Témata
Foto: I. Heisler

Jan Zahálka se umělé inteligenci věnuje již déle než 15 let. Po vystudování magisterského oboru umělá inteligence na Elektrotechnické fakultě ČVUT v Praze absolvoval doktorské studium v oboru počítačových věd na Amsterdamské univerzitě. Nyní je majitelem konzultační firmy bohem.ai, zaměřené na optimalizaci firemních procesů pomocí umělé inteligence. Zároveň působí v Českém institutu informatiky, robotiky a kybernetiky, jenž je součástí ČVUT v Praze. Pana Zahálku jsme požádali o rozhovor na téma využití umělé inteligence v praxi.

Tento článek je součástí seriálu:
Jak to vidí autority v oboru AI
Díly
Ivan Heisler

V redakci časopisu MM Průmyslové spektrum zastává pozici odborného redaktora. Vystudoval obor Stavební údržba a rekonstrukce tratí na Vysoké škole dopravy a spojů v Žilině. Po ukončení studia pracoval jako projektant ve Státním ústavu dopravního projektování, poté jako redaktor odborných publikací pro uživatele osobních počítačů a jako šéfredaktor časopisu Počítač pro každého. Do MM Průmyslového spektra nastoupil v roce 2021.

Reklama

MM: Můžete nám přiblížit své pole působnosti? Čím se vy a vaše firma zabýváte?

J. Zahálka: Věnuji se umělé inteligenci – konkrétně strojovému učení od roku 2009 a interaktivnímu strojovému učení od roku 2013. Po návratu ze studií v zahraničí jsem v roce 2017 založil konzultantsko-vývojářskou firmu bohem.ai. Ta dodává firmám AI řešení, která jim pomáhají zlepšit vnitřní procesy. Do širokého spektra našich klientů patří i průmyslové firmy. Například pro společnost ČEPS jsme dělali revizi metodologie umělé inteligence. V nedávné době jsme pro softwarovou firmu Casec, která vyvíjí software pro chemický průmysl, dělali automatickou extrakci strukturovaných dat z bezpečnostních listů chemikálií. Musím však zmínit také svůj úvazek na Českém institutu informatiky, robotiky a kybernetiky. Díky vědecké činnosti se aktivně podílím na nejnovějším výzkumu, který je zejména v oblasti AI velice rychlý.

„Umělá inteligence se nikdy neunaví ani neurazí. Musíte jí však dát správné instrukce. Když to neuděláte, může si vymýšlet, jen aby splnila vaše zadání,“ říká Jan Zahálka, majitel společnosti bohem.ai a konzultant v oboru využití umělé inteligence. (Foto: I. Heisler)

MM: Zmínil jste interaktivní strojové učení. Co si pod tím můžeme představit?

J. Zahálka: Interaktivní strojové učení jsem neuvedl náhodou. Věřím totiž tomu, že nejlepší využití umělé inteligence je v synergii s člověkem, tzn. že AI nemá člověka nahradit, ale má ho podporovat. Využití AI má dvě hlavní větve: V jedné větvi automatizujeme takovou tu nepříjemnou rumařinu, repetitivní práci, kterou člověk dělá „do zblbnutí“. Typickým příkladem je zpracování vybraných údajů z velkého množství podobných dokumentů, například faktur. Máme pracovníka, který z těchto vstupních dokumentů kopíruje údaje do nějaké tabulky. Úlohy tohoto typu jsou velmi dobře automatizovatelné a danému pracovníkovi pak můžeme svěřit nějakou zajímavější práci, která už vyžaduje jeho uvažování. Z mého pohledu je však zajímavější druhá větev, kdy přirozená lidská inteligence s tou umělou spolupracuje jako její partner. Když se to dobře nastaví, člověk toho dokáže víc. Je to taková augmentace lidských dovedností pomocí AI. Nejsem tedy úplně zastáncem toho, abychom člověka nahradili nějakým black boxem, který bude něco řešit za nás. Dávám přednost spolupráci, synergii mezi umělou a přirozenou inteligencí.

Reklama
Reklama
Reklama

MM: AI ve firmách zpracovává data. To je však široký pojem – existuje nepřeberné množství různých typů dat. S jakými daty pracujete vy a jsou nějaká úskalí při jejich sběru a výběru?

J. Zahálka: Nedá se obecně říci, která data jsou důležitá. Každá firma generuje obrovské objemy dat, ať to jsou dokumenty, e-maily, programy, kamerové záznamy, nebo data z různých čidel. Nikdy však nemá význam analyzovat úplně všechno. Vždycky jen nějaká podmožina těch dat je relevantní pro úlohy, které mají pro danou firmu nějakou návratnost. A která data to jsou, to závisí na činnosti té firmy. Vždycky je potřeba to pečlivě zanalyzovat a vybrat ta data, která jsou pro danou úlohu důležitá, a pak je nějakým způsobem pročistit a připravit ke zpracování. Jedině s kvalitními daty na vstupu můžeme od modelů strojového učení nebo od AI očekávat dobré výsledky. Musíme však také počítat s tím, že časem se mění i ty procesy a úlohy, které má AI řešit.

Ze střechy, pod níž sídlí jeho současné působiště, má Jan Zahálka dobrý výhled na budovu své alma mater – Elektrotechnické fakulty ČVUT v Praze.
(Foto: I. Heisler)

MM: Do jaké míry je AI spolehlivá? Jak moc se jí dá věřit?

J. Zahálka: Moderní AI je vysoce spolehlivá a nasaditelná na širokou škálu úloh v praxi. Je ovšem třeba si uvědomit, že jde o pokročilé statistické metody, jejichž výsledek nikdy nelze označit za stoprocentně spolehlivý. Vždy zůstává určitá pravděpodobnost omylu – jistota správného rozhodnutí AI nikdy není absolutní. S tím je nutno počítat a už při plánování úloh zahrnout do celého procesu řízení různých chyb, k nimž může dojít. Každé řešení musí být na chyby připraveno. To je jeden z důvodů, proč jsem zastáncem zmíněné synergie AI a člověka. Je sice důležité, abychom lidskou práci rozumně šetřili, ale v celém řetězci by vždycky měl zůstat člověk, jemuž ponecháme dostatečnou míru kontroly.

MM: Takže bez aktivní účasti člověka to nikdy nepůjde?

J. Zahálka: Vyloučit člověka z rozhodování není dobré i kvůli právní i reputační zodpovědnosti, které v důsledku vždycky nesou lidé. AI však právě lidem dokáže ušetřit spoustu času a námahy. Pracuje rychle a nepřetržitě, nikdy se neunaví a její výkon je konstantní. A to se může týkat nejrůznějších rozhodovacích procesů ve firmě. Jako příklad si můžeme vzít bankovního úředníka, který posuzuje klientské žádosti o úvěr. Místo toho, aby podobné podklady opakovaně vyhledával a studoval a na jejich základě činil rozhodnutí, přenechá tuto činnost AI a připravená rozhodnutí pak jen reviduje. Na tyto úlohy je vhodný tzv. velký jazykový model (LLM) – ten totiž nejen připraví rozhodnutí, ale také dodá vysvětlení, proč a jak k tomu rozhodnutí došel, a to včetně uvedení konkrétních zdrojů. Za zmínku stojí i absence emocí – například LLM můžete kdykoli upozornit na chybu a zeptat se jej, proč rozhodl právě takto, a jemu to – na rozdíl od většiny lidí – nebude nepříjemné.

Reklama

MM: Takže od LLM můžeme požadovat i vysvětlení postupu, jak došel k výsledku, který nám předkládá?

J. Zahálka: Ano, přesně tak. Když má LLM správné instrukce a má nějakou množinu dokumentů, podle jejichž obsahu se rozhoduje, dá vám přesný odkaz: „Našel jsem to v tomto dokumentu na straně 12.“ Tento postup snižuje riziko tzv. halucinace. Halucinace je hodně medializovaný problém, který je reálný. Někdy, když LLM neukočírujete, začne si vymýšlet. Dělá to proto, že se vám snaží za každou cenu pomoci, a to i když ke správné odpovědi nemá dost informací. To je však věc, která se dnešními metodami dá řešit. Lze jej naučit, aby dokázal říci „Já nevím“ nebo „To si musíte udělat sami“. Dalším možným výsledkem snahy odpovědět za každou cenu je převedení konverzace na jiné téma – na takové, které LLM „umí“. V tomto ohledu dokáže být LLM velmi blízký člověku. I takovým chybám se dá předejít, a to pomocí správných instrukcí, formulovaných na základě znalosti firemních procesů a jejich pravidel. Tento přístup se označuje zkratkou RAG – retrieval augmented generation – a spočívá v tom, že vy tomu velkému jazykovému modelu dáte nějaké rozhodovací podklady, které jsou vaše vlastní. Je to vlastně jakési intelektuální vlastnictví vaší firmy, jsou to vaše procesy a způsob, jakým se rozhodujete a jakým vedete svůj byznys. A součástí těch instrukcí musí být to, že když LLM v daných podkladech nenajde řešení problému, nesmí rozhodnutí učinit. Díky přístupu RAG dokážeme změnit LLM, který má obecné znalosti, v nástroj, který dělá přesně to, co potřebujeme a jak to potřebujeme právě my.

MM: Co byste na závěr poradil firmám, které uvažují o nasazení AI do svých procesů, ale nevědí, jak začít?

J. Zahálka: Mám-li to říci velmi stručně, pak by taková firma měla nejdříve velmi dobře znát své vlastní procesy a analyzovat problémy, které chce řešit. Poté by si zástupci firmy měli nad tím sednout s odborníkem a společně najít jeden konkrétní případ, který by AI dokázala vyřešit. Je třeba probrat ten business case, vyzkoušet to a naplánovat pilotní projekt. Jsem přesvědčen, že když se podaří realizací celého projektu dosáhnout hmatatelných a viditelných výsledků, padne velká část překážek a optimalizace dalších procesů půjde relativně snadno.

Vydání #3
Kód článku: 250339
Datum: 05. 03. 2025
Rubrika: Redakce / Rozhovor
Související články
Revoluce není o technologiích, ale o lidech

Umělá inteligence přestává být v českém průmyslu abstraktním pojmem a stává se reálnou podporou efektivity konkrétních firem. (Nejen) o tom, jak vlastně AI v průmyslu správně využívat a zda jsou důležitější technologie, nebo lidé, jsme hovořili s Romanem Stolejdou ze společnosti Inovatix.

AI změní strojařinu k nepoznání

Pozvání k rozhovoru ze série „Jak to vidí autority v oboru AI“ přijal Jan Romportl, který patří k nejvýraznějším tvářím české AI scény, a to s unikátním přesahem od hlubokého akademického výzkumu až po vysoký byznys. Jako bývalý ředitel centra umělé inteligence v O2 Czech Republic a současný nezávislý konzultant pomáhá korporacím i státní správě pochopit nejen možnosti spojené s nástupem obecné umělé inteligence (AGI), ale i její rizika. Ve svých veřejných vystoupeních se často zaměřuje na strukturální změny společnosti, bezpečnostní rizika a filozoficko-technické aspekty AI.

Nemusíte být první, ale nesmíte zaostat

K dalšímu rozhovoru ze série „Jak to vidí autority v oboru AI“ jsme pozvali konzultanta a technologického vizionáře Martina Krčka. Specializuje se na implementaci umělé inteligence, automatizaci a robotiku a pomáhá firmám transformovat se v agilní, daty řízené organizace připravené na éru čtvrté průmyslové revoluce.

Související články
AI + leadership = ekonomická transformace

Pozvání k otevíracímu rozhovoru zářijového vydání MM Průmyslového spektra, věnovaného největší přehlídce průmyslových inovací – MSV v Brně, přijal prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc., dr.h.c., FEng., zakladatel a vědecký ředitel CIIRC ČVUT v Praze a zakladatel a ředitel Institutu Equilibrium. Nedávno byl v Indii podle něj nazván Institut umělé inteligence na NIMS University v Jaipuru, což je pro Českou republiku mimořádná událost a velká čest.

Reklama
Reklama
Reklama
Reklama
Související články
AI překlad je rychlý, ale pozor na terminologii

Automatizovaný překlad dokumentů se v průmyslové praxi často používá k urychlení překladu technické dokumentace vcelku běžně. U návodů, servisních instrukcí, technických listů nebo interních standardů však nestačí, aby překlad „přibližně dával smysl“ – rozdílný překlad termínů totiž může znamenat zbytečné kontroly, opakované opravy i nejasnosti v komunikaci.

Ve znamení kvality: Možnosti a úskalí strojového vidění

Uplatnění umělé inteligence v průmyslové výrobě slibuje usnadnění lidské práce, snížení chybovosti a nepřetržitý monitoring kvality i technického stavu výrobního prostředí. Mezi ideálními laboratorními podmínkami a reálnou výrobou však existují zásadní rozdíly, přičemž ani sebelépe vytvořený model neobstojí bez dlouhodobé péče a konzistentního sběru dat.

Ve znamení kvality: Vstupní kontrola snáze a rychleji

Stabilita a jakost výrobního procesu vychází mimo jiné z předpokladu, že konzistentní a kvalitní je již vstup v podobě materiálu, z něhož se vyrábí. To ověřuje systém vstupních kontrol, které je zpravidla nutné provádět v laboratorních podmínkách. Dnes však existují i analytické a spektroskopické metody, jimiž lze kontrolovat materiál přímo během přejímky.

Revoluce udržitelnosti: Výroba pod kontrolou

V praxi sériové výroby není udržitelnost jen dodatečným parametrem vázaným na životní prostředí. Je to především pracovní disciplína zaměřená na úspornost, eliminaci ztrát, přesnější řízení a konzistentní výsledky. Jako taková je v symbióze s inženýrským myšlením, přičemž její jednotlivé strategie významně přispívají k celkové stabilitě procesu.

CIMT Peking, Část 1. Obecný pohled

V předvelikonočním týdnu se v Pekingu uskutečnil veletrh obráběcích strojů CIMT 2019. V asijském regionu se jedná o obdobu veletrhu EMO Hannover. A stejně jako EMO je velkou měrou národní výstava německé výrobní techniky, tak CIMT je převážně čínský. V tomto prvním vstupu se podíváme na letošní ročník trochu s odstupem, aniž bychom se zaměřili na konkrétní exponáty.

AI a kriminalita? Zaměřme se na prevenci!

Otázky trestní odpovědnosti spojené s umělou inteligencí, jak v kontextu informační kriminality, tak fyzické kriminality zasahující do reálného světa. Tak znělo téma nesmírně zajímavé přednášky, kterou měli zájemci, včetně naší redakce, možnost vyslechnout 4. února v prostorách CIIRC ČVUT v Praze. S pozoruhodnými detaily dnes tak horkého tématu seznámil posluchače profesor Vladimír Smejkal, soudní znalec a jeden ze zakladatelů oboru IT práva a IT kriminalistiky u nás. Některé aspekty tohoto tématu vám nyní přinášíme v našem rozhovoru.

Od subdodávek k finalistům: Kam míří český export?

Doktor Rudolf Klepáček je fyzikální inženýr, který se stal architektem české exportní politiky. Od února 2026 stál v čele agentury CzechTrade a od srpna téhož roku vede novou státní agenturu CzechBusiness, která vznikla integrací CzechTradu a CzechInvestu do jednoho celku. V otevíracím rozhovoru pro MM Průmyslové spektrum mluví bez diplomatických zkratek: o tom, proč firmy navázané na automobilový průmysl jedou v zajetých kolejích, ze kterých by dávno měly vyskočit, proč LinkedIn nikdy nenahradí fyzické ověření obchodního partnera, a také proč je lokalizace slovem, na které české strojírenské firmy při exportu nejčastěji zapomínají.

Made in Česko: Když trávu seče inteligentní dříč

Sekačky jako plně autonomní stroje schopné vnímat svět kolem sebe? Do nedávna pouze sci-fi vize, dnes je to realita. Podívejme se spolu do náročného terénu solárních parků, do prostoru kolem letištních ranvejí či na prudké svahy kolem železničních koridorů. Právě zde totiž probíhá revoluce v údržbě zeleně. Česká společnost Smaut Technology ve spolupráci s institutem CIIRC ČVUT v Praze vyvinuly systém, který proměňuje údržbu zeleně v high-tech oblast činnosti.

AI ve školství: Třídit informace a kriticky přemýšlet

Umělá inteligence je dnes tématem, které se týká většiny oblastí lidské činnosti, včetně školství. V našem seriálu proto postupně oslovujeme osobnosti, které působí na různých pozicích a v různých typech škol, a ptáme se jich na to, jak využití AI ve školství hodnotí ze svého pohledu. Dnes vám přinášíme pohled Ing. Petra Augusty, Ph.D., zástupce ředitele Střední průmyslové školy na Proseku.

Bez znalosti matematiky znalostní ekonomiku nevybudujeme

Vzdělání je alfou a omegou všeho. Ať uvažujeme v ekonomické, či politické rovině, vzdělávání je společným jmenovatelem všech oblastí. Česká ekonomika se bohužel stále nedostala na předcovidovou úroveň, avšak změny v oblasti vzdělávání tomu mohou výrazně pomoci. Pokud nebudeme konat, stagnace naší ekonomiky se dostaví velmi rychle. Miroslava Kopicová, která se celoživotně věnuje otázkám zaměstnanosti, konkurenceschopnosti, vzdělávání a rozvoje lidských zdrojů, analyzuje v otevíracím rozhovoru současný stav, a díky svým bohatým zkušenostem nabízí různá řešení, jež nás z pasti ekonomiky s nízkou přidanou hodnotou mohou vytáhnout.

Reklama
Předplatné MM

Dostáváte vydání MM Průmyslového spektra občasně zdarma na základě vaší registrace? Nejste ještě členem naší velké strojařské rodiny? Změňte to a staňte se naším stálým čtenářem. 

Proč jsme nejlepší?

  • Autoři článků jsou špičkoví praktici a akademici 
  • Vysoký podíl redakčního obsahu
  • Úzká provázanost printového a on-line obsahu ve špičkové platformě a mnoho dalších benefitů....  již 30 let zkušeností s odbornou novinařinou
Předplatit