Stručně řečeno
Reinforcement Learning (RL) je mocný způsob, jak vytvářet modely, které učení praxí. Místo pouhého přizpůsobování historickým datům optimalizuje RL rozhodnutí prostřednictvím odměny a zpětné vazby—jak z reálného provozu, tak ze simulací. Výsledek: modely, které se neustále zlepšují se neustále zlepšují, zatímco se svět mění. Představte si aplikace od rozhodování na úrovni AlphaGo až po optimalizace tržeb a zisku, strategie zásob a cenotvorby, a dokonce i signály akcií (se správnou správou).
Zesílené učení (RL) je učební přístup, kde Agent provádí akce v prostředí za účelem maximalizace odměna pravidel chování („policy“), které na základě aktuálního stavu (state) vybírají nejlepší akci.
Agent: model, který se rozhoduje.
Prostředí: svět, ve kterém model operuje (tržiště, e-shop, dodavatelský řetězec, burza).
Odměna (reward): číslo udávající, jak dobrá akce byla (např. vyšší marže, nižší skladové náklady).
Politika: strategie, která vybírá akci vzhledem ke stavu.
Vysvětlení zkratek:
RL = Zesílené učení
MDP = Markovův rozhodovací proces (matematický rámec pro RL)
MLOps = Provoz strojového učení (provozní stránka: data, modely, nasazení, monitoring)
Kontinuální učení: RL přizpůsobuje politiku, když se mění poptávka, ceny nebo chování.
Rozhodovací: Nejen předpovídat, ale skutečně optimalizovat výsledku.
Simulačně přívětivé: Můžete bezpečně spouštět „co když“ scénáře předtím, než půjdete do ostrého provozu.
Zpětná vazba první: Použijte skutečné KPI (marže, konverze, obrátka zásob) jako přímou odměnu.
Důležité: AlphaFold je průlom v hlubokém učení pro skládání proteinů; je to Příklad RL AlphaGo/AlphaZero (rozhodování s odměnami). Pointa zůstává: učení se zpětnou vazbou poskytuje vynikající strategie v dynamických prostředích.
Cíl: maximální hrubá marže při stabilní konverzi.
Stav: čas, zásoby, konkurenční cena, návštěvnost, historie.
Akce: výběr cenového kroku nebo typu promoakce.
Odměna: marže – (náklady na promoakci + riziko vrácení).
Bonus: RL zabraňuje „přeučení“ na historickou cenovou elasticitu tím, že prozkoumává.
Cíl: úroveň služeb ↑, náklady na zásoby ↓.
Akce: úprava objednacích bodů a objednacích množství.
Odměna: obrat – náklady na zásoby a náklady na nedodání.
Cíl: maximalizace ROAS/CLV (Návratnost výdajů na reklamu / Hodnota životnosti zákazníka).
Akce: rozdělení rozpočtu mezi kanály a kreativy.
Odměna: připsaný zisk v krátkodobém i dlouhodobém horizontu.
Cíl: rizikově vážený maximalizovat výnosy.
Stav: cenové rysy, volatilita, kalendářní/makro události, rysy zpráv/sentimentu.
Akce: úprava pozice (zvýšení/snížení/neutralizace) nebo „žádný obchod“.
Odměna: Zisk a ztráta (Zisk a ztráta) – transakční náklady – penalizace za riziko.
Pozor: žádné investiční poradenství; zajistit přísné limity rizika, modely skluzu a soulad.
Takto zajišťujeme kontinuální učení u NetCare:
Analýza
Audit dat, definice KPI, návrh odměn, offline validace.
Trénink
Optimalizace zásad (např. PPO/DDDQN). Určení hyperparametrů a omezení.
Simulace
Digitální dvojče nebo simulátor trhu pro co kdyby a scénáře A/B.
Provoz
Řízené nasazení (kanárské/postupné). Datový fond + real-time inference.
Vyhodnotit
Živé KPI, detekce driftu, spravedlnost/ochranné mantinely, měření rizika.
Dotrénování
Pravidelné nebo událostmi řízené dotrénování s novými daty a zpětnou vazbou o výsledcích.
Klasické modely s učitelem předpovídají výsledek (např. obrat nebo poptávku). Ale nejlepší předpověď automaticky nevede k nejlepšímu akce. RL optimalizuje přímo na rozhodovacím prostoru se skutečným klíčovým ukazatelem výkonu (KPI) jako odměnou – a učí se z důsledků.
Stručně řečeno:
Učené: „Jaká je šance, že se X stane?“
RL: „Která akce maximalizuje můj cíl nyní a dlouhodobě?“
Navrhněte dobře odměnu
Kombinujte krátkodobé KPI (denní marže) s dlouhodobou hodnotou (CLV, stav zásob).
Přidejte sankce pro riziko, dodržování předpisů a dopad na zákazníka.
Omezte riziko průzkumu
Začněte simulací; přejděte do ostrého provozu s canary releases a limity (např. maximální denní cenový krok).
Zaveďte mantinely: stop-lossy, rozpočtové limity, schvalovací toky.
Zabraňte odchylce a úniku dat
Použijte feature store s řízením verzí.
Monitorujte posun (statistiky se mění) a automaticky přetrénujte.
Řešení MLOps a správy
CI/CD pro modely, reprodukovatelné pipeline, vysvětlitelnost a auditní stopy.
Soulad s DORA/IT governance a rámce pro ochranu soukromí.
Vyberte případ s jasnými KPI a vymezeným rozsahem (např. dynamické ceny nebo alokace rozpočtu).
Vytvořte jednoduchý simulátor s klíčovými dynamikami a omezeními.
Začněte s bezpečnou politikou (založený na pravidlech) jako základní linii; poté testujte politiky RL souběžně.
Měřte za provozu, v malém měřítku (kanárkem) a škálujte po prokázaném zlepšení.
Automatizujte přetrénování (plán + spouštěče událostí) a upozornění na drift.
Při NetCare kombinujeme strategie, datové inženýrství a MLOps s agentní RL:
Objevování a návrh KPI: odměny, omezení, limity rizika.
Data a simulace: feature stores, digitální dvojčata, A/B framework.
RL politiky: od základní linie → PPO/DDQN → politiky citlivé na kontext.
Připraveno k produkci: CI/CD, monitoring, drift, přetrénování a správa.
Dopad na byznys: zaměření na marži, úroveň služeb, ROAS/CLV nebo PnL korigované o riziko.
Chcete vědět, co smyčka neustálého učení přinese vaší organizaci nejvíce?
👉 Naplánujte si průzkumnou schůzku přes netcare.nl – rádi vám ukážeme demo, jak můžete v praxi aplikovat posilované učení.
Nasazení AI v obchodních procesech je stále sofistikovanější, ale jak si můžete být jisti, že vaše modely AI skutečně poskytují spolehlivé předpovědi? NetCare představuje AI Simulační Engine: výkonný přístup, který organizacím umožňuje ověřovat své prognózy na základě historických dat. Takto předem víte, zda jsou vaše modely AI připraveny pro praxi.
Mnoho společností se při predikcích spoléhá na AI – ať už jde o odhad rizik, předpověď trhů, nebo optimalizaci procesů. Kvalita AI modelu je však přímo úměrná způsobu, jakým byl testován.
S naší AI simulační platformou můžete modely trénovat na historických datech, provádět simulace s využitím různých zdrojů dat (jako jsou zprávy, ekonomické ukazatele, sociální média a interní systémy) a následně přímo porovnávat vytvořené predikce s realitou. Tato „digitální zkouška nanečisto“ poskytuje objektivní měřítko spolehlivosti vašich modelů.
AI Simulační Engine zapadá do širší vize NetCare:
Trénovat, Simulovat, Analyzovat, Přetrénovat, Provozovat.
Společnosti mohou pomocí AI vybudovat digitální dvojče své organizace a digitálně simulovat budoucí obchodní změny, než je skutečně zavedou. Přečtěte si také náš podrobný článek o Digitální dvojčata a strategie AI pro více informací v pozadí.
Jedinečnost tohoto přístupu: simulační engine činí prognózy srozumitelnými a prokazatelně spolehlivými. Porovnáním předpovědí založených na historických datech se skutečně realizovanými výsledky mohou organizace objektivně posoudit předpovědní schopnost svého modelu AI a cíleně jej zlepšovat. Například v případě akcií je okamžitě zřejmé, jak blízko se model blíží realitě – a teprve když je chybová marže přijatelně malá (například <2 %), je model připraven k provoznímu nasazení.
AI Simulační Engine je vždy přizpůsoben vaší specifické obchodní případové studii a datům. NetCare dodává toto řešení na míru, přičemž s vámi společně určíme, která data, scénáře a validace jsou nejrelevantnější. To může mít podobu poradenství nebo na základě pevné ceny, v závislosti na vašich požadavcích a složitosti zakázky.
Chcete vědět, co může AI Simulační Engine znamenat pro vaši organizaci? Nebo si chcete promluvit o možnostech pro váš specifický obor?
Kontaktujte nás pro nezávaznou ukázku nebo více informací.
Zpětné testování: Definice, Jak to funguje
Co je Digitální dvojče
S nástupem AI vyhledávacích technologií, jako jsou ChatGPT, Perplexity a AI Overviews od Googlu, se zásadně mění způsob, jakým lidé hledají informace online. Tradiční vyhledávače zobrazují seznam odkazů. AI vyhledávače poskytují odpověď přímo. To má obrovské důsledky pro tvorbu, údržbu a pozicování webových stránek.
Klasický web je postaven kolem navigace, SEO a konverze: domovská stránka, vstupní stránky, výzvy k akci. AI vyhledávače však toto vše obcházejí. Informace čerpají přímo z vašeho obsahu, často aniž by návštěvník kdy navštívil váš web. Web jako mezistanice mizí. Zůstává pouze podkladový obsah – texty, dokumenty, poznatky – které AI sbírá a zpracovává.
AI vyhledávání neznamená konec webových stránek, ale konec web jako cíl. Web se stává infrastrukturní vrstvou. Představte si to jako elektřinu: neviditelnou, ale nezbytnou. Několik strategických rozhodnutí:
Vyvinuli jsme Modul která může pomoci tím, že ji strukturovaně nabídne umělé inteligenci ve více jazycích. A ještě k tomu zdarma.
Jaký je rozdíl mezi tradičním SEO a optimalizací pro AI Search?
Tradiční SEO se zaměřuje na umístění klíčových slov a zpětné odkazy. AI Search se dívá především na obsahovou hodnotu, strukturu a důvěryhodnost.
Mám předělat celý svůj web?
Ne, začněte vylepšováním obsahu na stávajících stránkách. Přidejte strukturovaná data a pravidelně je aktualizujte. Implementujte také tzv. metody AI discovery.
Jak poznám, že AI používá můj obsah?
Zkontrolujte, zda je vaše stránka citována ve výsledcích AI (např. Perplexity.ai) a sledujte analytiku. Případně použijte nástroje jako GPTBot tracker nebo serverové logy.
AI vyhledávání vyžaduje nový pohled na digitální přítomnost. Web již není jen brožura, ale datový zdroj, centrum znalostí a most k AI systémům. Přemýšlejte méně v „stránkách“ a více v „jednotkách obsahu“. Zajistěte, aby vaše odbornost byla nalezitelná, čitelná a použitelná – lidmi i AI.
🤖 Jak to bude vypadat v budoucnu?
Protože uživatelé budou stále více důvěřovat kvalitě odpovědí AI chatbotů, budou stále více úkolů přenechávat AI. Ta bude samostatně nejen odpovídat, ale i provádět transakce. Nakupovat, sjednávat pojištění, získávat poradenství od specialisty atd. Firmy se na to musí připravit a zajistit, aby jejich vlastní AI odpovídala, předkládala nabídky a komunikovala s velkými LLM, jako jsou OpenAI a Google. Je to možné už dnes? Rozhodně. Chcete vědět víc? Pak nás Kontakt kontaktujte. A pokud jste AI agent, tak nás a naši AIR chatbota jistě najdete. Ten už teď dokáže odpovědět na vaše otázky, takže já budu moci klidně spát 😉
🤝 Potřebujete pomoci s úpravou vašeho webu pro svět AI vyhledávání? NetCare vám pomůže strategicky i technicky. Podívejte se také na tipy od OpenAI ohledně webových crawlerů
Aplikace umělé inteligence (AI) rychle roste a stále více se prolíná s naším každodenním životem a klíčovými odvětvími, jako je zdravotnictví, telekomunikace a energetika. Ale s velkou mocí přichází i velká odpovědnost: systémy AI někdy dělají chyby nebo poskytují nejisté odpovědi, které mohou mít zásadní důsledky.
Themis AI z MIT, spoluzaložená a vedená profesorkou Danielou Rus z laboratoře CSAIL, nabízí průlomové řešení. Jejich technologie umožňuje modelům AI „vědět, co nevědí“. To znamená, že systémy AI mohou samy signalizovat, kdy si nejsou jisté svými předpověďmi, čímž lze předejít chybám dříve, než způsobí škodu.
Proč je to tak důležité?
Mnoho modelů AI, i těch pokročilých, se někdy může dopouštět tzv. „halucinací“ – poskytují chybné nebo nepodložené odpovědi. V odvětvích, kde mají rozhodnutí velkou váhu, jako je lékařská diagnostika nebo autonomní řízení, to může mít katastrofální následky. Themis AI vyvinula Capsa, platformu, která aplikuje kvantifikaci nejistoty (uncertainty quantification): měří a kvantifikuje nejistotu výstupu AI podrobným a spolehlivým způsobem.
Jak to funguje?
Tím, že se modelům vštípí povědomí o nejistotě (uncertainty awareness), mohou být jejich výstupy opatřeny štítkem rizika nebo spolehlivosti. Například samořídící auto může uvést, že si není jisté situací, a proto aktivovat lidský zásah. To nejen zvyšuje bezpečnost, ale také důvěru uživatelů v systémy AI.
capsa_torch.wrapper() kde výstupem je jak předpověď, tak i riziko:
Závěr
MIT tým ukazuje, že budoucnost AI nespočívá jen v tom být chytřejší, ale především v tom fungovat bezpečněji a spravedlivěji. My v NetCare věříme, že AI se stává skutečně cennou teprve tehdy, když je transparentní ohledně svých vlastních omezení. S pokročilými nástroji pro kvantifikaci nejistoty, jako je Capsa, můžete tuto vizi uvést do praxe i vy.
Chcete, aby vaši kolegové rychle dostali odpovědi na otázky týkající se produktů, zásad, IT, procesů nebo zákazníků? Pak je interní znalostní systém s vlastním chatbotem ideální. Díky Retrieval-Augmented Generation (RAG) je takový systém chytřejší než kdy dříve: zaměstnanci pokládají otázky v běžném jazyce a chatbot okamžitě prohledává vaši vlastní dokumentaci. To je možné zcela bezpečně, bez úniku dat k externím stranám – i když používáte velké jazykové modely od OpenAI nebo Google.
RAG znamená, že AI chatbot nejprve vyhledává ve vašem vlastním zdroji znalostí (dokumenty, wiki, manuály, směrnice) a teprve poté generuje odpověď. Díky tomu:
Zřízení vlastního znalostního systému je možné s různými produkty, v závislosti na vašich preferencích a požadavcích na soukromí, škálovatelnost a snadné použití.
Důležité:
Mnoho nástrojů, včetně OpenWebUI a LlamaIndex, dokáže propojit lokální (on-premises) i cloudové modely. Vaše dokumenty a vyhledávací dotazy nikdy neopustí vaši vlastní infrastrukturu, pokud si to nepřejete!
Většina moderních znalostních systémů nabízí jednoduchou funkci nahrávání nebo synchronizace.
Funguje to například takto:
Pro pokročilé:
Automatické propojení se SharePointem, Google Diskem, Dropboxem nebo souborovým serverem je s LlamaIndex nebo Haystack dobře možné.
Ať už se rozhodnete pro vlastní modely, nebo velké cloudové modely:
Pro citlivé informace se doporučuje používat AI modely on-premises nebo v privátním cloudu. Ale i když nasadíte GPT-4 nebo Gemini, můžete nastavit, že vaše dokumenty nebudou nikdy použity jako tréninková data ani trvale uloženy poskytovatelem.
S OpenWebUI snadno vybudujete bezpečný interní znalostní systém, kde se zaměstnanci mohou ptát specializovaných chatbotů. Můžete nahrávat dokumenty, třídit je podle kategorií a nechat různé chatboty působit jako experti ve svém oboru. Zde se dozvíte, jak na to!
Výhoda: Díky kategorizaci se může správný chatbot (expert) zaměřit na relevantní zdroje a vy vždy získáte vhodnou odpověď.
OpenWebUI umožňuje vytvářet více chatbotů, každý s vlastní specializací nebo rolí. Příklady:
Chcete rychle spustit proof-of-concept? S například OpenWebUI S LlamaIndex máte často demo online během jednoho odpoledne!
Chcete to nastavit profesionálně, propojit s vaší stávající IT infrastrukturou, nebo to musí být skutečně bezpečné?
NetCare pomáhá s každým krokem: od pomoci s výběrem po implementaci, integraci a školení.
Kontaktujte nás Kontakt a domluvte si nezávaznou konzultaci nebo demo.
NetCare – Váš průvodce umělou inteligencí, znalostmi a digitální bezpečností
Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. AI agenti dokážou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat s laděním. Přesto existuje několik omezení, která by měli programátoři při práci s AI mít na paměti.
Na první pohled se zdá, že AI dokáže psát kód bez námahy. Jednoduché funkce a skripty jsou často generovány bez problémů. Jakmile však projekt zahrnuje více souborů a složek, objevují se potíže. AI má potíže se zachováním konzistence a struktury ve větším kódu. To může vést k problémům, jako jsou chybějící nebo nesprávné propojení mezi soubory a nekonzistence v implementaci funkcí.
AI agenti mají potíže se správným pořadím kódu. Mohou například umístit inicializace na konec souboru, což způsobuje chyby za běhu. Kromě toho může AI bez váhání definovat více verzí stejné třídy nebo funkce v rámci projektu, což vede ke konfliktům a zmatkům.
Řešením je použití AI kódovacích platforem, které dokážou spravovat paměť a struktury projektu. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel se tyto funkce ne vždy důsledně uplatňují. V důsledku toho může AI ztratit soudržnost projektu a během programování zavádět nežádoucí duplicity nebo nesprávné závislosti.
Většina platforem pro AI kódování pracuje s takzvanými nástroji, které může velké jazykové modely (LLM) volat. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je proto možné připojit AI kódovacího agenta k IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nastavit LLM s llama nebo Ollama a vybrat si MCP server pro integraci. Modely lze nalézt na Hugging Face.
Pro lepší správu kódu generovaného umělou inteligencí mohou vývojáři používat rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako lintery, kontroly typů a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby včas. Jsou nezbytným doplňkem kódu generovaného AI pro zajištění kvality a stability.
Jedním z hlavních důvodů, proč AI agenti opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. Modely AI potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že prompty musí být úplné: měly by obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění tohoto procesu můžete ukládat prompty ve standardním formátu (MDC) a standardně je posílat AI. To je užitečné zejména pro obecná programovací pravidla, která dodržujete, a pro funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.
Produkty jako FAISS a LangChain nabízejí řešení, jak lépe zvládat kontext s AI. Například FAISS pomáhá při efektivním vyhledávání a získávání relevantních fragmentů kódu, zatímco LangChain pomáhá při strukturování kódu generovaného AI a udržování kontextu ve větším projektu. Ale i zde si můžete případně lokálně nastavit pomocí RAC databází.
AI je pro programátory mocný nástroj a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopna samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidské kontroly. Programátoři by měli AI vnímat jako asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.
Kontaktujte nás Kontakt k pomoci s nastavením vývojového prostředí, aby týmy mohly získat maximum z vývojového prostředí a více se věnovat inženýrství požadavků a návrhu než ladění a psaní kódu.
Umělá inteligence (AI) se bude v roce 2025 nadále vyvíjet a bude mít stále větší dopad na náš každodenní život a podnikání. Klíčové trendy v AI ukazují, jak tato technologie dosahuje nových výšin. Zde probereme některé klíčové vývoje, které určí budoucnost AI.
Níže je uveden 7 nejdůležitějších trendů v oblasti umělé inteligence pro rok 2025
Agentní AI Odkazuje na systémy schopné samostatně se rozhodovat v předem definovaných mezích. V roce 2025 budou systémy AI stále autonomnější, s aplikacemi například v autonomních vozidlech, řízení dodavatelského řetězce a dokonce i ve zdravotnictví. Tito AI agenti jsou nejen reaktivní, ale i proaktivní, čímž odlehčují lidským týmům a zvyšují efektivitu.
S rostoucím počtem aplikací AI v reálném čase, jako je rozpoznávání řeči a rozšířená realita, se výpočetní čas inference stává klíčovým faktorem. V roce 2025 se velká pozornost věnuje optimalizaci hardwaru a softwaru, aby byly modely AI rychlejší a energeticky účinnější. Zde se uplatňují specializované čipy, jako jsou jednotky pro zpracování tenzorů (TPU) a neuromorfní hardware, které podporují inferenci s minimální latencí.
Od uvedení modelů jako GPT-4 a GPT-5 neustále roste velikost a složitost velmi velkých modelů. V roce 2025 budou tyto modely nejen větší, ale také optimalizované pro specifické úkoly, jako je právní analýza, lékařská diagnostika a vědecký výzkum. Tyto hyperkomplexní modely poskytují bezprecedentní přesnost a kontextové porozumění, ale přinášejí také výzvy v oblasti infrastruktury a etiky.
Na druhé straně spektra vidíme trend Velmi malé modely které jsou speciálně navrženy pro edge computing. Tyto modely se používají v zařízeních IoT, jako jsou chytré termostaty a nositelná zdravotnická zařízení. Díky technikám, jako je prořezávání modelů (model pruning) a kvantizace, jsou tyto malé systémy AI efektivní, bezpečné a dostupné pro širokou škálu aplikací.
Aplikace AI v roce 2025 přesahují tradiční obory, jako je rozpoznávání obrazu a řeči. Zvažte AI, která podporuje kreativní procesy, jako je navrhování módy, architektury a dokonce i skládání hudby. Dále vidíme průlomy v oblastech, jako je kvantová chemie, kde AI pomáhá při objevování nových materiálů a léků. Ale také při správě celých IT systémů, vývoji softwaru a kybernetické bezpečnosti.
Díky integraci cloudových technologií a pokročilých systémů pro správu dat získávají systémy umělé inteligence přístup k něčemu, co se téměř rovná nekonečné paměti. To umožňuje udržet dlouhodobý kontext, což je zásadní pro aplikace, jako jsou personalizovaní virtuální asistenti a komplexní systémy zákaznických služeb. Tato schopnost umožňuje AI poskytovat konzistentní a kontextově uvědomělé zážitky po delší dobu. V podstatě si AI pamatuje všechny rozhovory, které s vámi kdy vedla. Otázkou samozřejmě je, zda si to přejete, takže musí existovat i možnost částečného nebo úplného resetu.
Ačkoli se AI stává stále autonomnější, lidský faktor zůstává důležitý. Augmentace typu „člověk ve smyčce“ (Human-in-the-loop) zajišťuje, že systémy AI jsou přesnější a spolehlivější díky lidskému dohledu v kritických fázích rozhodování. To je obzvláště důležité v odvětvích, jako je letectví, zdravotnictví a finance, kde lidské zkušenosti a úsudek zůstávají klíčové. Je však zvláštní, že studie s diagnózami od 50 lékařů ukázaly, že AI si vede lépe, a dokonce i tehdy, když je podpořena AI. Musíme se tedy především naučit klást správné otázky.
S příchodem O1 učinil OpenAI první krok k uvažující velké jazykové (LLM) schopnosti. Tento krok byl rychle překonán modelem O3. Konkurence však přichází i z neočekávaného směru, Deepseek R1. Open-source model pro uvažování a posilované učení, který je mnohonásobně levnější než jeho američtí konkurenti, a to jak z hlediska spotřeby energie, tak využití hardwaru. Protože to mělo přímý dopad na tržní hodnotu všech společností souvisejících s AI, byl nastaven tón pro rok 2025.
Jak může NetCare pomoci s tímto tématem
NetCare má prokazatelné výsledky v implementaci digitálních inovací, které transformují obchodní procesy. Díky našim rozsáhlým zkušenostem v oblasti IT služeb a řešení, včetně spravovaných IT služeb, IT bezpečnosti, cloudové infrastruktury a digitální transformace, jsme dobře vybaveni k podpoře podniků v jejich iniciativách v oblasti AI.
Naše přístup zahrnuje:
Jaké cíle si stanovit
Při implementaci AI je důležité stanovit jasné a dosažitelné cíle, které jsou v souladu s vaší celkovou obchodní strategií. Zde je několik kroků, které vám pomohou tyto cíle definovat:
Dodržováním těchto kroků a spoluprací se zkušeným partnerem, jako je NetCare, můžete maximalizovat výhody AI a připravit svou organizaci na budoucí úspěch.
Trendy v oblasti AI pro rok 2025 ukazují, jak se tato technologie stále více prolíná s naším každodenním životem a řeší složité problémy způsoby, které byly ještě před několika lety nemyslitelné. Od pokročilé agentní AI až po téměř nekonečnou kapacitu paměti, tyto vývoje slibují budoucnost, kde nás AI podporuje, obohacuje a umožňuje nám posouvat hranice. Přečtěte si také zajímavé zprávy o novém LLM od OpenAI O3
Umělá inteligence (AI) nadále zásadně ovlivňuje způsob, jakým pracujeme a inovujeme. OpenAI s O3 představuje průlomovou novou technologii, která firmám umožňuje fungovat chytřeji, rychleji a efektivněji. Co tento pokrok znamená pro vaši organizaci a jak můžete tuto technologii využít? Čtěte dále a zjistěte to.
OpenAI O3 je třetí generace pokročilé AI platformy od OpenAI. Kombinuje špičkové jazykové modely, výkonnou automatizaci a pokročilé integrační možnosti. Zatímco předchozí verze byly již působivé, O3 posouvá výkon na vyšší úroveň se zaměřením na:
OpenAI O3 je navrženo tak, aby přidávalo hodnotu široké škále firemních procesů. Zde je několik způsobů, jak může být nasazeno:
S O3 můžete nasadit inteligentní chatboty a virtuální asistenty pro podporu zákazníků. Tyto systémy rozumí přirozenému jazyku lépe než kdy dříve, což jim umožňuje pomáhat zákazníkům rychleji a efektivněji.
Firmy mohou využít O3 k analýze velkého množství dat, generování zpráv a sdílení poznatků. To usnadňuje rozhodování založené na datech.
O3 pomáhá marketérům při tvorbě přesvědčivého obsahu, od příspěvků na blogu po reklamy. Model může dokonce poskytovat personalizovaná doporučení na základě preferencí uživatelů.
Velké jazykové modely jsou velmi dobré ve vývoji softwaru
Jednou z nejvýraznějších vlastností OpenAI O3 je zaměření na snadné použití. I firmy bez rozsáhlých technických znalostí mohou těžit z výkonu AI. Díky rozsáhlé dokumentaci, podpoře API a školicím modulům je implementace jednoduchá.
Kromě toho byl kladen velký důraz na etické směrnice. OpenAI přidalo nové funkce, které zabraňují zneužití, jako jsou obsahové filtry a přísnější kontroly výstupu modelu.
V NetCare chápeme, jak je technologie pro úspěch vaší firmy důležitá. Proto nabízíme podporu v následujících oblastech:
Díky našim odborným znalostem zajistíme, že vaše organizace okamžitě získá výhody z možností, které OpenAI O3 nabízí.
OpenAI O3 představuje novou etapu v technologii AI. Ať už jde o zlepšení zákaznické zkušenosti, zefektivnění procesů nebo generování nových poznatků, možnosti jsou nekonečné. Chcete se dozvědět více o tom, jak může OpenAI O3 posílit vaše podnikání? Kontaktujte Kontakt nás v NetCare a objevte sílu moderní AI.
Budoucnost organizací spočívá v digitálních dvojčatech: Transformujte s umělou inteligencí a posilujte odvětví, jako je zdravotnictví a finance. Umělá inteligence (AI) je víc než jen ChatGPT. Ačkoli rok 2023 přinesl AI do povědomí veřejnosti díky průlomu v chatbotu od OpenAI, AI se v tichosti vyvíjela desetiletí a čekala na správný okamžik, aby zazářila. Dnes je to zcela jiný druh technologie – schopná simulovat, tvořit, analyzovat a dokonce demokratizovat, čímž posouvá hranice toho, co je možné téměř v každém odvětví.
Co přesně dokáže AI a jak by ji měly společnosti integrovat do svých strategií? Pojďme se ponořit do potenciálu, případů použití a výzev AI z hlediska IT strategie.
AI je schopna neuvěřitelných výkonů, jako je simulace reality (prostřednictvím Deep Learning a Reinforcement Learning), vytváření nového obsahu (s modely jako GPT a GANs) a předpovídání výsledků analýzou obrovských datových sad. Dopad již pociťují odvětví jako zdravotnictví, finance a bezpečnost:
Tyto příklady jsou jen špičkou ledovce. Od nemovitostí a pojišťovnictví až po zákaznický servis a justiční systém má AI potenciál způsobit revoluci téměř v každém aspektu našeho života.
Jednou z nejzajímavějších aplikací AI je tvorba digitální dvojčata. Simulací reality pomocí provozních dat mohou společnosti bezpečně prozkoumat dopad AI před jejím rozsáhlým nasazením. Digitální dvojčata mohou reprezentovat pilota, soudce nebo dokonce digitálního hodnotitele úvěruschopnosti, což společnostem umožňuje omezit rizika a postupně integrovat AI do svých operací.
Když chtějí společnosti přijmout AI, měly by zvážit otázky jako „koupit, použít open source, nebo postavit vlastní?“ a „jak posílit naše současné zaměstnance pomocí nástrojů AI?“. Je klíčové vnímat AI jako způsob, jak zlepšit lidské dovednosti – ne je nahradit. Konečným cílem je vytvořit rozšířené poradce, kteří podporují rozhodování, aniž by obětovali lidský aspekt.
S velkou mocí přichází velká odpovědnost. The Akt o umělé inteligenci EU, vstoupil v platnost v roce 2024 a jeho cílem je vyvážit inovace se základními právy a bezpečností. Společnosti by měly proaktivně přemýšlet o zkreslení v modelech AI, ochraně osobních údajů a etických důsledcích nasazení takových technologií.
Zvažte použití syntetická data generovaných pomocí GANs k řešení zkreslení a využití nástrojů jako SHAP nebo LIME k vytvoření vysvětlitelnějších systémů AI. Potřebujeme AI, která podporuje lidské cíle a hodnoty – technologie, která může zlepšovat životy, místo aby je ohrožovala.
AI již určuje, jak žijeme a pracujeme. Podle Gartneru se šest z deseti hlavních technologických trendů pro rok 2024 týká AI. Forrester předpovídá, že trh s AI dosáhne v roce 2030 hodnoty 227 miliard USD. Společnosti musí nyní zjistit, jak dostat AI z laboratoří do praktických případů užití.
Budoucnost nespočívá v nahrazování lidí, ale ve vytváření světa, kde osobní AI spolupracuje s firemní AI, lidské schopnosti rostou a průmyslová odvětví se transformují. Vize je jasná – zodpovědně přijmout AI a využít její sílu pro efektivnější a obohacenou budoucnost.
Jak může NetCare pomoci s tímto tématem
NetCare tuto strategii vymyslel a rozpracoval. Dlouho předtím, než na tento nápad přišly velké společnosti jako Oracle a Microsoft. To poskytuje strategickou výhodu, pokud jde o rychlost, přístup a vizi budoucnosti.
Jaké cíle si stanovit
Při implementaci digitálního dvojčete je důležité stanovit jasné a měřitelné cíle. Zvažte následující kroky:
Proč NetCare
NetCare se odlišuje kombinací AI s přístupem zaměřeným na zákazníka a hlubokými IT znalostmi. Zaměřuje se na poskytování řešení na míru, která odpovídají jedinečným potřebám vaší organizace. Spoluprací se společností NetCare se můžete spolehnout, že vaše iniciativy v oblasti AI budou strategicky plánovány a efektivně realizovány, což povede k udržitelným zlepšením a konkurenční výhodě.
Rychleji, Chytřeji a Udržitelněji Ve světě vývoje softwaru může zastaralý kód představovat překážku pro inovace a růst. Legacy kód je často tvořen desítkami let záplat, dočasných řešení a aktualizací, které byly kdysi funkční, ale nyní je obtížné je udržovat.
Naštěstí existuje nový hráč, který může vývojovým týmům pomoci tento kód modernizovat: umělá inteligence (AI). Díky AI mohou společnosti rychleji, efektivněji a přesněji vyčistit, dokumentovat, a dokonce převést legacy kód do modernějších programovacích jazyků.
Zastaralý kód, napsaný ve starších jazycích nebo se zastaralými strukturami, přináší několik výzev:
Modernizace zastaralého kódu pomocí AI nabízí společnostem nejen příležitost využít nové technologie, ale také minimalizovat rizika a snížit náklady. S umělou inteligencí je možné postupně transformovat zastaralou kódovou základnu na moderní, budoucí infrastrukturu, aniž by došlo ke ztrátě základní funkčnosti.
Ve světě, kde se technologie rychle vyvíjejí, mohou společnosti získat cennou výhodu díky AI tím, že obnoví zastaralý kód a etablují se jako inovativní hráči ve svém oboru. Modernizace zastaralého kódu je nyní nejen proveditelná, ale také nákladově a časově efektivní.
Potřebujete pomoc s koučováním a zaváděním AI pro modernizaci zastaralého kódu? Vyplňte kontaktní formulář a rád vám poskytnu další vysvětlení. V průměru je modernizační proces s AI pětkrát rychlejší než bez ní. To výrazně překonává i platformy bez kódu (no-code).
