Hlavní strana -> Zprávy
ERP systémy, AI a Business Intelligence, Aktuality -> Analýzy - Dnes

AI v IS KARAT

-PR-

Umělá inteligence dnes rezonuje ze všech stran. AI je v nějaké míře součástí už prakticky každé technologie. Její masivní provoz způsobil, že pojem „slop“ pro označení nekvalitního AI obsahu byl dokonce zvolen jako slovo roku 2025. Příčinou často nejsou nástroje samotné, ale způsob jejich použití.

AI není kouzlený prsten, jehož otočením automaticky vyřešíte jakoukoliv výzvu. Správná aplikace může ale výrazně pomoct a zásadně změnit způsob práce. Klíčové je chytré nastavení funkcionality a snad ještě důležitější je správné zasazení do firemních procesů.

Informační systém KARAT nezůstal pozadu, umělá inteligence a konkrétní ukázky jejího použití přímo v prostředí klientské aplikace byly Ariadninou nití celé KARAT Konference 2026. Od té doby již nějaký čas utekl, pojďme se tedy podívat, jak chytrá funkcionalita IS KARAT postoupila dále.

AskLLM: AI zabudovaná přímo v jádře IS KARAT

Základní stavební kámen řešení je dostupný již od verze IS KARAT 26. Jde o funkcionalitu AskLLM, jež nabízí inteligentní zefektivnění práce hned ve dvou úrovních – aktivní začlenění možností automatizace procesů i optimalizaci datových struktur a přenosů pomocí standardizace.
Stěžejní přínos této funkcionality je v tom, že příslušná akce – chcete-li prompt – je definován zodpovědnou osobou pro celý systém. Díky tomu je zajištěna řízená datová optimalizace – zadání pro AI je vždy totožné, a tím pádem i odezva je dle očekávaných pravidel. V neposlední řadě pak systém umožňuje nákladovou optimalizaci, kdy jsou zajištěny podmínky pro efektivní nastavení spotřeby AI tokenů třetích stran. Fyzické spuštění procedury je pak umožněno v rámci procesu nebo „na tlačítko“ tak, jak to zrovna v dané situaci dává největší smysl.
AI změní charakter ERP systémů. Informace v nich už nebudou sloužit jen pro zpětné vyhodnocení a kontrolu, ale pro prediktivní rozhodování a plánování.
Jednou z nejžádanějších prezentací proběhlé KARAT Konference 2026 byl právě workshop věnovaný začlenění AI do struktur informačního systému KARAT. Živá ukázka aktivního vyhodnocení výstupů dodavatelských řetězců byla velmi inspirativní pro řadu účastníků.
Pokud bychom měli připomenout konkrétní detaily, jednalo se o kontrolu nabídek hutního materiálu a následné doporučení k výběru dodavatele – navázané nejen na ceny, ale i na dodací termíny a podmínky, komplexnost dodávky, historii spolupráce a další neméně důležité parametry, načtené přímo z evidencí IS KARAT.
 

AI vyhodnocení dodavatelských nabídek v IS KARAT 26 (Zdroj KARAT Konference 2026)

MCP servery: Otevřené dveře pro multiplatformní technologie

Další kapitolou, která se v průběhu verze 26 otevírá v pilotním režimu, jsou tzv. MCP servery. Jedná se o mosty mezi světem informací a možnostmi jejich automatizovaného vytěžení. Zásadním přínosem této integrace je fakt, že uživatel není omezen jednou konkrétní AI technologií, ale sám si vybírá, kdo bude jeho partnerem pro zpracování dat. Tento parametr je v dnešní době rozhodující i s ohledem na digitální bezpečnost.
KARAT v tomto ohledu nabídne tři typy automatizace pomocí MCP serverů – aktivní ovládání klienta, AI přístup k datovému modelu anebo inteligentní čtení dokumentace. Každý z nich zajistí malinko jinou službu.
  • Aktivní ovládání umožňuje automatizaci rutinních činností, kdy umělá inteligence získá přístup přímo k uživatelskému rozhraní klienta IS KARAT. Celá věc může běžet na pozadí, člověk definuje zadání, a nakonec pak pouze zkontroluje výstupy, případně je schválí. 
  • Přístup k datovému modelu pomůže administrátorům při customizaci řešení v rámci platné otevřenosti. Nahlédne do struktur databází i kódu a napoví při tvorbě konkrétní změny. V dnešní éře vibe-codingu pak budou schopni tuto roli zastávat i méně zdatní programátoři – podstatná bude hlavně znalost vnitrofiremního nastavení a procesů.
  • Čtení dokumentace je vlastně znalostní asistent. Každý si asi vybaví situaci, kdy potřebuje dohledat funkcionalitu – protože ji používá jen dvakrát do roka. Místo zdlouhavého hledání v dokumentaci a ověřování stylem pokus-omyl se prostě jen zeptáte svého AI kolegy a on ten výzkum udělá za vás. Mimo to tato funkcionalita značně zefektivní i onboarding proces nových kolegů. Hodí se zmínit, že tento nástroj nemusí obsahovat jen dokumentaci výrobce softwaru, ale nabízí možnost začlenit i informace z té firemní – vše je pouze o nastavení systému.
KARAT nabídne tři typy automatizace pomocí MCP serverů – aktivní ovládání klienta, AI přístup k datovému modelu a inteligentní čtení dokumentace.

Propojení funkcionalit pro maximální efektivitu

Smysluplná digitalizace bezpochyby zajišťuje výrazné zefektivnění – a to nejen z pohledu průmyslových řešení. Kontinuální zvyšování konkurenceschopnosti zároveň vyžaduje i kontinuální proces zlepšování procesů obecně. Dalším stupněm pro „již-digitalizované“ společnosti je integrace, kterou v tomto případě chápejme jako propojení.
Základ integrace jsme komentovali v předchozích částech tohoto článku. Prezentovali jsme propojení AI platforem a informačního systému KARAT. Co se ale stane v případě, kdy propojíme jednotlivé funkcionality a začneme tak jejich efekt multiplikovat?
 
Představte si situaci, která vás dnes konkrétně omezuje. Může se jednat o inspiraci pro AI zefektivnění procesu – je prakticky jedno, jaký konkrétní proces vás napadne, protože uplatnění AI je široké. Pro zjednodušení se bavme třeba o změnovém řízení u výrobního podniku. Dneska tato činnost spotřebovává významnou část kapacit napříč celou firmou, ale při využití moderních technologií ji lze významně zoptimalizovat.
Konstruktér provede změnu v návaznosti na zpětnou vazbu od zákazníka – například praskající svary na rámu. Ve výsledném procesu technolog pomocí aktivního ovládání klienta zkontroluje vstupy – revidované kusovníky. Tím získá představu o revidovaných nomenklaturách a zároveň nad nimi může spustit proces změny. Úlohy AskLLM, které jsou v procesu navázané, vyhodnotí dopad změny. Výstupem je tedy seznam konkrétních doporučení a úkolů k úpravám evidencí – co je potřeba změnit, co přepočítat, kde jsou kolize s výrobními příkazy nebo kde hrozí zpoždění kvůli skladovým zásobám polotovarů nebo výrobním kapacitám. Místo zdlouhavého prohledávání už pak technolog jen zapracuje či schválí navrhované změny a jedno z nejbolestivějších míst výrobního procesu je značně jednodušší na zpracování i na riziko vzniku chyby.
Základní podmínkou pro spolehlivou funkčnost bude v tomto příkladu respekt k vnitrofiremním procesům a zvyklostem. Jinými slovy, aby automat nevymýšlel nesmysly – negeneroval AI slop. Jedním z limitů dnešních AI technologií je fakt, že toto riziko nelze kompletně odstranit, a proto je neoddělitelnou částí procesu lidská kontrola. Nicméně díky užití funkce AskLLM lze v rámci definice pokyny pro AI dostatečně vyladit a zajistit tak standardizované zpracování výstupu – včetně začlenění známých a chtěných omezení. Se správnou formulací kódu dotazu přitom pomůže přístup k datovému modelu a proces může být odladěn se znalostním asistentem AI. Tímto způsobem dojde k výraznému omezení rizika a zajištění provozní způsobilosti celého procesu.
Základní podmínkou je respekt k vnitrofiremním procesům a zvyklostem. Neoddělitelnou částí procesu je lidská kontrola.

Vize: ERP, které myslí

Načrtli jsme si realitu v zářivých barvách AI „revoluce“, přistaňme ale na závěr rovnýma nohama na zemi. Realita ukazuje, že největší výzvou při implementaci AI projektů je jejich škálovatelnost. Nachystat si líbivý pilot, který prezentujeme na připravených datech a v laboratorních podmínkách, je jedna strana mince. Druhá je pak rozšíření tohoto procesu do operativní fáze – jeho začlenění do kompletního výrobního parku nebo na celé oddělení firmy. Výzvou bývá čistota a připravenost dat, digitální zdatnost zaměstnanců i „odladění“ výjimek v navrženém workflow.
Realita ukazuje, že největší výzvou při implementaci AI projektů je jejich škálovatelnost.
Studie Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence společnosti Anthropic z letošního března popisuje, že konkrétně v oblasti práva, financí a byznysu je propastný rozdíl mezi teoretickými možnostmi AI a jejich provozní aplikací. Potenciál tedy existuje, ale na jeho reálné vytěžení se zatím čeká. ERP systémy jako masivní databáze informací i s příslušnou historií jsou přesně tím místem, kde se tento potenciál může naplnit.
 

Potenciál využití AI v jednotlivých oblastech (Zdroj: Anthropic, Labor market impacts of AI, 2026)
 
Asi každý, kdo se pohybuje v oborech, které podléhají digitalizaci, si už někdy položil otázku – kam to celé spěje? Čekají nás zítřky z dystopických filmů, románů nebo počítačových her? Stejná studie Anthropic zatím nenašla spojitost rozvoje AI technologií s nárůstem nezaměstnanosti v exponovaných profesích. Zkrátka, charakter práce se pravděpodobně změní, její existence ne. Implementace budou dynamičtější, analytické metody se budou více opírat o data – obecně dojde k zefektivnění práce jako takové. Podobně jako se tomu stalo díky přispění vynálezu parního stroje.
 
Příležitosti, které nabízí AI a její implementace do informačních systémů, změní jejich charakter. Tak, jako nástup IoT technologií přinesl inteligentní stroje – pro domácí i průmyslové použití, AI přinese rozvoj inteligentních ERP. Informace, které jsou v nich obsažené, nebudou sloužit primárně pro retrospektivní vyhodnocení a kontrolu, ale nabídnou široké možnosti pro prediktivní rozhodování a plánování budoucnosti. I z toho důvodu je lepší AI technologie v pracovních procesech nezakazovat, ale řídit.
 
Adam Rychnovský
Autor článku je produktový manažer IS KARAT ve společnosti KARAT Software.

 
Časopis IT Systems / Odborná příloha
Aktuální číslo časopisu IT Systems Aktuální číslo časopisu příloha #1
Více o časopisu IT Systems
Kalendář akcí
   červenec - 2026   
Po Út St Čt Pá So Ne
  12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
272829303112
3456789
IT Systems podporuje
6.10. Unicorn Banking Forum 2016

Formulář pro přidání akce

Další vybrané akce
30.9. Konference Světlo
Další akce
RSS kanál