Novinky ze světa IT a softwarových řešení

12 článků

9. října 20263 min čtení

Jsou ještě potřeba programátoři?

AI je skvělá věc. Umí neskutečné věci a změnila nejen oblast programování. Není divu, že se dnes čím dál častěji ozývá otázka, jestli ještě budeme potřebovat programátory. Odpověď je ano, ale jen pokud budeme pod slovem programátor rozumět něco jiného než dřív. Proč AI umí psát kód AI umí psát kód. Ještě aby ne. Velké jazykové modely jsou přece JAZYKOVÉ modely. Programovací jazyk je jen další jazyk, kterým je potřeba se naučit mluvit, a v tom je AI bravurní. Jak tyto modely fungují pod poklič

Číst článek

umělá inteligence
programování

Další články

zemědělství

16. září 20263 min čtení

Automatizace zemědělských procesů: jak senzory a AI mění práci na poli

Zemědělství dlouho platilo za obor, kde se technologie prosazují pomaleji než jinde. To se mění. Nedostatek pracovních sil, rostoucí ceny vstupů a čím dál nevyzpytatelnější počasí tlačí farmy k tomu, aby jednotlivé procesy, od zavlažování přes ochranu plodin až po údržbu techniky, řídily na základě dat, ne jen podle zkušenosti a odhadu. Co automatizace v zemědělství v praxi znamená Základem je síť senzorů rozmístěných po pozemku nebo přímo na technice, která měří vlhkost a teplotu půdy, teplo

Detailní pohled na ethernetové kabely připojené k panelu síťového přepínače v datovém centru.

cloud

14. září 20262 min čtení

Cloud, nebo on-premise? Jak se rozhodnout, kde poběží vaše systémy

Kde má běžet firemní systém je jedno z prvních rozhodnutí, které padne ještě před tím, než vznikne první řádek kódu. Volba je v zásadě mezi cloudem, tedy pronajatou infrastrukturou u externího poskytovatele, a on-premise řešením, kde firma provozuje vlastní servery ve vlastní síti. Obě varianty mají své opodstatnění a správná volba záleží na tom, co firma vlastně potřebuje. Co znamená cloud a co on-premise Cloud znamená, že firma si pronajímá výpočetní výkon, úložiště a další služby od poskyt

Rozhraní aplikace Maistr pro správu znalostí

case study

14. září 20262 min čtení

Jak jsme postavili MAistr: AI asistenta, který uchovává znalosti zaměstnanců

V rodinné firmě, ze které vzešel nápad na MAistr, i v řadě dalších firem se opakuje stejný problém. Klíčové znalosti mají v hlavě zkušení zaměstnanci a mistři, a když zrovna nejsou po ruce nebo firmu opustí, jejich know-how odchází s nimi. Mladší zaměstnanci se pak musí ptát kolegů, čekat, až budou mít čas, nebo si postup domýšlet sami. MAistr vznikl přesně z této zkušenosti. Co MAistr dělá MAistr je aplikace, která ukládá znalosti zaměstnanců ve formě videa, zvuku a textu a mění je v asisten

RAG

14. září 20262 min čtení

Co je RAG a proč vaše AI potřebuje přístup k firemním datům

Když firma nasadí jazykový model a zeptá se ho na něco z vlastní interní dokumentace, model si často něco vymyslí. Není to chyba modelu, jen důsledek toho, jak funguje. Model zná jen to, co viděl při trénování, a firemní směrnice, technickou dokumentaci nebo poslední verzi ceníku v tom typicky nemá. Řešením tohoto problému je přístup zvaný RAG, tedy retrieval augmented generation. Co RAG vlastně dělá RAG spojuje dvě věci, které samy o sobě fungují dobře, ale teprve dohromady dávají použitelný

Interiér datového centra s regály serverů a provozním vybavením.

umělá inteligence

14. září 20262 min čtení

Vlastní AI model na vašem zařízení

Když firma dnes řekne, že používá umělou inteligenci, obvykle to znamená, že posílá data do cizí cloudové služby a čeká na odpověď. Méně známá, ale čím dál dostupnější varianta je opačná: provozovat AI model přímo na vlastním serveru nebo zařízení, bez závislosti na cizí infrastruktuře. Co znamená hostovat AI model sám Řada dnešních AI modelů se dá stáhnout ve formě takzvaných otevřených vah a spustit na vlastním hardwaru, ať už je to firemní server, lokální počítač, nebo výkonnější zařízení

Blízký záběr na futuristického humanoidního robota s digitálním displejem obličeje, který představuje moderní technologie

umělá inteligence

14. září 20263 min čtení

Jak vlastně funguje umělá inteligence

O umělé inteligenci se dnes mluví, jako by uměla myslet. Ve skutečnosti jde o statistický model, který se na obrovském množství dat naučil, jaká odpověď nejpravděpodobněji následuje po daném vstupu. Žádné porozumění v lidském smyslu za tím není, ale výsledek bývá překvapivě užitečný. AI jako předpovídání, ne přemýšlení Jádro dnešní umělé inteligence je predikce. Model se během trénování podívá na obrovské množství textu, obrázků nebo jiných dat a učí se, jaké vzory se v nich opakují. Když pak

digitální dvojče

14. září 20264 min čtení

Co je digitální dvojče a k čemu ho reálně využijete

Digitální dvojče zní jako pojem z vědecko-fantastického filmu, ale ve výrobě, logistice a energetice je to už dnes běžný nástroj. Firmy si díky němu vyzkouší změny na virtuální kopii svého zařízení nebo procesu, aniž by riskovaly odstávku, poškozený stroj nebo zpožděnou zásilku. Co je digitální dvojče Digitální dvojče je virtuální model reálného objektu, procesu nebo systému, který se v čase mění spolu se svou fyzickou předlohou. Není to statický 3D model ani jednorázová simulace. Klíčový roz

Jak jsme ověřili zájem o nový produkt, ještě než vznikl jediný řádek produkčního kódu

case study

13. září 20264 min čtení

Jak jsme ověřili zájem o nový produkt, ještě než vznikl jediný řádek produkčního kódu

V předchozích článcích jsme psali o tom, proč validovat zákaznický zájem před vývojem a jaké nástroje se k tomu dají použít. Tenhle článek je konkrétní demonstrace: na interním pilotním projektu popisujeme celý postup, kterým jsme si u nápadu na aplikaci pro prověřování nájemců na českém trhu ověřili, jestli má smysl do ní vůbec investovat vývoj. Čísla jsou reálná, jde o data z vlastního testování. Krok 1: průzkum trhu, 31 odpovědí Než jsme cokoli navrhli, oslovili jsme přes 30 soukromých pro

product-market fit

13. září 20263 min čtení

Problem-Solution Fit vs Product-Market Fit: jak poznat, že je váš nápad připravený na vývoj

V procesu vývoje digitálního produktu nebo interního systému existují dva klíčové milníky, které se často pletou dohromady, přestože znamenají něco jiného a přicházejí v jiném pořadí: Problem-Solution Fit a Product-Market Fit. Pochopení rozdílu mezi nimi rozhoduje o tom, jestli firma investuje peníze do vývoje ve správnou chvíli, nebo o pár měsíců dřív, než by měla. Problem-Solution Fit: máte důvod stavět prototyp? Problem-Solution Fit označuje stav, kdy je prokázáno, že identifikovaný problé

MVP neznamená hotový produkt: 5 způsobů, jak ověřit zájem zákazníků bez zbytečných nákladů

mvp

13. září 20263 min čtení

MVP neznamená hotový produkt: 5 způsobů, jak ověřit zájem zákazníků bez zbytečných nákladů

Minimum Viable Product (MVP) se v praxi často zaměňuje za „zjednodušenou, ale funkční verzi produktu". Ve skutečnosti je cílem MVP především učení se: získání maximálního množství ověřených poznatků o zákaznících s minimálním úsilím. MVP není synonymem pro nekvalitní nebo nedokončený produkt. Je to záměrně omezená verze, která obsahuje jen ty funkce, které jsou nezbytné k otestování nejkritičtější hypotézy. A v řadě případů se bez jediného řádku produkčního kódu obejde úplně. Pět forem MVP, kt

Proč 43 % produktů selže na trhu a jak tomu předejít dřív, než zaplatíte za vývoj

validace produktu

11. září 20263 min čtení

Proč 43 % produktů selže na trhu a jak tomu předejít dřív, než zaplatíte za vývoj

Podle analýzy CB Insights z roku 2026 selže 43 % startupů kvůli nedostatečnému souladu produktu s trhem. Produkt sice funguje technicky, ale nikdo ho nechce v takové podobě, v jaké byl postaven. U zakázkového softwaru a interních systémů pro firmy je riziko stejné, jen se o něm méně mluví: rozpočet na vývoj je schválený, dodavatel dodá funkční aplikaji nebo AI asistenta, ale po půl roce ho nikdo nepoužívá, protože neřeší problém, který lidi ve firmě skutečně mají. Validace nápadu není totéž co

Nové články e-mailem

Aktuality ze světa IT přímo pro firmy. Jasně, stručně a srozumitelně.

Adresu používám jen pro rozesílku článků. Nikomu ji nepředávám. Odhlásit se dá jedním kliknutím.