Wybór między samodzielnie hostowanym modelem AI open-source a płatnym API modelu komercyjnego wydaje się na pierwszy rzut oka prostą decyzją techniczną i finansową. Jeden jest „darmowy”, drugi nie. To oczywiście uproszczenie. Dla przedsiębiorstwa w regulowanej branży nie jest to wybór między modelami licencyjnymi oprogramowania. To wybór między dwoma różnymi modelami ryzyka operacyjnego, odpowiedzialności i ładu (governance). Wybór modelu open-source to decyzja o wzięciu na siebie pełnej odpowiedzialności operacyjnej i wizerunkowej. Wybór modelu komercyjnego to decyzja o przekształceniu tej odpowiedzialności w ryzyko kontraktowe, które można (częściowo) scedować na zewnątrz, jednak ceną za to jest utrata kontroli nad danymi. Zrozumienie kompromisów między tymi dwoma podejściami jest pierwszym krokiem do zbudowania solidnej i dającej się obronić strategii AI. Ten numer newslettera dostarcza ram, które ułatwią podjęcie tej decyzji.

Briefing

#

W miarę jak coraz więcej firm wdraża sztuczną inteligencję w realizowanych procesach biznesowych, wyłania się jaśniejszy obraz praktycznych wyzwań i strategicznych decyzji. Ostatnie wydarzenia podkreślają kilka kluczowych trendów: dążenie do budowy dedykowanej, bezpiecznej infrastruktury dla AI, rosnące znaczenie lokalizacji danych w związku z nowymi regulacjami oraz skupienie się na przekwalifikowaniu obecnej siły roboczej, a nie na jej zastępowaniu. Jednym z istotnych trendów jest zwrot w kierunku budowy wewnętrznych „Fabryk AI”. Giganci technologiczni, tacy jak Cisco, NVIDIA i VAST Data, oferują teraz gotowe, instalowane lokalnie (on-premise) systemy, zaprojektowane do bezpiecznego uruchamiania potężnych modeli AI. To ważny krok, ponieważ pozwala firmom wykorzystywać zaawansowaną AI na własnych, wrażliwych danych, w obrębie własnych centrów danych. Takie podejście pomaga rozwiązać poważne problemy z bezpieczeństwem i opóźnieniami (latency), ułatwiając firmom wyjście poza ograniczone, testowe wdrożenia w chmurze i zastosowanie AI w kluczowych operacjach. Jednocześnie fizyczna lokalizacja danych firmy staje się krytycznym czynnikiem strategicznym.

W bezpośredniej odpowiedzi na nowe regulacje, takie jak unijny Akt o AI, firma SAP inwestuje ponad 20 miliardów euro w „Sovereign Cloud” dla Europy. Inicjatywa ta ma na celu zapewnienie, że wszystkie dane klientów i operacje AI pozostaną w Unii Europejskiej, podlegając wyłącznie prawu unijnemu. Posunięcie to pokazuje, jak wybór partnera technologicznego wykracza dziś poza same cechy techniczne. Dla każdej firmy działającej w Europie ryzyko prawne i regulacyjne stało się centralnym elementem kalkulacji.

Zmienia się infrastruktura, ale zmienia się też rozumienie wpływu AI na rynek pracy. Niedawny raport nowojorskiego oddziału Rezerwy Federalnej (Fed) dostarcza danych, które podważają narrację o masowych zwolnieniach. Badanie wykazało, że zwolnienia spowodowane bezpośrednio przez AI są „niemal nieistniejące” – zgłosił je zaledwie 1% firm usługowych i żadna firma produkcyjna. Zamiast zwalniać ludzi, firmy intensywnie skupiają się na ich przekwalifikowaniu. Raport pokazuje, że jest to najczęstsza strategia – prawie połowa ankietowanych firm planuje wdrożenie programów szkoleniowych z zakresu AI w ciągu najbliższych sześciu miesięcy. Dane te sugerują, że firmy koncentrują się na podnoszeniu kwalifikacji obecnych pracowników, a nie na ich masowej wymianie. Ta strategia ma solidne podstawy ekonomiczne.

Badania przeprowadzone przez National Bureau of Economic Research (NBER) wykazały, że asystenty AI mogą zwiększyć produktywność nowych i niżej wykwalifikowanych pracowników nawet o 34%, szybciej podnosząc ich wyniki do poziomu pracowników doświadczonych. Dla wielu firm bardziej racjonalne wydaje się inwestowanie we wzmacnianie obecnych zespołów niż w ich zastępowanie. Rynek pracy jednak wciąż się zmienia. Dane nowojorskiego Fed pokazują również, że choć zwolnienia są rzadkie, spada tempo zatrudniania na niektóre stanowiska ogólne, podczas gdy rośnie zapotrzebowanie na nowe role, wymagające specjalistycznych umiejętności w zakresie AI.

Te zmiany technologiczne i kadrowe zachodzą w nowym kontekście geopolitycznym. Rządy zaczynają postrzegać zdolności w dziedzinie AI jako kluczowe aktywa narodowe, podobnie jak sieć energetyczną czy systemy transportowe. Odpowiednikiem inicjatywy suwerennej chmury SAP w Europie jest nowy plan działania Białego Domu w Stanach Zjednoczonych, który ma na celu przyspieszenie innowacji w AI i budowę solidnej krajowej infrastruktury w tej dziedzinie. Pokazuje to, że decyzje biznesowe dotyczące tego, jak i gdzie budować systemy AI, stają się coraz bardziej splecione z polityką krajową i globalną rywalizacją strategiczną.

Wybór modelu licencjonowania

#

Debata na temat wyboru modelu licencjonowania jest często sprowadzana do porównań wydajności i funkcjonalności a to nie jest pełen obraz. Prawidłowa analiza musi uwzględniać pięć mniej widocznych, ale równie ważnych czynników: koszt, odpowiedzialność, ład (governance), kontrolę i stabilność.

1 Iluzja tego, co „darmowe” Główną zaletą modeli open-source jest brak opłaty licencyjnej. To „za darmo” jest jednak księgową iluzją. Koszt nie znika, a jedynie przenosi się z faktury od dostawcy do budżetów wewnętrznych. Uruchomienie modelu open-source klasy korporacyjnej wymaga znacznych, specjalistycznych inwestycji. Obejmują one:

• Wyspecjalizowany personel: Potrzebujesz dedykowanego zespołu do MLOps, bezpieczeństwa modeli i ciągłego monitorowania wydajności. To rzadcy i drodzy inżynierowie.

• Infrastruktura: Modele stosowane produkcyjne wymagają znacznych i stałych zasobów obliczeniowych. Zarządzanie klastrami GPU, czy to lokalnie, czy w chmurze, wiąże się z dużym obciążeniem operacyjnym i finansowym.

• Usuwanie awarii: Gdy samodzielnie hostowany model zawiedzie lub wygeneruje poważny błąd, koszt diagnozy i naprawy spada na zespół wewnętrzny. Jest to trudne do oszacowania ryzyko finansowe.

⠀Model komercyjny teoretycznie zawiera całość kosztów na jednej fakturze. Cena za token jest przewidywalna — ułatwia to budżetowanie i zarządzanie, ale dla każdej większej instalacji będzie on znacznie wyższy niż w przypadku open-source. Nie należy też sądzić, że można korzystać z komercyjnego modelu bez własnego zespołu, który nim zarządza.

Jest to sytuacja analogiczna, jak przy decyzji — własne data centre vs chmura. Chmura jest super, ale często… do pierwszej faktury.

2 Odpowiedzialność: wewnątrz czy na zewnątrz? Poza kosztami bezpośrednimi leży kluczowa kwestia odpowiedzialności. Jeśli model wygeneruje treści, które są zniesławiające, naruszają prawa autorskie lub prowadzą do dyskryminacji, kto ponosi za to odpowiedzialność prawną i finansową?

• W przypadku open-source – Ty. W momencie pobrania i wdrożenia modelu przejmujesz 100% odpowiedzialności za jego wyniki. Nie ma dostawcy, do którego można zadzwonić, ani klauzuli umownej, na którą można się powołać. Ryzyko w całości spoczywa na Twojej organizacji.

• W przypadku modeli komercyjnych możesz teraz przenieść część tego ryzyka. Rynek w tej kwestii się zmienił — początkowo dostawcy oferowali modele na zasadzie „as is”. Obecnie, w odpowiedzi na presję klientów korporacyjnych, zabezpieczenie prawne przynajmniej na wypadek roszczeń o naruszenie praw autorskich stało się polem bitwy konkurencyjnej.

  • Standard rynkowy: Główni dostawcy, tacy jak Microsoft (dla Azure OpenAI Service), Google (dla Vertex AI) i OpenAI (dla swoich planów Enterprise), oferują teraz tzw. „tarcze praw autorskich” (copyright shields). Zobowiązują się umownie do obrony klientów i pokrycia kosztów ewentualnych niekorzystnych wyroków w sprawach o naruszenie praw autorskich w oparciu o wyniki modelu, pod warunkiem, że usługa jest używana zgodnie z przeznaczeniem.

  • Outlier: IBM oparł swoją strategię dla branż regulowanych właśnie na tej koncepcji. W przypadku modeli Granite na platformie watsonx, ochrona prawna nie jest dodatkiem, lecz fundamentalną zasadą projektową. IBM argumentuje, że kontrola nad łańcuchem dostaw danych treningowych pozwala mu ręczyć za wyniki. To pozycjonuje produkt nie tyle jako surowe narzędzie, ile jako usługę o przemyślanej od podstaw, dającej się obronić konstrukcji zarządzania ryzykiem.

⠀Kupując dostęp do modelu komercyjnego, kupujesz określoną, zdefiniowaną w umowie postawę wobec ryzyka. Opłaty to w istocie składka na tarczę chroniącą przed odpowiedzialnością, a dostawcy różnicują się teraz siłą i przejrzystością tej ochrony. Należy jednak zweryfikować zakres tej ochrony, ponieważ naruszenie praw autorskich to tylko jeden z wielu sposobów, w jaki użycie modelu naraża Cię na ryzyko prawne.

3 Dylemat ładu: Weryfikowalna kontrola kontra kupiona pewność Jak udowodnić regulatorowi, że Twój system AI jest sprawiedliwy, przejrzysty i solidny? Oba podejścia dają bardzo różne odpowiedzi, a ryzyka związane z modelami komercyjnymi są znaczące. Działają one jak „czarne skrzynki”, co tworzy dwie odrębne formy ryzyka:

• Ryzyko techniczne: Nie możesz zbadać wewnętrznej architektury modelu, danych treningowych ani wag. Ufasz oświadczeniom dostawcy i audytom stron trzecich. Kupujesz pewność, ale nie możesz niezależnie zweryfikować twierdzeń dotyczących stronniczości, sprawiedliwości czy nawet przewidywalnego zachowania w określonych warunkach.

• Ryzyko prawne: Korzystanie z modelu komercyjnego często oznacza wysyłanie danych do dostawcy chmury. Nawet jeśli serwery fizycznie znajdują się w UE, dostawca z siedzibą w USA działa zgodnie z prawem amerykańskim. Ustawodawstwo takie jak CLOUD Act potencjalnie może dać obcym rządom dostęp do Twoich danych, niezależnie od ich lokalizacji. Stwarza to złożone i potencjalnie niedopuszczalne ryzyko dla każdej organizacji podlegającej RODO lub innym surowym przepisom o rezydencji danych.

⠀To połączenie technicznej nieprzejrzystości i ryzyka prawnego może sprawić, że „kupiona pewność” okaże się słabą pozycją podczas rygorystycznego audytu regulacyjnego. Modele open-source oferują coś przeciwnego. Zapewniają pełną przejrzystość. Twoje zespoły techniczne mogą zbadać każdą warstwę modelu. Umożliwia to prawdziwe Governance-as-Code — można wbudować w system bezpośrednie, audytowalne, techniczne mechanizmy kontrolne. Kompromis nadal istnieje: ta kontrola jest bezwartościowa bez zdolności do jej wdrożenia i utrzymania i wymaga znacznych inwestycji w wiedzę ekspercką z zakresu governance.

4 Dylemat kontroli: Dostosowanie i zarządzanie Wartość modelu nie jest stała; realizuje się poprzez jego adaptację do konkretnych kontekstów biznesowych i zarządzanie nim w czasie. Tutaj podejścia znacznie się różnią:

• Dostrajanie (tuning) na danych własnych: Najpotężniejszą formą personalizacji jest dostrojenie modelu na własnych, zastrzeżonych danych – informacjach o klientach, tajemnicach handlowych czy wiedzy o procesach wewnętrznych.

  • W przypadku open-source jest to proste. Możesz przeprowadzić ten proces lokalnie lub w środowisku chmury prywatnej, zapewniając, że Twoje najwrażliwsze dane nigdy nie znajdą się poza Twoją kontrolą. Łańcuch nadzoru nad danymi jest jasny i audytowalny.

  • W przypadku modeli komercyjnych jest to bardziej złożone. Chociaż główni dostawcy chmury oferują teraz „prywatne” lub „izolowane” (sandboxed) środowiska do dostrajania, wciąż wysyłasz swoje dane do środowiska strony trzeciej. Zabezpieczenia umowne są silne, ale fizyczna kontrola zostaje utracona. W przypadku danych o najwyższej wrażliwości może to być niedopuszczalny kompromis.

• Zarządzanie ryzykami operacyjnymi (stronniczość i dryf): Modele ulegają degradacji. Ich wydajność może „dryfować” wraz ze zmianami w świecie rzeczywistym, a wrodzone uprzedzenia mogą z czasem stawać się bardziej widoczne.

  • Open-source daje Ci bezpośrednie możliwości zarządzania tym procesem. Twój zespół może wdrożyć dedykowany monitoring, precyzyjnie mierzyć stronniczość i dryf w odniesieniu do konkretnych metryk biznesowych oraz interweniować bezpośrednio poprzez ponowne trenowanie lub dalsze dostrajanie. Daje to najwyższy stopień kontroli, ale wymaga ciągłego wysiłku i dużej wiedzy.

  • Modele komercyjne mogą wymagać polegania na wbudowanych narzędziach dostawcy. Chociaż są one coraz bardziej zaawansowane, są to narzędzia generyczne. Ufasz, że dostawca wykryje i zasygnalizuje problemy, a Twoja zdolność do ich łagodzenia jest ograniczona do opcji, które dostawca udostępnia. Jest to reaktywna, mniej szczegółowa forma zarządzania.

5 Wydajność kontra przewidywalność Świat technologii ma obsesję na punkcie publicznych rankingów i testów wydajności. Dla firmy z branży regulowanej pogoń za najnowocześniejszym modelem jest kosztownym i strategicznie błędnym posunięciem. Szybkie, często chaotyczne tempo innowacji w świecie AI jest ryzykiem, a nie korzyścią. Model, który zmienia się co tydzień, jest niestabilnym fundamentem dla krytycznego procesu biznesowego. Celem nie jest model „najlepszy”, ale najbardziej stabilny, przewidywalny i dający się obronić z prawnego punktu widzenia. Modele komercyjne, z ich wolniejszymi cyklami release’owymi, mogą być lepiej dopasowane do tego celu.

Ramy decyzyjne

#

Aby podjąć decyzję, przeanalizuj swój konkretny przypadek użycia w tych czterech obszarach.

Pytania na zakończenie

#

Skuteczna strategia AI zaczyna się od zadawania właściwych pytań. Zanim zdecydujesz się na konkretną ścieżkę, upewnij się, że Twój zespół potrafi odpowiedzieć na następujące pytania:

1 Jaki jest trzyletni, całkowity koszt (TCO) wybranego przez nas modelu? Musi on obejmować wyspecjalizowany personel, infrastrukturę, bezpieczeństwo i budżet na reagowanie na incydenty, a nie tylko opłaty licencyjne i za korzystanie.

2 Kto dokładnie jest odpowiedzialny, jeśli ten model wygeneruje szkodliwe wyniki? Czy oszacowaliśmy to ryzyko i czy potrafimy wykazać, w jaki sposób je ograniczamy – umownie czy operacyjnie?

3 Jak wykażemy przed regulatorem posiadanie kontroli? Czy przedstawimy własny, audytowalny kod i logi, czy certyfikat zgodności od dostawcy? Czy to wystarczy?

4 Czy optymalizujemy właściwą metrykę? Czy naszym celem jest zdobycie czołowego miejsca w publicznym rankingu wydajności, czy osiągnięcie przewidywalnego, dającego się obronić i stabilnego wyniku biznesowego?

Podsumowanie

#

Wybór między otwartą a komercyjną sztuczną inteligencją nie jest technicznym detalem, który można delegować do działu IT — jest to strategiczna decyzja biznesowa o istotnych konsekwencjach dla Twojego budżetu, profilu ryzyka i postawy w zakresie ładu korporacyjnego. Patrząc na tę decyzję przez pryzmat kosztów, odpowiedzialności, kontroli i ładu, możesz wyjść poza medialny szum i zbudować strategię, która będzie zarówno skuteczna, jak i możliwa do obrony.

Do następnego razu,

Krzysztof