7 na 10 organizacji uzależnia wdrożenie narzędzi AI od tego, czy są open source

Nietworzenie treści, a automatyzacja i optymalizacja procesów jest obszarem, w którym organizacje najchętniej wdrażają sztuczną inteligencję. W badaniu Linux Foundation z 2025 roku odpowiedź tę wskazała co czwarta osoba^[1]. Raport “The Economic and Workforce Impacts of Open Source AI” wskazuje ponadto, że dla 71 proc. firm wykorzystujących AI ważne jest, czy narzędzia są udostępniane na licencji open source^[2]. Eksperci Linux Polska wyjaśniają, dlaczego kwestia ta ma tak duże znaczenie oraz zdradzają, jak stworzenie Agentów AI w jednej z rządowych agencji umożliwiło automatyzację 70 proc. zapytań.

Automatyzacja procesów głównym celem wdrożeń AI

Organizacje przyznają, że sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie w ich działalności. Jako priorytet najczęściej uznają automatyzację i optymalizację procesów – taką odpowiedź wskazała co czwarta osoba. W pierwszej trójce znalazło się również generowanie treści (17 proc.) oraz generowanie kodu (14 proc.)^[3]. Jak tłumaczy Kacper Szczepaniuk, Observability Specialist w Linux Polska, automatyzacja przy pomocy narzędzi AI pozwala ograniczyć czas potrzebny do wykonywania długotrwałych, powtarzalnych zadań.

– Przykładem jest jedna z agencji rządowych, której pracownicy przeszukiwali dokumenty ręcznie i musieli interpretować zapisy prawne bez wyszukiwania kontekstowego. Taki sposób realizacji zadań prowadził do dużego obciążenia pracą i wydłużenia czasu potrzebnego do rozpatrywania spraw. Aby rozwiązać ten problem, stworzyliśmy rozwiązanie łączące Agenta AI z ogólnodostępnym modelem LLM wytrenowanym pod pracę z agentami. Wzbogaciliśmy kontekst zapytania wysyłanego do LLM, a bazę wiedzy i zbiór dokumentów przekształciliśmy na formę wektorową. Wdrożenie rozwiązania skróciło czas wyszukiwania o 65 proc., zautomatyzowało 70 proc. zapytań oraz obniżyło eskalacje interpretacyjne o 40 proc. Przeniesienie procesu biznesowego na system agentów AI przyczyniło się do standaryzacji sposobu pracy i większej satysfakcji pracowników – mówi Kacper Szczepaniuk, Linux Polska.

Organizacje chcą ułatwiać pracę dzięki narzędziom AI

Raport Linux Foundation wskazuje także, że organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję w obszarze obsługi klienta (11 proc. odpowiedzi), researchu (6 proc.) oraz klasyfikowania danych (5 proc.)^[4]. Celem tych działań jest przede wszystkim usprawnienie i ułatwienie codziennej pracy. O jednym z przypadków takiego zastosowania narzędzi AI opowiada Maciej Wawrzyniak, Senior Solutions Architect w Linux Polska.

– Jeden z klientów zgłosił się do nas z problemem utrudnionego dostępu nietechnicznych użytkowników do hurtowni danych. Brak znajomości SQL powodował, że do obsługi nawet prostych pytań angażowani byli specjaliści BI lub analitycy danych. Taka organizacja pracy była bardzo czasochłonna, obciążała zespoły techniczne i powodowała opóźnienia podczas podejmowania decyzji biznesowych. Klientowi zależało na rozwiązaniu, które umożliwi każdemu użytkownikowi zadawanie pytań w języku naturalnym, które następnie zostaną automatycznie przetłumaczone na zapytania SQL. W tym celu opracowaliśmy chatbota AI, którego wdrożenie pozwoliło osiągnąć główny cel projektu i poprawiło satysfakcję pracy zespołów obciążonych wcześniej dodatkowymi obowiązkami. Podczas pracy nad tym projektem skorzystaliśmy między innymi z takich rozwiązań jak PGVector, Confluence, Podman czy k3s, czyli lekkiej wersji Kubernetesa – wyjaśnia Maciej Wawrzyniak, Linux Polska.

Organizacje chcą wdrażać narzędzia AI, jeśli są open source

Choć wydawałoby się, że o wdrożeniu narzędzi i modeli opartych na sztucznej inteligencji decydują przede wszystkim określone funkcjonalności, organizacje zwracają uwagę również na inne kwestie. Według badań Linux Foundation 29 proc. przedsiębiorstw traktuje priorytetowo to, czy rozwiązania AI są open source, a kolejne 42 proc. preferuje tego typu narzędzia. Kwestia ta jest neutralna dla 17 proc. organizacji. Co ciekawe, 6 proc. ma negatywny stosunek do modeli open source AI, co oznacza, że preferują rozwiązania komercyjne.^[5]

Jak podkreśla Radosław Żak-Brodalko, Enterprise Architect w Linux Polska, choć odsetek organizacji unikających open source AI jest niewielki, warto przyjrzeć się powodom takiego podejścia. W opinii eksperta chodzi przede wszystkim o obawy dotyczące bezpieczeństwa IT.

– Kwestia ta jest ciekawa, ponieważ podczas gdy część organizacji obawia się ryzyka związanego z narzędziami open source, inne decydują się na ich wdrożenie, ponieważ uważają je za bezpieczniejsze od rozwiązań komercyjnych. Należy tu podkreślić, że aspekt bezpieczeństwa jest często niesłusznie utożsamiany wyłącznie z lukami lub błędami w kodzie, które są wykorzystywane podczas ataków cybernetycznych – mówi Radosław Żak-Brodalko, Linux Polska.

Ekspert wyjaśnia, na co należy dodatkowo zwracać uwagę: – Poza kwestią kodu bezpieczeństwo IT wiąże się z koniecznością analizy wielu innych czynników, między innymi rodzaju licencji, obciążenia projektami, strefy czasowej, ryzyka geopolitycznego. Istotne są również zainteresowanie projektem oraz jego dokumentacja. W przypadku oprogramowania open source bezpieczeństwo związane ze wszystkimi tymi aspektami może być zbadane przy pomocy SourceMation – narzędzia do analizy ryzyka. Analiza taka powinna być przeprowadzona przed wdrożeniem w organizacji każdego nowego narzędzia lub komponentu. Niestety, często etap ten jest pomijany ze względu na luki kompetencyjne. Aby ograniczyć ten problem, SourceMation prezentuje wyniki analizy ryzyka w postaci prostej do interpretacji skali.

Przykłady zastosowania narzędzi open source AI pokazują, że kwestie finansowe nie są jedynym powodem, dla którego organizacje się na nie decydują. Rozwiązania otwartoźródłowe są również szansą na tworzenie nowych, dostosowanych do potrzeb organizacji narzędzi i przyczyniają się do rozwoju sztucznej inteligencji

 

^[1] Linux Foundation, 2025, The Economic and Workforce Impacts of Open Source AI

^[2] Jak wyżej.

^[3] Jak wyżej.

^[4] Jak wyżej.

^[5] Jak wyżej.