--- title: "AI ieviešanas šķēršļi, kas liek uzņēmumiem vilcināties ar AI ieviešanu" description: "AI ieviešanas šķēršļi joprojām ir būtisks izaicinājums organizācijām, kas apstrādā sensitīvus datus vai darbojas regulētā vidē. Lai gan uzņēmumi atzīst mākslīgā intelekta potenciālu, daudzi atliek ieviešanu, jo viņiem trūkst pietiekamas kontroles pār datu glabāšanu, piekļuvi, atbilstību un pamatā esošo AI infrastruktūru. Šajā rakstā aplūkots, kāpēc ārējie AI risinājumi bieži vien neatbilst […]" featured_image: "https://tilde.ai/wp-content/uploads/2026/05/3_vz_lt_blogam-3.png" url: "https://tilde.ai/lv/blog/ai-adoption-barriers/" date_modified: "2026-07-16T15:56:46+02:00" --- Sākums - AI ieviešanas šķēršļi, kas liek uzņēmumiem vilcināties ar AI ieviešanu AI ieviešanas šķēršļi, kas liek uzņēmumiem vilcināties ar AI ieviešanu 17 maijs, 2026 --- AI ieviešanas šķēršļi joprojām ir būtisks izaicinājums organizācijām, kas apstrādā sensitīvus datus vai darbojas regulētā vidē. Lai gan uzņēmumi atzīst mākslīgā intelekta potenciālu, daudzi atliek ieviešanu, jo viņiem trūkst pietiekamas kontroles pār datu glabāšanu, piekļuvi, atbilstību un pamatā esošo AI infrastruktūru.   Šajā rakstā aplūkots, kāpēc ārējie AI risinājumi bieži vien neatbilst uzņēmuma prasībām un kā [iekšēji izvietota, pielāgojama AI](/translate/enterprise-machine-translation/) var nodrošināt lielāku drošību, elastību un darbības kontroli. # #Kāpēc datu drošība ir būtisks šķērslis mākslīgā intelekta ieviešanai “Var šķist, ka tirgū ir daudz mākslīgā intelekta risinājumu – atliek vien izvēlēties un sākt lietot. Tomēr funkcionalitāte nav pats svarīgākais jautājums uzņēmumiem. Daudzi no šiem risinājumiem ir būvēti kā slānis virs citiem modeļiem, kas darbojas un glabā datus ārpus organizācijas.   Tas nozīmē, ka organizācija būtībā ārpakalpojumā nodod daļu savu datu apstrādes – bieži vien bez pilnīgas kontroles pār to, kur šie dati nonāk un kā tiek izmantoti. Tieši tāpēc daudzi uzņēmumi apzināti kavējās ar mākslīgā intelekta ieviešanu; pat ja saprata tā vērtību – vienkārši trūka iespēju to pilnībā kontrolēt,” komentē valodu tehnoloģiju uzņēmuma Tilde IT vadītāja Renāte Špukiene.   Šo situāciju apstiprina arī BTA Insurance valdes loceklis Gedimins Radavičs: “Mēs jau sen atzinām mākslīgā intelekta potenciālu, taču praksē viss nonāk līdz ļoti konkrētiem jautājumiem – kur dati tiek glabāti, kam ir piekļuve tiem un kā tiek nodrošināta atbilstība. Strādājot ar klientu informāciju, nevar atļauties izmantot risinājumus, kurus pilnībā nekontrolē. Ilgu laiku situācija bija vienkārša: mēs redzējām vērtību, bet nevarējām to ieviest, jo nebija tehnoloģiskā pamata, kas atbilstu mūsu drošības prasībām,” viņš saka. # #Riski var rasties arī nākotnē ASV politikas dēļ Špukiene piebilst, ka drošība ir tikai viens no MI ieviešanas šķēršļiem, savukārt otrs ir atkarība no ārējiem faktoriem:   “Viens jautājums ir par to, kur nonāk dati, bet otrs – ja mēs pārvaldām savu organizāciju, izmantojot MI risinājumus, kas veidoti, piemēram, uz ASV lielo valodu modeļiem, mēs esam atkarīgi no ASV lēmumiem. Piemēram, ja ASV prezidents nolemtu visu Eiropu atslēgt no ASV MI, visi mūsu rīki pārstās darboties. Ja tie ir sistemātiski ieviesti biznesā, bizness pārstāj darboties, jo MI aģenti Eiropā vairs nedarbojas.   Ir bijuši šādi piemēri; atcerēsimies Ķīnas gadījumu: Kad ASV aizliedza izmantot Google un Apple lietotņu veikalus Ķīnas telefonos, lietotāji tika atstāti bez visām būtiskajām lietotnēm, un cilvēki Lietuvā nevarēja lejupielādēt, piemēram, Lietuvā strādājošas bankas lietotni. Politiskie lēmumi ASV ietekmēja mūs šeit Lietuvā, jo mēs izmantojām ārējo aprīkojumu. Tieši tas pats var notikt ar MI,” saka Renata Špukiene. # #Kā iekšēji izvietots MI uzlabo datu kontroli Pēc Špukienes teiktā, šie MI ieviešanas šķēršļi vairs nav strupceļš — organizācijām vairs nav jāizvēlas starp drošību un mākslīgā intelekta izmantošanu.   “Mūsdienu tehnoloģija ļauj iegūt abus. Galvenā atšķirība rodas, kad lielais valodas modelis, uz kura balstīts MI rīks, darbojas organizācijas iekšienē – vai nu uz tās serveriem, vai [uzticamā Eiropas infrastruktūrā](/tildeopen-llm/). Šajā gadījumā dati nekad neatstāj organizāciju – tie paliek tur, kur organizācija saglabā kontroli.”   Tas fundamentāli maina visu situāciju: Mākslīgais intelekts pārstāj būt ārējs rīks un kļūst par neatņemamu sistēmas daļu, ko var integrēt tāpat kā jebkuru citu IT sistēmu. Turklāt tas risina arī kvalitātes jautājumu. Modeli var pielāgot konkrētam biznesam, tā terminoloģijai, valodai un unikālajām īpašībām. Tas ir īpaši svarīgi mazākiem tirgiem, kur globālie modeļi bieži vien nav pietiekami precīzi,” viņa skaidro. # #No adaptācijas līdz radīšanai Špukienes ieskatā bizness šobrīd ieiet jaunā mākslīgā intelekta fāzē. “Līdz šim vairums risinājumu fokusējās uz lietojumu – kā izmantot jau esošos rīkus. Taču šobrīd mēs runājam par citu līmeni – tādu, kurā organizācijas vēlas iegūt tehnoloģisku pamatu, uz kura būvēt savus risinājumus.   Tas nozīmē ne tikai lielāku kontroli, bet arī palielinātu elastību. Organizācija pati var izlemt, kā integrēt MI, kādus procesus automatizēt un kā tālāk attīstīt risinājumu. Laika gaitā tas kļūst ne tikai par efektivitātes, bet arī par konkurences priekšrocību,” viņa stāsta.   Tilde IT vadītājas ieskatā tieši šī pārbīde noteiks, kā MI tiks izmantots tuvākajos gados: “Pašam sava tehnoloģiskā infrastruktūra šodien nozīmē ne tikai drošību, bet arī iespēju augt. Uzņēmumi, kas to apzināsies ātrāk, varēs izmantot MI gan procesu optimizēšanai, gan arī jaunas vērtības radīšanai saviem klientiem.” # #Kā uzņēmumi var pārvarēt mākslīgā intelekta ieviešanas šķēršļus? Uzņēmumi var samazināt mākslīgā intelekta ieviešanas šķēršļus, izvēloties risinājumus, kas nodrošina skaidru kontroli pār datu glabāšanu, piekļuvi un izvietošanu. Modeļi, kas tiek mitināti organizācijas pašu infrastruktūrā vai uzticamās Eiropas mākoņvidēs, var palīdzēt samazināt atkarību no ārējiem pakalpojumu sniedzējiem un atbalstīt stingrākas pārvaldības prasības.   Tikpat svarīga ir pielāgošana. Mākslīgā intelekta sistēmas, kas pielāgotas organizācijas terminoloģijai, iekšējām zināšanām un darbības procesiem, visticamāk, sniegs uzticamus rezultātus nekā vispārīgi rīki, kas ieviesti bez pietiekamas integrācijas vai uzraudzības.   Veiksmīga uzņēmuma mākslīgā intelekta ieviešana tāpēc ir atkarīga ne tikai no paša modeļa, bet arī no drošas infrastruktūras, definētas datu pārvaldības un nepārtrauktas kontroles pār to, kā risinājums tiek izstrādāts un izmantots. --- # # #Vēlies ieviest mākslīgo intelektu savā organizācijā? Sazinies ar mums jau šodien un uzzini, kā mūsu risinājumi var uzlabot tavu darba plūsmu [Sazinies ar mums](/contact-us/) --- Jaunumi Tilde AI Palīgs biznesa izlūkošanai ResEvo Tilde mašīntulkošana palīdz Andele Mandele sasniegt vairāk pircēju Baltijā Mākslīgā intelekta ieviešanas barjeras, kas liek uzņēmumiem vilcināties ieviest MI Vai MI laikmets “apēdīs” valodas ar mazu runātāju skaitu?