Foundations for AI in Enterprise

Nový rok začneme od základů....
Debatou o tom, co všechno musí firma skutečně zvládnout, aby dostala AI do „střev“ organizace – a získala z ní opravdovou ROI.

Firmy dnes často narážejí na limity technické a procesní zralosti, i když už mají AI iniciativy a strategie. Organizacím chybí procesy a infrastruktura, jak na změnu reality reagovat v čase – jak modely aktualizovat, řídit a provozovat.

Podobnou debatu už IT zažilo.
Před 25-ti lety přišel Agile jako odpověď na nefunkční procesy a bariéry mezi byznysem a vývojem.
Později DevOps pomáhál lepit propast mezi vývojem a provozem.

Dnes stojíme před podobnou otázkou znova:
Jak do tohoto řetězce smysluplně začlenit AI?

Do hry teď vstupují data science týmy, vznikají experimenty na noteboocích, ale nikdo neví, jak je bezpečně, opakovatelně a dlouhodobě dostat do produkce.

Lidé kolem Martina Fowlera dnes mluví o Continuous Delivery for Machine Learning – jako o propojení agility a světa AI.

Tentokrát se proto na téma podíváme z perspektivy AI foundations – základů, bez kterých žádná pokročilá AI nemůže dlouhodobě fungovat.

Pozvání do debaty přijala Darja Hvížďalová, česká AI expertka a Co-Instructor na MIT Professional Education (USA), která se dlouhodobě věnuje inženýrskému přístupu k AI a LLM systémům.

Společně otevřeme debatu o:

• provozní připravenosti AI systémů
• řízení životního cyklu modelů
• práci s daty v kontextu procesů a odpovědností
• integraci AI do existující architektury a workflow
• měření dopadu a dlouhodobé udržitelnosti

Zkusíme propojit akademický pohled MIT s praktickou zkušeností Stratoxu –
AI jako součást platformy, architektury a provozu, ne jako izolovaný experiment.

Tato debata je určena firmám, které už pochopily potenciál AI a teď řeší tu těžší část:
jak ji dostat do jádra organizace, řídit ji systematicky a získat z ní reálnou hodnotu.

Protože AI na enterprise úrovni nezačíná modely.
Začíná základy.

Darja spolupracuje na kurzech zaměřených na inženýrský přístup k umělé inteligenci a velké jazykové modely (LLM). Kurzy, které supervizuje na MIT jsou určeny pro systémové inženýry, kteří potřebují praktické rámce pro budování AI projektů, a pro technické lídry.

S její expertízou se můžete seznámit v dalších projetkech:

• Neuronavinky: Na své platformě (Substack) publikuje zápisky o moderním AI vzdělávání a odkazuje na strukturu výuky, kterou konzultovala během svých akademických návštěv na MIT.
• MBA AI Management: Je akademickou ředitelkou MBA programu v oblasti řízení projektů AI na NEWTON University, kde vytvořila kurikulum propojující byznys a technologii.
• Mainware & JHV: Spoluzaložila startup Mainware (ve skupině JHV Engineering), který se zaměřuje na využití AI a rozšířené reality pro automatizaci výrobních procesů a údržbu v průmyslu.

Daria také vede oddělení AI Skills and Learning v institutu 42 London a dlouhodobě se věnuje popularizaci AI (např. TEDx přednášky o tom, jak se AI učí)....