Návrh postupu, procesu nasadenia AI

Fáza 1: Príprava a Počiatočné testovanie (Pilot)

• Ciele: Overiť možnosti na malej vzorke, pripraviť infraštruktúru.

• Aktivity:

  • Vybrať tím zodpovedný za AI (interný alebo hybridný).

  • Nainštalovať Ollama + WebUI na vyhradený server (ako v našom projekte).

  • Otestovať 1–2 LLM modely (napr. Codellama, Mistral) na reálnych úlohách.

  • Vyhodnotiť potreby RAM, GPU, latenciu, použiteľnosť.

• Výstup: Zhodnotenie výkonu, návrh ďalších krokov.

Fáza 2: Vývoj interného AI labu

• Ciele: Vybudovať vlastné prostredie na učenie, ladenie a experimenty.

• Aktivity:

  • Rozšíriť testovaciu infraštruktúru (disk, RAM, GPU).

  • Nasadiť AnythingLLM pre prácu s dokumentmi (RAG).

  • Zaviesť autentifikáciu a oddeliť prístup (admin vs. user).

  • Zdokumentovať best practices.

• Výstup: Interný sandbox pre vývoj modelov a tímovú spoluprácu.

Fáza 3: Integrácia s biznis procesmi

• Ciele: Prvé reálne využitie AI modelov v organizácii.

• Aktivity:

  • Automatizácia podpory, generovanie dokumentácie, e-mailov, preklady.

  • Pripojenie interných databáz (napr. cez RAG alebo API).

  • Riešiť zber feedbacku od zamestnancov.

• Výstup: Overené scenáre použitia s reálnym prínosom.

Fáza 4: Optimalizácia a bezpečnosť

• Ciele: Vyladiť výkonnosť, kontrolovať prístup, zvýšiť spoľahlivosť.

• Aktivity:

  • Kvantizácia modelov, caching, GPU správa (nvidia-smi, cron).

  • Zabezpečiť šifrovanie, audit prístupov.

  • Obmedzenie citlivých dotazov, nastavenie politík.

• Výstup: Zabezpečené, výkonné AI riešenie s kontrolou.

Fáza 5: Škálovanie a training

• Ciele: Rozšírenie AI do celej organizácie.

• Aktivity:

  • Školenia pre zamestnancov.

  • Prístup cez intranet, chatboti, integrácia do CRM/ERP.

  • Pravidelné aktualizácie a monitoring výkonu modelov.

• Výstup: AI ako bežný nástroj v každodennej práci.