Vývojár Martin Schayna odhaľuje, ako AI mení svet. Bez kúziel.
Riaditeľ Googlu, Sundar Pichai, na aprílovej konferencii v Las Vegas ohromil svet extrémne výkonnými AI čipmi Ironwood, novým modelom Gemini 2.5 a víziou, kde si AI agenti medzi sebou rozprávajú – a všetko beží na sieti rýchlejšej než naše myšlienky. Revolučné udalosti sa medzitým odohrávajú aj v ABRA Software: zákazníci vďaka integrácii AI môžu s ERP systémom komunikovať v prirodzenom jazyku. Čo by za to dali generácie pred nimi! Vzhľadom na toľko noviniek sme sa rozhodli vyspovedať Martina Schaynu, ktorý stojí za implementáciou umelej inteligencie do produktu a zároveň podrobne sleduje, kam samotná AI smeruje.
„Začíname sa na AI pozerať inak než predtým. Už to nie je iba jedna funkcia v systéme, ale spôsob, ako so systémom vôbec komunikovať,“ hovorí Martin. Vízia, a v jednej firme už dokonca realita, je taká, že zamestnanci nemusia do informačného systému ani siahnuť. K dispozícii majú chat, kam len zadajú otázku, rovno požiada ERP o dodatočné informácie. Z nich a pôvodnej otázky potom vytvorí zmysluplnú odpoveď. Presne takto to funguje v jednej klinike, ktorá používa ABRA Flexi. A recepčná o tom nemá ani potuchy.
„Veľkou výhodou MCP je fakt, že programátor už nemusí dopredu premýšľať každú cestu, akou sa používateľ môže chcieť pýtať,“ vysvetľuje vývojár spätý s ABROU už od svojich 19 rokov.
Čo má AI spoločné so zemným plynom?
Podľa Martina sa z generatívnej AI stáva „komodita“, akou sú napríklad energie. Nie je to kúzelná krabička, ale technológia, ktorá sa ladí ako každá iná – podobne ako sa v minulosti postupne zlepšovali vlastnosti zemného plynu alebo výroba elektriny až na hranicu fyzikálnych zákonov, aj AI sa inovuje a zefektívňuje. Len zatiaľ nevieme, kde tá hranica je. V praxi to znamená, že sa momentálne testuje, ako AI zefektívniť:
- vyvíjajú sa špeciálne benchmarky na hodnotenie modelov,
- používa sa tzv. reasoning spracovanie promptov,
- a hlavne sa znižujú náklady na prevádzku modelov.
Ako Stack Overflow prichádza o programátorov
Prepad návštevnosti Stack Overflow naznačuje, že vývojári už často radšej „poprosia AI“, než aby hľadali odpoveď sami. Ale práve tu sa ukazuje nový problém: kód vygenerovaný AI bez porozumenia. „Mali sme kandidáta, ktorý v rámci úlohy poslal celkom pekný kód. Tak som si ho pozval, ale ukázalo sa, že keď mal niečo upraviť, ani nevedel, kde to v kóde nájsť. Takže sme ho nevzali,“ opisuje Martin. A práve tu je kameň úrazu — AI prácu urobí, ale len ak človek vie, čo robí.
AI a trh práce
Po pandémii a boomu rekvalifikácií je na trhu prebytok junior IT špecialistov, no firmy, vrátane tej našej, hľadajú hlavne skúsených.
AI zatiaľ nikoho úplne nenahradila – ale mení štruktúru tímov. A globálne? AI môže podľa predikcií National University do roku 2025 nahradiť 85 miliónov pracovných miest. K tomu však vytvorí 97 miliónov nových. Celkovo tak vznikne čistý prírastok 12 miliónov pozícií.
Oblasťou, v ktorej AI podľa Martina exceluje, sú preklady. „Perfektne rozlišuje nemeckú a švajčiarsku nemčinu, chápe kontext a vie prispôsobiť štýl,“ hovorí.
A z čoho sa AI vlastne učí?
Väčšina dnešných veľkých jazykových modelov sa trénuje na obrovských objemoch textových dát z internetu – teda z webových stránok, kníh, článkov, fór a ďalších verejne dostupných zdrojov. Ak sa kvalita dát, na ktorých sa AI učí, nezlepší, hrozí, že sa nové modely budú trénovať hlavne na výstupoch tých starých – bez kontaktu s realitou. Tento jav, označovaný ako model collapse, môže viesť k strate zmysluplnosti výstupov.
Podľa výskumníkov z Epoch AI sa zásoba kvalitných dát môže vyčerpať už medzi rokmi 2026 až 2032. V takom svete bude naozaj špičková AI dostupná len firmám, ktoré si dokážu vytvoriť vlastné dátové sady a infraštruktúru.
Čo to znamená pre vás? Je ideálny čas začať premýšľať, ako môže AI bezpečne a šikovne pomáhať aj vo vašom biznise. S Martinem sme toho prebrali viac – a o ďalších témach si povieme zase nabudúce.
