AI ve firmě není jen technologie. Je to změna procesu a odpovědnosti. Pokud chcete rychlý přínos (a ne jen demo), potřebujete mít před startem pilotu základní governance.
1) Kdo je „owner“ a kdo schvaluje výjimky
U každého AI use‑case si pojmenujte:
- Owner procesu (odpovědný za výsledek v byznysu),
- Owner dat (co se smí/nesmí použít),
- Tech owner (provoz, integrace, incidenty),
- Schvalování výjimek (kdy rozhoduje člověk).
Bez toho se pilot zastaví na otázkách typu „kdo může vidět jaká data“ nebo „kdo odpovídá za chybu“.
2) Jaká data a jaké smluvní/legální limity
Než cokoliv trénujete nebo posíláte do modelu:
- určete citlivost dat (osobní údaje, obchodní tajemství),
- rozhodněte, co může jít do cloudu a co musí zůstat interně,
- nastavte retenční pravidla a logování.
3) Jak se měří přínos (baseline → po změně)
Management chce vidět:
- baseline (čas, náklady, konverze, kvalita),
- metodu měření (před/po, A/B, kohorty),
- rizika a mitigace.
Praktický rozdíl mezi „technicky to jde“ a „funguje to v procesu“ rozebírám v článku PoC vs. MVP u AI.
4) Auditovatelnost a bezpečnostní minimum
U produkčních řešení typicky potřebujete:
- role-based access,
- audit trail (kdo se ptal / co systém udělal),
- monitoring kvality (kdy se model zhoršuje),
- definované výjimky.
Tohle řešíme jako součást dodávky v rámci AI implementace pro firmy.
5) Kdy dává smysl pilot do 30 dní
Pilot je realistický, když:
- existuje jasný proces s opakováním,
- máte alespoň vzorky dat,
- je definovaná metrika úspěchu.
Často to vychází nejlépe u workflow a repetitivních procesů (support, backoffice) – viz AI automatizace procesů.
Pokud chcete vidět, jak to vypadá na reálných projektech, mrkněte na reference (např. MyZenCheck nebo Credizen).
Chcete-li to projít konkrétně pro vaši firmu, nejrychlejší je kontakt.