AI potrzebuje danych z sieci. Ale sieć nie była na to gotowa

Mówią, że AI zmieni wszystko. Może zmieni - ale tylko jeśli dostanie aktualne dane. Modele trenowane na statycznych zbiorach z zeszłego roku? To jak próba prowadzenia biznesu na podstawie wczorajszych cen akcji. Brzmi absurdalnie. Właśnie tak działa większość systemów AI w firmach.

Problem jest prosty: sieć nie została zaprojektowana z myślą o automatycznym zbieraniu danych przez AI. Teraz, gdy modele potrzebują świeżych informacji na żywo, infrastruktura musi nadążyć.

Nowa warstwa infrastruktury danych sieciowych dla AI

Dlaczego statyczne dane to za mało?

Wczesne przełomy w AI opierały się na prostym wzorze: więcej danych treningowych plus większy model równa się lepsze wyniki. Ten model się wyczerpał. Or Lenchner, CEO Bright Data, ujmuje to wprost: "Dane sugerują, że jest tam o wiele więcej danych. Pomyśl o wszechświecie - jest tam, ale nie wiesz, czego nie wiesz."

Firmy napotykają fundamentalny problem: muszą nadążyć za dynamiczną, nieuporządkowaną i stale zmieniającą się naturą danych w sieci. Szybko i niezawodnie pobierać informacje, które są świeże, trafne i wiarygodne.

Tradycyjne trenowanie modeli polega na migawkach informacji zebranych w konkretnym momencie. To już nie wystarcza. Żeby śledzić zmiany cen konkurencji, nastroje konsumentów czy trendy rynkowe, firmy potrzebują ciągłego strumienia nowych danych. W czasie rzeczywistym. Z odpowiednim kontekstem.

Szybkość to nie luksus, to konieczność

Dzisiejsze organizacje działają w środowiskach, gdzie ceny, zapasy, rynki, zagrożenia bezpieczeństwa i zachowania klientów zmieniają się non-stop. Opóźnione pobieranie danych może zredukować użyteczność nawet najbardziej wyrafinowanego modelu.

"Jeśli nie może pobrać informacji w czasie rzeczywistym, brakuje mu kontekstu" - mówi Lenchner. "W biznesie to już nie jest akceptowalne. Nieaktualne odpowiedzi prowadzą do złych decyzji i rozczarowanych klientów."

Używanie świeżych, wysokiej jakości danych z sieci może też ograniczyć halucynacje AI - bo model ma bardziej trafną bazę wiedzy. To buduje zaufanie użytkowników. Jedno z badań pokazało, że 56% praktyków AI uważa, że firmy potrzebują dostępu do danych sieciowych w czasie rzeczywistym, żeby poprawić zaufanie do wyników AI.

Różnica między statycznymi danymi a strumieniem informacji w czasie rzeczywistym

Co blokuje dostęp do danych sieciowych?

Sieć składa się z setek milionów istniejących domen i miliardów nowych URL-i tworzonych co tydzień. Infrastruktura musi być w stanie nawigować po tym terenie, dostarczać informacje na żywo i pokonywać bariery techniczne.

Pomimo wprowadzenia RAG (retrieval-augmented generation), gdzie modele pobierają zewnętrzne dane w momencie zapytania, wiele systemów AI wciąż ma problem z dostarczaniem wyników, które są aktualne, kontekstowo trafne i wiarygodne w warunkach operacyjnych.

Według Gartnera, 60% projektów AI jest zagrożonych z powodu braku danych gotowych do użycia przez AI. To nie jest problem technologii samych modeli. To problem infrastruktury dostępu do danych.

Nowa warstwa infrastruktury

Rozwiązanie? Warstwa infrastruktury danych sieciowych zaprojektowana specjalnie dla AI. Taka warstwa musi:

Mapować i odkrywać stale rozrastającą się sieć w czasie rzeczywistym

Obsługiwać miliony jednoczesnych interakcji z witrynami różniącymi się geografią, językiem, formatem i zasadami dostępu

Dostarczać dane w formie, którą modele mogą natychmiast wykorzystać - uporządkowane, z kontekstem, bez zbędnego szumu

Zapewniać zgodność z regulacjami i zasadami etycznymi pobierania danych

Lenchner porównuje to do budowy autostrad dla cyfrowego świata: "Nie chodzi tylko o to, żeby mieć samochód. Potrzebujesz dróg, znaków, map i zasad ruchu. Infrastruktura danych to właśnie te drogi dla AI."

Firmy, które zainwestują w taką infrastrukturę teraz, zyskają przewagę konkurencyjną. Te, które będą polegać na statycznych zbiorach danych, będą podejmować decyzje na podstawie nieaktualnych informacji. W szybko zmieniającym się rynku to przepis na porażkę.

Architektura warstwy infrastruktury danych dla systemów AI

Co to oznacza dla polskich firm?

Dla polskich przedsiębiorstw wdrażających AI to konkretny sygnał: samo kupienie dostępu do modelu (czy to GPT-5, Claude czy DeepSeek) to dopiero początek. Bez infrastruktury dostępu do świeżych danych model będzie działał w próżni.

Dotyczy to szczególnie firm e-commerce (monitoring cen konkurencji), marketingu (analiza trendów i sentymentu) i finansów (śledzenie zmian rynkowych). Jeśli Twój system AI nie ma dostępu do aktualnych danych - podejmuje decyzje w ciemno.

Regulacje RODO i AI Act dodatkowo komplikują sprawę. Infrastruktura musi nie tylko pobierać dane szybko, ale też zgodnie z prawem. To nie jest trywialny problem techniczny, ale kwestia compliance, którą trzeba rozwiązać na poziomie architektury.

Najczęstsze pytania

Dlaczego modele AI potrzebują danych w czasie rzeczywistym?

Bo świat biznesu zmienia się non-stop - ceny, zapasy, trendy, zachowania klientów. Model trenowany na danych sprzed roku (lub nawet miesiąca) podejmuje decyzje na podstawie nieaktualnych informacji. W szybko zmieniającym się rynku to prowadzi do złych decyzji i strat finansowych.

Co to jest warstwa infrastruktury danych sieciowych?

To system, który automatycznie odkrywa, mapuje i pobiera dane z setek milionów domen internetowych w czasie rzeczywistym. Działa jak "autostrady" dla AI - zapewnia modelom dostęp do świeżych, uporządkowanych i zgodnych z prawem danych z sieci.

Czy RAG rozwiązuje problem dostępu do danych?

Częściowo. RAG (retrieval-augmented generation) pozwala modelom pobierać zewnętrzne dane w momencie zapytania, ale wciąż potrzebuje infrastruktury, która te dane zbierze, uporządkuje i dostarczy w odpowiednim formacie. Bez tej warstwy RAG działa na ograniczonym lub nieaktualnym zbiorze informacji.

Jak to wpływa na polskie firmy wdrażające AI?

Polskie przedsiębiorstwa muszą pamiętać, że samo wykupienie dostępu do modelu AI (GPT, Claude, Gemini) to dopiero początek. Bez infrastruktury dostępu do świeżych danych model będzie działał w próżni. Dotyczy to szczególnie e-commerce, marketingu i finansów, gdzie aktualne informacje są kluczowe dla decyzji biznesowych.

Na podstawie: MIT Technology Review