Kraków, 11 czerwca 2026 roku. Konferencja Destination AI w Krakowie, zorganizowana przez TD SYNNEX, zebrała decydentów i resellerów wokół jednego pytania: jak wdrażać sztuczną inteligencję, żeby przynosiła zysk, a nie generowała koszty. Spotkanie poprowadzili Jacek Kotynia (TD SYNNEX) i Mariusz Laurisz (IT Reseller). Prelegenci, reprezentujący Microsoft, Acer, AMD, AWS, Factorial i HP odłożyli pokazy technologicznych nowinek na bok i sięgnęli po twarde liczby oraz konkretne przykłady wdrożeń.
Sprzęt, który liczy się w oszczędnościach
Najmocniejszy argument dnia miał charakter finansowy. Utrzymanie inferencji w chmurze dla tysiąca pracowników kosztuje w perspektywie czterech lat około 200 tysięcy dolarów. Te same zadania na lokalnych układach NPU w komputerach Copilot+ PC nie kosztują nic. Arkadiusz Długozima z TD SYNNEX tłumaczył na tym przykładzie, dlaczego reseller przestaje sprzedawać pudełko i zaczyna doradzać oszczędności procesowe. Za bezpieczeństwo na poziomie fizycznym odpowiada chip Microsoft Pluton, a protokół MCP staje się standardem komunikacji modeli z lokalnymi danymi.
Lokalne przetwarzanie wracało jak refren także w prezentacjach producentów sprzętu. HP opowiadało o polskim modelu Bielik o 11 miliardach parametrów. Powstał on na superkomputerze Helios, a jego rozwój i trenowanie prowadzono na stacjach HP Z4 G5. Całość spina warstwa HP IQ, łącząca urządzenia w jeden ekosystem. W serwerowni rachunek prowadzi AMD. Konsolidacja środowisk na procesorach EPYC obniża liczbę licencji i całkowity koszt posiadania, a zapowiedziane układy Venice mają zapewnić do 256 rdzeni przy poborze 600 watów. Surface Laptop Ultra z technologią NVIDIA RTX Spark osiąga lokalnie wydajność rzędu petaflopa, a rata w modelu Device-as-a-Service wynosi około 32 euro miesięcznie. Mobilną stronę ekosystemu domyka Acer. Laptop TravelMate P6 waży 950 gramów, oferuje moc 100 TOPS oraz pełny zwrot kosztów zakupu, jeśli urządzenie zawiedzie w pierwszym roku.
Automatyzacja, która oddaje ludziom czas
Liczby z wdrożeń przekonują mocniej niż obietnice. Automatyzacja pięciu tysięcy faktur miesięcznie w usłudze Amazon Bedrock oszczędza 330 godzin pracy, czyli dwa pełne etaty, które trafiają do zadań kreatywnych. W małej firmie utrzymanie takiego rozwiązania kosztuje zwykle od 300 do 400 dolarów miesięcznie, a wersję testową da się uruchomić w trzy miesiące. Marcin Stadnik z AWS dorzucił niepokojący kontekst. W pracę realnie angażuje się dziś zaledwie 8 procent polskich pracowników, a odpowiadają za to żmudne, powtarzalne procesy, które właśnie AI potrafi z nich zdjąć.
Automatyzacja niesie też jednak ryzyko. Połowa zespołów korzysta z prywatnych narzędzi AI poza kontrolą działów IT i wystawia firmowe dane płacowe na wyciek. W odpowiedzi na to wyzwanie Factorial oferuje agenta, który działa wyłącznie na zamkniętej bazie wiedzy organizacji i spełnia wymogi AI Act. Dzięki temu znika ryzyko halucynacji i wycieków. Magdalena Filipek i Tomasz Wykowski zobrazowali skalę zjawiska liczbami. Platforma urosła w rok z 7 do 16,5 tysiąca klientów i osiągnęła wycenę miliarda dolarów, a wdrożenia prowadzą wyłącznie partnerzy.
Granica, której algorytm nie przekroczy
Debata zamykająca konferencję zeszła ze sprzętu na ludzi. Eksperci: Marcin Stadnik (AWS), Tomasz Wykowski (Factorial) i Jacek Kotynia (TD SYNNEX) odpytywani przez Ewelinę Stój (IT Reseller), zgodzili się, że najdroższy błąd to wdrażanie AI bez zdefiniowanego celu biznesowego i z nadmiarem technologicznego optymizmu. W procesach wrażliwych, takich jak rekrutacja czy płace, obowiązuje zasada Human in the Loop. Algorytm podpowiada, ale ostateczną decyzję podejmuje człowiek.
Najmocniej wybrzmiał wniosek dotyczący ludzi Przewagę zbudują te firmy, które utrzymają kompetencje miękkie, a nie te z największą liczbą licencji. Komunikacja, krytyczne myślenie i kreatywność pozostają poza zasięgiem algorytmu, a w świecie coraz doskonalszych treści generowanych przez AI stają się realną walutą przewagi.
Relację przygotowaliśmy we współpracy z redakcją IT Reseller, która moderowała wydarzenie i przygotowała materiały z jego przebiegu.
