AI je jenom tak dobrá, jak dobrá je datová vrstva a governance pod ní.
Učíme Claude a Copilota ukazovat správné odpovědi. Bezpečně. Rychle. S minimem tokenů.
Šest oblastí, které drží AI ve firmě pohromadě
Začínáme scénářem, daty a pravidly, protože na nich AI stojí nebo padá. Každá oblast řeší jiný kus skládačky: od dat a pravidel přes agenty a automatizaci až po náklady a výběr scénářů.
AI ready DWH ve Fabricu
Data, kterým AI rozumí
Popsaná data, jedna verze pravdy a oprávnění, která platí i pro AI. Zkontrolujeme a připravíme identitu, řízení přístupu na úrovni řádků a metadata a postavíme sémantický model s popisy, synonymy a testovací sadou otázek.
Agenti pro CEO, finance, sales, výrobu a další
Jeden agent, jedna oblast
Specializovaní agenti nad vašimi daty, natrénovaní na pojmy a pravidla konkrétního oddělení. Vedení se ptá jednou a dostane odpověď s odkazem na zdroj.
AI automatizace
Procesy, které se hlídají samy
Denní shrnutí stavu firmy, upozornění na odchylky od plánu, třídění dokumentů a reklamací. AI jako krok v procesu nebo v datové pipeline, s výsledkem přímo v tabulce.
Zabezpečení a řízení AI
AI, která vidí jen to, co smí
Identita uživatele jde od otázky až k řádku dat. Audit dotazů, sledování agentů a jasná pravidla, kdo smí agenta založit. Rámec pro vedení a nastavení tenantu.
Optimalizace nákladů na AI
Přínos spočítaný předem
Kapacita, tokeny a licence spočítané dřív, než se nasadí. Rozpočet, upozornění na přečerpání a čtvrtletní revize, aby AI zůstala návratná.
Business analýza
Správný scénář dřív než první agent
Než se začne stavět, ověříme, kde AI ve firmě skutečně pomůže. Projdeme use casy, posoudíme vhodnost řešení (Copilot, Data Agent, Foundry, nebo zatím žádná AI) a vybereme scénáře, kde přínos převýší cenu. Výsledkem je pořadí scénářů s vlastníkem, metrikou a odhadem přínosu.
Čtyři AI scénáře, které ve firmě dávají smysl
AI ve firmě má čtyři podoby. Liší se tím, kdo ji používá, a tím, jestli pomáhá člověku v jeho práci, nebo sama odvádí krok v procesu. Každá potřebuje jiné nástroje, jiné licence a jiný způsob zavedení, proto začínáme tím, do kterého kvadrantu váš scénář patří.
Odpověď bez fronty na report
- Ad hoc reporting nad všemi daty, ke kterým má uživatel přístup.
- Jednotné definice KPI, i když se ptáte AI.
- Prezentace a dokumenty z reálných čísel.
- AI, která rozumí financím, obchodu, výrobě, HR i IT.
Rychlejší stavba datové platformy
Modely, dotazy a pipeline s AI po ruce, v pravidlech, která drží produkci v bezpečí.
- DAX, SQL, PySpark a popisy modelu s Copilotem
- agentní vývoj přes Fabric CLI, API a MCP
- review kódu, žádná produkční data v promptech
Procesy, které hlídají samy
- Denní shrnutí stavu firmy nebo oddělení.
- Upozornění na překročené limity a odchylky od plánu.
- Třídění mailboxu a úkolů, podklady na schůzky.
- Agenti připraví výstupy, vy se věnujete práci.
AI jako krok v datové pipeline
Klasifikace, extrakce a predikce dávkově nad tisíci řádků. Výsledek je běžný sloupec v tabulce.
- třídění textů, smluv a reklamací přes AI functions
- predikce z vlastního ML modelu přímo do Lakehouse
- MCP server: agenti čtou data s identitou uživatele
Jak funguje AI na firemních datech
Je jedno, kdo se ptá, na co se ptá nebo skrz co se ptá. Všechny dotazy řízeně, bezpečně a korektně putují přes spravovanou a zabezpečenou zónu k firemním datům. A přesně k těm, které se očekávají.
Jedna definice pravdy
Tržby, marže i plán se počítají v sémantickém modelu stejně pro report i pro AI. Asistent nepočítá po svém.
Proč se čísla hnula
Maily, zápisy z porad a dokumenty ze SharePointu doplní k číslu důvod, rozhodnutí a jméno toho, kdo o věci ví.
AI vidí jen to, co vy
Přístup jde přes vaši identitu a váš tenant, žádné sdílené servisní účty. Každý dotaz se loguje.
Proč jsou Copilot a Claude samy o sobě k ničemu
AI projekt stojí na třech pilířích a potřebuje všechny najednou. Smysluplné scénáře říkají, na jaké otázky, oblasti a data se chcete ptát. AI ready firemní data dávají AI podklady, kterým se dá věřit. Trénink modelů a agenti připraví AI na otázky a příkazy vašich uživatelů. Když jeden pilíř chybí, projekt nespadne hned. Spadne později a dráž.
Vím, na jaké otázky, oblasti a data se chci ptát.
Popsaná data, jedna verze pravdy a oprávnění, která platí i pro AI.
AI připravená a optimalizovaná na otázky a příkazy uživatele. Instrukce, skills, nástroje, MCP, artefakty a agenti pro konkrétní procesy.
Když jeden pilíř chybí, projekt spadne později a dráž.
Použitelné, drahé a nekonzistentní
Scénáře i data sedí, ale AI nemá instrukce, skills, nástroje ani agenta pro daný proces. Odpovídá obecně, nezná firemní pojmy a každý dotaz stojí zbytečně moc tokenů. Každý uživatel si prompt skládá sám, takže stejná otázka dává pokaždé jinou odpověď.
AI, která vám bude lhát
Scénář je jasný a agent postavený, ale data nejsou popsaná, mají víc verzí pravdy a oprávnění nesedí. Demo funguje, v provozu přijdou špatná čísla a jedna chybná odpověď stojí důvěru v celý projekt. Horší varianta: agent obejde oprávnění a ukáže, co neměl.
Drahá hračka
Platforma je připravená a agenti postavení, ale nikdo neřekl, co má AI zlepšit a jak se to změří. Pilot nikdy neskončí, kapacita a licence se platí dál a přínos nikdo nevyčíslí. Při dalším rozpočtu se škrtá jako první.
Jak vypadá AI, které se dá věřit
Když se AI, scénáře a data potkají správně, vzniknou tři vlastnosti, podle kterých poznáte AI, které se dá věřit. AI napojená na data je bezpečná a rychlá. Data pod scénáři jsou řízená a kontrolovaná. Scénáře pro AI dávají smysl i v penězích.
Bezpečné a rychlé AI + data
AI čte jen data, na která má tazatel právo. Identita jde od otázky až k řádku dat, platí RLS a citlivostní štítky a každý dotaz se loguje. Dotaz jde nejkratší cestou k připraveným datům, takže odpověď přijde rychle a s minimem tokenů.
Řízené a kontrolované scénáře + data
Každý scénář má vlastníka dat i procesu, pravidla, co se smí automatizovat, a místo v registru agentů. Když se změní data, víte, které scénáře to ovlivní.
Smysluplné a cenově efektivní AI + scénáře
AI nasazujeme tam, kde přínos převýší cenu. Každý pilot má metriku, strop rozpočtu a na konci tři čísla: přínos, cena dokončení a cena provozu. Někdy je správná odpověď ne.
Technologie, se kterými pracujeme
Nevíte, kde začít?
Za jeden den projdeme tři vaše procesy a odejdete s návrhem jednoho PoC: cíl, metrika a strop rozpočtu.
- 1den
- 3vaše procesy
- 1návrh PoC