Potrzebujemy ogromnych mocy obliczeniowych

Do osiągnięcia sukcesu na rynku usług sztucznej inteligencji konieczne jest połączenie drogich mocy obliczeniowych, pracy wysoko wykwalifikowanych specjalistów, dostępu do danych oraz zapewnienia zgodności z regulacjami i wymogami etycznymi.

Największe i najszybsze zmiany zajdą wszędzie tam, gdzie praca opiera się na przetwarzaniu dokumentów, analizie tekstu i podejmowaniu powtarzalnych decyzji opartych na przepisach. Mówię o administracji publicznej, wymiarze sprawiedliwości, sektorze prawnym, finansach i ochronie zdrowia. To nie jest prognoza, to obserwacja z rynku.

Platforma LOGiT FLOW obsługuje dziś ponad tysiąc kancelarii prawnych z całej Polski oraz ponad 60 jednostek samorządu terytorialnego. Widzimy to na własne oczy: czynność, która urzędnikowi czy prawnikowi zajmowała kilka godzin, a czasem dni, dziś zajmuje kilkadziesiąt minut i to ze sprawdzeniem wyników pracy AI. Pomagamy w analizie i tworzeniu takich dokumentów jak: projekty pism procesowych, decyzji administracyjnych, odpowiedzi na interpelacje radnych, protokoły z posiedzeń, analiza umów, transkrypcje nagrań. AI nie zastępuje tu człowieka, ale radykalnie zmienia strukturę jego czasu pracy. Szacujemy, że dobrze wdrożone narzędzia AI pozwalają zaoszczędzić nawet do 80 procent czasu pracy nad dokumentacją.

Potrzebne są potężne i drogie moce obliczeniowe…

Ale do osiągnięcia sukcesu konieczne jest połączenie drogich mocy obliczeniowych, pracy wysoko wykwalifikowanych specjalistów, dostępu do danych oraz zapewnienia zgodności z regulacjami i wymogami etycznymi. Rozwój zaawansowanych modeli – zwłaszcza generatywnych – wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i specjalistycznego sprzętu. Trening dużych modeli to tygodnie pracy klastrów serwerów, wysokie zużycie energii i kosztowna infrastruktura centrów danych. To bariera, którą łatwo pokonują globalne koncerny technologiczne, ale dla mniejszych firm jest ona często nieosiągalna, co pogłębia różnice konkurencyjne w gospodarce.

…i praca specjalistycznych kadr

Drugim kluczowym składnikiem kosztów są wysokospecjalistyczne kadry: badacze, inżynierowie danych, prawnicy technologiczni, specjaliści od bezpieczeństwa i etyki AI. To rynek bardzo płytki, gdzie popyt znacząco przewyższa podaż. Firmy, które chcą rozwijać własne rozwiązania, muszą konkurować płacami i warunkami z globalnymi graczami, co winduje koszty wejścia i utrzymania projektów AI. Dane są paliwem dla AI, ale ich przygotowanie jest kosztowne. Trzeba je: pozyskać, oczyścić, ustrukturyzować, często ręcznie oznakować, a jednocześnie zadbać o ochronę prywatności, prawa autorskie i zgodność z regulacjami. Koszt rozwoju to jedno, ale równie kosztowne jest wdrożenie AI w istniejące procesy gospodarcze: integracja z systemami firmy, zmiana procedur, przeszkolenie pracowników, zarządzanie zmianą.

Badania nad wpływem AI na gospodarkę pokazują, że technologia może silnie zwiększać produktywność, ale jednocześnie wymusza duże inwestycje adaptacyjne, szczególnie u mniejszych podmiotów. Dla największych graczy najbardziej kosztowna jest skala technologiczna i badawcza (sprzęt, energia, zespoły R&D), natomiast dla większości przedsiębiorstw – integracja AI z biznesem w sposób zgodny z prawem, etyką i długofalową strategią, przy braku wystarczających kompetencji regulacji wewnątrz organizacji. To ostatnie jest często niedoceniane, a w przypadku instytucji publicznych i kancelarii prawnych jest absolutnie kluczowe.

Piotr Guział, prezes LOGIT Sp. z o.o.

»» Odwiedź wgospodarce.pl na GOOGLE NEWS, aby codziennie śledzić aktualne informacje

»» O bieżących wydarzeniach w gospodarce i finansach czytaj tutaj:

Biznes: Hennig-Kloska dokonuje egzekucji przemysłu drzewnego

Urzędom kończy się pula numerów rejestracyjnych! Wiemy, co będzie dalej

Szok! UE broni ETS. Przemysł alarmuje o katastrofie

»»Karuzela prezesów po 2025 roku – oglądaj „Piątkę wGospodarce” w telewizji wPolsce24