Nowa ropa to nie dane: to architektura, która je organizuje.

Przez lata powtarzano nam, że „dane to nowa ropa naftowa”. To stwierdzenie miało sens w świecie, w którym rosnąca potęga informacji dopiero zaczynała być dostrzegana. Jednak dziś, w erze sztucznej inteligencji, to porównanie jest nietrafione. Posiadanie danych nie jest już zaletą samą w sobie; to jedynie punkt wyjścia. Tak naprawdę liczy się możliwość przekształcenia ich w praktyczną wiedzę, sprawnie, szybko i bezpiecznie.

W tym kontekście wiele osób używa terminów takich jak „generatywna sztuczna inteligencja”, „modele fundamentalne” czy „autonomiczne agenci”, jakby były synonimami technologicznego zaawansowania. Jednak w większości przypadków pojęcia te są używane powierzchownie, w oderwaniu od rzeczywistych implikacji projektowania, szkolenia i wdrażania sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym.

Mówimy o sztucznej inteligencji, nie uwzględniając złożoności tego typu architektury, nie rozumiejąc przepływów i przetwarzania danych, nie rozumiejąc ograniczeń technicznych i organizacyjnych. Narracja idzie w jedną stronę, a rzeczywistość operacyjna w drugą.

Jak powiedział Jensen Huang, prezes firmy NVIDIA: „Sztuczna inteligencja cię nie zastąpi, ale prawdopodobnie zrobi to ktoś, kto wie, jak ją wykorzystać”. To stwierdzenie odnosi się w równym stopniu do firm, funduszy inwestycyjnych i wielu innych branż. Największy postęp osiągnie nie ten, kto dysponuje największą ilością informacji, ale ten, kto dysponuje odpowiednią architekturą, aby inteligentnie ją wykorzystać.

Sztuczna inteligencja nie powstaje magicznie. Wymaga dużych nakładów obliczeniowych, energii elektrycznej, talentu technicznego i architektury algorytmicznej. W artykule „Centra danych i energetyka” omawiamy, jak rozwój sztucznej inteligencji wymaga sieci elektroenergetycznej przygotowanej na obciążenia rozproszone o wysokim zużyciu energii. W artykule „Inteligentny kapitał” podkreślamy, że wartość nie tkwi w retoryce, ale w niewidzialnych fundamentach: procesorach graficznych, architekturach i dobrze wyszkolonych modelach operacyjnych.

Prawdziwie konkurencyjne firmy nie konkurują już wyłącznie o udział w rynku; konkurują o moc obliczeniową i efektywność uczenia. W tym kontekście ci, którzy projektują własną architekturę, zyskują szybkość, precyzję i suwerenność technologiczną. Ci, którzy korzystają wyłącznie z usług generycznych, są ograniczeni postępem i zasadami innych.

W tej nowej gospodarce brakuje nie informacji, ale struktur zdolnych do ich sensownego przetwarzania. A tego nie da się osiągnąć za pomocą API ani powierzchownego dostępu do modelu AI. Można to osiągnąć poprzez autorskie rozwiązania, interoperacyjność systemów, precyzyjne monitorowanie i ciągłe (ludzkie) uczenie się.

Ponieważ w dobie sztucznej inteligencji wartość nie leży w mówieniu o niej, ale przede wszystkim w wiedzy, jak ją zbudować.

I jak w każdej branży przechodzącej transformację, zwycięzcą nie jest ten, kto obiecuje najwięcej. Wygrywa ten, kto potrafi zapewnić najlepszą realizację.