Řešení pro podniky s řízenou umělou inteligencí s přístupem Blueprint: Změna paradigmatu v integraci průmyslové umělé inteligence

Když se velké korporace musí naučit vzdát se kontroly – a přitom ušetřit miliardy

Umělá inteligence se již nevyvíjí ve velkých projektech, ale spíše se provádí řízeně. Řízené platformy umělé inteligence, jako jsou ty popsané zde, boří předchozí logiku zdlouhavých implementací a vytvářejí přístup k vysoce přizpůsobeným řešením umělé inteligence, čímž zásadně mění pravidla hry pro průmyslové aliance, konsorcia a společné podniky. Na rozdíl od konvenčních projektů umělé inteligence umožňuje přístup založený na plánech řešení připravená k produkci během týdnů až dnů – bez sdílení dat, bez počátečních nákladů a bez technologických kompromisů.

Vhodné pro:

• Platforma umělé inteligence pro podniky na klíč: Průmyslová automatizace s využitím umělé inteligence a řešení Unframe.AI

Nová měna průmyslové konkurenceschopnosti: rychlost bez ztráty kontroly

V ekonomice, kde jedna technologická společnost spolupracuje s druhou, chemická společnost se vyvíjí s výrobcem průmyslových zařízení a přední výrobci automobilů společně vyvíjejí softwarové balíčky, úspěch již není určen velikostí, ale rychlostí integrace. Spravované platformy umělé inteligence nabízejí přesně to, co komplexní konsorciální struktury nejvíce potřebují: rychlé, bezpečné a škálovatelné implementace umělé inteligence, které se bezproblémově integrují do heterogenních IT prostředí – a zároveň zachovávají datovou suverenitu každého jednotlivého partnera.

Otázkou už není, zda bude umělá inteligence využívána, ale jak rychle jsou firmy ochotny transformovat své inovační cykly. U rozsáhlých průmyslových projektů by to mohlo znamenat rozdíl mezi globálním úspěchem a nákladným zastaráváním.

Umělá inteligence již není příslibem budoucnosti, ale stala se ústředním stavebním kamenem tvorby průmyslové hodnoty. Ačkoli její teoretický potenciál zní působivě, podle průzkumů Massachusettského technologického institutu šokujících 95 procent všech implementací umělé inteligence v podniku ve skutečnosti selhává. Důvody jsou rozmanité: nedostatečná kvalita dat, špatná integrace do stávajících systémů, nedostatek odborných znalostí a především dlouhé vývojové cykly tradičních projektů umělé inteligence. V době, kdy velké technologické společnosti spolupracují v konsorciích se specialisty na automatizaci nebo lokálními integrátory, se tento problém dále zhoršuje. Heterogenní IT prostředí, rozdílné požadavky na ochranu dat a složité struktury řízení komplikují implementaci řešení umělé inteligence do takové míry, že konvenční přístupy jsou posouvány na hranici svých možností.

Přesně zde přicházejí na řadu řízené platformy umělé inteligence. Nabízejí zásadně odlišný přístup: Místo vývoje systémů umělé inteligence od nuly poskytují plně řízená, vysoce přizpůsobitelná řešení umělé inteligence, která jsou připravena k výrobě během několika dní. Přední poskytovatel tento přístup zdokonalil svým modelem Blueprint – procesem, který nahrazuje tradiční fáze analýzy požadavků, softwarové architektury a implementace automatizovaným procesem generování. Výsledkem jsou přizpůsobené aplikace umělé inteligence, které lze bezproblémově integrovat do stávajících ERP systémů, systémů pro řízení výroby nebo dokonce do nestrukturovaných datových zdrojů.

Relevance tohoto přístupu je obzvláště zřejmá při zvažování dynamiky velkých průmyslových projektů. Moderní infrastrukturní projekty – ať už se jedná o výstavbu elektráren, železniční infrastrukturu nebo komplexní řešení průmyslové automatizace – jsou nyní realizovány téměř výhradně v konsorciích, společných podnicích nebo aliancích. Například v březnu 2025 získala velká energetická technologická skupina kontrakt v hodnotě 1,6 miliardy dolarů na plynové elektrárny v Saúdské Arábii ve spolupráci s mezinárodním dodavatelem zařízení pro elektrárny jakožto EPC dodavatelem. Takové struktury jsou nezbytné, protože jednotlivé společnosti jen zřídka dokáží pokrýt všechny požadované kompetence a zdroje. Představují však značné koordinační výzvy – zejména pokud jde o digitální transformaci a integraci umělé inteligence.

V této souvislosti umožňují spravované platformy umělé inteligence zcela novou formu technologické spolupráce. Nabízejí flexibilitu, kterou různí partneři potřebují, aniž by museli citlivá data opustit společnost. Umožňují každému členovi konsorcia přístup ke stejné nejmodernější infrastruktuře umělé inteligence a zároveň plně zachovávají datovou suverenitu. A snižují investiční riziko prostřednictvím cenových modelů založených na úspěchu, kde společnosti platí pouze tehdy, když je dosaženo prokazatelných obchodních úspěchů.

Tento článek systematicky zkoumá, jak řízené platformy umělé inteligence mění způsob, jakým rozsáhlé průmyslové projekty využívají umělou inteligenci. Od historických kořenů umělé inteligence jako služby (AI-as-a-service), přes její technické mechanismy a současné případy použití, až po kritické výzvy a budoucí vývoj, vykresluje komplexní obraz této technologie. Zvláštní pozornost je věnována specifickým výhodám pro aliance, konsorcia, společné podniky a subdodavatelské struktury – přesně ty organizační formy, které dominují moderní průmyslové krajině.

Od izolovaných výpočetních strojů k orchestrované inteligenci: Historie vývoje řízené umělé inteligence

Historie spravovaných platforem umělé inteligence je neoddělitelně spjata s rozvojem cloud computingu a demokratizací umělé inteligence. Jejich kořeny sahají do počátku 21. století, kdy přední poskytovatelé cloudových služeb začali nabízet řešení typu platforma jako služba (platform-as-a-service). Tyto první platformy umožnily vývojářům poprvé nasazovat aplikace, aniž by museli provozovat vlastní infrastrukturu. Dalším vývojovým krokem byla infrastruktura jako služba (infrastructure-as-a-service), která zákazníkům umožnila nezávisle poskytovat virtuální počítače a úložiště.

Ale teprve průlom strojového učení v roce 2010 začal skutečný příběh umělé inteligence jako služby. Roky 2015 až 2018 znamenaly zlom. Během této fáze se techniky hlubokého učení vyvinuly z akademických experimentů v průmyslově použitelné nástroje. Obrovské zlepšení v rozpoznávání řeči a obrazu poprvé učinilo umělou inteligenci vhodnou pro masové použití. Zároveň explodovalo množství dostupných dat a investice do umělé inteligence vzrostly z 80 miliard dolarů v roce 2018 na 280 miliard dolarů během čtyř let.

Hlavní poskytovatelé cloudových služeb rozpoznali potenciál již v rané fázi. Přední technologické společnosti začaly v letech 2016 až 2018 nabízet specializované služby strojového a hlubokého učení. Jedna velká technologická společnost v roce 2018 představila svůj proprietární jazykový model, který byl se 17 miliardami parametrů v té době největší svého druhu. Další přední technologická společnost pod vedením svého generálního ředitele v roce 2016 oficiálně oznámila strategický přechod k přístupu zaměřenému na umělou inteligenci. Tento vývoj položil technologický základ pro to, co se později stalo známým jako AIaaS.

Období let 2018 až 2020 se vyznačovalo rostoucím zaváděním a vznikem řešení specifických pro dané odvětví. Specializované společnosti AIaaS se etablovaly se zaměřením na aplikace specifické pro dané odvětví. Nástroje AutoML výrazně zjednodušily proces vývoje a školení modelů, což umožnilo i organizacím bez hlubokých znalostí datové vědy integrovat umělou inteligenci do jejich aplikací. Globální expanze nabídek AIaaS s datovými centry v různých regionech zajistila nízkou latenci.

Skutečný paradigmatický posun však začal v roce 2020 s nástupem rozsáhlých jazykových modelů a generativní umělé inteligence. V květnu 2020 přední výzkumná firma v oblasti umělé inteligence zveřejnila jazykový model se 175 miliardami parametrů – což je desetinásobný nárůst oproti modelu velké technologické společnosti. Tento model poprvé prokázal, že umělá inteligence dokáže zvládat nejen specializované úkoly, ale také komplexní generování textu, tvorbu kódu a kreativní úkoly. Spuštění známé aplikace generativní umělé inteligence v listopadu 2022 znamenalo průlom ve veřejném povědomí – během dvou měsíců dosáhla aplikace 100 milionů uživatelů a stala se tak nejrychleji rostoucí spotřebitelskou aplikací všech dob.

Tento vývoj však přinesl nové výzvy pro průmyslové aplikace. Zatímco možnosti modelů umělé inteligence exponenciálně rostly, implementace se stávaly stále složitějšími. Společnosti čelily volbě mezi proprietárními cloudovými řešeními od velkých poskytovatelů, která s sebou nesla rizika závislosti na dodavateli, nebo komplexním interním vývojem vyžadujícím značné investice a specializovaný personál. Míra úspěšnosti zůstávala alarmující – studie ukazují, že 85 procent tradičních projektů umělé inteligence selhává, zatímco míra úspěšnosti interního vývoje je pouhých 33 procent.

V této napjaté oblasti se od roku 2023 objevily jako třetí možnost řízené platformy umělé inteligence. Tyto platformy kombinovaly škálovatelnost a nákladovou efektivitu cloudových služeb s přizpůsobitelností zakázkových řešení – ale bez typických nevýhod obou přístupů. Průkopník v této oblasti vyvinul svůj přístup Blueprint, který uzavírá mezeru mezi generickými nástroji umělé inteligence a nákladově náročným vývojem na míru. Platforma umožňuje dodání zakázkových řešení umělé inteligence během několika dnů místo měsíců konfigurací modulárních stavebních bloků umělé inteligence pomocí orchestrovaných specifikací.

Tento vývoj odráží zásadní posun ve způsobu, jakým firmy vnímají a používají umělou inteligenci. Z izolovaných experimentů v laboratořích datové vědy se umělá inteligence vyvinula v řízenou operační inteligenci hluboce integrovanou do obchodních procesů. Pozornost se přesunula z otázky „Můžeme umělou inteligenci vytvořit?“ na „Jak rychle můžeme umělou inteligenci produktivně využívat?“ – posun, který je obzvláště důležitý pro průmyslová konsorcia, kde klíčovými faktory jsou časová omezení a zmírňování rizik.

Stavební kameny inteligence: Technická architektura moderních řízených platforem umělé inteligence

Technologický základ spravovaných platforem umělé inteligence se zásadně liší od tradičních přístupů k vývoji softwaru. Jeho jádrem je přístup „blueprint“ – inovativní proces transformace obchodních požadavků na funkční řešení umělé inteligence. Tento přístup eliminuje tradiční fáze analýzy požadavků, softwarové architektury a implementace a nahrazuje je automatizovaným procesem generování založeným na předdefinovaných modulárních stavebních blocích.

Architektura takové platformy se skládá ze čtyř centrálních technických stavebních bloků, které jsou vzájemně propojeny. První zahrnuje pokročilé vyhledávací a logické funkce, které transformují nestrukturovaná firemní data do prohledávatelných, strukturovaných informací. Tato funkce umožňuje průmyslovým společnostem přístup k desítkám let nashromážděných znalostí v dané oblasti, které byly dříve skryty v e-mailech, reportech a starších systémech. Pro konsorcia to znamená, že k heterogenním zdrojům dat od různých partnerů lze systematicky přistupovat a využívat je bez nutnosti centralizovaného úložiště dat.

Druhý stavební blok se zaměřuje na automatizaci a agenty umělé inteligence. Tyto autonomní systémy provádějí složité pracovní postupy a proaktivně rozhodují na základě dat v reálném čase. V průmyslovém prostředí mohou tito agenti například optimalizovat intervaly údržby, provádět kontroly kvality nebo činit rozhodnutí v dodavatelském řetězci bez nutnosti lidského zásahu. To je obzvláště důležité pro rozsáhlé projekty v konsorciálních strukturách, protože tito agenti mohou působit napříč hranicemi společnosti a zároveň si udržet kontrolu nad kritickými rozhodnutími s příslušnými partnery.

Komponenta abstrakce a zpracování dat tvoří třetí technický stavební blok. Platforma transformuje nestrukturovaný obsah, jako jsou data ze senzorů, strojní protokoly nebo výrobní dokumentace, do použitelných strukturovaných formátů. Tato funkce je obzvláště důležitá pro německé průmyslové společnosti, které často disponují heterogenním IT prostředím s různými datovými formáty a staršími systémy. Ve společných podnicích mezi chemickou společností a výrobcem zařízení, kteří společně vyvíjejí dehydrogenační technologie, umožňuje tento stavební blok integraci různých zdrojů dat z vývoje chemických katalyzátorů až po inženýrství procesních zařízení.

Čtvrtá složka zahrnuje modernizační funkce, které transformují starší systémy do softwaru s nativní umělou inteligencí. Tím se řeší jedna z největších výzev, kterým čelí německé průmyslové společnosti: integrace moderních technologií umělé inteligence do stávajících výrobních prostředí bez rušivých změn systému. Když tři hlavní výrobci automobilů spolupracují na otevřených softwarových balíčcích pro propojená vozidla, musí být tyto nové systémy schopny komunikovat s desítky let starými výrobními systémy – a právě zde přichází na řadu modernizační složka.

Edge computing hraje v architektuře platformy ústřední roli, přestože je primárně navržen jako cloudové řešení. Průmyslové aplikace často vyžadují zpracování dat v reálném čase s latencí submilisekund. Edge computing přibližuje zpracování dat senzorům a výrobním zařízením, což umožňuje činit kritická rozhodnutí bez zpoždění způsobeného síťovými přenosy. U rozsáhlých projektů, jako jsou například závody na vodíkovou elektrolýzu, které staví dodavatel energie s partnery, jako je výrobce elektrolyzérů a poskytovatel průmyslových služeb, je tato edge computing nezbytný pro řízení citlivých výrobních procesů.

Bezpečnostní architektura se řídí principem nulové důvěry. Zákaznická data nikdy neopouštějí bezpečné firemní prostředí, protože platformu lze nasadit jak v privátních cloudech, tak i v místních prostředích. Toto architektonické rozhodnutí je obzvláště důležité pro německé průmyslové společnosti, které podléhají přísným předpisům o ochraně osobních údajů a musí chránit citlivá výrobní data. Pokud obranná a technologická společnost poskytuje logistickou podporu pro vojenské nasazení, podléhají příslušná data nejvyšším bezpečnostním požadavkům – architektura nulové důvěry zajišťuje, že tyto požadavky jsou splněny bez kompromisů.

Další inovativní technickou vlastností jsou integrační schopnosti platformy. Může se připojit prakticky k jakémukoli systému: ERP systémům, systémům pro řízení výroby, databázím a dokonce i k nestrukturovaným datovým zdrojům. Tato univerzální konektivita eliminuje jednu z největších implementačních překážek tradičních projektů s umělou inteligencí. Tato flexibilita je klíčová v konsorciích, kde partneři používají různé IT systémy. Když poskytovatel PEM elektrolýzy spolupracuje s poskytovatelem průmyslových služeb, jejich systémy musí bezproblémově komunikovat – platforma tuto interoperabilitu umožňuje bez složitého vývoje na zakázku.

Modulární architektura také umožňuje iterativní vývoj a průběžnou optimalizaci. Změny obchodních požadavků lze okamžitě promítnout do softwaru úpravami plánu, aniž by bylo nutné složité přeprogramování. Tato flexibilita je klíčová pro německé průmyslové společnosti působící na dynamických trzích, které potřebují rychle reagovat na měnící se požadavky. V aliancích, jako je aliance mezi specialistou na lepidla a výrobcem polymerů pro udržitelná lepidla v dřevěných konstrukcích, kde se technické požadavky a cíle udržitelnosti neustále vyvíjejí, tato agilita umožňuje neustálou adaptaci bez nutnosti nového vývoje.

Často přehlíženým, ale kritickým aspektem je agnostická povaha platformy vůči LLM. Zatímco mnoho aplikací umělé inteligence je úzce vázáno na specifický model velkého jazyka programování (LLM), architektura platforem spravované umělé inteligence umožňuje flexibilní přepínání mezi různými modely. To chrání společnosti před závislostí na dodavateli a zajišťuje, že mohou vždy používat modely, které jsou pro jejich případ použití optimální – což je klíčová výhoda na rychle se vyvíjejícím trhu, kde modely, které jsou dnes dominantní, mohou být zítra již zastaralé.

Platforma spravované umělé inteligence – obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Průmyslová orchestrace: Řízená umělá inteligence v dnešní praxi konsorcií a aliancí

Průmyslová orchestrace: Řízená umělá inteligence v dnešní praxi konsorcií a aliancí – Obrázek: Xpert.Digital

Praktický význam spravovaných platforem umělé inteligence je obzvláště patrný v současné situaci velkých průmyslových projektů. Tyto projekty jsou nyní realizovány téměř výhradně v rámci komplexních partnerství, která nabývají různých organizačních forem: konsorcia sdružují několik společností pro konkrétní projekty jako právně vázané projektové komunity; společné podniky vytvářejí společné společnosti pro specifické trhy nebo dlouhodobou spolupráci; a subdodavatelské struktury umožňují velkým poskytovatelům převzít projektový management a outsourcovat dílčí úkoly specializovaným partnerům.

Automobilový průmysl je pozoruhodným příkladem této nové formy spolupráce. V červnu 2025 podepsalo jedenáct předních společností v evropském automobilovém průmyslu memorandum o porozumění pro společný vývoj ekosystému softwaru s otevřeným zdrojovým kódem pro propojená vozidla. Cílem této iniciativy je vyvinout nediferencující software pro vozidla založený na otevřeném, certifikovatelném softwarovém balíčku, a tím urychlit transformaci na softwarově definovaná vozidla. Co je na tom zvláštní: Zatímco každý výrobce nadále vyvíjí svá vlastní uživatelská rozhraní a informační a zábavní systémy, sdílejí základní infrastrukturu.

Řízené platformy umělé inteligence nabízejí pro takové konstelace několik klíčových výhod. Zaprvé umožňují rychlý vývoj prototypů bez zdlouhavých koordinačních procesů mezi partnery. Každá společnost může otestovat řešení umělé inteligence během několika dní, která lze bezproblémově integrovat do sdíleného ekosystému. Zadruhé, datová suverenita je zachována u každého jednotlivého partnera – citlivá vývojová data od jednoho výrobce nemusí být sdílena s daty konkurence, i když oba pracují na stejné infrastruktuře umělé inteligence. Zatřetí, model tvorby cen založený na úspěchu výrazně snižuje finanční riziko pro partnery konsorcia.

Podobná dynamika je patrná i v energetickém sektoru. Významný dodavatel energie vyvíjí v Německu společně s evropskými partnery plynové elektrárny s vodíkovými motory. Dodavatel sestavil italsko-španělské konsorcium pro elektrárnu s kombinovaným cyklem s kapacitou H2 na jednom ze svých závodů s nominální kapacitou přibližně 800 MW. Smluvní dohoda mezi těmito třemi partnery zahrnuje jako první krok plánování povolení pro elektrárnu. Souběžně dodavatel energie realizuje na jiném závodě elektrolyzér na zelený vodík o výkonu 300 MW. Výrobce elektrolyzérů dodává elektrolyzér o výkonu 100 MW a poskytovatel průmyslových služeb se stará o integraci třetí elektrolyzérové ​​jednotky a také o plánování a instalaci pomocných a podpůrných systémů.

V takových složitých rozsáhlých projektech, kde spolupracuje dodavatel energie, výrobce elektrolyzérů a poskytovatel průmyslových služeb, vznikají obrovské koordinační výzvy. Spravované platformy s umělou inteligencí tyto výzvy řeší vytvořením společného digitálního základu, na kterém mohou všichni partneři pracovat, aniž by obětovali svou technologickou nezávislost. Platforma dokáže integrovat data v reálném čase z různých subsystémů, generovat optimalizační návrhy a nasazovat autonomní agenty, kteří fungují napříč hranicemi společnosti – vždy při zachování příslušné datové suverenity.

Chemický průmysl také ukazuje, jak může řízená umělá inteligence vytvářet přidanou hodnotu v zavedených partnerstvích. Globální chemická společnost a diverzifikovaná průmyslová skupina podepsaly dohodu o společném vývoji, jejímž cílem je rozšířit spolupráci na patentovaném dehydrogenačním procesu. Tento proces vyrábí propylen z propanu nebo isobutylen z isobutanu za použití obzvláště stabilního katalyzátoru. Průmyslová skupina se zaměřuje na vývoj procesu, zatímco chemická společnost se zaměřuje na vývoj katalyzátoru. Společným cílem je výrazně zefektivnit proces z hlediska spotřeby zdrojů a energie prostřednictvím cílených vylepšení konstrukce katalyzátoru a zařízení.

V této konfiguraci by řízené platformy umělé inteligence mohly výrazně urychlit vývojové cykly. Simulace s využitím umělé inteligence by mohly testovat různé návrhy katalyzátorů a konfigurace závodů in silico před výrobou nákladných fyzických prototypů. Modely strojového učení by mohly analyzovat procesní data z pilotních závodů a identifikovat optimalizační příležitosti, které by lidští inženýři mohli přehlédnout. A autonomní agenti by mohli převzít průběžné monitorování a doladění provozovaných závodů, aby byla zajištěna maximální efektivita.

Pro průmyslové aliance je obzvláště důležitá schopnost spravovaných platforem s umělou inteligencí integrovat heterogenní zdroje dat a zároveň si zachovat kontrolu nad citlivými informacemi. Když výrobce lepidel a specialista na polymery spolupracují na udržitelných lepidlech pro dřevěné konstrukce, každý z partnerů přispívá specifickými odbornými znalostmi: Specialista na polymery dodává materiály na bázi polyuretanu založené na bioatributovaných surovinách, zatímco výrobce lepidel je používá pro vysoce výkonná lepidla. Příslušné výrobní procesy a chemické složení jsou však vysoce citlivým obchodním tajemstvím. Spravované platformy s umělou inteligencí umožňují trénovat a používat modely umělé inteligence na těchto datech, aniž by si partneři museli vyměňovat nezpracovaná data mezi sebou.

Dalším kritickým aspektem v dnešní praxi je rychlost implementace. Zatímco tradiční projekty umělé inteligence obvykle trvají 12 až 18 měsíců, než dosáhnou produkční připravenosti, spravované platformy umělé inteligence umožňují nasazení během týdnů nebo dokonce dnů. Tato úspora času má obrovskou hodnotu v konsorciích, kde zpoždění mohou rychle vést k eskalaci nákladů a smluvním pokutám. U rozsáhlých projektů, jako je například kontrakt na elektrárnu v Saúdské Arábii v hodnotě 1,6 miliardy dolarů, který realizuje významná energetická technologická společnost a který zahrnuje 25letou smlouvu o údržbě, může i malé zvýšení efektivity díky prediktivní údržbě s pomocí umělé inteligence vést k úsporám v řádu milionů dolarů.

Praktické uplatnění se odráží i v konkrétních úspěších zákazníků. Globální poskytovatel realitních služeb uvádí, že spolupráce s poskytovatelem platformy výrazně zlepšila jeho schopnost získávat smysluplné poznatky a dosahovat výsledků pro zákazníky. Jiný klient byl schopen plně automatizovat proces prodejních nabídek, čímž se zkrátila doba zpracování z 24 hodin na pouhé sekundy. Takové zvýšení efektivity je relevantní i pro průmyslová konsorcia, kde rychlá příprava nabídek a přesný výpočet nákladů mohou být klíčové pro konkurenční výhodu.

Inovace ověřená v praxi: Dvě případové studie z projektů průmyslových konsorcií

Pro ilustraci praktického významu spravovaných platforem umělé inteligence pro rozsáhlé průmyslové projekty je vhodné se podrobně podívat na konkrétní případy použití, které ilustrují specifické výzvy a přístupy k řešení v konsorciálních strukturách.

První případ použití je v oblasti výroby zeleného vodíku, kde poskytovatel technologie PEM elektrolýzy a mezinárodní poskytovatel služeb pro průmyslová zařízení uzavřeli strategické partnerství za účelem vývoje efektivních rozsáhlých projektů v Evropě. Spolupráce se zaměřuje na rozsáhlé projekty elektrolýzy a kombinuje doplňkové schopnosti obou společností: jedné jako předního poskytovatele technologie PEM elektrolýzy a druhé jako mezinárodního poskytovatele služeb pro průmyslová zařízení.

Výzvou u takových projektů je složitost rozhraní mezi klíčovou oblastí elektrolýzy, kterou obvykle zajišťuje výrobce originálního vybavení (OEM), a prvky souvisejícími s provozem, pro které si zákazníci obvykle najmou poskytovatele EPC/EPCM nebo integrátora zařízení. Partneři si uvědomili, že jasně definovaná rozhraní a propracované, standardizované koncepty zařízení představují významnou přidanou hodnotu pro všechny zúčastněné strany. Jádrem jejich spolupráce je proto společný vývoj konceptů pro projekty zeleného vodíku a koordinace technických a obchodních rozhraní mezi oběma stranami.

Řízená platforma umělé inteligence by v tomto scénáři mohla plnit několik klíčových funkcí. Zaprvé by mohla výrazně urychlit vývoj standardizovaných návrhů závodů extrakcí vzorů z historických projektových dat a navrhováním optimálních konfigurací. Zadruhé by mohla automatizovat technickou integraci mezi systémy obou partnerů tím, že by fungovala jako inteligentní middleware, který transformuje a vyměňuje data v reálném čase. Zatřetí by mohla průběžně monitorovat parametry projektu během fází plánování a realizace a upozorňovat je na potenciální problémy včas, než povedou k nákladným zpožděním.

Obzvláště důležitá je schopnost platformy agregovat znalosti napříč hranicemi projektu, aniž by došlo ke zveřejnění citlivých dat. Obě společnosti pracují na nevýhradním strategickém partnerství, což znamená, že obě společnosti mohou paralelně spolupracovat i s dalšími partnery. Spravovaná platforma umělé inteligence by mohla syntetizovat poznatky z různých projektů a odvodit zobecněné osvědčené postupy, aniž by bylo nutné sdílet detaily specifické pro daný projekt mezi konkurenčními podniky. To umožňuje neustálé učení a zlepšování v celém portfoliu projektů a zároveň zachování obchodní citlivosti.

Hmatatelné výhody jsou patrné i v oblasti škálování. Obě společnosti jsou přesvědčeny, že zelený vodík bude hrát ústřední roli v transformaci energetického trhu a že klíčem k rozvoji vodíkové ekonomiky budou společné přístupy mezi příslušnými zúčastněnými stranami. Vzhledem k tomu, že se očekává, že celosvětová poptávka po zeleném vodíku v nadcházejících letech a desetiletích výrazně vzroste, vidí partneři slibný obchodní potenciál ve využití tohoto trhu. Díky svým doplňkovým dovednostem mohou k této transformaci významně přispět. Řízená platforma umělé inteligence by toto škálování významně usnadnila tím, že by umožnila replikaci osvědčených projektových vzorců a drasticky zkrátila dodací lhůty pro nové projekty.

Druhý případ použití pochází z automobilového průmyslu a týká se výše zmíněné softwarové iniciativy. Jedenáct předních společností v evropském automobilovém průmyslu – včetně výrobců vozidel a hlavních dodavatelů – společně prosazuje iniciativu s otevřeným zdrojovým kódem. Cílem je vyvinout nediferencující software pro vozidla založený na otevřeném, certifikovatelném softwarovém balíku, aby se urychlil přechod na softwarově definovaná vozidla.

Výzva je zřejmá: Každý z těchto výrobců disponuje vysoce komplexními IT systémy a výrobní infrastrukturou, které byly vyvíjeny po celá desetiletí. Zároveň tyto společnosti intenzivně konkurují na trhu a musí si zachovat své odlišující vlastnosti. Softwarová aliance se proto záměrně zaměřuje na komponenty, které řidiči ani cestující přímo nevnímají – jako je ověřování komponent vozidla, komunikace mezi nimi, stejně jako s cloudovými službami, zákaznická rozhraní a operační systémy vyšší úrovně. Uživatelská rozhraní a informační a zábavní systémy specifické pro jednotlivé výrobce budou i nadále vyvíjeny interně a zůstanou od sebe navzájem zcela odlišitelné.

Díky spolupráci doufají společnosti, že sníží náklady na vývoj softwaru a zároveň zkrátí dodací lhůty pro nové modely, aby zůstaly konkurenceschopné na globálním trhu. Modulární platforma je navržena pro podporu autonomního řízení a bude zpřístupněna ostatním účastníkům odvětví do roku 2026. Očekává se, že se ušetří stovky milionů na nákladech na vývoj, zatímco první sériově vyráběné vozidlo s touto technologií je plánováno na rok 2030.

V tomto komplexním scénáři by spravovaná platforma umělé inteligence mohla sloužit jako společný technologický základ a plnit několik klíčových funkcí. Zaprvé by mohla fungovat jako centrální orchestrační vrstva, koordinující integraci různorodých softwarových komponent od různých partnerů, aniž by museli zveřejňovat svůj proprietární kód. Platforma by fungovala jako inteligentní middleware, standardizující rozhraní a zajišťující kompatibilitu, zatímco by si každý partner udržoval vlastní vývojové nástroje a procesy.

Za druhé, platforma by mohla umožnit pokročilou automatizaci testování. Zajištění kompatibility a spolehlivosti se softwarovými balíčky vyvinutými jedenácti různými společnostmi je obrovskou výzvou. Agenti umělé inteligence by mohli průběžně provádět automatizované testy, identifikovat potenciální nekompatibility a dokonce generovat návrhy řešení dříve, než se problémy dostanou do produkčních systémů. To by bylo obzvláště cenné pro bezpečnostně kritické komponenty související s autonomním řízením.

Za třetí, platforma by mohla umožnit agregaci znalostí napříč všemi partnerskými společnostmi. Pokud jeden partner najde specifické řešení technického problému, umělá inteligence by mohla tento přístup abstrahovat a zpřístupnit ho ostatním partnerům, aniž by zveřejnila specifické implementační detaily daného partnera. To by podpořilo kolektivní učení a zároveň zachovalo konkurenční výhody – rovnováhu, které je v konsorciích notoricky obtížné dosáhnout.

Za čtvrté, modely cen založené na výkonu pro spravovanou platformu umělé inteligence by mohly snížit finanční riziko pro partnery v konsorciu. Namísto velkých počátečních investic do infrastruktury umělé inteligence by společnosti platily pouze za prokazatelné výsledky – jako je zkrácení doby vývoje, zlepšení kvality kódu nebo zrychlení testovacích cyklů. To je obzvláště atraktivní v odvětví, které v současné době čelí obrovským finančním problémům v důsledku elektrifikace a softwarové transformace.

Oba případy užití ilustrují společný vzorec: Rozsáhlé průmyslové projekty v konsorciích vyžadují rovnováhu mezi spoluprací a konkurencí, mezi standardizací a diferenciací, mezi rychlostí a pečlivostí. Spravované platformy umělé inteligence poskytují technologickou infrastrukturu pro sladění těchto protichůdných požadavků. Umožňují rychlé inovace bez ztráty kontroly, sdílené využívání zdrojů bez vyzrazení obchodního tajemství a kolektivní učení bez oslabení konkurenčních výhod.

Rubová strana mince: Rizika a kontroverze v implementacích řízené umělé inteligence

Kritickým problémem je kvalita dat a jejich správa. Platformy spravované umělé inteligence slibují, že budou schopny zpracovat nestrukturované a heterogenní zdroje dat. Základní princip však stále platí: špatná data vedou ke špatným výsledkům umělé inteligence. Studie ukazuje, že 42 procent vedoucích pracovníků se obává, že nemají dostatek proprietárních dat k efektivnímu trénování nebo adaptaci modelů umělé inteligence. V konsorciích se tento problém zhoršuje fragmentací dat: relevantní informace jsou distribuovány mezi různé partnery, uloženy v různých formátech a často nejsou přístupné sdíleným modelům umělé inteligence.

Problém dále zhoršují datová sila. V rámci korporátních aliancí existují nejen technická sila v rámci jednotlivých organizací, ale také právní a obchodní bariéry mezi partnery. I když je spravovaná platforma umělé inteligence technicky schopna integrovat rozmanité zdroje dat, dohody o mlčenlivosti a obavy z narušení hospodářské soutěže často brání nezbytnému sdílení dat. To podkopává klíčovou výhodu umělé inteligence: schopnost učit se z velkých a rozmanitých datových souborů.

Druhá problematická oblast se týká transparentnosti a vysvětlitelnosti rozhodnutí umělé inteligence. Mnoho modelů umělé inteligence funguje jako černé skříňky, jejichž rozhodovací procesy je obtížné pochopit. To je obzvláště důležité v regulovaných odvětvích, jako je energetika nebo obranné technologie, kde rozhodnutí musí být odůvodnitelná a auditovatelná. Když agent umělé inteligence v konsorciálním projektu učiní kritické rozhodnutí – například úpravu výrobních parametrů v chemickém závodě nebo přesměrování energetických toků v elektrárně – všichni partneři musí rozumět a být schopni pochopit, proč bylo toto rozhodnutí učiněno.

Evropský zákon o umělé inteligenci (AI Act), který postupně vstoupí v platnost v srpnu 2025, tyto požadavky výrazně zpřísňuje. Vysoce rizikové systémy umělé inteligence podléhají přísným povinnostem v oblasti dokumentace a transparentnosti. Spravované platformy umělé inteligence musí zajistit, aby jejich systémy tyto požadavky splňovaly – což je složitý úkol, pokud umělá inteligence působí napříč hranicemi společností a činí rozhodnutí, která ovlivňují více právně samostatných subjektů.

Třetí riziko se týká bezpečnosti a prostoru pro kybernetické útoky. Systémy umělé inteligence výrazně rozšiřují oblast útoku společností. Nepřátelské vstupy mohou manipulovat s modely umělé inteligence a vést k chybným nebo škodlivým rozhodnutím. V průmyslových konsorciích, kde je kontrolována kritická infrastruktura, by takové útoky mohly mít katastrofální následky. Napadený systém umělé inteligence v projektu elektrolýzy vodíku by mohl obejít bezpečnostní mechanismy a způsobit nebezpečné provozní podmínky.

Tuto výzvu zhoršuje autonomie agentů umělé inteligence. Pokud jsou agenti zmocněni k samostatnému provádění akcí – jako jsou finanční transakce, úpravy systému nebo provozní úpravy – mohou mít manipulovaná nebo chybná rozhodnutí dalekosáhlé důsledky dříve, než zasáhne lidský dohled. Spravované platformy umělé inteligence musí zavést robustní ochranné prvky, které omezují autonomii a zajišťují, aby kritická rozhodnutí vyžadovala lidské schválení.

Čtvrtý problém se týká setrvačnosti a přijetí organizace. I technicky sofistikovaná řešení umělé inteligence často selhávají kvůli nedostatečnému přijetí ze strany uživatelů a odporu organizace. Tato výzva se v konsorciích znásobuje, protože je třeba přesvědčit nejen jednotlivé společnosti, ale i koordinované partnerské sítě. Pokud jeden z partnerů v konsorciu řešení umělé inteligence odmítne nebo jej efektivně nevyužije, může to ovlivnit celý projekt.

Kulturní rozdíly mezi organizacemi tento problém zhoršují. Německá strojírenská společnost s rozhodovacím procesem řízeným inženýry má zásadně odlišnou kulturu než agilní technologický startup nebo byrokraticky strukturovaný dodavatel energie. Řízené platformy umělé inteligence se musí těmto rozmanitým kontextům přizpůsobit – což je výzva, která je často podceňována.

Páté riziko se týká algoritmického zkreslení a spravedlnosti. Modely umělé inteligence mohou z trénovacích dat dědit a udržovat předsudky a zkreslení. V průmyslových aplikacích by to mohlo vést k systematicky neoptimálním rozhodnutím. Pokud je například systém umělé inteligence pro plánování pracovní síly trénován v rámci konsorciálního projektu a historická data ukazují nedostatečné zastoupení určitých skupin, umělá inteligence by mohla toto zkreslení udržovat a zesilovat.

A konečně je tu základní otázka transparentnosti nákladů a návratnosti investic. Přestože spravované platformy umělé inteligence propagují cenové modely založené na úspěchu, často zůstává nejasné, jak přesně se úspěch měří a kdo toto měření řídí. V konsorciích, kde se náklady obvykle alokují podle složitých vzorců, může být alokace výhod generovaných umělou inteligencí jednotlivým partnerům kontroverzní. Pokud optimalizace umělé inteligence zvýší efektivitu společného procesu o 15 procent, jak se tento přínos rozdělí mezi dodavatele technologií, integrátora závodu a provozovatele?

Tyto výzvy neznamenají, že spravované platformy umělé inteligence nejsou vhodné pro průmyslová konsorcia. Zdůrazňují však potřebu pečlivé due diligence, robustních smluvních záruk a realistických očekávání. Úspěšné implementace vyžadují nejen technickou dokonalost, ale také promyšlené struktury řízení, jasné linie odpovědnosti a průběžné monitorování.

Horizonty inteligence

Budoucí vývoj v ekosystému řízené umělé inteligence – Obrázek: Xpert.Digital

Vývoj řízených platforem umělé inteligence teprve začíná. Několik shodných trendů naznačuje, že ekosystém v nadcházejících letech projde zásadními změnami s významnými důsledky pro průmyslová konsorcia a rozsáhlé projekty.

Nejvýraznějším trendem je vzestup agentní umělé inteligence – autonomních digitálních pracovníků schopných vykonávat složité úkoly s minimálním lidským zásahem. Přední firma zabývající se průzkumem trhu předpovídá, že do roku 2026 bude více než 30 procent nových aplikací obsahovat vestavěné autonomní agenty. Tito agenti si stanovují cíle, činí rozhodnutí, získávají znalosti a plní úkoly převážně samostatně. Pro průmyslová konsorcia by to mohlo znamenat, že agenti budou běžně fungovat napříč organizačními hranicemi – například agent optimalizuje dodavatelský řetězec společného podniku autonomní interakcí se systémy patřícími více partnerům.

Globální konzultační firma již nasadila přes 50 agentů umělé inteligence v různých odděleních a očekává, že do konce roku jich bude provozovat přes 100. Poskytovatel agentů umělé inteligence nabízí svým agentům ceny založené na úspěchu s tím, že „dostaneme zaplaceno pouze tehdy, když dosáhneme skutečných výsledků.“ Tento model by se mohl stát standardem pro spravované platformy umělé inteligence a dále snížit finanční riziko pro průmyslová konsorcia.

Druhým důležitým trendem je rostoucí emoční inteligence systémů umělé inteligence. Konverzační umělá inteligence integruje emoční inteligenci, aby lépe rozuměla lidským emocím a reagovala na ně, a tím zlepšovala uživatelskou zkušenost. Pro průmyslové aplikace by to mohlo znamenat, že systémy umělé inteligence nejen navrhují technické optimalizace, ale také zohledňují organizační a lidské faktory, které jsou klíčové pro úspěšnou implementaci. Agent umělé inteligence by mohl detekovat rostoucí odpor k navrhované změně procesu v rámci konsorciálního týmu a navrhnout alternativní přístupy, které jsou méně rušivé.

Třetím významným trendem je datová suverenita a umělá inteligence zaměřená na soukromí. Vzhledem k tomu, že organizace stále více investují do generativní umělé inteligence, roste povědomí o rizicích pro ochranu soukromí dat a potřebě chránit osobní údaje a informace o zákaznících. To povede ke zvýšenému zaměření na modely umělé inteligence zaměřené na soukromí, kde zpracování dat probíhá lokálně nebo přímo na zařízeních uživatelů. Jedna velká technologická a hardwarová společnost se odlišuje tím, že upřednostňuje ochranu soukromí dat, a je pravděpodobné, že v roce 2026 budou následovat i další výrobci a vývojáři hardwaru umělé inteligence.

To je obzvláště důležité pro průmyslová konsorcia. Schopnost trénovat modely umělé inteligence na federovaných datech – kde model přichází k datům, nikoli naopak – by mohla vyřešit základní problém sdílení dat mezi partnery. Model umělé inteligence by se mohl učit z dat chemické společnosti, výrobce zařízení a dalších partnerů, aniž by tyto společnosti musely kdykoli zveřejňovat svá nezpracovaná data.

Čtvrtý trend se týká syntetických dat pro analýzu a simulaci. Kromě generování textu a obrázků se generativní umělá inteligence stále častěji používá ke generování základních dat potřebných k pochopení reálného světa, simulaci různých systémů a trénování dalších algoritmů. To umožňuje bankám modelovat podvodné schémata bez ohrožení skutečných dat zákazníků a poskytovatelům zdravotní péče simulovat léčbu a klinické studie bez ohrožení soukromí pacientů.

V průmyslových konsorciích by generování syntetických dat mohlo způsobit revoluci ve vývoji a testování nových procesů. Partneři by mohli společně trénovat modely umělé inteligence na syntetických datech, která odrážejí vlastnosti jejich reálných systémů, aniž by zveřejňovali citlivé provozní informace. To by umožnilo společné inovace a zároveň zachovalo obchodní tajemství.

Pátým trendem je pokračující konsolidace a standardizace trhu AIaaS. Očekává se, že globální trh AI-as-a-Service vzroste z 16,08 miliardy dolarů v roce 2024 na 105,04 miliardy dolarů do roku 2030 s průměrnou roční mírou růstu 36,1 procenta. Jedna firma zabývající se průzkumem trhu předpovídá růst z 20,26 miliardy dolarů v roce 2025 na 91,20 miliardy dolarů do roku 2030 s průměrnou roční mírou růstu 35,1 procenta.

Tato masivní expanze trhu pravděpodobně povede k větší konsolidaci, kdy některé platformy zaujmou dominantní postavení, zatímco jiné trh opustí. Pro průmyslová konsorcia to znamená potřebu pečlivého výběru dodavatele, s ohledem nejen na současné možnosti, ale i na dlouhodobou životaschopnost. Zároveň rostoucí vyspělost a standardizace usnadní integraci a potenciálně sníží náklady na přechod mezi platformami.

Šestým klíčovým trendem je specializace na konkrétní odvětví. Regulovaná odvětví, jako jsou finanční služby, pojišťovnictví, zdravotnictví a výroba, jsou v čele zavádění umělé inteligence. Tato odvětví mají silné základy pro správu a ochranu dat, takže přechod k umělé inteligenci je malou, ale vysoce dopadovou investicí. Platformy spravované umělé inteligence budou stále více vyvíjet specializovaná řešení pro konkrétní odvětví, která odrážejí hluboké pochopení jejich příslušných pracovních postupů, výzev a regulačního prostředí.

Pro průmyslová konsorcia by to mohlo znamenat vytvoření platforem specificky přizpůsobených potřebám projektů s více partnery – s integrovanými mechanismy správy a řízení, rámci pro ochranu údajů a fakturačními modely, které zohledňují složitost struktur konsorcií.

Sedmý trend se týká integrace s nově vznikajícími technologiemi, jako je 5G a internet věcí. Budoucí příležitosti spočívají ve vývoji přizpůsobitelnějších řešení umělé inteligence, lepší ochraně dat a integraci s nově vznikajícími technologiemi, jako je internet věcí a 5G. Pro rozsáhlé průmyslové projekty, kde je třeba v reálném čase koordinovat tisíce senzorů a akčních členů, by tato konvergence mohla být transformační. Agenti umělé inteligence by mohli komunikovat přímo s okrajovými zařízeními, činit milisekundová rozhodnutí a průběžně se učit z výsledných datových toků.

Osmý trend poukazuje na zásadní posun v softwarových obchodních modelech. Integrace umělé inteligence může odemknout nové modely příjmů – například ceny založené na využití a úspěchu – které nabízejí větší flexibilitu a lépe odpovídají hodnotě, kterou zákazníci dostávají. Poskytovatel cloudové platformy pro podnikové pracovní postupy zavedl ceny založené na využití i úspěchu, což zákazníkům umožňuje platit za automatizované řešení incidentů nebo za pracovní postup řízený umělou inteligencí a zároveň vázat ceny na zkrácenou dobu řešení požadavků a nižší náklady na pracovní sílu.

Pro průmyslová konsorcia by takové modely mohly výrazně zjednodušit alokaci nákladů. Místo složitých předem uzavíraných dohod o investicích a sdílení rizik by partneři jednoduše platili za skutečně dosažené přínosy – měřené v ušetřených hodinách práce, snížených nákladech na energii nebo zlepšených výrobních rychlostech. To by nejen snížilo finanční riziko, ale také lépe sladilo pobídky: Všichni partneři by přímo profitovali z úspěšné implementace umělé inteligence.

Tyto sbíhající se trendy ukazují na budoucnost, v níž se řízené platformy umělé inteligence stanou nepostradatelnými vrstvami orchestrace pro průmyslovou spolupráci. Nebudou jen poskytovat technickou infrastrukturu, ale také fungovat jako inteligentní mediátoři mezi partnery, vyvažovat spolupráci a konkurenci, shromažďovat znalosti bez odhalování tajemství a umožňovat neustálé učení napříč hranicemi projektu. Konsorcia, která tento vývoj předvídají včas a investují do budování příslušných kapacit, budou mít značnou konkurenční výhodu.

Systematická klasifikace: Co znamená řízená umělá inteligence pro průmyslovou spolupráci

Analýza řízených platforem umělé inteligence odhaluje zásadní paradigmatický posun ve způsobu, jakým jsou navrhovány a realizovány rozsáhlé průmyslové projekty. Klíčová zjištění lze systematizovat do několika hledisek.

Zaprvé, tyto platformy umožňují bezprecedentní rychlost integrace umělé inteligence. Zatímco tradiční implementace trvají 12 až 18 měsíců a mají 85% chybovost, přístupy založené na plánech umožňují řešení připravená k výrobě během několika dnů nebo týdnů. To je transformační pro průmyslová konsorcia, kde se zpoždění přímo promítají do zvyšování nákladů a smluvních pokut. Projekt skupiny pro energetické technologie v Saúdské Arábii s objemem 1,6 miliardy dolarů a dobou trvání 25 let ilustruje rozsah, v jakém mohou mít i marginální zlepšení efektivity významný finanční dopad.

Za druhé, spravované platformy umělé inteligence řeší základní dilema datové suverenity v projektech s více partnery. Architektury s nulovou důvěrou a možnost nasazení v místních podmínkách nebo v soukromém cloudu umožňují společnostem používat umělou inteligenci bez zveřejnění citlivých dat. To je obzvláště důležité v situacích, jako je spolupráce mezi chemickou společností a výrobcem zařízení při vývoji katalyzátorů, kde každý partner musí chránit vysoce citlivá obchodní tajemství a zároveň vyžadovat úzkou technickou integraci.

Za třetí, tyto platformy demokratizují přístup k pokročilým funkcím umělé inteligence. Zatímco dříve mohly umělou inteligenci efektivně využívat pouze společnosti s rozsáhlými týmy pro datovou vědu a významnými rozpočty, řízené přístupy umožňují přístup k umělé inteligenci na podnikové úrovni i středně velkým společnostem a specializovaným dodavatelům. V konsorciích, kde velký hlavní dodavatel obvykle spolupracuje s řadou menších subdodavatelů, se tím vyrovnávají technologické nerovnováhy a umožňuje se skutečná digitální integrace napříč celým dodavatelským řetězcem.

Za čtvrté, modely tvorby cen založené na úspěchu transformují strukturu rizik investic do umělé inteligence. Namísto vysokých počátečních investic s nejistými výsledky společnosti platí pouze za prokazatelný obchodní úspěch. To je obzvláště atraktivní v současné ekonomické situaci, kdy jsou průmyslové společnosti pod tlakem marží a investiční rozhodnutí jsou stále více řízena návratností investic. Softwarová aliance výrobců automobilů se výslovně zaměřuje na snížení nákladů na vývoj – spravované platformy umělé inteligence s modely založenými na úspěchu by tento cíl podpořily.

Za páté, architektury nezávislé na LLM umožňují přípravu na budoucnost, což je na rychle se vyvíjejícím trhu klíčové. Společnosti nejsou vázány na konkrétní modely nebo dodavatele a mohou flexibilně reagovat na technologické průlomy. To chrání před osudem organizací, které se spoléhají na zastaralé technologie a poté musí provádět nákladné migrace.

Za šesté, tyto platformy řeší organizační výzvu v oblasti správy a řízení umělé inteligence v konsorciích. Prostřednictvím integrovaných auditních záznamů, mechanismů transparentnosti a prvků dodržování předpisů mohou projekty s více partnery splňovat stále přísnější regulační požadavky, jako je například zákon EU o umělé inteligenci, aniž by si každý partner musel zřídit samostatné struktury správy a řízení.

Bylo by však naivní ignorovat identifikovaná rizika a výzvy. Rizika spojená s vázáním na dodavatele, obavy o ochranu a zabezpečení dat, problémy s transparentností a vysvětlitelností a výzvy spojené s přijetím v organizacích zůstávají reálné a vyžadují pečlivé řešení. Úspěšné implementace vyžadují více než jen technologickou dokonalost – vyžadují promyšlené smluvní dohody, robustní struktury řízení, průběžné monitorování a závazek k organizačním změnám napříč všemi partnery konsorcia.

Konečné hodnocení musí být nuancemi. Spravované platformy umělé inteligence nejsou všelékem, který automaticky řeší všechny výzvy spojené s integrací průmyslové umělé inteligence. Představují však významný pokrok oproti tradičním přístupům a řeší mnoho strukturálních problémů, které přispívaly k vysoké míře selhání projektů umělé inteligence. Pro průmyslová konsorcia a rozsáhlé projekty nabízejí pragmatickou střední cestu mezi extrémy vývoje „udělej si sám“ a úplnou závislostí na generických cloudových službách.

Strategický význam těchto platforem bude v nadcházejících letech pravděpodobně dále růst. Masivní růst trhu z 16 miliard dolarů na více než 100 miliard dolarů do roku 2030, rostoucí sofistikovanost agentní umělé inteligence a probíhající standardizace naznačují zralý ekosystém. Společnosti, které získají včasné zkušenosti s těmito platformami a vybudují si odpovídající kapacity, budou mít dobrou pozici k tomu, aby vedly další vlnu průmyslových inovací.

Pro německé průmyslové společnosti – tradičně lídry v oblastech, jako je strojírenství, chemický průmysl a automobilový průmysl – by mohly být řízené platformy umělé inteligence klíčem k udržení globální konkurenceschopnosti ve stále více digitalizovaném světě. Příklady velkých chemických a průmyslových korporací, výrobců automobilů a dodavatelů energie s jejich partnery ukazují, že tyto společnosti již aktivně pracují na budoucnosti kolaborativních inovací. Řízené platformy umělé inteligence mohou a měly by být nedílnou součástí této budoucnosti – ne jako náhrada za lidské odborné znalosti a podnikatelský úsudek, ale jako silný multiplikátor, který zásadně zvyšuje rychlost, přesnost a škálovatelnost kolaborativních inovací.

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn