Build vs Buy vs Configure
90% корпоративних AI-кейсів вирішуються конфігурацією готового інструмента або buy SaaS-копілота. Будувати власну модель з нуля — рідкісне виправдане рішення. Цей модуль дає вам chcecklist прийняття рішення + reality check для типового pitch'у "ми побудуємо власний LLM".
Що ви опануєте
- Три підходи: Buy, Configure, Build — з реальними trade-offs
- Коли дійсно виправдано build з нуля
- Evaluation scorecard для будь-якого вендора
- Total Cost of Ownership — про що не пише vendor pitch
Концепція 1: Buy (SaaS AI)
Купуйте готовий SaaS AI-копілот там, де задача стандартна: Microsoft Copilot для M365-користувачів, GitHub Copilot для розробників, Salesforce Einstein для sales.
Плюси:
- Найшвидший time-to-value (тижні, не місяці).
- Найменший engineering-overhead.
- Vendor підтримує модель, безпеку, оновлення.
Мінуси:
- Найвищий vendor lock-in.
- Обмежена кастомізація.
- Ваші дані залежать від vendor data-policy.
Підходить для: customer support, документи, презентації, аналітика, comms.
Концепція 2: Configure (платформа + low-code)
Налаштовуйте готову платформу з вашими даними та промптами. Приклади: Azure AI Foundry, Copilot Studio, Glean Custom AI, ServiceNow Now Assist.
Це домінантний enterprise-патерн для внутрішніх кейсів на власних даних:
- Внутрішні чат-боти на власних документах (RAG поверх SharePoint, Confluence).
- Інтеграції через MCP (Model Context Protocol) з вашими API.
- Кастомні agents на готових моделях з вашими instructions.
Плюси: Збалансований ризик. Швидкість configure ≈ buy. Кастомізація майже як build.
Мінуси: Залежність від платформи. Експертиза потрібна (Azure AI Foundry — це окрема компетенція).
Концепція 3: Build (fine-tuning, кастомні моделі)
Найвища вартість. Резервується тільки для:
- Конкурентна диференціація на унікальних даних (financial services з historical trading data, healthcare з clinical datasets).
- Сильна in-house ML-команда (8+ ML engineers + MLOps).
- Бюджет >$2M/рік на ML-інфраструктуру, навчання, retention.
"Ми побудуємо власний LLM." У 9 з 10 випадків це помилка. Перевірте: чи ваші дані дають реальну конкурентну перевагу? Чи у вас є ML-команда, що утримається? Чи готовий CFO підписати $2M/рік без видимого ROI у Y1?
Коли build має сенс:
- Регульована галузь, де моделі повинні бути explainable з контролем data lineage.
- Унікальні мови або domain-vocabulary, що не покриті generic LLMs.
- Strategic IP, де leak до vendor — критичний бізнес-ризик.
Концепція 4: Evaluation scorecard
Незалежно від обраного підходу, п'ять обов'язкових критеріїв оцінки:
| Критерій | Що перевіряти |
|---|---|
| Локація даних | Регіон зберігання, transit, processing. EU для GDPR-organisations |
| Retention | Скільки зберігаються дані. Чи використовуються для тренування? |
| Tenant isolation | Чи ізольовані ваші дані від інших клієнтів вендора |
| Compliance | SOC 2 Type II, ISO 27001, sectorspecific (HIPAA, PCI) |
| Audit logs | Доступність логів, період зберігання, integration з SIEM |
Без цих 5 пунктів — не затверджуйте інструмент для production з sensitive data.
Концепція 5: Total Cost of Ownership
Vendor pitch покриває лише ліцензії. Реальний TCO має 5 категорій:
| Категорія | Типовий % бюджету |
|---|---|
| Ліцензії | 30–40% |
| Інтеграція (engineering, APIs) | 20–25% |
| Навчання та change management | 15–20% |
| Governance (vendor reviews, policy, audits) | 10–15% |
| Incident response overhead | 5–10% |
Сказати CFO лише про ліцензії, потім просити збільшення бюджету через 6 місяців. Це руйнує довіру і обмежує ваші можливості розширення на роки.
Чекліст для рішення Build vs Buy vs Configure
- Use case стандартний для галузі? → Buy
- Use case унікальний, але дані готові? → Configure
- Use case унікальний + дані унікальні + є ML-команда + $2M/рік? → Build (можливо)
- Для Buy: перевірте 5 evaluation-критеріїв
- Для Configure: оцініть platform lock-in (Azure vs AWS vs Google)
- Для Build: підготуйте 3-річний TCO з консервативними припущеннями
- Підрахуйте TCO усіх 5 категорій, не лише ліцензії
Глибше у джерелах
Підсумок
Buy — для типового. Configure — для більшості enterprise unique use cases. Build — для рідкісних стратегічних bets з ML-командою та грошима. Будь-який інший вибір — це або undersell простого, або oversell складного.
Наступний трек: Governance та ризики — як перетворити стратегію на реальні policies, що захищають бізнес.