3 Minuty
Firmy inwestują coraz więcej w generatywną sztuczną inteligencję
Światowe organizacje intensyfikują inwestycje w generatywną sztuczną inteligencję (GenAI), często przedkładając innowacyjność i przewagę konkurencyjną nad aspektami środowiskowymi i operacyjnymi. Z najnowszych badań branżowych wynika, że 61% przedsiębiorstw planuje zwiększyć budżety na GenAI w ciągu najbliższych 12 miesięcy, po roku, w którym aż 88% firm podniosło wydatki na technologie AI. Tak dynamiczny wzrost podkreśla rosnącą adaptację sztucznej inteligencji w biznesie — ale niesie ze sobą pilne pytania dotyczące zrównoważonego rozwoju, kontroli kosztów oraz długoterminowego zwrotu z inwestycji.
Zużycie energii i wyzwania dla zrównoważonego rozwoju
Chociaż uwaga często skupia się na dostawcach platform AI, to firmy końcowe generują znaczący popyt, co przekłada się na zwiększone zużycie energii przez centra danych. Najwięksi operatorzy chmur odnotowują gwałtowny wzrost zużycia prądu: jeden z dostawców zanotował blisko 27% wzrost mocy wykorzystywanej w centrach danych w latach 2024–25, a inny obserwuje stały wzrost całkowitego zużycia energii w ostatnich latach. Mimo tych sygnałów, ponad połowa ankietowanych firm uważa, że korzyści z GenAI przewyższają jej wpływ na środowisko — zwłaszcza w niektórych regionach świata.
Ślad węglowy AI i nieoczekiwane koszty
Oprócz wyzwań ekologicznych przedsiębiorstwa napotykają niespodziewane wydatki podczas skalowania projektów AI. Około jedna piąta organizacji wyraża niezadowolenie z pierwszych efektów wdrożeń oraz spotyka się z tzw. „szokiem rachunkowym”, gdy wykorzystanie zasobów przekracza prognozy. To podkreśla potrzebę budowania modeli kosztów, obserwacji zużycia i skutecznego zarządzania przed szeroką implementacją AI.
Funkcje produktów i decyzje techniczne
Przedsiębiorstwa testują różnorodne modele AI i opcje wdrożeniowe, aby zrównoważyć wydajność, koszty i bezpieczeństwo danych:
- Duże modele bazowe zapewniające zaawansowane możliwości i wysoką jakość generowanych treści.
- Małe modele językowe (SLM) do wdrożeń brzegowych, niższych kosztów inferencji i szybszych odpowiedzi.
- Hosting lokalny (on-premises) lub w prywatnej chmurze dla lepszej kontroli nad danymi oraz zgodności z przepisami.
- Hybrydowe architektury inferencyjne przekierowujące wrażliwe zapytania do środowisk zabezpieczonych, wykorzystując chmurę publiczną do mniej krytycznych zadań.
Porównanie: duże modele a małe modele językowe
Duże modele zapewniają lepsze rozumienie kontekstowe i większe możliwości kreatywnego generowania, ale wiążą się z wyższymi kosztami obliczeniowymi, energetycznymi i operacyjnymi. Małe modele językowe rezygnują z części funkcji na rzecz znacznych oszczędności w opóźnieniach, kosztach inferencji i emisji dwutlenku węgla — to czyni je atrakcyjnymi w zastosowaniach obsługi klienta oraz dla sektorów regulowanych.
Zalety, zastosowania i znaczenie rynkowe
Strategiczne wykorzystanie GenAI przynosi wyraźne korzyści: usprawnienie obsługi klientów, automatyzację personalizacji marketingu, szybsze modelowanie ryzyka oraz wsparcie procesów decyzyjnych. Typowe przypadki użycia to chatboty i wirtualni asystenci, inteligentne przetwarzanie dokumentów, generowanie spersonalizowanych treści oraz wykrywanie oszustw. Znaczenie rynkowe podkreśla fakt, że średnio około 12% budżetów IT firm jest przeznaczanych właśnie na inicjatywy związane z generatywną sztuczną inteligencją.
Jak maksymalizować ROI i minimalizować wpływ
Samo zwiększanie wydatków nie wystarczy. Aby osiągnąć mierzalny zwrot, firmy powinny budować solidne podstawy danych, wdrażać skuteczne zarządzanie AI, zapewniać bezpieczne i zgodne z regulacjami środowiska oraz koncentrować pilotażowe wdrożenia na obszarach o największym wpływie, takich jak obsługa klienta, marketing czy zarządzanie ryzykiem. Tymczasem tylko mniejszość przedsiębiorstw posiada sformalizowaną politykę zarządzania AI, przez co wiele firm naraża się na przekroczenia kosztów i ryzyko regulacyjne.
Podsumowując, kolejna faza rozwoju AI w biznesie powinna łączyć ambitne inwestycje z rzetelnym inżynieringiem, planowaniem zrównoważonego rozwoju i skutecznym zarządzaniem, aby generatywna sztuczna inteligencja skalowała się odpowiedzialnie i przynosiła trwałe korzyści dla przedsiębiorstw.
Źródło: smarti
Komentarze