Ještě nejsme v cloudu a už máme mít AI?

Mnoho firem dnes čelí situaci, kdy se do manažerských KPI přidala nová položka „nasazení AI“, jenže nad ní zůstává nedořešená položka „migrace do cloudu“. Nové technologie totiž neřeší problémy těch starších – a ty nás dříve nebo později stejně dostihnou. Zajímavé je, že cloud i AI mají několik společných rysů:

• Obojí je nevyhnutelné. Dříve či později je bude chtít využívat každý, protože zjednodušují práci a zpřístupňují nové možnosti.
• Obojí nám může ulehčit život. Cloud slibuje snadnější správu dat, AI zase efektivnější rozhodování. Ani jedno není dokonalé řešení.
• Cloud může být drahý a AI funguje dobře jen tehdy, když víme, jak správně klást otázky.

Tyto podobnosti mohou být užitečné. Pokud jste se například při zavádění AI zasekli, ale v cloudu se už orientujete, můžete použít podobné postupy a principy, abyste se posunuli dál. Sdílené vzory mezi těmito dvěma oblastmi mohou být klíčem k tomu, jak zvládnout obě výzvy efektivněji.

Hledání synergií mezi strategickými cíli

Nejprve je třeba si připomenout, že umělá inteligence nikdy plně nenahradí vývojáře. Stejně jako čtečky nenahradily tištěné knihy, Wikipedie nenahradila odborné žurnály a streamovací služby plně nezastoupily televizi. AI ale mění způsob práce. Rychlost, s jakou se tato technologie prosazuje, závisí na pružnosti jednotlivých odvětví. Nakonec však většina firem nějakou formu AI využije.

A kde je problém? Paradoxně v jednoduchosti. Dnes není těžké získat odpověď na téměř jakoukoli otázku – složitější je otázku správně formulovat, pochopit odpověď a případně upravit svůj přístup, aby AI poskytla ještě relevantnější výsledek. Nestačí jen napsat dobrý dotaz (prompt), je třeba také kriticky zhodnotit výstup a dynamicky upravovat konverzaci.

Vývojáři už dnes běžně využívají nástroje jako GPT, Gemini, AmazonQ nebo Copilot, aby zjistili, jak napsat konkrétní kód, opravit chybu nebo optimalizovat řešení. Umění správně se ptát však není samozřejmostí. Zde se začínají objevovat rozdíly mezi těmi, kdo AI skutečně ovládají, a těmi, kdo se s ní jen povrchně seznamují.

Podobný princip lze aplikovat i na migraci do cloudu. Zatímco u AI hledáme odpovědi na otázku JAK, u cloudu je hlavní otázkou CO. Konkrétně, co už nechceme spravovat sami? Co chceme přenechat poskytovateli jako službu? Co má být řešeno formou datových rozhraní (API), aby nám to ušetřilo práci?

Stejně jako u AI je klíčem identifikovat, na co se zaměřit a co už řešit nemusíme. Ať jde o správný prompt pro AI, nebo o rozhodnutí, co přesunout do cloudu, obojí je o schopnosti efektivně přemýšlet a správně klást otázky.

Kde bychom měli začít?

Odpověď je jednoduchá: v dobře definovaných byznys procesech. AI i cloud jsou fantastickými pomocníky, ale špatnými pány. Důležité je, jak technologie používáme. Na jedné straně může AI zjednodušit osobní práci, například při hledání chyby v konfiguraci, nebo nabídnout nový úhel pohledu, třeba když analyzuje složitá data. Tyto poznatky ale vždy závisí na tom, jak kvalitní informace jí předáme. AI nám pak poskytne agregované odpovědi, ale jen my sami rozhodujeme o tom, jak s těmito výstupy naložíme.

Pořekadlo „dvakrát měř, jednou řež“ zde platí dvojnásob. Pokud nerozumíme výstupům procesu a nemáme jasnou představu o tom, co očekávat, nemůžeme posoudit, zda AI přinesla užitečné výsledky. Stejné pravidlo platí i pro cloud: nestačí jen „přesunout vše“, je třeba pečlivě promyslet, co delegovat na poskytovatele a co si ponechat pod kontrolou.

Cílem není jen osvojit si nové technologie, ale naučit se je správně využívat k podpoře byznysu.

Petr Buchbauer Autor článku je CEO konzultačně-technologické společnosti Lundegaard.