Sztuczna inteligencja jest dziś wszędzie — pomaga pisać maile, odpowiadać na pytania, a nawet wykrywać oszustwa. Ale coraz częściej pojawia się ważne pytanie: czy firmy powinny powierzać swoje wrażliwe dane zewnętrznym usługom AI, czy raczej uruchamiać sztuczną inteligencję samodzielnie, na własnej infrastrukturze? Obawy o prywatność, rosnące koszty i nieprzewidywalne „halucynacje” AI sprawiają, że coraz więcej firm rozważa tę drugą opcję. W tym artykule wyjaśniamy, czym naprawdę jest self-hosted AI, dlaczego zyskuje na znaczeniu i jak działa w praktyce.
Czytaj dalej, aby poznać prawdziwy przykład firmy, która z powodzeniem wdrożyła automatyzację AI na własnym serwerze, oraz poznaj prostą, praktyczną ścieżkę, którą możesz podążyć, jeśli rozważasz podobne rozwiązanie. A jeśli potrzebujesz wsparcia ekspertów — zespół mobitouch chętnie Ci pomoże.
Czym jest self-hosted AI? (I czym różni się od „zwykłego” AI?)
Self-hosted AI (czyli AI na własnej infrastrukturze) to jak własny ekspres do kawy w biurze — zamiast codziennie kupować kawę na mieście, robisz ją samodzielnie. W przypadku klasycznego AI w modelu SaaS (np. ChatGPT) — wysyłasz swoje dane i pytania do czyjegoś serwera. Z kolei przy rozwiązaniu self-hosted — uruchamiasz modele AI lokalnie, na własnych komputerach lub serwerach, więc Twoje dane nigdy nie opuszczają Twojej infrastruktury.
Popularne narzędzia i modele:
- Otwarte modele AI, takie jak: Llama, Gemma, Deepseek czy Bielik — darmowe i możliwe do modyfikacji
- Proste aplikacje do uruchamiania UI dla modeli: DeepMain, Ollama, LM Studio
- Narzędzia dla poziomu infrastruktury do zarządzania AI: DeepMain, Docker, które w łatwy sposób pozwalają na organizację i zarządzanie Twoimi „maszynami AI”
Zalety i wady self-hosted AI
Oto podsumowanie najważniejszych plusów i minusów wdrażania AI na własnej infrastrukturze:
| Zaleta | Co to oznacza |
| Prywatność danych | Wrażliwe informacje nigdy nie opuszczają Twojej firmy |
| Niższe koszty długoterminowe | Koniec z opłatami „za każde zapytanie” |
| Szybsze odpowiedzi | Bez czekania na połączenie z internetem — AI działa lokalnie |
| Większa kontrola i elastyczność | Możesz dostosować AI do specyficznych potrzeb Twojej firmy |
| Wyzwanie | Co to oznacza |
| Potrzebny wydajny sprzęt | Często wymagany jest mocny komputer (choć nowsze, mniejsze modele działają coraz lepiej nawet na laptopach) |
| Więcej pracy na starcie | Trzeba samodzielnie zainstalować i skonfigurować system (przynajmniej na początku) |
| Aktualizacje po Twojej stronie | Ty odpowiadasz za utrzymanie i rozwój systemu |
Przykład z życia: Jak pomogliśmy kancelarii rachunkowej wdrożyć hybrydowe rozwiązanie AI (self-hosted AI + chmura)
Klient: Firma rachunkowa, posiadająca 10-osobowy zespół obsługujący tysiące faktur i paragonów miesięcznie dla klientów z UE.
Wyzwanie: Brak serwerów GPU na miejscu, rygorystyczne podejście do RODO: dokumenty klientów nie mogły być używane do trenowania zewnętrznych modeli AI.
1. Dlaczego postawiono na rozwiązanie hybrydowe?
- Ograniczone zasoby sprzętowe lokalnie → brak możliwości uruchomienia wysokiej jakości OCR (rozpoznawanie tekstu z dokumentów) na większą skalę.
- Potrzeba lokalnego przetwarzania LLM (large language models) → po ekstrakcji tekstu dane finansowe musiały pozostać poza chmurą.
Plan docelowy → system powinien automatycznie przejść na pełne lokalne OCR, gdy tylko pojawi się mocniejszy serwer.
2. Co wdrożył zespół mobitouch
| Warstwa | Rozwiązanie | Uwagi |
| OCR | Azure AI Vision „Read 3.2” (region EU West) przez prywatny end-point VNet | Usługi Cognitive Services Microsoftu zapewniają umowę „bez retencji danych i bez trenowania modeli”; dane szyfrowane w transmisji i usuwane po przetworzeniu. |
| Przetwarzanie przez LLM | Model Gemma3 | Uruchamiany lokalnie na jednej stacji roboczej RTX 4090 24 GB (testowany również na Mac Studio). |
| Moduł OCR z możliwością przełączania | Warstwa abstrakcji umożliwia przełączanie między Azure Vision a Tesseract 5 lub innym lokalnym OCR. Gotowość na przyszłościowe przejście na GPU lokalnie (on-premises). | |
| Zarządzanie AI | DeepMain i framework Main.Net |
Nasz zespół dostarczył Proof of Concept (PoC) w ciągu 6 tygodni. Obecnie firma przekierowuje wszystkie wrażliwe dane VAT wyłącznie do przetwarzania lokalnego po ekstrakcji tekstu, spełniając wymogi audytorów i dziesięciokrotnie skracając czas obsługi.
Jak zacząć krok po kroku
1. Określ swoje potrzeby
Określ, co potrzebujesz, aby AI dla Ciebie robiło.
Przykłady:
– Odpowiadanie na pytania klientów
– Przetwarzanie dokumentów
– Automatyzacja faktur
2. Wybierz odpowiedni model self-hosted AI
Zacznij od prostych rozwiązań. Dostępne są darmowe modele open source, które świetnie radzą sobie z wieloma zadaniami. Dzięki narzędziom takim jak DeepMain, możesz łatwo przełączać się między modelami i porównywać wyniki.
3. Sprawdź swój sprzęt
Możliwe, że będziesz potrzebować mocniejszego komputera niż tego do codziennego użytku. Jeśli masz wątpliwości, pomożemy Ci w ocenie, czy Twój sprzęt będzie wystarczalny.
4. Zainstaluj i uruchom system
Skorzystaj z prostych narzędzi, by uruchomić AI. My zajmiemy się stroną techniczną.
5. Zadbaj o bezpieczeństwo i stabilność
Chroń dane i monitoruj wydajność systemu. Dobrze skonfigurowane AI powinno działać bez zakłóceń.
6. Korzystaj z chmury tylko wtedy, gdy naprawdę trzeba
Narzędzia takie jak DeepMain wspierają podejście hybrydowe. Oznacza to, że możesz korzystać z API modeli w chmurze tylko wtedy, gdy jest to konieczne – np. po anonimizacji danych lokalnie.
Zastanawiasz się, czy self-hosted AI to rozwiązanie dla Ciebie? Doradzimy Ci i przeprowadzi Cię przez cały proces wdrażania AI do Twojej firmy.
Umów bezpłatną konsultacjęNajczęstsze pułapki (i jak ich uniknąć)
- Zbyt słaby sprzęt
Wdrożenie AI na własnej infrastrukturze może być wymagające. Twój sprzęt powinien być na to gotowy. - Pomijanie podstaw przy wdrożeniu
Dobrze zaplanowany start = mniej problemów później. - Brak planu B
Zawsze miej możliwość powrotu do poprzedniego systemu w razie potrzeby.
Sprawdź poniższą check-listę zanim wdrożysz self-hosted AI w swojej firmie:
- Czy wiesz, do czego dokładnie chcesz wykorzystać AI?
- Czy Twój sprzęt jest wystarczająco mocny? A może Twoje potrzeby nie wymagają dużej mocy obliczeniowej?
- Kto będzie zarządzał i aktualizował system?
- Jak zadbasz o bezpieczeństwo danych?
Dalsze perspektywy rozwoju self-hosted AI
Przyszłość wygląda obiecująco. Nawet mniejsze firmy wkrótce będą uruchamiać zaawansowane modele sztucznej inteligencji bezpośrednio na laptopach lub serwerach w biurze. Nowe narzędzia ułatwią łączenie rozwiązań lokalnych z chmurowymi, dzięki czemu możesz skorzystać z zalet obu. Z pomocą mobitouch możesz wdrożyć AI do swojej firmy już teraz i być o krok przed konkurencją.
