Ako správne používať AI agentov: čo ukázal Dalibor Cicman z GymBeamu

GymBeam má v serverovni rack za viac ako 200 000 eur a v ňom osem AI agentov s vlastnými menami. Zaujímavé na tom nie je železo, ale päť princípov, ktoré fungujú aj v päťčlennej firme za zlomok tých peňazí.

Dalibor Cicman zverejnil devätnásťminútové video z centrály GymBeamu, v ktorom otvorí dvere serverovne a ukáže rack za viac ako 200 000 eur. Sú v ňom Nvidia H200 za zhruba 40 000 eur za kus, tri kusy Nvidia DGX Spark a vyše dvadsať obyčajných Mac mini, každý s nalepeným štítkom a menom. Ava, Vex, Romi, Eric, Samir, Shelly, Mia. Nie sú to servery, sú to podľa neho digitálni kolegovia.

Väčšina reakcií sa zasekla na tom železe. To je škoda, lebo železo je na tom príbehu tá najmenej použiteľná časť. Rack za dvestotisíc dáva zmysel firme, ktorá má na jednej adrese vyše štyristo ľudí, kancelárie v pätnástich mestách a zamestnancov v dvadsiatich krajinách. Pre firmu s piatimi ľuďmi je to úplne mimo. Použiteľné je niečo iné, a to päť princípov, podľa ktorých je to celé postavené. Tie fungujú rovnako dobre bez jedinej vlastnej grafickej karty a presne o tých je tento článok.

Poznámka na úvod: všetky čísla nižšie sú tvrdenia z jeho videa. Nemám ich ako overiť a beriem ich tak, ako zazneli.

Čo GymBeam vlastne postavil

Vo videu prejde celý stack. Reporting beží na Tableau, popri tom majú vlastné HTML reporty a v budove je vyše dvadsať veľkých displejov s live číslami. Na vlastnom hardvéri im bežia štyri lokálne modely, z toho gpt-oss-120b ako všeobecný model pre celú firmu a qwen3-coder-30b pre vývojárov na code review a generovanie kódu. Argument, ktorý uvádza ako hlavný dôvod adopcie, nie je kvalita, ale rýchlosť: vlastný model odpovedá pod tri sekundy, cloudové im odpovedali v pätnástich až dvadsiatich.

Nad tým sedí vrstva agentov. Bob robí reporting a vie na požiadanie prepísať metodiku výpočtu. Ava je osobná asistentka s prístupom aj k mzdám. Romi financie, Shelly HR a komunikácia s kandidátmi, Mia produktové karty, Eric operatívny nákup, Samir logistika, Vex mzdy v dvadsiatich jurisdikciách.

A jedno číslo, ktoré je z celého videa najtvrdšie: pred dvoma rokmi mali vyše štyridsať prekladateľov, dnes nula. Francúzsky a holandský trh spustili stopercentne lokálnym modelom.

Toto je pôsobivé. Ale nedá sa to kúpiť ako celok. Dá sa z toho zobrať spôsob uvažovania, a ten sa dá postaviť aj vo firme, ktorá má namiesto serverovne jednu skriňu s routerom. V moadlabe presne takúto vrstvu staviame klientom nad nástrojmi, ktoré už majú, bez toho, aby si čokoľvek kupovali do racku.

Princíp prvý: agent nie je nástroj, je to menovaná rola

Toto je najdôležitejšia vec z celého videa a zároveň tá, ktorá nič nestojí. GymBeam nemá jedného veľkého firemného asistenta, ktorý vie všetko. Má osem konkrétnych agentov, každý má meno, jednu jasne vymedzenú rolu a vlastné zariadenie.

Rozdiel oproti bežnému prístupu je zásadný. Keď firme nasadíte jedného univerzálneho asistenta, nikto presne nevie, čo od neho čakať, nikto nevie povedať, kedy zlyhal, a nikto za neho nezodpovedá. Keď má agent meno a jednu rolu, zrazu sa dá povedať veta „Eric objednal zle“ a všetci vedia, o čom je reč. Dá sa preň napísať zadanie. Dá sa preň nastaviť, čo smie a čo nesmie. Dá sa preň určiť človek, ktorý ho má na starosti.

Pomenovanie nie je marketingová hračka, je to spôsob, ako urobiť z nejasnej technológie vec, ktorú vie firma riadiť. Presne toto odporúčame klientom v moadlabe ako prvý krok, ešte pred akýmkoľvek nasadením: napíšte si, aké tri role by ste zadali novému brigádnikovi. To sú vaši prví traja agenti.

Princíp druhý: rozhranie je to, čo firma už používa

GymBeam nemá pre agentov vlastnú aplikáciu. Sedia v Slacku ako bežní používatelia, majú profilovú fotku a štítok agent. Ktokoľvek z firmy im napíše správu tak, ako by napísal kolegovi.

To je nudné rozhodnutie a práve preto funguje. Najčastejší dôvod, prečo interné nástroje zomrú, nie je, že sú zlé. Je to, že si ich nikto nepamätá otvoriť. Keď agent žije tam, kde ľudia aj tak celý deň píšu, adopcia sa nerieši. Nemusíte nikoho školiť na nové rozhranie, lebo žiadne nové rozhranie neexistuje.

Praktický dôsledok pre malú firmu: ak už máte Slack, Teams alebo aj len WhatsApp a e-mail, máte rozhranie. Nepotrebujete portál. Väčšina projektov, ktoré v moadlabe robíme, ide presne touto cestou, teda napojenie na kanál, ktorý klient už roky používa, namiesto ďalšej appky, do ktorej sa nikto nebude prihlasovať.

Princíp tretí: prístup k dátam sa rieši na úrovni agenta

Vo videu zaznie detail, ktorý je ľahké prepočuť, a pritom je z bezpečnostného hľadiska najdôležitejší. Bob robí reporting, ale nevidí mzdy. Ava mzdy vidí, lebo ich potrebuje na výpočty rentability, a prístup k Ave má len Cicman a pár ľudí.

To je správne riešený problém. Bežná chyba pri nasadzovaní AI vo firme je, že sa modelu dá prístup k všetkému a spoľahne sa na to, že v prompte je napísané, aby o mzdách nehovoril. To nie je bezpečnostné opatrenie, to je prosba. Model pracuje s pravdepodobnosťou a raz za čas urobí niečo iné, než ste čakali. Jediné opatrenie, ktoré platí vždy, je, že k dátam, ktoré agent nemá vidieť, sa jednoducho nedostane.

V praxi to znamená oddelené prístupové údaje pre každého agenta, nie jeden účet so všetkými právami. Je to viac práce pri nastavení a je to jediný spôsob, ako to postaviť tak, aby to prežilo audit. Pri klientoch, ktorí pracujú s osobnými údajmi, to v moadlabe riešime ako prvé, nie ako doplnok na konci.

Princíp štvrtý: agent nielen odpovedá, ale koná

Tu sa to celé láme na dve úplne odlišné kategórie a je dobré vedieť, v ktorej ste.

Bob, ktorý vysvetlí číslo v reporte, iba číta a odpovedá. Keď sa pomýli, poviete mu to a nič sa nestalo.

Eric je iný prípad. Ten má forecast, koľko produktov bude v ktorom sklade treba, a na základe toho posiela objednávky na suroviny, obaly a prepravu. Reálne objednávky reálnym dodávateľom. Mia zase vytvorí v systéme objednávku na laboratórne testy, pošle produkty do laboratória a výsledky nahrá na produktovú stránku e-shopu.

Toto už nie je asistent, toto je systém, ktorý koná navonok a v mene firmy. Chyba tu nekončí zlou odpoveďou na obrazovke, ale zle objednaným materiálom alebo nesprávnym údajom na verejnej produktovej karte.

Cicman vo videu vôbec nespomína, ako riešia kontrolu týchto výstupov. Nehovorí o chybovosti, o schvaľovaní ani o tom, čo sa stalo, keď sa agent pomýlil. Je to prezentácia, nie prípadová štúdia, takže mu to neberiem. Ale ak si z videa beriete inšpiráciu, práve toto je miesto, kde sa ušetrí najviac peňazí a kde sa dá aj najviac stratiť. Pri všetkom, čo posiela objednávky, faktúry alebo verejný obsah, patrí medzi agenta a svet ešte jeden krok: buď schválenie človekom, alebo aspoň limit, nad ktorý agent nesmie ísť sám.

Princíp piaty: loopy, nie prompty

Poslednú tretinu videa venuje veci, ktorú nazýva AI loops. Ukazuje vlastný príklad: každý deň mu automaticky pozbiera komunikáciu z Gmailu, Slacku a sociálnych sietí, vyhodnotí, čo je dôležité, a ráno mu pošle zhrnutie. Tvrdí, že to postavil za menej ako päť minút a že na to netreba byť programátor.

Paralela, ktorú k tomu použije, je najlepšia myšlienka celého videa. Pred pätnástimi rokmi sa tomu istému hovorilo RPA a bol to polročný projekt, na ktorom päť ľudí z biznisu komunikovalo s piatimi inžiniermi, aby na konci vznikol bot, ktorý klikal v slučke. Dnes to isté spraví jeden človek za pár minút.

Rozdiel medzi promptom a loopom je pritom celý zmysel témy. Prompt je jednorazová otázka, ktorú musíte položiť. Loop je niečo, čo beží samo a vy sa oň nestaráte. Firmy míňajú peniaze na prompty, hodnota je v loopoch. Presne toto je hranica, na ktorej sa v moadlabe rozhodujeme, či niečo vôbec dodávať: ak výsledok stále vyžaduje, aby si niekto spomenul a klikol, nie je to hotové.

Čo z toho platí pre firmu, ktorá nemá dvestotisíc

Cicman uvádza tri dôvody, prečo si postavili vlastný hardvér. Dáta zákazníkov nechcú posielať tretím stranám. Náklady, lebo ich heavy useri míňali na tokeny tisíce eur mesačne. A škálovateľnosť, teda že si do racku dokúpia ďalšiu kartu podľa vyťaženia.

Všetky tri sú legitímne a všetky tri sú viazané na jeho veľkosť. Ak vaša firma minie na modely päťdesiat eur mesačne, návratnosť karty za štyridsaťtisíc je nekonečná. Ak nespracúvate citlivé osobné údaje vo veľkom, prvý dôvod sa vás netýka v tejto podobe, aj keď sa vás týka spracovateľská zmluva a to, kde dáta končia.

Čo z toho platí bez ohľadu na veľkosť, sú tie princípy vyššie. Menované role namiesto jedného univerzálneho asistenta. Rozhranie tam, kde ľudia už sú. Oddelené prístupy k dátam. Ostrá hranica medzi agentom, ktorý číta, a agentom, ktorý koná. A loopy namiesto promptov.

Toto všetko sa dá postaviť nad bežnými cloudovými modelmi, nad nástrojmi, ktoré firma už má, a za sumy, ktoré sedia malej firme. Presne to je vrstva, ktorú v moadlabe dodávame.

Tri úrovne, medzi ktorými si vyberáte

Medzi „používam ChatGPT v prehliadači“ a „mám v serverovni H200 za štyridsaťtisíc“ nie je priepasť. Sú tam tri celkom jasné stupne a menšej firme takmer vždy stačí ten prvý.

Prvý stupeň je API. Agent beží ako služba, model sa volá cez rozhranie poskytovateľa a platíte len za to, čo naozaj spotrebujete. Žiadna investícia do hardvéru, nasadenie v dňoch a mesačné náklady, ktoré sa pri bežnej prevádzke malej firmy pohybujú v desiatkach eur. V moadlabe odporúčame začať tu prakticky vždy, lebo je to jediný spôsob, ako zistiť reálnu spotrebu skôr, než niečo kúpite. Väčšina našich klientov na tomto stupni aj zostane, pretože im plne stačí.

Druhý stupeň je vlastný online server. Prenajatý stroj, na ktorom beží váš vlastný model a vaša agentová vrstva. Dáta neopúšťajú prostredie, ktoré máte pod kontrolou, platí sa pevný mesačný poplatok namiesto tokenov a nekupujete nič, čo o dva roky zostarne. Dáva to zmysel vtedy, keď vám náklady na tokeny prerastú cenu prenájmu, alebo keď máte konkrétny dôvod, prečo dáta nesmú ísť tretej strane. Toto je pre menšie firmy rozumný strop a v moadlabe to nasadzujeme celkom bežne.

Tretí stupeň je vlastné železo, teda presne to, čo má GymBeam. Fyzický server u vás vo firme. Postaviť a sprevádzkovať ho vieme, ale poviem rovno, že pri firme s desiatimi alebo dvadsiatimi ľuďmi to takmer nikdy nevyjde. Kúpite hardvér, ktorý o tri roky nebude stačiť, k tomu potrebujete miestnosť, chladenie, zálohovanie a človeka, ktorý sa o to stará. Návratnosť začína dávať zmysel až pri objeme, kde by ste inak platili za tokeny tisíce eur mesačne, presne ako to popisuje Cicman.

Poradie je zámerné. Začnite prvým stupňom, kde sa najlacnejšie a najrýchlejšie zistí, či to vôbec prináša výsledok, a posúvajte sa ďalej až vtedy, keď vás k tomu dotlačia čísla. Opačným smerom to nefunguje a vidieť to na každej firme, ktorá si najprv kúpila server a až potom hľadala, čo na ňom bude robiť.

Ako to robíme v moadlabe

Postup je rovnaký ako pri každej inej automatizácii. Najprv sa pozrieme, či proces vôbec potrebuje model. Veľká časť toho, čo firmy trápi, sú pevné pravidlá a tam je agent zbytočne drahé riešenie na jednoduchý problém. Ak model naozaj treba, definujeme rolu, nie nástroj, teda čo presne má agent robiť, aké dáta na to potrebuje a ktoré dáta k nemu nemajú prísť.

Potom ho napojíme na kanál, ktorý klient už používa, a nastavíme, čo smie robiť sám a čo ide na schválenie. Pri všetkom, čo sa dotýka peňazí, ostáva posledný krok na človeku. A ku každému behu ostáva záznam, aby sa dalo spätne dohľadať, čo agent videl a čo z toho urobil.

Nakoniec z toho spravíme loop, teda vec, ktorá beží sama v danom čase alebo na danú udalosť. Kým to niekto musí spúšťať ručne, nie je to dokončené.

Robíme to pre menšie firmy, teda pre živnostníkov, e-shopy a firmy do zhruba tridsiatich ľudí. To je zámer, nie obmedzenie. V tejto veľkosti je totiž najväčší rozdiel medzi tým, čo dnes robí niekto ručne, a tým, čo by mohlo bežať samo, a zároveň tu nikto nemá rozpočet na to, aby si mohol dovoliť pol roka experimentovať. Preto ide postup vždy od najlacnejšieho variantu smerom nahor a nie naopak. Fyzický server u klienta vieme postaviť tiež, ale odporúčame ho až vtedy, keď to čísla naozaj pýtajú.

Na záver

Najlepšia veta z celého videa nie je o technológii. Cicman hovorí, že ich implementačná kultúra sa dá zhrnúť tak, že je jednoduchšie prosiť o odpustenie ako o povolenie, a že od začiatku najíma programátorov aj do netechnických oddelení, takže sa firma automatizuje zdola nahor.

To je presne ten dôvod, prečo majú v serverovni rack a väčšina firiem má prezentáciu o digitálnej transformácii. Nezačali projektom, začali tým, že to niekto skúsil.

Ak máte proces, o ktorom si myslíte, že by ho mal robiť agent, napíšte nám. Prejdeme si, ako to dnes robíte ručne, a poviem vám rovno, či na to treba agenta, alebo stačí obyčajné prepojenie za desatinu ceny. Povieme aj to, na ktorom z troch stupňov máte začať, a či sa vám vôbec oplatí ísť ďalej. Aj keď z toho vyjde, že ten agent tam nepatrí.

Agent bez mena, bez rozsahu a bez záznamu nie je kolega. Je to riziko, ktoré odpovedá v celých vetách.