Vystúpenie sa zameriava na kľúčové právne otázky vyplývajúce z AI Aktu a najmä na to, ako presne definovať, čo je a čo nie je systém AI. AI Akt prináša pre vývojárov, poskytovateľov aj používateľov nové povinnosti, no v praxi často vyvoláva otázky skôr než poskytuje istotu. V mojom vystúpení sa pozrieme (i) na definičné kritériá systémov AI a ich praktické úskalia, (ii) na rozdiel medzi systémami AI a modelmi AI, (iii) na regulované subjekty a ich povinnosti podľa AI Aktu. Ako advokát s dlhoročnou praxou v IT práve a v regulácii moderných technológií ponúknem právnu interpretáciu, ktorá pomôže identifikovať, či váš produkt spadá pod reguláciu AI Aktu a čo to znamená pre vaše procesy, riziká a compliance.

M Computers patrí medzi najvýznamnejších partnerov NVIDIA v regióne strednej a východnej Európy a dlhodobo sa špecializuje na návrh, dodávku a implementáciu výkonných IT riešení pre dátové centrá, výskum, priemysel aj podnikové prostredie. Vďaka hlbokej expertíze v oblasti akcelerovaných výpočtov, GPU infraštruktúry a umelej inteligencie má za sebou množstvo úspešne realizovaných projektov postavených na technológiách NVIDIA. Prednáška predstaví spoločnosť M Computers, jej rolu v NVIDIA ekosystéme a konkrétne skúsenosti z úspešných zákazníckych projektov. Účastníci získajú praktický pohľad na to, ako vyzerá cesta od návrhu vhodnej infraštruktúry cez výber technológií až po reálne nasadenie AI riešení v zákazníckom prostredí.

Väčšina IT organizácií pristupuje k AI ako k problému adopcie nástrojov. Nie je to správne. Je to problém infraštruktúry. Prednáška ukáže, prečo organizácie, ktoré AI riadia ako sadu nástrojov, zákonite dospejú k shadow AI, nekontrolovateľným automatizáciám a compliance expozícii — a čo treba postaviť namiesto toho. Agentný operačný systém: vrstva pre riadenie, orchestráciu a audit AI agentov v enterprise prostredí. Na základe reálnych nasadení ukážem šesť kľúčových vrstiev tejto infraštruktúry - správu procesov, governance, orchestráciu, inštitucionálnu pamäť, audit trail a integráciu - a kde sa vzory z cloudovej infraštruktúry prenášajú priamo a kde sú potrebné nové prístupy. IT je funkcia, ktorá túto vrstvu musí postaviť. Prednáška dáva konkrétnu architektúru, čísla a prvé kroky.

Prednáška sa zameriava na rastúce využívanie nástrojov umelej inteligencie pri vývoji softvéru a ich vplyv na kybernetickú bezpečnosť organizácií. AI nástroje zásadne menia spôsob návrhu, implementácie a testovania aplikácií, čím prinášajú nielen zvýšenie efektivity, ale aj nové typy rizík. Osobitná pozornosť bude venovaná otázkam dôveryhodnosti generovaného kódu, riadeniu závislostí a ochrane citlivých údajov pri používaní AI nástrojov. Prednáška zároveň identifikuje kľúčové výzvy pre riadenie kybernetických rizík v prostredí, kde sa AI stáva integrálnou súčasťou vývojového procesu. Súčasťou budú aj odporúčania pre organizácie, ako tieto riziká systematicky identifikovať, hodnotiť a riadiť.

Autonómne konanie AI agentov prináša podnikom prevratnú efektivitu, no zároveň otvára cestu kritickým rizikám v podobe zneužitia nadmerných privilégií a nekontrolovaného prístupu k dátam. CyberArk predstaví platformu pre okamžité vyhľadávanie (discovery) a inteligentné riadenie identít AI agentov na základe kontextu a striktných princípov Zero Trust. Dozviete sa, ako v reálnom čase monitorovať aktivitu AI agentov a efektívne eliminovať hrozby skôr, než stihnú spôsobiť nenapraviteľné škody.

Prednáška rozoberá praktické využitie AI pri interpretácii komplexných sieťových hrozieb a boji proti zahlteniu bezpečnostnými alertmi. Prezentácia priblíži modul Threat Briefing, ktorý pomocou LLM transformuje sieťové anomálie do zrozumiteľných forenzných správ v ľudskej reči. Dozviete sa, ako vďaka transparentnému zapojeniu AI zrýchliť vyšetrovanie incidentov (napr. DNS tunneling), eliminovať efekt „čiernej skrinky“ a zachovať plnú kontrolu človeka nad rozhodovaním v zabezpečenej infraštruktúre.

Prednáška sa zameriava na praktické aspekty nasadenia veľkých jazykových modelov (LLM) v podnikových prostrediach, kde spoľahlivosť, auditovateľnosť a právna predvídateľnosť výstupov nie sú voliteľné vlastnosti, ale nevyhnutné podmienky. Na troch reálnych implementáciách z prostredia legal tech, energetiky a priemyselnej výroby ukážem, ako kombinácia LLM s internými doménovými dátami, deterministickými rozhodovacími rámcami a integráciou existujúcich systémov eliminuje kľúčové riziká generatívnej AI v kritickom podnikovom prostredí. Pozrieme sa na (i) architektúru systému pre generovanie právnych dokumentov s napojením na verejné registre, (ii) nasadenie AI riadiacej vrstvy pre viacvektorové energetické distribučné sústavy s využitím prediktívnych modelov a reinforcement learningu, a (iii) implementáciu inteligentnej výrobnej linky s princípom Zero Defect Manufacturing pre automotive sektor.