Vít Štěpánek

Téma: Od lobotomie k optimalizaci: Jak zkrotit LLM pro firemní realitu

Velké jazykové modely dnes vypadají chytře — ale ve firemním prostředí často selhávají. Dávají obecné odpovědi, neumí pracovat s interním kontextem, jsou drahé na provoz a jejich chování je těžké řídit. V této přednášce se podíváme na to, proč jsou veřejné LLM „zarovnané“ a omezené (a proč je to vlastně dobře), a jak z nich udělat praktický nástroj pro konkrétní byznys. Ukážu rozdíl mezi promptováním a skutečnou LLM architekturou: jak stavět kontextové vrstvy, pracovat s vlastními daty, kombinovat více modelů podle náročnosti úloh a hlídat kvalitu i náklady. Řeč bude o: • proč většina firem používá LLM neefektivně • jak navrhnout adaptované LLM prostředí • kde dává smysl RAG, kde jemné ladění a kde jen dobrá orchestrace • jak řídit cenu, latenci a spolehlivost výstupů • a proč LLM nejsou náhrada lidí, ale kompilátor firemního know-how Přednáška je určená pro technické i netechnické publikum, které chce pochopit, jak dostat z AI reálnou hodnotu — bez marketingových frází a „vanilkových“ řešení.

Něco více o řečníkovi:

Jmenuji se Vít Štěpánek a celý profesní život se pohybuji na průsečíku technologií, podnikání a lidí. Mám doktorát z informatiky, řídil jsem velkou firmu v jejím krizovém období a podílel se na stovkách projektů — od malých startupových řešení až po miliardové implementace. 

Tyto zkušenosti mě naučily jednu zásadní věc: technologie mají smysl jen tehdy, když řeší reálné problémy a přinášejí měřitelnou hodnotu. Proto dnes stojím u zrodu startupu, který se čistě zaměřuje na praktické uplatnění umělé inteligence ve firmách. 

Věnuji se návrhu AI architektur, práci s firemními daty a hledání rovnováhy mezi kvalitou výstupů, náklady na provoz a skutečným přínosem pro byznys. Zajímá mě, jak dostat jazykové modely z prezentací do každodenní reality organizací — bezpečně, efektivně a s jasným dopadem. 

Rád propojuji technickou hloubku se strategickým pohledem a pomáhám firmám proměňovat AI z experimentu v konkurenční výhodu.