Dirbtinis intelektas jau seniai nebėra tik eksperimentas. Jis tampa naująja verslo operacine sistema.

Nors kas mėnesį pasirodo šimtai naujų DI įrankių, galingiausias ir praktiškiausias iš jų vis dar yra – ChatGPT.

Vis dėlto 2025 metais klausimas jau nebėra „Ar turėtume naudoti ChatGPT?“

Tikrasis klausimas – „Kaip turėtume jį naudoti saugiai, efektyviai ir strategiškai savo versle?“

Pažvelkime į penkis pagrindinius būdus, kaip įmonės šiandien integruoja ChatGPT ir GPT klasės modelius – nuo paprasto pokalbių agento iki visiškai privačių DI diegimų.

1. Naudojimas per nemokamą arba mokamą versiją [chat.openai.com]

Paprasčiausias būdas pradėti - naudoti „ChatGPT“ tiesiogiai per viešąją svetainę, prisijungiant su nemokama paskyra arba „ChatGPT Plus“ prenumerata.

Tai puikus pasirinkimas asmeniniams darbams – tekstų juodraščių kūrimui, idėjų generavimui, apibendrinimams ar mokymuisi.

Vis dėlto būtina žinoti privatumo niuansus: jūsų įvesti duomenys gali būti panaudoti „OpenAI“ modelių tobulinimui, nebent programos nustatymuose išjungsite pokalbių istorijos saugojimą. Dėl to šią versiją geriausia naudoti bendroms, ne konfidencialioms užduotims.

Geriausia tinka: asmeniniam produktyvumui, mokymuisi ir saugiam išbandymui prieš žengiant prie platesnio sprendimo diegimo įmonėje.

2. „ChatGPT“ Verslui

„ChatGPT Enterprise“ atrodo ir veikia taip pat kaip vieša versija, tačiau turi esminių verslui svarbių papildymų – sustiprintą privatumą, saugumą ir administravimo funkcijas.

Jokie duomenys, kuriuos įvedate, nenaudojami modelių mokymui, o informacija yra šifruojama tiek perdavimo, tiek saugojimo metu. Paslauga paremta tvirtais SLA (Service Level Agreement) ir duomenų tvarkymo susitarimais (DPA) (Data Processing Agreement).

Be to, suteikiamos didesni naudojimo limitai, administraciniai valdymo įrankiai, analitikos įrankiai ir integracijos – pvz., vieno prisijungimo (SSO) ar domeno patvirtinimas.

Ši versija tinkama naudoti skirtinguose padaliniuose – nuo vidinės komunikacijos iki klientų aptarnavimo ar žinių valdymo – išlaikant atitiktį reikalavimams.

Geriausiai tinka: įmonėms, kurios yra pasirengusios saugiai plėsti dirbtinio intelekto naudojimą visoje organizacijoje, turėdamos aiškią valdymo ir atitikties sistemą.

3. „ChatGPT API“

Įmonėms, kurios nori integruoti „ChatGPT“ į savo sistemas, svetaines ar vidinius procesus, API yra lankščiausias pasirinkimas.

Per API galima automatizuoti darbo srautus, kurti išmanius asistentus CRM, personalo ar operacijų sistemose. Pagal numatytuosius nustatymus duomenys, siunčiami per API, nėra naudojami modelių mokymui, todėl konfidenciali informacija išlieka saugi.

Apmokestinimas vyksta pagal sunaudojimą (pagal simbolius arba „tokenus“), visiškai atskirai nuo „ChatGPT Plus“ ar „Enterprise“ prenumeratų. Šis metodas suteikia jums visišką kontrolę, galite patys nuspręsti, kaip dirbtinis intelektas turi elgtis ir kiek giliai jis integruojamas į jūsų verslo procesus.

Geriausiai tinka: verslams, kurie kuria individualius sprendimus ar procesų automatizacijas, paremtas GPT modeliais.

4. Naudojimas per „Azure OpenAI Service“

Organizacijos, veikiančios pagal griežtas duomenų valdymo ar reguliavimo taisykles, gali naudoti „OpenAI“ modelius per „Microsoft Azure OpenAI Service“. Visi duomenys lieka įmonės Azure debesijos (cloud) aplinkoje, todėl užtikrinamas atitikimas saugumo ir duomenų saugojimo vietos reikalavimams. „Microsoft“ veikia kaip duomenų tvarkytojas, o ne kaip „OpenAI“.

Šis sprendimas leidžia saugiai naudoti ChatGPT finansų, sveikatos priežiūros ir viešojo sektoriaus srityse, suteikiant galimybes individualiai diegti, tobulinti modelius ir integruoti su kitomis Azure paslaugomis, tokiomis kaip Cognitive Search ir AI Foundry.

Geriausiai tinka: griežtai reguliuojamiems sektoriams, kurie pirmenybę teikia atitikčiai ir kontrolei, o ne eksperimentavimui.

5. Atviro svorio arba savarankiškai talpinami GPTs – visiška kontrolė be apribojimų

Galiausiai, organizacijoms, siekiančioms visiškos kontrolės ir skaidrumo, atsirado nauja ir sparčiai populiarėjanti galimybė: atvirojo svorio arba savarankiškai talpinami GPT modeliai. OpenAI išleido tokius modelius kaip gpt-oss-20B ir gpt-oss-120B pagal Apache 2.0 licenciją, leidžiančią juos talpinti vietoje (on-premise), debesijos platformose, tokiose kaip Together.ai, arba tiesiogiai periferinėje (edge) infrastruktūroje.

Ką tai suteikia jums:

• Visišką skaidrumą ir nuosavybę

• Laisvę nuo tiekėjų priklausomybės

• Galimybę modelį viduje tobulinti, pertreniruoti ir audituoti

• Mažesnes ilgalaikes sąnaudas didelio masto naudojimui

Tačiau tai nėra pasirinkimas visiems.

Tam reikės infrastruktūros, patyrusių MLOps specialistų ir kantrybės priežiūrai.

Vis dėlto, didelėms įmonėms ar duomenų jautriems sektoriams savarankiškas modelių talpinimas tampa vis patrauklesniu keliu – jungiančiu visišką kontrolę su atvira inovacija.

Geriausiai tinka: organizacijoms, turinčioms techninių resursų ir siekiančioms pačioms valdyti savo DI ekosistemą.

Papildomi pastebėjimai

• Nemokamos versijos naudotojai gali išjungti pokalbių istoriją – tai sumažina, bet visiškai nepašalina rizikos, kad duomenys bus naudojami modelių mokymui.

• API ir „Azure“ abu užtikrina aukštą duomenų apsaugos lygį, tačiau „Azure OpenAI“ geriau tinka įmonėms, turinčioms GDPR, HIPAA, SOC 2 ar kitus atitikties reikalavimus.

• „Enterprise“ nėra vien tik „saugesnė“ versija – tai visavertė SaaS platforma su administraciniais įrankiais, stebėsenos ir analitikos galimybėmis.

Modelių tikslinimas ir individualizavimas 2025 metais

Nesvarbu, ar naudojate OpenAI platformą, Azure, ar atvirus modelius – dabar galite tiksliai pritaikyti modelius, tokius kaip GPT-4o, GPT-4.1 ar GPT-5, naudodami savo nuosamus duomenis.

Tačiau daugeliu atvejų tai nėra būtina.

Išmanus promptų kūrimas, individualios instrukcijos ir RAG sprendimai gali pasiekti panašių rezultatų greičiau ir pigiau.

Modelių tikslinimas per „Azure OpenAI Service“

„Azure OpenAI Service“ paslauga palaiko modelių tikslinimą, pvz., gpt-35-turbo, gpt-4o ir gpt-4o-mini.

Naudodami Azure AI Foundry portalą, galite:

1. Paruošti mokymo ir patikros duomenų rinkinius.

2. Pasinaudoti „Create Custom Model“ vedliu, kad apmokytumėte savo modelį.

3. Diegti ir naudoti tikslintą modelį savo privačioje Azure aplinkoje.

Svarbiausi aspektai:

• Modelio tikslinimui reikalingos specifinės Azure rolės ir leidimai (pvz., Cognitive Services OpenAI Contributor).

• Ne visos Azure regionų vietos palaiko tikslinimą visiems modeliams – pasitikrinkite vietinį prieinamumą.

• Modelių tikslinimas ypač naudingas užduotims, kurioms reikia specializuotų žinių arba tam tikros srities specifinio tono (finansai, teisinė sritis, sveikatos priežiūra).

Alternatyvūs pritaikymo būdai

Jeigu modelio tobulinimas nėra būtinas, galima naudoti kitas, paprastesnes strategijas:

• Prompt inžinerija – kruopščiai kuriami užklausų šablonai, kad modelis atsakytų norimu būdu.

• Personalizuoti nurodymai – apibrėžiami numatytieji elgesio ar tono principai.

• Įterpimai (embeddings) ir vektorinės duomenų bazės: naudokite atgavimo pagrindu veikiančią generaciją (RAG), kad modelis gautų papildomą kontekstą iš privačių duomenų šaltinių.

Šios technikos dažnai yra pigesnės ir lengviau prižiūrimos nei pilnas modelio tikslinimas.

Mokėjimo ir kainodaros skirtumai: Azure OpenAI paslauga

Naudojant „ChatGPT“ per „Azure“, atsiskaitymas vyksta per įprastą „Azure“ sąskaitą pagal naudojimą („pay-as-you-go“ principu).

Mokama už apdorotų „tokenų“ kiekį (įvestį ir išvestį), modelio tipą bei regioną. „Azure“ kainos paprastai šiek tiek didesnės nei tiesioginės „OpenAI“ API, nes įtraukiamos infrastruktūros, saugumo ir palaikymo išlaidos.

Taip pat galima derėtis dėl Enterprise Agreements (EA) ar ilgalaikių įsipareigojimų, suteikiančių nuolaidas didelės apimties naudotojams.

Pavyzdys: 1 mln. žodžių apdorojimas (2025 m. spalis)

Vidutiniškai 1 žodis ≈ 1,5 tokeno → 1 mln. žodžių ≈ 1,5 mln. tokenų.

Apytikslės kainos (Azure OpenAI Service, 2025 m. spalis):

• GPT-4o – 0,003 USD / 1K įvesties tokenų ir 0,009 USD / 1K išvesties tokenų.

• GPT-3.5 Turbo – 0,0015 USD / 1K įvesties ir 0,002 USD / 1K išvesties tokenų.

Apytikslės bendros išlaidos:

• GPT-4o ≈ 9,00 USD

• GPT-3.5 Turbo ≈ 2,63 USD

Kainos gali šiek tiek skirtis priklausomai nuo regiono.

„ChatGPT“ privačioje „Azure“ infrastruktūroje su RAG: privalumai ir rizikos

Privatus ChatGPT naudojimas Azure su Retrieval-Augmented Generation (RAG) užtikrina didelį saugumą, tačiau turi keletą apribojimų.

1. Tiekėjo priklausomybė (Vendor Lock-In)

Net jei modelis diegiamas jūsų „Azure“ aplinkoje, jūs vis tiek priklausote nuo OpenAI API. Bet kokie kainų, kvotų ar API pokyčiai jus tiesiogiai paveiks.

2. Ribotas pritaikymas

Negalima pilnai pertreniruoti modelio – galima tik naudoti sisteminius nurodymus ar RAG kontekstą. Modelio elgsenos, tono ar logikos pakeisti iš esmės nepavyks.

3. Duomenų saugojimo vieta ≠ Pilna duomenų kontrolė

Nors jūsų duomenys lieka Azure aplinkoje, modelio svoriai išlieka tarsi „juodoji dėžė“.

Negalite tikrinti sprendimų priėmimo proceso ar visiškai pašalinti „halucinacijų“, kas gali kelti problemų reguliuojamose srityse.

4. Didelės sąnaudos

GPT-4 klasės modelių naudojimas su RAG gali brangti eksponentiškai – ypač dėl vektorinių duomenų bazių, indeksavimo ir laikymo kaštų.

5. Priklausomybė nuo „Azure“ ekosistemos

Naudojant šį sprendimą tampate priklausomi nuo „Azure“ infrastruktūros – kompiuterijos, saugyklų, integracijų. Pereiti prie kitų debesų (AWS, GCP ar on-prem) tampa sudėtinga.

6. Ribota prieiga prie inovacijų

Negaunate prieigos prie atvirojo kodo modelių, tokių kaip Mistral, Mixtral, LLaMA 3, DeepSeek, kurie dažnai siūlo daugiau pritaikymo galimybių ir mažesnes sąnaudas.

Paslėptos „privataus“ ChatGPT Azure išlaidos

Naudoti „ChatGPT“ su RAG „Azure“ aplinkoje nereiškia visiškos kontrolės.

Trumpai tariant:

• vis dar priklausote nuo „OpenAI“ ir „Azure“ kainodaros bei API;

• negalite tikslinti modelių (fine-tune) – tik derinti elgesį per nurodymus ar RAG;

• duomenys išlieka „Azure“, bet pats modelis nėra atviras;

• išlaidos gali greitai išaugti;

• priklausomybė nuo „Azure“ infrastruktūros riboja lankstumą;

• inovacijų tempas priklauso nuo „OpenAI“ kelio, o ne nuo jūsų.

Alternatyva?

Atvirojo kodo dideli kalbos modeliai (LLM) suteikia visišką kontrolę kainoms, diegimui ir inovacijų spartai.

Apibendrinimas

Dirbtinis intelektas nepakeičia žmonių.

Jis keičia procesus.

Laimės tos įmonės, kurios nesivaikys mados, o tyliai, metodiškai ir saugiai integruos DI į kasdienę veiklą.

Taigi, prieš pirkdami „individualų DI sprendimą“, pradėkite nuo to, ką jau turite:

• Jei naudojate Microsoft 365, jūs jau turite Copilot.

• Jei naudojate Google Workspace, jūs jau turite Gemini.

• O jei norite eiti giliau, pasirinkite tinkamą ChatGPT diegimą pagal savo tikslus.

Galiausiai svarbu ne tai, ką gali DI, o tai, ką jūs pasirenkate su juo nuveikti.