Coraz więcej firm – małych i dużych – zastanawia się nad wdrożeniem sztucznej inteligencji do swoich produktów lub procesów. Często pojawia się pytanie: czy lepiej stworzyć i trenować własny model AI, czy skorzystać z gotowej usługi AI udostępnianej przez zewnętrzne API? Dla osoby nietechnicznej taka decyzja może wydawać się skomplikowana. W tym artykule wyjaśnię obie opcje i porównam je pod kątem kosztów, danych oraz kontroli nad modelem. Dzięki temu łatwiej podejmiesz świadomą decyzję, która ścieżka będzie lepsza dla Twojego biznesu.

Koszty i zasoby – inwestycja vs. opłata za użycie

Jednym z kluczowych czynników są koszty i wymagane zasoby:

• Własny model AI: Ta opcja wiąże się z dużymi inwestycjami na start. Trzeba zgromadzić dane do trenowania, zatrudnić specjalistów od machine learning i zapewnić moc obliczeniową (sprzęt lub chmurę do trenowania modelu). Trenowanie nowoczesnego modelu językowego na poziomie GPT wymaga ogromnej mocy obliczeniowej i pieniędzy – dostawcy tacy jak OpenAI osiągają efekty skali, których pojedyncza firma nie jest w stanie łatwo powtórzyć. Oznacza to, że stworzenie modelu o zbliżonych możliwościach może kosztować miliony dolarów i zająć wiele miesięcy. Co więcej, własny model to również koszty utrzymania – aktualizacje, ulepszanie oraz infrastruktura serwerowa do uruchamiania modelu 24/7. Taka inwestycja ma sens głównie wtedy, gdy użycie AI będzie naprawdę duże i stałe (na tyle, by długoterminowo opłacało się ponieść koszty stałe) lub gdy potrzebujesz bardzo wyspecjalizowanego rozwiązania niedostępnego na rynku.

• Gotowe API AI (usługa w chmurze): Korzystając z API dostawcy (np. OpenAI, Azure AI), płacisz zazwyczaj tylko za to, co zużyjesz – np. za każdy tysiąc zapytań lub za godzinę korzystania z modelu. Nie musisz ponosić kosztów trenowania modelu od zera; dostajesz już gotowy, wytrenowany model o wysokich możliwościach. Dzięki ogromnej skali działania takich firm cena jednostkowa użycia bywa niższa, niż gdybyś sam uruchamiał model na własnym sprzęcie. W praktyce dla początkującej firmy podejście API na żądanie jest bardzo opłacalne: można zacząć z minimalnymi kosztami i łatwo skalować wydatki w miarę wzrostu zapotrzebowania. Dopiero przy naprawdę olbrzymim i stałym obciążeniu (liczonym w setkach tysięcy lub milionach zapytań miesięcznie) własna infrastruktura może zacząć być relatywnie tańsza w przeliczeniu na jedno zapytanie. Na początek jednak rzadko osiąga się taką skalę. Warto też zauważyć, że czas to pieniądz – z gotowym API możesz wdrożyć AI w dni lub tygodnie, podczas gdy budowa modelu własnego to często miesiące pracy.

Podsumowując kwestię kosztów: jeśli chcesz szybko zobaczyć efekty i nie masz pewności co do skali użycia, gotowe API to mniejsze ryzyko finansowe. Własny model to poważna inwestycja – opłacalna głównie wtedy, gdy AI ma być rdzeniem Twojego produktu o dużej skali działania.

Dane i prywatność – czy Twoje dane mogą opuszczać firmę?

Kolejnym ważnym aspektem są dane i ich poufność. Decydując się na AI, zapewne będziesz przetwarzać wrażliwe informacje (np. dane klientów, dokumenty firmowe). 

Pytanie brzmi: czy możesz te dane wysyłać do zewnętrznej usługi, czy muszą one zostać w firmie?

• Korzystając z zewnętrznego API: Wszystkie zapytania do modelu (np. tekst wysyłany do OpenAI lub Azure) są przetwarzane na serwerach dostawcy. To oznacza, że Twoje dane opuszczają firmę. Dla niektórych branż jest to nie do przyjęcia – na przykład przepisy o ochronie danych osobowych czy wewnętrzne polityki bezpieczeństwa mogą zabraniać wysyłania danych na zewnętrzne serwery. Warto też dokładnie czytać warunki usług takich dostawców. Często w regulaminie API jest zapisane, że dostawca może używać dostarczonych przez klientów danych do dalszego ulepszania swoich modeli (chyba że wykupisz droższy plan gwarantujący prywatność lub podpiszesz odpowiednią umowę). Innymi słowy, informacje, które przekazujesz do modelu w chmurze, mogą być przechowywane lub analizowane przez dostawcę. Jeśli przetwarzasz szczególnie wrażliwe dane (np. dane medyczne pacjentów, tajemnice firmowe), to ryzyko może być nieakceptowalne. Zdarza się, że względy prawne wymuszają lokalne rozwiązanie – np. kontrahent wymaga, by żadne dane nie opuszczały kraju lub by system AI był wdrożony on-premise (na infrastrukturze firmy) ze względu na zgodność z regulacjami.

• Własny model AI (wdrożenie lokalne): Tutaj masz pełną kontrolę nad danymi. Wszystko dzieje się na Twoich serwerach (bądź w prywatnej chmurze pod Twoją kontrolą), więc dane nie są wysyłane do osób trzecich. To rozwiązuje większość problemów związanych z prywatnością i bezpieczeństwem danych – łatwiej spełnić wymogi RODO, SOC 2 czy innych standardów, bo dane klientów nie wypływają na zewnątrz. Własny model pozwala też zachować tajemnice przedsiębiorstwa – np. jeśli Twoje AI ma unikalną przewagę wynikającą z posiadanych danych, trzymając model u siebie nie ujawniasz nic dostawcy zewnętrznemu. Oczywiście trzeba zadbać o własne zabezpieczenia (szyfrowanie, kontrola dostępu itd.), ale to już standard przy utrzymywaniu dowolnego systemu IT.

W skrócie: Jeżeli działasz w sektorze o wyśrubowanych wymaganiach prywatności lub musisz spełnić konkretne normy zgodności, własny model (wdrożenie na własnej infrastrukturze) może być jedyną opcją. Jeśli jednak dane nie są aż tak wrażliwe lub masz zgodę/możliwość ich przetwarzania poza firmą, korzystanie z chmurowego API będzie o wiele prostsze. Wiele firm wybiera kompromis: zaczyna od API, ale dla szczególnie wrażliwych fragmentów danych buduje osobne, własne rozwiązania AI działające lokalnie.

Kontrola nad modelem i jakość – elastyczność vs. gotowe możliwości

Ostatnim aspektem, który porównamy, jest kontrola nad samym modelem i jego możliwościami:

• Własny model AI: Daje Ci pełną kontrolę. To Ty decydujesz, jaki model zastosować (duży, mały, specjalizowany), kiedy go zaktualizować, na jakich danych go dodatkowo douczyć, jakie funkcje ma mieć. Nikt z zewnątrz nie może Ci takiego modelu wyłączyć ani zmienić zasad jego działania bez Twojej wiedzy. Możesz go dostosować dokładnie do potrzeb Twojego biznesu – np. nauczyć firmowego modelu specyficznej terminologii z Twojej branży, aby odpowiadał lepiej niż uniwersalne modele. Masz też kontrolę nad wersjami: jeśli jakaś aktualizacja się nie sprawdzi, możesz pozostać przy starej wersji modelu. Jakość i dopasowanie takiego własnego modelu mogą przewyższać modele ogólnego zastosowania, ale głównie w wąskiej dziedzinie, na której się skupisz (np. model specjalistyczny do analizy określonego typu dokumentów może być lepszy w tym zadaniu niż model ogólny). Musisz jednak pamiętać, że przejmując kontrolę, bierzesz na siebie też pełną odpowiedzialność: za utrzymanie jakości modelu, za jego ewentualne błędy czy stronniczość, za reagowanie na nowe dane i zmiany w otoczeniu. Potrzebny jest zespół, który tym modelem będzie się opiekował i go rozwijał.

• Gotowe API (model od dostawcy): Wybierając API, oddajesz część kontroli w ręce dostawcy. Korzystasz z modelu takim, jaki on jest – możesz go co najwyżej konfigurować poprzez parametry (np. kreatywność wypowiedzi) albo trenować w ograniczonym zakresie poprzez tzw. fine-tuning (o ile dostawca na to pozwala). Nie masz jednak wpływu na to, jak model został zbudowany od podstaw i na jakich danych wytrenowany. Jeśli dostawca wypuści nową wersję, zazwyczaj to ona staje się standardem (co zwykle jest plusem, bo otrzymujesz ulepszenia bez wysiłku). Czasem jednak mogą wystąpić zmiany niekorzystne dla Twojego zastosowania – a Ty masz ograniczone pole manewru, by to zmienić. Jako użytkownik API musisz zaufać, że dostawca wie, co robi. Z drugiej strony, dostawcy tacy jak OpenAI, Microsoft czy Google zatrudniają najlepszych ekspertów i dysponują gigantycznymi zasobami, dzięki czemu ich modele należą do najpotężniejszych na rynku. Mając dostęp do takiego modelu przez API, możesz od razu korzystać z najnowocześniejszej AI, której samodzielnie raczej byś nie zbudował. Dla większości zastosowań ogólnych model udostępniony przez dużego dostawcę będzie wystarczająco dobry lub lepszy niż wszystko, co można stworzyć małymi siłami. W praktyce korzystanie z API oznacza też mniej zmartwień – trudne kwestie techniczne (skalowanie na wiele serwerów, optymalizacja działania modelu, aktualizacje pod kątem np. nowych zagrożeń bezpieczeństwa) leżą po stronie dostawcy.

Reasumując kwestię kontroli i jakości: Własny model daje swobodę i możliwość pełnego dostosowania do potrzeb, ale wymaga wiedzy i pracy. Gotowe API oddaje Ci do rąk potężne narzędzie od razu, jednak musisz zaakceptować pewne ograniczenia i zależność od dostawcy. Jeśli Twoja firma ma unikalne potrzeby i kompetencje, kontrola może być bezcenna. Jeśli jednak chcesz przede wszystkim szybko uzyskać działające rozwiązanie na wysokim poziomie jakości, API renomowanego dostawcy będzie szybką ścieżką.

Co wybrać? Kiedy własny model, a kiedy gotowe API?

Jak widać, obie opcje mają swoje plusy i minusy. Ostateczna decyzja powinna zależeć od specyfiki Twojego projektu, wymagań i zasobów. Poniżej kilka wskazówek dla decydentów w uproszczonej formie:

Rozważ inwestycję we własny model AI, jeżeli:
• Masz bardzo specyficzny problem lub niszę, której nie pokrywają modele ogólne. Np. potrzebujesz modelu w wąskiej dziedzinie albo w mało popularnym języku i gotowe API sobie z tym nie radzi.
• Dane są bardzo wrażliwe lub objęte regulacjami, które uniemożliwiają przesyłanie ich do zewnętrznych usług. Prywatność i zgodność z prawem to priorytet.
• Dysponujesz odpowiednimi zasobami – czasem, budżetem i zespołem. Jesteś gotów ponieść duże koszty początkowe i utrzymaniowe, bo traktujesz własne AI jako strategiczną inwestycję na lata. (Np. duża firma technologiczna z działem R&D i własnymi serwerami może pójść tą drogą.)

Rozważ skorzystanie z gotowego API, jeżeli:
• Chcesz szybko zacząć i przetestować pomysł bez wielkich nakładów. Liczy się czas wdrożenia – model w chmurze uruchomisz w ciągu dni, integrując go przez API do swojej aplikacji lub procesu.
• Nie masz na pokładzie zespołu ML ani infrastruktury – zamiast budować kompetencje od zera, korzystasz z know-how dostawcy. To świetna opcja, gdy dopiero zaczynasz przygodę z AI.
• Twoje obciążenie jest zmienne lub niewielkie. Jeśli np. AI będzie odpowiadać na pytania klientów, ale nie wiesz jeszcze ilu ich będzie – w chmurze zapłacisz tylko za faktyczne użycie. Skalowanie w górę lub w dół jest automatyczne i bezproblemowe.
• Dane, które przetwarzasz, nie są ekstremalnie poufne, albo masz możliwość zabezpieczenia ich u dostawcy (np. podpisując umowę o poufności, wybierając region serwerów w UE itp.). W wielu przypadkach dostawcy chmurowi mają opcje konfiguracji zwiększające bezpieczeństwo danych.
• Chcesz mieć dostęp do najnowocześniejszych modeli od razu. Dzięki API możesz korzystać z modeli pokroju GPT-4 bez inwestycji w ich trenowanie. To daje przewagę konkurencyjną przy niskim progu wejścia.

Na początku drogi z AI większość firm wybiera rozwiązania chmurowe (API), bo dają one najlepszy balans możliwości do kosztów i prostoty. Lepiej zaczynać od gotowych usług – szybko zbudować działające rozwiązanie, zdobyć doświadczenie i wiedzę o potrzebach, a dopiero potem ewentualnie myśleć o własnym modelu jeśli będzie to uzasadnione. Można też przyjąć podejście hybrydowe: korzystać z API w 90% przypadków, a jednocześnie rozwijać mniejszy własny model do tych 10% zadań, gdzie to faktycznie daje przewagi.

Podsumowanie

Własny model AI vs. gotowe API – to decyzja o tym, czy chcemy budować rozwiązanie AI samodzielnie od podstaw, czy oprzeć się na istniejącej usłudze. Nie ma jednej odpowiedzi dobrej dla wszystkich. Jak zawsze, musimy zważyć koszty, ryzyko, czas oraz nasze cele biznesowe. Dla większości początkujących zastosowań AI lepszym wyborem będzie skorzystanie z gotowego API – pozwoli to szybko uzyskać rezultaty przy niskim ryzyku i z umiarkowanymi kosztami. Własny model to opcja dla tych, którzy mają bardzo specyficzne potrzeby lub rygorystyczne wymagania (np. prawne), a jednocześnie są gotowi zainwestować w rozwój takiego rozwiązania. Pamiętajmy, że celem jest rozwiązanie realnego problemu biznesowego, a nie AI dla samej sztuki. Czasem prostsza opcja (API) w pełni zaspokoi nasze potrzeby i pozwoli skupić się na dostarczaniu wartości klientom.

Na koniec warto dodać, że świat AI szybko się zmienia – to, co dziś jest najlepszą praktyką, za rok może wyglądać inaczej. Dlatego elastyczność i trzymanie ręki na pulsie są cenne. Zacznij od małego projektu, wyciągnij wnioski i rozwijaj się wraz z technologią.

Przy okazji, jeśli chcesz dowiedzieć się jak praktycznie wykorzystać gotowe narzędzia AI do automatyzacji swojej pracy, zapraszam Cię do mojego kursu online Szkoła Agentów AI. W kursie tym pokazuję, jak osoby nietechniczne mogą automatyzować zadania za pomocą agentów AI w platformie n8n (to narzędzie do automatyzacji bez kodowania). Zapisy są otwarte do najbliższego piątku – dodatkowo z kodem zniżkowym blogexpert możesz dołączyć w najniższej cenie.