Firmy sedí na znalostech, ke kterým AI nedosáhne. RAG, MCP a napojení na vlastní systémy – co je potřeba připravit v datech, aby AI odpovídala z vašich podkladů, ne z internetu.
6 položek
Kdy má vlastně smysl ve firmě nasazovat AI a podle čeho poznáte, že na to ještě není zralá? Alex Němeček Špaková, business architektka z bankovnictví, vysvětluje, proč všechno stojí a padá na datech, kde je hranice mezi
AI, které rozumí jeden člověk, nebo nikdo
AI ve firmě neselže na modelu, ale na tom, že jí rozumí jeden člověk, nebo nerozumí nikdo.
Kdy standardní AI nestačí: Průvodce pro manažery k využití vlastních AI modelů
Úvod: Proč standardní AI někdy nestačí Pro většinu firem, které začínají svou cestu s umělou inteligencí, jsou standardní komerční AI modely ideálním výchozím bodem. Jsou okamžitě dostupné, široce použitelné, nákladově efektivní a dobře podporované. Jejich využití nevyžaduje žádné školení modelů, odborné znalosti v oblasti AI výzkumu ani významnou datovou infrastrukturu. Jakmile však organizace pokročí ve […]
Jak firmy přecházejí od AI experimentů k systémům poháněným umělou inteligencí
Dokud kopírujete mezi okýnky, AI nevydělává Většina firem si AI osahala. Chatovací okno, pár interních pokusů, izolovaný pilot. Vyšlo z toho, že AI umí vyplodit užitečný výstup. Reálná hodnota ale přijde až ve chvíli, kdy AI sedí napojená na systémy, kde se práce doopravdy děje. V tom je rozdíl mezi experimentem a provozem. V experimentu […]
Jak firmy využívají RAG systémy k budování AI na interních znalostech
Firmy sedí na hromadě znalostí a stejně k nim nedosáhnou Skoro každá firma má v rukávu hromadu cenných znalostí. Směrnice, návrhy, smlouvy, manuály, specifikace produktů, školící materiály, popisy procesů. Problém je, že to leží roztroušený po složkách, PDFkách, wiki, sdílených discích a systémech, co spolu nikdy moc nemluvily. Z té roztříštěnosti plyne známá bolest. Lidi […]
