S Martinem Rapavým o tom, jak pomocí AI portálu podporují AI transformaci v Raiffce zezdola. скачать в хорошем качестве

S Martinem Rapavým o tom, jak pomocí AI portálu podporují AI transformaci v Raiffce zezdola.

AI transformace zezdola: Jak funguje AI portál v Raiffeisenbank? 🏦🤖 AI transformace není jen prázdné heslo, ale v mnoha firmách každodenní realita. Jak ji ale uchopit v přísně regulovaném prostředí banky a zajistit, aby ji zaměstnanci skutečně adoptovali? V dnešní epizodě nahlédneme pod pokličku Raiffeisenbank, kde vsadili na strategii „zezdola“ a vytvořili vlastní AI portál. Hostem podcastu je Martin Rapavý, AI specialista a produktový vlastník AI portálu v Raiffeisenbank. Martin nám popsal, jak se z experta na risk stal leaderem AI nástroje, který dnes využívá prakticky celá banka. V rozhovoru se dozvíte: Co je AI portál a proč se banka rozhodla pro vlastní cestu místo nákupu hotových licencí (jako např. Copilot). Jak zajistit přístup pro všechny bez bariér Jak umožnit zaměstnancům experimentovat s AI v souladu s GDPR a bankovními regulacemi. Jak funguje síť 170 AI ambasadorů a proč je důležité vytvářet specializované asistenty pro konkrétní týmy. Konkrétní use-casy kde se AI mezi zaměstnanci osvědčila Proč je AI ideální na "nepořádek v datech" a nestrukturované dokumenty Pro ještě příjemnější poslech jsme vám rozhovor rozdělili do následujících kapitol:-) 00:00 Úvod a představení Martina Rapavého 00:41 Kdo je to AI specialista v bance? 01:03 Proč Raiffeisenbank vybudovala vlastní AI portál 02:30 Bariéry u Microsoft Copilota vs. vlastní řešení 03:28 Strategie AI transformace a tým v Raiffeisce 04:50 Bezpečnost, GDPR a experimentování v bance 06:14 Jak se šíří AI osvěta mezi zaměstnance 07:40 Komunita ambasadorů a tvůrců asistentů 08:58 Proč nepoužívat AI jen jako Google: Role asistentů na míru 12:16 Nejoblíbenější asistent: Vysvětlovač bankovních zkratek 14:40 LLM jako nástroj pro transformaci nestrukturovaných dat 15:41 Statistiky: Kolik lidí v bance AI reálně používá? 18:00 Technologie v pozadí (Azure OpenAI, RAG, Python) 19:10 Vývoj řízený uživateli: Co lidi v aplikaci skutečně chtějí 20:18 Data jako palivo: Jak AI řeší "bordel v datech" 22:45 Co se při stavbě portálu nepovedlo a co jsou výzvy 24:00 Proof of Concept: Jak si vyzkoušet nápad "zadarmo" 25:35 Kariérní cesta Martina: Z risku přes Matfyz k AI 28:30 Jak Martin využívá AI pro vlastní produktivitu 30:30 Plány do budoucna a vize AI portálu 31:55 Závěr a poděkování