Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Zatrudnij nas
O nasUsługiTechnologiePortfolio
Rynek aplikacji AI jest w absolutnym rozkwicie. Tylko w zeszłym roku, wygenerowała $18,5 mld przychodów, wzrost o 180% w porównaniu z rokiem poprzednim, a prognozy mówią o $88 miliardach do końca dekady. Pod koniec 2025 roku ponad 1,1 miliarda ludzi korzystało z aplikacji AI, a sam ChatGPT zajmował 40% tego rynku. Brzmi jak całkiem dobry moment, by zapytać Jak zbudować aplikację AI, prawda?
Jest oczywiście pewien haczyk. Firmy inwestują miliardy w sztuczną inteligencję, ale tylko 5% zintegrowanych pilotów AI generują miliony wartości. Reszta wciąż tam siedzi bez wymiernego wpływu na rachunek zysków i strat. Ponury? Trochę. Powód do paniki? Nie. Oznacza to po prostu, że musisz być lepiej przygotowany i podejmować ostrzejsze decyzje od samego początku.
W tym przewodniku przeprowadzę cię przez cały proces. Tworzenie aplikacji AI cyklu życia. Omówimy podstawowe komponenty, odpowiedni stos technologiczny, realia przygotowywania danych, a także stronę kosztową procesu. Pod koniec będziesz mieć znacznie jaśniejszy obraz Jak stworzyć aplikację AI który się wyróżnia.
Zanim przejdziemy do procesu rozwoju, wyjaśnijmy jedną podstawową kwestię: Czym jest aplikacja AI? Jeśli znasz już definicję aplikacji AI, możesz przejść dalej.
Aplikacja AI, czyli aplikacja sztucznej inteligencji, to oprogramowanie, które wykorzystuje uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizję komputerową lub inne technologie AI do zarządzania zadaniami zwykle obsługiwanymi przez ludzi. Tradycyjne oprogramowanie trzyma się zaprogramowanych reguł i za każdym razem postępuje zgodnie z tą samą logiką. Aplikacje AI działają inaczej. Mogą uczyć się na podstawie danych, dostosowywać się do nowych danych wejściowych i generować nowe spostrzeżenia lub treści.
Załóżmy, że menedżer ds. marketingu chce szybko sprawdzić, które kampanie przynoszą najlepsze leady w tym tygodniu. W zwykłej aplikacji rozpoczyna się zwykła rutyna. Otwiera kilka pulpitów nawigacyjnych, dodaje filtry, porównuje liczby i ręcznie wyciąga odpowiedź. Dzięki aplikacji AI mogą zadać pytanie wprost i otrzymać podsumowanie na miejscu, w oparciu o dane na żywo.
Jeśli chcesz zrozumieć, jak stworzyć aplikację AI, pomaga zajrzeć pod maskę. Wiele osób postrzega sztuczną inteligencję jako coś w rodzaju czarnej skrzynki: dane wchodzą, magia wychodzi. W prawdziwych projektach jest to znacznie bardziej ustrukturyzowane. Większość aplikacji AI działa w pętli z czterema głównymi etapami, a kiedy zrozumiesz tę pętlę, cały system zaczyna nabierać większego sensu.
Kolejne logiczne pytanie jest zwykle następujące: jak bardzo aplikacje AI różnią się od zwykłego oprogramowania? Szczerze mówiąc, całkiem inaczej.
W tradycyjnych aplikacjach logika jest stała. Ty definiujesz zasady, system ich przestrzega, a wynik pozostaje przewidywalny. Aplikacje AI działają inaczej. Uczą się na podstawie danych, radzą sobie z niepewnością i generują wyniki, które mogą się różnić w zależności od kontekstu, jakości danych wejściowych i zachowania modelu.
Z tego powodu zmienia się całe podejście do programowania. Nadal budujesz logikę aplikacji, ale nie definiujesz każdego wyjścia AI za pomocą stałych reguł. Część zachowania systemu wynika z modelu, danych za nim stojących oraz sposobu, w jaki go prowadzisz i oceniasz. Dlatego też testowanie, monitorowanie i iteracja mają znacznie większe znaczenie.
Aby ułatwić to życie, porównałem różnice w poniższej tabeli. W rzeczywistych projektach różnica staje się widoczna, zwłaszcza gdy zespół przechodzi od prototypu do produkcji.
| Funkcja | Tradycyjne aplikacje | Aplikacje AI |
|---|---|---|
| Podstawowa logika | Działanie w oparciu o predefiniowane reguły, przepływy pracy i logikę biznesową. | Działa w oparciu o wyszkolone modele, wyniki probabilistyczne i rozpoznawanie wzorców. |
| Zdolność adaptacji | Wymaga ręcznej aktualizacji kodu lub reguł w celu zmiany zachowania | Można go ulepszyć poprzez przekwalifikowanie, dostrojenie, szybkie aktualizacje lub pętle informacji zwrotnych. |
| Automatyzacja | Najlepiej nadaje się do ustrukturyzowanych zadań opartych na regułach | Lepiej nadaje się do zadań związanych z przewidywaniem, interpretacją, generowaniem lub klasyfikacją. |
| Personalizacja | Zwykle ograniczone do ustawień zdefiniowanych przez użytkownika lub stałej logiki. | Potrafi dostosowywać wyniki na podstawie zachowania użytkownika, kontekstu i danych historycznych. |
| Przetwarzanie danych | Głównie praca z danymi strukturalnymi i predefiniowanymi danymi wejściowymi. | Może przetwarzać zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane, w tym tekst, obrazy, dźwięk i sygnały behawioralne. |
| Wyjście | Deterministyczny i przewidywalny | Kontekstowe i probabilistyczne |
| Podejmowanie decyzji | Podejmuje decyzje w wyraźnie zaprogramowanych warunkach. | Wspiera podejmowanie decyzji poprzez prognozy, rankingi, rekomendacje lub generowane odpowiedzi. |
| Cykl doskonalenia | Ulepszenia poprzez zmiany w kodzie, wersje funkcji i poprawki błędów. | Ulepszony dzięki ocenie modelu, aktualizacji danych, przekwalifikowaniu i monitorowaniu wyników. |
| Interakcja z użytkownikiem | Zazwyczaj oparte na formularzach, poleceniach lub przepływie pracy. | Często konwersacyjne, wspomagające lub dynamicznie adaptacyjne. |
| Typowe przypadki użycia | Systemy ERP, platformy rezerwacyjne, narzędzia księgowe, portale administracyjne | Chatboty, silniki rekomendacji, systemy wykrywania oszustw, aplikacje oparte na wizji, kopiloty AI |
Tradycyjne tworzenie oprogramowania zaczyna się od logiki. Piszesz reguły, definiujesz przepływy i upewniasz się, że system zachowuje się zgodnie z planem. Tworzenie aplikacji AI dość szybko zmienia punkt ciężkości. Teraz myślisz o jakości danych, szkoleniu modelu, ocenie i dostrajaniu wraz z kodem. Aplikacja nadal wymaga solidnej inżynierii, ale zachowanie, które widzą użytkownicy, zależy w równym stopniu od modelu i tego, jak dobrze obsługuje go cała konfiguracja.
Tradycyjne aplikacje zazwyczaj skalują się w znany sposób. Ruch rośnie, dodajesz więcej pojemności backendu, a system nadąża. Aplikacje AI są cięższe z założenia. Każda wygenerowana odpowiedź, prognoza lub obraz wymaga rzeczywistych obliczeń, zwłaszcza gdy użytkownicy oczekują niemal natychmiastowych odpowiedzi. Dlatego też produkty AI często wymagają układów GPU, szybszych potoków wnioskowania i ściślejszego planowania infrastruktury, aby móc reagować na skoki popytu.
Tradycyjne aplikacje zazwyczaj zmuszają ludzi do podążania za interfejsem. Przechodzisz od ekranu do ekranu, wybierasz z menu, wypełniasz pola i pracujesz krok po kroku. Aplikacje AI od razu sprawiają inne wrażenie. Ludzie mogą mówić, czego chcą, dostosowywać się na bieżąco i uzyskiwać pomoc bez konieczności szukania odpowiedniego przycisku lub strony. Doświadczenie staje się bardziej naturalne, elastyczne i często bardziej osobiste.
Weźmy aplikację podróżniczą. W tradycyjnej konfiguracji użytkownik krok po kroku wybiera daty, miejsce docelowe, budżet, długość lotu i preferencje dotyczące hotelu. W aplikacji ze sztuczną inteligencją użytkownik może po prostu powiedzieć: “Chcę wybrać się na ciepły weekend w kwietniu za mniej niż $800 z krótkim lotem z Berlina” i zacząć od tego miejsca. Dlatego doświadczenie jest inne. Aplikacja pomaga kształtować ścieżkę wraz z użytkownikiem, zamiast zmuszać go do samodzielnego jej określenia.
“Ludzie często zakładają, że wszystko zaczyna się od wyboru modelu. W rzeczywistości, najpierw trzeba zrozumieć problem, upewnić się, że dane są użyteczne i zbudować wczesny prototyp, który można zobaczyć w akcji. Gdy już to zrobisz, kolejne kroki staną się znacznie łatwiejsze.”
Dyrektor ds. technologii
Jeśli rozbierzesz aplikację AI na części i spojrzysz na to, co faktycznie jest w środku, konfiguracja jest zwykle mniej tajemnicza, niż ludzie się spodziewają. Narzędzia i frameworki mogą się zmieniać w zależności od projektu, ale podstawowe elementy pozostają dość podobne. Zanim więc przejdziemy dalej, szybko omówmy najważniejsze z nich. Jeśli znasz już tę część, pomiń ją.
Wszystko zaczyna się tutaj. Aplikacja AI potrzebuje danych do pracy, a ta warstwa jest tą, która je pobiera, czyści, etykietuje, normalizuje i nadaje kształt modelowi. Może to być tekst, obrazy, dźwięk, logi lub dane o zachowaniu użytkownika, w zależności od produktu. I tak, jeśli potok danych jest kruchy, model zwykle również czuje się kruchy.
Tutaj znajduje się logika AI. Możesz użyć niestandardowego modelu zbudowanego dla jednego zadania lub wziąć wstępnie wytrenowany model i dostosować go do czegoś praktycznego, takiego jak klasyfikacja, prognozowanie, podsumowanie lub generowanie. W większości przypadków wybór sprowadza się do dokładności, szybkości, kosztów i poziomu kontroli nad danymi wyjściowymi.
Gdy masz już model, należy go ukształtować wokół przypadku użycia. Czasami oznacza to szkolenie od podstaw. Częściej oznacza to dostrajanie, pracę z monitami, konfigurację wyszukiwania lub dostrajanie na poziomie zadania na własnych danych. Chodzi o to, aby uzyskać odpowiedzi, które pasują do Twojej firmy.
Jest to część, której użytkownicy nigdy nie widzą, ale zdecydowanie ją odczuwają. Mówimy tu o układach GPU lub TPU do uczenia i wnioskowania, usługach w chmurze do obsługi ruchu, wektorowych bazach danych do wyszukiwania i narzędziach potrzebnych do obsługi modeli w produkcji. Wszystko to wpływa na szybkość działania aplikacji, jej stabilność i koszty, gdy zaczną korzystać z niej prawdziwi użytkownicy.
Backend wiąże model z resztą produktu. Obsługuje logikę biznesową, uwierzytelnianie, dostęp do bazy danych, przechowywanie sesji, routing monitów i wywołania API do zewnętrznych usług lub modeli (takich jak OpenAI lub Anthropic). Jest to również miejsce, w którym zespoły zwykle umieszczają bariery ochronne, limity szybkości i logikę awaryjną, więc gdy model się poślizgnie, utknie lub udzieli słabej odpowiedzi, aplikacja się nie rozpadnie.
Oczywiście każda aplikacja potrzebuje interfejsu użytkownika, niezależnie od tego, czy jest to aplikacja internetowa, mobilna, czat, asystenci głosowi czy funkcje AI wbudowane w inne oprogramowanie. Gdy w grę wchodzi sztuczna inteligencja, frontend ma jeszcze więcej do zarządzania. Odpowiedzi mogą być przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym, użytkownicy mogą zadawać dodatkowe pytania, przesyłać pliki lub przekazywać natychmiastowe informacje zwrotne. Jeśli to doświadczenie wydaje się niezręczne, cała aplikacja będzie wydawać się niezręczna, bez względu na to, jak dobry jest model bazowy.
Uruchomienie aplikacji to jeden krok. Kolejnym jest utrzymanie jej użyteczności. Systemy sztucznej inteligencji wymagają ciągłego monitorowania, ponieważ jakość wyników może zmieniać się w czasie. Zespoły zazwyczaj śledzą opóźnienia, nieudane odpowiedzi, halucynacje, dryf i opinie użytkowników. W przypadku silniejszych produktów informacje zwrotne są wykorzystywane do przekwalifikowania, szybkich aktualizacji, przepływów oceny lub oceny przez człowieka, dzięki czemu aplikacja jest stale ulepszana po uruchomieniu.
Wiele osób słyszy terminy takie jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie lub generatywna sztuczna inteligencja i łączy je razem, tak jakby wszystkie wykonywały tę samą pracę. Tak nie jest. Każdy z nich jest przeznaczony do innego rodzaju zadań, wymaga innego poziomu danych i infrastruktury oraz inaczej kształtuje produkt. Dlatego też wybór odpowiedniej z nich ma tak samo duże znaczenie, jak wybór odpowiedniego dostawcy lub planu rozwoju.
Uczenie maszynowe jest często pierwszym wyborem, gdy aplikacja musi uczyć się na podstawie danych, a nie zgodnie z ustalonymi regułami. Dobrze sprawdza się w przypadku rekomendacji, wykrywania oszustw, prognozowania popytu i personalizacji, gdzie system musi dostrzegać wzorce i podejmować lepsze decyzje w miarę upływu czasu.
Głębokie uczenie idzie jeszcze dalej. Jest to część uczenia maszynowego, ale lepiej nadaje się do bardziej złożonych danych wejściowych, takich jak obrazy, mowa, wideo lub niechlujne dane behawioralne. Zespoły korzystają z tej technologii, gdy prostsze modele przestają wystarczać. Zaleta jest oczywista. Konfiguracja też jest cięższa. Więcej danych, więcej obliczeń, więcej dostrajania, więcej pracy, aby utrzymać je w formie.
Jeśli aplikacja musi pracować z tekstem lub mową, przetwarzanie języka naturalnego jest zwykle częścią obrazu. Obsługuje ono chatboty, wyszukiwanie, tłumaczenie, podsumowywanie, analizę nastrojów i klasyfikację tekstu. To, co czyni go użytecznym, czyni go również trudnym. Ludzie rzadko mówią tę samą rzecz w ten sam sposób dwa razy, więc system musi radzić sobie ze sformułowaniami, kontekstem, tonem i intencjami jednocześnie.
Wizja komputerowa jest tym, co daje aplikacji oczy, mniej więcej. Pozwala oprogramowaniu pracować z obrazami, wideo i danymi wejściowymi z kamery, dlatego pojawia się w takich rzeczach jak rozpoznawanie twarzy, skanowanie dokumentów, wykrywanie obiektów, analiza obrazów medycznych i wyszukiwanie wizualne. Dla użytkowników jest to zazwyczaj całkiem naturalne. Kierują kamerę, skanują coś, przesyłają plik i oczekują, że aplikacja zrozumie, co jest przed nią.
Generatywna sztuczna inteligencja cieszy się obecnie dużym zainteresowaniem i szczerze mówiąc, jest to słuszne. Pozwala ona aplikacjom generować tekst, obrazy, kod, dźwięk i inne treści na żądanie. Co ważniejsze, zmienia sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z oprogramowaniem. Zamiast klikać przez ustalony zestaw kroków, użytkownicy mogą opisać to, czego potrzebują i otrzymać coś przydatnego.
Nie powinieneś zaczynać od modelu, ale od samego problemu. Powiedziałbym nawet, że jest to jeden z tych punktów, od których zależy cała logika projektu. Jeśli od samego początku nie jest jasne, co dokładnie aplikacja powinna robić dla użytkownika, jaki wynik biznesowy chcesz osiągnąć i jaka jest prawdziwa rola sztucznej inteligencji, bardzo łatwo jest później zboczyć z toru. A gdy to się stanie, dyskusja na temat narzędzi, modeli i stosu technologicznego rozpocznie się zbyt wcześnie.
Zdefiniowałbym również kryteria sukcesu od samego początku i to na dwóch poziomach jednocześnie. Z jednej strony istnieją wskaźniki produktu: czy rozwiązanie oszczędza czas, poprawia konwersję lub pomaga użytkownikom szybciej wykonywać zadania? Z drugiej strony istnieją wskaźniki modelu, takie jak dokładność, precyzja, wycofanie, wynik F1 i uczciwość. Potrzebujesz obu. Dobry model w izolacji niczego nie gwarantuje.
Gdy problem jest już jasny, przetestuj pomysł, zanim poświęcisz na niego miesiące. Na tym etapie wiele genialnych pomysłów na sztuczną inteligencję staje się czymś znacznie prostszym, ale faktycznie użytecznym. I to jest w porządku. Czasami sztuczna inteligencja naprawdę jest właściwym rozwiązaniem. Czasami ten sam problem można lepiej rozwiązać za pomocą dobrej funkcji wyszukiwania, bardziej intuicyjnego interfejsu lub po prostu lepiej zorganizowanego przepływu pracy.
Dlatego zawsze zalecam przeprowadzenie wczesnego PoC wokół wąskiego scenariusza. Weź jeden konkretny przypadek użycia, przeprowadź przez niego realistyczne dane i zobacz, co faktycznie generuje system. Jest to również punkt, w którym dowiadujesz się, czy użytkownicy w ogóle mu zaufają.
Na papierze każda firma ma dane. W rzeczywistych projektach dane te są często nieuporządkowane, zduplikowane, źle oznaczone, rozproszone w różnych systemach lub po prostu brakuje w nich pól, których model potrzebuje, aby dobrze wykonywać swoją pracę. Tak więc ten etap zwykle sprowadza się do zebrania odpowiednich danych, oczyszczenia ich, uporządkowania formatów, dodania odpowiednich etykiet i podzielenia wszystkiego na zestawy szkoleniowe, walidacyjne i testowe.
Jeśli tworzysz aplikację generatywnej sztucznej inteligencji, zadanie może rozciągać się dalej. Konieczne może być również przygotowanie dokumentów wewnętrznych, treści pomocniczych lub baz wiedzy, aby system mógł pobrać odpowiednie informacje podczas generowania odpowiedzi. W przypadku systemów generowania z rozszerzonym wyszukiwaniem, strategia dzielenia na fragmenty ma duże znaczenie. Sposób, w jaki dane są dzielone, bezpośrednio wpływa na to, jak dobrze LLM pobiera odpowiedni kontekst, zachowuje znaczenie i mieści się w limitach tokenów.
Jest to etap, na którym chciałbym zachować praktyczność. Wiele zespołów traci czas na pogoń za “idealnym” stosem, podczas gdy tak naprawdę liczy się wybór takiego, który można zbudować teraz, dostarczyć bez dodatkowych kłopotów i nadal zarządzać za sześć miesięcy.
Dla wielu zespołów Python jest nadal najrozsądniejszym miejscem do rozpoczęcia. PyTorch lub TensorFlow zwykle pokrywają stronę modelu, podczas gdy FastAPI lub Flask są powszechnym wyborem do serwowania. Jeśli budujesz produkt generatywnej sztucznej inteligencji, możesz również potrzebować osadzania, przechowywania wektorów i warstwy wyszukiwania. Platformy Cloud, takie jak AWS, Azure lub Google Cloud, zwykle pojawiają się na wczesnym etapie, wraz z Docker, CI/CD i narzędziami do monitorowania.
| Warstwa | Klasyczna aplikacja AI / ML | Aplikacja generująca sztuczną inteligencję |
|---|---|---|
| Główny przypadek użycia | Klasyfikacja, regresja, prognozowanie, wykrywanie anomalii, rekomendacje | Czat, wyszukiwanie, podsumowanie, copiloty, generowanie treści, dokument Q&A |
| Język programowania | Python, R | Python, JavaScript / TypeScript |
| Podstawowy stos modeli | Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow | PyTorch, TensorFlow, transformatory przytulonej twarzy |
| Warstwa danych | Pandas, NumPy, potoki funkcji | Pandas, NumPy, parsowanie dokumentów, chunking, embeddings |
| Serving/API layer | FastAPI, Flask | FastAPI, Flask, vLLM, Ollama |
| App UI/prototyping | Jupyter Notebook, Streamlit, aplikacja internetowa | Gradio, Streamlit, aplikacja internetowa |
| Przechowywanie | PostgreSQL, MongoDB, obiektowa pamięć masowa | PostgreSQL, MongoDB, Pinecone, Qdrant, Milvus, pgvector |
| Warstwa pobierania | Zazwyczaj nie jest to konieczne | Magazyn wektorowy/indeks wektorowy, zagnieżdżanie, reranking |
| Orkiestracja modelu | Zadania wsadowe, punkty końcowe modelu i zaplanowane potoki | LangChain, LangGraph, LlamaIndex, jądro semantyczne |
| Experiment tracking/evaluation | MLflow, metryki offline, testy A/B | MLflow, szybka ocena, kontrole jakości odpowiedzi, śledzenie |
| Konteneryzacja | Docker | Docker |
| Orchestration/scaling | Kubernetes | Kubernetes |
| Platforma Cloud | AWS, Azure, Google Cloud | AWS, Azure, Google Cloud |
| Monitorowanie | Logi, opóźnienia, dokładność, dryft, wskaźniki infra | Logi, opóźnienia, wykorzystanie tokenów, jakość odpowiedzi, metryki infra |
| CI/CD | GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins | GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins |
| Testowanie | Testy jednostkowe, testy integracyjne, testy obciążeniowe | Testy jednostkowe, testy integracyjne, testy obciążeniowe, ocena podpowiedzi/wyników |
W zależności od przypadku użycia, możesz trenować model od podstaw, dostroić wstępnie wytrenowany model lub użyć wyszukiwania, aby ugruntować odpowiedzi we własnych danych. W większości scenariuszy produktowych nie przeskakiwałbym od razu do treningu od zera. Precyzyjne dostrojenie lub wyszukiwanie zwykle pozwala szybciej uzyskać użyteczny wynik, przy niższych kosztach i znacznie mniejszej liczbie domysłów.
Trudniejszą częścią jest realistyczne podejście do tego, co model faktycznie musi robić. Jeśli zadanie jest wąskie, należy je zawęzić. Jeśli wynik zależy od wiedzy o domenie, ogólny model nie będzie w stanie sam magicznie zrozumieć Twojej firmy.
Gdy kierunek modelu wygląda obiecująco, zbuduj najmniejszą wersję, która może udowodnić słuszność pomysłu. Jeden przypadek użycia, jeden przepływ pracy, jeden wyraźny wynik. To wystarczy, aby pokazać, czy produkt jest wart większej inwestycji.
Jestem wielkim zwolennikiem tego kroku, ponieważ użytkownicy bardzo szybko ujawniają słabe punkty. Pytają o rzeczy, których się nie spodziewałeś, używają funkcji w niewłaściwym miejscu, ignorują część, którą myślałeś, że pokochają, lub polegają na niej w czymś bardziej ryzykownym niż planowałeś. Chcesz dowiedzieć się tego wcześnie, gdy produkt jest jeszcze mały, a zmiany są nadal łatwe do wprowadzenia.
Sam model nie jest jeszcze produktem. Wciąż musi działać wewnątrz aplikacji, łączyć się z backendem, wykorzystywać odpowiednie dane i wspierać przepływ, w którym użytkownik już się znajduje.
Musisz ujawnić model za pośrednictwem interfejsu API, zdecydować, czy wnioskowanie działa w chmurze, czy na urządzeniu, połączyć go z systemami wewnętrznymi i ukształtować UX wokół tego, jak model faktycznie się zachowuje. Co widzą użytkownicy, gdy model myśli? Co się dzieje, gdy odpowiedź jest powolna, słaba lub po prostu chybiona? W jaki sposób użytkownik może ponowić próbę, poprawić ją lub zostawić opinię? Jest to etap, na którym widać, czy sztuczna inteligencja jest naturalną częścią produktu, czy tylko dodatkiem.
Aplikacje AI wymagają innego rodzaju testowania niż standardowe oprogramowanie. Tak, testy jednostkowe, testy integracyjne i testy akceptacyjne użytkowników nadal mają znaczenie. Obejmują one jednak tylko część pracy. Należy również przyjrzeć się jakości wyników, czasowi reakcji, przypadkom brzegowym, dryfowi i stronniczości.
Zwykle myślę o tym jako o pętli sprzężenia zwrotnego na żywo. Dajesz produkt użytkownikom, obserwujesz, gdzie zawodzi, zbierasz opinie i ulepszasz podpowiedzi, dane szkoleniowe, logikę wyszukiwania lub ustawienia modelu.
Na tym etapie należy umieścić aplikację na odpowiedniej platformie, skonfigurować środowisko, połączyć bazy danych i usługi zewnętrzne oraz tworzyć wydania w sposób, który nie spowoduje chaosu. W praktyce zazwyczaj obejmuje to potoki CI/CD, aktualizacje kroczące i wdrażanie oparte na kontenerach, dzięki czemu konfiguracja produkcyjna pozostaje zbliżona do tego, co testował zespół.
Po wdrożeniu należy śledzić czasy reakcji, wskaźniki błędów, czas pracy i wykorzystanie zasobów, ale to tylko część tego. W przypadku aplikacji AI obserwowałbym również przepływy użytkowników, punkty porzucenia, informacje zwrotne i punkty, w których ludzie zaczynają tracić zaufanie do wyników.
Po uruchomieniu aplikacji nadal potrzebne są aktualizacje, poprawki wydajności, pętle opinii użytkowników i poprawki bezpieczeństwa.
Po uruchomieniu aplikacji rzeczywiste użycie zaczyna pokazywać rzeczy, których nie mógł pokazać żaden zestaw testowy. Ludzie zachowują się inaczej, dane się zmieniają, pojawiają się słabe punkty, a model, który wyglądał dobrze w momencie uruchomienia, może z czasem ulec pogorszeniu. W tym samym czasie produkt musi obsłużyć więcej użytkowników, więcej żądań i wyższe koszty modelu bez spowolnienia lub stania się zbyt drogim w uruchomieniu.
Na tym etapie konieczne jest utrzymanie wydajności systemu w miarę wzrostu zapotrzebowania i użyteczności sztucznej inteligencji w miarę zmiany warunków. Obejmuje to monitorowanie wydajności, kontrolowanie kosztów modelu i infrastruktury, zbieranie świeżych danych z rzeczywistego użytkowania oraz aktualizowanie modelu lub logiki wyszukiwania w razie potrzeby. Opinie użytkowników również mają tutaj znaczenie, ponieważ pomagają zobaczyć, gdzie produkt wciąż nie spełnia oczekiwań.
Wybór narzędzi zależy od tego, co aplikacja ma robić. Na przykład PyTorch, TensorFlow i scikit-learn są często wybierane do modeli predykcyjnych. LangChain i Hugging Face często pojawiają się w funkcjach opartych na języku. OpenCV to znany wybór do zadań związanych z obrazami. Nie ma więc jednego stosu, który pasowałby do każdego przypadku. Konfiguracja zmienia się wraz z produktem.
Większość aplikacji AI działa w chmurze, ponieważ szkolenie, wnioskowanie, przechowywanie i skalowanie szybko się sumują. AWS, Azure i Google Cloud są tutaj typowymi rozwiązaniami. Zapewniają one zespołom infrastrukturę do wdrażania modeli, uruchamiania obciążeń GPU, monitorowania wydajności i obsługi bezpieczeństwa bez poświęcania czasu i budżetu na budowanie wszystkiego od podstaw.
Większość firm nie zaczyna od zera. Korzystają z interfejsów API lub wstępnie wytrenowanych modeli, aby przyspieszyć działanie. Może to oznaczać OpenAI, Anthropic, Google, AWS lub model open-source dostosowany do danego zadania. Oszczędza to czas, co jest dużym plusem na wczesnym etapie. Te skróty wiążą się jednak z pewnymi kompromisami. Koszt, szybkość reakcji, kontrola i zgodność wymagają bliższego przyjrzenia się.
Aplikacja AI potrzebuje warstwy danych, która może pobierać dane, czyścić je, przechowywać i rozróżniać odpowiednie elementy, gdy model ich potrzebuje. W praktyce zespoły polegają na potokach ETL/ELT, jeziorach danych lub hurtowniach, bazach danych PostgreSQL lub NoSQL, sklepach wektorowych, takich jak Pinecone lub Weaviate do wyszukiwania semantycznego, oraz narzędziach orkiestracji, takich jak Airflow. Dodaj streaming z Kafka, wraz z monitorowaniem i lineage, a model uzyska stabilne dane wejściowe, z którymi może pracować.
Łatwo jest skupić się na funkcjach, modelach i przypadkach użycia, dopóki nie pojawi się budżet. Zwykle wtedy zespoły zdają sobie sprawę Tworzenie aplikacji AIdziała nieco inaczej niż zwykłe oprogramowanie. Niektóre koszty są oczywiście znane. Ale sztuczna inteligencja wprowadza również nieprzewidziane warstwy, zwłaszcza w zakresie przygotowania danych, wykorzystania modeli, oceny i ciągłego doskonalenia. Dlatego koszty mogą szybko rosnąć. Najlepszym sposobem na zaplanowanie tego jest zrozumienie, co dodaje najwięcej.
Właśnie dlatego zwykle zachęcam zespoły do rozpoczęcia od MVP. To najprostszy sposób na przetestowanie pomysłu bez poświęcania zbyt wiele czasu, pieniędzy lub wysiłku na niewłaściwą wersję produktu.
Szybko dowiadujesz się, czy sztuczna inteligencja jest pomocna, czy ludzie ufają jej na tyle, by z niej korzystać i czy pomysł nadal ma sens, gdy trafi na rzeczywiste dane, rzeczywiste przepływy pracy i wszystkie typowe ograniczenia biznesowe. Jeśli się sprawdzi, możesz iść naprzód z większą pewnością siebie. Jeśli nie, nauczyłeś się czegoś ważnego na wczesnym etapie, zanim budżet zacznie ci uciekać.
Ile wynosi Koszt tworzenia aplikacji AI? Nie ma jednej liczby, ponieważ budżet zależy od zakresu produktu, złożoności konfiguracji sztucznej inteligencji, jakości danych i tego, ile trzeba zbudować od zera. Mimo to te przedziały 2026 dają dobry punkt wyjścia.
Oczywiście możemy rozmawiać o aplikacjach AI i sposobach ich tworzenia przez cały dzień. Ale to niewiele mówi, dopóki nie zobaczysz, jak bardzo mogą się one różnić w praktyce. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej i farmaceutyka nie wygląda jak sztuczna inteligencja w handlu detalicznym, fintechu czy logistyce, nawet jeśli niektóre elementy się pokrywają. Jeśli więc chcesz dowiedzieć się, czy Twoja firma rzeczywiście jej potrzebuje i jak to może wyglądać, najlepszym miejscem do rozpoczęcia jest prawdziwe Przypadki AI.
W opiece zdrowotnej aplikacje AI zasilają analizę obrazowania medycznego, triage objawów, dokumentację kliniczną i ocenę ryzyka pacjenta. Za kulisami łączą integracje EHR, NLP, wizję komputerową i kontrole bezpieczeństwa na poziomie HIPAA, aby precyzyjnie i ostrożnie przetwarzać wrażliwe dane zdrowotne.
Weźmy na przykład Dragon Copilot firmy Microsoft, na przykład. Ten asystent kliniczny AI łączy w sobie słuchanie otoczenia, dyktowanie głosowe i generatywną sztuczną inteligencję, dzięki czemu lekarze mogą przechwytywać rozmowy z pacjentami, generować notatki na miejscu i uzyskiwać dostęp do danych medycznych bezpośrednio w EHR. Aplikacja ta wkracza w codzienny przepływ pracy i zdejmuje z barków lekarzy część pracy administracyjnej. Co, bądźmy szczerzy, jest wyraźnie potrzebne.
Aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję pomagają firmom z branży fintech szybciej wykrywać oszustwa, przeprowadzać lepsze rozmowy kredytowe, odciążać zespoły wsparcia i dostarczać użytkownikom informacji finansowych, z którymi mogą coś zrobić. Mogą oznaczać podejrzane transakcje w czasie rzeczywistym, sprawiać, że bankowość będzie bardziej odpowiednia dla osoby po drugiej stronie ekranu i pomagać w kształtowaniu codziennych decyzji dotyczących pożyczek, płatności i inwestowania.
Dobrym przykładem jest Mastercard Decision Intelligence. Mastercard opisuje go jako rozwiązanie do monitorowania ryzyka transakcji w czasie rzeczywistym, które pomaga zapobiegać oszustwom przy jednoczesnym zatwierdzaniu prawdziwych transakcji. W swoim komunikacie Mastercard poinformował, że system pomaga bankom w ocenie i bezpiecznym zatwierdzaniu 143 miliardów transakcji rocznie, a technologia nowej generacji poprawia ocenę transakcji w czasie krótszym niż 50 milisekund.
W handlu detalicznym aplikacje AI pomagają markom sprawić, by zakupy były mniej ogólne i o wiele bardziej odpowiednie. Mogą kształtować odkrywanie produktów, przewidywać popyt, przyspieszać wsparcie i dostosowywać ceny z lepszym wyczuciem czasu. W prawdziwym życiu objawia się to jako inteligentniejsze rekomendacje, bardziej przydatne wyniki wyszukiwania, dokładniejsze planowanie zapasów i mniej porzuconych koszyków, ponieważ cała podróż jest płynniejsza i lepiej dopasowana do klienta.
Walmart jest dobrym przykładem. Firma wprowadziła sztuczną inteligencję bezpośrednio do odkrywania produktów i podróży zakupowych, pozwalając Gemini Google współpracować z systemami Walmart. Rezultatem jest bardziej konwersacyjne i spersonalizowane doświadczenie zakupowe, w którym sztuczna inteligencja odgrywa aktywną rolę w sposobie wyszukiwania, przeglądania i kupowania przez klientów.
W logistyce sztuczna inteligencja pomaga zespołom lepiej planować trasy, dokładniej prognozować dostawy, automatyzować prace magazynowe i wychwytywać problemy związane z konserwacją, zanim zakłócą one działalność. Aplikacje te zazwyczaj łączą telematykę, dane IoT, analizy geoprzestrzenne i modele uczenia maszynowego, które pracują z danymi w czasie rzeczywistym we flotach, węzłach i łańcuchach dostaw.
Na przykład, Firma DHL wykorzystuje roboty DHLBots oparte na sztucznej inteligencji w węzłach i bramach do sortowania i operacji magazynowych. DHL twierdzi, że te roboty sortujące mogą zwiększyć wydajność o około 40%.
Zespoły marketingowe korzystają z aplikacji AI, ponieważ zawsze jest zbyt wiele do zrobienia i nigdy nie ma na to czasu. Narzędzia te pomagają w segmentacji odbiorców, przewidywaniu zachowań klientów, generowaniu treści, podejmowaniu decyzji dotyczących wydatków na reklamę i powtarzalnym docieraniu do odbiorców. Oznacza to, że zespoły mogą szybciej reagować, prowadzić kampanie przy mniejszym nakładzie pracy ręcznej i wykonywać połączenia w oparciu o aktualne dane, a nie domysły.
Adobe GenStudio dla marketingu efektywnościowego jest dobrym przykładem. Został stworzony dla marketerów, którzy muszą szybko zmieniać zasoby kampanii, utrzymywać wszystko w marce i unikać typowych wąskich gardeł związanych z zatwierdzaniem. Pobiera dane o wydajności z platform takich jak LinkedIn i TikTok, dzięki czemu zespoły mogą tworzyć treści, sprawdzać, co działa i wprowadzać zmiany bez przeskakiwania między różnymi narzędziami.
Jeśli zastanawiasz się Jak stworzyć aplikację AI Na wysokim poziomie może to brzmieć całkiem czysto. Wybierz model, podłącz dane, wyślij produkt. To jest ta przyjemna wersja. Prawdziwa praca zwykle utknie w pięciu miejscach i są one o wiele mniej efektowne niż demo.
Wszystko zaczyna się od danych. Jeśli dane wejściowe są nieuporządkowane, niekompletne, nieaktualne lub niespójne, aplikacja szybko odbiera niewłaściwe sygnały. A gdy to się stanie, dane wyjściowe również zaczną się pogarszać. Możesz mieć dopracowany interfejs i płynne przepływy użytkownika, ale ludzie bardzo szybko zauważą, że odpowiedzi są błędne lub rekomendacje nie trafiają w sedno.
Model może wyglądać dobrze w testach, a mimo to zmagać się z trudnościami, gdy trafi na rzeczywiste warunki. Nowi użytkownicy, różne regiony i codzienne dziwactwa związane z przepływem pracy mają tendencję do szybkiego ujawniania luk. Dokładność może spaść, może pojawić się stronniczość, a przypadki brzegowe mogą się piętrzyć, zanim zespoły zdadzą sobie sprawę z tego, co się dzieje. Dlatego też bieżąca walidacja, monitorowanie i przekwalifikowanie muszą być częścią planu od samego początku.
Model może działać dobrze sam w sobie. Nie oznacza to jednak, że będzie idealnie pasował do Twojej firmy. Nadal musi łączyć się z systemami, z których już korzystają zespoły, od aplikacji i baz danych po interfejsy API, przepływy pracy i raporty. Gdy systemy te są przestarzałe, odłączone lub trudne w obsłudze, integracja staje się jednym z największych bólów głowy w całym projekcie.
Sztuczna inteligencja może wydawać się dość przystępna cenowo na wczesnym etapie, zwłaszcza gdy jest to wciąż tylko prototyp. Potem zaczyna się prawdziwe użytkowanie. Pojawia się więcej użytkowników, więcej danych wymaga przetwarzania, model wymaga aktualizacji, a koszty zaczynają rosnąć. Bez odpowiedniej konfiguracji technicznej firma może skończyć z rozwiązaniem, które na początku działa dobrze, ale szybko staje się drogie i trudne do skalowania
Aplikacje AI często wykorzystują dane podlegające regulacjom prawnym, dlatego należy odpowiednio wcześnie pomyśleć o bezpieczeństwie. Na przykład w UE RODO określa zasady gromadzenia, wykorzystywania i przechowywania danych, a ustawa UE o sztucznej inteligencji dodaje dodatkowe wymagania dla niektórych systemów sztucznej inteligencji. A gdy stawka jest wyższa, a twój wewnętrzny zespół nie jest w pełni pewien, jak sobie z tym poradzić, polecam sprowadzenie Eksperci ds. doradztwa w zakresie bezpieczeństwa AI aby wykryć problemy przed uruchomieniem aplikacji.
Do 2026 r., wraz z wejściem w życie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji i innych globalnych przepisów, zespoły muszą wcześnie wprowadzić do produktu kontrole stronniczości, przejrzystość modeli i zabezpieczenia. Jeśli przegapią takie kwestie, jak prawo do wyjaśnień lub pochodzenie danych, ryzyko jest realne: narażenie na ryzyko prawne, opóźnienia projektu, a nawet całkowite wstrzymanie wdrożenia.
Bądźmy szczerzy, dobra aplikacja AI rzadko sprowadza się do jednej genialnej decyzji technicznej. Zwykle wynika to z ciągłego poprawiania podstaw. Może to brzmieć mniej ekscytująco niż pogoń za najnowszą wersją modelu, ale w prawdziwych projektach te nawyki zmieniają obiecujący prototyp w coś, z czego ludzie mogą faktycznie korzystać i czemu mogą zaufać
Jeśli po przeczytaniu tego tekstu czujesz, że Twój zespół nie poradzi sobie z całym przedsięwzięciem we własnym zakresie, nie oznacza to, że pomysł musi utknąć w martwym punkcie. Wiele firm znajduje się w tym samym punkcie. Dobrą wiadomością jest to, że można sprowadzić partnera i działać dalej. Mój zespół w Innowise pracował nad szeroką gamą projektów AI, więc widzieliśmy, gdzie firmy zwykle utknęły i jakie wsparcie robi prawdziwą różnicę. Poniżej zebrałem najczęstsze powody, dla których klienci przychodzą do nas i jak zwykle pomagamy.
Niektórzy klienci dokładnie wiedzą, jaki produkt chcą stworzyć. Inni mają tylko wstępny pomysł, wyzwanie biznesowe i przeczucie, że sztuczna inteligencja może pomóc. W obu przypadkach zaczynamy w ten sam sposób: od ustalenia, co warto najpierw zbudować i co sprawdzi się w prawdziwym produkcie.
Nasi eksperci AI pomagają zdefiniować pierwszą wersję, zdecydować, co należy do POC lub MVP oraz uporządkować dane i fundamenty produktu. Następnie budujemy, testujemy i uruchamiamy aplikację. Nasz Agencja AI Obejmują one cały ten proces, co sprawdza się w przypadku firm, które chcą, aby jeden zespół przeprowadził produkt przez cały proces bez zwykłej wymiany informacji.
Łatwo jest dać się porwać szumowi związanemu ze sztuczną inteligencją i zbudować coś, czego nikt nie używa. Z naszym Usługi konsultingowe w zakresie sztucznej inteligencji, pomożemy Ci dokładnie temu zapobiec. Nasz zespół spotyka się z Tobą, analizuje dane, którymi naprawdę dysponujesz, sprawdza, czy pomysł ma sens, i opracowuje plan, który ma sens, zanim rozpocznie się ciężka inżynieria.
Niezależnie od tego, czy potrzebujesz szczupłego POC, aby zapewnić akceptację interesariuszy, czy strategicznego planu modernizacji starszej architektury, upewniamy się, że Twoja inwestycja jest bezpośrednio powiązana z wynikiem biznesowym. Nasi eksperci często wkraczają również do akcji, aby ratować wstrzymane projekty lub realizować Czyszczenie długu technicznego AI dla zespołów, które działały zbyt szybko podczas cyklu hype'u i potrzebują ustabilizować swoją infrastrukturę.
Gotowe interfejsy API są świetne do prostych zadań, ale nie sprawdzają się we wszystkim. Gdy aplikacja wymaga ścisłej prywatności danych, wysoce specjalistycznej wiedzy domenowej lub złożonych możliwości predykcyjnych, z którymi nie radzą sobie ogólne modele, budujemy ją od podstaw. Od wczesnych prac MVP po pełne wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, tworzymy niestandardowe modele, które pasują do logiki biznesowej, łączą się z resztą systemu i działają wraz ze wzrostem bazy użytkowników.
Kiedy mówimy o integracji, mamy na myśli osadzenie modelu w środowisku pracy, w którym firma już działa. Obejmuje to bazy danych, wewnętrzne interfejsy API, bieżące procesy, prawa dostępu i wymagania bezpieczeństwa. Ponadto prawie zawsze konieczne jest zbudowanie dodatkowej logiki wokół samego modelu, aby produkt działał stabilnie i przewidywalnie, nawet gdy sztuczna inteligencja nie reaguje natychmiast lub musi pobierać dane z wielu źródeł jednocześnie.
Od tego momentu wszystko zależy od samego produktu. W jednym przypadku celem jest połączenie generatywny AI do wewnętrznych danych firmy, aby mogła ona generować naprawdę użyteczne wyniki powiązane z rzeczywistym kontekstem biznesowym. Innym zadaniem jest zapewnienie Agenci AI dostęp do właściwych systemów i odpowiedni poziom uprawnień. Jeśli mówimy o produkcie skierowanym do klienta lub narzędziu wewnętrznym, często oznacza to umieszczenie Chatbot lub pilot AI gdzie ludzie już pracują, więc pomoc pojawia się nie gdzieś osobno, ale właśnie w momencie, gdy jest potrzebna.
Skalowanie jest zasadniczo kontynuacją tej samej pracy, tylko pod większym obciążeniem. Wraz ze wzrostem liczby użytkowników i żądań, system musi poradzić sobie z tym wzrostem bez spowalniania i bez gwałtownego wzrostu kosztów. W tym miejscu staje się jasne, jak dobrze wszystko zostało wcześniej przemyślane. Routing, buforowanie, infrastruktura, wzorce użytkowania, koszt wywołań modeli - wszystko to lepiej obliczyć przed rozpoczęciem wzrostu, a nie po nim. W przeciwnym razie bardzo szybko pojawią się wąskie gardła i dodatkowe koszty.
I jedna rzecz, o której zdecydowanie chciałbym pamiętać. Jeśli tworzysz aplikację AI w 2026 roku, musisz spojrzeć nieco w przyszłość. Widziałem zespoły budujące wokół tego, czego chcą teraz użytkownicy, a kilka miesięcy później zdały sobie sprawę, że oczekiwania już się zmieniły. Rzeczy zmieniają się szybko. Rozpowszechnienie telefonu zajęło dekady. ChatGPT osiągnął 100 milionów użytkowników miesięcznie w ciągu około dwóch miesięcy, a następnie wzrósł do około 800 milionów tygodniowo użytkowników do początku 2026 roku. Gdy produkty skalują się tak szybko, oczekiwania użytkowników rosną.
Generatywna sztuczna inteligencja ma już za sobą wczesny etap hype'u i osadza się w tym, jak powinny działać nowoczesne aplikacje. Ludzie przyzwyczajają się do oprogramowania, które może pisać, podsumowywać, wyjaśniać, generować treści i odpowiadać w języku naturalnym, nie wymagając od nich zbyt wiele.
Potwierdzają to liczby. Statista oszacowała globalny rynek generatywnej sztucznej inteligencji na ok. US$63 mld USD w ubiegłym roku, podczas gdy Deloitte stwierdził, że 51% ankietowanych użytkowników sztucznej inteligencji twierdzi, że korzysta z niej codziennie, a 38% twierdzi, że korzysta z niej co najmniej raz w tygodniu. To pokazuje, że sztuczna inteligencja staje się już częścią codziennego zachowania.
A kiedy już nastąpi ta zmiana, oczekiwania mają tendencję do pozostawania na tym samym poziomie. Jeśli więc Twoja aplikacja nie może obsługiwać bardziej naturalnych interakcji lub odciążyć użytkownika od powtarzalnej pracy, może szybko stać się przestarzała.
Kolejną zmianą jest zmiana sposobu, w jaki aplikacje AI obsługują dane wejściowe i wyjściowe. Granica między botami tekstowymi, narzędziami głosowymi, generatorami obrazów i modelami wideo staje się coraz cieńsza. Silniejsze aplikacje AI zaczynają działać w kilku formatach jednocześnie, dzięki czemu mogą rozumieć i generować tekst, dźwięk, obrazy i wideo w ramach tego samego przepływu. Dla deweloperów oznacza to przejście od prostych tekstowych interfejsów API do zaawansowanych multimodalnych potoków.
Interfejs również zaczyna się zmieniać. Zamiast zmuszać użytkowników do przechodzenia przez te same stałe ekrany za każdym razem, aplikacje AI zaczynają kształtować interfejs wokół samego żądania. Jest to idea stojąca za generatywnym interfejsem użytkownika.
Jeśli więc użytkownik poprosi o raport finansowy, aplikacja może nie odpowiedzieć samym blokiem tekstu. Może wygenerować widok wokół tego zadania na miejscu, z odpowiednimi wykresami, filtrami, podsumowaniami i przyciskami akcji dla tego konkretnego żądania. Dla zespołów produktowych otwiera to zupełnie inny kierunek. Interfejs przestaje być stałą warstwą i zaczyna reagować znacznie bardziej bezpośrednio na to, co użytkownik próbuje zrobić.
Jeśli generatywna sztuczna inteligencja zmieniła sposób, w jaki ludzie rozmawiają z oprogramowaniem, agenci sztucznej inteligencji posuwają się znacznie dalej. Potrafią określić kroki, korzystać z narzędzi, pobierać dane z innych systemów i wykonywać część zadań za użytkownika. W produktach zbudowanych wokół przepływów pracy zmienia to całą konfigurację. Dzięki zaawansowanym mechanizmom cool calling (wywoływania funkcji) i wieloagentowym frameworkom, agenci mogą samodzielnie koordynować wieloetapowe przepływy. Jeden agent pisze kod, inny go testuje, a jeszcze inny zajmuje się wdrażaniem itd.
I tak, to już się dzieje. W Ankieta PwC dotycząca agentów AI, 79% firm stwierdziło, że agenci AI zostali już przyjęci, a 66% firm, które przyjęły, stwierdziło, że obserwują wymierny wzrost produktywności. Brzmi świetnie. Jest jednak pewien haczyk. Deloitte odkrył również, że tylko 21% spółek mają obecnie dojrzałe zarządzanie autonomicznymi agentami. Tak więc aplikacje, które tu wygrają, będą tymi, które zapewnią bezpieczeństwo, możliwość audytu i zaufanie użytkowników.
Kolejny trend dotyczy miejsca, w którym działa sztuczna inteligencja. Dzięki brzegowej sztucznej inteligencji model działa bliżej miejsca, w którym tworzone są dane, na telefonie, kamerze, czujniku, pojeździe lub urządzeniu lokalnym, zamiast najpierw wysyłać wszystko do chmury. Ma to znaczenie, ponieważ produkty te często muszą reagować w czasie rzeczywistym. Nie zawsze mogą sobie pozwolić na wysyłanie danych, czekanie na ich przetworzenie, a następnie otrzymywanie odpowiedzi zwrotnej.
To ważny powód, dla którego sztuczna inteligencja zyskuje na popularności. Grand View Research, wycenił globalny rynek edge AI na $24,91 mld w 2025 r. i oczekuje, że do 2033 r. osiągnie on $118,69 mld. Tak więc dla każdego, kto tworzy aplikację AI w 2026 roku, wniosek jest dość prosty: jeśli Twój produkt zależy od szybkich decyzji, lokalnych danych lub niestabilnej łączności, sztuczna inteligencja brzegowa staje się częścią strategii produktu, a nie tylko konfiguracją techniczną. A ponieważ mniejsze modele językowe (SLM) stają się coraz silniejsze, zmiana ta wydaje się o wiele bardziej realna. Można teraz uruchomić dość zaawansowane rozumowanie bezpośrednio na urządzeniu bez masowego przetwarzania w chmurze.
Ostatnim trendem jest niskokodowa i bezkodowa sztuczna inteligencja. Zamiast pisać wszystko od podstaw, zespoły mogą korzystać z wizualnych kreatorów, narzędzi typu "przeciągnij i upuść" oraz gotowych komponentów, aby znacznie szybciej tworzyć aplikacje, przepływy pracy i funkcje AI. Narzędzia takie jak Bubble, Akkio i Glide już teraz ułatwiają uruchamianie chatbotów, funkcji predykcyjnych i wewnętrznych narzędzi AI bez rozpoczynania od zera.
Jeśli tworzysz aplikację AI w 2026 roku, zmienia to wiele na wczesnym etapie. Możesz szybciej przetestować pomysł, szybciej ukształtować przepływ pracy i uzyskać coś przydatnego dla użytkowników, zanim projekt zamieni się w długą, kosztowną kompilację. Inżynieria niestandardowa nadal ma znaczenie, gdy produkt staje się bardziej złożony, ale narzędzia te już zmieniają sposób tworzenia wersji pierwszej.
Jeśli doczytałeś do tego momentu, prawdopodobnie jesteś szczerze zainteresowany jak stworzyć aplikację opartą na sztucznej inteligencji. Prawdopodobnie zdałeś sobie również sprawę, że ma to niewiele wspólnego z wyborem modelu na początkowym etapie. Prawdziwa praca polega na prawidłowym zdefiniowaniu problemu, przygotowaniu danych, wybraniu konfiguracji, z którą zespół może sobie poradzić i przekształceniu modelu w coś, czemu ludzie naprawdę ufają.
Aplikacje AI tak naprawdę nigdy nie są gotowe. Z czasem stają się coraz lepsze dzięki informacjom zwrotnym, monitorowaniu, aktualizacjom i mądrzejszym decyzjom. Czasami oznacza to również przyznanie, że zespół może nie być w stanie samodzielnie udźwignąć całej sprawy i sprowadzenie partnera, który może pomóc. To całkowicie normalne.
Moja szczera rada jest prosta. Zacznij od mniejszych rozmiarów. Skup się na praktyczności. Jeśli przypadek użycia jest realny, a fundamenty solidne, masz znacznie większe szanse na stworzenie czegoś, co przetrwa.
Zasada ta mówi, że ludzie wykonują 30% pracy, która wymaga osądu, nadzoru i kreatywnego myślenia, podczas gdy sztuczna inteligencja przejmuje pozostałe 70% rutynowych, powtarzalnych i wymagających dużej ilości danych zadań. Taki podział pomaga zespołom osiągnąć więcej bez rezygnacji z kontroli i odpowiedzialności.
Proste MVP może kosztować kilka tysięcy dolarów, podczas gdy produkt gotowy do produkcji może z łatwością przekroczyć $100,000. Wszystko zależy od tego, co budujesz, ile danych potrzebuje, jaki model wybierzesz, z iloma systemami musi się połączyć, jak szczelne muszą być zabezpieczenia i czy korzystasz z istniejących interfejsów API sztucznej inteligencji, czy tworzysz niestandardowe modele.
Tak, możesz samodzielnie zbudować sztuczną inteligencję, zwłaszcza jeśli zaczniesz od istniejących narzędzi, interfejsów API lub platform no-code i low-code. Dla jednej osoby podstawowy chatbot, klasyfikator lub aplikacja rekomendacyjna jest bardzo wykonalna. Gdy przejdziesz do bardziej zaawansowanych systemów, poprzeczka staje się wyższa: silniejsze umiejętności techniczne, lepsze dane, solidne testy i bieżące wsparcie zaczynają mieć o wiele większe znaczenie.
Dyrektor ds. Ekspertyzy Technicznej w Obszarze AI
Artsiom, strateg ds. sztucznej inteligencji skoncentrowany na MLOps i głębokim uczeniu się, buduje skalowalne modele, które wykraczają poza szum. Tworzy rozwiązania oparte na danych, które zapewniają prawdziwą przewagę konkurencyjną, od analiz predykcyjnych po złożoną automatyzację.
