Svět automatizace prochází zásadním posunem. Zatímco dosavadní éra byla definována robotickou procesní automatizací (RPA), kdy software striktně následoval předem definovaná pravidla, vstupujeme do éry agentní AI. V této fázi už neprogramujeme pouze "pokud se stane A, udělej B", ale delegujeme komplexní úkoly agentům, kteří dokážou samostatně vyhodnotit situaci a zvolit nejlepší cestu k cíli.

Podle nedávného oznámení společnosti UiPath je tato nová schopnost nyní dostupná v rámci Automation Suite, což umožňuje nasazení i v prostředí, které není připojené k veřejnému cloudu. To je kritický parametr pro státní správu, kde bezpečnost dat není volbou, ale zákonnou povinností.

Co je to agentní AI a proč je jiná než běžná automatizace?

Pro pochopení významu tohoto technologického posunu je nutné rozlišit mezi klasickým RPA a agentní automatizací. Tradiční RPA funguje jako velmi rychlý a přesný digitální zaměstnanec, který sleduje instrukce. Pokud se však proces změní (například se změní formát faktury nebo se objeví neočekávaná chyba), RPA proces zastaví.

Agentní AI naopak využívá velké jazykové modely (LLM) k tomu, aby získala schopnost reasoningu (logického uvažování). Agent dokáže:

• Plánovat: Rozložit komplexní cíl na jednotlivé kroky.
• Používat nástroje: Přistupovat k databázím, e-mailům nebo webovým rozhraním, aby získal potřebné informace.
• Adaptovat se: Pokud narazí na překážku, zkusí jiný přístup, místo aby prostě selhal.

V kontextu veřejného sektoru to znamená, že agent může například zpracovat žádost o dotaci, nejenže vyplní formulář, ale také porovnáže přílohy s legislativními požadavky, vyhledá chybějící informace v jiných systémech a v případě potřeby navrhne řešení pro úředníka.

Bezpečnost a datová suverenita: Klíč k přijetí ve státní správě

Největší bariérou při adopci pokročilé AI vládních institucí vždy byla otázka: "Kam tečou naše data?" Většina populárních modelů, jako je ChatGPT od OpenAI nebo Gemini od Google, vyžaduje odeslání dat do cloudu poskytovatele. Pro státní správu, která pracuje s citlivými údaji občanů, je toto riziko nepřijatelné.

Nová verze UiPath Automation Suite řeší tento problém tím, že umožňuje nasazení on-premises (na vlastních serverech) nebo v rámci kontrolovaného cloudového prostředí (např. AWS, Microsoft Azure nebo OpenShift). Instituce si mohou vybrat, jaký LLM model budou používat. Mohou využít uzavřené instance modelů nebo i vlastní, lokálně vytrénované modely. Tím je zajištěna plná datová suverenita – data nikdy neopustí infrastrukturu organizace.

Relevance pro Českou republiku a EU

Pro český státní sektor, bankovnictví i zdravotnictví je toto oznámení velmi relevantní. S příchodem regulace EU AI Act budou organizace v Evropské unii muset prokázat, že jejich systémy umělé inteligence jsou bezpečné, transparentní a dodržují přísné standardy ochrany osobních údajů (GDPR).

Možnost provozovat agentní AI lokálně v rámci infrastruktury v ČR nebo v rámci EU datových center je pro naše úřady jedinou cestou, jak efektivně modernizovat služby pro občany, aniž by došlo k ohrožení bezpečnosti státu. Česká správa, například při digitalizaci státních služeb, může tyto nástroje využít k masivnímu snížení administrativní zátěže bez obav z exfiltrace dat do zahraničních serverů.

Srovnání s konkurencí a cena

UiPath se v tomto segmentu staví do přímého souboje s giganty jako Microsoft (s jejich platformou Power Automate a Copilotem) a Salesforce (s jejich Agentforce).

Zatímco Microsoft sází na hlubokou integraci do ekosystému Office 365, UiPath nabízí větší flexibilitu v tom, jakým typem LLM (např. Llama 3, GPT-4 nebo vlastní modely) můžete své agenty "nakrmit". UiPath se také lépe profiluje v komplexních, hybridních scénářích, kde musí AI interagovat s velmi starými (legacy) systémy, které nejsou připraveny na moderní cloudové API.

Cenová politika: UiPath je primárně enterprise řešení. Neexistuje zde "free tier" pro Automation Suite v plné verzi. Cena je vždy individuální a závisí na rozsahu nasazení, počtu robotů a typu licencování. Pro menší firmy a jednotlivce nabízí UiPath základní cloudové verze, ale pro schopnosti agentní AI v on-premise režimu je nutné kontaktovat obchodní oddělení pro individuální cenovou nabídku (obvykle v řádech tisíců až desítek tisíc USD ročně pro enterprise nasazení).

Shrnutí výhod a nevýhod

Výhody:

• Maximální bezpečnost: Možnost provozu zcela mimo veřejný internet.
• Flexibilita modelů: Výběr mezi různými LLM podle potřeby.
• Efektivita: Přechod od jednoduché automatizace k autonomnímu řešení úkolů.

Nevýhody:

• Vysoká náročnost na infrastrukturu: On-premise nasazení vyžaduje silné vlastní servery a experty na správu.
• Cena: Není to nástroj pro malé podniky s omezeným rozpočtem.