Ilustracja koncepcji. Nazwy na chmurach są przykładami kompatybilnych modeli chmur; CLARYEL jest niezależny od swoich dostawców.
Dlaczego własna sztuczna inteligencja powinna stać się podstawą Twojej cyfrowej niezależności, a modele chmurowe rozszerzeniem Twoich możliwości.
Sztuczna inteligencja szybko zmienia sposób, w jaki pracujemy, prowadzimy firmy, przetwarzamy dokumenty, poszukujemy informacji i podejmujemy decyzje.
Do niedawna dostęp do inteligentnych systemów tego poziomu zapewniały głównie duże firmy technologiczne. Obecnie istnieją dwa kompletne podejścia: usługi AI w chmurze i systemy lokalne, które można zainstalować na własnym komputerze.
Pojawia się więc naturalne pytanie: który wybrać? Skorzystaj z wiodących modeli chmurowych, czy kup własny komputer AI, który zostaje w domu lub w biurze?
Nasza odpowiedź: nie musisz wybierać między nimi. Właściwą architekturą na przyszłość jest własna lokalna inteligencja, która w razie potrzeby bezpiecznie wykorzystuje możliwości kilku zewnętrznych inteligentnych systemów.
W CLARYEL nazywamy to podejście kombinowaną, czyli multiinteligencją, sztuczną inteligencją.
W tej architekturze system lokalny pozostaje centrum kontroli, przechowywania dokumentów, pracy z danymi osobowymi i codziennych zadań. Modele chmurowe są łączone jako dodatkowe inteligentne zasoby, gdy ich możliwości są naprawdę potrzebne.
Dzięki temu możesz połączyć cyfrową niezależność z dostępem do najbardziej zaawansowanych osiągnięć globalnej branży AI.
Dlaczego lokalna sztuczna inteligencja?
1. Dlaczego sztuczna inteligencja nie jest już tylko chatbotem
Wiele osób po raz pierwszy zetknęło się ze sztuczną inteligencją poprzez zwykły czat: zadaj pytanie, uzyskaj odpowiedź, poproś o napisanie listu lub przetłumaczenie tekstu.
Ale prawdziwe możliwości współczesnej technologii są znacznie szersze. Sztuczna inteligencja może stać się stałym cyfrowym asystentem, który zna strukturę Twojej firmy, pracuje z dokumentami, z których może korzystać, pomaga pracownikom, analizuje informacje i realizuje praktyczne zadania.
Może na przykład:
Znajdź umowy, faktury, pisma i inne potrzebne dokumenty.
Analizuj wskaźniki finansowe i procesy biznesowe.
Porównaj informacje z kilku źródeł.
Przygotowywanie ofert handlowych i korespondencji handlowej.
Pomoc przy dokumentach księgowych i kontroli danych.
Dokumentacja techniczna procesu.
Tłumacz między różnymi językami.
Pomoc w programowaniu i automatyzacji przepływów pracy.
Analizuj oferty dostawców.
Wykrywaj niespójności, zduplikowane rekordy i podejrzane transakcje.
Pracuj z wewnętrzną bazą wiedzy firmy.
Pomóż kierownictwu przygotować decyzje w oparciu o dostępne informacje.
Obsługuj pracowników za pomocą jednego interfejsu tekstowego lub głosowego.
Nadzór nad dozwolonymi zautomatyzowanymi operacjami.
Im szerzej wykorzystywana jest sztuczna inteligencja, tym więcej otrzymuje informacji o Twojej aktywności. Pytanie nie dotyczy już tylko tego, jak inteligentny jest dany model. Pojawia się ważniejsze pytanie:
Kto kontroluje informacje, z którymi współpracuje Twoja sztuczna inteligencja?
Kto jest właścicielem dokumentów? Gdzie przechowywana jest historia pracy? Kto ustala zasady dostępu? Kto decyduje, jakie informacje mogą być przesyłane do usług zewnętrznych? Naszym zdaniem tworzenie poważnej inteligentnej infrastruktury musi zaczynać się od tych pytań.
Lokalna sztuczna inteligencja to system, w którym modele AI, ich środowisko pracy oraz niezbędne dane przechowywane są na sprzęcie pod Twoją kontrolą: zwykłym komputerze osobistym, specjalistycznej stacji roboczej lub mocniejszej maszynie. Zasada pozostaje ta sama.
Twoje dokumenty są przetwarzane na Twoim sprzęcie. Twoje wewnętrzne bazy wiedzy znajdują się w Twojej infrastrukturze. Ty decydujesz, kto i na jakich warunkach uzyska dostęp. Dla firmy nie jest to tylko szczegół techniczny; jest to podstawowa zasada postępowania z informacjami.
Poufność Twoich dokumentów
Każda firma przechowuje informacje, które nie są przeznaczone do swobodnego obrotu: umowy, warunki handlowe, kalkulacje wewnętrzne, dokumenty finansowe, dane klientów, korespondencję handlową, plany rozwoju, rozwiązania techniczne i inne cenne informacje. System lokalny umożliwia przetwarzanie takich dokumentów bez konieczności przekazywania ich zawartości zewnętrznym dostawcom sztucznej inteligencji. Przy prawidłowo skonfigurowanej infrastrukturze przetwarzanie może odbywać się nawet bez połączenia z Internetem. Firma decyduje, do jakich danych inteligentny system może uzyskać dostęp, gdzie są przechowywane, jak długo są przechowywane i kiedy są usuwane.
Ochrona danych osobowych pracowników
Dane pracowników wymagają szczególnie ostrożnego traktowania. Wynagrodzenia, umowy o pracę, kontakty osobiste, dokumenty kadrowe i inne dane osobowe nie powinny być przekazywane służbom zewnętrznym bez kontroli. Lokalny inteligentny system może pomóc w HR, zarządzaniu i księgowości, przetwarzając takie informacje w kontrolowanej infrastrukturze. Dostęp do danych musi być zgodny z prawami każdego pracownika: sztuczna inteligencja nie może stać się narzędziem dającym każdemu użytkownikowi dostęp do wszystkich informacji firmy.
Ochrona informacji o klientach
Klienci powierzają firmie nie tylko pieniądze, ale także swoje informacje: w zależności od rodzaju działalności, dane kontaktowe, historię zamówień, informacje o płatnościach, projekty, dokumenty biznesowe i dokumentację swoich kontaktów z firmą. Lokalna sztuczna inteligencja pozwala zbudować proces, w którym dane te obsługiwane są głównie wewnątrz firmy. Wzmacnia to zaufanie i daje firmie większe pole do kontroli samego przetwarzania.
Ochrona tajemnic handlowych
Dla wielu firm najcenniejszym zasobem nie są komputery. To zakumulowana wiedza: procesy produkcyjne, instrukcje wewnętrzne, unikalne rozwiązania, strategie cenowe, kalkulacje kosztów, relacje z klientami, badania i rozwój. System lokalny pozwala wykorzystać tę wiedzę na podstawie sztucznej inteligencji, nie czyniąc wysyłania informacji do usług zewnętrznych obowiązkowym etapem każdej operacji.
Kontroluj historię i pamięć swojej AI
Dzięki wykorzystaniu inteligentnego systemu można zbudować użyteczny kontekst: Twoje preferencje, specyfikę firmy, strukturę dokumentów, zasady pracy i wyniki wcześniejszych zadań. Informacje te stopniowo stają się ważną częścią Twojej infrastruktury cyfrowej. Uważamy za istotne, aby firma mogła przechowywać ten kontekst we własnym zakresie, zarządzać okresami przechowywania, tworzyć kopie zapasowe i przenosić informacje między kompatybilnymi rozwiązaniami programowymi. Twoja własna inteligencja powinna pracować dla Ciebie, a nie uzależniać Cię od jednego zewnętrznego dostawcy.
Przewidywalne koszty
Kolejną ważną zaletą własnego inteligentnego systemu jest inny model kosztowy. Dzięki interfejsom chmurowym zazwyczaj pracujesz w ramach wybranego planu. Gdy modele zewnętrzne są wykorzystywane programowo poprzez API, koszt może zależeć od liczby przetworzonych tokenów, wybranego modelu, rozmiaru kontekstu, dodatkowych narzędzi i innych parametrów. Gdy firma zacznie aktywnie automatyzować, liczba żądań może bardzo szybko wzrosnąć.
Twoja lokalna inteligencja działa inaczej. Kupujesz sprzęt komputerowy i korzystasz z zainstalowanych na nim modeli w ramach dostępnych zasobów sprzętowych. Model lokalny nie wysyła rachunku od dostawcy usług w chmurze za każdy przetworzony token. Możesz ponownie analizować dokumenty, eksperymentować z żądaniami, przeprowadzać kontrole, budować wewnętrzne automatyzacje i wykorzystywać model w takim zakresie, w jakim pozwala na to sprzęt.
Nie oznacza to oczywiście, że nie ma żadnych kosztów. Twój własny system zużywa energię elektryczną, wymaga konserwacji, a jego wydajność i dostępna pamięć są ograniczone przez sprzęt. Zyskujesz jednak główną zaletę: przewidywalność i bezpośrednią kontrolę nad własną infrastrukturą obliczeniową. Zamiast polegać tylko na tym, ile zdalnej mocy zużywasz, firma otrzymuje własną moc obliczeniową do wielu zadań, co jest szczególnie interesujące w przypadku regularnie powtarzanych operacji.
Praca niezależna od dostawcy chmury
Architektura lokalna daje jeszcze jedną ważną możliwość: wykonywanie podstawowych zadań nawet wtedy, gdy zewnętrzna inteligentna usługa jest niedostępna. Przy odpowiedniej konfiguracji modele lokalne mogą działać bez Internetu. Ma to znaczenie dla organizacji, które na co dzień potrzebują stabilnej pracy z dokumentami, wewnętrznych poszukiwań i wiedzy.
Twój własny system pozwala także wybierać kompatybilne modele, zmieniać je, oceniać nowe wersje i budować automatyzacje wokół własnej infrastruktury. Firma nie musi na zawsze wiązać całej swojej pracy wewnętrznej z jedną usługą. Do różnych zadań można wykorzystać kilka modeli lokalnych: jeden do codziennych rozmów, drugi do analizy dokumentów, trzeci do programowania, czwarty do operacji specjalistycznych. Rezultatem jest nie tylko zainstalowany program, ale także Twoja własna inteligentna infrastruktura.
Zalety systemu lokalnego rosną wraz z upływem czasu
Zakup własnego inteligentnego komputera nie musi być decyzją jednorazową z ustalonymi możliwościami. Modele i oprogramowanie stale ewoluują. Możesz instalować nowe kompatybilne modele, ulepszać narzędzia wyszukiwania, dodawać interfejsy głosowe, łączyć firmowe bazy wiedzy i udoskonalać przepływy pracy.
Jeśli pozwala na to konstrukcja sprzętu, możesz dodać pamięć, zainstalować więcej pamięci, zaktualizować podsystem graficzny lub przejść na system o większej wydajności. Inwestycja początkowa może być pierwszym etapem rozwoju: zaczynając od małej konfiguracji lokalnej, firma stopniowo buduje własną inteligentną infrastrukturę zgodnie z rzeczywistymi potrzebami i dostępnym budżetem.
Dla nas ma to większe znaczenie niż namawianie każdego klienta do natychmiastowego zakupu najdroższego sprzętu. Zacznij od tego, czego naprawdę potrzebujesz dzisiaj. Rozwijaj system wraz ze wzrostem zadań.
Dlaczego sztuczna inteligencja w chmurze jest również konieczna
Po tych wszystkich zaletach systemów lokalnych pojawia się kolejne pytanie: skoro własna inteligencja oferuje tak wiele, to po co w ogóle korzystać z modeli chmurowych? Odpowiedź jest prosta: dziś systemy chmurowe są niezwykle potężnym i użytecznym narzędziem i jesteśmy przekonani, że niemądrze byłoby rezygnować z ich możliwości.
Dostęp do badań pionierskich
Za wiodącymi modelami chmurowymi stoją duże zespoły badawcze, znaczne zasoby obliczeniowe i ogromne inwestycje. Ich programiści budują inteligentne systemy, które nieustannie przesuwają granice dostępnej technologii. Użytkownik usług w chmurze czerpie korzyści z tej pracy bez konieczności samodzielnego tworzenia i trenowania tak dużych modeli.
Wysoka inteligentna wydajność
Zaawansowane modele chmurowe pozwalają rozwiązywać złożone zadania wymagające wieloetapowej analizy, programowania, niekonwencjonalnych rozwiązań i przetwarzania dużych ilości informacji. Są szczególnie przydatne, gdy zadanie wykracza poza możliwości zainstalowanego modelu lokalnego. Duzi dostawcy oferują dostęp do infrastruktury obliczeniowej, której samodzielne budowanie nie miałoby sensu ekonomicznego dla małej firmy.
Niski próg wejścia
Aby rozpocząć pracę z chmurową AI, zazwyczaj nie potrzebujesz specjalistycznego sprzętu: wystarczy założyć konto i wybrać odpowiedni sposób korzystania z niego. Niektórzy dostawcy oferują bezpłatne plany o ograniczonym wykorzystaniu i stosunkowo niedrogie subskrypcje początkowe. Przy niewielkiej liczbie żądań płatne interfejsy i połączenia programowe mogą być bardzo ekonomiczne. Pamiętaj tylko, że bezpłatny czat i bezpłatny dostęp programowy to nie to samo: dostępność, limity i warunki korzystania zależą od konkretnej usługi, regionu i wybranego planu.
Szybki dostęp do nowych możliwości
Platformy chmurowe regularnie aktualizują swoje modele i oferują nowe narzędzia: bogatsze przetwarzanie tekstu, obrazów, kodu programu, dokumentów i innego rodzaju informacji. Czasami wystarczy wybrać inny model lub aktywować nowe narzędzie, aby uzyskać możliwości, które wcześniej wymagały skomplikowanej konfiguracji technicznej.
Wygodne interfejsy użytkownika
Duzi dostawcy dużo inwestują nie tylko w jakość modelu, ale także w łatwość obsługi. Rozmowy głosowe, przesyłanie plików, analiza dokumentów, tworzenie programów, praca nad projektami i inne funkcje łączą się w interfejsach zaprojektowanych dla szerokiego grona odbiorców. Dlatego też inteligencja w chmurze jest często wygodnym narzędziem do szybkiego rozwiązywania codziennych zadań.
Ekonomiczne rozszerzenie możliwości
Jeśli system lokalny nie jest w stanie obsłużyć konkretnego złożonego zadania, model chmurowy może przeprowadzić dodatkową analizę. Nie ma potrzeby kupowania znacznie mocniejszego sprzętu do zadania, które pojawia się kilka razy w miesiącu: możesz korzystać ze zdalnych zasobów obliczeniowych dokładnie wtedy, gdy ich potrzebujesz. Jest to jedna z głównych idei ekonomicznych podejścia hybrydowego.
Dostęp do kilku szkół myślenia
Różni programiści korzystają z własnych metod szkoleniowych, architektur, systemów ewaluacyjnych i podejść do budowania modeli. W rezultacie różne modele mogą odmiennie podchodzić do tego samego zadania: jeden oferuje dobrą strukturę odpowiedzi, inny zauważa dodatkową okoliczność, trzeci znajduje alternatywne rozwiązanie. W przypadku złożonych zadań stwarza to cenne dodatkowe możliwości.
Kluczowa kwestia: zalety inteligencji w chmurze są na tyle znaczące, że rozsądny system lokalny powinien móc z nich skorzystać.
Jak oni razem współpracują
Dlaczego proponujemy łączenie zamiast wybierać
Architektury lokalne i chmurowe oferują różne, ale uzupełniające się zalety. System lokalny zapewnia własną bazę obliczeniową, kontrolę informacji, możliwość samodzielnej pracy i przewidywalne koszty wewnętrznego przetwarzania. Modele chmurowe dają dostęp do zaawansowanych możliwości największych programistów na świecie bez konieczności samodzielnego zakupu porównywalnej mocy obliczeniowej.
Dlaczego więc nie połączyć ich w jeden system? To podejście uważamy za najbardziej obiecujące. Lokalna inteligencja staje się głównym asystentem użytkownika; modele zewnętrzne stają się dodatkowymi narzędziami, z których może skorzystać w razie potrzeby. Użytkownik rozmawia przede wszystkim z własnym systemem lokalnym, bez konieczności ciągłego przełączania się pomiędzy usługami, kopiowania rozmów z jednego okna do drugiego i samodzielnego decydowania, które dokumenty gdzie mogą zostać przesłane. Dobrze zbudowana architektura centralnie organizuje pracę.
Ty
CLARYEL Lokalna sztuczna inteligencja
Twoja polityka danych
Obsługiwane lokalnie
Dozwolone żądanie zewnętrzne (filtrowane)
Wyniki łączone lokalnie
Odpowiedź
Schemat koncepcyjny, uproszczony. Rzeczywisty przepływ zależy od konfiguracji i ustawionych reguł.
Jak lokalna inteligencja może bezpieczniej dotrzeć do chmury
Wyobraź sobie, że zadajesz pytanie swojemu inteligentnemu asystentowi. System lokalny otrzymuje żądanie i określa, jakie dane są potrzebne do jego realizacji. Jeśli zadanie da się rozwiązać własnymi siłami, robi się to lokalnie. Jeżeli wskazane jest wykorzystanie modelu zewnętrznego, system stosuje ustalone przez użytkownika zasady przesyłania danych.
Takie zasady mogą obejmować klasyfikowanie dokumentów, wykluczanie niektórych rodzajów informacji, usuwanie danych osobowych, zastępowanie nazw i identyfikatorów obiektami zastępczymi, ograniczanie przesyłanego kontekstu i proszenie użytkownika o dodatkową zgodę.
Jeden punkt wejścia zamiast wielu oddzielnych usług
Zwykle użytkownik otwiera jeden serwis, zadaje pytanie, następnie przechodzi do innego, powtarza żądanie i porównuje odpowiedzi. To działa, ale staje się niewygodne w miarę wzrostu liczby zadań.
Proponujemy inne podejście: użytkownik zwraca się do własnej lokalnej inteligencji. System zna dostępne mu narzędzia i potrafi wybrać odpowiedni sposób wykonania zadania, zgodnie z ustalonymi regułami. Na przykład: lokalny model codziennych zadań wewnętrznych; potężny model zewnętrzny, po niezbędnym przetworzeniu wniosku, do kompleksowej analizy; drugi model do dodatkowej kontroli; i wreszcie system lokalny łączy odpowiedzi i przechowuje potrzebne informacje w Twojej własnej bazie wiedzy.
Użytkownik uzyskuje w ten sposób zalety kilku modeli w jednym zarządzanym środowisku pracy. Jest to szczególnie cenne dla firm, w których sztuczna inteligencja stopniowo uczestniczy w coraz większej liczbie przepływów pracy.
Sześć scenariuszy
Każdy scenariusz pokazuje ten sam schemat: co jest wykonywane lokalnie, co w razie potrzeby może trafić do chmury i jaki jest tego rezultat.
Umowa o pracę
Zadanie
Uzyskaj niezależną analizę treści umowy o pracę zawierającą imię i nazwisko pracownika, adres zamieszkania, dane identyfikacyjne, wynagrodzenie oraz szczegółowe warunki.
Lokalnie
System lokalny najpierw analizuje sam dokument i zatrzymuje oryginał.
Chmura, jeśli zajdzie taka potrzeba
Prośba możliwie zanonimizowana: „Przeanalizuj standardową klauzulę umowy o pracę pod kątem przejrzystości, kompletności i ewentualnych kwestii prawnych oraz wypisz, co należy sprawdzić zgodnie z włoskim prawem pracy”. Nie jest potrzebne żadne imię i nazwisko, adres ani dane identyfikacyjne.
Wynik
System lokalny dopasowuje rekomendacje do oryginalnego dokumentu, który pozostaje w Twojej infrastrukturze.
Dokumenty klienta
Zadanie
Odpowiedz na pytanie dotyczące akt klienta: zamówień, płatności, korespondencji.
Lokalnie
Wyszukiwanie, podsumowanie i udzielanie odpowiedzi odbywa się w lokalnej bazie wiedzy, w ramach praw dostępu użytkownika.
Chmura, jeśli zajdzie taka potrzeba
Zwykle nie jest potrzebne. Jeżeli pojawi się pytanie ogólne (np. dotyczące typu dokumentu), wysyłane jest tylko to pytanie ogólne, bez danych klienta.
Wynik
Informacje o kliencie przetwarzane są wewnątrz firmy.
Oferty komercyjne
Zadanie
Porównaj warunki kilku dostawców.
Lokalnie
System lokalny zbiera dane z dokumentów i wyodrębnia cechy, ceny i warunki.
Chmura, jeśli zajdzie taka potrzeba
Pomysły na analizę porównawczą, bez danych personalnych menedżerów, numerów dokumentów wewnętrznych i szczegółów handlowych, które nie są potrzebne do tego wniosku.
Lokalna inteligencja dysponuje wewnętrzną dokumentacją techniczną oraz historią serwisową i wydobywa jedynie charakterystykę sprzętu, objawy oraz kontekst techniczny.
Chmura, jeśli zajdzie taka potrzeba
Model zewnętrzny sugeruje opcje diagnostyczne.
Wynik
System lokalny dopasowuje sugestie do aktualnej konfiguracji i instrukcji wewnętrznych.
Dane finansowe
Zadanie
Wyjaśnij rozbieżności w wewnętrznych danych finansowych.
Lokalnie
Obliczenia, porównania i wyjaśnienia dokonywane są lokalnie na dokumentach księgowych.
Chmura, jeśli zajdzie taka potrzeba
Tylko jeśli jest to przydatne: ogólne pytanie metodologiczne, bez kwot, nazw i identyfikatorów przedsiębiorstw. Najbardziej wrażliwe dane można ustawić tak, aby nigdy nie opuszczały systemu lokalnego.
Wynik
Dane pozostają w firmie; otrzymasz wyjaśnienie, które możesz zweryfikować z dokumentami źródłowymi.
Decyzja z kilkoma modelami
Zadanie
Przygotuj znaczącą decyzję inwestycyjną.
Lokalnie
System lokalny przechowuje dane źródłowe i przygotowuje filtrowane podsumowania.
Chmura, jeśli zajdzie taka potrzeba
Jeden model analizuje część techniczną, drugi ocenia założenia ekonomiczne, trzeci szuka alternatywnych scenariuszy i słabych punktów.
Wynik
System lokalny łączy wyniki i pomaga przygotować pytania do weryfikacji przed podjęciem decyzji.
Co jest już dostępne, co jest skonfigurowane, co jest w fazie rozwoju
Jasno oddzielamy to, z czego możesz skorzystać już dziś, od tego, co jest dla Ciebie ustawione i jaki jest kierunek rozwoju.
Dostępne terazTwoje dokumenty, wewnętrzna baza wiedzy i przetwarzanie AI pozostają na komputerze CLARYEL w Twoim biurze.
Dostępne terazModele zewnętrzne tylko poprzez filtr: dane osobowe i tajemnice handlowe są usuwane z zachowaniem znaczenia żądania.
KonfigurowalneWyświetlanie przefiltrowanego żądania i wysyłanie go dopiero po potwierdzeniu, jeśli zajdzie taka potrzeba.
KonfigurowalneReguły, według których kategorie informacji nie mogą nigdy opuścić systemu lokalnego.
KonfigurowalnePracuj bez połączenia z Internetem, realizując zadania obsługiwane przez lokalne modele.
Kierunek rozwojuKilka modeli chmurowych sprawdza się nawzajem, a system lokalny porównuje i łączy swoje odpowiedzi.
Kierunek rozwojuAutomatyczny wybór najodpowiedniejszego modelu chmury dla każdego zadania, w ramach ustalonych przez Ciebie budżetów.
Lokalne przechowywanie dotyczy dokumentów, bazy wiedzy i przetwarzania AI. Inne usługi, z których korzystasz (na przykład poczta e-mail lub witryna internetowa), podlegają własnym warunkom.
Nie zawsze potrzebujesz najdroższych modeli
Ekonomika połączonej inteligencji opiera się na rozsądnym podziale zadań. Nie ma potrzeby wysyłania każdego prostego zapytania do najdroższego modelu zewnętrznego. Wyjaśnienie dokumentu, odnalezienie protokołu, napisanie krótkiego pisma czy proste przetwarzanie danych można wykonać lokalnie. W przypadku bardziej złożonych zadań można zastosować ekonomiczny model zewnętrzny i tylko wtedy, gdy dodatkowa dokładność, głębokość analizy lub moc obliczeniowa uzasadniają koszt, należy zastosować najbardziej zaawansowane opcje.
Można ustawić różne budżety dla różnych zadań i użytkowników. Jeśli firma korzysta z połączeń programowych, wskazane jest ustawienie limitów wydatków, alertów o osiągnięciu progów oraz zakazu niekontrolowanych automatycznych żądań. Zasady dostępu do modeli chmurowych powinny uwzględniać nie tylko ich koszt, ale także możliwość przekazania konkretnych informacji. Pomaga to w ekonomicznym zarządzaniu wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Subskrypcja w chmurze i połączenie programowe to różne rzeczy
Dostawcy usług chmurowych zazwyczaj oferują kilka sposobów korzystania ze swoich usług. Regularna subskrypcja czatu daje dostęp do interfejsu użytkownika i funkcji danego planu. Interfejs programistyczny (API) umożliwia integrację modelu bezpośrednio z aplikacjami i zautomatyzowanymi procesami. Są to różne produkty komercyjne.
Płatna subskrypcja czatu nie zawsze oznacza, że żądania za pośrednictwem interfejsu programistycznego są już uwzględnione. Warunki integracji, ceny, limity i zasady użytkowania należy sprawdzić osobno. Firmy mogą mieć dostęp do planów firmowych z dodatkowymi ustawieniami zabezpieczeń, zarządzania danymi i administracji. W CLARYEL wierzymy, że sposób podłączenia należy wybrać w oparciu o rzeczywiste zadanie, wymagania prawne i budżet, a nie tylko popularność planu.
Plany wsparcia CLARYEL obejmują system CLARYEL; subskrypcje lub programowy dostęp do modeli chmurowych kupuje się osobno u ich dostawców.Plany wsparcia
Prywatność i kontrola danych
Twoja własna sztuczna inteligencja i prawo europejskie
Dla przedsiębiorstw europejskich ochrona danych jest szczególnie istotna. Unia Europejska stosuje Ogólne rozporządzenie o ochronie danych, RODO, rozporządzenie (UE) 2016/679. Reguluje przetwarzanie danych osobowych i określa wymogi dotyczące zgodności z prawem, przejrzystości, minimalizacji danych, bezpieczeństwa i odpowiedzialności.
Korzystanie z zewnętrznej sztucznej inteligencji z danymi osobowymi może wymagać sprawdzenia kilku punktów:
Odpowiednia podstawa prawna przetwarzania.
Zgodność wykorzystania danych z pierwotnymi, deklarowanymi celami.
Role stron zaangażowanych w przetwarzanie i niezbędne ustalenia umowne.
Warunki przechowywania i usuwania informacji.
Czy potrzebne są zabezpieczenia w przypadku międzynarodowego przekazywania danych.
Ocena technicznych i organizacyjnych środków bezpieczeństwa.
W razie potrzeby ocena skutków dla ochrony danych.
Architektura lokalna pozwala na ograniczenie ilości danych osobowych przekazywanych podmiotom trzecim oraz uproszczenie niektórych procesów kontrolnych. Należy jednak pamiętać, że instalacja komputera lokalnego sama w sobie nie zapewnia zgodności z RODO. Firma musi nadal przestrzegać prawa, prawidłowo oddzielać dostęp pracowników, zapewniać bezpieczeństwo, przestrzegać terminów przechowywania i posiadać niezbędne podstawy prawne do przetwarzania. System lokalny jest narzędziem pozwalającym ograniczyć określone ryzyka, a nie zwolnieniem z odpowiedzialności prawnej.
Firmy działające we Włoszech muszą również wziąć pod uwagę obowiązujące przepisy krajowe i wymogi włoskiego organu ochrony danych, Garante per la protezione dei dati personali. Szczegółowe wymagania dotyczące niektórych zastosowań sztucznej inteligencji określa europejski akt dotyczący sztucznej inteligencji. Uważamy, że odpowiedzialna firma powinna rozważyć te kwestie od początku, a nie po incydencie.
Informacje zawarte w tej sekcji stanowią ogólny materiał referencyjny i nie zastępują porady prawnej.
Bardzo ważne wyjaśnienie dotyczące ochrony danych
Żadnego automatycznego systemu filtrującego nie należy uważać za całkowicie pozbawiony błędów. Usunięcie imienia i nazwiska nie zawsze oznacza, że na podstawie pozostałych danych nie można zidentyfikować danej osoby. Pod pewnymi warunkami dane pseudonimizowane są nadal danymi osobowymi w rozumieniu RODO.
Dlatego potrzebne jest podejście wielowarstwowe: filtrowanie techniczne, ograniczenia w przekazywaniu niektórych kategorii informacji, sprawdzanie kontekstu i tam, gdzie jest to wymagane, potwierdzenie użytkownika. W przypadku najbardziej wrażliwych danych właściwym rozwiązaniem może być całkowity zakaz przesyłania ich do modeli zewnętrznych.
Architektura lokalna umożliwia takie podejście, ale ostateczny poziom bezpieczeństwa zależy od jakości oprogramowania, ustawień i procedur organizacyjnych. Nasza zasada: najpierw kontroluj informacje, a potem wybierz inteligentne narzędzie.
Co powinno pozostać pod Twoją kontrolą
Lokalny inteligentny system powinien robić więcej, niż tylko samodzielnie przetwarzać żądania. Idealnie byłoby, gdyby właściciel kontrolował:
Główne archiwum dokumentów i wewnętrzna baza wiedzy.
Historia wewnętrznych przepływów pracy.
Prawa dostępu pracowników.
Zasady postępowania z informacjami osobowymi i poufnymi.
Uprawnienia do łączenia usług zewnętrznych.
Zasady wysyłania żądań do modeli w chmurze.
Klucze dostępu i ustawienia integracji zewnętrznych.
Tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie danych.
Uprawnienia do działań inteligentnych agentów.
Sposób przechowywania, przesyłania i usuwania informacji.
Ważne jest także wykluczenie sytuacji, w których model zewnętrzny mógłby samodzielnie uzyskać pełny dostęp do pamięci wewnętrznej lub wykonywać krytyczne operacje bez zamierzonych ograniczeń. Dane wyjściowe z modeli zewnętrznych należy traktować jako wynik analizy, a nie jako bezwarunkowe pozwolenie na działanie. Usuwanie dokumentów, zmiana ksiąg finansowych, przekazywanie informacji poufnych i inne wrażliwe operacje powinny odbywać się według ustalonych zasad i niezbędnych potwierdzeń. Dzięki temu sztuczna inteligencja jest nie tylko użyteczna, ale także możliwa do zarządzania.
Odpowiedzialność prawna i techniczna
CLARYEL pomaga zmniejszyć ryzyko; nie obiecuje absolutnego bezpieczeństwa, bezbłędnych modeli ani automatycznego przestrzegania prawa.
Filtr żądań zewnętrznych redukuje wysyłane dane; nie gwarantuje 100% anonimizacji.
Odpowiedzialność za zgodne z prawem przetwarzanie, podstawy prawne, prawa dostępu i okresy przechowywania ponosi firma korzystająca z systemu.
Warunki, ceny i polityka danych dostawców usług w chmurze mogą ulec zmianie; sprawdź je przed podłączeniem usługi zewnętrznej.
Treści na tej stronie mają charakter ogólny, a nie poradę prawną. W szczególnych przypadkach należy skonsultować się z wykwalifikowanym specjalistą.
Przyszłość należy do multiinteligencji: czy kilka modeli jest lepszych niż jeden?
Uważamy, że najbardziej obiecującym kierunkiem jest współpraca kilku niezależnych inteligentnych modeli. Powód jest prosty: nawet najbardziej zaawansowany model może się pomylić, przeoczyć ważny fakt, wybrać niefortunne sformułowanie lub przeoczyć alternatywne podejście. W przypadku skomplikowanych zadań przydatne jest uzyskanie kilku niezależnych ocen.
Model 1: rozwiązanie
Proponuje rozwiązanie zadania.
Model 2: sprawdź
Sprawdza proponowane rozwiązanie, szuka ewentualnych błędów i brakujących okoliczności.
Model 3: alternatywy
Patrzy na pytanie z drugiej strony, sugeruje alternatywy lub sprawdza założenia.
Następnie system lokalny porównuje wyniki, identyfikuje sprzeczności i formułuje ostateczną odpowiedź.
Różne modele mogą się uzupełniać: jeden jest lepszy w programowaniu, drugi w pisaniu analitycznym, trzeci w znajdowaniu alternatywnych rozwiązań. Dzięki dobrze skonstruowanemu procesowi kilka niezależnych ocen pomaga odkryć sprzeczności, poszerzyć zakres uwzględnianych czynników i zapewnić bardziej merytoryczne wyniki.
Jednak praca z kilkoma modelami nie gwarantuje poprawności. Kilka modeli może powtórzyć ten sam błąd. Mogą także opierać się na niewystarczających, nieaktualnych lub błędnie zinterpretowanych danych źródłowych. W sytuacjach krytycznych konieczna jest weryfikacja na podstawie dokumentów pierwotnych, danych obiektywnych oraz, w razie potrzeby, obecności odpowiednio wykwalifikowanej osoby.
Multiinteligencję postrzegamy nie jako magiczny sposób na eliminację błędów, ale jako narzędzie poprawiające jakość analiz i organizujące dodatkową weryfikację. Może być szczególnie cenny przy opracowywaniu rozwiązań technicznych, programowaniu, analizie złożonych umów, porównywaniu ofert handlowych, planowaniu strategicznym i badaniach. W przypadku naprawdę ważnych zadań lepiej jest mieć możliwość konsultacji z kilkoma niezależnymi inteligentnymi systemami, niż polegać na jednej odpowiedzi.
Nasz pogląd na przyszłość sztucznej inteligencji
Wierzymy, że coraz większe znaczenie będzie miał nie dostęp do jednego modelu, ale możliwość połączenia kilku systemów w jedną zarządzaną infrastrukturę. Lokalna sztuczna inteligencja pozna kontekst Twojego biznesu, skorzysta z dozwolonych źródeł informacji i pomoże zorganizować przepływ pracy. Modele chmurowe zapewnią dodatkowe możliwości w przypadku złożonych zadań. Różne inteligentne systemy będą mogły samodzielnie analizować problem, sprawdzać proponowane rozwiązania i uzupełniać się nawzajem wynikami, podczas gdy użytkownik będzie współpracował przede wszystkim ze swoim własnym inteligentnym asystentem.
W idealnej architekturze najważniejszy jest nie dostawca konkretnego modelu, ale właściciel inteligentnego systemu i jego zadania. Można zmieniać usługi w chmurze, porównywać modele i wybierać najbardziej odpowiednie narzędzia. Sztuczna inteligencja przestaje być usługą całkowicie zależną od jednego zdalnego dostawcy i staje się Twoją własną infrastrukturą, którą możesz rozwijać.
Lokalna inteligencja zapewnia kontrolę. Inteligencja w chmurze rozszerza możliwości. Multiinteligencja łączy je w jeden system.
Wybierz swoje pudełko CLARYEL
Czy musisz od razu kupić wydajny komputer lokalny?
Nie. Uważamy, że należy zacząć od realnych zadań i budżetu klienta. Nie każda mała firma od pierwszego dnia potrzebuje drogiej infrastruktury obliczeniowej. Lokalną inteligencję można wprowadzać krok po kroku.
Na początek wystarczy system zapewniający podstawowe przetwarzanie dokumentów, inteligentne wyszukiwanie, pracę z wiedzą wewnętrzną i podstawowymi żądaniami. Szczególnie złożone zadania można po odpowiedniej filtracji danych przesłać do modeli zewnętrznych. Gdy obciążenie pracą rośnie, można rozważyć modernizację własnego sprzętu. Dzięki temu firma nie musi wybierać pomiędzy niedrogim pierwszym rozwiązaniem a możliwością przyszłego wzrostu.
Trzy poziomy lokalnej inteligencji z CLARYEL
CLARYEL oferuje kilka poziomów lokalnych komputerów AI dla różnych potrzeb i budżetów. Aktualne dane techniczne, ceny, konfiguracje i warunki zakupu publikowane są w katalogu CLARYEL.
Poziom 1: niedrogi start
999 € z VAT
Dla firm i profesjonalistów, którzy chcą mieć własną lokalną inteligencję bez dużej inwestycji początkowej. Pozwala rozpocząć od modeli lokalnych, pracować z dokumentami, organizować wyszukiwanie informacji wewnętrznych i korzystać z podstawowych funkcji inteligentnego asystenta. Można go połączyć z niedrogimi usługami w chmurze do zadań wymagających dodatkowych możliwości: rozsądny sposób na rozpoczęcie bez czekania na budżet na najlepszą konfigurację.
Dla firm, które potrzebują nowocześniejszej platformy obliczeniowej, nowych komponentów, większej przestrzeni do rozwoju i pracy kilku pracowników. Może stać się centralnym, lokalnym komputerem AI w biurze, do wyszukiwania wewnętrznego, przetwarzania dokumentów, inteligentnych agentów i automatyzacji przepływu pracy. Wydajność można później zwiększyć w granicach sprzętu lub przejść na wyższy poziom.
Poziom 3: potężna lokalna inteligentna infrastruktura
od 7 000 € z VAT
Do bardziej wymagających obciążeń: organizacje potrzebujące większej mocy obliczeniowej, poważniejsza praca z wieloma użytkownikami lub specjalistyczne zadania. Konfiguracja dobierana jest w zależności od konkretnych wymagań. W ramach jednej architektury można używać razem systemów różnych poziomów.
Rekomendujemy traktowanie adopcji jako sekwencji etapów.
Etap 1. Twoja własna lokalna inteligencja
Firma instaluje system lokalny i zaczyna go używać do podstawowych przepływów pracy. Zdefiniowano użytkowników, prawa dostępu i kategorie dokumentów. Tworzy się Twoja własna baza wiedzy, a użytkownicy przyzwyczajają się do korzystania z inteligentnego asystenta w swojej codziennej pracy.
Etap 2. Podłączenie niedrogich modeli zewnętrznych
Gdy pojawiają się zadania wymagające dodatkowych inteligentnych możliwości, podłączane są odpowiednie usługi w chmurze: plany ekonomiczne, dostępne bezpłatne opcje lub połączenia programowe z kontrolowanym budżetem. Należy wziąć pod uwagę warunki dostawcy dotyczące wykorzystania komercyjnego i przetwarzania danych. System lokalny pozostaje odpowiedzialny za kierowanie żądań i stosowanie zasad postępowania z informacjami.
Etap 3. Rozwój własnej bazy obliczeniowej
W miarę wzrostu wykorzystania staje się jasne, które operacje są tańsze i wygodniejsze w prowadzeniu lokalnie. Firma może zwiększyć wydajność systemu, dodać nowe modele i rozszerzyć automatyzację wewnętrzną. Zgromadzone dokumenty i wiedza pozostają częścią Twojej własnej infrastruktury.
Etap 4. Profesjonalna architektura wielomodelowa
Potężny system lokalny i kilka modeli zewnętrznych, każdy połączony do odpowiednich zadań: analiza, programowanie, generowanie dokumentów, znajdowanie alternatywnych rozwiązań i sprawdzanie wyników. Centralnym koordynatorem całości prac staje się lokalna inteligencja.
Nie jest to obowiązkowy punkt końcowy dla każdego użytkownika. Jednak dla organizacji intensywnie wykorzystujących sztuczną inteligencję może to być naturalny kierunek rozwoju.
Dlaczego duże i małe firmy potrzebują tej samej filozofii
Wielkość firmy wpływa na wymaganą moc obliczeniową, ale nie na potrzebę kontrolowania informacji. Mała firma księgowa może przechowywać poufne dane kilkudziesięciu klientów. Praktyka prawnicza ma do czynienia z dokumentami i okolicznościami wymagającymi szczególnej ostrożności. Firma inżynierska utrzymuje własne rozwiązania techniczne. Firma handlowa przechowuje dane o klientach, dostawcach, cenach i zakupach. Producent gromadzi dokumentację produkcyjną i wiedzę wewnętrzną.
Nawet mała firma może przechowywać informacje warte znacznie więcej niż używany przez nią sprzęt komputerowy. Dlatego też własnego lokalnego wywiadu nie należy postrzegać jedynie jako narzędzia dla wielkich korporacji. Wierzymy, że kontrolowana inteligentna infrastruktura powinna stać się dostępna dla firm każdej wielkości.
Dlaczego CLARYEL przyjmuje takie podejście
W CLARYEL nie postrzegamy sztucznej inteligencji jako osobnego programu, który użytkownik otwiera kilka razy dziennie. Naszym celem jest, aby było to częścią codziennej pracy firmy. Dlatego oferujemy własne, lokalne komputery z przygotowanym oprogramowaniem i możliwością dalszego rozwoju.
Przetwarzanie rdzenia i praca z wiedzą firmy może odbywać się na sprzęcie klienta. Gdy potrzebna jest dodatkowa inteligencja, modele zewnętrzne można podłączyć poprzez zaplanowane mechanizmy kontroli i filtrowania. Użytkownik może krok po kroku rozwijać system, poszerzać zakres zadań i podłączać nowe, inteligentne narzędzia.
Nie obiecujemy absolutnego bezpieczeństwa, bezbłędnych modeli ani automatycznej zgodności z prawem. Naszym zadaniem jest zaoferowanie architektury, w której łącznie uwzględnia się kontrolę informacji, bezpieczeństwo techniczne i praktyczną użyteczność sztucznej inteligencji.
Od czego zacząć dzisiaj
Nie musisz czekać na budżet na najpotężniejszy komputer lokalny. Nie musisz kupować wielu drogich subskrypcji w chmurze. I nie musisz od początku próbować zautomatyzować całej firmy.
Zacznij od analizy rzeczywistych zadań. Z jakich dokumentów korzysta się na co dzień? Które operacje zajmują zbyt dużo czasu? Jakich informacji nie należy bez potrzeby przekazywać podmiotom zewnętrznym? Jakie zadania można wykonać lokalnie? Kiedy warto podłączyć mocniejsze modele zewnętrzne?
Następnie możesz wybrać odpowiednią konfigurację. Dla małej firmy poziom podstawowy może być praktycznym punktem wyjścia. Rozwijające się biuro może preferować nowoczesny system z możliwością rozbudowy. Firmy o dużym obciążeniu obliczeniowym mogą potrzebować niestandardowej konfiguracji. Nie musisz zaczynać od maksymalnych wydatków. Trzeba zacząć od odpowiedniej architektury.
Wniosek: Twoja sztuczna inteligencja powinna należeć do Twojej infrastruktury cyfrowej
Jesteśmy przekonani, że własna lokalna inteligencja jest strategicznie właściwym fundamentem dla firm, które chcą aktywnie wykorzystywać sztuczną inteligencję, zachowując jednocześnie kontrolę nad swoimi informacjami. Modele chmurowe otwierają wyjątkowe możliwości, z których nie trzeba rezygnować. Wręcz przeciwnie, należy z nich korzystać rozsądnie, oszczędnie i w ramach ustalonych zasad postępowania z informacją.
Najbardziej obiecującym podejściem jest połączenie obu. Twój własny system lokalny staje się inteligentnym centrum Twojej firmy. Modele chmurowe poszerzają jego możliwości. Kilka niezależnych modeli pomaga głębiej badać złożone kwestie i dokładniej sprawdzać decyzje. Dokumenty, prawa dostępu i zarządzanie informacjami pozostają pod Twoją kontrolą.
Przyszłość należy do multiinteligencji: lokalna inteligencja + modele chmurowe + jeden system zarządzany. CLARYEL to Twoja własna sztuczna inteligencja, która potrafi wykorzystać możliwości całego inteligentnego świata.
Zacznij od własnej sztucznej inteligencji. Rozwijaj się z najlepszymi na świecie.
Ceny, funkcje, zasady przechowywania danych i warunki dostawcy mogą ulec zmianie. Przed podłączeniem usługi zewnętrznej sprawdź aktualne warunki i czy mają one zastosowanie do Twojego konkretnego zastosowania.
