AI implementace: Bezpečnost versus Konkurenceschopnost aneb proč Google ztratil na chvíli tempo v AI závodu

Kolik vás bude stát čekání na "bezpečnou" AI? Možná víc, než si dnes vůbec dokážete představit. Implementace umělé inteligence už dnes není až tak otázkou inovací, ale už se stává více otázkou přežití na trhu. Přesto mnoho českých i evropských firem přešlapuje na místě. Management opakuje mantry jako „musíme prověřit rizika“, „čekáme na bezpečné řešení“, „nemáme jistotu kvůli AI Actu“… 

Mezitím ale konkurence — často menší a flexibilnější — nasazuje AI nástroje bez zbytečných odkladů a získává náskok, který půjde velmi těžko dohnat. 

Historie se opakuje 

Podobný scénář jsme viděli už mnohokrát. Firmy se bály připojit počítače k internetu, protože  „hackeři“, „nebezpečí“, „ztratíme kontrolu“...atd. Kdo zaváhal, později draze doháněl digitalizaci. Kdo odkládal přechod na cloud, dnes řeší pomalé systémy. Kdo čekal, až se mobilní aplikace „stanou standardem“, ztratil zákazníky, kteří mezitím odešli jinam. 

Implementace AI je další technologickou vlnou – a je rychlejší než všechny předchozí. 
Čím déle budou firmy vyčkávat, tím dražší implementace bude a tím větší riziko, že už nikdy nedoženou technologickou mezeru, která mezitím vznikne.  

Bezpečnostní obavy jsou legitimní. Ale řešení už existují. 

Je důležité říct to jasně: AI může být bezpečná.  Nezáleží jen na technologii samotné, ale na tom, jak je zavedena. Dnešní enterprise nástroje už to umožňují: 

• izolované instanční prostředí (model běží odděleně od veřejných dat), 

• řízení přístupů a auditování, 

• šifrování veškeré komunikace, 

• možnost hostingu on-premise nebo v privátním cloudu, 

• vlastní modely školené na anonymizovaných nebo syntetických datech, 

• nastavení přísných interních pravidel pro práci s citlivými informacemi. 

Jde to například i v bankovnictví - v jednom z nejregulovanějších odvětví.  

Banka Morgan Stanle implementovala GPT-based asistenta pro tisíce finančních poradců. Musela při tom splnit extrémně striktní bankovní regulace. Výsledek? Rychlejší přístup k informacím, lepší servis klientům, vyšší efektivita. A banka už projekt rychle škáluje do dalších oblastí. 

Jestli to jde v bankovnictví, jde to téměř všude.  

Jak si nevzít příklad ze společnosti Google

Google, jeden z technologických lídrů, se také potýkal s dilematem mezi rychlým nasazením a bezpečnostní transparentností.

Google se dlouho obával problémů s dezinformacemi, biasem a reputačními škodami, proto se dlouho držel opatrné strategie při nasazování generativní AI. Zatímco konkurenti jako OpenAI a Microsoft rychle uvedli své nástroje (ChatGPT, Copilot), Google odkládal projekty jako Gemini 3 nebo multimodální Astra, čímž přišel o první vlnu adopce.

Zpoždění prohloubily i přísné evropské regulace a složitá interní struktura. Nyní ale výrazně zrychluje, aby dohnal konkurenci. I technologický gigant může doplatit na to, že je příliš konzervativní. O to víc to platí pro firmy, které nemají nekonečný rozpočet.  

Jak implementovat AI bezpečně, ale bez průtahů 

Klíčem je kombinace rychlosti a governance.  

• Začněte pilotními projekty s jasně definovanými scénáři použití a využijte cloudové platformy s vestavěnými nástroji pro monitoring a kontrolu (např. audit logy, řízení přístupů).  

• Nastavte interní AI policy, která řeší etiku, ochranu dat a transparentnost, ale neblokuje experimentování.  

• Využívejte open-source sandboxy pro testování agentů a automatizujte validaci modelů před nasazením. Tím zajistíte bezpečnost i agilitu – bez zbytečných zpoždění. 

Bezpečnost je důležitá. Ale nebezpečnější je nečinnost. 

Bezpečnostní policy má své místo. Zodpovědný management je musí řešit.  Ale přehnaná opatrnost se může stát největším rizikem firmy. Skutečné nebezpečí dnes není AI. Skutečné nebezpečí je ztráta konkurenceschopnosti. Firmy, které AI už používají, získávají náskok každý den, kdy s nástroji pracují. Zrychlují, učí se, optimalizují procesy. Naopak cena za čekání bude pro firmy v tomto případě vyšší než cena za případnou chybu.  

Závěrečné doporučení těm, kteří stále ještě váhají: 

Najděte si svoje interní data, která neobsahují citlivé informace (případně si je upravte), v rámci kterých můžete jednoznačně určit, co je správné řešení či odpověď. To je důležité pro trénink a měření výsledků. A pak se pusťe do prvního POC.

“Simple as that.”