Umelá inteligencia sa stala neoddeliteľnou súčasťou pracovného prostredia v IT. Od softvérových a hardvérových špecialistov až po bežných používateľov. Ponúka nástroje, ktoré dokážu zautomatizovať rutinu, vyhľadať chybu v kóde či vytvoriť komplexný report z dát. Kľúčom k úspechu je poznať jej limity a riziká. Využite ju ako silného asistenta, nie ako nového šikovného kolegu.
Generatívne modely ako napríklad ChatGPT, Gemini či Copilot dokážu spracovať text, obrázky či video a vytvárať obsah na základe výpočtov. Preto je dôležité overovať odpovede, nepracovať slepo s výsledkami a používať kritické myslenie. AI je nástroj, nenahrádza človeka.
Praktické využitie vo firmách a riziká
Ochrana osobných a firemných údajov je kľúčová. Vkladanie citlivých dát do verejných AI systémov, či už ide o interné dokumenty, zdrojové kódy či údaje o klientoch môže viesť k úniku. Niektoré modely síce tvrdia, že s nimi ďalej nepracujú a neukladajú ich, ale môžeme tomu veriť?
Generatívne modely sú navrhnuté tak, aby odpovedali vždy, a to bez ohľadu na to, či je otázka presná, nezmyselná alebo dokonca smeruje k ukončeniu konverzácie.
Preto je dôležité odpovede dôkladne kontrolovať a uvedomiť si, že časté opakovanie otázok alebo riešenie toho istého problému z rôznych uhlov môže viesť k zacykleniu. Vtedy AI začne halucinovať. Prečo sa to deje?
Laicky povedané: Umelá inteligencia funguje tak, že slová, vety či obrázky premieňa na vektory. Teda dlhé rady čísel zachytávajúce význam a vzťahy medzi pojmami. Počas tréningu sa učí z obrovského množstva dát a vytvára si vnútornú „mapu“, ktorá jej pomáha odhadnúť aké slovo alebo informácia má prísť ďalej. Pri generovaní odpovedí vždy počíta pravdepodobnosti možných pokračovaní a vyberá to najpravdepodobnejšie. V jadre je to teda len komplexná matematika a štatistika, nie vedomé premýšľanie.
Od chatbotov k agentom
Len pred pár rokmi boli tieto modely skôr neznámou témou, a to nielen na Slovensku. Prvé systémy dokázali rozpoznávať obrázky alebo prekladať text. Ich spoľahlivosť bola obmedzená. Dnes sú praktickým nástrojom každodennej práce. Vytvárajú text, obrázky, hudbu a videá. Ich vznik priniesol novú éru digitálnej produktivity. Z jednoduchých chatbotov sú AI agenti, ktorí dokážu plánovať, vykonávať úlohy a spätne sa učiť z výsledkov. Ich schopnosti rastú exponenciálne. Moderné modely dnes dokážu naraz spracovať desiatky tisíc slov kontextu, pracovať s multimodálnymi vstupmi (text, hlas, obrázok, video) a vykonávať akcie priamo v digitálnom prostredí, nielen poskytovať odpovede.
Ako AI využívame v praxi
Aj v GAMO testujeme, vyvíjame a integrujeme aplikácie, ktoré dokážu samostatne spracovať e-maily, vytvoriť tabuľky, napísať časť kódu a odovzdať hotový výstup do ďalšej aplikácie na spracovanie alebo priame použitie. V praxi to znamená, že procesy, ktoré pred pár rokmi trvali minúty až desiatky minút, sa dnes dajú zvládnuť v priebehu sekúnd až niekoľkých pár minút. Zároveň využívame viacerých agentov na rôzne úkony. Pre lepšiu predstavu spomenieme pár menších z nich.
Agent Smernice: zameriava sa na všetky interné dokumenty smerníc uložené a pravidelne aktualizované v SharePointe. Nezáleží na tom, či je súbor vo formáte Word, PDF alebo Excel. Po položení otázky okamžite reaguje, vyhľadá a vyčíta potrebné údaje zo súborov a sformuluje ich do priamej, zrozumiteľnej odpovede.
Agent Návody: funguje na podobnom princípe ako Smernice, no má k dispozícii aj informácie z firemného intranetu. Do kontextového okna v aplikácii intranetu/SharePointu zadáte otázku: Aké sú platné nariadenia na tento rok pre inštalované aplikácie vo firemnom telefóne a ako si ich nainštalujem?
V tom momente sa aktivujú obaja agenti, vyhľadajú konkrétne informácie a zlúčia ich do jednej ucelenej odpovede. Ak treba, doplnia ju aj o odkazy na dokumenty, z ktorých čerpali. Tento proces výrazne uľahčí novému zamestnancovi orientáciu vo firemných pravidlách alebo pomôže pri výmene firemného telefónu. Možností je naozaj veľa.
Hlavnou myšlienkou je zbaviť sa manuálnej rutiny a priniesť koncovému používateľovi výsledok v požadovanom čase. Aplikácie, ktoré používame denne, dokážu zhrnúť e-mail, spracovať poznámky z porady či pripraviť odpoveď. To, čo však prináša najväčšiu pridanú hodnotu, je schopnosť spárovať otázku položenú človekom s internou vedomostnou knižnicou a konkrétnymi dátami tak, aby výsledkom bola presná a okamžitá odpoveď. Takýto proces dokáže nahradiť desiatky minút práce jedného alebo viacerých kolegov.
Najväčšia transformácia práce
Vývoj generatívnej AI za posledné roky ukazuje, že nejde len o technologický pokrok, ale o zásadnú transformáciu spôsobu práce. V roku 2022 prišiel ChatGPT a s ním pocit, že „AI konečne dorazila do kancelárie“. Už o štyri mesiace neskôr prišiel výrazne výkonnejší GPT-4. Firmy si uvedomili, že už nejde len o ďalší IT nástroj, ale o technológiu, ktorá dokáže písať, sumarizovať, programovať, navrhovať a komunikovať spôsobom, pri ktorom sa hranica medzi nástrojom a „kolegom“ stiera. Od tohto momentu sa rozbehli globálne preteky o to, kto dokáže generatívnu AI rýchlejšie a efektívnejšie zapojiť do interných procesov. Od testovania cez pilotné projekty až po masívne nasadzovanie.
Podľa aktuálnych analýz McKinsey (2024–2025) dokážu firmy už dnes automatizovať až 60 percent administratívnych úloh a zvýšiť produktivitu znalostných pracovníkov o 20 až 40 percent. V zákazníckej podpore znižuje AI objem hovorov obsluhovaných ľuďmi až o polovicu, v marketingu vytvára prvé verzie kampaní, v predaji funguje ako virtuálny obchodník a v IT pôsobí ako spoluprogramátor. AI sa tak mení na super asistenta, ktorý preberá väčšinu prípravnej práce, zatiaľ čo človek zohráva úlohu editora, stratéga a garanta výsledku.
Rýchlosť vývoja pritom neprestáva prekvapovať. Anthropicu sa podarilo zvýšiť kapacitu AI modelu Claude z 9 000 tokenov na 100-tisíc tokenov textuza dva mesiace, čo je v prepočte približne 75 000 slov za minútu. Neskutočný skok za tak krátku dobu. Na tejto vlne sa niesol aj rok 2025: Meta uviedla multimodálne modely Llama 4 Scout a Maverick, Google uviedol Gemini 2.5 Pro s miliónovým kontextovým oknom a režimom „thinking“. Trend je jasný. Od jednoduchých copilotov sme sa posunuli k autonómnym agentom schopným plánovať, rozhodovať a konať v reálnom čase.
Výzvy a zodpovednosť práce s AI
S narastajúcou adopciou prichádzajú aj nové riziká. Generatívna AI dokáže nielen pomáhať, ale aj halucinovať, šíriť nepresnosti, nevedomky porušovať autorské práva, posilňovať predsudky či vytvárať manipulatívny obsah. Firmy preto musia nastaviť jasné pravidlá, chrániť súkromie a citlivé údaje, posilňovať kyberbezpečnosť a zabezpečiť kontrolu kvality. Človek musí zostať v rozhodovacom procese pri kritických úlohách.
AI mení spôsob, akým pracujeme. Prešla cestou od pomocníka k digitálnym agentom, ktorí dokážu prevziať časť pracovného procesu. Aktuálne obdobie predstavuje „fázu nasadzovania“. Firmy prepájajú AI s internými systémami, budujú vlastných agentov a pripravujú pôdu na to, aby sa firemný AI asistent stal rovnako bežným ako e-mail. Tí, ktorí zvládnu produktivitu, ľudí aj etiku naraz, získajú náskok. Ostatní budú len dobiehať, ako pri každej inej technologickej revolúcii.
