Profinit

Většina firemních AI projektů se do reálné produkce a velkého měřítka nikdy nedostanou. 🛑
Proč se to děje a jak tenhle blok prorazit? O tom bude náš webinář From AI Vision to AI at Scale.

Během 50 minut vám naši experti Tomáš Rezek (Head of Competency) a Dominik Matula (Head of AI & Data Science) ukážou to hlavní pro úspěšné nasazení:
🔹 Skutečné důvody, proč se projekty zasekávají u testování.
🔹 Co v praxi znamená mít data reálně „AI-ready“.
🔹 Jak zrychlit nasazení pomocí modulární agentní architektury.

📅 Kdy: Středa, 20. května 2026
⏰ Čas: 10:00 (CEST)
💻 Registrace: https://link.amdocs.com/ai-scale

Mýtus: Umělá inteligence ve vývoji softwaru slouží jen k tomu, aby za nás psala kód. 🤖❌

Data od agentury Gartner mluví jasně: pokud využijete AI jen na jednu jedinou činnost, zrychlení práce pocítí jen 24 % vývojářů. Skutečný zlom nastává až ve chvíli, kdy AI zapojíte konzistentně do celého životního cyklu vývoje. Teprve pak produktivita a efektivita reálně rostou. 📈

A přesně takhle k tomu přistupujeme v Profinitu. Umělá inteligence je pro nás standardní nástroj v naší výbavě. Nasazujeme ji plošně například tam, kde nás zbavuje těch nejvíc otravných a zdlouhavých rutinních činností:

🔹 Sběr a analýza požadavků
🔹 Pochopení a mapování starého, špatně zdokumentovaného kódu
🔹 Inteligentní refaktoring
🔹 Automatizace testování a řízení kvality (QA)

Umělá inteligence u nás lidi nenahrazuje. Naopak. Naši architekti a inženýři díky ní neztrácejí čas rutinou, mají volné ruce na skutečné inženýrství a dělají to, v čem jsou nejlepší. Tedy řeší složité byznysové výzvy a hlídají špičkovou kvalitu dodávky. 💡

Microsoft je ve světě podnikového IT absolutní standard. Proto se propojili spolu s Amdocs, aby společně změnily přístup k modernizaci softwaru. 🤝

Pokud například řešíte přepisování starých firemních aplikací a jejich přesun do cloudu, pro většinu IT oddělení je to noční můra plná rizik, možných výpadků a nekonečného boje s nabaleným technickým dluhem. 🤯

Lepší bude nasadit do starého systému zkoordinovanou partu specializovaných AI agentů, kteří si práci rozdělí. 🤖
Firmy se díky tomu dokážou zbavit svého historického IT balvanu nesrovnatelně rychleji a ve velkém měřítku. Navíc s jistotou, že nenaruší svůj běžný byznys.

Více si o tom můžete přečíst tady:
👉 https://link.amdocs.com/prmwcm

Když děláte reporting ručně, můžete se k důležitým informacím dostat doslova s křížkem po funuse.

Společnost Societe Generale Equipment Finance (SGEF) brzdily pomalé měsíční aktualizace v Excelu.
Spousta námahy, data rychle zastarávala a oddalovala se tak důležitá byznysová rozhodnutí. ⏳

Padla proto volba na radikální modernizaci. Náš tým Profinitu jim pomohl přejít na plně automatizovaný reporting v Microsoft Power BI.
Vyřešili jsme chybějící dokumentaci, napojili systémy včetně Salesforce a rovnou zaškolili uživatele, aby si mohli data flexibilně analyzovat podle sebe.

Zajímá vás, jak jsme v SGEF zkrátili přípravu dat na polovinu a vrátili týmům 20 % času na skutečnou analytiku? Přečtěte si celou případovou studii:
👉 https://link.amdocs.com/profbi

4 miliony odběrných míst a miliardy řádků dat. Jak ČEZ plánuje nasazení chytrých elektroměrů. ⚡📊

ČEZ Distribuce postupně instaluje chytré elektroměry. Ale kde začít? Prioritou byly lokality s vyšší očekávanou spotřebou. Místo odhadů proto padla volba na datový prediktivní model.

Profinit do projektu ve spolupráci s ČEZ ICT Services dodal metodiku a modelování. Výzva to byla obrovská: záznamy měly miliardy řádků historie pro téměř 4 miliony míst.

🔹 Rychle vznikl referenční model, který se iterativně zpřesňoval.
🔹 Vývoj běžel v analytických noteboocích, kód i dokumentace tak držely pohromadě.
🔹 Následovala důkladná kontrola kvality dat v několika iteracích.

Výsledkem je roční prediktivní model, který s velmi vysokou spolehlivostí rozlišuje odběrná místa s vyšší a nižší spotřebou podle zvolené hranice. Díky tomu má ČEZ Distribuce statisticky podložený vstup pro prioritizaci nasazení chytrých elektroměrů i efektivnější investiční plánování.

Případová studie tady
👉 https://link.amdocs.com/SmrtMetr