O umělé inteligenci se dnes mluví všude. Při pohledu na LinkedIn může člověk získat pocit, že firmy, které dnes neřeší AI, za chvíli nebudou existovat. Já takový pocit mám. Realita ve finančním sektoru je ale mnohem zajímavější.
Na našem setkání Realita AI ve finančních institucích: od hype k praktickému využití jsme se rozhodli odložit velké sliby stranou a podívat se na AI optikou každodenní praxe. Kde přináší největší hodnotu ve finančních institucích? Jak měřit její přínos? Jak ji skutečně používají vývojové týmy? A jak zajistit, aby inovace nenarazila na regulaci a bezpečnostní limity?
Pohledy Radka Teichmanna (CTO MoroSystems), Romana Mařáka (AI Transformation Lead MoroSystems), Davida Patáka (CIO Home Credit) a Šimona Kanii (advokát Schejbal & Partners) se překvapivě často potkávaly.
1. AI už není otázka „jestli“, ale „jak“
Jedním z nejsilnějších sdělení večera bylo, že AI se stává novým standardem práce. Neznamená to ale slepě nasadit jeden nástroj všude, kde to jde.
„Pokud dnes našim vývojářům neposkytneme AI nástroje, pravděpodobně půjdou jinam. Pokud našim klientům neukážeme, že s AI pracujeme, pravděpodobně nás nevyberou.“
— Radek Teichmann, CTO MoroSystems
Zároveň se ale ukazuje nová výzva: závislost na jednom modelu nebo jednom poskytovateli. Ekonomika AI se rychle mění, nejpokročilejší modely jsou dražší a jejich dostupnost nemusí být samozřejmostí. Proto dává smysl pracovat s kombinací různých modelů, lokálních řešení a průběžně vyhodnocovat, který nástroj je vhodný pro konkrétní úlohu.
„Někteří lidé si neuvědomovali, že pálí obrovské peníze na banálních úkolech. A naopak některé věci dokáže levný lokální model vyřešit velmi efektivně.“
— Roman Mařák, AI Transformation Lead MoroSystems
2. Největší hodnota AI dnes není nahrazování lidí, ale odstranění rutiny
AI dnes nejlépe funguje tam, kde existuje jasně popsaný proces, známý vstup a očekávaný výstup.
„AI funguje a pomáhá tam, kde se proces dá popsat, dají se popsat vstupy, výstupy a kde je všechno dobře zdokumentované.“
— David Paták, CIO, Home Credit
Praktické příklady z Home Creditu ukazují, že jde například o automatickou kontrolu dokumentů při schvalování úvěrů, ověřování pravosti dokladů, přípravu zápisů ze schůzek nebo práci se znalostní bází.
Stejně zásadní změna probíhá i ve vývoji software. Role vývojáře se postupně posouvá od samotného psaní kódu k řízení AI agentů a kontrole výsledků.
„Dnes můžeme ráno přijít do práce a čekají tam na nás čtyři pull requesty, které vytvořila AI. Naším úkolem je zkontrolovat je a rozhodnout, zda jsou správně.“
— Roman Mařák, AI Transformation Lead, MoroSystems
Jeden z týmů MoroSystems například vytvořil AI workflow pro opravy drobných chyb po release, kde AI dokázala vyřešit přibližně 90 % běžných bugů bez zásahu vývojáře.
3. Úspěšná AI není jen technologie. Je to governance, bezpečnost a odpovědnost
Velkým tématem večera bylo také to, že AI projekty často neselhávají na technologii, ale na organizaci, vlastnictví nebo bezpečnosti.
„Největší riziko není AI. Největší riziko je zákaz AI.“
— Radek Teichmann, CTO, MoroSystems
Plošné zákazy často vedou pouze ke vzniku takzvané Shadow AI, kdy zaměstnanci používají vlastní nástroje mimo kontrolované prostředí firmy. Správná cesta proto vede přes jasná pravidla, bezpečné nástroje, anonymizaci citlivých dat a vzdělávání zaměstnanců.
Stejně důležité je od začátku zapojit právní, compliance a bezpečnostní týmy.
„Nejhorší scénář je, když tým několik měsíců buduje AI řešení a těsně před nasazením zjistí, že nesplňuje požadavky compliance nebo bezpečnosti.“
— parafráze vystoupení Šimona Kanii, advokát, Schejbal & Partners
AI Act a další regulace nepřichází proto, aby zastavily inovace. Jejich cílem je vytvořit prostředí, ve kterém lze AI využívat bezpečně, transparentně a s jasně určenou odpovědností.
Co si z toho odnést?
Přes všechny rozdílné pohledy se řečníci shodli na jednom: největší překážkou AI už není samotná technologie. Ta je dnes dostupnější než kdykoliv dříve.
Skutečnou výzvou je najít správné případy použití, naučit lidi s AI pracovat, měřit její skutečný přínos a vytvořit prostředí, kde může být AI využívána bezpečně a dlouhodobě.
Možná nejdůležitější doporučení, které během celého večera zaznělo několikrát, bylo jednoduché:
Začněte. Experimentujte. Ale dělejte to s jasným cílem, metrikami a odpovědností.
My na tom usilovně makáme. Jedna ze strategických priorit je o implementaci AI do všech aspektů našeho delivery procesu. A o tom zase někdy jindy.
