Dyskusja wokół sztucznej inteligencji w biznesie wyraźnie się zmienia. W ciągu ostatniego roku liderzy z sektora finansowego, publicznego, produkcyjnego czy energetycznego rzadziej pytali mnie o to, jak przyspieszyć wdrażanie AI. Ich uwaga skupia się dziś przede wszystkim na rosnącej potrzebie zachowania nad nią kontroli.
Pracując na styku technologii i wielkich projektów infrastrukturalnych, potrafię trafnie ocenić, kiedy zmiana jest realna, a kiedy to tylko puste słowa. A ta zmiana dzieje się naprawdę: organizacje nie traktują już suwerenności wyłącznie jako wymogu prawnego. Widzą w niej fundamentalne założenie projektowe, które pozwala zachować kontrolę i dzięki temu budować przewagę konkurencyjną.
Na czym polega ta różnica? Przez większą część ostatniej dekady korporacyjne strategie AI opierały się na założeniu, że kluczem do globalnego skalowania jest otwartość. Dane swobodnie przepływały przez granice, infrastruktura działała w skali globalnej, a przetwarzanie danych było scentralizowane, co pozwoliło stworzyć szybki i wysoce efektywny ekosystem.
Jednak narastające napięcia geopolityczne, coraz surowsze wymogi w zakresie lokalizacji danych oraz obawy przed wyciekiem własności intelektualnej zwiastują koniec ery spod znaku „Dane wszędzie, AI gdzie tylko się da.”
Prywatna AI skupia się przede wszystkim na kontroli dostępu, chodzi o to, aby poufne informacje nigdy nie opuściły granic przedsiębiorstwa. Suwerenna AI idzie o krok dalej: ściśle określa, gdzie dane mogą być fizycznie przechowywane, jak wolno je przesyłać między regionami oraz w jakich środowiskach mogą być przetwarzane.
Świat się zmienił. A czy zmieniła się Twoja strategia AI?
Skalę tego strategicznego zwrotu wyraźnie pokazuje najnowszy raport NTT DATA „Global AI Report 2026: Przewodnik po prywatnej i suwerennej sztucznej inteligencji”.
Choć aż 95% organizacji deklaruje, że prywatna i suwerenna sztuczna inteligencja odgrywają ważną rolę w ich planach, to między samymi deklaracjami a realnym działaniem wciąż istnieje spora przepaść. Przykładowo, zaledwie 29% firm traktuje suwerenną AI jako priorytet w perspektywie krótkoterminowej. Innymi słowy: większość liderów doskonale rozumie stawkę i głośno mówi o swoich obawach, ale nie przełożyła jeszcze tej świadomości na konkretne zmiany w architekturze i infrastrukturze IT.
Jedną z głównych barier jest niedoceniana złożoność samej transformacji. Około 35% dyrektorów ds. sztucznej inteligencji (CAIO) jako największą przeszkodę we wdrażaniu AI wskazuje trudności związane z budową, integracją i zarządzaniem złożonymi modelami w środowiskach prywatnych i suwerennych. Wymaga to bowiem głębokich zmian w dotychczasowej infrastrukturze IT. Co więcej, sytuację pogarsza zakorzenione u niektórych podejście, by suwerenność traktować wyłącznie jako biurokratyczne ograniczenie, które trzeba jakoś obejść, zamiast widzieć w niej fundamentalną zasadę projektową.
Wnioski z naszego raportu nie pozostawiają złudzeń: główną barierą w upowszechnianiu sztucznej inteligencji stała się infrastruktura. Obecnie architektura systemów ma równie kluczowe znaczenie jak same algorytmy.
- PRZECZYTAJ TAKŻE: Architektura odporna na wyzwania przyszłości. Dlaczego w erze AI chmury prywatne i suwerenne wysuwają się na prowadzenie?
Prywatność i suwerenność jako fundamentalne założenia projektowe
Niektóre organizacje już teraz budują swoją przewagę na przyszłość. Traktują prywatną i suwerenną AI zarówno jako fundament, jak i kluczowe założenie projektowe. Oznacza to, że już na samym początku odpowiednio dostosowują swoją infrastrukturę, ład informacyjny oraz modele operacyjne.
W rzeczywistości organizacje, które postawiły na suwerenność w swojej strategii AI, aż o 23% częściej niż pozostałe deklarują pełne przekonanie, że ich infrastruktura IT bez problemu sprosta nadchodzącym wyzwaniom technologicznym.
Widać to również w obszarze gotowości architektonicznej i operacyjnej. Liderzy AI, których w raporcie zdefiniowaliśmy na podstawie dojrzałości technologicznej oraz wzrostu przychodów i marż, konsekwentnie wyprzedzają pozostałe firmy o 10–11 punktów procentowych pod względem wskaźników wdrożenia i gotowości do zmian.
Dzięki szybkim i zdecydowanym zmianom w architekturze ukierunkowanym na prywatność oraz suwerenność, liderzy przechodzą od projektów pilotażowych do wdrożeń na pełną skalę znacznie szybciej niż konkurencja. Dzieje się tak nawet w najbardziej rygorystycznie regulowanych sektorach.
Suwerenność to złożone wyzwanie projektowe
Postrzeganie suwerenności jako przewagi konkurencyjnej to dopiero początek, ponieważ jej realne zbudowanie wymaga zupełnie innych działań. Z mojego doświadczenia wynika, że najlepiej traktować ją jako świadome podejście projektowe, które składa się z trzech powiązanych ze sobą warstw:
- Suwerenność infrastruktury: decydujące znaczenie ma tutaj fakt, kto kontroluje zasoby IT oraz platformy, na których działa sztuczna inteligencja.
- Suwerenność danych: decyduje o tym, gdzie przechowywane są informacje, kto ma do nich dostęp oraz na jakich podstawach prawnych są one przetwarzane.
- Suwerenność modeli: odnosi się do tego, kto decyduje o sposobie szkolenia, optymalizacji oraz udostępniania modeli AI.
Prawdziwa suwerenność polega na utrzymaniu spójności wszystkich trzech warstw. Wiele organizacji skupia się jednak tylko na jednej lub dwóch z nich, przez co naraża się na poważne ryzyko.
Właśnie dlatego suwerenna sztuczna inteligencja nie może być projektem realizowanym w pojedynkę przez jedną firmę. Złożoność projektowania i obsługi takich środowisk wymaga współpracy z partnerami z całego łańcucha technologicznego, obejmującego zarówno infrastrukturę fizyczną, jak i same modele oraz ład informacyjny. Kluczowe jest przy tym, aby partnerzy ci posiadali specjalistyczną wiedzę o wymogach prawnych specyficznych dla danej branży czy regionu.
Ponad połowa organizacji, bo aż 51%, wymienia złożoność integracji w środowiskach hybrydowych jako jedno z największych wyzwań, a w ujęciu globalnym jest to wyzwanie numer jeden. W tym kontekście zbudowanie odpowiedniego ekosystemu partnerów staje się równie ważne, co sprawne funkcjonowanie samej architektury.
Jak NTT DATA buduje infrastrukturę gotową na erę sztucznej inteligencji
Wykorzystując nasze globalne łańcuchy dostaw oraz sprawdzone procedury modernizacyjne, wspieramy organizacje w bezpiecznym wdrażaniu i skalowaniu prywatnych oraz suwerennych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Nasi eksperci identyfikują kluczowe procesy biznesowe i opracowują plany odpowiedzialnej transformacji AI w całej organizacji, uwzględniając przy tym wszelkie aspekty związane z prywatnością oraz suwerennością danych.
Obejmuje to wykorzystanie naszych fabryk sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, które dostarczają kompleksowe, gotowe do produkcji platformy, integrujące dane, infrastrukturę, przepływy pracy i nadzór w powtarzalne modele operacyjne dla organizacji, które poważnie podchodzą do kwestii kontroli.
Nadszedł czas na świadome projektowanie architektury AI
Liderzy, z którymi współpracuję i którzy postawili na prywatną oraz suwerenną sztuczną inteligencję, zgodnie przyznają, że dzięki temu każda kolejna decyzja inwestycyjna staje się o wiele bardziej przejrzysta. Gdy firma dysponuje już solidnym fundamentem kontroli, wybór odpowiednich modeli, nadawanie priorytetów projektom czy decyzje o nawiązaniu współpracy z partnerami stają się znacznie łatwiejsze.
Z biegiem czasu dystans między organizacjami, które zbudowały solidny i suwerenny fundament pod sztuczną inteligencję, a tymi opierającymi się na rozproszonych lub uzależnionych od zewnętrznych dostawców systemach, stanie się po prostu ogromny.
Nadszedł czas, aby działać z pełną świadomością tego, co i dlaczego budujemy, oraz uczynić z ochrony prywatności i suwerenności kluczowy wyróżnik nowoczesnej organizacji.