Build vai Buy tekoälyn aikakaudella?
AI-ajan kiihkeä kehitystahti pakottaa yritykset valitsemaan, rakentaako omaa vai ostetaanko valmis ratkaisu. Miten pidetään kustannukset ja kapasiteetti hallinnassa ilman yllätyskuluja ja vieläpä tietoturvallisesti niin, että saadaan mitattavaa arvoa seuraavan 12 kuukauden aikana.
Mielestäni yrityksillä on käytännössä kolme vaihtoehtoa: on-prem, pilvi tai hybridimalli. Näiden valintojen erot näkyvät etenkin osaamisvaatimuksissa, skaalautuvuudessa sekä kustannusmallissa.
Osaamisvaatimukset
On-prem-ratkaisu vaatii yritykseltä vahvaa sisäistä infrastrukstuuri- osaamista. Lisäksi tarvitaan tietoturvan ja lokituksen kattavasti hallitseva SecOps‑vastuu, jotta järjestelmää valvotaan jatkuvasti ja riskit pysyvät kurissa.
Pilvipohjaisessa toteutuksessa alkuun pääsee huomattavasti pienemmällä kokoonpanolla, koska palveluntarjoaja huolehtii fyysisestä raudasta ja perusvalvonnasta. Oma tiimi voi keskittää energiansa mallien valintaan, promptien hiomiseen ja käytön optimointiin.
Osaamistarpeet kuitenkin kasvavat, kun ratkaisu laajenee pilotista tuotantoon.
Hybridimalli yhdistää kummankin edut: data ja agenttiympäristö pysyvät omissa käsissä, mutta raskaat kielimallit ajetaan pilvipalvelun API-rajapinnan kautta. Malli vaatii edelleen laaja-alaista osaamista ylläpidossa ja tietoturvassa, mutta poistaa tarpeen suuriin alkuinvestointeihin.
Skaalautuvuus
Yritys on hankkinut oman raudan laajan kielimallin käyttöä varten. Ratkaisu kattaa tällä hetkellä koko henkilökunnan tarpeet, mutta on mielestäni liian staattinen. Jos käyttäjämäärä kasvaa, myös kapasiteetin tarve kasvaa. Ongelmaksi saattaa muodostua raudan heikko saatavuus, mikä voi aiheuttaa pullonkauloja. Lisäksi kapasiteetin ylimitoitus hiljaisina kausina, kuten kesälomien aikaan, ei ole kustannustehokasta. On myös huomioitava, ettei käyttäjien innostus uuteen järjestelmään katoa sen vuoksi, että suorituskyky heikkenee ruuhka-aikoina. Myöskään varalaitteiden pitäminen jatkuvasti käyttämättömänä ei sekään ole järkevää.
Dynaamisempi vaihtoehto voisi olla hybridimalli, jossa kielimallin ajo ulkoistetaan pilvipalveluun. Näin oman konesalin kuorma pysyy tasaisempana, kun raskaimmat komponentit ajetaan ulkoisesti ja paikalliseksi vastuuksi jäävät lähinnä datan tallennus sekä agenttiympäristön ylläpito.
Pilvipalvelun etu on elastisuus: kustannukset skaalautuvat aidosti käytön mukaan, ja GPU-tunnit, tallennustila sekä verkon käyttö laskutetaan todellisen tarpeen perusteella. Elastisuus kääntää kuitenkin kapasiteettiriskin kustannusriskiksi. Budjetin hallinta edellyttää siksi toimivia hälytyksiä ja seurantaa, jotta kustannukset eivät pääse karkaamaan hallitsemattomasti.
Miten helposti pääset liikkeelle ja mitä tuotanto oikeasti vaatii?
Useimmille yrityksille ensimmäinen askel on kokeilu: pieni Proof of Concept, jolla halutaan testata, mitä tekoäly voisi käytännössä tarkoittaa juuri omassa arjessa. Tässä vaiheessa pääsee pitkälle pienelläkin panostuksella.
Pilvessä kokeilun voi esimerkiksi aloittaa ostamalla muutamalle käyttäjälle Copilot-lisenssit. Tällä saa käyttöön tekoälytyökalut sekä mahdollisuuden luoda omia agentteja Microsoftin ekosysteemissä – ei omaa infraa, ei vaikeita konfiguraatioita.
Hybridimallissa kehitysympäristön saa pystyyn hyvinkin nopeasti kontittamalla tarvitut palaset. Valittu LLM-orkestrointikehys ajetaan omilla laitteilla ja se yhdistetään valittuun pilvessä tarjottuun laajaan kielimalliin. Tämän ratkaisun voi rakentaa lähes mille tahansa tietokoneelle.
On-prem-puolella on myös mahdollista kokeilla tekoälyä suhteellisen halvalla, mutta pienillä resursseilla voi pyörittää vain kevyttä mallia jonka vaste-aika on hidas. Kevyen mallin saa testiin vaikka omalle kannettavalle muutamissa minuuteissa.
Erilaisia kombinaatioita ja tapoja on kymmeniä. Tarkoitukseni on pitää tämä vertailu mahdollisimman yksinkertaisena. Tärkeintä on ymmärtää, että jokaisessa tavassa on mahdollisuus aloittaa pienesti ja nopeasti.
Entä kun mennään tuotantoon?
Silloin kustannusprofiili muuttuu. Ei pelkästään laskujen, vaan myös ylläpidon, kapasiteetin ja tietoturvan osalta.
On-prem: Palvelinraudan hinta, huippuluokan näytönohjain, verkko, jäähdytys, sähkö ja osaava tiimi muodostavat kiinteän kokonaisuuden. Kustannusarvio on helpompi tehdä, mutta alkuinvestointi on merkittävä.
Hybridissä pärjää kevyemmällä omalla ympäristöllä. Mallia ajetaan pilvessä, mutta agentit ja data hallitaan itse. Tämä tarkoittaa peruspalvelinta sekä siihen että mahdollisesti verkkoon liittyviä kuluja.
Pilven tuotantokustannuksia on vaikeampi arvioida. Maksat GPU-tunneista, API-kyselyistä, verkosta ja tallennuksesta. Käyttöpiikit voivat heilauttaa kuukausilaskun kerralla moninkertaiseksi, mutta ratkaisu on dynaaminen.
Silti kannattaa muistaa kokonaiskuva: vaikka tuotantoon vieminen maksaa, lopullinen tavoite on säästö: Ajassa, työmäärässä ja tarkkuudessa. Näen että alussa maksettavaa kustannusta ei kannata ajatella kulueränä, vaan sijoituksena.
Tietoturva ja vikasietoisuus
On-prem- ratkaisun täysi fyysinen hallinta tuo mukanaan täyden läpinäkyvyyden ja mahdollistaa kaikkien lankojen pysymisen omissa käsissä. Vikasietoisuus rakentuu mm. omasta laitteistoredundanssista, varavoimasta sekä datan varmuuskopioinnista. Jos kapasiteetti on alimitoitettu, niin käyttäjäkokemus kärsii. Palautuminen nojaa täysin omaan henkilöstöön ja ennalta tehtyyn toipumissuunnitelmaan.
Esittelemässäni hybridimallissa sensitiivinen data ja valvonta pysyvät omassa ympäristössä, kun taas mallin raskas laskenta ajetaan pilvessä. Laitteistorikon tapahtuessa palautuminen on huomattavasti halvempaa ja helpompaa, mutta rajapintojen tietoturvavaatimukset on hyvä pitää mielessä tiedon liikkuessa pilveen ja sieltä takaisin.
Täydessä pilvimallissa pilvitoimittaja tarjoaa valmiin turvakerroksen ja laajan kapasiteetin, jolloin häiriöt liittyvät useimmiten verkon saatavuuteen tai palveluntarjoajan rajoituksiin. Datan sijainnin ja varmistusten hallinta onnistuu aluevalinnoilla ja sopimusehdoilla, mutta läpinäkyvyys on rajatumpaa kuin omissa tiloissa. Budjetti- ja käyttörajat on hyvä asettaa etukäteen, jotta kustannusten nousu ei yllätä.
Mitä muuta?
Pitää myös muistaa, että tuleva EU AI Act ja GDPR edellyttävät lokien, datansijainnin ja audit-trailien selkeää dokumentointia kaikissa toteutustavoissa. Valitse työkalut, jotka tukevat jatkuvaa valvontaa ja todennettavia tarkistuksia. Sääntöjen noudattaminen tekee riskienhallinnasta läpinäkyvää sekä käyttäjille että viranomaisille.
Päätös siitä rakentaako tekoäly-ympäristön itse vai käyttääkö valmiita ratkaisuja ei ole vain kustannuskysymys. Se on myös riskin ja vastuun jakamista: mitä enemmän omistat infraa, sitä enemmän omistat myös häiriö- ja tietoturvavastuuta. Valmisratkaisussa maksat siitä, että joku muu kantaa osan tästä taakasta, mutta se vaatii luottamusta.
Mihin ratkaisuun päädyttekään, on joka tapauksessa muistettava tehdä suunnitelma, joka kattaa sekä teknisen toipumisen että datan eheyden, sekä määrittää etukäteen, kuka tekee mitä silloin, jos valot sammuvat.
