AI vo firemnom softvéri sa vylepšuje neustále – nová verzia, pár funkcií navyše, drobné doladenie. Raz za čas však príde krok, ktorý je iný. Pri OpenText Content Managemente sa práve niečo také deje: systém, ktorý donedávna len odpovedal na otázky, teraz úlohy sám vykonáva – založí workspace, upraví metadáta, vygeneruje dokument.
Kde je AI v správe dokumentov práve teraz: od asistenta k autonómnemu konaniu
Ešte donedávna to bolo jednoduché: AI v správe dokumentov pomohla napísať zhrnutie, preložiť text alebo poradiť s formuláciou e-mailu. Bola užitočná, ale pasívna – čakala, kým jej niekto zadá úlohu, a potom vrátila text. Hotovo, koniec interakcie.
Toto sa mení. OpenText posúva svoju AI vrstvu, Content Aviator, smerom k tomu, čomu sa hovorí agentic AI – teda k systému, ktorý úlohy rovno vykonáva, namiesto toho, aby na ne len odpovedal. Rozdiel si najlepšie predstavíte na príklade: kedysi ste AI požiadali „napíš mi zhrnutie tejto zmluvy“ a dostali ste text. Dnes stačí povedať, čo chcete urobiť – napríklad založiť nový pracovný priestor alebo upraviť metadáta – a systém sám rozpozná zámer, vyberie správny nástroj a úlohu vykoná.
Aby to fungovalo, potrebuje AI vedieť viac než len to, čo je v dokumentoch. Preto teraz pozná aj používateľov, ich pozície a vzťahy medzi jednotlivými pracovnými priestormi. A preto OpenText buduje takzvaný knowledge graph – v podstate mapu väzieb medzi firemnými dokumentami a dátami, vďaka ktorej dokáže AI hľadať súvislosti naprieč celou organizáciou, nielen v rámci jednej zložky alebo projektu, kde práve sedíte.
Výsledkom je, že správa dokumentov prestáva byť miestom, kam AI len občas nazrie s ponukou pomoci. Naopak, stáva sa vstupným bodom, cez ktorý AI získava kontext potrebný na to, aby mohla konať sama za seba.
OpenText v tom rozhodne nie je sám. Microsoft, Google aj ServiceNow tlačia podobný posun od vyhľadávacích nástrojov k autonómnym agentom naprieč svojimi platformami – je to teda smer celého trhu správy firemného obsahu, nie jednorazový experiment jedného dodávateľa.
Čo to prakticky znamená – scenáre, ktoré už dnes reálne fungujú
Najlepšie to pochopíte na tom, čo OpenText sám ukazuje ako funkčné demo, nie ako sľub do budúcnosti.
Vezmite si napríklad zakladanie pracovných priestorov (tzv. Business Workspaces). Používateľ jednoducho povie, že chce založiť nový workspace, dá mu názov a popis – a systém rozpozná, čo má urobiť. Ak v zadaní niečo chýba, AI sa neuspokojí s hádaním, ale sama sa opýta, skôr než čokoľvek vykoná. Až keď má všetko potrebné, workspace založí a rovno doň používateľa prepne, aby mohol pokračovať v práci tam, kde ju reálne potrebuje.
Podobne jednoducho funguje aj úprava metadát. Namiesto preklikávania cez formuláre stačí povedať, že sa má zmeniť napríklad lokalita zákazníka – a je hotovo, zmena sa rovno prejaví.
Ďalším príkladom je scenár z HR: zamestnanec potrebuje potvrdenie o zamestnaní. Používateľ oň vo workspace daného zamestnanca jednoducho požiada. Systém sám nájde zodpovedajúcu šablónu, nechá si od používateľa potvrdiť, že je to tá správna, a potom dokument vygeneruje a uloží – v priebehu sekúnd, nie po dňoch čakania na HR oddelenie.
A potom je tu knowledge graph v akcii: vďaka nemu dokáže systém odpovedať aj na otázku, ktorej odpoveď vôbec neleží v aktuálne otvorenom dokumente. Typickým príkladom je hľadanie zmluvy viazanej k určitému materiálu – aj keď je uložená v úplne inom, prepojenom pracovnom priestore, AI ju nájde a rovno ponúkne.
Čo majú všetky tieto scenáre spoločné? Človek povie, čo chce, systém sám rozhodne, ako to urobiť, a pri citlivejších krokoch sa ešte predtým uistí, že zadaniu rozumie správne.
Aj tak sa oplatí pozerať sa na to realisticky. Mnohí dodávatelia na trhu len prebaľujú staršie chatboty a automatizačné nástroje pod nálepku „agentic AI“, bez toho aby išlo o skutočné autonómne rozhodovanie. A aj tam, kde agent reálne funguje, býva najčastejšou príčinou neúspechu v produkčnej prevádzke nekvalitné podkladové dáta a nejasné vlastníctvo procesu – nie limity samotného modelu. Skôr než sa do nasadenia pustíte, oplatí sa preto overiť, či má váš repozitár dokumentov dostatočne čisté metadáta a jasne určených vlastníkov procesov. Bez toho agent nepomôže, aj keby bol akokoľvek dobrý.
Čo sa chystá v najbližších mesiacoch
Toto nie je jednorazová aktualizácia, ktorú OpenText vypustí a potom sa k nej vráti o rok. Je to postupne sa rozbiehajúca roadmapa a najbližšie je integrácia s Microsoft Copilotom. Content Aviator pôjde nasadiť ako vlastného AI agenta priamo vnútri Copilotu – používatelia s licenciou Microsoft 365 tak budú môcť dopytovať firemné dokumenty bez toho, aby museli opustiť Word alebo Excel, teda prostredie, v ktorom bežne pracujú.
Stoja za tým štandardizované protokoly, vďaka ktorým si rôzne AI nástroje dokážu navzájom „rozumieť“ a odovzdávať si úlohy – je to prvý krok, ďalšie partnerské integrácie budú nasledovať.
Ďalej sa rozširujú aj samotné agentické schopnosti: automatické porovnávanie dokumentov, vyhľadávanie a zakladanie pracovných priestorov bez zásahu človeka, anonymizácia osobných údajov v dokumentoch alebo spúšťanie workflow na konkrétnu požiadavku. Smer je jasný – čoraz viac rutinných úloh má preberať systém, a človek má zostávať pri rozhodovaní.
Čo si z toho odniesť pre rozhodovanie už teraz
Najdôležitejšia vec sa ale neodohráva vo funkciách. Odohráva sa v tom, kde všade môže táto AI vrstva vôbec bežať – a to už dnes patrí na stôl C-level, nie len IT oddelenia.
OpenText dnes ponúka štyri spôsoby nasadenia a každý znamená inú mieru kontroly nad dátami:
- Private Cloud – Content Aviator beží v OpenText cloude a prepája sa s jazykovými modelmi tretích strán.
- Hybridné nasadenie – Content Aviator beží v OpenText cloude, zatiaľ čo samotná správa dokumentov zostáva na vašich serveroch.
- Plne on-premises – AI vrstva aj jazykový model bežia za vaším vlastným firewallom, žiadne dáta neopustia vaše dátové centrum. Určené predovšetkým pre organizácie s vysokými nárokmi na ochranu dát.
- Customer Cloud (BYOK) – bežíte vo vlastnom cloude s vlastnou zmluvou u poskytovateľa jazykového modelu, bez nutnosti hostovať vlastnú infraštruktúru.
Zjednodušene: čím viac kontroly nad dátami chcete, tým viac zodpovednosti (a nákladov na vlastnú infraštruktúru) na seba beriete. Cloudové varianty sú rýchlejšie na nasadenie a aktualizácie dostávajú bez zásahu vášho IT. On-premise varianta vás stojí vlastnú infraštruktúru a údržbu, ale dáta neopustia vaše prostredie ani na sekundu. BYOK je kompromis medzi tým – kontrolujete zmluvu s poskytovateľom modelu bez toho, aby ste museli stavať a spravovať vlastné servery.
Táto voľba nie je detail, ktorý sa dorieši až s implementačným tímom. Je to rozhodnutie o tom, kam firma pustí svoje najcitlivejšie dáta a kto k nim bude mať prístup – a malo by padnúť skôr, než sa firma k čomukoľvek zaviaže.
„Voľba deployment modelu pre AI vrstvu sa dnes rozhoduje na úrovni C-level, nie IT oddelenia – pretože už to nie je otázka technického nastavenia, ale toho, kam firma pustí svoje najcitlivejšie dáta a kto k nim bude mať prístup.“ Jiří Jakeš, IXTENT
Kľúčové otázky pred rozhodnutím znejú: kde reálne skončia vaše dáta, kto k nim bude mať prístup aj vnútri AI vrstvy, a či je váš repozitár dokumentov dostatočne čistý na to, aby z neho agent dokázal vyťažiť niečo použiteľné. Bez odpovedí na tieto otázky je celkom jedno, ktorý zo štyroch modelov zvolíte. Ak si ich chcete prejsť na vašom konkrétnom prostredí, ozvite sa.
Autor
Lukáš Hronek, Head of OpenText Team
Lukáš sa venuje oblasti správy dokumentov od roku 2018. Špecializuje sa na platformu OpenText Content Management a OpenText Intelligent Capture, ktoré nasadzoval v prostredí veľkých organizácií v energetike, bankovníctve i ďalších odvetviach – napríklad pre Západoslovenskú distribučnú, E.ON, Komerční banku či GECO. Má skúsenosti s analýzou, konzultáciami i technickou implementáciou DMS riešení. V spoločnosti IXTENT vedie OpenText tím.