Co se dozvíte
AI agenti přestávají být experimentem a stávají se součástí reálného provozu. Mnoho firem ale zjišťuje, že samotný model nestačí. Aby AI dokázala spolehlivě odpovídat, rozhodovat a automatizovat procesy, potřebuje kvalitní data, srozumitelný kontext a technologické zázemí.
Na workshopu InnoLab: Data v éře AI, pořádaném Českou startupovou asociací, sdíleli odborníci z Raiffeisenbank a Adastry zkušenosti z projektů, které posouvají AI z pilotních experimentů do produkčního prostředí.
Lukáš Mazánek, Chief Data Officer Raiffeisenbank, ukázal, proč nestačí mít pouze kvalitní data a jakou roli hraje sémantická vrstva, díky které AI chápe firemní kontext podobně jako zkušený zaměstnanec. Petr Zelenka, AI Lead v Adastře, navázal zkušenostmi z budování agentic platforem a vysvětlil, jaké technologické a governance předpoklady jsou pro nasazení AI agentů nezbytné.
Ze záznamu získáte:
- Praktický pohled na to, proč většina problémů s AI nezačíná u modelů, ale u dat a kontextu
- Zkušenosti Raiffeisenbank s budováním sémantické vrstvy pro AI
- Přehled klíčových stavebních kamenů agentic platformy pro podnikové prostředí
- Doporučení, jak začít s AI agenty a vyhnout se nejčastějším slepým uličkám
Co se dozvíte:
- Proč jsou data pouze částí úspěchu a jakou roli hraje sémantická vrstva
- Jak vytvořit společný „business knowledge blueprint“ pro lidi i AI
- Jaké schopnosti musí mít podniková agentic platforma, aby obstála v produkčním provozu
- Jak zajistit governance, dohled a bezpečné fungování AI agentů
- Jak bude vypadat spolupráce zaměstnanců a AI agentů v praxi
- Kde začít, pokud chcete AI agenty zavádět ve své organizaci
Chcete vědět víc?
Pusťte si záznam workshopu a zjistěte, co odlišuje úspěšné AI iniciativy od těch, které zůstávají pouze u pilotních projektů.
Délka záznamu: 50 minut
