Koniec ery halucynacji? Polski DataWalk rzuca wyzwanie czarnym skrzynkom AI

W sektorze technologicznym, gdzie uwaga opinii publicznej skupia się głównie na coraz potężniejszych modelach językowych, polski DataWalk buduje cichą rewolucję w fundamentach zarządzania danymi. Choć media rozpisują się o możliwościach generatywnej sztucznej inteligencji, duże organizacje — od banków po struktury wywiadowcze — zderzają się z murem: brakiem wiarygodności i słynnymi halucynacjami algorytmów. Rozwiązaniem okazują się grafy wiedzy, które stają się niezbędnym spoiwem nowoczesnych stosów technologicznych.

Przejrzystość zamiast „czarnych skrzynek”

Największą barierą w adaptacji AI w instytucjach regulowanych nie jest brak mocy obliczeniowej, lecz brak determinizmu. Jak wskazuje Paweł Wieczyński, prezes DataWalk, dla sektora bankowego sytuacja, w której model wydaje wyrok bez uzasadnienia, jest nie do zaakceptowania. Tradycyjne systemy AI często działają jak „czarne skrzynki” — generują wynik, ale nie potrafią wyjaśnić ścieżki logicznej, która do niego doprowadziła. Technologia grafowa zmienia tę dynamikę, narzucając modelom sztywne ramy danych relacyjnych. Dzięki temu każda operacja jest audytowalna, a decyzja o uznaniu transakcji za próbę prania pieniędzy może zostać prześledzona krok po kroku.

To podejście uderza w najsłabszy punkt obecnych systemów: halucynacje. Gdy model językowy (LLM) zostaje osadzony w strukturze grafu wiedzy, przestaje on „zgadywać” odpowiedzi na podstawie statystycznego prawdopodobieństwa wystąpienia słów. Zamiast tego musi odwołać się do konkretnych, połączonych ze sobą faktów. W praktyce oznacza to, że AI nie tylko widzi dane, ale rozumie kontekst i relacje między nimi — dokładnie tak, jak robi to ludzki analityk, kojarzący dany podmiot z siecią jego powiązań i transakcji.

Automatyzacja, która ratuje działy analiz

Problem, który rozwiązuje polska spółka, ma wymiar czysto ekonomiczny. Banki zatrudniające tysiące analityków zmagają się z gigantycznymi zaległościami i wakatami, których nie da się zapełnić w tempie liniowym. System DataWalk pozwala na automatyzację procesów, które do tej pory pochłaniały czas setek pracowników. Zamiast budować coraz większe zespoły, organizacje mogą postawić na agentów AI działających w oparciu o grafy. Według wizji spółki, rok 2026 ma być momentem, w którym to boty i autonomiczni agenci staną się głównymi użytkownikami platformy, drastycznie zwiększając przepustowość procesów analitycznych.

Geopolityka i suwerenność cyfrowa

Choć obecnie około 70 proc. przychodów firmy generuje sektor bankowy, na horyzoncie widać nową, potężną siłę napędową: sektor obronny i rządowy. Dynamika zmian geopolitycznych sprawiła, że Europa zaczęła intensywnie poszukiwać własnych rozwiązań technologicznych, które nie niosą ze sobą ryzyka tzw. vendor lock-in, charakterystycznego dla gigantów z USA. DataWalk gra kartą suwerenności cyfrowej — ich system może działać w środowiskach całkowicie odizolowanych od internetu, dając pełną kontrolę nad wrażliwymi informacjami wywiadowczymi.

Zainteresowanie ze strony struktur NATO oraz wzmożona aktywność w kanadyjskich i europejskich resortach siłowych sugerują, że projekty militarne mogą wkrótce zdominować strukturę przychodów spółki. Coś, co wcześniej zajmowało lata procedur, dziś, w obliczu zagrożeń zewnętrznych, jest procedowane w kilka miesięcy. To „okno czasowe” DataWalk zamierza wykorzystać do ataku na prestiżową listę Fortune 500.

Finansowa kula śnieżna i nowe standardy cenowe

Po trzech kwartałach 2025 roku firma notuje stuprocentowy wzrost przychodów rok do roku, docierając do poziomu 31,1 mln zł. Kluczem do przyszłości ma być jednak wskaźnik ARR (powtarzalny przychód roczny). Transformacja modelu biznesowego z licencji wieczystych na subskrypcyjne oraz znaczące podniesienie cen mają przynieść owoce w 2027 roku. Obecnie marża brutto na sprzedaży licencji sięga imponujących 91 proc., co pozwala spółce na budowanie modelu wzrostu opartego na tzw. efekcie kuli śnieżnej.

Strategia na najbliższe lata jest jasna: unikanie ryzykownych akwizycji i skupienie się na organicznym wzroście u gigantów takich jak Rabobank. Pokazanie konkretnych oszczędności w nadchodzących case studies ma być ostatecznym argumentem dla tych, którzy wciąż wahają się przed oddaniem kluczowych procesów w ręce algorytmów. DataWalk udowadnia, że polska myśl technologiczna może nie tylko uczestniczyć w wyścigu zbrojeń AI, ale wręcz narzucać standardy tam, gdzie liczy się bezwzględna precyzja i bezpieczeństwo danych.