Poslednje dve godine su u domaćim i regionalnim kompanijama prošle u znaku eksperimentisanja. Formirani su interni AI timovi, otvoreni nalozi kod globalnih provajdera, pokrenuti pilot projekti a onda je došao trenutak istine: prelazak iz pilota u produkciju. Tu se, prema različitim industrijskim procenama, gubi ogromna većina inicijativa a brojke koje kruže tržištem kreću se oko 80% za pilote koji nikada ne isporuče povraćaj investicije.

Objašnjenje koje se najčešće nudi je da „model nije dovoljno dobar" ali gotovo nikada nije problem u modelu. Presudan je sistem oko modela: podaci, procesi, kontrola, trošak i pravna odgovornost.

Tri zida na putu iz pilota u produkciju

Prvi zid je poverljivost. Banke, osiguravajuća kuće, državne institucija ne mogu da pošalju svoju najosetljiviju dokumentaciju na obradu servisu čija je infrastruktura van njihove kontrole. Pilot na javnim podacima prolazi.

Drugi zid je ekonomija. Naplata po tokenu je odlična dok se sistem koristi povremeno. U trenutku kada AI postane deo svakodnevnog radnog toka zaposlenih, varijabilni trošak postaje nepredvidiv.

Treći zid je regulativa. EU AI Act ne pita da li AI sistem radi. Pita ko za njega odgovara, kako je treniran, gde su podaci i da li postoji revizorski trag. Organizacija koja ne može da odgovori na ta pitanja o sistemu koji ne poseduje, u praksi ne može ni da ga stavi u produkciju u regulisanoj delatnosti.

Suverenitet kao arhitektura

Termin „suvereni AI" u inženjerskom smislu ima konkretno i merljivo značenje: da organizacija poseduje model koji koristi, podatke na kojima on radi i infrastrukturu na kojoj se izvršava.

Praktična posledica takve arhitekture je da sistem može da radi unutar organizacionih granica. Za sektore u kojima podatak ne sme da napusti zgradu, to nije luksuz nego uslov ulaska.

 

Ekonomija se menja u trenutku kada se pređe prag korišćenja

Argument protiv sopstvene infrastrukture uvek je isti: kapitalni izdatak. I on stoji, dok je korišćenje malo. Ali čim AI postane infrastruktura, a ne igračka, računica se okreće. Fiksna investicija u sopstvene servere, uz današnje generacije hardvera optimizovanog za AI opterećenja, u petogodišnjem horizontu ume da bude višestruko jeftinija od kumulativnih računa za API pozive. Konkretan odnos zavisi od opterećenja, ali smer je isti u gotovo svakoj ozbiljnoj analizi: što više koristite, to je zakup skuplji.

Postoji i strateška dimenzija te računice. Investicija u sopstvenu infrastrukturu ostaje u bilansu kao imovina. Potrošnja na tuđi API ostaje samo kao trošak i kao zavisnost koja svake godine ima novu cenu.

Vrednost nije u četbotu

Kompanije koje su prešle prag produkcije uglavnom nisu to uradile kroz „AI asistenta za sve". Uradile su to kroz uske, precizno definisane agentske radne tokove nad sopstvenim dokumentima i procesima. Rezultati koji se u finansijskom sektoru pojavljuju u tom modelu su konkretni: drastično skraćeno vreme pretrage internih baza dokumenata, znatno brža priprema složenih predmeta u oblasti sprečavanja pranja novca, ciklusi izveštavanja koji se sa meseci spuštaju na nedelje.

Zajednički imenilac tih primera nije bolji model nego arhitektura.

Naredna faza korporativne digitalizacije neće se meriti time ko je prvi uveo AI, nego time ko ga zaista poseduje. U svetu u kojem digitalna zavisnost sve otvorenije postaje geopolitička kategorija, pitanje „na čijoj infrastrukturi radi naša inteligencija" prestaje da bude IT tema i postaje pitanje upravljanja rizikom na nivou uprave.

Tehnologija nije tu da zameni ljude. Tu je da ih ojača. Ali kontrola nad tom tehnologijom mora ostati u rukama onih koji je koriste

Izvor: Egzakta