Rozhodnutí o architektuře
AI agent vs. automatizace: jaký je praktický rozdíl
Klasická automatizace provádí předem dané kroky podle pevných pravidel. AI agent v pojetí AI CEO Master používá model uvnitř ohraničeného workflow, aby zpracoval méně strukturovaný vstup nebo připravil návrh; citlivé kroky, oprávnění a fallback ale zůstávají pod kontrolou člověka.
Kdy stačí běžná automatizace
Pokud lze rozhodování vyjádřit jednoznačnými podmínkami a vstupy mají stabilní strukturu, bývá předvídatelná automatizace jednodušší a lépe kontrolovatelná. AI není nutná jen proto, že je k dispozici.
Kdy dává smysl AI uvnitř workflow
- Vstupem je přirozený jazyk, e-mail, dokument nebo jiný obsah s proměnlivou strukturou.
- Výstup je návrh, klasifikace, extrakce nebo shrnutí, které lze následně ověřit.
- Proces má jasné hranice, dostupná data a definovaný postup při nejistotě.
- Je známé místo, kde musí výsledek před odesláním nebo zápisem schválit člověk.
Co v programu znamená agent
Nejde o autonomního „digitálního zaměstnance“ bez omezení. Agent je kontrolovaný proces s konkrétním vstupem, výstupem, pravidly, nástroji, logem a eskalací. Když si není jistý nebo narazí na citlivý krok, předá rozhodnutí člověku.
Bezpečné minimum před nasazením
Před použitím na reálných datech je potřeba určit oprávnění, povolené zdroje, zakázaná data, testovací scénáře, vlastníka řešení a rollback. U některých use-casů stačí anonymizace; pokud data nesmí opustit firmu ani v omezené podobě, nemusí být daný projekt pro skupinový sprint vhodný.