Sztuczna inteligencja stała się dzisiaj jednym z najważniejszych kierunków inwestycyjnych przedsiębiorstw na całym świecie. Organizacje wdrażają rozwiązania generatywnej AI, budują cyfrowych asystentów, automatyzują procesy biznesowe oraz wykorzystują modele językowe do analizy wiedzy zgromadzonej w firmowych zasobach. Nikt nie pyta już, czy korzystać z AI. Za to istotnym pytaniem jest pytanie o to, w jakiej infrastrukturze AI powinna działać, aby maksymalizować wartość biznesową i jednocześnie minimalizować ryzyko?. Dla coraz większej liczby organizacji odpowiedzią jest środowisko lokalne.
Przez ostatnie lata większość projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję realizowano w oparciu o usługi chmurowe. Takie podejście zapewniało szybki dostęp do nowoczesnych modeli oraz dużych zasobów obliczeniowych. Wraz ze wzrostem skali wykorzystania AI coraz częściej zaczęły jednak pojawiać się trzy fundamentalne wyzwania: bezpieczeństwo danych, zgodność z regulacjami oraz rosnące i trudne do przewidzenia koszty eksploatacji.
Jednocześnie rozwój modeli open source oraz nowej generacji platform obliczeniowych sprawił, że firmy otrzymały realną alternatywę. Coraz więcej organizacji analizuje możliwość budowy własnego środowiska AI działającego lokalnie, wewnątrz firmowej infrastruktury.
Dane są najcenniejszym zasobem organizacji
W dyskusjach dotyczących sztucznej inteligencji uwaga często koncentruje się na samych modelach językowych. W praktyce biznesowej coraz wyraźniej widać jednak, że źródłem przewagi konkurencyjnej nie są modele, lecz dane, które zasilają procesy AI.
Dokumentacja techniczna, własność intelektualna, procedury operacyjne, historia projektów, dane klientów czy ekspercka wiedza pracowników tworzą unikalny kapitał organizacji. W sytuacji, gdy większość przedsiębiorstw może korzystać z tych samych lub bardzo podobnych modeli AI, właśnie dane stają się elementem różnicującym skuteczność wdrożeń.
To powoduje zasadniczą zmianę perspektywy. Kluczowym pytaniem nie jest już to, jak uzyskać dostęp do AI. Znacznie ważniejsze staje się określenie, w jaki sposób chronić dane wykorzystywane przez systemy sztucznej inteligencji.
Problem ten dodatkowo wzmacnia zjawisko określane mianem Shadow AI. Analogicznie, jak wcześniej Shadow IT, oznacza ono wykorzystywanie narzędzi AI przez pracowników poza formalnie zatwierdzonymi procesami organizacji.
W codziennej praktyce biznesowej może to oznaczać przesyłanie do publicznych modeli ofert handlowych, analiz konkurencji, dokumentacji projektowej czy informacji o klientach.
Największym zagrożeniem nie są więc wyłącznie zaawansowane cyberataki, ale ryzyko wynikające z codziennych działań pracowników, którzy chcąc zwiększyć swoją produktywność, nieświadomie przekazują poufne informacje do systemów pozostających poza kontrolą przedsiębiorstwa. Dla wielu organizacji bezpieczeństwo danych staje się dziś ważniejszym wyzwaniem niż sam dostęp do technologii AI.
Alternatywa dla chmury?
Model chmurowy pozostaje istotnym elementem ekosystemu sztucznej inteligencji, ale coraz więcej przedsiębiorstw dostrzega potrzebę dywersyfikacji sposobu budowy i utrzymywania środowisk AI.
Pierwszym powodem są koszty. O ile rozpoczęcie projektu w chmurze jest stosunkowo proste, to wraz ze wzrostem liczby użytkowników i wolumenu przetwarzanych danych koszty wykorzystania modeli mogą dynamicznie rosnąć. W efekcie budżety AI stają się trudniejsze do kontrolowania i planowania.
Drugim czynnikiem są regulacje. W wielu branżach rosną wymagania dotyczące lokalizacji danych, zasad ich przetwarzania oraz możliwości audytowania wykorzystywanej infrastruktury.
Trzecim elementem jest kwestia suwerenności cyfrowej. Organizacje coraz częściej oczekują pełnej wiedzy o tym, gdzie przechowywane są dane, kto ma do nich dostęp oraz jakie mechanizmy chronią je przed nieuprawnionym wykorzystaniem.
W rezultacie obserwujemy rosnące zainteresowanie modelami AI działającymi bliżej danych i procesów biznesowych, a nie wyłącznie w publicznych środowiskach chmurowych.
Lokalne AI: czas rozprawić się z mitami
Wokół lokalnych wdrożeń AI nadal funkcjonuje wiele przekonań, które nie zawsze odpowiadają aktualnym możliwościom technologicznym.
Pierwszym z nich jest założenie, że wyłącznie rozwiązania chmurowe zapewniają wysoką jakość działania modeli. Tymczasem dynamiczny rozwój modeli open source sprawił, że w wielu zastosowaniach biznesowych lokalne rozwiązania osiągają rezultaty porównywalne z platformami komercyjnymi.
Drugim mitem jest przekonanie, że lokalne modele są z zasady mniej wydajne. W rzeczywistości skuteczność AI zależy przede wszystkim od jakości danych, sposobu ich udostępnienia oraz odpowiednio przygotowanej bazy wiedzy. W wielu przypadkach zastosowanie architektury RAG pozwala uzyskać wyższą trafność odpowiedzi niż wykorzystanie uniwersalnego modelu działającego w chmurze.
Trzeci mit dotyczy kosztów. Fakt, własna infrastruktura wymaga większej inwestycji początkowej, jednak pozwala lepiej kontrolować wydatki w długim okresie i ograniczyć zależność od zmiennych opłat za wykorzystanie zasobów chmurowych.
Czwartym błędnym przekonaniem jest konieczność budowy centrum danych. Współczesne platformy AI pokazują, że zaawansowane modele mogą działać na urządzeniach o bardzo kompaktowych rozmiarach.
Firmowa sztuczna inteligencja
To właśnie w tym obszarze szczególnie interesującym rozwiązaniem jest HP ZGX Nano AI Station. Platforma została zaprojektowana z myślą o organizacjach, które chcą rozwijać własne środowiska AI bez konieczności korzystania z publicznej chmury.
Urządzenie wykorzystuje architekturę NVIDIA Grace Blackwell GB10 i zapewnia do 1000 TOPS mocy obliczeniowej AI. Dzięki zastosowaniu 128 GB zunifikowanej pamięci możliwe jest uruchamianie i testowanie modeli obejmujących około 200 miliardów parametrów.
Najważniejszą przewagą rozwiązania nie są jednak wyłącznie parametry techniczne. Kluczowe znaczenie ma możliwość utrzymania pełnej kontroli nad danymi. Dokumenty, wiedza organizacyjna, informacje o klientach czy wyniki analiz pozostają wewnątrz środowiska przedsiębiorstwa, bez konieczności przesyłania ich do zewnętrznych usług.
W praktyce oznacza to możliwość budowy lokalnych asystentów AI, systemów wyszukiwania wiedzy, rozwiązań analizujących dokumentację techniczną czy platform wspierających działy prawne, finansowe oraz operacyjne.
Dyskusja o sztucznej inteligencji coraz rzadziej dotyczy samego dostępu do modeli. Organizacje skupiają się dziś przede wszystkim na bezpieczeństwie danych, kontroli kosztów i budowaniu długoterminowych kompetencji AI.
Lokalne środowiska oparte na platformach takich jak HP ZGX Nano AI Station stają się więc realną alternatywą dla części projektów realizowanych dotychczas wyłącznie w chmurze. Oferują większą kontrolę nad informacjami, przewidywalność kosztową oraz możliwość rozwijania sztucznej inteligencji bezpośrednio tam, gdzie znajduje się najcenniejszy zasób organizacji – jej dane.
Już 13 października zapraszamy na webinar „Lokalne modele AI w firmie: jak osiągnąć bezpieczeństwo, wydajność i kontrolę nad danymi „z własnego biurka”. Podczas spotkania dr Bartosz Naskręcki oraz Jacek Koczmierowski z HP Inc Polska opowiedzą, w jaki sposób budować bezpieczne i skalowalne środowisko dla projektów AI.
Link do rejestracji: https://smarttechview.pl/webinaria/lokalne-modele-ai-w-firmie/
