Stručně řečeno
Reinforcement Learning (RL) je mocný způsob, jak vytvářet modely, které učení praxí. Místo pouhého přizpůsobení se historickým datům optimalizuje RL rozhodnutí prostřednictvím odměny a zpětné vazby—jak ze skutečného provozu, tak ze simulací. Výsledek: modely, které se neustále zlepšují se neustále zlepšují, i když se svět mění. Představte si aplikace od rozhodování na úrovni AlphaGo až po optimalizace tržeb a zisku, strategie zásob a cenotvorby, a dokonce i signalizace akcií (se správnou správou).
Zesílené učení (RL) je přístup k učení, kde Agent provádí akce v prostředí za účelem maximalizace odměna . Model se učí pravidla chování („policy“), která na základě aktuálního stavu (state) vybírají nejlepší akci.
Agent: model, který činí rozhodnutí.
Prostředí: svět, ve kterém model operuje (tržiště, e-shop, dodavatelský řetězec, burza).
Odměna (reward): číslo udávající, jak dobrá byla akce (např. vyšší marže, nižší náklady na zásoby).
Politika: strategie, která volí akci na základě daného stavu.
Vysvětlení zkratek:
RL = Zpětnovazební učení
MDP = Markovův rozhodovací proces (matematický rámec pro RL)
MLOps = Operace strojového učení (provozní stránka: data, modely, nasazení, monitorování)
Kontinuální učení: RL upravuje politiku, když se mění poptávka, ceny nebo chování.
Orientované na rozhodování: Nejen předpovídat, ale skutečně optimalizovat z výsledku.
Vhodné pro simulaci: Můžete bezpečně spouštět scénáře „co když“ předtím, než půjdete naživo.
Zpětná vazba na prvním místě: Použijte skutečné KPI (marže, konverze, obrátka zásob) jako přímou odměnu.
Důležité: AlphaFold je průlom v hlubokém učení pro skládání proteinů; to Příklad RL par excellence je AlphaGo/AlphaZero (rozhodování s odměnami). Pointa zůstává: učení prostřednictvím zpětné vazby poskytuje nadřazené politiky 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 – (promo náklady + riziko vrácení).
Bonus: RL zabraňuje „přeučení“ na historickou cenovou elasticitu tím, že prozkoumává.
Cíl: úroveň služeb ↑, náklady na zásoby ↓.
Akce: úprava objednacích bodů a velikostí objednávek.
Odměna: tržby – náklady na zásoby a nedodání.
Cíl: maximalizace ROAS/CLV (Návratnost výdajů na reklamu / Hodnota životnosti zákazníka).
Akce: rozdělení rozpočtu mezi kanály a kreativy.
Odměna: připsaná marže v krátkodobém i dlouhodobém horizontu.
Cíl: rizikově vážený maximalizovat výnos.
Stav: cenové charakteristiky, volatilita, kalendářní/makro události, charakteristiky zpráv/sentimentu.
Akce: úprava pozice (zvýšení/snížení/neutralizace) nebo „žádný obchod“.
Odměna: PnL (Výsledovka) – transakční náklady – penalizace za riziko.
Pozor: žádné investiční poradenství; zajistěte přísné limity rizika, modely skluzu a soulad.
Tak zajišťujeme nepřetržité učení u NetCare:
Analýza (Analyze)
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-když a scénáře A/B.
Provoz
Řízené nasazení (kanárkové/postupné). Feature store + real-time inference.
Vyhodnocení
Živé KPI, detekce driftu, hranice/ochranné mantinely, měření rizik.
Dotrénink
Periodický nebo událostmi řízený dotrénink s čerstvými daty a zpětnou vazbou o výsledcích.
Klasické modely pod dohledem předpovídají výsledek (např. obrat nebo poptávku). Ale nejlepší předpověď nevede automaticky k nejlepší akce. RL přímo optimalizuje prostor rozhodování s reálným KPI jako odměnou – a učí se z následků.
Stručně:
Pod dohledem: „Jaká je pravděpodobnost, že nastane X?“
RL: „Která akce maximalizuje můj cíl Nu a v dlouhodobém horizontu ?“
Navrhněte odměnu správně
Kombinujte krátkodobé KPI (denní marže) s dlouhodobou hodnotou (CLV, stav zásob).
Přidejte penalizace pro riziko, dodržování předpisů a dopad na zákazníka.
Omezte riziko průzkumu
Začněte simulací; přejděte do ostrého provozu s postupné zavádění (canary releases) a limity (např. maximální cenový krok/den).
Vytvořte ochranné mantinely: stop-lossy, rozpočtové limity, schvalovací toky.
Zabraňte odchylce dat a úniku dat
Použijte úložiště funkcí (feature store) s řízením verzí.
Monitorujte drift (statistiky se mění) a automaticky přetrénujte.
Řešení MLOps a správy (governance)
CI/CD pro modely, reprodukovatelné pipeline vysvětlitelnost a auditní stopy.
Napojte se na rámce DORA/IT governance a ochrany soukromí.
Vyberte případ s jasným KPI (např. dynamické ceny nebo alokace rozpočtu).
Vytvořte jednoduchý simulátor s nejdůležitějšími 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 (schéma + spouštěče událostí) a upozornění na odchylky.
Při NetCare kombinujeme strategií, datovým inženýrstvím a MLOps s agentním RL:
Objevování a návrh KPI: odměny, omezení, limity rizika.
Data a simulace: úložiště funkcí, digitální dvojčata, A/B rámec.
RL politiky: od základní linie → PPO/DDQN → politiky citlivé na kontext.
Připraveno k nasazení: CI/CD, monitorování, odchylky, přetrénování a správa.
Dopad na byznys: zaměření na marži, úroveň služeb, ROAS/CLV nebo riziko-korigovaný PnL.
Chcete vědět, která smyčka nepřetržitého učení přinese vaší organizaci nejvíce?
👉 Naplánujte si průzkumnou schůzku přes netcare.nl – rádi vám ukážeme demo, jak můžete Reinforcement Learning uplatnit v praxi.
Využití AI v obchodních procesech je stále sofistikovanější, ale jak si můžete být jisti, že vaše modely AI dělají skutečně spolehlivé předpovědi? NetCare představuje AI Simulační Engine: výkonný přístup, který organizacím umožňuje ověřovat své prognózy na základě historických dat. Budete tak předem vědět, zda jsou vaše modely AI připraveny na praxi.
Mnoho společností se při předpovídání spoléhá na AI – ať už jde o odhad rizik, předpověď trhů, nebo optimalizaci procesů. Model AI je však jen tak dobrý, jak dobře byl testován.
S pomocí AI simulačního enginu můžete trénovat modely na historických datech, provádět simulace s různými zdroji dat (jako jsou zprávy, ekonomické ukazatele, sociální média a interní systémy) a následně přímo porovnávat vytvořené předpovědi 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 s pomocí AI vybudovat digitální dvojče své organizace a tak nejprve digitálně simulovat budoucí obchodní změny, než je zavedou v praxi. Přečtěte si také náš podrobný článek o Digitální dvojčata a AI strategie pro více informací v pozadí.
Jedinečnost tohoto přístupu: simulační engine činí prognózy srozumitelnými a prokazatelně spolehlivými. Porovnáváním předpovědí založených na historických datech se skutečně realizovanými výsledky mohou organizace objektivně posoudit a cíleně zlepšit prediktivní schopnosti svého AI modelu. Například v případě akcií je okamžitě vidět, jak blízko model přibližuje realitě – a teprve když je chybová marže přijatelně malá (například <2 %), je model připraven k operačnímu 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 být formou 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 Google AI Overviews, se zásadně mění způsob, jakým lidé vyhledávají informace online. Tradiční vyhledávače zobrazují seznam odkazů. AI vyhledávače poskytují odpověď přímo. To má velké důsledky pro tvorbu, údržbu a pozicování webových stránek.
Klasická webová stránka je postavena kolem navigace, SEO a konverze: domovská stránka, vstupní stránky, výzvy k akci (call-to-actions). AI vyhledávači to vše obcházejí. Informace získávají přímo z vašeho obsahu, často aniž by návštěvník kdy navštívil vaše stránky. Web jako mezistanice mizí. Co zůstává, je podkladový obsah – texty, dokumenty, poznatky – který je AI vyzvedávána a zpracovávána.
AI vyhledávání neznamená konec webových stránek, ale konec web jako cíl sám o sobě. Webová stránka se stává infrastrukturní vrstvou. Přirovnejte to k elektřině: neviditelná, ale zásadní. Několik strategických rozhodnutí:
Vyvinuli jsme Plugin která může pomoci tím, že jej strukturovaně nabídne AI ve více jazycích. A ještě 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 zaměřuje především na obsahovou hodnotu, strukturu a spolehlivost.
Mám předělat celý svůj web?
Ne, začněte zlepšováním obsahu na stávajících stránkách. Přidejte strukturovaná data a pravidelně je aktualizujte. Implementujte také takzvané metody AI discovery.
Jak zjistím, zda AI používá můj obsah?
Zkontrolujte, zda jsou vaše stránky citovány ve výsledcích AI (jako 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 „obsahových jednotkách“. Zajistěte, aby vaše odborné znalosti byly nalezitelné, čitelné a využitelné – lidmi i umělou inteligencí.
🤖 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. Uzavírat nákupy, sjednávat pojištění, vyhledávat poradenství u specialisty atd. Firmy se na to musí připravit a zajistit, aby jejich vlastní AI odpovídala, předkládala nabídky a komunikovala s velkými LLM, jako jsou například OpenAI a Google. Je to možné již dnes? Rozhodně. Chcete se dozvědět více? Pak nás kontaktujte. kontakt A pokud jste AI agent, najdete nás snadno, stejně jako náš AIR chatbot. Ten už nyní dokáže odpovídat na vaše dotazy, takže já budu moci klidně spát 😁
🤝 Potřebujete pomoci s úpravou vašeho webu pro AI vyhledávání? NetCare vám pomůže strategicky i technicky. Zaměřte se také na tipy od OpenAI ohledně webových crawlerů
Nasazení umělé inteligence (AI) rychle roste a stále více se prolíná s naším každodenním životem a klíčovými odvětvími, jako je zdravotnictví, telekomunikace a energetika. S velkou mocí však přichází i velká odpovědnost: systémy AI někdy dělají chyby nebo poskytují nejisté odpovědi, které mohou mít dalekosáhlé 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 nejpokročilejších, se někdy může potýkat s tzv. „halucinacemi“ – poskytují chybné nebo nepodložené odpovědi. V odvětvích, kde jsou rozhodnutí kritická, 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 výstupů AI podrobným a spolehlivým způsobem.
Jak to funguje?
Tím, že modely naučíme rozpoznávat nejistotu, mohou své výstupy opatřit štítkem rizika nebo spolehlivosti. Například samořídící auto může uvést, že si není jisté danou situací, a proto aktivovat lidský zásah. To nejen zvyšuje bezpečnost, ale také důvěru uživatelů v systémy AI.
capsa_torch.wrapper() kde výstupem je jak predikce, tak riziko:
Závěr
MIT Tým ukazuje, že budoucnost AI se netýká jen toho, aby byla chytřejší, ale především toho, aby fungovala 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 dostávali odpovědi na dotazy týkající se produktů, zásad, IT, procesů nebo zákazníků? Interní znalostní systém s vlastním chatbotem je pak ideální. Díky Retrieval-Augmented Generation (RAG) je takový systém chytřejší než kdy dřív: 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 prohledá váš vlastní zdroj znalostí (dokumenty, wiki, manuály, směrnice) a teprve poté vygeneruje 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 nebudete přát!
Většina moderních znalostních systémů nabízí jednoduchou funkci nahrávání nebo synchronizace.
Funguje to například takto:
Pro:
Automatické propojení se SharePointem, Google Diskem, Dropboxem nebo souborovým serverem je s LlamaIndex nebo Haystack dobře proveditelné.
Ať už se rozhodnete pro vlastní modely, nebo velké cloudové modely:
Pro citlivé informace se doporučuje používat modely AI on-premises nebo v rámci privátního cloudu. Ale i když nasadíte GPT-4 nebo Gemini, můžete nastavit, aby vaše dokumenty poskytovatel nikdy nepoužíval jako tréninková data ani je trvale neukládal.
S OpenWebUI snadno vytvoříte bezpečný interní znalostní systém, kde se zaměstnanci mohou ptát specializovaných chatbotů. Můžete nahrávat dokumenty, třídit je podle kategorií a nechat různé chatboty vystupovat jako experty ve svém oboru. Zjistěte, jak na to!
Výhoda: Díky kategorizaci se může správný chatbot (expert) zaměřit na relevantní zdroje a vy tak vždy získáte vhodnou odpověď.
OpenWebUI umožňuje vytvořit více chatbotů, každý s vlastní specializací nebo rolí. Příklady:
Chcete rychle spustit proof-of-concept? Například s OpenWebUI S demo s LlamaIndex máte často hotovou během jednoho odpoledne!
Chcete to nastavit profesionálně, propojit s vaší stávající IT, nebo to musí být skutečně bezpečné?
NetCare pomáhá s každým krokem: od pomoci s výběrem po implementaci, integraci a školení.
Kontaktujte kontakt nás pro nezávaznou konzultaci nebo demo.
NetCare – Váš průvodce umělou inteligencí, znalostmi a digitální bezpečností
Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. Agenti AI dokážou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat s laděním. Přesto existují určitá omezení, která by měli programátoři při práci s AI mít na paměti.
Na první pohled se zdá, že AI dokáže kód psát bez námahy. Jednoduché funkce a skripty jsou často generovány bez problémů. Jakmile však projekt sestává z více souborů a složek, objevují se potíže. AI má potíže se zachováním konzistence a struktury ve větší kódové bázi. To může vést k problémům, jako jsou chybějící nebo nesprávné propojení mezi soubory a nekonzistence v implementaci funkcí.
Agenti AI 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 udržet konzistenci ve složitých projektech. Bohužel, tyto funkce nejsou vždy důsledně využívány. V důsledku toho se může stát, že AI ztratí soudržnost projektu a během programování zavede nežádoucí duplicity nebo nesprávné závislosti.
Většina platforem pro kódování s využitím AI pracuje s takzvanými nástroji, které může vyvolat velký jazykový model. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je proto možné připojit se k AI kódovacímu agentovi z IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nastavit LLM pomocí Llama nebo Ollama a vyberete si MCP server pro integraci. Modely lze najít na Hugging Face.
Pro lepší správu kódu generovaného umělou inteligencí mohou vývojáři využívat rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako lintery, kontrolory typů a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby v rané fázi. Představují nezbytný doplněk ke kódu generovanému AI pro zajištění kvality a stability.
Jedním z hlavních důvodů, proč agenti AI neustále 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 předávat 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 s efektivním vyhledáváním a získáváním relevantních úryvků kódu, zatímco LangChain pomáhá se strukturováním kódu generovaného AI a udržováním kontextu v rámci většího projektu. I zde si však můžete případně nastavit lokální řešení pomocí RAC databází.
Umělá inteligence je pro programátory mocný nástroj a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopna samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidského dohledu. Programátoři by měli AI vnímat jako asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekce, aby dosáhl dobrého výsledku.
Kontaktujte kontakt pomoci s nastavením vývojového prostředí, aby týmy mohly z vývojového prostředí vytěžit maximum a věnovat se více 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. Hlavní trendy v oblasti AI ukazují, jak tato technologie dosahuje nových výšin. Zde se zaměříme na některé klíčové vývoje, které budou utvářet budoucnost AI.
Níže je uveden 7 nejdůležitějších trendů v oblasti umělé inteligence pro rok 2025
Agentní AI odkazuje na systémy schopné samostatně činit rozhodnutí 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 výkon pro inferenci stává klíčovým faktorem. V roce 2025 se bude věnovat velká pozornost optimalizaci hardwaru a softwaru, aby byly modely AI rychlejší a energeticky účinnější. Sem patří specializované čipy, jako jsou tenzorové procesorové jednotky (TPU) a neuromorfní hardware, které podporují inferenci s minimální latencí.
Od zavedení modelů jako GPT-4 a GPT-5 neustále rostou velmi velké modely ve své velikosti a složitosti. 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 přinášejí bezprecedentní přesnost a porozumění kontextu, ale zároveň představují výzvy v oblasti infrastruktury a etiky.
Na druhé straně spektra vidíme trend velmi malé modely které jsou specificky navrženy pro edge computing. Tyto modely se používají v IoT zařízeních, jako jsou chytré termostaty a nositelná zdravotnická zařízení. Díky technikám jako je prořezávání modelů (model pruning) a kvantizace jsou tyto malé AI systémy efektivní, bezpečné a dostupné pro širokou škálu aplikací.
AI aplikace v roce 2025 přesahují tradiční obory, jako je rozpoznávání obrazu a řeči. Můžeme si představit 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 AI systémy 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 zákaznické podpory. Tato kapacita umožňuje AI poskytovat konzistentní a kontextově uvědomělé zážitky po delší dobu. V podstatě si AI pamatuje všechny rozhovory, které s vámi kdy vedla. Otázkou ale je, zda si to přejete, takže musí existovat i možnost část nebo celek resetovat.
Ačkoli se AI stává stále autonomnější, lidský faktor zůstává důležitý. Augmentace s lidským zásahem (Human-in-the-loop) zajišťuje, že AI systémy 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 to zvládá lépe, a dokonce lépe než lékař pouze s pomocí AI. Musíme se tedy především naučit klást správné otázky.
S příchodem O1 udělal OpenAI první krok k uvažující LLM. Tento krok byl rychle překonán modelem O3. Ale konkurence přichází i z neočekávaného směru od 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 i využití hardwaru. Protože to mělo přímý dopad na tržní hodnotu všech společností souvisejících s AI, byl pro rok 2025 nastaven tón.
Hoe NetCare kan helpen met dit onderwerp
NetCare heeft een bewezen staat van dienst in het implementeren van digitale innovaties die bedrijfsprocessen transformeren. Met onze uitgebreide ervaring in IT-diensten en oplossingen, waaronder beheerde IT-diensten, IT-beveiliging, cloudinfrastructuur en digitale transformatie, zijn we uitstekend uitgerust om bedrijven te ondersteunen bij hun AI-initiatieven.
Onze aanpak omvat:
Cíle, které byste si měli stanovit
Při implementaci umělé inteligence je klíčové stanovit si 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 přínosy umělé inteligence a připravit svou organizaci na budoucí úspěch.
Trendy v oblasti umělé inteligence 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 představuje s O3 průlomovou novou technologii, která podnikům 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 generací pokročilé platformy umělé inteligence od OpenAI. Kombinuje nejmodernější 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 navržen tak, aby přinášel hodnotu široké škále firemních procesů. Zde je několik způsobů, jak jej lze nasadit:
S O3 můžete nasadit inteligentní chatboty a virtuální asistenty pro podporu zákazníků. Tyto systémy lépe než kdy dříve rozumí přirozenému jazyku, což jim umožňuje pomáhat zákazníkům rychleji a efektivněji.
Společnosti mohou O3 využít k analýze velkého množství dat, generování zpráv a sdílení poznatků. To usnadňuje rozhodování založené na datech.
O3 pomáhá marketérům při tvorbě přesvědčivého obsahu, od blogových příspěvků 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 společnosti bez rozsáhlých technických znalostí mohou těžit z výkonu umělé inteligence. Díky rozsáhlé dokumentaci, podpoře API a školicím modulům je implementace jednoduchá.
Kromě toho byla věnována velká pozornost etickým směrnicím. OpenAI přidala nové funkce, které zabraňují zneužití, jako jsou obsahové filtry a přísnější kontroly výstupu modelu.
V NetCare chápeme, jak důležitá je technologie pro úspěch vašeho podnikání. Proto nabízíme podporu v následujících oblastech:
Díky našim odborným znalostem zajistíme, že vaše organizace okamžitě těží z možností, které OpenAI O3 nabízí.
OpenAI O3 představuje nový milník 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 NetCare a objevte sílu moderní AI.
Budoucnost organizací spočívá v digitálních dvojčatech: Transformujte pomocí umělé inteligence 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 celá desetiletí a čekala na správný okamžik, aby zazářila. Dnes je to úplně jiný druh technologie – schopná simulovat, tvořit, analyzovat a dokonce i 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 hlubokého učení a učení s posilováním), vytváření nového obsahu (pomocí modelů jako GPT a GAN) a předpovídání výsledků analýzou obrovských datových sad. Odvětví jako zdravotnictví, finance a bezpečnost již pociťují dopad:
Tyto příklady jsou jen špičkou ledovce. Od nemovitostí a pojišťovnictví až po zákaznický servis a soudnictví má AI potenciál způsobit revoluci téměř v každém aspektu našeho života.
Jednou z nejzajímavějších aplikací AI je tvorba digitálních dvojčat. 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 si postavit vlastní?“ a „jak můžeme posílit naše stávající 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. 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 syntetických dat , které jsou generovány pomocí GAN, k řešení zkreslení, a využívejte nástroje jako SHAP nebo LIME k budování 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 nejdůležitějších technologické trendy pro rok 2024 souvisí s 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 použití.
Budoucnost nespočívá v nahrazování lidí, ale ve vytváření světa, kde osobní AI spolupracují s podnikovými AI, rozšiřují lidské schopnosti a transformují průmyslová odvětví. Vize je jasná – zodpovědně přijmout AI a využít její sílu pro efektivnější a obohacenou budoucnost.
Hoe NetCare kan helpen met dit onderwerp
NetCare tuto strategii navrhla a rozpracovala. 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.
Cíle, které byste si měli stanovit
Při implementaci digitálního dvojčete je důležité stanovit jasné a měřitelné cíle. Zvažte následující kroky:
Proč NetCare
NetCare se odlišuje kombinací umělé inteligence 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 výsledkem desítek let záplat, dočasných řešení a aktualizací, které byly kdysi funkční, ale dnes se obtížně udržují.
Naštěstí je tu nový hráč, který může vývojovým týmům pomoci modernizovat tento kód: umělá inteligence (AI). Díky AI mohou společnosti rychleji, efektivněji a přesněji vyčistit, dokumentovat, a dokonce i převést kód starších systémů do modernějších programovacích jazyků.
Legacy kód, napsaný ve starších jazycích nebo se zastaralými strukturami, přináší několik výzev:
Modernizace legacy kódu pomocí AI nabízí společnostem nejen příležitost využít nové technologie, ale také minimalizovat rizika a snížit náklady. S umělou inteligencí je možné postupně transformovat legacy kódovou základnu na moderní, budoucí infrastrukturu, aniž by došlo ke ztrátě základní funkcionality.
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 legacy kódu je nyní nejen proveditelná, ale také nákladově a časově efektivní.
Potřebujete pomoc s koučováním a zaváděním AI pro modernizaci legacy kódu? Vyplňte kontaktní formulář a já vám rád poskytnu další vysvětlení. V průměru je modernizační proces s AI pětkrát rychlejší než bez ní. To výrazně překonává i platformy bez kódu (no-code).
