Kāpēc Latvijas MVU 2026. gadā izvēlas paš-saimniekotu AI datu suverenitātes dēļ

Artūrs, pieredzējis neliela Rīgas juridiskā biroja IT vadītājs, katru rītu sāk ar kiberdrošības pārskatu.

Pēdējā laikā viņa darba dienas kļuvušas nemierīgākas: klienti pieprasīja tūlītēju tūkstošiem dokumentu analīzi, taču Datu valsts inspekcijas (DVI) jaunākās vadlīnijas skaidri norādīja uz riskiem, sūtot konfidenciālus datus uz ārvalstu mākoņserveriem, kas atrodas ārpus Eiropas Savienības jurisdikcijas.

Kad Artūrs nozares konferencē uzzināja, ka datu noplūdes vidējās izmaksas 2024. gadā sasniedza 4,88 miljonus USD [3], viņš saprata, ka tradicionālais mākoņpakalpojumu modelis viņa uzņēmumam vairs nav tikai neērts, tas ir eksistenciāli bīstams.

Viņam bija jāatrod veids, kā apvienot moderno mākslīgā intelekta jaudu ar dzelžainu konfidencialitāti, ko pieprasa Latvijas juridiskā vide.

Datu kontroles krīze un jaunas digitālās robežas

Latvijas mazie un vidējie uzņēmumi (MVU) šobrīd atrodas sarežģītā tehnoloģiskā krustcelēs: AI efektivitāte ir kļuvusi par nepieciešamu nosacījumu konkurētspējai, taču uzticēšanās publiskajiem mākoņpakalpojumiem turpina mazināties.

Saskaņā ar Cisco Systems datiem, 72% uzņēmumu visā pasaulē pauž pamatotas bažas par AI datu privātuma riskiem [2].

Latvijas kontekstā, kur 99,8% uzņēmumu ir MVU un katrs klients ir personīgi pazīstams, jebkura kļūda datu apstrādē var beigties ar tūlītēju reputācijas zaudēšanu un bankrotu. Šī digitālā krīze nav tikai tehniska, tā ir uzticības krīze, kas liek uzņēmējiem pārvērtēt savas attiecības ar tehnoloģiju milžiem.

Kā norāda European Commission, EU AI Act paredz drakoniskus sodus līdz pat 35 miljoniem EUR vai 7% no globālā apgrozījuma par nopietniem datu apstrādes pārkāpumiem [5], padarot datu suverenitāti par prioritāti numur viens.

Daudzi Latvijas uzņēmēji, īpaši tie, kas darbojas e-komercijas vai medicīnas pakalpojumu jomā, apzinās, ka mākoņpakalpojumi piedāvā tūlītēju mērogojamību, taču to necaurspīdīgā datu apstrādes struktūra bieži vien neatbilst Latvijas stingrajām digitālās drošības prasībām.

Rezultātā daudzi vadītāji kļūdaini uzskata, ka vienīgā drošā alternatīva ir pilnīga atteikšanās no mākslīgā intelekta inovācijām, tādējādi riskējot ar atpalicību no globālā tirgus.

Turpretī lokālie, paš-saimniekotie risinājumi piedāvā vidusceļu, kas nodrošina pilnu kontroli bez tehnoloģiskā progresa upurēšanas. Šī stratēģija ļauj saglabāt datus lokāli, vienlaikus izmantojot jaunākās paaudzes modeļu analītiskās spējas.

Kāpēc paš-saimniekots AI asistents kļūst par standartu

Globālais AI tirgus 2025. gadā sasniegs iespaidīgus 254,5 miljardus USD [1], un ievērojama šīs izaugsmes daļa ir tieši saistīta ar uzņēmumu vēlmi paturēt datus savā tiešā kontrolē.

Pāreja uz lokālo infrastruktūru nav tikai modes tendence, bet gan pārdomāts solis, lai nodrošinātu darbības nepārtrauktību un juridisko aizsardzību.

Paš-saimniekotas sistēmas ļauj uzņēmumiem darbināt jaudīgus modeļus uz pašu serveriem vai nomātām vietējām jaudām, nodrošinot, ka sensitīva informācija nekad nepārkāpj biroja digitālās durvis. Tas ir īpaši svarīgi Latvijas eksportētājiem, kuriem jānodrošina atbilstība gan vietējiem, gan starptautiskajiem datu aizsardzības standartiem.

Uzņēmumu datu noplūdēs 74% gadījumu ir iesaistīts cilvēka faktors [4], kas padara mākoņa AI piekļuvi par paaugstinātu riska zonu.

Jaunākās paaudzes lokālie risinājumi tagad piedāvā instalācijas procesus, kas ir kļuvuši ievērojami vienkāršāki, tādējādi mazinot vēsturisko plaisu starp mākoņa ērtībām un lokālo drošību. Šāda pieeja ir kritiska tādās nozarēs kā ražošana un loģistika, kur zema aizture un datu pieejamība ir izšķiroša ikdienas operācijām.

Izmantojot vietējos resursus, uzņēmumi var izvairīties no starptautisko tīklu sastrēgumiem un nodrošināt stabilu pakalpojumu saviem klientiem.

Analizējot šo salīdzinājumu, redzams, ka mākoņpakalpojumi joprojām uzvar sākotnējā ātruma un mazāku uzturēšanas izmaksu ziņā, kas ir pievilcīgi jaunuzņēmumiem. Tomēr drošības un juridiskās atbilstības ziņā paš-saimniekotie modeļi ir neaizstājami nobriedušiem uzņēmumiem.

Situācijās, kad nepieciešama maksimāla uzticamība, tradicionālā manuālā apstrāde kļūst pārāk lēna un dārga, lai spētu konkurēt ar automatizētiem procesiem.

Datu suverenitāte (Data Sovereignty)

ir uzņēmuma spēja pilnībā un neatkarīgi kontrolēt savu digitālo informāciju, nodrošinot, ka tās glabāšana, apstrāde un piekļuve atbilst nacionālajiem likumiem, piemēram, GDPR regulai, un organizācijas iekšējām drošības politikas prasībām.

Šī definīcija uzsver fundamentālu atšķirību starp īslaicīgu piekļuvi tehnoloģijai un tās pilnīgām īpašumtiesībām. Uzņēmumi, kas pārmērīgi paļaujas uz ārējām mākoņa API, bieži kļūst par ķīlniekiem globālo pakalpojumu sniedzēju cenu svārstībām un pēkšņām lietošanas noteikumu izmaiņām.

Turpreti paš-saimniekots AI asistents nodrošina stabilitāti un prognozējamību, kas ir kritiska Latvijas MVU ilgtermiņa plānošanai. IBM Security dati apliecina, ka savlaicīga investīcija drošā infrastruktūrā ir daudzkārt lētāka nekā datu noplūdes izraisītās sekas un soda naudas [3].

Turklāt lokālā izvietošana ļauj labāk pielāgot AI modeļus specifiskām uzņēmuma vajadzībām, neapdraudot intelektuālo īpašumu.

Trīs kritiskas kļūdas, ieviešot lokālo AI

Veiksmīga paš-saimniekotu sistēmu ieviešana nav atkarīga tikai no jaudīgas aparatūras iegādes, bet gan no pareizi izveidotiem iekšējiem procesiem un disciplīnas. Latvijas uzņēmumiem, kas izvēlas šo ceļu, ir jābūt īpaši modriem, lai neiekristu šajos raksturīgajos un bīstamajos slazdos:

• Kļūda 1: Ignorēt drošības atjauninājumus un ielāpu pārvaldību: Lokāla sistēma nav statisks iepirkums, bet gan dzīvs organisms. Bez regulāriem un savlaicīgiem drošības ielāpiem pat vismodernākais serveris kļūst par atvērtiem vārtiem jaunākajiem kiberdraudiem. Uzņēmumiem jānodrošina skaidrs grafiks sistēmas uzturēšanai.
• Kļūda 2: Ignorēt datu dublēšanas un atjaunošanas plānu: Pat visdrošākā lokālā infrastruktūra var ciest no fiziskiem bojājumiem vai neparedzētām kļūmēm. Bez pārbaudītām un regulārām rezerves kopijām visi AI projektā ieguldītie līzekļi un darba rezultāti var tikt neatgriezeniski zaudēti vienas sistēmas kļūmes dēļ.
• Kļūda 3: Piekļuves kontroles trūkums un tiesību pārvaldības haoss: Bieži vien uzņēmumi koncentrējas uz ārējiem draudiem, aizmirstot par iekšējiem riskiem. Ja katram darbiniekam ir nekontrolēta piekļuve visiem sistēmas datiem, nejaušas vai ļaunprātīgas informācijas noplūdes risks pieaug eksponenciāli. Stingra lomu sadale un piekļuves monitorings ir obligāts nosacījums.

Pareiza pieeja prasa harmonisku līdzsvaru starp tehnoloģisko jaudu un administratīvo kontroli. Tikai tā Latvijas uzņēmums var pilnībā atslēgt mākslīgā intelekta potenciālu, neapdraudot savu smagi izcīnīto reputāciju un klientu uzticību.

Tas prasa investīcijas ne tikai tehnoloģijās, bet arī darbinieku izglītošanā un kiberdrošības kultūras veidošanā.

---

Artūrs beigās izvēlējās lokālu AI vārteju un veiksmīgi integrēja to sava biroja drošajā serverī. Lai gan sākotnējā konfigurācija un darbinieku apmācība prasīja ievērojami lielāku piepūli nekā parasta abonēšanas pakalpojuma aktivizēšana, gala rezultāts sniedza nepieciešamo mieru un drošību.

Viņa birojs tagad spēj analizēt sarežģītus juridiskos dokumentus sekundēs, neuztraucoties par to, ka konfidenciālā informācija nonāks publiskā AI apmācības kopā vai tiks nozagta ārvalstu serveros.

Tomēr Artūrs drīz pamanīja, ka sistēmas uzturēšana un regulārie drošības auditi prasa viņa komandai vairāk laika nekā sākotnēji plānots, kas lika kritiski pārvērtēt resursu sadali ilgtermiņā.

Globālais AI tirgus turpinās strauji paplašināties, sasniedzot 254,5 miljardus USD [1], un MVU, kas šodien izvēlēsies investēt lokālā kontrolē un datu suverenitātē, būs vislabāk sagatavoti nākotnes regulējuma un kiberdrošības izaicinājumiem.

Datu drošības prasības kļūs tikai stingrākas, un spēja pārvaldīt mākslīgo intelektu savā teritorijā kļūs par izšķirošu faktoru ilgtermiņa izaugsmei.

References

[1] https://www.statista.com/forecasts/1474143/global-ai-market-size -- Statista Research Department dati par globālo AI tirgus prognozi līdz 2025. gadam

[2] https://www.cisco.com/c/en/us/about/trust-center/data-privacy-benchmark-study.html -- Cisco Systems pētījums par uzņēmumu bažām attiecībā uz datu privātumu un drošību

[3] https://www.ibm.com/reports/data-breach -- IBM Security ikgadējais ziņojums par datu noplūdes vidējām izmaksām 2024. gadā

[4] https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir/ -- Verizon Business ziņojums par datu noplūdes riskiem un cilvēka faktora ietekmi

[5] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai -- European Commission skaidrojums par EU AI Act un paredzētajām soda naudām par pārkāpumiem