Technológie často napredujú rýchlejšie, ako ich dokážeme implementovať do procesov či legislatívnych rámcov a aplikácie umelej inteligencie sú exemplárnym príkladom. „Kladieme dôraz na vytváranie bezpečných prostredí pre prácu s veľkými jazykovými modelmi v technologickej aj používateľskej rovine,“ vysvetľuje Martin Sůra, generálny riaditeľ Eviden Slovakia.
Bezpečné prostredie
Základom bezpečného prostredia je architektúra, ktorá umožňuje využívať výhody AI bez toho, aby informácie opustili kontrolované prostredie zákazníka. Veľké jazykové modely, čiže LLM modely sú preto prevádzkované v izolovaných prostrediach. Dáta sú tam anonymizované, tokenizované alebo spracované spôsobom, ktorý eliminuje riziko ich úniku.
Zároveň sa presadzuje princíp „secure-by-design“. Každý krok práce s dátami, od ich predspracovania až po interakciu s AI je auditovateľný a v súlade s najprísnejšími regulačnými požiadavkami.
Dátová diaľnica s kontrolou
Kľúčovou témou je bezpečné prepojenie LLM modelov s firemnými dátami pomocou techník, akými sú Retrieval-Augmented Generation a vektorizácia. Tento prístup umožňuje aplikácii odpovedať na prompty bez toho, aby sa interné dokumenty stali súčasťou tréningových dát modelu. Dáta zostávajú uložené vo firemnej infraštruktúre a aplikácia k nim pristupuje iba prostredníctvom vektorového vyhľadávania.
Všetky interakcie sú zároveň monitorované a obmedzené podľa úrovne oprávnení. Takýto systém umožňuje organizáciám rýchlo zavádzať AI riešenia bez rizika úniku dôverných informácií a zároveň zabezpečuje konzistentnú kvalitu a presnosť odpovedí v kontexte reálnych firemných znalostí.
Od nadšenia do praxe
Adela Bobovská z HPE upozorňuje, že najväčšou výzvou dnešných organizácií nie je samotná tvorba pilotného AI projektu, ale jeho bezpečné a udržateľné dotiahnutie do produkcie. Väčšina firiem naráža na rovnaké prekážky - nejasné možnosti prepojenia interných dát s AI systémami, prísne bezpečnostné požiadavky, či „dátová anarchia“.
AI zároveň prináša vysoké nároky na energiu, výpočtový výkon a špecializovaný hardvér, pričom organizácie sa často rozhodujú medzi cloudovým riešením, on-premise infraštruktúrou alebo privátnym cloudom. Ďalším problémom je nízka pripravenosť ľudí. Iba 18 percent zamestnancov má vzdelanie alebo formálny tréning na prácu s AI aplikáciami, čo výrazne brzdí adopciu.
Od pilotu k projektu
Cesta od nápadu k plnohodnotnému AI systému prebieha v štyroch krokoch: idea – pilot – integrácia – produkcia. Kľúčové je správne pripojenie dát k jazykovému modelu, ich vektorizácia a vytvorenie prostredia, v ktorom môže LLM bezpečne a kontrolovane pracovať s firemnými informáciami cez jednoduché grafické rozhranie.
Podľa Adely Bobovskej bude do najbližších rokov úspešná len tá organizácia, ktorá dokáže spojiť kvalitné dáta, bezpečnú architektúru, infraštruktúru pripravenú na vysoké výpočtové nároky moderných AI riešení a pripravených ľudí.
Skúsenosti nepustia
Peter Sedliak z Tatra banky sa zaoberá analýzou dát a využitím umelej inteligencie a tvrdenie o ľuďoch rozvíja: “Pre každého je dôležité naučiť sa narábať s AI aplikáciami. Rozdiel medzi nadšencami a tými, ktorí by sa mali naučiť ju bežne používať, sa stále zväčšuje. Aby sme sa naučili využívať výhody AI aplikácii, musíme investovať čas do učenia.”
Aby sme nadchli používateľov, nestačí jedna alebo dve prezentácie. Každý vo svojej profesii si tam dokáže nájsť benefity a úžitok, ale treba hľadať a skúšať. Umelá inteligencia totiž definitívne mení spôsob, ako interegujeme so svetom. Ak hovoríme o prínose AI, prirovnávame to k internetu. Sme iba v začiatkoch, mnohé očakávania sú falošné, ale zároveň vznikne mnoho príležitostí, ktoré ešte netušíme.
Tento záver si opakujme
Z hľadiska AI bezpečnosti sa stáva zásadné vzdelávanie zamestnancov a to od základnej gramotnosti až po pokročilé školenia o práci s LLM modelmi. Programy zahŕňajú tréning v oblasti ochrany citlivých údajov aj správne zadávanie promptov. Používatelia by mali vedieť identifikovať riziko a chápať limity AI systémov.
Od aplikácii AI očakávame, že budú prinášať hodnotu a nebudú ohrozovať organizáciu. To dokážu iba tí zamestnanci, ktorí rozumejú bezpečnostným zásadám a právnemu rámcu. Ľudský faktor sa tak stáva najdôležitejšou súčasťou AI ekosystému.
Zdroj: Konferencia Ako AI mení svet, november 2025