Umělá inteligence změní práci programátorů, o místo je ale nepřipraví, shodují se šéfové Unicornu

Grafika, texty nebo generování počítačového kódu. To jsou podle šéfů Unicornu Vladimíra Kováře mladšího a Jana Jaroše oblasti, v nichž je umělá inteligence nejdál. K jejímu efektivnímu využití je ale podle nich nutná fantazie a kreativita, které mnoha lidem chybí. Ve firemním prostředí je Česko zatím spíš na začátku, za zbytkem Evropy však výrazněji nezaostává.

Jak jsou na tom Češi s používáním umělé inteligence?

Vladimír Kovář mladší (VK): Zatím jsme ve fázi využití AI na základní dotazy nebo pomoc s rutinními úlohami typu zápisy ze schůzek, příprava tabulky či revize dokumentu. Posun ke složitějším nástrojům agentní povahy teprve přichází.

Jan Jaroš (JJ): Spousta lidí se dnes tváří, že je pro ně umělá inteligence běžná věc. Jsou ovšem obrovské rozdíly v tom, k čemu a jak ji kdo používá. Můžete ji využít pro spoustu věcí, ale také si je musíte vymyslet. Často je to o nápadu, potřebujete fantazii, jistou míru kreativity, ale i systémový přístup a tam už spousta lidí naráží.

Co nám to říká o využití ve firmách? Je to tam podobné?

VK: Vlastně úplně stejné. Když se i nejjednodušší procesy mají zavést mezi stovky zaměstnanců, je to komplikovanější. Musí to být rozložené do dílčích procesů, je nutné vyřešit komunikaci, bezpečnost, specifika jednotlivých lidí a mnoho dalšího. Je tam spousta věcí, které jako jednotlivci řešit nemusíte, ale ve firmě je situace jiná. Když ze dne na den udělám ve firmě revoluci a zavedu AI do všech procesů, povede to jen k chaosu.

Co musí české firmy udělat, aby jim neujel vlak?

JJ: Klíčové je naučit lidi efektivně využívat technologie, v tomto případě AI, a tím zvyšovat produktivitu. Zajímavou cestou jsou mikrocertifikáty, kdy se za relativně krátkou dobu naučíte poměrně komplexní oblast. Také je třeba neřešit jednorázové zavedení obecného nástroje, ale skutečně se zaměřit na aplikaci AI napojenou na podniková data a zakotvenou přímo v procesech. Je to o tom, jak podpoří práci konkrétních lidí a týmů, pomůže s přípravou analýz, reportingem pro rozhodování nebo automatizací dílčích kroků v procesech. Na takové úrovni zatím mnoho firem není, ale zásadní rozdíl mezi Českem a zbytkem Evropy nevidíme.

Říká se, že AI je tak dobrá, jak dobrá jsou data. Jak jsou na tom české firmy?

JJ: Ani tady nemám pocit, že by české firmy zaostávaly. Statistiky říkají, že asi osmdesát procent dat není v podobě, se kterou by umělá inteligence dokázala dobře pracovat. Ale to je pouze důsledek toho, jak se data dlouhodobě spravovala. Nikdo nevěděl, že by to měl dělat jinak, protože jednou přijde AI.

VK: Není to tak, že by firmám data chyběla. Problém je spíš v dostupnosti, roztříštěnosti a nekonzistenci. U strukturovaných dat to takový problém není, větší výzvou jsou nestrukturovaná data jako dokumenty, smlouvy, přílohy nebo e-maily. Právě tady ale AI umí výrazně pomoci. Z dokumentů dokáže informace vytěžit, strukturovat, zaindexovat a zpřístupnit tak, aby se s nimi dalo bezpečně pracovat.

Někdy to pro firmy bývá i otázka peněz, přece jen náklady spojené s AI jsou vysoké. Jak zjistit, jestli se investice vyplatí?

VK: Často pomohou už jen výkazy práce. Zajímá nás porovnání, kolik času a peněz stojí některé úkony s využitím AI a kolik bez. Počítáme, jestli nám investice do umělé inteligence a náklady s tím spojené dají dohromady nižší částku, případně jiný benefit. Nemusí to být nutně jen o penězích, ale například i o tom, že dokážeme zrychlit vývoj aplikací.

Jan Jaroš a Vladimír Kovář mladší. | Zdroj: e15 Michaela Szkanderová

Jsou oblasti, kde už jsme ve využití umělé inteligence dál?

VK: Rychlým tempem jde dopředu tvorba obsahu. Ještě před půl rokem nebylo vůbec jednoduché vygenerovat video s podobiznou reálného člověka, dnes to není problém. V grafice, tvorbě textů nebo nápadů na reklamy už ani nejde AI nepoužívat. To samé platí o programování, kde existuje řada nástrojů na generování kódu. Jednoznačně tam ale narážíme na bezpečnost a otázku odpovědnosti.

V jakém smyslu?

VK: Programátor nebo architekt, který kód vygeneruje, musí být zodpovědný za jeho správnost. Musí mu rozumět, vědět, jak funguje, a umět se v něm orientovat, aby mohl výstup ověřit. To je něco, co se jen tak nezmění.

JJ: Za finální rozhodnutí a kvalitu výstupů je vždy zodpovědný člověk. AI je podpůrný nástroj, sama rozhodovat nemůže.

Jazykové modely zvládají i pokročilé programování. Ovlivní to do budoucna byznys model firem, jako je ta vaše?

JJ: Už se stalo. V některých institucích víc, v jiných zatím méně. I u nás už spoustu věcí generujeme pomocí umělé inteligence. Od kolegů často slýchám, že dnes je zbytečné učit se programovat stejným způsobem jako před pěti lety. Software se bude dělat jinak, pomocí AI, přes promptování. To jsou věci, které by se dnes měly učit.

Promítne se to do složení IT oddělení firem?

JJ: Zatím se v mnoha organizacích pracuje z velké části „po staru“, postupně už ale přichází změna. Při vytváření nových informačních systémů se do budoucna promění celý vývojový proces od způsobu zadávání požadavků až po testování a spuštění. Posune se hranice mezi tím, co se ještě „programuje“, byť s významnou pomocí AI, a tím, co už bude umělá inteligence řešit samostatně jako agent.

Bude to znamenat, že některé programátory zcela nahradí?

JJ: Technologii nevnímáme jako někoho, kdo má lidi připravit o práci. Vidíme ji spíš jako dalšího člena týmu, se kterým budeme spolupracovat, pomůže nám zvýšit produktivitu a efektivitu práce, poskytne lepší podklady a data pro rozhodnutí. S pomocí AI toho uděláte víc nebo rychleji. Struktura týmu se změní, ne však nutně z hlediska kapacit, ale z pohledu know-how a toho, co se lidé musí naučit a s čím budou pracovat.

Existují přirozeně i stinné stránky. Jsou české firmy připravené na efektivnější kybernetické útoky nebo deepfake obsah?

JJ: Je to zejména o lidech. Velká část deepfake a phishing útoků cílí na lidská rozhodnutí. Zaměstnanci bez dostatečného tréninku nebo povědomí jsou často nejslabším článkem. Pokud firma nemá silnou kombinaci technologií, procesů a lidské ostražitosti, pravděpodobnost úspěšného útoku je vysoká.

VK: Proto je třeba v těchto oblastech vzdělávat nejen zaměstnance, ale i své okolí. AI to dělá čím dál složitější, některé věci se hůř rozeznávají, útoky se zdokonalují. Ale myslím, že do budoucna nebudou největším rizikem deepfaky. Zásadní rizika vznikají na úrovni nejnižšího softwaru, kde to není tolik vidět.

Dá se software ochránit v době tak efektivních útoků?

JJ: Chránit se samozřejmě musíme, je nutné dělat prevenci, umět věci včas odstřihnout a následně je připojit zpátky. Přesto jsem přesvědčený, že když vám chce někdo něco ukrást, je to zpravidla jen o tom, kolik času a prostředků tomu věnuje.

Jak s umělou inteligencí pracujete ve vašich produktech?

VK: Používáme ji na dvou úrovních. První je AI asistent, druhou potom samotný vývoj.

JJ: Teď například dokončujeme pilot pro pořizování dat a vytváření smluv pro klienty. Jsme ve fázi analýz, jak z pilotu udělat produkt pro rutinní použití. Velmi zajímavé je pak využití AI v energetice, například v oblasti analýz a predikcí. Jedním z našich klientů je irský distributor EirGrid. Irsko se rychle rozvíjí, buduje se tam spousta datových center, města se rozrůstají. Abyste na to mohli připravit přenosovou soustavu, potřebujete vědět, jak to bude za pět deset let vypadat, kolik přibude datových center a domů, kde vzniknou větrné nebo fotovoltaické elektrárny, jaký vliv bude mít počasí. S takovými predikcemi nám AI pomáhá. Stejně tak i s řešeními pro podporu procesů agregace a obchodování s flexibilitou, na kterém pracujeme ve spolupráci s ČEPS.

Liší se vývoj pro energetiku, coby kritickou infrastrukturu státu, oproti vývoji pro běžné firmy?

VK: Vývoj pro energetiku a klíčovou infrastrukturu obecně je specifický především extrémními požadavky na spolehlivost a bezpečnost. To v praxi vylučuje libovolné a neřízené užití umělé inteligence v rámci vývojového procesu.

JJ: Jsou jasně nastavené bezpečnostní standardy, které musíme promítnout do našeho vývojářského týmu. Řeší se, s jakými nástroji pracujeme, co si můžeme a nemůžeme dovolit, kde můžeme zpracovávat a uchovávat data, kam máme přístupy. Bezpečnost se musí promítnout do designu aplikací, tedy samotné architektury, ale i do toho, v jakých datových centrech je vše uložené nebo jaké jsou backup procedury.

Máte pocit, že vás ve vývoji nějakým způsobem brzdí legislativa, zejména AI Act?

JJ: To, co je tam napsáno, není nic nelogického. Je to o práci s AI, jak ji používat, aby to bylo co nejbezpečnější. V praxi jsme ještě o kousek striktnější, obezřetnost a zodpovědnost je potřeba. Někdo to může považovat za brzdu, ale já to tak nevnímám. Není to jeden z těch případů, kdy by se Evropa zbytečně svazovala přísnými pravidly. 

Jak dnes funguje překlop vašich produktových řešení do zahraničí? Řešíte tam jiné požadavky, nebo je to podobné?

JJ: Záleží především na regionu. Pokud se bavíme o Evropské unii, můžeme naše produkty využít v podstatě bez rozdílů. Ale jakmile se dostáváme do jiných regionů, například do Perského zálivu, už je musíme upravovat, protože prostředí je jiné. Trh není tak liberalizovaný jako tady. Na druhou stranu tyto země se dnes chtějí dostat na podobnou úroveň jako EU, proto jim vyhovuje, že je tímto směrem posouváme.