Infrastruktura AI, nie narzedzie - dlaczego ChatGPT to nie stack enterprise

Narzedzie vs. infrastruktura

ChatGPT, Microsoft CoPilot, Google Gemini - to sa narzedzia AI. Wpisujesz pytanie, dostajesz odpowiedz. Dla indywidualnej produktywnosci to dziala. Dla procesow enterprise - nie.

Roznica miedzy narzedziem AI a infrastruktura AI jest porownywalna z roznica miedzy arkuszem kalkulacyjnym a systemem ERP. Arkusz kalkulacyjny rozwiazuje konkretny problem dla pojedynczego uzytkownika. System ERP to infrastruktura, na ktorej dzialaja procesy biznesowe calej firmy.

Infrastruktura AI to warstwa architektoniczna miedzy modelem jezykowym a systemem enterprise. Obejmuje: hosting modeli, orkiestracje, Decision Layer, governance, integracje z istniejacymi systemami. Model jezykowy to jeden element tej infrastruktury - nie sama infrastruktura.

Czego brakuje narzedziu AI

Gdy firma uzywa ChatGPT do przetwarzania dokumentow, brakuje:

Audit Trail: Brak dokumentacji, jaka decyzja zostala podjeta na jakiej podstawie. Przy kontroli nic nie jest mozliwe do prosledzenia.

Wersjonowane zestawy regul: ChatGPT nie zna specyficznych dla klienta regul ksiegowych w wersji 4.2. Ma ogolna wiedze o rachunkowosci, ale nie ma konkretnych zestawow regul klienta.

Izolacja klientow: Dane wszystkich klientow plyna do tego samego systemu. Brak Row-Level Security, brak separacji workspace.

Integracja: ChatGPT nie moze utworzyc ksiegowania w SAP, wyzwolic workflow w n8n, ani przekazac eskalacji do pracownika.

Human-in-the-Loop: Brak architektonicznie wymuszonej ludzkiej weryfikacji. Brak regul eskalacji. Brak progow pewnosci.

Model-agnostyk: Kto buduje na ChatGPT, jest zwiazany z OpenAI. Jesli OpenAI podniesie ceny, zmieni API lub zakonczy usluge, firma nie ma alternatywy.

Siedem warstw infrastruktury AI enterprise

Architektura referencyjna Gosign opisuje siedem warstw:

Presentation Layer: Interfejs czatu, dashboard, Portal Audytora, REST API. Interfejs miedzy systemem a uzytkownikiem.

Orchestration Layer: Silnik workflow (n8n lub Camunda), API gateway, zarzadzanie kolejkami. Koordynuje przeplyw danych miedzy wszystkimi komponentami.

Agent Layer: Wyspecjalizowani agenci - Document Agents, Workflow Agents, Knowledge Agents. Kazdy agent ma zdefiniowany zakres odpowiedzialnosci.

Decision Layer: Rozklada kazdy proces na kroki decyzyjne. Dla kazdego kroku definiuje: czlowiek, zestaw regul lub AI. Zawiera Rules Engine (wersjonowane zestawy regul), Confidence Routing (automatyczna ocena ryzyka), Human-in-the-Loop (technicznie wymuszony) i Audit Trail (niezmienny protokol decyzji).

Model Layer: Modele jezykowe. Wymienne, model-agnostyczne. Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, gpt-oss.

Integration Layer: Polaczenie z istniejacymi systemami. SAP, Comarch, Workday, SuccessFactors, SharePoint.

Infrastructure Layer: Deployment. Azure, GCP, Self-Hosted, Hybrid.

Warstwa Governance przebiega jako przekroj przez wszystkie siedem warstw.

Przewaga infrastruktury

Z wlasna infrastruktura AI firma zyskuje:

Kontrole: Dane pozostaja we wlasnej infrastrukturze. Modele sa wymienne. Zestawy regul naleza do klienta.

Skalowalnosc: Jeden agent dla jednego procesu to PoC. Infrastruktura umozliwia wdrazanie kolejnych agentow dla kolejnych procesow - z ta sama governance.

Niezaleznosc: Po 12-18 miesiacach klient samodzielnie obsluguje infrastrukture. Pelny kod zrodlowy, wszystkie prompty, wszystkie zestawy regul naleza do klienta. Brak vendor lock-in.

Wiecej na ten temat: Infrastruktura AI

Wiecej o agentach AI w kontekscie enterprise.

Umow spotkanie - Pokazemy, jak wyglada infrastruktura AI dla Twojej firmy.