Jak dostat AI z pilotu do produkce

Generativní AI zrychlila práci jednotlivců – pomáhá psát kód, připravovat podklady, vyhodnocovat data...
Firmy napříč odvětvími proto experimentují: automatizují reporting, zkoušejí predikce poptávky, nebo nahrazují části rutinní práce algoritmy.

Ale ve chvíli, kdy se má AI propojit s core systémy firmy, narazí většina projektů na realitu – křehké workflow, nepřístupná data a chybějící cestu z pilotního prostředí do produkce.

MIT tomu říká „AI Divide“.

Podle jejich výzkumu 95 % AI iniciativ nepřináší měřitelnou návratnost (ROI), protože zůstanou ve fázi testování

Problematický je způsob, jak se AI do firemního prostředí integruje.

⚙️ Jak to překlenout

Ukážeme funkční rámec, který propojuje:

– datovou orchestraci (Doris, Flink, jak na kopii produkční databáze trénovat modely ),

– model governance (MLflow, Flyte, verze, metriky),

– a nasazení přes CodeNOW pipeline, díky níž se AI model chová jako mikroslužba.

Firmy tak nemusí stavět vlastní interní AI infrastrukturu (což často trvá roky),ale přesto získají produkční prostředí pro AI, které je cloud-agnostické.

Model, který dnes běží na Azure, můžete zítra nasadit na Google Cloud – nebo na vlastním GPU clusteru.

Tím se odstraní vendor lock-in a firma získá plnou kontrolu nad náklady i rychlostí inovací.

AI Factory – 7 kroků od dat k multicloudu

1️⃣ Datová připravenost

Data je nutné mít konsolidovaná, vyčištěná a jednotná.

Základem AI je důvěryhodný datový základ – jinak „učíte špatného žáka“.

2️⃣ Analýza signálů

Ne všechna data mají stejnou hodnotu.

Z tisíců proměnných je třeba najít ty, které skutečně hýbou výsledkem.

Firmy, které to zvládnou, dokážou měřit návratnost svých dat v reálném čase.

3️⃣ Modely a verze

AI model je jako produkt — musí mít verzi, testy a kontrolu kvality.

Bez verzování, A/B testů a opakovatelnosti nemáte spolehlivý základ pro rozhodování.

MLflow a podobné nástroje zajišťují, že AI není jen experiment, ale řízený proces.

4️⃣ Nasazení do produkce

Úspěšný model musí umět fungovat v reálném světě.

API, kontejnery, microservices a orchestrace jsou mostem mezi laboratoří a byznysem.

Cílem je, aby AI mohla být bezpečně nasazena a testována přímo proti hlavním aplikacím.

5️⃣ Monitoring & governance

AI se učí z dat – a data se mění.

Bez průběžného sledování přesnosti, výkonu a odchylek model ztrácí smysl.

Monitoring vám dává jistotu, že jdete správným směrem.

Governance pak zajišťuje, že víte proč model něco rozhodl – a že to lze vysvětlit auditorovi i zákazníkovi.

6️⃣ Abstrakce komplexity (CodeNOW)

Většina firem ztratí roky tím, že se snaží stavět vlastní platformu.

CodeNOW tu komplexitu abstrahuje — postará se o orchestraci, CI/CD i deployment.

Umožňuje firmám vrátit pozornost k tomu, co tvoří jejich skutečnou hodnotu: k byznys logice.

7️⃣ Cloud-native a multicloud připravenost

AI potřebuje výkon, ale výkon nesmí být past.

Multicloud přístup dává firmě svobodu – vybírat podle ceny, kapacity i lokálních regulací.

Je to obrana proti vendor lock-inu i způsob, jak držet náklady pod kontrolou, když AI škáluje.

„AI je dnes pro firmy tím, čím byl kdysi internet — kdo ho zvládne propojit se svým byznysem, získá výhodu, kterou ostatní budou těžce dohánět. “

A právě o tom bude náš Stratox / CodeNOW AI Roundtable.