Využijte svá data

a odpovědi máte hned

Většina zakázek je klasický software: interní systémy, zpracování dat, automatizace procesů a napojení na to, co už ve firmě běží. AI přidávám tam, kde má co dělat, a řeknu, když ji zadání nepotřebuje.

Programování se posouvá od strojového kódu přes vyšší programovací jazyky až k zadávání v přirozené řeči. AI ve své práci využívám a beru to jako další krok stejného vývoje. Rozdíl je v tom, že mám profesionální znalosti programovacích jazyků, zásad tvorby kvalitního softwaru i pokročilé znalosti počítačových sítí a příbuzné infrastruktury. AI mi práci zrychluje, ne zjednodušuje. Každý řádek kódu, který ode mě odejde, jsem prošel a stojím si za ním.

Ano, obvykle je to podstata zadání. Běžně integruji ERP, účetní a skladové systémy, SharePoint a DMS, Active Directory a SSO i API třetích stran. Pokud API neexistuje, navrhnu bezpečný způsob, jak data dostat ven, aniž bychom zasahovali do systému, který Vám funguje.

Aplikace i databáze mohou běžet ve Vašem cloudovém tenantu nebo on-premise, takže dokumenty i provozní data zůstávají u Vás. Když je součástí řešení jazykový model, volám ho přes komerční API (OpenAI, Anthropic, Google) v režimu, kde poskytovatel obsah nepoužívá k trénování a neukládá ho nad rámec zpracování dotazu, s EU regiony a smlouvou o zpracování osobních údajů. Pokud data nesmí opustit Váš perimetr, můžeme se pobavit o hostingu vlastního modelu.

Ze senzorů, PLC a strojů, případně z databází systémů, které už používáte. Data sbírám a normalizuji na jedno místo, odkud se plní vizualizace, historie i trendy. Kde měření úplně chybí, doplníme čidla jen tam, kde bez nich přehled nedá smysl.

Odpovědi jsou vázané na konkrétní pasáže ve Vašich dokumentech a u každé je vidět zdroj, takže si ji člověk ověří na dvě kliknutí. Když podklad neexistuje, asistent to řekne místo vymýšlení. Před nasazením projdeme sadu reálných dotazů z Vaší firmy a vyhodnotíme úspěšnost čísly, ne dojmem.

Ve většině případů volám komerční API od OpenAI, Anthropic nebo Google. Je to nejrychlejší i nejlevnější cesta a pro většinu firem dostačuje. Když to zadání vyžaduje, umím hostovat open-source model, například Llamu, na Vaší nebo dedikované infrastruktuře, a postavit i vlastní ML model nebo neuronovou síť. Výchozí volba to není: vlastní model znamená data k natrénování, výkon na provoz a někoho, kdo ho udrží aktuální. Jestli se to u Vás vyplatí, řeknu dopředu.

U interních systémů je to většinou jen hosting a databáze. U AI řešení k tomu přibude spotřeba modelu podle počtu a velikosti dotazů. Konkrétní odhad pro Váš objem dostanete jako součást auditu, tedy ještě než se cokoliv postaví. V provozu náklady sleduji a reportuji, aby nerostly bez povšimnutí.

Vám. Zdrojové kódy, dokumentace, přístupy k infrastruktuře i zpracovaná znalostní báze jsou po dokončení předány Vám. Nepracuji s vendor lock-inem, projekt může kdykoliv převzít Váš interní tým nebo jiný dodavatel. Řešení navrhuji tak, aby šel vyměnit i samotný model, protože ten dnes nejlepší jím za rok nebude.

NDA podepisuji standardně, respektuji interní bezpečnostní politiky a zpracování osobních údajů řeším v souladu s GDPR, u AI včetně smlouvy o zpracování s poskytovatelem modelu. S Vaším IT ladím nasazení, přístupy i pravidla provozu a k bezpečnostnímu přezkumu dodám podklady, které od dodavatele potřebujete.

Řeknu Vám to. Přesně proto začínáme auditem a ne vývojem. Někdy je levnější a rychlejší upravit proces nebo dokoupit funkci do systému, který už máte. Dodat řešení, které za půl roku nikdo nepoužívá, je horší vizitka než ztracená zakázka.

Audit trvá řádově dny. První pilot v ostrém provozu obvykle čtyři až osm týdnů od podpisu, podle toho, v jakém stavu jsou Vaše data.