Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> IT společnost - 28. 3. 2006

Nový manažer pro Windows Embedded

SASTINSKY613.jpgMichal Šaštinský, který se doposud věnoval řízení spolupráce s nezávislými dodavateli software na českém a slovenském trhu, se přesunul na vedoucí pozici v rámci evropského zastoupení společnosti Microsoft. Jeho pracovní náplň zahrnuje spolupráci s dodavateli řešení založených na platformě Windows Embedded v různých odvětvích na území bývalého Východního bloku, Řecka a Turecka.

Cílem Michala Šaštinského je podporovat rozvoj využívání operačního systému Windows Embedded prostřednictvím nezávislých dodavatelů software a výrobců zařízení pro průmyslové aplikace, tenké klienty a také domácí elektroniku. Michal Šaštinský pracuje na různých pozicích ve společnosti Microsoft od roku 1999. Před svým příchodem působil ve společnostech Shell Slovakia a Scala Slovakia. Odborné vzdělání získal Michal Šaštinský na Fakultě makroekonomie Ekonomické Univerzity v Bratislavě, kde promoval v roce 1998. Své vzdělání dále rozšiřuje studiem MBA.

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.