Úspešná adopcia umelej inteligencie nie je o jednom „zázračnom“ modeli. Podľa Antona Gertliho, senior solution architekta z Red Hat, stojí na troch pilieroch: ľudia, procesy a technológie. V praktickej ukážke z retailu ukázal, ako dôležité je vybrať správny model, automatizovať celý cyklus a zvládnuť ho od dát až po nasadenie na okraji siete.
Životný cyklus AI: od cieľa cez dáta k monitoringu
AI projekt musí začať jasnou definíciou biznis cieľov – nie snahou nasadiť AI „pretože sa to nosí“. Nasleduje práca s dátami: zber, ukladanie, čistenie a príprava, bez ktorej presný model nevznikne. Až potom prichádza vývoj modelu, jeho integrácia do aplikácií a priebežné monitorovanie výkonu, presnosti či odchýlok; celý cyklus je priebežný a nikdy nekončí. Keďže doň vstupujú biznis, dátoví vedci, vývojári aj prevádzka, pomáha jednotná platforma – Red Hat OpenShift (vrátane OpenShift AI) – ktorá spája vývoj, nasadzovanie, automatizáciu a vďaka otvorenosti minimalizuje vendor lock‑in, či už beží on‑prem alebo v cloude.
Príklad z retailu: malé modely, veľký efekt
V demonštrácii „smart obchodu“ účastníci fotili tyčinky Horalky, aby systém vedel produkt rozpoznať a zobraziť údaje či cenu. Riešenie pracovalo v dvoch lokalitách: na okraji siete (edge) pre milisekundové odozvy a v dátovom centre pre tréning nových verzií modelu. Kľúčové zistenie: na rozpoznávanie stačil malý prediktívny model s veľkosťou približne 2,8 MB, bez GPU a s tréningom v rádoch minút – presne podľa potrieb použitia. Dôležitou súčasťou je aj bezpečný prenos medzi lokalitami a dátová pipeline, ktorá automatizuje zber, tréning, validáciu i nasadenie.
Gertli zdôraznil, že „väčší“ neznamená vždy „lepší“ – nie každý use case potrebuje LLM alebo cloudové zdroje. Halucinácie modelov sa riešia tuningom a metodikami, napríklad prístupom „teacher model“ (spomenuté pri modeloch IBM Granite), no kvalita dát a ich čistenie zostávajú rozhodujúce. Otázky z publika potvrdili, že platformu možno nasadiť aj plne on‑prem, čo je dôležité pre regulované či bezpečnostne citlivé prostredia. A čo pracovné miesta? Technológia skôr mení povahu práce a vytvára nové roly, než by ľudí jednoducho nahrádzala.
