Kiedy siadam z zarządem firmy i pada pytanie: „to co, robimy własny model LLM, czy wystarczy nam Custom GPT?”, prawie zawsze wiem, że w tle chodzi o dwie rzeczy: bezpieczeństwo danych i czas wdrożenia. Reszta to szczegóły.

Zdarzyło mi się pracować z organizacją, która przez pół roku blokowała każdy projekt AI, bo „nie wypuścimy ani bajtu danych poza firmę”. Tydzień po uruchomieniu lokalnego LLM z bezpieczną architekturą, kolejka zespołów chętnych do automatyzacji nie mieściła się w kalendarzu. I to jest dokładnie ten moment, w którym decyzja „własny LLM czy Custom GPT” przestaje być teoretyczna.

Oś sporu: pełna kontrola czy szybkość i prostota

Własny model LLM uruchomiony lokalnie – on‑premise, w Twojej infrastrukturze – oznacza, że dane w ogóle nie wychodzą poza organizację. To szczególnie ważne tam, gdzie wyciek dokumentu, pliku z danymi klientów czy fragmentu kodu mógłby realnie zagrozić pozycji rynkowej albo skończyć się rozmową z regulatorem zamiast z klientem.

Lokalne modele, czy to Llama, Mistral, Falcon, czy inne open‑source, mogą działać w środowiskach w pełni air‑gapped, czyli fizycznie odciętych od internetu. W praktyce dane krążą wyłącznie po Twojej sieci. Dodatkowo taki model jest zapisany jako niezmienny plik na dysku – producent ani nikt z zewnątrz nie „dokręci” Ci go zdalnie ani nie wstrzyknie nowej wersji bez Twojej wiedzy.

Po drugiej stronie mamy Custom GPT – rozwiązanie chmurowe, które da się uruchomić w ciągu dni, a czasem godzin. Nie kupujesz serwerów GPU, nie projektujesz od zera architektury – korzystasz z gotowej mocy obliczeniowej i płacisz w modelu subskrypcyjnym lub za użycie. Świetnie sprawdza się tam, gdzie dane nie są krytyczne, a priorytetem jest: „chcemy zacząć używać AI w tym kwartale, nie w przyszłym roku”.

Ja zwykle sprowadzam ten wybór do prostego pytania: czy w tym projekcie ważniejsza jest dla Ciebie pełna kontrola nad danymi i modelem, czy szybkość i elastyczność wdrożenia?

Czym w praktyce jest LLM w firmie

Duże modele językowe (LLM) – Llama, Falcon, Mistral, BLOOM i cała reszta – to algorytmy oparte na deep learningu, które uczą maszynę pracy z językiem w sposób bardzo zbliżony do ludzkiego. Dla biznesu przekład jest prosty: chatboty, automatyczna analiza dokumentów, generowanie treści, wsparcie działów prawnych, sprzedaży, HR i setki niszowych zastosowań.

Pamiętam spotkanie w jednej firmie produkcyjnej: „Marta, ale my nie jesteśmy bankiem ani software housem, po co nam LLM?”. Tydzień później ten sam zarząd oglądał jak model opisuje odchylenia jakościowe z raportów i podpowiada priorytety działań na hali. Język naturalny okazał się wygodniejszy niż kolejne wykresy.

Własny LLM na danych firmowych to coś więcej niż „chatbot na dokumentach”. To komponent Twojego ekosystemu IT, który rozumie specyfikę branży, język klientów, produkty, procedury. I właśnie dlatego sposób wdrożenia – lokalnie czy w chmurze – ma tak duże znaczenie.

Lokalny model: AI pod własnym dachem

Gdy projektuję wdrożenie lokalnego modelu, zaczynam od infrastruktury. Potrzebujesz serwerów z GPU lub klastra, często opartego o Kubernetesa. Dzięki temu możesz skalować model poziomo – dokładnie tak, jak w chmurze, tylko we własnym data center. Dla niektórych organizacji to złoty środek: skalowalność, ale z pełną kontrolą nad RODO i wewnętrznymi regulacjami.

W jednym z projektów dla instytucji finansowej postawiliśmy klaster LLM właśnie na Kubernetesie w prywatnej serwerowni. Zespół bezpieczeństwa odetchnął dopiero wtedy, gdy zobaczył, że klastry produkcyjne są fizycznie rozdzielone od reszty ruchu, a model nie ma dostępu do niczego ponad to, co absolutnie konieczne.

I tu wchodzi kolejna ważna zasada: minimalne uprawnienia. Niezależnie, czy używasz Ollama, czy innego runtime’u dla LLM, model dostaje dostęp tylko do konkretnych baz danych, folderów czy API. Zanim jakiekolwiek dane trafią do modelu, przechodzą oczyszczenie – usuwamy dane osobowe, identyfikatory, wszystko, co nie jest niezbędne.

Lokale wdrożenie ma jeszcze jedną dużą przewagę: przewidywalność kosztów. Inwestujesz w sprzęt, konfigurację, utrzymanie, ale nie zaskakują Cię nagle nowe limity API albo podniesione ceny za tokeny. Przy dużej skali użycia różnica potrafi być ogromna.

⚡ PRO TIP: jeśli myślisz o lokalnym LLM, zaplanuj od razu środowiska testowe i bezpieczny sandbox. Łatwiej wyłapać błędy i ryzyka w zamkniętej piaskownicy niż gasić pożar na produkcji.

Czy własny model LLM na danych firmowych jest bezpieczny?

Bezpieczeństwo to temat, przy którym zwykle zespół prawny i IT siadają najbliżej ekranu. Przy lokalnym LLM mogę powiedzieć wprost: technicznie jesteś w stanie osiągnąć bardzo wysoki poziom ochrony danych – często wyższy niż w klasycznych systemach biznesowych.

Lokalny model działa wewnątrz Twojej infrastruktury, integruje się z istniejącymi mechanizmami: szyfrowaniem, systemami IAM, SIEM, DLP. Całe przetwarzanie odbywa się w Twojej sieci – w środowiskach air‑gapped dosłownie nie ma fizycznej drogi, żeby dane „wyszły” na zewnątrz.

W jednym z projektów dla firmy medycznej bezpieczeństwo było tak wyśrubowane, że każdą nową integrację z LLM analizował osobno oficer bezpieczeństwa informacji. Dopiero gdy zobaczył, że model działa na odseparowanym segmencie sieci, a logi i uprawnienia spina ich istniejący SOC, dostałam zielone światło.

Dodatkowo:

  • sam model (weights) to plik zapisany na Twoim dysku – „zamrożony”, nikt z zewnątrz go nie zmodyfikuje;
  • możesz dostosować polityki dostępu do danych trenowania i inferencji zgodnie z ISO/IEC 27001, RODO/GDPR, CCPA;
  • systemy DLP są w stanie automatycznie blokować przesyłanie danych osobowych czy finansowych do modelu – zarówno z aplikacji, jak i z przeglądarki pracownika.

⚠ UWAGA: poziom bezpieczeństwa nie zależy tylko od samego modelu. Krytyczna jest konfiguracja: segmentacja sieci, zarządzanie kluczami, rotacja uprawnień, monitoring. Sam fakt „on‑prem” niczego jeszcze nie gwarantuje, jeśli reszta jest zaniedbana.

Z perspektywy biznesu dochodzi jeszcze aspekt niezależności. Nie budzisz się pewnego dnia z informacją, że Twój dostawca chmurowy zmienił warunki, podniósł ceny albo przenosi region danych. Własny LLM to też bezpieczeństwo operacyjne.

Custom GPT – co naprawdę dzieje się z danymi?

Custom GPT to inna filozofia: zamiast składać wszystko własnymi rękami, korzystasz z gotowego, bardzo mocnego modelu w chmurze, który personalizujesz instrukcjami, plikami, integracjami. Dla wielu firm to idealny start – niskie koszty wejścia, bardzo krótki czas od pomysłu do działającego prototypu.

Pamiętam klienta z sektora e‑commerce, który przyszedł z założeniem: „najpierw sprawdźmy, czy w ogóle wykorzystamy AI na poważnie”. Zbudowałam im Custom GPT do obsługi zapytań klientów na bazie publicznych danych o produktach, bez żadnych wrażliwych informacji. Po miesiącu mieli twarde liczby: o ile spadła liczba ticketów, jak skrócił się czas odpowiedzi. To wystarczyło, żeby podjąć decyzję, czy iść dalej w kierunku czegoś bardziej zaawansowanego.

Kluczowy temat przy Custom GPT to oczywiście dane. W standardowych ustawieniach komunikacja jest szyfrowana, a w ofertach enterprise – jak ChatGPT Enterprise – dane wejściowe nie są używane do trenowania modeli. Tu różnica względem open‑source naprawdę się zmniejszyła w ostatnich latach. Mimo wszystko w chmurze zawsze zakładam jedno: wszystko, co tam wyślę, musi przejść przez filtr „czy mogę to bezpiecznie pokazać zewnętrznemu dostawcy?”.

Dlatego:

  • konfiguruję polityki, które precyzyjnie określają, jakie dane mogą trafić do Custom GPT – tylko informacje niepoufne lub zanonimizowane;
  • spinam dostęp z SSO, żeby mieć centralne zarządzanie użytkownikami;
  • włączam logowanie i monitoring aktywności – kto, kiedy, z jakiej aplikacji korzystał z modelu;
  • w projektach z pracownikami na froncie często dodaję DLP, które blokuje np. wklejanie numerów PESEL czy danych kart płatniczych do okna czatu.

⚡ PRO TIP: przy Custom GPT przyjmij zasadę „minimum danych – maksimum efektu”. Zaskakująco wiele procesów da się zdigitalizować, używając danych technicznych, szablonów, schematów – bez wrzucania surowych, wrażliwych dokumentów.

Gdzie Custom GPT niesie dodatkowe ryzyka

W modelach chmurowych pojawia się jeszcze inny typ ryzyka: podatność na manipulacje i ataki prompt injection czy jailbreak. Innymi słowy – ktoś próbuje „namówić” model, żeby złamał swoje własne reguły.

Co ciekawe, badania pokazują, że modele z włączonym rozumowaniem krok po kroku (tzw. chain‑of‑thought) są nawet o około 15% mniej podatne na tego typu ataki. Po prostu drugi raz analizują kontekst, zamiast reagować na pierwszą lepszą instrukcję w treści.

Zanim wdrożę model – czy to w chmurze, czy lokalnie – przepuszczam go przez testy bezpieczeństwa, a nie polegam wyłącznie na deklaracjach producenta. Istnieją benchmarki takie jak Backbone Breaker, które pozwalają ocenić podatność modelu na konkretne klasy ataków. Lepiej dowiedzieć się w bezpiecznym labie, że model ma słaby punkt, niż w sytuacji, gdy ktoś go wykorzysta na produkcji.

Kiedy stawiam na własny model LLM

Własny, self‑hosted LLM rekomenduję, gdy:

  • firma operuje na bardzo wrażliwych danych (finanse, medycyna, sektor publiczny, krytyczna infrastruktura),
  • funkcjonuje w środowisku air‑gapped lub z silnymi ograniczeniami prawnymi co do lokalizacji i przepływu danych,
  • długoterminowo chce budować na AI strategiczną przewagę i mocno ją spinać z wewnętrznymi systemami.

W jednym z projektów dla firmy energetycznej AI nie mogła mieć żadnego połączenia z internetem – nawet pośredniego. Model obsługiwał dokumentację techniczną, procedury bezpieczeństwa, opisy awarii. W takiej sytuacji Custom GPT, choć kuszący prostotą, po prostu odpadał. Lokalny LLM na serwerach w strefie o najwyższych zabezpieczeniach był jedyną rozsądną opcją.

Zyskujesz wtedy:

  • pełną kontrolę nad tym, gdzie fizycznie są dane,
  • stabilne, przewidywalne koszty – inwestycja w sprzęt zamiast rosnących rachunków za API,
  • brak uzależnienia od polityk i roadmapy zewnętrznych dostawców.

Ceną jest dłuższy czas wdrożenia, większa złożoność projektu i konieczność posiadania zespołu, który takie środowisko utrzyma.

Kiedy zaczynam od Custom GPT

Custom GPT jest świetnym wyborem, kiedy:

  • potrzebujesz szybko zbudować pilotaż i zobaczyć realne efekty,
  • dane, z którymi pracuje model, nie są krytyczne (FAQ, materiały marketingowe, publiczne specyfikacje, opisy produktów),
  • nie masz jeszcze infrastruktury GPU ani kompetencji do utrzymania własnego LLM.

W jednym ze startupów technologicznych zaczęliśmy właśnie od Custom GPT, który pomagał zespołowi sprzedaży przygotowywać oferty i odpowiedzi na standardowe pytania klientów. Po kilku miesiącach, gdy firma rosła, naturalnym kolejnym krokiem było zbudowanie lokalnego modelu do bardziej wrażliwych zadań: analizy umów, wewnętrznych raportów, danych z CRM.

Custom GPT traktuję wtedy jako „laboratorium na żywo” – miejsce, gdzie testujemy use case’y, szlifujemy prompty, uczymy się, jak zespół rzeczywiście pracuje z AI. Dopiero na tej bazie projektuję docelowy, często lokalny ekosystem.

Własny LLM vs Custom GPT – porównanie w pigułce

Poniższa tabela dobrze oddaje podstawowe różnice, z którymi pracuję na etapie decyzji architektonicznej:

Cecha Własny model LLM (self-hosted, on-premise) Custom GPT
Bezpieczeństwo danych Pełna kontrola, brak zewnętrznej transmisji danych Przetwarzanie w chmurze, ryzyko transmisji
Koszty wdrożenia Wysokie inwestycje w hardware i IT Niski koszt początkowy, subskrypcja
Czas wdrożenia Długi, wymaga przygotowania infrastruktury Szybkie wdrożenie przez API
Skalowalność Zależna od infrastruktury firmowej Skalowalność w chmurze
Zgodność z normami (np. ISO/IEC 27001) Możliwość pełnej adaptacji i kontroli Standardy zależne od dostawcy

Decyzja rzadko jest zero‑jedynkowa. Coraz częściej kończymy z architekturą hybrydową: lokalny LLM do danych wrażliwych i krytycznych procesów wewnętrznych, a Custom GPT do wsparcia mniej wrażliwych, zewnętrznych zadań, gdzie liczy się szybkość i wygoda.

Jak domykam temat bezpieczeństwa w projektach AI

Niezależnie, czy wdrażam własny model, czy Custom GPT, zawsze buduję wokół AI spójny system bezpieczeństwa. Sam model to tylko jeden z klocków.

Na jednym z projektów w korporacji liczącej kilkanaście tysięcy osób pierwsze spotkanie bezpieczeństwa trwało dłużej niż trzy kolejne sprinty razem wzięte. Dopiero kiedy rozrysowaliśmy wspólnie cały przepływ danych – od użytkownika, przez aplikację, po model i logi – napięcie zaczęło schodzić z sali.

Typowe elementy takiej układanki to:

  • ścisła kontrola dostępu – model widzi tylko to, co powinien, a użytkownicy są autoryzowani centralnie (SSO, role, uprawnienia),
  • audyt logów – zarówno użycia modelu, jak i zmian konfiguracji; integracja z istniejącym SIEM,
  • detekcja anomalii – systemy, które sygnalizują nietypowe zachowania, np. nagły wzrost liczby zapytań o konkretny typ danych,
  • DLP – blokowanie wycieków na poziomie treści, również w interfejsach typu chat.

Dla lokalnych LLM łatwo to spiąć z istniejącymi procesami bezpieczeństwa. Przy Custom GPT dobieram zestaw mechanizmów tak, by jak najwięcej kontroli mieć po swojej stronie, mimo że sam model jest poza firmową infrastrukturą.

Open‑source vs modele komercyjne – kto jest bezpieczniejszy?

Często słyszę: „Modele open‑source są bardziej ryzykowne, bo są… otwarte”. To tylko część prawdy.

Rzeczywiście, duzi dostawcy komercyjni mają rozbudowane zespoły ds. bezpieczeństwa, własne standardy, audyty, bug bounty. Takie środowiska są zwykle bardzo dobrze utwardzone. Do tego oferty enterprise (np. ChatGPT Enterprise) jasno deklarują, że dane klientów nie są używane do trenowania modeli, a cała komunikacja jest szyfrowana.

Z drugiej strony, świat open‑source zrobił w ostatnich latach ogromny skok. Modele open‑weight można audytować, testować bezpieczeństwo, wdrażać dokładnie w takiej architekturze, jakiej potrzebujesz. Co ważne – sam rozmiar modelu nie przesądza o bezpieczeństwie. Dobrze wyszkolony średni model open‑source potrafi być bardziej odporny na konkretne klasy ataków niż dużo większy model komercyjny, jeśli ma lepsze zabezpieczenia i lepsze dane treningowe.

Kluczowa różnica nie leży już tyle w samych modelach, co w tym, kto i jak je wdraża. Ten sam Llama czy Mistral może być dramatycznie niebezpieczny w źle skonfigurowanym środowisku, a bardzo bezpieczny w dobrze zaprojektowanej infrastrukturze z DLP, segmentacją sieci, testami typu Backbone Breaker.

Jak przygotowuję organizację do wyboru ścieżki

Zanim firma zdecyduje: „robimy własny LLM” albo „idziemy w Custom GPT”, przeprowadzam z zespołami prostą, ale konkretną analizę:

  • jakimi danymi będzie karmić model – tylko publicznymi, mieszanymi, czy wysoko wrażliwymi,
  • jak wygląda obecna infrastruktura – czy są serwery GPU, czy jest gotowość na klaster Kubernetes pod LLM,
  • jakie mamy kompetencje IT/DevOps/Data – kto utrzyma to w ruchu,
  • jakie regulacje nas dotyczą i gdzie mamy największe ryzyka prawne.

W jednej z firm przemysłowych wyszło nam, że dla realnych use case’ów wystarczy na start Custom GPT na danych technicznych, a dopiero później sens ma myślenie o pełnym, lokalnym modelu do głębszej analizy danych produkcyjnych. W banku, z którym pracowałam, wynik był odwrotny: żadnej chmury na wrażliwych danych – zaczynamy od własnego, lokalnego modelu.

Coraz częściej kończy się to strategią dwutorową: szybkie wdrożenia w chmurze dla niskiego ryzyka + plan budowy lokalnego LLM tam, gdzie w grę wchodzą dane kluczowe dla biznesu i regulacji.

Najczęstsze pytania, które słyszę od klientów

Czy lokalny LLM jest bezpieczniejszy od chmurowego typu Custom GPT?

Jeśli jest dobrze zaprojektowany – tak, daje większą kontrolę nad danymi i prywatnością, bo minimalizuje ryzyko ich wycieku na zewnątrz. To Ty decydujesz, gdzie fizycznie są dane, jak wygląda sieć, jakie są uprawnienia, jakie działają systemy DLP i monitoringu.

Kiedy naprawdę opłaca się wdrożyć własny model LLM?

Sięgam po tę opcję, gdy pracujemy na danych o wysokim stopniu poufności, działamy w branży silnie regulowanej albo chcemy głęboko zintegrować AI z wewnętrznymi systemami – także w środowiskach air‑gapped. Wtedy inwestycja w infrastrukturę i kompetencje ma sens, bo bezpieczeństwo i niezależność są kluczowe.

Kiedy lepiej wejść w Custom GPT?

Zaczynam od Custom GPT, gdy firma chce szybko sprawdzić realne korzyści z AI, dane są mało wrażliwe albo odpowiednio zanonimizowane, a budżet i czas nie pozwalają od razu stawiać własnej serwerowni pod LLM. To świetny sposób, by przetestować procesy, nauczyć zespół pracy z AI i dopiero potem zdecydować, czy i gdzie budować własny model lokalny.

Jeśli miałabym to wszystko zamknąć w jednym zdaniu: własny LLM wybieram wtedy, gdy bezpieczeństwo i pełna kontrola nad danymi są nienegocjowalne, a Custom GPT – gdy celem jest szybki, bezpiecznie ograniczony start z AI i przetestowanie, jak bardzo ta technologia może realnie odciążyć Twój biznes.