Filip Dvořák, Firemní efektivita Kde má AI ve smysl a kde je zbytečná?

technikaatrh.cz | 15









Firma platí dvě faktury a vidí jen jednu. Ta vidi-

telná jsou tokeny a licence: do každého dotazu

se znovu přikládají celé dokumenty místo kešo-

vání, špatně navržení agenti „přemýšlejí nahlas“

v dlouhých smyčkách, takže většina tokenů padne

narežii, aprémiový model obsluhuje interní úlohy,

kde by chyba nikoho nebolela. Neviditelná faktura

jsou lidé: čas strávený kontrolou aopravami výstupů

senikde nevykazuje, apřitom často převýší tu první.

Neefektivita sepozná jednotkovou ekonomikou: nes-

ledujte měsíční útratu, alecenu zavyřízený případ —

ticket, dokument, rozhodnutí — ajejí trend. Roste-li

útrata rychleji než počet vyřízených případů, někde

teče.







Composite AI aneurosymbolická AI jsou dvě jména

téže myšlenky — ajejich příběh je sám osobě zábavný.

Akademici desítky let říkali „neurosymbolic“, byz-

nys si osvojil „composite“. Dnes světem rezonuje

ten akademický termín, cožmě těší: geeks are cool.

Podstatou je dělba práce: neuronové modely zvládají

vnímání, jazyk anejednoznačnost, symbolická vrs-

tva — plánování, logické usuzování, tvrdá omezení

— garantuje správnost aauditovatelnost, malé speci-

alizované modely levně obslouží objem. Jeden velký

model je skvělý generalista, který draze improvizuje

itam, kdepotřebujete záruky. Věnuji seté kombinaci

většinu kariéry — první patenty nacomposite AI jsem

získal vropném aplynárenském průmyslu, veFilutě

AI jsme ty přístupy posunuli ogeneraci dál aGartner

nás dnes uvádí jako zástupce composite AI. Vpraxi

naše testovací agenty řídí symbolický plánovač,

obrazovku vnímají neuronové modely a jazykový

model nastupuje, jenkdyž je skutečně cointerpreto-

vat. Výsledek je opakovatelný, obhajitelný předaudi-

tem avzniká zazlomek ceny.







Skutečná úspora má dvě podmínky: pohne semet-

rika celého procesu — průběžná doba, cena zapřípad,

chybovost — a uvolněná kapacita se opravdu vyu-

žije jinde. Všechno ostatní je přesouvání nákladů:

z tvorby do kontroly (návrhy, které senior stejně

celé přepíše), zoddělení dooddělení (chyby doputují

doreklamací) azpřítomnosti dobudoucnosti (údržba

promptů aintegrací). Dobré vodítko je asymetrie ově-

ření: AI spolehlivě šetří tam, kdeje ověření výsledku

výrazně levnější než jeho vytvoření. Kdestojí kont-

rola stejně jako práce sama, neušetříte nic — ledaže

správnost garantuje sama architektura řešení. Právě

proto vycházejí composite přístupy v celkových

nákladech lépe.







Optimalizace modelů je učebnicový případ kle-

sajících výnosů, takže odpověď nezní „od kolika

uživatelů“, ale „dokud se vyplácí“. Kroky se řadí

od nejlevnějších: směrování dotazů (levný model

první, drahý jennaeskalace), kešování, kratší kon-

texty, noční dávkové zpracování — úspory v desít-

kách procent téměř zadarmo. Pak přijde doladění

malého modelu na vlastní úlohu; to už stojí stovky

tisíc ažmiliony avyplatí sejenustabilní, objemové

úlohy. Nakonec vlastní provoz — ten dává smysl

přivelkém objemu, nebomnohem dřív tam, kdedata

nesmějí opustit rmu; pak ale neplatíte za úsporu,

nýbrž zasuverenitu. Pravidlo prozastavení je prosté:

jakmile další vložená koruna vrátí naúsporách méně

než korunu, přestaňte. Ne proto, že to technicky

nejde dál, aleproto, žetopřestalo být investicí.







Stačí odpoledne atři čísla: cena zavyřízenou úlohu

ajejí trend, kvalita navlastní testovací sadě apodíl

výstupů, které vyžadují lidský zásah. Ta tři čísla

řeknou o efektivitě víc než jakákoli prezentace.

Dodavatele septejte nato, cobolí: Pročprávě tento

model — aukážete nám srovnání slevnější alternati-

vou nanašich datech? Cobude stát výměna modelu

zarok? Kudy tečou naše data akdonese náklady chyb

aoprav? Anakonec otázka nejdůležitější: jakdodava-

tel vydělává. Pokud jeho marže roste svaší spotře-

bou, nemá důvod vaši spotřebu snižovat — a audit

efektivity pak děláte proti jeho zájmu, ne sním.

