Państwa firma potrzebuje rozwiązania opartego na agentach AI. Przed nią jednak kluczowa decyzja: kupić gotowe rozwiązanie czy zainwestować czas i zasoby w stworzenie własnego?
To pytanie często wprawia decydentów w konsternację, bo nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi. Warto wiedzieć, że skalowanie rozwiązań AI jest droższe i trudniejsze, niż się wydaje. Wykorzystanie AI w biznesie szybko rośnie, a możliwości jest wiele, więc wiele firm rzuca się w projekty bez przygotowania. 88% pilotażowych projektów AI nie dociera do etapu docelowego.
Zanim Państwa firma lub zespół zdecyduje się na zakup lub budowę, warto poznać zalety i pułapki obu opcji.
Własne agenty AI nie radzą sobie w realnym świecie
Rozwiązania budowane na zamówienie mogą wykonywać zadania w kontrolowanym środowisku, ale nie dorównują komercyjnym agentom, które korzystają z najnowszych dużych modeli językowych (LLM) i mają zasoby inżynieryjne na ciągłe iteracje i utrzymanie. Własne agenty często udzielają odpowiedzi niższej jakości, ponieważ zastosowany w nich mechanizm Retrieval Augmented Generation (RAG) traci skuteczność przy dużej liczbie przeszukiwanych dokumentów.
Niedawnym przykładem wyzwań związanych z własnym rozwiązaniem jest decyzja Klarny o stworzeniu własnej platformy obsługi klienta opartej wyłącznie na AI. W budowie tej platformy agentów AI pomagało OpenAI. Po kilku miesiącach klienci byli sfrustrowani słabą jakością odpowiedzi generowanych przez system. Po wdrożeniu OpenAI nie było w stanie zapewnić dalszego wsparcia inżynieryjnego potrzebnego do skutecznego zarządzania platformą. Klarna ponownie zatrudnia konsultantów obsługi klienta, by naprawić sytuację.
Szybkość osiągania wartości: przewaga zakupu
Jedną z najbardziej widocznych różnic między budową a zakupem jest czas potrzebny do osiągnięcia mierzalnej wartości. Według Gartnera projekty wewnętrzne zwykle potrzebują około 8 miesięcy, by trafić do produkcji. Po doliczeniu czasu na zaprojektowanie potoków danych, przygotowanie infrastruktury i integrację rozwiązania harmonogramy wydłużają się jeszcze bardziej.
Dostawcy nie muszą mierzyć się z wieloma z tych problemów. Według McKinsey korzystanie ze sprawdzonej platformy AI może przyspieszyć wdrożenie nawet 10-krotnie. Klienci Maven AGI uruchamiają rozwiązanie w ciągu dni lub tygodni, a nie miesięcy.
Pełny koszt posiadania
Nawet przy gotowej infrastrukturze i własnym zespole inżynierów budowa platformy agentów AI wiąże się ze znacznymi kosztami utraconych możliwości. Zespół musi spowolnić lub wstrzymać prace nad kluczowymi produktami, by przekierować zasoby inżynieryjne, projektowe i produktowe na budowę wewnętrznego agenta. Każdy sprint poświęcony tej infrastrukturze to sprint, który nie posłużył rozwojowi głównego produktu, zadowoleniu użytkowników ani wprowadzaniu funkcji napędzających wzrost i przychody.
Start od zera, bez zasobów inżynieryjnych i infrastruktury, bywa bardzo trudny. Same wynagrodzenia inżynierów to od 380 000 do 530 000 USD rocznie, bez świadczeń dodatkowych. Koszty ogólne i usługi chmurowe wynoszą zwykle od 5 000 do 20 000 USD miesięcznie. Dodatkowo audyty bezpieczeństwa mogą wydłużyć prace o 9 do 18 miesięcy. Koszty w pierwszym roku często sięgają od 1 000 000 do 2 000 000 USD, a bieżące wydatki na utrzymanie, aktualizacje modeli, zgodność z przepisami i skalowanie mogą podnieść roczne koszty do 500 000–1 000 000 USD lub więcej.
Kiedy budowa ma strategiczny sens
Dla niektórych firm z dużymi budżetami na badania i rozwój oraz bogatymi zasobami inżynieryjnymi stworzenie własnej platformy agentów AI jest realną opcją. Firmy takie jak Bloomberg i JPMorgan Chase opracowały własne modele AI dopasowane do swoich zastrzeżonych danych i procesów, osiągając imponujące wyniki.
Jedną z zalet budowy własnej platformy jest pełna kontrola nad personalizacją, funkcjami i doświadczeniem użytkownika. AI jest kluczowym elementem przewagi konkurencyjnej tych firm, a ich struktura organizacyjna jest przystosowana do długoterminowych inwestycji. Zazwyczaj jest to jednak wyjątek, a nie reguła.
Dlaczego wiele przedsiębiorstw wybiera podejście hybrydowe
Wiele dużych organizacji wybiera podejście hybrydowe, łącząc niezawodne platformy dostawców z własnymi komponentami. Ta strategia wykorzystuje mocne strony rozwiązań dostawców, a jednocześnie ogranicza nakład pracy wewnętrznych zespołów inżynieryjnych.
Maven pozwala firmom budować to, czego potrzebują, za pomocą naszego portalu deweloperskiego. Nasi klienci stworzyli m.in. własne instancje czatu i niestandardowe integracje z WhatsApp.
Zakup rozwiązania agentowego AI lub podejście hybrydowe to najskuteczniejsza strategia dla przedsiębiorstwa. Porozmawiajmy o obu opcjach – umów demo z zespołem Maven.
Przekonaj się na własnych rozmowach.
Poproś o bezpłatne, spersonalizowane demo.
