Používanie generatívnej AI, najmä nástrojov ako ChatGPT, sa v posledných rokoch stalo bežnou praxou vo firmách. No s rastúcim dôrazom na bezpečnosť, kontrolu nad dátami a špecifické potreby odvetví sa čoraz viac spoločností rozhoduje pre vlastné jazykové modely (LLM) namiesto všeobecne dostupných riešení.

Prečo firmy uprednostňujú vlastné modely pred službami ako ChatGPT a ako ich implementujú v praxi?

1. Dôvody prechodov na vlastné modely

Ochrana dát a súkromia

Jedným z hlavných dôvodov, prečo sa firmy rozhodujú pre vlastné LLM, je potreba uchovať firemné dáta v bezpečí. Pri používaní cloudových nástrojov (ako ChatGPT cez API) môže nastať riziko úniku dát, alebo ich spracovania tretími stranami.

Customizácia a prispôsobenie doméne

Firmy často potrebujú, aby model:

• rozumel ich špecifickému žargónu,
• vedel pracovať s internými dokumentmi a systémami,
• bol schopný generovať odpovede priamo pre ich odvetvie (napr. právo, farmácia, poisťovníctvo).

Lepšia integrácia do interných systémov

Interné LLM modely je možné hlboko integrovať do firemných nástrojov, ako sú CRM, ERP, dátové sklady alebo zákaznícke platformy – čo je pri ChatGPT zložitejšie alebo obmedzené.

2. Ako firmy trénujú a používajú vlastné modely

Použitie open-source modelov

Mnoho firiem vychádza z open-source základov ako:

• LLaMA (Meta AI)
• Mistral
• Falcon
• Gemma (od Google)
• Claude Instant (API aj on-premise)

Tieto modely sú následne doladené na firemných dátach a nasadené buď na interné servery, alebo cez private cloud.

Príklady využitia:

• Interní asistenti pre zamestnancov na vyhľadávanie dokumentov alebo odpovedanie na otázky z internej databázy.
• AI chatboty pre zákazníkov, trénované na špecifikách firmy a produktov.
• Automatizácia zákazníckych požiadaviek, tvorba reportov alebo sumarizácia stretnutí.
• Návrhy zmlúv, právne analýzy alebo preklady v právnických firmách.

3. Výhody vlastného LLM oproti ChatGPT

4. Výzvy spojené s vlastným modelom

• Technická náročnosť: Vyžaduje tím odborníkov na AI, ML a infraštruktúru.
• Výpočtová kapacita: Tréning a prevádzka veľkých modelov je nákladná.
• Etické a právne otázky: Potrebná kontrola, aby model generoval dôveryhodný obsah.

5. Reálne príklady firiem

• BloombergGPT – vlastný model trénovaný na finančných správach, dátach a článkoch.
• Deutsche Telekom – využíva vlastné AI riešenia na spracovanie zákazníckych hovorov a správ.
• Bosch – trénuje interné AI modely na technickú dokumentáciu, servisné návody a inžinierske poznámky.

Záver

ChatGPT a iné verejné AI modely odštartovali revolúciu v práci s textom a dátami. No pre firmy, ktoré požadujú väčšiu bezpečnosť, špecializáciu a integráciu, sú vlastné jazykové modely logickým krokom vpred. V budúcnosti bude každá väčšia firma pravdepodobne disponovať vlastným AI modelom – tak ako dnes má svoj web alebo CRM systém.