Firma Vercel, znana przede wszystkim z dostarczania infrastruktury chmurowej pozwalającej programistom na wdrażanie aplikacji bez konieczności zarządzania serwerami, stała się jednym z kluczowych graczy w ekosystemie oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji. Skala działalności firmy jest imponująca: każdego dnia realizowanych jest za jej pośrednictwem 6 milionów wdrożeń, z czego połowa inicjowana jest przez autonomiczne agenty programistyczne. Przez bramkę AI firmy przepływa każdego dnia ponad bilion tokenów, co czyni ją istotnym węzłem w nowoczesnej architekturze cyfrowej.
W obliczu dynamicznych zmian w branży, podejście do sztucznej inteligencji ewoluuje. O ile ubiegły rok upłynął pod znakiem eksperymentów i tworzenia prototypów, o tyle obecny etap charakteryzuje się pragmatyzmem. Firmy przestały pytać o to, co AI potrafi w teorii, a zaczęły skupiać się na tym, jak skutecznie wdrożyć te rozwiązania w codziennej pracy. Guillermo Rauch, dyrektor generalny Vercel, wskazuje na dwa główne obszary, w których agenty AI przynoszą realną wartość: automatyzację pisania kodu oraz wsparcie procesów wewnętrznych w przedsiębiorstwach.
Wdrażanie agentów w środowisku korporacyjnym wiąże się jednak z wyzwaniami, przede wszystkim w zakresie bezpieczeństwa danych i audytowalności działań podejmowanych przez algorytmy. Aby odpowiedzieć na te potrzeby, Vercel wprowadził framework Eve, który pozwala na definiowanie instrukcji i umiejętności agentów za pomocą języka naturalnego. Uzupełnieniem tego rozwiązania jest Vercel Sandbox – bezpieczne środowisko izolowane, które pozwala agentom na wykorzystanie ich inteligencji przy jednoczesnym nałożeniu ścisłych ograniczeń dotyczących dostępu do danych i możliwości ich eksportu poza system.
Kwestia kontroli nad danymi jest kluczowa, szczególnie w kontekście narzędzi programistycznych. Istnieje realne ryzyko, że nieodpowiednio skonfigurowane środowisko IDE może wykorzystać poufny kod źródłowy firmy do trenowania zewnętrznych modeli AI. Przykładem mogą być zaawansowane biblioteki inżynieryjne, których wyciek do chmury w celu uczenia maszynowego mógłby przynieść przedsiębiorstwom ogromne straty. Dlatego też podejście modułowe, w którym firma zachowuje kontrolę nad tym, jakie informacje są udostępniane modelom, staje się standardem w profesjonalnym tworzeniu oprogramowania.
W praktyce biznesowej agenty AI zmieniają sposób, w jaki pracownicy korzystają z danych. Zamiast czekać tygodniami na przygotowanie raportów przez działy analityczne, pracownicy mogą w czasie rzeczywistym zadawać pytania dotyczące np. wzrostu sprzedaży czy priorytetyzacji zadań. To sprawia, że firmy są zmuszone do otwierania swoich silosów danych, co jest niezbędne do efektywnego działania nowoczesnych systemów AI.
Obecnie obserwujemy również zmianę w relacjach między klientami a twórcami modeli AI. Zamiast wiązać się z jednym dostawcą, firmy coraz częściej budują architekturę typu plug-and-play, łącząc różne modele – od OpenAI i Anthropic, po Gemini czy modele otwartoźródłowe, takie jak DeepSeek. Wybór konkretnego rozwiązania jest coraz częściej podyktowany optymalizacją kosztów i wydajności w warunkach produkcyjnych.
W tej nowej rzeczywistości infrastruktura staje się polem rywalizacji. Choć giganci tacy jak OpenAI wprowadzają narzędzia pozwalające na bezpośrednie publikowanie stron internetowych, co teoretycznie konkuruje z usługami hostingowymi, Rauch postrzega to jako szansę. W jego ocenie rynek zmierza w stronę modelu, w którym inteligencja modelu jest oddzielona od infrastruktury, na której działa. Vercel pozycjonuje się jako fundament tej nowej generacji oprogramowania, stawiając na otwarte protokoły i elastyczność, podobnie jak AWS zrobił to dla poprzedniej ery chmury obliczeniowej.
