Hybrydowe AI w biznesie. Jak przejść od testów do realnych zysków?

Majowa debata TD SYNNEX Destination AI, która odbyła się w Gdańsku, stała się punktem odniesienia dla zrozumienia kondycji polskiej transformacji cyfrowej. Prowadząca spotkanie redaktor IT Reseller, Ewelina Stój, otworzyła dyskusję, przywołując alarmujący paradoks rynkowy: mimo że aż 85% polskich przedsiębiorstw eksperymentuje ze sztuczną inteligencją, zaledwie 5% z nich zdołało wdrożyć te rozwiązania na skalę przynoszącą realne zyski. Ten rozdźwięk między entuzjazmem a efektywnością stał się fundamentem do pogłębionej analizy, w której udział wzięli eksperci z firm Intel, Microsoft i Dell Technologies, starając się zdiagnozować bariery stojące na drodze do masowej adopcji AI w biznesie.

Ściana technologiczna i zmierzch laptopów z ery pandemii

Katarzyna Bielak, Technical Sales Manager w firmie Intel, zdefiniowała obecny moment jako początek ery hybrydowej architektury procesorów, gdzie tradycyjne jednostki CPU i GPU zostają wsparte przez wyspecjalizowane układy NPU. Choć rynek może ulegać złudzeniu, że sprzęt zakupiony w 2020 roku wciąż spełnia swoje zadania, ekspertka zarysowała tutaj brutalną granicę technologiczną. Laptopy starszej generacji, mimo poprawnego działania w tradycyjnym modelu pracy opartym na e-mailach i dokumentach, uderzają w wydajnościową ścianę w obliczu standardu Copilot+ PC oraz aplikacji bezpośrednio odwołujących się do jednostek NPU.

Przełomem jest nie tylko skok wydajnościowy – z 13 TOPS w architekturze Arrow Lake do 50 TOPS w najnowszych jednostkach Panther Lake – ale przede wszystkim radykalna zmiana w zarządzaniu energią, pozwalająca na pracę urządzenia lokalnego przez ponad dobę bez zasilania zewnętrznego. Z punktu widzenia decydentów IT, kluczowym argumentem za modernizacją staje się jednak kwestia bezpieczeństwa i zgodności (compliance), ponieważ nowoczesna architektura pozwala na lokalne przetwarzanie danych wrażliwych, co jest niemożliwe na przestarzałym sprzęcie bez odpowiedniej akceleracji AI.

Ekonomia tokenów i pułapka niekontrolowanych kosztów chmurowych

Monika Kałas, Distribution Lead w firmie Microsoft, wprowadziła do debaty niezwykle istotny wątek ekonomiczny, określając obecną fazę rozwoju AI jako etap „liczenia pieniędzy tokenami”. Zwróciła uwagę na rynkowy paradoks chmury, która pierwotnie miała optymalizować koszty, a w przypadku AI generuje nieprzewidywalne wydatki, czego drastycznym przykładem był przypadek firmy Uber, spalającej roczny budżet na AI w zaledwie cztery miesiące. W odpowiedzi na to wyzwanie Microsoft promuje kategorię Copilot+ PC – urządzenia wymagające minimum 40 TOPS na NPU i 16 GB pamięci RAM – które mają umożliwić przeniesienie części obliczeń z kosztownej chmury na lokalny sprzęt on-prem.

Ekspertka Microsoftu wskazała również na problem „shadow AI” i oporu wewnętrznego w organizacjach, gdzie działy bezpieczeństwa, bojąc się niekontrolowanego wycieku danych, często całkowicie blokują dostęp do narzędzi AI. Takie podejście paradoksalnie zwiększa ryzyko, gdyż pracownicy, szukając asysty w codziennych obowiązkach, zaczynają korzystać z prywatnych, niezabezpieczonych modeli na własną rękę. Rozwiązaniem ma być edukacja i dobór narzędzi do specyficznych potrzeb branżowych, takich jak medycyna czy inżynieria polowa, gdzie moc obliczeniowa musi być dostępna tu i teraz, niezależnie od stabilności łącza internetowego.

Prywatność pod kontrolą i cyfrowa pamięć asystenta

Kwestia zaufania do technologii wybrzmiała szczególnie mocno w kontekście funkcji Recall, którą wielu administratorów postrzega jako potencjalne zagrożenie dla prywatności użytkowników. Monika Kałas wyjaśniła, że dzięki unijnym regulacjom AI Act, Microsoft oddał pełną kontrolę nad tym narzędziem w ręce pracownika, a nie administratora IT. To użytkownik decyduje o aktywacji cyfrowej pamięci, zakresie przechowywanych danych oraz możliwości wykluczenia wrażliwych aplikacji, takich jak bankowość elektroniczna. Z analitycznego punktu widzenia funkcja ta nie jest jedynie „podglądaczem”, lecz narzędziem mającym niwelować straty czasu na przeszukiwanie gąszczu dokumentacji, co w połączeniu z funkcjonalnościami takimi jak Click to Do, pozwala oszczędzać cenne sekundy przy każdej rutynowej operacji, przekładając się na realny wzrost produktywności.

Optymalizacja hardware’u i balans między krawędzią a chmurą

Tomasz Czekaj, Channel Client Solutions Specialist z firmy Dell Technologies, przywołał kolejny problem polskiego rynku: niskie wykorzystanie mocy obliczeniowej, które w centrach danych często nie przekracza 10% możliwości zainstalowanych jednostek GPU. Aby uniknąć pułapki „przestrzelonych” konfiguracji i nieuzasadnionych kosztów w budżetach IT, Dell proponuje wypożyczenie swoich modeli testowych, pozwalających firmom na weryfikację wydajności sprzętu w ich specyficznych scenariuszach biznesowych przed podjęciem ostatecznej decyzji zakupowej.

Strategia Dell opiera się na budowaniu hybrydowego balansu, gdzie stacje robocze z serii Precision oraz Dell Pro Max przejmują zadania związane z ochroną własności intelektualnej i obróbką danych poufnych lokalnie, zgodnie z zasadą zero trust. Ekspert Dell podkreślił, że o ile trenowanie gigantycznych modeli językowych od podstaw powinno pozostać w chmurze ze względu na jej potężne zasoby i koszty energii, o tyle codzienna inferencja i analiza danych wrażliwych – na przykład w branży medycznej – musi odbywać się on-premise, aby zapewnić ciągłość działania niezależną od dostępu do internetu.

Kapitał ludzki w starciu z algorytmami przyszłości

Debatę zamknęła refleksja nad kompetencjami, które pozwolą młodszemu pokoleniu nie tylko przetrwać, ale i prosperować w świecie zdominowanym przez sztuczną inteligencję. Katarzyna Bielak z Intela oraz Monika Kałas z Microsoftu zgodnie uznały, że era informatyka odizolowanego od świata bezpowrotnie minęła, a kluczową walutą na rynku pracy staną się umiejętności miękkie: komunikacja, storytelling oraz praca zespołowa. Szczególny nacisk położono na krytyczne myślenie, które w dobie halucynacji AI i masowej produkcji treści staje się mechanizmem obronnym pozwalającym weryfikować to, co „wypluwa” algorytm.

Tomasz Czekaj z Dell Technologies uzupełnił tę listę o trening umiejętności społecznych, zauważając, że w dobie cyfrowej izolacji to właśnie zdolność do budowania relacji międzyludzkich będzie stanowiła o unikalnej wartości pracownika w przyszłości. Podsumowując gdańską debatę, Ewelina Stój podkreśliła, że kluczem do sukcesu nie jest samo już tylko posiadanie technologii, ale odważne przejście od fazy testów do realnych wdrożeń, wspartych odpowiednią architekturą i przygotowaniem kadr.

Zapraszamy do lektury całego wydania (klikając w poniższą okładkę).