Odhalování neoprávněných odběrů elektřiny pomocí AI: Jak VSD zefektivnilo práci inspekčního týmu

1. AI agenti přechází do hlavní role

Hlavním oznámením Microsoftu byl Agent 365, který staví AI agenty do role nové provozní vrstvy digitálního pracovního prostředí. Nabízí centrální místo pro registraci, monitoring, zabezpečení a koordinaci agentů napříč organizací.

Zároveň Microsoft 365 Copilot představil dedikované agenty pro Microsoft Word, Excel a PowerPoint – schopné autonomně generovat, restrukturalizovat a analyzovat obsah podle firemního kontextu.

‍

Proč je to důležité

Uživatelé se posouvají od „ptaní se AI“ k „zadávání práce AI“. Agentní architektury postupně nahradí mnoho jednoúčelových copilotů.

Co mohou firmy udělat

• identifikovat workflow vhodné pro autonomní agenty
• standardizovat chování a oprávnění agentů
• rozhodnout, které workflows je vhodné pro Agent 365
• spustit pilotní nasazení v rámci Microsoft 365

‍

2. Integrace a orchestrace se stávají nezbytností

Microsoft také zdůraznil interoperabilitu skrze Model Context Protocol (MCP). Agenti v Microsoft Teams, Microsoft 365 i třetích stranách mohou sdílet kontext a provádět koordinované vícekrokové workflow.

Proč je to důležité

Skutečná automatizace vyžaduje orchestraci nástrojů, datových zdrojů a týmů – ne izolované asistenty.

Co mohou firmy udělat

• zmapovat workflow napříč aplikacemi
• propojit nástroje produktivity s CRM/ERP a dalšími systémy
• navrhnout agentní ekosystém místo samostatných botů

‍

3. Governance a bezpečnost v popředí

S rostoucí autonomií agentů Microsoft přinesl nové governance možnosti:

• přehled o oprávněních agentů
• monitoring jejich chování
• integrace s Microsoft Defender, Entra a Purview
• centrální řízení politik
• ochrana proti úniku dat

Oficiální Microsoft článek se všemi novinkami ohledně bezpečnostních novinek - Link

‍

Proč je to důležité

AI ve velkém měřítku musí být plně dohledatelná, bezpečná a v souladu s regulacemi.

Co mohou firmy udělat

• definovat, kdo může agenty vytvářet a upravovat
• nastavit auditní a monitorovací standardy
• vytvořit bezpečnostní mantinely ještě před širokým nasazením

‍

4. Windows, Cloud PC a vzestup AI-first pracovního prostředí

Microsoft prezentoval Windows 11 a Windows 365 jako klíčové komponenty pracovního prostředí připraveného na AI. Novinky zahrnují:

• AI-vylepšené Cloud PC
• podporu sdílených a frontline zařízení
• lokální inference agentů na podporovaném hardware
• automatizaci na úrovni endpointu

Proč je to důležité

Distribuované týmy získají konsistentní a bezpečné prostředí s nativní AI podporou.

Co mohou firmy udělat

• zhodnotit využití Cloud PC ve svém prostředí
• modernizovat digitální workplace pro AI workflow
• zvážit AI-ready zařízení pro provozní týmy

‍

5. AI infrastruktura a vývoj Azure

Microsoft Ignite přinesl další posun v Azure AI, včetně:

• rychlejšího a stabilnějšího hostingu a verzování modelů
• hybridního CPU/GPU inferencování
• efektivnějších deployment pipeline
• úspornějšího fine-tuningu
• vylepšené governance trénovacích datasetů

Celý report najdete zde - Link

‍

Proč je to důležité

Robustní datová a modelová infrastruktura je základem pro agentní ekosystém.

Co mohou firmy udělat

• modernizovat datovou architekturu pro AI-ready stav
• implementovat vektorové vyhledávání a RAG pipeline
• optimalizovat náklady na provoz modelů

‍

6. Copilot Studio a ekosystém pluginů se výrazně rozšiřují

Copilot Studio prošlo výraznou modernizací a posunulo se směrem k centrálnímu integračnímu a automatizačnímu nástroji. Novinky zahrnují:

• vizuální tvorbu vlastních agentů
• no-code vícekrokové workflow
• pluginy propojené s interními API
• lepší grounding a práci s podnikovými daty
• rozšířenou sadu konektorů pro CRM/ERP/event platformy

Proč je to důležité

Firmy mohou vytvořit oborové asistenty napojené na interní systémy a procesy.

Co mohou firmy udělat

• vyvíjet specializované copiloty pro konkrétní role a oddělení
• integrovat stávající systémy skrze konektory
• využívat vizuální logiku pro rychlé prototypy

‍

7. Propojení Fabric a Azure AI na nové úrovni

Microsoft Fabric přidal výrazné AI funkce:

• hlubší propojení s Azure AI Studio
• automatizované pipeline pro přípravu dat pro AI
• vektorové indexy a RAG v rámci OneLake
• posílenou datovou lineage a governance
• lepší výkon analytiky ve velkém měřítku

Proč je to důležité

AI agenti potřebují čistá, aktuální a dobře spravovaná data. Fabric umožňuje vytvořit a spravovat konsolidované prostředí pro data i AI.

Co mohou firmy udělat

• konsolidovat roztříštěné pipeline do Fabricu
• implementovat interní znalostní vyhledávání pomocí RAG
• vytvářet governance-ready AI datasety

‍

Co to znamená pro firmy

Napříč všemi novinkami je jasné, že AI se stává provozní vrstvou, nikoli doplňkem.

Firmy by měly počítat s tím, že:

• přichází přesun od experimentů k reálnému nasazení
• multi-agentní ekosystémy porostou rychleji
• governance je základní podmínka škálování
• propojení nástrojů a dat je zásadní
• AI bude součástí nástrojů, které lidé používají každý den
• konkurenční výhodu určí kvalita workflow, ne samotný model

‍

Jak se připravit na rok 2026

Doporučené kroky:

1. Zmapujte workflow s vysokou hodnotou pro agentní automatizaci

Identifikujte opakované a mezi-týmové procesy, kde autonomní agenti přinášejí největší efekt.

2. Vytvořte governance framework pro agenty

Nastavte role, oprávnění, audit, monitoring a provozní dohled.

3. Připravte datovou infrastrukturu

Zajistěte kvalitní, spravovaná a přístupná data, která mohou agenti bezpečně využívat.

4. Integrujte produktivní nástroje

Propojte Microsoft Teams, Microsoft 365 a MCP-kompatibilní aplikace pro plynulý provoz.

5. Začněte pilotem

Vyberte jednu oblast nebo tým a otestujte agentní workflow pod dohledem.

6. Plánujte škálování

Po ověření guardrailů začněte agentní systém rozšiřovat do dalších částí firmy.

Propojení akademické sféry a praxe je klíčové

Od akademického roku 2021/2022 zde jako BigHub vyučujeme celosemestrální kurzy, které propojují akademickou půdu s reálným světem dat. A není to jen o přednáškách – studenti si sami vyzkouší, jak vypadá práce s daty v podnikovém prostředí, s reálnými technologiemi a pod vedením lidí, kteří podobné projekty řeší každý den.

‍

Co nás na „Jaderku“ přivedlo

BigHub má k FJFI ČVUT osobní vztah. Mnozí z nás – včetně CEO Karla Šimánka, COO Ing. Tomáše Hubínka a více než deseti dalších – jsme na Jaderce sami studovali. Víme, že fakulta vychovává špičkové matematiky, fyziky a inženýry. Ale zároveň víme, že právě těmto studentům někdy chybí vhled do toho, jak svět dat a AI funguje v byznysu.

‍

Proto jsme se rozhodli to změnit. Ne jako náborovou kampaň, ale jako dlouhodobý příspěvek českému školství. Chceme, aby studenti viděli reálné příklady, vyzkoušeli si moderní nástroje a lépe se připravili na start kariéry.

‍

Dva předměty, dva semestry

18AAD – Aplikovaná analýza dat (letní semestr)

První předmět jsme otevřeli v akademickém roce 2021/2022. Vede ho Ing. Tomáš Hubínek a jeho cílem je dát studentům přehled o tom, jak vypadá práce s daty ve velkém měřítku. Mezi probíraná témata patří:

●  organizace a ukládání dat,

●  frameworky pro výpočty nad velkými daty,

●  analýza grafů,

●  cloudové služby,

●  základy AI a ML.

‍

Velký důraz klademe na praktická cvičení. Studenti pracují v prostředí Microsoft Azure, zkoušejí si různé technologie a mají prostor pro diskusi. Na vybrané přednášky zveme i další kolegy z BigHub, aby sdíleli zkušenosti z konkrétních projektů.

‍

18BIG – Data ve firmě (zimní semestr)

V roce 2024 jsme přidali druhý předmět, který na 18AAD volně navazuje. Výuku vedou doc. Ing. Jan Kučera, CSc. a doc. Ing. Petr Pokorný, Ph.D . Předmět jde více do hloubky a soustředí se na:

●  data governance a práce s daty v organizaci,

●  integrační architektury,

●  datové platformy a příprava pro AI aplikace,

●  best practices z reálných firemních projektů.

‍

Zatímco 18AAD ukazuje, co vše se dá s daty dělat, kurz 18BIG učí a představuje, jak to reálně funguje ve firmě.

‍

Nadstandardní zájem studentů

Volitelných předmětů FJFI se běžně účastní jen několik málo studentů. Na našekurzy se ale každý rok hlásí 20–35 studentů, což je na poměry fakulty nadstandard.

Zpětná vazba je konzistentní – studenti oceňují praktický přesah, otevřenost diskuse a možnost ptát se lidí z praxe na konkrétní situace. Pro mnohé jde o první kontakt s technologiemi, které firmy skutečně používají.

‍

‍

Přesah do studijních programů

Naše role nekončí u přednášek. Společně s katedrou softwarového inženýrství jsme pomáhali revidovat studijní programy a profil absolventů. Fakulta tak může pružněji reagovat na to, co firmy v oblasti dat a AI potřebují. Díky tomu se posouvá kvalita vzdělávání celé fakulty, tedy nejen u studentů, kteří si zvolí naše volitelné předměty.

‍

Není to o náboru

Občas se stane, že některý ze studentů najde cestu do BigHub, ale to není hlavní cíl. Jde o to, aby studenti po škole nebyli překvapení, jak se s daty skutečně pracuje. Chceme, aby měli širší a praktičtější znalosti a zkušenost s moderními nástroji. Dáváme tak něco zpět místu, které nás vychovalo, a věříme, že to pomůže celé české technologické scéně.

‍

Spolupráce s FJFI není jen o výuce. Prakticky od vzniku BigHub podporujeme také studentskou unii a účastníme se sportovní akce Pohár děkana FJFI, kde každoročně hrajeme futsal, beach volejbal a další sporty. Letos jsme navíc společně s FJFI podali několik dotačních žádostí a věříme, že se brzy zapojíme do společných technických projektů. Razíme myšlenku, že silná komunita a neformální propojení studentů s lidmi z praxe jsou stejně důležité jako znalosti v učebnicích.

‍

‍

Co plánujeme dál?

Naše spolupráce s FJFI ČVUT je dlouhodobá. Kurzy 18AAD a 18BIG poběží i v dalších letech a přemýšlíme, jak rozšířit jejich záběr.

Vidíme, že studenti mají hlad po praktických zkušenostech a že propojení akademie s praxí funguje. Pokud se díky tomu v budoucnu zlepší kvalita datových a AI projektů v českých firmách, bude to nejlepší důkaz, že naše úsilí má smysl.

Co je AI Act a proč vznikl

AI Act je první ucelený zákon Evropské unie, který stanovuje pravidla pro vývoj a používání umělé inteligence. Myšlenka za vznikem této legislativy je zřejmá: jen díky jasným pravidlům může být AI pro firmy i jejich zákazníky bezpečná, transparentní a etická.

Umělá inteligence dnes proniká do stále více oblastí života i podnikání, a proto EU chce, aby její používání i rozvoj probíhal zodpovědně a bez rizika zneužití, diskriminace či jiných negativních dopadů. AI Act má chránit spotřebitele, posilovat férovou konkurenci a nastavit jednotná pravidla pro všechny členské státy Evropské unie.

‍

Koho se AI Act týká

Ďábel se často skrývá v detailu, což trochu platí také o AI Actu. Tato legislativa totiž nedopadá jen na firmy vyvíjející umělou inteligenci, ale i na ty, které ji jakkoliv používají ve svých produktech, službách nebo interních procesech. Typicky se tak souborem zákonů AI Act musí řídit podniky, které například: 

• vyvíjí AI
• používají AI pro rozhodování o lidech (např. nábor nebo hodnocení výkonu zaměstnanců)
• automatizují zákaznické služby (např. chatboti nebo hlasoví asistenti)
• zpracovávají pomocí AI citlivá data 
• integrují AI do produktů a služeb
• provozují AI systémy třetích stran (např. nasazení hotových AI řešení od externích dodavatelů ve vlastním podnikání)

AI Act samozřejmě rozlišuje běžný software od AI systému, takže je vždy potřeba zjistit, jestli dané řešení pracuje autonomně a adaptivně (tzn. učí se z dat a optimalizuje své výsledky), nebo pouze vykonává předem definované instrukce a nesplňuje tak definici AI řešení. 

Mimochodem: legislativa se vztahuje nejen na nové, ale i na již existující aplikace využívající AI (včetně machine learningu).

Abyste s těmito starostmi nemuseli trávit desítky hodin času a strachovat se, jestli vše splňujete, jak máte, v BigHub implementaci AI Act rádi vyřešíme za vás.

‍

Co konkrétně AI Act reguluje

Legislativa AI Act definuje spoustu detailních požadavků, těmi vás teď ale nechceme zatěžovat. Pro firmu využívající AI je důležité vědět, že se AI Act zabývá několika hlavními kategoriemi.

1. Klasifikace rizik 

Legislativa používá stupnici rizikovosti AI řešení, od minimálně rizikových až po velmi rizikové, nebo dokonce zakázané.

2. Povinnosti vývojářů i provozovatelů AI 

Například dodržování bezpečnostních norem, pravidelná dokumentace nebo zajištění přísného dohledu.

3. Transparentnost a vysvětlitelnost 

Uživatelé AI nástrojů musí vědět, že komunikují s umělou inteligencí. 

4. Zakázané aplikace AI

Například systémy, které manipulují lidským chováním či cíleně diskriminují určité skupiny.

5. Monitorování a hlášení incidentů

Udává firmám povinnost hlásit nežádoucí události a nesprávné fungování AI systémů.

6. Zpracování citlivých dat

AI Act reguluje používání osobních, biometrických či zdravotních údajů všech lidí, kteří s nástroji umělé inteligence pracují.

‍

Vyhněte se obrovským pokutám 

Sankce za nedodržování pravidel stanovených AI Act jsou vysoké, konkrétně vás mohou stát až 7 % z celosvětového obratu firmy, což v případě některých firem činí i miliony eur. 

Proto doporučujeme nad novými AI regulacemi nemávnout rukou a včas je implementovat na všech místech ve firmě, kde využíváte umělou inteligenci.

‍

Přehoďte starosti se zaváděním regulace AI Act na nás

Nemáte desítky hodin času studovat složité zákony a nechcete riskovat, že vaše firma dostane vysokou pokutu? Přehoďte starosti se záváděním regulace AI Act na nás.

Zákazníkům po celém světě dlouhodobě pomáháme zavádět osvědčené postupy a frameworky, zrychlovat inovace a optimalizovat procesy, takže rádi budeme k ruce i vám.

• AI pro vás vyřešíme „na klíč“, kromě vývoje AI řešení se postaráme také o zapracování regulace AI Act. Celým procesem vás postupně provedeme.
• Vytvoříme vaší firmě interní směrnice na využívání AI. 
• Provedeme audit AI aplikací, které již používáte.
• Vaše současné i nově implementované AI aplikace nastavíme tak, aby byly v souladu s AI Act.
• Posoudíme za vás rizika, abyste věděli, která AI řešení a jak můžete používat.
• Pomůžeme vám se zmapováním současné situace i s tvorbou nezbytné dokumentace či procesních povinností.