Proč investovat do vývoje "vlastního AI" řešení? Nestačí mí ChatGPT Plus?

Možná stačí. ChatGPT je skvělý všeuměl, ale o vaší firmě ví maximálně kontext dostupný z Internetu nebo jaký mu pro chat dáte. Vlastní řešení propojuje inteligenci modelu s vašimi daty (výrobní procesy, návody, smlouvy, sklad, atd.). Sami také nastavíme mantinely, zda může improvizovat anebo se musí držet faktů. Už to není jen "pokec s AI".

Jsou naše firemní data v bezpečí? Neučí se na nich OpenAI?

Tohle je zásadní otázka. Přes API, které pro vývoj používáme, se modely na vašich datech neučí. To garantují obchodní podmínky poskytovatelů jako OpenAI nebo Microsoft Azure. Pokud ale máte extrémní nároky na bezpečnost, Je možné nasadit open-source model přímo na vlastní server. Data pak nikdy neopustí vaši firmu.

Jaké jsou náklady na vlastní AI?

Je třeba jasně definovat, co vlastní AI znamená. Cílem nikdy není vybudovat vlastní LLM - to by bylo nereálné. Vašim potřebám se snažíme navrhnout co nejjednodušší možné řešení. Může ho obsloužit n8n workflow za nižší desítky tisíc Kč. Více agentů, zapojení RAG nebo MCP už pak obvykle stoupá do vyšších desítek až stovek tisíc Kč. Provoz s sebou pak nese platbu za spotřebované tokeny. To může být měsíčně stokoruny, ale v některých případech i desetitisíce. Vždy proto hledáme, na co se AI vyplatí a na co ne.

Vývoj AI agentů a RAG systémů na míru

ChatGPT nezná vaše sklady, směrnice ani historii objednávek. Stavíme AI agenty a RAG nad vašimi daty: s odkazy na zdroje, mantinely a měřením nákladů. Ne chatovací hračku.

Běžné AI modely (jako ChatGPT) mají jednu zásadní vadu: neznají vaši firmu. Neví, jaké máte skladové zásoby, neznají interní směrnice a nevidí do historie komunikace. To řešíme napojením na vaše data.

Nenabalíme cizí chat do loga. Umíme postavit architekturu na LangChain nebo LangGraph, nasadit vektorové databáze a propojit AI s vašimi systémy přes MCP (Model Context Protocol). Výsledek má fungovat v provozu, ne jen v demu.

Co můžeme postavit

RAG chatboti nad firemní znalostní bází

Retrieval-Augmented Generation (RAG) znamená, že AI před odpovědí nahlédne do vašich dokumentů.

Typický příklad: Interní asistent, který najde odpověď v dokumentaci, směrnicích nebo smlouvách a odkáže na konkrétní zdroj.

Autonomní AI agenti

Od povídání ke konání.

Co to je: Systém dostane cíl (třeba „Naplánuj služební cestu“), rozvrhne kroky, ověří kalendář a vrátí finální návrh. Bez lidského dohledu to nespouštíme naslepo.
Typický příklad: Rešerše trhu, nebo podpora, která umí navrhnout změnu v objednávce podle pravidel, která jí dáte.

Multi-agentní systémy

Když jeden agent nestačí.

Co to je: Několik specializovaných agentů, kteří si práci předávají a kontrolují. Jeden hledá, druhý píše, třetí kontroluje fakta.
Typický příklad: Delší reporty, rešerše nebo návrh obsahu, kde nestačí jeden prompt.

API a napojení LLM do existujícího softwaru

Do stávající aplikace můžeme doplnit sémantické vyhledávání, třídění, rozpoznání nálady v textu nebo vytáhnutí údajů ze zpráv.

S čím stavíme

Tam, kde jde o data, finance a provoz, není prostor pro no-code platformu jako jediné řešení. Pracujeme s nástroji, které unesou i přísnější požadavky:

Orchestrace: LangChain, LangGraph (stavové grafy agentů).
Modely: Nejsme vázaní na jednoho dodavatele. Podle úlohy bereme OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini), xAI (Grok) nebo Llama.
Databáze a paměť: vektorové DB (Pinecone, ChromaDB, Weaviate) a Redis pro krátkodobou paměť.
Infrastruktura: MCP servery pro napojení na lokální data, případně provoz open-source modelu na vlastním hardware.

Jak to u nás probíhá

Zjistíme, jestli to AI vůbec umí: Často stačí obyčejný software nebo skript. Neprodáváme AI tam, kde se to nevyplatí.
Architektura a data: AI je jen tak dobrá, jak dobrá jsou data. Pomůžeme je vyčistit a strukturovat.
Prototyp: Funkční ověření v řádu týdnů, ať vidíte, jestli to sedí.
Provozní vývoj a vyhodnocení
Sledování nákladů a kvality: tokeny, chyby, odpovědi, které se nesmí halucinovat.

Další služby