Generatywna sztuczna inteligencja, przez lata postrzegana głównie jako technologia z filmów science fiction, dziś staje się realnym, strategicznym narzędziem w arsenale jednostek samorządu terytorialnego. Możliwość automatyzacji przygotowywania odpowiedzi na pisma mieszkańców, błyskawiczna analiza wielostronicowych dokumentów planistycznych czy stworzenie całodobowego, inteligentnego asystenta dla obywateli – to już nie futurystyczne wizje, a praktyczne zastosowania, które znajdują się na wyciągnięcie ręki.
W kuluarach samorządowych i na branżowych konferencjach technologicznych dyskusja coraz rzadziej dotyczy samego potencjału AI. Efekt „wow” powoli ustępuje miejsca twardym, biznesowym realiom. Obserwujemy kluczową zmianę w debacie publicznej: fundamentalne pytanie „czy” warto wdrażać AI, jest coraz częściej zastępowane przez znacznie bardziej złożone i pragmatyczne pytanie – „jak” to zrobić?
Jak zrobić to mądrze, efektywnie i bezpiecznie?
Wybór odpowiedniego modelu wdrożenia – postawienie na serwery we własnej serwerowni, skorzystanie z elastycznych usług w chmurze, czy może znalezienie złotego środka – staje się jedną z pierwszych, kluczowych decyzji. To ona zaważy na finalnych kosztach projektu, poziomie bezpieczeństwa danych i przyszłych możliwościach rozwoju całego systemu.
W tym artykule przeprowadzimy Cię przez te strategiczne dylematy. Pokażemy, że wybór technologii musi wynikać bezpośrednio z celów, jakie stawiasz przed sztuczną inteligencją w swoim urzędzie. Zapraszamy do lektury.
Najpierw strategia, potem technologia. Od czego zależy wybór modelu wdrożenia?
Zanim zagłębimy się w techniczne porównanie serwerów, chmury i usług API, musimy postawić kluczową tezę: nie istnieje jeden, uniwersalnie najlepszy model wdrożenia generatywnej AI. Próba znalezienia „złotego środka” bez dogłębnej analizy własnych potrzeb to prosta droga do przepalenia budżetu lub wdrożenia systemu, który nie sprosta oczekiwaniom.
Optymalna ścieżka zależy nie od samej technologii, ale od odpowiedzi na jedno fundamentalne pytanie: Do czego dokładnie sztuczna inteligencja będzie służyć w naszym urzędzie?
Charakter planowanych zadań bezpośrednio definiuje wymagania stawiane infrastrukturze. W administracji publicznej możemy wyróżnić trzy główne scenariusze użycia GenAI, z których każdy ma zupełnie inną specyfikę obciążenia.
Scenariusz A: Komunikacja z mieszkańcem (inteligentne chatboty, wirtualni asystenci)
To najbardziej wymagający i nieprzewidywalny scenariusz. Obciążenie systemu jest tu bezpośrednio powiązane z aktywnością mieszkańców. Należy spodziewać się regularnych spiętrzeń w godzinach pracy urzędu, ale także nagłych, lawinowych wzrostów zapytań wywołanych np. uruchomieniem nowego programu świadczeń, zmianą przepisów czy upływającym terminem składania wniosków. Kluczowym wymaganiem staje się tu duża skalowalność, która zapewni płynne działanie systemu nawet pod największym obciążeniem.
Scenariusz B: Wsparcie pracy urzędnika
W tym modelu AI służy jako interaktywny asystent dla pracowników – pomaga redagować pisma, wyszukuje informacje w wewnętrznych regulaminach czy streszcza długie dokumenty. Ruch generowany przez ten scenariusz jest względnie stabilny i przewidywalny, a jego maksimum ograniczone jest do godzin pracy urzędu i liczby pracowników. W tym wypadku priorytetem nie jest obsługa nagłych skoków, ale gwarancja stabilności, bezpieczeństwa i stałej dostępności w godzinach pracy.
Scenariusz C: Przetwarzanie wsadowe dokumentów
Trzeci scenariusz to masowe, automatyczne zadania, które nie wymagają interakcji w czasie rzeczywistym. Mowa tu o takich procesach jak OCR i kategoryzacja tysięcy zeskanowanych dokumentów, anonimizacja danych przed publikacją w BIP czy cykliczne generowanie raportów. Obciążenie jest tu w pełni kontrolowane przez urząd – zadania można kolejkować i uruchamiać w dowolnym momencie, np. w nocy, aby nie spowalniać innych systemów. Głównym celem staje się tu maksymalizacja wykorzystania posiadanych zasobów i optymalizacja kosztów operacyjnych.
Oczywiście, w rzeczywistości wiele jednostek będzie chciało łączyć te role – na przykład wykorzystywać tę samą infrastrukturę do wspierania urzędników w dzień (Scenariusz B) i przetwarzania dokumentów w nocy (Scenariusz C).
Model On-Premise – twierdza pod pełną kontrolą
Model on-premise to najbardziej tradycyjne podejście do IT, przeniesione do świata sztucznej inteligencji. W praktyce oznacza to zakup własnych, wysokowydajnych serwerów wyposażonych w specjalistyczne karty graficzne (GPU/TPU), ich instalację we własnej serwerowni oraz samodzielne zarządzanie całym środowiskiem – od systemu operacyjnego po konkretne modele językowe.
To rozwiązanie, które daje pełnię kontroli, ale wymaga też największej odpowiedzialności.
Zalety:
- Pełna suwerenność i bezpieczeństwo danych: To kluczowy argument dla sektora publicznego. W tym modelu wszystkie dane, zarówno wejściowe (np. zapytania pracowników, treść analizowanych dokumentów), jak i wyniki pracy modeli, nigdy nie opuszczają fizycznej infrastruktury urzędu. Daje to maksymalną gwarancję poufności i zgodności z RODO.
- Przewidywalność kosztów: Po jednorazowej, wysokiej inwestycji początkowej (CAPEX), koszty bieżące (OPEX) są relatywnie stałe i ograniczają się do zużycia energii, serwisu i pensji personelu. Budżet jest stabilny i łatwiejszy do zaplanowania na kolejne lata.
- Maksymalna kontrola: Urząd ma pełną dowolność w konfiguracji, doborze modeli do specyficznych potrzeb, a także w integracji z innymi wewnętrznymi systemami, bez oglądania się na ograniczenia zewnętrznych dostawców.
Wady:
- Bariera wejścia i wysoki koszt początkowy: To najdroższa opcja na start. Zakup serwerów z odpowiednimi kartami GPU/TPU to wydatek rzędu setek tysięcy, a nawet milionów złotych. Do tego dochodzą koszty adaptacji serwerowni (chłodzenie, zasilanie).
- Niska elastyczność i problemy ze skalowaniem: Infrastruktura jest zwymiarowana „na sztywno”. Jeśli nagle okaże się, że potrzebna jest dwukrotnie większa moc obliczeniowa, nie da się jej „dokupić” jednym kliknięciem. Konieczny jest kolejny, długotrwały proces przetargowy.
- Ryzyko nieefektywnego wykorzystania: Co jeśli system do obsługi mieszkańców będzie wykorzystywany głównie w godzinach 8-16? Drogi sprzęt, kupiony do obsługi spiętrzeń, może pracować na 20% swoich możliwości przez większość dnia, a w nocy stać bezczynnie, nie generując zwrotu z inwestycji.
Dla kogo ten model jest najlepszy?
Analizując te wady i zalety w kontekście naszych scenariuszy, możemy precyzyjnie określić, gdzie model on-premise sprawdzi się najlepiej:
- Jest idealny dla przetwarzania wsadowego (Scenariusz C). Pozwala perfekcyjnie zaplanować obciążenie (np. na godziny nocne) i zmaksymalizować zwrot z drogiej inwestycji, wykorzystując jej moc obliczeniową w 100%.
- Jest dobrym rozwiązaniem dla wsparcia pracy urzędników (Scenariusz B), pod warunkiem, że liczba użytkowników jest stabilna i przewidywalna, co pozwala na precyzyjne zwymiarowanie serwerów.
- Jest bardzo ryzykowny dla chatbotów dla mieszkańców (Scenariusz A). Wystarczy jeden nieprzewidziany wzrost zapytań, aby system zwolnił lub przestał odpowiadać, a ryzyko paraliżu komunikacyjnego i kryzysu wizerunkowego staje się bardzo wysokie.
Model Usługowy (API) – elastyczność bez inwestycji
To podejście stojące na drugim biegunie w stosunku do modelu on-premise. Zamiast budować własną, kosztowną infrastrukturę, urząd korzysta z mocy obliczeniowej i gotowych modeli AI udostępnianych przez wyspecjalizowanych, globalnych dostawców (takich jak OpenAI, Google, Microsoft Azure czy Anthropic).
Dostęp do technologii odbywa się zdalnie, poprzez interfejs programistyczny (API), a rozliczenie następuje w modelu „pay-as-you-go” – czyli płatności za faktyczne zużycie, najczęściej liczone w tzw. tokenach (fragmentach słów) przetwarzanych przez model – i rozliczanych oddzielnie jako tokeny wejściowe i wyjściowe.
Zalety:
- Niemal zerowy próg wejścia: Największy atut tego modelu. Brak jakichkolwiek inwestycji w sprzęt sprawia, że rozpoczęcie projektu AI jest możliwe nawet przy bardzo ograniczonym budżecie początkowym.
- Ekstremalna skalowalność: Dostawca usługi gwarantuje, że system obsłuży dowolne obciążenie. Niezależnie od tego, czy z zapytaniem zwróci się 10 mieszkańców, czy 10 tysięcy jednocześnie, system zadziała tak samo płynnie. To całkowite przeciwieństwo ograniczeń modelu on-premise.
- Brak kosztów utrzymania: Urząd nie musi martwić się o administrację serwerami, chłodzenie, aktualizacje oprogramowania czy awarie sprzętu. Cała odpowiedzialność za utrzymanie infrastruktury leży po stronie dostawcy.
- Błyskawiczne wdrożenie: Prace nad integracją i budową aplikacji wykorzystującej AI można zacząć dosłownie w ciągu kilku minut od założenia konta w usłudze.
Wady:
- Nieprzewidywalność i ryzyko eskalacji kosztów: To druga strona medalu modelu „płać za użycie”. Płacąc za każde zapytanie, urząd traci pełną kontrolę nad miesięcznym rachunkiem. Nagły wzrost popularności usługi może doprowadzić do eksplozji kosztów, trudnej do przewidzenia w rocznym planie budżetowym.
- Kwestie suwerenności i prywatności danych: To największy znak zapytania dla jednostek publicznych. Każde zapytanie jest wysyłane i przetwarzane na serwerach zewnętrznej firmy, często zlokalizowanych poza granicami kraju. Wymaga to niezwykle wnikliwej analizy prawnej regulaminów, umów powierzenia przetwarzania danych (DPA) i polityk prywatności.
- Ograniczona kontrola i zależność od dostawcy: Urząd jest w pełni uzależniony od polityki firmy dostarczającej API – od dostępnych wersji modeli, przez zmiany w cenniku, aż po ewentualne awarie czy wyłączenie usługi. Zjawisko to nazywane jest „vendor lock-in”.
Dla kogo ten model jest najlepszy?
Model API, mimo swoich potencjalnych wad, ma jasno zdefiniowane miejsce w strategii AI samorządu i w pewnych scenariuszach jest wręcz niezastąpiony.
- Jest idealny dla chatbotów dla mieszkańców (Scenariusz A). Perfekcyjnie radzi sobie z nieprzewidywalnymi skokami obciążenia, a koszt jest wprost proporcjonalny do realnego wykorzystania. Zapewnia wysoką dostępność bez ryzyka paraliżu komunikacyjnego.
- Jest doskonały do szybkiego prototypowania i testowania pomysłów. Pozwala niewielkim kosztem sprawdzić w praktyce różne koncepcje wykorzystania AI, zanim zapadnie decyzja o alokacji większych środków.
- Jest najmniej optymalny kosztowo dla masowego przetwarzania wsadowego (Scenariusz C). Ciągłe, intensywne przetwarzanie milionów dokumentów 24/7 mogłoby wygenerować astronomiczne rachunki, niemożliwe do zaakceptowania w publicznym budżecie.
Model pośredni (wynajem chmury IaaS/PaaS/LLMaaS) – kompromis dla wymagających
Pomiędzy posiadaniem własnej, fizycznej twierdzy (on-premise) a całkowitym zdaniem się na zewnętrznych dostawców (API), istnieje trzecia, elastyczna droga. Model ten łączy w sobie cechy obu wcześniej opisanych światów, oferując kontrolę i skalowalność w jednym.
W tym podejściu urząd nie kupuje własnego sprzętu, ale też nie korzysta z gotowego, zamkniętego API. Zamiast tego wynajmuje dedykowaną moc obliczeniową – wirtualne serwery z dostępem do kart GPU/TPU – od jednego z dużych dostawców chmury publicznej.
Na tej wynajętej infrastrukturze (IaaS – Infrastructure as a Service) urząd samodzielnie instaluje, konfiguruje i zarządza modelami AI, mając pełny dostęp do systemu operacyjnego i środowiska.
Zalety:
- Elastyczność i skalowalność: To największa przewaga nad modelem on-premise. Moc obliczeniową można dynamicznie zwiększać w momentach spiętrzeń i zmniejszać, gdy nie jest potrzebna, płacąc tylko za faktycznie wykorzystany czas lub zasoby.
- Większa kontrola niż w modelu API: W przeciwieństwie do gotowych usług API, tutaj mamy pełną kontrolę nad oprogramowaniem. Możemy instalować dowolne modele (w tym potężne modele open-source), dostrajać je do specyficznych danych urzędu i zarządzać nimi bez ograniczeń.
- Brak inwestycji w sprzęt: Podobnie jak w modelu API, eliminujemy ogromne koszty początkowe związane z zakupem i utrzymaniem fizycznych serwerów. Koszt przechodzi z CAPEX na OPEX.
Wady:
- Najwyższa złożoność konfiguracyjna: To rozwiązanie wymaga najwięcej wiedzy technicznej. Poprawna i bezpieczna konfiguracja środowiska chmurowego, zarządzanie siecią, monitoringiem i oprogramowaniem wymaga wysokich kompetencji z zakresu administracji chmurą, DEVOps i MLOps.
- Trudniejsze do przewidzenia koszty: Choć bardziej przewidywalne niż w czystym modelu API, koszty nadal są zmienne. Finalny rachunek zależy od wielu czynników: czasu pracy maszyn, ilości transferowanych danych, rodzaju wykorzystywanych dysków, dodatkowych usług sieciowych itp. Wymaga to starannego monitoringu. Jednak warto zauważyć, że duzi dostawcy usług chmurowych oferują także usługi w formie przedpłaconej.
Dla kogo ten model jest najlepszy?
Jest to rozwiązanie dla najbardziej świadomych i wymagających jednostek, które chcą połączyć zalety kontroli i elastyczności.
- Jest idealne do łączenia różnych scenariuszy. To jego kluczowa zaleta. Ta sama wynajęta infrastruktura może w godzinach 8-16 służyć do interaktywnego wsparcia urzędników (Scenariusz B), a w nocy automatycznie przełączać się na intensywne przetwarzanie wsadowe (Scenariusz C), optymalizując koszty i maksymalizując wykorzystanie opłacanych zasobów.
- Dzięki mechanizmom auto-skalowania, po odpowiedniej konfiguracji, może również efektywnie obsłużyć Scenariusz A (chatboty), dynamicznie zwiększając moc w razie potrzeby.
- To model dla JST, które posiadają (lub planują zbudować) własne kompetencje chmurowe i chcą stworzyć szyte na miarę, w pełni kontrolowane, a jednocześnie skalowalne środowisko AI.
Tabela porównawcza – który model do jakiego zadania?
Aby ułatwić podjęcie decyzji, zebraliśmy kluczowe cechy każdego modelu w jednym, przejrzystym zestawieniu.
| Kryterium | Model On-Premise (Własna serwerownia) | Model Usługowy (API) | Model Chmurowy (IaaS) |
|---|---|---|---|
| Koszt początkowy | Bardzo wysoki | Zerowy | Niski/Zerowy |
| Koszt bieżący | Przewidywalny, stały | Zmienny, trudny do prognozy | Zmienny, ale możliwy do optymalizacji |
| Skalowalność | Niska/Ograniczona | Bardzo wysoka | Wysoka, elastyczna |
| Bezpieczeństwo danych | Najwyższe | Wymaga zaufania i solidnych umów DPA | Wysokie (przy dobrej konfiguracji) |
| Kontrola nad modelem | Pełna | Brak / Ograniczona | Pełna |
| Wymagane kompetencje | Sprzętowe, administracja serwerami | Programistyczne (integracja API) | Chmurowe (DevOps/MLOps) |
| Główne zastosowanie | Przetwarzanie wsadowe, stabilne wsparcie wewnętrzne | Chatboty dla mieszkańców, szybkie prototypowanie | Rozwiązania hybrydowe, łączenie scenariuszy |
Podsumowanie i rekomendacje – Czas na strategiczną decyzję
Jak widać, wybór modelu wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w urzędzie daleki jest od prostej, technicznej decyzji. To strategiczny wybór, który musi harmonijnie łączyć cele biznesowe (scenariusze użycia), możliwości techniczne i realia finansowe jednostki. Nie ma jednego rozwiązania, które sprawdzi się wszędzie. Kluczem jest świadome dopasowanie technologii do strategii, a nie odwrotnie.
Perspektywa budżetowa – klucz do realnego wdrożenia
Na koniec warto spojrzeć na każdy z modeli przez pryzmat specyfiki finansów publicznych:
- Model On-Premise to klasyczny wydatek inwestycyjny (CAPEX). Z perspektywy budżetowej JST, jednorazowy, duży wydatek na zakup środków trwałych jest często łatwiejszy do zaplanowania i sfinansowania (np. z dedykowanych programów czy nadwyżki budżetowej) niż stałe, miesięczne zobowiązanie. To model przewidywalny, który dobrze wpisuje się w roczne plany finansowe po dokonaniu inwestycji.
- Model Usługowy (API) i Chmurowy (IaaS) generują koszty operacyjne (OPEX). Stanowi to wyzwanie dla sztywnych ram budżetowych. Trudność w precyzyjnym prognozowaniu miesięcznych wydatków, zwłaszcza w modelu API, może być problematyczna dla skarbników i działów finansowych. Wdrożenie tych modeli wymaga często zabezpieczenia w budżecie pewnej „poduszki finansowej” na wypadek nieprzewidzianego wzrostu zużycia. Model IaaS daje tu nieco większą kontrolę nad kosztami niż czyste API, ale nadal wymaga stałego monitoringu.
Wybór między CAPEX a OPEX to często równie ważna decyzja, co wybór między bezpieczeństwem a elastycznością. Podjęcie właściwej decyzji wymaga dogłębnej analizy i fachowego doradztwa, które uwzględni wszystkie te aspekty.
W CitiStack rozumiemy nie tylko technologię, ale przede wszystkim specyfikę działania samorządów. Pomagamy jednostkom publicznym na każdym etapie – od analizy potrzeb i wyboru optymalnego scenariusza, przez projektowanie architektury, aż po wdrożenie i utrzymanie systemów opartych o generatywną AI.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak nowoczesne technologie mogą usprawnić działanie Twojego Urzędu? Skontaktuj się z nami już dziś!
