14. 1. 2026

Od tradičního vývoje k experimentu: Naše zkušenosti s integrací AI do produktů

Jsme AURA – středně velká, česká firma, která se zaměřuje na vývoj, dodávku a provoz informačních systémů převážně pro vojenskou logistiku.

Pohybujeme se tedy v prostředí obranného sektoru, kde je kladen vysoký důraz na bezpečnost, ochranu dat a důvěru. Zároveň se toto prostředí do značné míry odráží v našich produktech, které musí splňovat nejrůznější normy a standardy. Nemůžeme být příliš kreativní v tom, „co“ do našich systémů implementujeme, ale můžeme být kreativní v tom „jak“ to implementujeme. To také tvoří jeden z pilířů naší konkurenční výhody. V obranném sektoru se dlouhodobě klade důraz na inovace a nové technologie. Generativní umělá inteligence není výjimkou. Její integrace do informačních systémů však nemusí být tak přímočará, jak by se na první pohled mohlo zdát.

Potenciál AI ve vojenské logistice

Umělá inteligence je nepochybně trend dnešní doby. Postupně si nachází cestu do nástrojů, které nás obklopují, do mobilních telefonů, do aplikací, které denně používáme. My pro její využití vidíme smysl i ve vojenské logistice. Může jít o nástroje, které pomáhají uživateli digitalizovat a následně zpracovat větší množství dat. Šetří čas a minimalizují chyby při ručním přepisu. Nebo o chytré asistenty, kteří krok za krokem provází uživatele jednotlivými procesy a na základě charakteru vstupních dat navrhují jednotlivé akce nebo rovnou hodnoty, které by měly být zadané do systému. To může novým uživatelům pomoci s rychlejším zaučením a těm zkušeným naopak zrychlit práci. Takto se můžeme dostat až k chytrému plánování, navrhování údržby techniky nebo k predikcím v zásobovacím řetězci.

Selhání tradičního přístupu

Jak jsme na integraci AI šli my? Ze začátku ne moc dobře. Přistupovali jsme k AI tak, jak jsme byli z naší práce zvyklí – jako k jasně danému požadavku s definovanými technologiemi, časovou náročností a budgetem. Snažili jsme se udělat kompletní analýzu, návrh a také odhad nákladů. A nefungovalo to. Jednak proto, že jsme s integrací AI neměli žádné zkušenosti. A taky proto, že AI je balík technologií, které se vyvíjí a mění každý den. To, co dnes složitě konfigurujete, ladíte a nasazujete na nejnovější HW, dokážete místo za měsíc naklikat za pár minut a provozovat za pár korun.

Pomoc zvenčí

Hledali jsme tedy někoho, kdo by nám s integrací AI pomohl. Spolupráce s externí firmou nás posunula, ale zároveň odhalila komplexitu integrace AI do systémů pro státní správu, hlavně v oblasti datové bezpečnosti a požadované kvality výsledků.

Nakonec jsme se rozhodli, že do toho skočíme po hlavě a naučíme se s AI pracovat sami. Jako nejvhodnější se nám k tomuto účelu ukázal formát experimentu.

Cílem AI experimentu bylo odpovědět si na zásadní otázky: Je možné naše use cases řešit pomocí dostupných AI technologií? Jaká bude kvalita výstupů? Dokážeme vyhovět přísným bezpečnostním parametrům našich zákazníků a přitom udržet cenu na uzdě? A hlavně – zvládneme AI implementovat vlastními silami?

AI experiment

Dali jsme dohromady tým složený z vývojářů ze všech produktů, do kterých chceme AI integrovat. Tím jsme zajistili, že se nabyté know-how přirozeně rozšíří do všech týmů. Stanovili jsme časový rámec a jednoduchý cíl: Dostat se v implementaci vybraného use case co nejdál.

Cíl byl takto obecný proto, že jsme jej jednoduše v tu chvíli nedokázali lépe specifikovat. A také proto, abychom týmu dali co největší volnost a kreativitu v tom, jak se úkolu zhostí a jakým směrem se bude ubírat.

Experiment s sebou nesl i řadu nejistot, které vyplývají z podstaty zvoleného formátu. Jde o experiment – nemáme jistotu, co bude na konci hotové a zda to celé bude vůbec k něčemu. Co když tým narazí na problém a nedostaneme se vůbec nikam? Museli jsme si připustit, že i to se může stát. Přece jen, jedná se o experiment. Největším trumfem proti této nejistotě byla důvěra v silný tým a připravenost pomoci s odstraňováním případných překážek, pokud by k zaseknutí opravdu došlo.

Výsledky a získané zkušenosti

Výsledky experimentu násobně předčily naše očekávání. Kombinace zajímavého tématu, pestře složeného týmu a nestandardního prostředí (tým seděl v jiných prostorách než obvykle), udělala své.

Získali jsme unikátní zkušenosti a knowhow. Vyzkoušeli jsme si několik veřejné dostupných LLM, spoustu specifických nástrojů a přístupů pro práci s AI. Měli jsme představu, co implementace obnáší. Našli jsme odpovědi na spoustu otázek a zároveň jsme narazili na množství nových otázek, na které odpovědi nemáme.

Ani po experimentu jsme nemohli integraci AI jednoduše „přepnout“ do režimu „víme přesně co, za kolik a kdy“. Měli jsme ale jasnou představu, jakým směrem máme pokračovat.

Kromě praktických výsledků jsme si uvědomili, že experiment nemusí být formát, po kterém sáhnete až když nevíte kudy kam. Naopak, může to být zajímavá a osvěžující součást vývoje, která (mimo jiné) zvyšuje motivaci a angažovanost týmu.

A co bychom doporučili ostatním, kteří jdou podobnou cestou nebo to zvažují

Externí konzultanti mohou být dobrá zkratka. Věnujte pozornost jejich výběru a hlavně vzájemnému porozumění ohledně očekávání. Udělejte z integrace AI interní projekt s veškerou pozorností, kterou si zaslouží. Rezervujte kapacity týmu a vše ostatní, co je potřeba. AI nenaprogramujete ve volných chvílích, když v kuchyňce čekáte, až vám kávovar uvaří kafe. Ve světě AI není nic jisté. Nečekejte, až budete moct spočítat všechny náklady a vytvořit detailní roadmapu. Než to dokončíte, vyjde nový model a můžete začít znovu. Sázka na jistotu ve světě AI stojí čas, který ale v konkurenčním boji nemáte. Skočte do toho. Hrajte si, experimentujte, zkoušejte. Buďte agilní, buďte moderní, buďte originální. Protože jediný správný postup není a co platilo včera, zítra už neplatí.

Zdroj: Czech Industry 4/2025

STÁHNOUT ČLÁNEK V PDF