Szef Palantira przekonuje, że relacja między firmami a laboratoriami sztucznej inteligencji zaczyna przypominać układ, w którym dostawcy modeli zbierają najcenniejszą wiedzę o biznesie i wystawiają coraz wyższe rachunki. Jego ostry ton trafił we frustrację menedżerów, którzy wciąż nie wiedzą, czy na AI naprawdę zarabiają.
- Alex Karp zarzuca laboratoriom AI, że przejmują wiedzę o klientach, a jednocześnie sprzedają im kosztowne usługi o niepewnej wartości
- Spór dotyczy nie tylko cen tokenów, lecz przede wszystkim tego, kto zachowa przewagę konkurencyjną powstającą podczas wdrażania AI
- Podobne obawy coraz częściej wyrażają także liderzy największych firm technologicznych
- Rosnąca siła OpenAI, Anthropic i innych laboratoriów może zmienić układ sił w całej branży oprogramowania
Alex Karp, prezes Palantir Technologies, nie słynie z dyplomatycznego języka. Tym razem jego gwałtowna wypowiedź trafiła w sedno debaty, która narasta w amerykańskim biznesie. W telewizyjnym wystąpieniu przekonywał, że relacja między laboratoriami AI a ich klientami „całkowicie się zepsuła”. Według niego przedsiębiorstwa płacą za miliardy tokenów, lecz zbyt często nie otrzymują w zamian mierzalnej wartości.
Zapisz się na newsletter BGR. Otrzymuj najlepsze informacje i porady, a także zaproszenia na eventy.
Klikając „Zapisz mnie”, potwierdzasz, że przeczytałeś i zgadzasz się z naszą Polityką prywatności.
Palantir opublikował też dokument o suwerenności instytucjonalnej w epoce AI, wskazując piętnaście działań, które mają pomóc firmom i rządom chronić się przed nadmiernym uzależnieniem od dostawców modeli. Sednem argumentacji nie jest jednak sama cena technologii. Chodzi o kontrolę nad wiedzą, która powstaje podczas jej używania.
Modele AI są wdrażane do analizy danych, obsługi klientów, tworzenia kodu, podejmowania decyzji czy projektowania produktów. Każdy z tych procesów ujawnia dostawcy, jak działa przedsiębiorstwo i w jaki sposób buduje przewagę.
Nawet jeśli dane klientów nie służą do trenowania modeli, laboratoria widzą, które zastosowania generują największą wartość, a następnie mogą wejść w te obszary z własnymi produktami.
Na ten problem zwrócił uwagę również David Sacks, były doradca Białego Domu do spraw AI. Jego zdaniem Anthropic rozwija narzędzia dla programistów, prawników, naukowców i specjalistów od cyberbezpieczeństwa, czyli wchodzi w branże wcześniej obsługiwane przez firmy budujące rozwiązania na bazie cudzych modeli.
To prowadzi do fundamentalnego pytania: kto przejmie wartość tworzoną przez sztuczną inteligencję? Czy będą to firmy, które wdrażają modele, dostarczają dane i przebudowują procesy, czy laboratoria kontrolujące bazową technologię? Odpowiedź może przesądzić o pozycji przedsiębiorstw przez kolejną dekadę.
Sprawdź też: Mikrozmiany zamiast etatu od 8 do 16. Pracownicy dzielą dzień na kilka tur
Wielka technologia też boi się utraty kontroli
Krytycy zarzucają szefowi giganta, że broni własnego interesu. Palantir sprzedaje bowiem platformę łączącą modele AI z danymi i procesami klientów, dlatego zależy mu na tym, by przedsiębiorstwa nie oddawały całej kontroli OpenAI, Anthropic czy innym laboratoriom. Sam Karp przyznaje, że jego firma ma w tej dyskusji własną stawkę.
Nie oznacza to jednak, że problem jest wymyślony. Satya Nadella, prezes Microsoftu, również ostrzegał, że firmy korzystające wyłącznie z cudzych modeli mogą mieć trudność z utrzymaniem wartości wynikającej z własnych doświadczeń i procesów. Jeżeli przedsiębiorstwo pozostaje tylko konsumentem technologii, nie buduje własnej wiedzy, a jego przewaga może przenieść się do dostawcy platformy.
To szczególnie istotne dla producentów oprogramowania. Narzędzia generatywnej AI przejmują funkcje, za które klienci płacili w klasycznych systemach.
Jednego dnia partner technologiczny jest niezbędny, a następnego pojawia się model wykonujący tę samą pracę taniej i szybciej.
Do gry wchodzi też konkurencja cenowa. Mark Zuckerberg zapowiedział, że Meta może oferować zaawansowane modele taniej niż obecni liderzy rynku, których marże określił jako bardzo wysokie. Jeżeli ceny spadną, laboratoria będą szukały nowych źródeł przychodów, a naturalnym kierunkiem pozostaną produkty dla konkretnych branż. To zwiększy ryzyko konfliktu z klientami.
W Polsce spór ten ma szczególne znaczenie dla banków, telekomów, handlu, przemysłu i administracji, które coraz częściej kupują rozwiązania AI od globalnych dostawców. Dla polskich firm kluczowe stanie się nie tylko to, czy model działa, ale też gdzie trafiają dane, kto kontroluje wiedzę o procesach i czy po kilku latach organizacja potrafi rozwijać rozwiązanie samodzielnie, zamiast płacić coraz więcej za cudzą infrastrukturę.
Dlatego wystąpienie Karpia wybrzmiało szerzej niż zwykła rywalizacja firm technologicznych. Było ostrzeżeniem, że w dobie AI sama adopcja narzędzi nie wystarczy. Przedsiębiorstwa muszą budować własne kompetencje, zabezpieczać dane, mierzyć zwrot z inwestycji i unikać sytuacji, w której dostawca modelu poznaje ich biznes lepiej niż one same.
Karp zaprzeczał, że przemawia przez niego gniew. Twierdził, że jedynie przekazuje głos amerykańskiego biznesu. Niezależnie od oceny jego stylu, ten głos staje się coraz głośniejszy. Era bezkrytycznego zachwytu nad generatywną AI powoli się kończy, a zaczyna etap pytań o koszty, własność wiedzy i to, kto naprawdę będzie zwycięzcą nowej rewolucji technologicznej.
Czytaj też: AI widzi w danych to, czego firma nie widzi od lat. Tak powstaje przewaga konkurencyjna
