnego limitu. Jednak te kwoty odzwierciedlają jedynie początkową inwestycję i systematycznie zaniżają całkowite koszty.

Badanie pokazuje, że tylko 51% organizacji potrafi wiarygodnie oszacować zwrot z inwestycji (ROI) w projekty AI. Ta niepewność wynika ze złożoności łańcuchów wartości, w które wpisują się systemy AI, oraz trudności w kwantyfikacji efektów pośrednich. Firmy korzystające z zewnętrznych narzędzi do optymalizacji kosztów deklarują znacznie większą pewność co do swoich obliczeń ROI, co podkreśla potrzebę profesjonalnych struktur zarządzania.

Przewiduje się, że średnie miesięczne budżety na AI wzrosną o 36% do 2025 roku, co odzwierciedla znaczący zwrot w kierunku większych i bardziej złożonych inicjatyw AI. Wzrost ten nie jest jednakowy we wszystkich firmach, lecz koncentruje się w organizacjach, które z powodzeniem wdrożyły już mniejsze projekty AI i teraz chcą je skalować. Ta dynamika skalowania znacząco podkreśla wagę strategicznej decyzji dotyczącej platformy.

W tym kontekście coraz istotniejsze staje się rozróżnienie między rozwiązaniami w chmurze a rozwiązaniami lokalnymi. O ile rozwiązania chmurowe oferują niższe bariery wejścia i umożliwiają szybkie eksperymentowanie, wdrożenia lokalne mogą być bardziej opłacalne przy odpowiedniej intensywności użytkowania. Kapitalizacja systemów lokalnych, amortyzacja rozłożona na kilka lat oraz opcje amortyzacji podatkowej, w połączeniu z początkowymi kosztami szkolenia dużych modeli językowych w oparciu o dane z całego przedsiębiorstwa, sprawiają, że rozwiązania lokalne są atrakcyjne ekonomicznie w kontekście skalowania.

Modele cenowe zewnętrznych dostawców sztucznej inteligencji (AI) opierają się na innej logice. Modele oparte na licencjach oferują bezpieczeństwo planowania przy wysokich początkowych inwestycjach. Modele płatności za użytkowanie (pay-per-use) oparte na zużyciu (Consumer-Pay-Per-Use) zapewniają elastyczność w obliczu wahań popytu, ale mogą prowadzić do wykładniczego wzrostu kosztów przy intensywnym użytkowaniu. Modele subskrypcyjne upraszczają planowanie finansowe, ale niosą ze sobą ryzyko płacenia za niewykorzystaną pojemność. Modele freemium przyciągają klientów darmowymi, podstawowymi funkcjami, ale koszty mogą gwałtownie wzrosnąć wraz ze skalowaniem.

Praktyczny przykład ilustruje wymiar ekonomiczny. Firma zatrudniająca dziesięciu pracowników, z których każdy poświęca osiem godzin tygodniowo na raportowanie, poświęca na to zadanie 3600 godzin pracy rocznie. Rozwiązanie AI, które skraca ten czas do jednej godziny na raport, pozwala zaoszczędzić 2700 godzin pracy rocznie. Przy średniej stawce godzinowej wynoszącej 50 euro, przekłada się to na oszczędność kosztów rzędu 135 000 euro rocznie. Nawet przy kosztach wdrożenia wynoszących 80 000 euro, inwestycja zwraca się w ciągu siedmiu miesięcy.

Ogólna analiza inwestycji w AI pokazuje, że firmy o najwyższym poziomie dojrzałości w zakresie AI odnotowują zwrot z inwestycji nawet o sześć punktów procentowych wyższy niż organizacje o ograniczonym wdrożeniu. Prawie dwie trzecie użytkowników AI, a konkretnie 65%, jest zadowolonych ze swoich generatywnych rozwiązań AI. To podkreśla, że ​​wartość ekonomiczna AI nie jest hipotetyczna, lecz mierzalna i osiągalna.

Zarządzanie, ochrona danych i zgodność z przepisami

Europejskie Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO) i unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) tworzą ramy regulacyjne, które nie tylko umożliwiają, ale wręcz skutecznie nakazują korzystanie z wewnętrznych platform AI. Z samej swojej natury RODO wymaga rozliczalności, minimalizacji danych, ograniczenia celu i przejrzystości w przetwarzaniu danych osobowych. Wymagania te stoją w zasadniczej sprzeczności z modelami biznesowymi wielu zewnętrznych dostawców AI, które opierają się na gromadzeniu danych, trenowaniu modeli z wykorzystaniem danych klientów i nieprzejrzystych procesach decyzyjnych.

Ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) wprowadza opartą na ryzyku klasyfikację systemów AI, obejmującą klasy od zabronionych, przez wysokie, po minimalne. Ta kategoryzacja wymaga kompleksowej dokumentacji, testów, procesów zarządzania i nadzoru ze strony człowieka w przypadku systemów wysokiego ryzyka. Organizacje muszą być w stanie wykazać, że ich systemy AI nie powodują dyskryminacji, są transparentne w procesach decyzyjnych i są stale monitorowane pod kątem stronniczości.

Suwerenność danych ewoluuje w kierunku strategicznego imperatywu. Odnosi się ona do zdolności państw lub organizacji do utrzymania kontroli nad swoimi danymi, niezależnie od tego, gdzie są one fizycznie przechowywane lub przetwarzane. Suwerenne systemy sztucznej inteligencji przechowują i zarządzają modelami i danymi AI, przestrzegając krajowych lub regionalnych przepisów i ograniczeń. Kontrolują, kto ma dostęp do danych i gdzie trenowane są modele.

Wdrożenie systemów AI zgodnych z RODO wymaga kilku kluczowych działań. Polityka prywatności w fazie projektowania (Privacy by Design) i polityka prywatności w fazie domyślnej (Privacy by Default) muszą być zintegrowane z architekturą systemu od samego początku. Oceny skutków dla ochrony danych są obowiązkowe dla praktycznie wszystkich nowoczesnych narzędzi AI ze względu na wysokie ryzyko naruszenia praw osób, których dane dotyczą. Niezbędna jest kompleksowa dokumentacja wszystkich przepływów danych, celów przetwarzania i środków bezpieczeństwa. Standardowe klauzule umowne dotyczące międzynarodowego transferu danych są niezbędne, gdy dane opuszczają UE.

Praktyczne wdrożenie tych wymagań znacznie różni się w zależności od scenariusza wdrożenia. Rozwiązania chmurowe dużych dostawców z USA często działają w ramach ram ochrony danych osobowych UE-USA, które jednak wiążą się ze zwiększoną niepewnością prawną po orzeczeniu w sprawie Schrems II. Firmy muszą przeprowadzać oceny skutków transferu danych i wykazać, że transfery danych są zgodne z wymogami RODO.

Przechowywanie danych z promptów wiąże się ze szczególnym ryzykiem. Google Gemini przechowuje prompty nawet do 18 miesięcy, co może powodować poważne problemy z przestrzeganiem przepisów w przypadku przypadkowego wprowadzenia danych osobowych. Chociaż Microsoft Copilot oferuje kompleksowe narzędzia do zarządzania z Microsoft Purview, muszą one być poprawnie skonfigurowane, aby były skuteczne. ChatGPT Enterprise umożliwia oddzielenie danych dotyczących użytkowania od danych treningowych i oferuje serwery w UE, ale wymaga odpowiednich umów.

Posiadanie własnej platformy AI oferuje kluczowe korzyści. Dane nigdy nie opuszczają infrastruktury firmy, minimalizując ryzyko naruszenia prywatności danych i upraszczając procedury zgodności. Pełna kontrola nad ograniczeniami dostępu, procedurami przetwarzania i audytowalnością jest automatycznie zapewniana dzięki wewnętrznemu zarządzaniu. Firmy mogą dostosowywać polityki zarządzania do swoich potrzeb, bez polegania na ogólnych zasadach dostawców.

Ustanowienie formalnej struktury zarządzania AI powinno odbywać się na szczeblu kierowniczym, najlepiej z udziałem Dyrektora ds. AI lub Komitetu ds. Zarządzania AI. Ten szczebel kierowniczy musi zapewnić zgodność strategii AI z nadrzędnymi celami biznesowymi. Niezbędne jest jasne określenie ról i obowiązków dla zarządców danych, liderów ds. AI oraz specjalistów ds. zgodności. Opracowanie powtarzalnych polityk dotyczących AI, które będą stanowić standardy poziomu usług, ułatwia skalowanie i wdrażanie nowych pracowników.

Pułapka uzależnienia od jednego dostawcy i znaczenie interoperacyjności

Uzależnienie od jednego dostawcy (vendor lock-in) staje się krytycznym ryzykiem strategicznym w erze sztucznej inteligencji (AI). Poleganie na zastrzeżonych ekosystemach poszczególnych dostawców ogranicza elastyczność w dłuższej perspektywie, zwiększa koszty i ogranicza dostęp do innowacji spoza wybranego systemu. To uzależnienie rozwija się stopniowo poprzez szereg pozornie pragmatycznych, indywidualnych decyzji i często staje się widoczne dopiero wtedy, gdy zmiana dostawcy stała się zbyt kosztowna.

Mechanizmy uzależnienia od dostawcy są różnorodne. Własne interfejsy API tworzą zależności techniczne, ponieważ kod aplikacji jest pisany bezpośrednio w oparciu o interfejsy specyficzne dla danego dostawcy. Migracja danych jest skomplikowana ze względu na zastrzeżone formaty i wysokie opłaty za transfer danych. Zobowiązania umowne z długoterminowymi zobowiązaniami ograniczają siłę negocjacyjną. Uzależnienie od procesu występuje, gdy zespoły są szkolone wyłącznie z narzędzi jednego dostawcy. Koszty zmiany dostawcy – techniczne, umowne, proceduralne i związane z danymi – rosną wykładniczo z czasem.

Prawie połowa niemieckich firm rewiduje swoją strategię chmurową z powodu obaw o rosnące koszty i zależność. Już 67% organizacji aktywnie stara się unikać nadmiernego polegania na indywidualnych dostawcach technologii AI. Dane te odzwierciedlają rosnącą świadomość strategicznego ryzyka związanego z platformami zastrzeżonymi.

Koszty zależności ujawniają się na wielu poziomach. Wzrostów cen nie da się zrekompensować, przechodząc do konkurencji, jeśli migracja jest technicznie lub ekonomicznie nieopłacalna. Opóźnienie w innowacjach pojawia się, gdy zaawansowane modele lub technologie stają się dostępne poza wybranym ekosystemem, ale nie mogą być wykorzystane. Siła przetargowa maleje, gdy dostawca wie, że klient jest w pułapce. Zwinność strategiczna zanika, gdy własna mapa drogowa jest powiązana z mapą dostawcy.

Hipotetyczny przykład ilustruje ten problem. Firma detaliczna inwestuje znaczne środki w kompleksową platformę marketingową opartą na sztucznej inteligencji (AI) dostawcy. Kiedy niszowy konkurent oferuje znacznie lepszy model predykcyjny odejść, firma odkrywa, że ​​zmiana jest niemożliwa. Głęboka integracja zastrzeżonych interfejsów API pierwotnego dostawcy z systemami danych klientów i realizacją kampanii oznacza, że ​​przebudowa zajęłaby ponad rok i kosztowałaby miliony.

Interoperacyjność działa jak antidotum na uzależnienie od jednego dostawcy. Odnosi się do zdolności różnych systemów, narzędzi i platform AI do płynnej współpracy, niezależnie od dostawcy lub technologii bazowej. Interoperacyjność ta działa na trzech poziomach. Interoperacyjność na poziomie modelu umożliwia korzystanie z wielu modeli AI od różnych dostawców w ramach tego samego procesu pracy bez konieczności wprowadzania zmian w infrastrukturze. Interoperacyjność na poziomie systemu zapewnia, że ​​infrastruktura pomocnicza, taka jak zarządzanie natychmiastowe, zabezpieczenia i analityka, działa spójnie w różnych modelach i na różnych platformach. Interoperacyjność na poziomie danych koncentruje się na standardowych formatach danych, takich jak schematy JSON i osadzenia, co zapewnia płynną wymianę danych.

Standardy i protokoły odgrywają kluczową rolę. Protokoły agent-do-agenta ustanawiają wspólny język, który umożliwia systemom AI wymianę informacji i delegowanie zadań bez ingerencji człowieka. Protokół komunikacji Mesh tworzy otwartą, skalowalną sieć, w której agenci AI mogą współpracować bez zbędnej pracy. Protokoły te reprezentują ruch w kierunku otwartych ekosystemów AI, które pozwalają uniknąć uzależnienia od jednego dostawcy.

Modułowa architektura, zaprojektowana z myślą o ochronie przed zależnościami, umożliwia wymianę poszczególnych komponentów AI bez konieczności całkowitego przeprojektowania systemu. Platforma niezależna od technologii umożliwia na przykład zmianę bazowego modelu LLM bez konieczności ponownej implementacji całej aplikacji. Takie podejście zmniejsza zależność od pojedynczego stosu technologicznego o ponad 90 procent.

Platformy bezkodowe dodatkowo wzmacniają niezależność od zewnętrznych programistów i zwiększają autonomię działów biznesowych. Gdy użytkownicy biznesowi mogą samodzielnie konfigurować i dostosowywać przepływy pracy, zmniejsza się zależność od wyspecjalizowanych zespołów programistycznych, które mogą znać tylko ekosystem konkretnego dostawcy.

Strategiczne zalecenie brzmi zatem: świadomie wchodź w zależności, ale chroń obszary krytyczne. Alternatywy i opcje wyjścia powinny być planowane dla procesów o znaczeniu krytycznym. Należy zachować gotowość do eksperymentowania z nowymi usługami, ale ich głęboka integracja powinna następować dopiero po gruntownej ocenie. Należy stale monitorować kondycję dostawców i dostępność alternatyw. W przypadku zmiany warunków rynkowych lub potrzeb należy stosować strategię ewolucyjnej adaptacji.

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

Gotowość organizacyjna i kryzys kompetencji

Dostępność technologiczna rozwiązań AI nie przekłada się automatycznie na gotowość organizacji do ich efektywnego wykorzystania. Luka w kompetencjach w zakresie AI opisuje rozbieżność między dynamicznie rosnącym zapotrzebowaniem na stanowiska związane z AI a dostępnością wykwalifikowanych pracowników. Ponad 60% firm ma trudności z rekrutacją ekspertów AI. Ta luka dotyczy nie tylko umiejętności kodowania czy analizy danych, ale także połączenia wiedzy technicznej, smykałki biznesowej, umiejętności rozwiązywania problemów i etyki.

Globalny niedobór talentów w dziedzinie sztucznej inteligencji osiągnie krytyczne rozmiary do 2025 roku. Popyt przewyższy podaż w stosunku 3,2 do 1 we wszystkich kluczowych rolach, z ponad 1,6 miliona wakatów i zaledwie 518 000 wykwalifikowanych kandydatów. Rozwój LLM, MLOps i etyka w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) będą wykazywać największe wąskie gardła, z wynikami popytu powyżej 85 na 100, ale podaży poniżej 35 na 100. Średni czas obsadzenia stanowisk w dziedzinie AI wyniesie od sześciu do siedmiu miesięcy.

Oczekiwania płacowe na stanowiskach związanych ze sztuczną inteligencją są o 67% wyższe niż na tradycyjnych stanowiskach związanych z oprogramowaniem, przy czym na wszystkich poziomach doświadczenia wzrost wynosi 38% rok do roku. Ta dynamika cen odzwierciedla fundamentalną nierównowagę między podażą a popytem i sprawia, że ​​rekrutacja stanowi wyzwanie finansowe dla wielu organizacji.

Sztuczna inteligencja zmienia nie tylko systemy technologiczne, ale także struktury organizacyjne, procesy pracy i kultury korporacyjne. Zarządzanie zmianą staje się kluczowym czynnikiem sukcesu wdrożeń AI. Badanie IBM z 2022 roku wskazuje na brak wiedzy jako największy problem w korzystaniu ze sztucznej inteligencji. Nawet giganci technologiczni, tacy jak Microsoft, początkowo mieli trudności z przekonaniem swoich pracowników o korzyściach płynących ze sztucznej inteligencji i przekazaniem im niezbędnych umiejętności.

Skuteczna integracja sztucznej inteligencji (AI) wymaga kompleksowych programów szkoleniowych i inicjatyw zarządzania zmianą, angażujących wszystkich pracowników. Działania te prowadzą do większej akceptacji technologii AI i poprawy umiejętności pracowników. JPMorgan Chase opracował platformę COiN, która wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy dokumentów prawnych, oszczędzając około 360 000 godzin pracy przy przetwarzaniu 12 000 umów rocznie. Sukces zależy jednak od tego, czy pracownicy nauczą się korzystać ze sztucznej inteligencji i będą chcieli to robić.

Gotowość organizacji na AI obejmuje więcej niż tylko technologiczne uwarunkowania. Wymaga ona współdziałania umiejętności technicznych i interpersonalnych, spójności organizacyjnej oraz zdolności budowania zaufania do AI. Kluczowe czynniki gotowości obejmują zaufanie, wsparcie kierownictwa, dane, umiejętności, spójność strategiczną, zasoby, kulturę, innowacyjność, zdolności zarządcze, zdolność adaptacji, infrastrukturę, konkurencyjność, koszty, strukturę organizacyjną i wielkość.

Kluczową cechą, która bezpośrednio przyczynia się do kultury gotowości na AI, jest kultura organizacyjna oparta na danych. Organizacje, które podejmują decyzje w oparciu o dane i dowody, a nie intuicję czy tradycję, mają większe szanse na gotowość na AI. Kultura oparta na danych gwarantuje, że pracownicy na wszystkich szczeblach dysponują narzędziami i nastawieniem pozwalającym na integrację AI z codziennymi procesami decyzyjnymi.

Rola menedżerów zmiany w obszarze AI zyskuje na znaczeniu. Ci specjaliści wspierają organizacje w skutecznym zarządzaniu transformacją, którą wprowadza sztuczna inteligencja. Koncentrują się oni szczególnie na wspieraniu pracowników w procesie zmian, dążąc do promowania akceptacji rozwiązań AI, łagodzenia obaw i promowania gotowości do akceptacji zmian. Do ich zadań należy planowanie, zarządzanie i wdrażanie procesów zmian; opracowywanie strategii zmian; komunikowanie wizji i korzyści; prowadzenie warsztatów i sesji feedbackowych; analiza potrzeb i barier w akceptacji zmian; oraz opracowywanie szkoleń i działań komunikacyjnych.

Paradoksalnie, zarządzanie wewnętrzną platformą AI może ułatwić rozwój umiejętności. Zamiast zmuszać pracowników do zmagania się z różnymi narzędziami zewnętrznymi i ich odmiennymi interfejsami, centralna platforma oferuje spójne środowisko do nauki i eksperymentowania. Można opracować ujednolicone programy szkoleniowe, dostosowane do konkretnej platformy. Transfer wiedzy jest prostszy, gdy wszyscy korzystają z tego samego systemu.

Tylko sześć procent pracowników czuje się komfortowo korzystając ze sztucznej inteligencji w swojej pracy, podczas gdy prawie jedna trzecia odczuwa znaczny dyskomfort. Należy zająć się tą rozbieżnością między dostępnością technologii a możliwościami człowieka. Badania wskazują, że umiejętności rozwiązywania problemów, zdolność adaptacji i chęć uczenia się są kluczowymi kompetencjami w zarządzaniu przyszłością napędzaną przez sztuczną inteligencję.

Niezałatwienie tych luk kompetencyjnych może prowadzić do braku zaangażowania, większej rotacji i obniżenia wydajności organizacji. 43% pracowników planujących odejście z pracy priorytetowo traktuje szkolenia i możliwości rozwoju. Pracodawcy inwestujący w te obszary mogą nie tylko zatrzymać utalentowanych pracowników, ale także wzmocnić swoją reputację jako organizacji o przyszłościowym podejściu.

Dynamika rynku i przyszłe kierunki rozwoju

Rynek platform AI przechodzi okres szybkiej konsolidacji i różnicowania. Z jednej strony, firmy o dużej skali, takie jak Microsoft Azure AI, AWS Bedrock i Google Vertex AI, dominują dzięki zintegrowanym systemom infrastruktury, tożsamości i rozliczeń. Dostawcy ci wykorzystują istniejące ekosystemy chmurowe, aby chronić konta przed przesunięciem. Z drugiej strony, dostawcy rozwiązań pure-play, tacy jak OpenAI, Anthropic i Databricks, przesuwają granice pod względem rozmiaru modelu, otwartych wersji i rozszerzalności ekosystemu.

Aktywność w zakresie fuzji i przejęć przekroczyła 50 miliardów dolarów w 2024 roku, a 15 miliardów dolarów zainwestowanych przez Meta w Scale AI i 15,25 miliarda dolarów w rundę finansowania Databricks to główne przykłady. Współprojektowanie sprzętu wyłania się jako nowa fosa, a układy TPU v5p firmy Google i Trainium2 firmy Amazon obiecują redukcję kosztu tokena i przyciągają klientów do zastrzeżonych środowisk uruchomieniowych.

Komponent oprogramowania odpowiadał za 71,57% udziału w rynku platform AI w 2024 roku, co odzwierciedla silny popyt na zintegrowane środowiska programistyczne, które ujednolicają pozyskiwanie, koordynację i monitorowanie danych. Usługi, choć mniejsze, rozwijają się ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 15,2%, ponieważ firmy poszukują wsparcia w zakresie projektowania i obsługi, aby skrócić cykle zwrotu z inwestycji (ROI).

Konfiguracje chmurowe stanowiły 64,72% rynku platform AI w 2024 roku i według prognoz będą rosły najszybciej, ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 15,2%. Jednak węzły lokalne i brzegowe pozostają niezbędne w obciążeniach w sektorze opieki zdrowotnej, finansowym i publicznym, gdzie obowiązują zasady suwerenności danych. Hybrydowe orkiestratory, które abstrahują od lokalizacji, pozwalają organizacjom na centralne szkolenie, a jednocześnie wnioskowanie na brzegu, równoważąc opóźnienia i zgodność.

Na szczególną uwagę zasługuje zwrot w kierunku prywatnej/edge AI w celu zapewnienia suwerenności danych, napędzany przez UE i rozszerzający się na region Azji i Pacyfiku oraz regulowane sektory w USA, którego szacowany wpływ na długoterminowy CAGR wynosi 1,7%. Dążenie regulacyjne do audytowalności modeli, napędzane przez UE, z oczekiwanym przyjęciem przez rząd federalny USA, zwiększa długoterminowy CAGR o kolejne 1,2%.

W Niemczech sytuacja jest zróżnicowana. Chociaż bezwzględne wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach wynosi 11,6%, przekraczając średnią unijną wynoszącą osiem%, to od 2021 roku obserwuje się zaskakującą stagnację. Stagnacja ta kontrastuje z dynamicznym rozwojem aplikacji GenAI, takich jak ChatGPT, i wydaje się sprzeczna z intuicją, biorąc pod uwagę pozytywny wpływ na produktywność.

Jednak bardziej szczegółowa analiza ujawnia znaczący wzrost. Po uwzględnieniu firm, które deklarowały korzystanie ze sztucznej inteligencji w poprzednich badaniach, ale nie zrobiły tego w 2023 roku – prawdopodobnie dlatego, że procesy AI są tak zintegrowane, że respondenci nie uważają ich już za godne uwagi – widoczny jest wyraźny wzrost wykorzystania AI w 2023 roku w porównaniu z 2021 rokiem. Sugeruje to normalizację AI w procesach biznesowych.

91 procent niemieckich firm postrzega obecnie generatywną sztuczną inteligencję jako ważny czynnik dla swojego modelu biznesowego i tworzenia przyszłej wartości, w porównaniu z zaledwie 55 procentami w zeszłym roku. 82 procent planuje zwiększyć inwestycje w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy, a ponad połowa planuje zwiększenie budżetu o co najmniej 40 procent. 69 procent opracowało strategię dotyczącą generatywnej sztucznej inteligencji, co stanowi wzrost o 38 procent w porównaniu z rokiem 2024.

Korzyści, jakich firmy oczekują od sztucznej inteligencji, obejmują wzrost innowacyjności, wydajności, sprzedaży i automatyzacji, a także możliwości produktowe i rozwojowe. Jednak zaległości w zakresie zarządzania, wytycznych etycznych i szkoleń pozostają wyzwaniem, a wiarygodne wykorzystanie sztucznej inteligencji nadal stanowi kluczową przeszkodę.

Sztuczna inteligencja oparta na agentach będzie dominować w ekspansji budżetów IT w ciągu najbliższych pięciu lat, osiągając ponad 26% globalnych wydatków na IT, osiągając 1,3 biliona dolarów w 2029 roku. Inwestycja ta, napędzana rozwojem aplikacji i systemów opartych na sztucznej inteligencji opartej na agentach do zarządzania flotami agentów, sygnalizuje transformację budżetów IT przedsiębiorstw, szczególnie w obszarze oprogramowania, w kierunku strategii inwestycyjnych opartych na produktach i usługach opartych na sztucznej inteligencji opartej na agentach.

Prognoza wskazuje na wyraźną korelację między wzrostem wydatków na sztuczną inteligencję a przekonaniem liderów IT, że efektywne wykorzystanie sztucznej inteligencji może napędzać przyszły sukces biznesowy. Dostawcy aplikacji i usług, którzy pozostają w tyle w integrowaniu sztucznej inteligencji ze swoimi produktami i nie ulepszają ich za pomocą agentów, ryzykują utratę udziałów w rynku na rzecz firm, które zdecydowały się umieścić sztuczną inteligencję w centrum swojego planu rozwoju produktów.

Szacuje się, że rynek sztucznej inteligencji (AI) w Niemczech osiągnie wartość ponad dziewięciu miliardów euro w 2025 roku i wzrośnie do 37 miliardów euro do 2031 roku, co oznacza roczną stopę wzrostu znacznie przewyższającą ogólny poziom rozwoju gospodarczego. W 2024 roku w Niemczech działało 687 startupów z branży AI, co oznacza wzrost o 35% rok do roku. Berlin i Monachium dominują w sektorze startupów AI, stanowiąc około 50% wszystkich startupów AI w kraju.

73% firm w Niemczech uważa, że ​​jasne przepisy dotyczące sztucznej inteligencji (AI) mogą zapewnić przewagę konkurencyjną europejskim firmom, jeśli zostaną prawidłowo wdrożone. To podkreśla szansę, jaką stwarza europejskie podejście regulacyjne: godna zaufania sztuczna inteligencja produkowana w Europie może stać się czynnikiem decydującym o jej sukcesie.

Macierz decyzji strategicznych dla scenariuszy wdrożenia

Wybór między chmurą, lokalizacją a hybrydowym modelem wdrożenia platform AI nie opiera się na jednej, uniwersalnej logice, lecz musi odzwierciedlać specyficzne wymagania, ograniczenia i priorytety strategiczne każdej organizacji. Każdy model oferuje odrębne zalety i wady, które należy starannie rozważyć w kontekście celów biznesowych.

Modele wdrożeń lokalnych oferują maksymalne bezpieczeństwo i kontrolę nad danymi oraz własnością intelektualną. Najlepiej sprawdzają się w przypadku danych o wysokim stopniu poufności, własności intelektualnej lub danych podlegających surowym wymogom regulacyjnym, np. w sektorze finansowym lub opieki zdrowotnej. Wysoka konfigurowalność pozwala na dopasowanie modeli do konkretnych potrzeb. Potencjalnie niższe opóźnienia w krytycznych aplikacjach czasu rzeczywistego wynikają z lokalnego przetwarzania. Korzyści finansowe w procesie skalowania wynikają z możliwości kapitalizacji i niższych zmiennych kosztów transakcyjnych.

Wyzwania związane z rozwiązaniami lokalnymi obejmują wysokie początkowe inwestycje w infrastrukturę, dłuższy czas wdrożenia, konieczność posiadania wewnętrznej wiedzy specjalistycznej w zakresie konserwacji i aktualizacji oraz ograniczoną skalowalność w porównaniu z elastycznością chmury. Wyzwania te można złagodzić, wybierając partnera oferującego standardowy produkt, usługi konfiguracji i wsparcie dla wdrożeń lokalnych.

Wdrożenie w chmurze zapewnia szybki zwrot z inwestycji w początkowe eksperymenty lub weryfikację koncepcji. Niższe budżety początkowe są wymagane, ponieważ nie ma potrzeby inwestowania w sprzęt. Automatyczna skalowalność pozwala na adaptację do zmiennych obciążeń. Szybkie uruchomienie standardowych produktów przyspiesza tworzenie wartości. Dostawca zajmuje się konserwacją, redundancją i skalowalnością.

Wady rozwiązań chmurowych przejawiają się w potencjalnie wykładniczo rosnących kosztach przy intensywnym użytkowaniu, ponieważ modele płatności za użytkowanie stają się drogie przy dużych wolumenach. Ograniczona różnica w przewadze konkurencyjnej wynika z faktu, że konkurenci mogą korzystać z tych samych gotowych rozwiązań. Własność danych i modelu pozostaje po stronie dostawcy, co stwarza problemy związane z prywatnością, bezpieczeństwem i uzależnieniem od dostawcy. Ograniczona możliwość personalizacji ogranicza zaawansowane eksperymenty.

Hybrydowe modele chmury łączą zalety obu podejść, jednocześnie eliminując ich ograniczenia. Wrażliwe obciążenia AI działają na fizycznych serwerach lub klastrach prywatnych, aby zapewnić zgodność, podczas gdy mniej krytyczne szkolenia są przenoszone do chmury publicznej. Obciążenia stacjonarne działają w oparciu o infrastrukturę prywatną, a elastyczność chmury publicznej jest wykorzystywana tylko w razie potrzeby. Suwerenność danych jest zapewniona poprzez przechowywanie wrażliwych danych lokalnie, przy jednoczesnym wykorzystaniu skali chmury publicznej, tam gdzie jest to dozwolone.

Przyspieszenie sztucznej inteligencji (AI) poprzez generatywną sztuczną inteligencję, duże modele językowe i obciążenia obliczeniowe o wysokiej wydajności (HPC) zmienia wymagania infrastrukturalne. Firmy potrzebują dostępu do klastrów GPU, sieci o wysokiej przepustowości i połączeń o niskim opóźnieniu, które nie są równomiernie rozłożone między dostawcami. W środowiskach wielochmurowych przedsiębiorstwa wybierają dostawcę na podstawie specjalizacji w dziedzinie AI, takiej jak usługi TPU firmy Google lub integracja OpenAI platformy Azure. W hybrydowych środowiskach chmurowych wrażliwe obciążenia AI są uruchamiane lokalnie, a szkolenia są zlecane na zewnątrz, do chmury publicznej.

Presja regulacyjna narasta na całym świecie. Ustawa UE o odporności operacyjnej cyfrowej (Digital Operational Resilience Act), kalifornijska ustawa CPRA oraz nowe wymogi dotyczące suwerenności danych w regionie Azji i Pacyfiku (APAC) wymagają od przedsiębiorstw zapewnienia widoczności i kontroli nad lokalizacją danych. Multicloud oferuje elastyczność geograficzną, umożliwiając przechowywanie danych w jurysdykcjach, w których wymagają tego przepisy. Chmura hybrydowa zapewnia suwerenność poprzez przechowywanie poufnych danych lokalnie, jednocześnie wykorzystując skalę chmury publicznej tam, gdzie jest to dozwolone.

Praktyczna implementacja zarządzanego rozwiązania AI jako platformy wewnętrznej zazwyczaj przebiega w sposób ustrukturyzowany. Najpierw definiuje się cele i wymagania, a następnie przeprowadza szczegółową analizę, czy, jak i gdzie wykorzystanie AI ma sens. Wybór technologii i projekt architektury uwzględniają modułowe komponenty, które można elastycznie wymieniać. Integracja i przygotowanie danych stanowią podstawę modeli o wysokiej wydajności. Rozwój modelu i konfiguracja MLOps ustanawiają ciągłe procesy wdrażania i monitorowania.

Korzyści wynikające z wdrożenia wewnętrznej platformy AI obejmują skrócenie czasu rozwoju dzięki standaryzacji i ponownemu wykorzystaniu, zautomatyzowane procesy szkolenia, wdrażania i monitorowania, bezpieczną integrację z istniejącymi systemami przy jednoczesnym uwzględnieniu wszystkich wymogów zgodności oraz pełną kontrolę nad danymi, modelami i infrastrukturą.

Platforma AI jako infrastruktura strategiczna

Zarządzana, wewnętrzna platforma AI, jako zarządzane rozwiązanie AI, to coś więcej niż decyzja technologiczna. Stanowi ona strategiczną zmianę o fundamentalnych implikacjach dla konkurencyjności, suwerenności cyfrowej, zwinności organizacyjnej i długoterminowej zdolności innowacyjnej. Dane rynkowe, doświadczenie firm i zmiany regulacyjne dają jasny obraz: firmy, które poważnie podchodzą do wdrażania AI, potrzebują spójnej strategii platformowej, która równoważy zarządzanie, elastyczność i tworzenie wartości.

Argumenty ekonomiczne przemawiają za zróżnicowanym podejściem. Chociaż zewnętrzne usługi chmurowe oferują niskie bariery wejścia i szybkie eksperymentowanie, struktura kosztów zmienia się drastycznie na korzyść rozwiązań wewnętrznych wraz ze skalowaniem systemów. Całkowity koszt posiadania (CCO) należy brać pod uwagę w całym cyklu życia, w tym ukryte koszty wynikające z zależności od dostawcy, wycieku danych i braku kontroli. Organizacje intensywnie korzystające ze sztucznej inteligencji i rygorystycznych wymogów zgodności często znajdują ekonomiczne i strategiczne rozwiązanie w modelach lokalnych lub hybrydowych.

Europejski krajobraz regulacyjny, wraz z RODO i Ustawą o AI, sprawia, że ​​wewnętrzna kontrola korporacyjna nad systemami AI jest nie tylko pożądana, ale coraz bardziej konieczna. Suwerenność danych ewoluuje z czegoś, co byłoby miłe, do czegoś, co trzeba mieć. Możliwość wykazania w dowolnym momencie, gdzie dane są przetwarzane, kto ma do nich dostęp, jak modele zostały wytrenowane i na jakiej podstawie podejmowane są decyzje, staje się koniecznością. Zewnętrzne usługi AI często nie są w stanie spełnić tych wymagań lub wymagają znacznego dodatkowego wysiłku.

Ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy jest realne i rośnie wraz z każdą integracją z rozwiązaniami zastrzeżonymi. Modułowa architektura, otwarte standardy i interoperacyjność muszą być uwzględnione w strategiach platformowych od samego początku. Możliwość wymiany komponentów, przełączania się między modelami i migracji do nowych technologii gwarantuje, że organizacja nie stanie się więźniem ekosystemu jednego dostawcy.

Nie należy lekceważyć wymiaru organizacyjnego. Dostępność technologii nie gwarantuje automatycznie umiejętności jej efektywnego wykorzystania. Budowanie umiejętności, zarządzanie zmianą i budowanie kultury opartej na danych wymagają systematycznych inwestycji. Wewnętrzna platforma może ułatwić te procesy poprzez spójne środowisko, ujednolicone szkolenia i jasno określone obowiązki.

Dynamika rynku pokazuje, że inwestycje w sztuczną inteligencję rosną wykładniczo, a sztuczna inteligencja agentowa stanowi kolejny etap ewolucji. Firmy, które obecnie budują podwaliny pod skalowalną, elastyczną i bezpieczną infrastrukturę AI, przygotowują się na nadchodzącą falę systemów autonomicznych. Wybór zarządzanej platformy AI nie jest decyzją przeciwko innowacjom, ale raczej decyzją o zrównoważonym rozwoju.

Ostatecznie wszystko sprowadza się do kwestii kontroli. Kto kontroluje dane, modele, infrastrukturę, a tym samym zdolność do generowania wartości z AI? Zależności zewnętrzne mogą wydawać się wygodne w krótkiej perspektywie, ale w dłuższej perspektywie delegują kluczowe kompetencje strategiczne podmiotom zewnętrznym. Wewnętrzna platforma AI jako zarządzane rozwiązanie AI to sposób, w jaki organizacje mogą zachować kontrolę – nad swoimi danymi, innowacyjnością, a ostatecznie nad swoją przyszłością w coraz bardziej zorientowanym na AI środowisku i gospodarce.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn