Container technology: Ako funguje kontajnerizácia a kde ju využiješ?

Container technology (kontajnerizácia) je dnes v modernom vývoji a nasadzovaní aplikácií štandardom. Tvorí základ cloudu a prirodzene zapadá do DevOps praxe. Umožňuje „zabaliť“ kód spolu so závislosťami do jedného balíka. Vďaka tomu sú aplikácie prenosné, ľahké a bleskovo ich spustíš v akomkoľvek prostredí. Posvieť si spolu s nami na nástroje Docker a Kubernetes a zisti, ako z nich vyťažiť maximum.

Čo je container (kontajner) v IT a ako funguje?

Container (v slovenčine kontajner) v IT je ľahký a prenosný balík softvéru, ktorý v sebe nesie nielen samotný kód aplikácie, ale aj všetky knižnice a systémové závislosti potrebné na jej spustenie. Predstav si ho ako samostatnú, izolovanú „bublinu“, ktorá zabezpečí, že vaša aplikácia bude fungovať identicky na notebooku vývojára či v cloude.

Základný princíp container technology

Dôvod, prečo táto technológia nesie názov „kontajner”, je jednoduchý. Funguje totiž podobne ako klasický fyzický kontajner, do ktorého uložíš tovar a môžeš ho jednoducho presúvať z lode na kamión či vlak. V IT svete do neho namiesto tovaru ukladáš jednotlivé časti aplikácie, ktoré môžeš bleskovo presunúť na testovací server alebo do verejného cloudu. Výsledkom je, že všetko funguje presne tak, ako má.

Medzi hlavné vlastnosti container technology patria:

  • Izolácia – každý kontajner má svoje vlastné prostredie, ktoré je oddelené od ostatných procesov.
  • Prenosnosť – kontajnery fungujú rovnako na rôznych operačných systémoch aj cloudových platformách, takže ich používanie nie je ničím obmedzené.
  • Rýchlosť – kontajner nepotrebuje vlastný operačný systém. Zdieľa jadro hostiteľského systému, vďaka čomu sa spúšťa v priebehu niekoľkých sekúnd a zaberá oveľa menej pamäte.
  • Konzistentnosť – vývoj, testovanie aj produkcia prebiehajú v rovnakom prostredí, takže kontajner funguje rovnako kdekoľvek, kde ho spustíš.

Ako funguje kontajner? Technické základy

Aby bolo jasné, prečo sú kontajnery rýchle a efektívne, je dôležité pochopiť ich technické fungovanie na úrovni operačného systému.

Na rozdiel od virtualizácie kontajnery nedisponujú vlastným operačným systémom. Zdieľajú jadro hostiteľského OS (tzv. kernel), pričom využívajú dve kľúčové technológie Linuxu:

  • Namespaces – slúžia na to, aby kontajner „videl“ iba svoje vlastné procesy, súbory alebo používateľov. Takýmto spôsobom sa zabezpečuje hladký priebeh bez väčších problémov.
  • Control Groups (cgroups) – určujú, koľko systémových zdrojov, ako sú CPU, RAM, disk a podobne, môže kontajner využívať.

História kontajnerizácie

O kontajneroch sa síce začalo hovoriť najmä od čias Dockeru, no ich koncept v skutočnosti siaha hlboko do minulosti:

  • 1979 – Unix chroot – prvý mechanizmus izolácie procesov v systéme Unix.
  • 2000 – FreeBSD Jails – umožnili spúšťať viac izolovaných prostredí na jednom serveri.
  • 2008 – Linux Containers (LXC) – prvá moderná implementácia kontajnerov v Linuxe.
  • 2013 – Docker – priniesol revolúciu tým, že zjednodušil vytváranie, zdieľanie a spúšťanie kontajnerov.
  • 2014 – Kubernetes – vyvinul ho Google ako systém na orchestráciu kontajnerov, čiže ich automatické riadenie, nasadzovanie a škálovanie.
11 min.co-je-devops-principy-nastroje-vyhody-954x600

Čo je DevOps? Základné princípy, výhody a nástroje

Zaujíma ťa DevOps? Zisti, čo tento prístup znamená, aké sú jeho najväčšie výhody a čo všetko môže priniesť tvojmu tímu.

Container vs Virtual Machine (VM): kľúčové rozdiely

Kontajnery sa často porovnávajú s virtuálnymi strojmi. Rozdiely medzi nimi sú však zásadné a majú veľký vplyv na výkon, správu aj škálovanie aplikácií v praxi.

Virtualizácia vs kontajnerizácia

Kontajnery a virtuálne stroje umožňujú spúšťať aplikácie v izolovanom prostredí. Rozdiel je však v tom, akým spôsobom túto izoláciu dosahujú.

Virtuálne stroje, známe aj pod skratkou VM, využívajú vrstvu s názvom hypervízor, ktorá na jednom fyzickom serveri vytvára viacero úplne samostatných „virtuálnych počítačov“. Každý z nich má vlastný operačný systém, jadro aj procesy.

Kontajnery nemajú vlastné jadro. Zdieľajú ho s hostiteľským systémom, pričom izoláciu zabezpečujú mechanizmami ako namespaces alebo cgroups. V porovnaní s virtuálnymi strojmi sú teda ľahšie a dokážu sa spustiť v priebehu niekoľkých sekúnd.

Výhody kontajnerov oproti VM

Kontajnery sa spopularizovali práve preto, že dokázali odstrániť mnohé obmedzenia tradičnej virtualizácie. V porovnaní s ňou majú tieto výhody:

  • Rýchly štart: Kontajner sa vie spustiť v priebehu niekoľkých sekúnd, pretože nespúšťa celý operačný systém.
  • Efektívne využitie zdrojov: Kontajnery sú malé, takže nepotrebujú toľko RAM ani CPU ako VM. Na jednom serveri ich tak môže bežať desiatky až stovky.
  • Jednoduchá údržba: Aktualizácie či verzovanie sú rýchle a zvládne ich aj niekto s minimom skúseností.

Nezabudni na už spomenuté výhody kontajnerov, ako sú prenosnosť či konzistentnosť, s ktorými sa pri VM nestretneš.

Kedy použiť kontajnery a kedy VM?

Obe technológie majú svoje pre a proti. To, ktorú zvolíš, závisí od tvojich preferencií a potrieb.

Container je vhodný vtedy, keď:

  • potrebuješ rýchlo nasadiť a škálovať aplikácie,
  • chceš mať rovnaké prostredie na vývoj, testovanie aj produkciu,
  • buduješ cloud-native riešenia alebo CI/CD pipeline.

Virtuálne stroje sa ti budú hodiť, keď:

  • potrebuješ spúšťať rôzne operačné systémy,
  • prevádzkuješ monolitické aplikácie, ktoré majú vysoké bezpečnostné požiadavky,
  • izoluješ celé prostredia, nielen aplikácie,
  • využívaš softvér, ktorý ešte nie je pripravený na kontajnerizáciu.
Vieš, že…

… niektoré firmy dnes kombinujú kontajnery s VM? Takéto hybridné riešenie je síce náročnejšie na prevádzku, no poskytuje výhody z oboch prístupov a ponúka vysokú úroveň flexibility.

Docker – štandard kontajnerizácie aplikácií

S container technology je úzko spojený Docker – technológia, ktorá spôsobila revolúciu v tom, ako sa aplikácie vytvárajú, balia a nasadzujú. Pred jeho uvedením v roku 2013 síce koncept kontajnerov existoval, no nebol taký populárny, pretože vývojári nemali jednoduchý a používateľsky prívetivý spôsob, ako s nimi pracovať. Docker to zmenil a urobil z kontajnerizácie štandard moderného vývoja softvéru.

Čo je Docker a prečo ho používať?

Platforma Docker výrazne zjednodušila prácu s kontajnermi a urobila z kontajnerizácie bežnú súčasť moderného vývoja softvéru.

Docker je open-source platforma, vďaka ktorej môžeš vytvárať, distribuovať a spúšťať aplikácie v kontajneroch. Keď pomocou nej „zabalíš“ aplikáciu do jedného balíka, vznikne Docker image. Tento balík potom môžeš spustiť kdekoľvek ako Docker container.

Docker sa skladá z troch hlavných častí:

  • Docker Engine – hlavná služba, ktorej úlohou je spravovať kontajnery.
  • Docker Hub – verejné úložisko s tisíckami hotových image.
  • Docker CLI – príkazový riadok, cez ktorý môžeš ako vývojár komunikovať s Dockerom.
Vieš, že…

… popularita Dockeru neustále rastie? Je to najmä preto, že umožňuje rýchle a spoľahlivé nasadenie aplikácií, jednoduché zdieľanie prostredí v tíme, automatizáciu CI/CD procesov a mnoho ďalšieho.

Kľúčové komponenty Dockeru

Aby Docker fungoval, využíva niekoľko navzájom prepojených komponentov:

  • Docker Image – šablóna, z ktorej sa vytvára kontajner. Jej súčasťou sú aplikácia, knižnice a konfigurácie.
  • Docker Container – reálne spustená kópia vytvoreného image, ktorú možno spustiť, zastaviť alebo odstrániť.
  • Dockerfile – textový súbor s inštrukciami, ako sa má image vytvoriť.
  • Docker Registry – úložisko, v ktorom sa ukladajú a zdieľajú image, napríklad Docker Hub.
  • Docker Compose – nástroj, ktorý umožňuje spúšťať viacero kontajnerov naraz ako jednu aplikáciu.

Aby bolo jasné, ako Docker pracuje v reálnom prostredí, je dôležité pochopiť jeho architektúru a vzťahy medzi jednotlivými komponentmi.

Docker architektúra

Docker je známy tým, že využíva client-server model. V praxi to znamená, že Docker Client odosiela príkazy a Docker Daemon ich vykonáva – vytvára a spravuje image aj kontajnery.

Základom Dockeru je projekt Moby, ktorý zahŕňa dva významné komponenty:

  • Containerd – container runtime, ktorý sa stará o spúšťanie a správu kontajnerov.
  • Runc – nízkoúrovňový nástroj, ktorý komunikuje priamo s jadrom systému a zabezpečuje izoláciu pomocou namespaces a cgroups.

Kubernetes – orchestrácia kontajnerov v praxi

Väčšina vývojárov nepracuje len s jedným kontajnerom. Zvyčajne ich spúšťa, aktualizuje a monitoruje hneď niekoľko naraz. V praxi je však nemožné, aby všetko robil ručne. Práve tu vstupuje do hry Kubernetes, ktorý uľahčuje celý proces orchestrácie kontajnerov od ich škálovania, dostupnosti až cez automatickú správu v produkčnom prostredí.

Čo je Kubernetes (K8s)?

Kubernetes, označovaný aj ako K8s, je open-source platforma, ktorá dokáže automaticky riadiť nasadzovanie, škálovanie a dostupnosť kontajnerov. Podporuje tak efektívny a spoľahlivý chod moderných systémov a služieb.

Kubernetes vyvinula spoločnosť Google v roku 2014, keď spravovala tisíce kontajnerov prostredníctvom interného systému Borg.

Prečo potrebujeme Kubernetes?

Ak máš len jeden či dva kontajnery, s veľkou pravdepodobnosťou sa ti Kubernetes zdá zbytočný a v skutočnosti aj je. Pri takomto množstve dokážeš všetko urobiť veľmi rýchlo ručne: spustiť ich, zastaviť aj aktualizovať.

Problém však nastáva vtedy, keď je kontajnerov niekoľko desiatok, stoviek či tisíc. V takýchto situáciách ti Kubernetes výborne pomôže, pretože všetky tieto manuálne kroky dokáže úplne automatizovať.

Okrem automatizácie aktualizácií či spúšťania aplikácií je Kubernetes skvelou voľbou aj pre ďalšie činnosti a procesy:

  • Škálovanie – Kubernetes dokáže automaticky pridať alebo znížiť počet kontajnerov podľa zaťaženia systému.
  • High Availability – v prípade, že niektorý uzol zlyhá, systém presunie kontajnery na iné funkčné uzly.
  • Self-healing – Kubernetes sleduje stav aplikácií a automaticky reštartuje kontajnery, ktoré zlyhali.
  • Deklaratívna správa – namiesto ručných zásahov systému len definuješ požadovaný stav a Kubernetes sa postará o to, aby ho udržiaval.

Aby Kubernetes dokázal automaticky riadiť kontajnery v produkcii, opiera sa o jasne definovanú architektúru a rozdelenie úloh medzi jednotlivé časti systému.

Kubernetes architektúra

Kubernetes tvoria dve základné časti:

1. Control Plane

Jeho úlohou je riadiť celý Kubernetes cluster. V praxi to znamená, že rozhoduje, kam sa majú nasadzovať kontajnery, sleduje ich stav a reaguje na zmeny.

Control Plane sa skladá z viacerých komponentov, ako napríklad:

  • API Server – hlavné rozhranie, ktoré slúži na komunikáciu s Kubernetes.
  • Scheduler – jeho úlohou je priraďovať kontajnery na konkrétne uzly.
  • Controller Manager – zabezpečuje, aby stav systému zodpovedal definovanému cieľu.
  • etcd – distribuovaná databáza, ktorá ukladá konfiguráciu a stav clusteru.

2. Worker Nodes

Tieto uzly spúšťajú jednotlivé kontajnery. Každý uzol obsahuje:

  • agenta Kubelet, ktorý komunikuje s Control Plane,
  • Container Runtime, ktorý spúšťa kontajnery,
  • Kube Proxy, ktorý sa stará o sieťovú komunikáciu.

Kľúčové pojmy

Pri práci s Kubernetes sa stretneš s viacerými pojmami, ktorým nemusíš hneď rozumieť. Poznať by si však mal najmä tieto:

  • Pod – najmenšia jednotka v Kubernetes.
  • Service – sieťová vrstva, ktorá zabezpečuje prístup k aplikácii.
  • Deployment – určuje, ako by mala vyzerať a fungovať daná aplikácia.

Kubernetes vs Docker Swarm

Docker a Kubernetes sa navzájom dopĺňajú a pri práci s kontajnermi sú dôležité oba. Každý sa však zameriava na niečo iné. Kým Docker slúži na vytváranie a spúšťanie kontajnerov, Kubernetes je určený na ich orchestráciu.

Okrem toho však existuje aj Docker Swarm – jednoduchší orchestrátor, ktorý má veľa spoločného s Kubernetes, no napriek tomu nejde o to isté. Pre lepší prehľad sme pripravili tabuľku, v ktorej nájdeš hlavné rozdiely medzi nimi:

Funkcia Kubernetes Docker Swarm
Komplexnosť Vyššia, no technológia je flexibilnejšia Nižšia, vďaka čomu je jednoduchší na nastavenie
Škálovanie Pokročilé, automatické Základné, manuálne
Ekosystém Podpora všetkých cloudov Úzko viazaný na Docker
Použitie Vhodný na všetky druhy projektov Vhodný skôr pre menšie projekty

Výhody a nevýhody kontajnerizácie

Kontajnerizácia zásadne mení spôsob vývoja, nasadzovania a správy aplikácií. Okrem výrazných benefitov však prináša aj určité obmedzenia, s ktorými musia tímy pri práci počítať.

Hlavné výhody kontajnerizácie

Medzi najčastejšie výhody container technology v praxi patrí najmä rýchlosť, konzistentnosť prostredí a jednoduchšia správa aplikácií naprieč rôznymi infraštruktúrami.

  • Rýchly vývoj a nasadzovanie: Kontajnerizácia výrazne zjednodušuje CI/CD procesy. Vývojári môžu aplikácie rýchlo testovať, upravovať a nasadzovať bez potreby manuálnej konfigurácie prostredia.
  • Konzistentnosť: Kontajner obsahuje všetky potrebné komponenty, čo zaručuje, že aplikácia sa bude správať rovnako bez ohľadu na prostredie, v ktorom ju spustíš.
  • Škálovateľnosť: Pomocou Kubernetes alebo iného nástroja môžeš aplikácie kedykoľvek rozširovať alebo zmenšovať.
  • Izolácia: Každý container je samostatná jednotka, ktorá funguje oddelene. Tým sa znižuje riziko, že zlyhanie jedného kontajnera ovplyvní ostatné.
  • Podpora DevOps kultúry: Vďaka konzistentnosti a jednoduchšiemu workflow kontajnery uľahčujú spoluprácu medzi vývojovými a operačnými tímami.

Výzvy a nevýhody kontajnerizácie

Kontajnerizácia sa spája aj s niekoľkými výzvami a nevýhodami, o ktorých by si mal vedieť ešte predtým, ako sa do nej pustíš. Daj si pozor najmä na tieto:

  • Bezpečnostné riziká: Jeden z najväčších problémov kontajnerizácie spočíva v tom, že využíva jadro operačného systému. Ak by toto jadro nebolo dobre chránené a došlo by k jeho napadnutiu, ovplyvnilo by to všetky kontajnery.
  • Komplexnosť infraštruktúry: Platí, že čím viac kontajnerov máš, tým náročnejšia je ich správa. Aby si na nič nezabudol a uľahčil si prácu, je potrebné využívať nástroje ako Kubernetes.
  • Monitoring a logovanie: Ide o problém najmä vtedy, keď máš väčšie množstvo kontajnerov. Sledovanie ich výkonu a logov je náročné, preto je potrebné používať centralizované riešenia.
  • Learning curve: Na to, aby si mohol nasadzovať kontajnery a používať Kubernetes, potrebuješ viacero znalostí, ktoré si budeš musieť doštudovať. To isté platí aj o architektúre, sieťach či bezpečnostných aspektoch.
  • Trvalé úložisko (persistent storage): Kontajnery sú dočasné. Inými slovami, ak sa odstránia, stratíš aj všetky uložené dáta. Preto je potrebné riešiť cloud storage systémy, volume storage a podobné mechanizmy.

Best practices pre kontajnerizáciu

Ak chceš, aby ti kontajnerizácia fungovala spoľahlivo, oplatí sa dodržiavať niekoľko overených zásad:

  1. One process per container – každý kontajner by mal spúšťať len jeden proces. To zjednodušuje správu a umožňuje presnejšie škálovanie.
  2. Immutable infrastructure – kontajnery by sa nemali upravovať počas behu. Ak potrebuješ urobiť zmeny, vytvor nový image.
  3. Security scanning – pred nasadením vždy over image pomocou nástrojov, ako sú Trivy alebo Clair.
  4. Resource limits – vždy definuj limity CPU a RAM, aby sa nestalo, že kontajnery preťažia celý systém.
  5. Health checks a monitoring – pravidelne sleduj, či aplikácia beží tak, ako má – či je „živá“ a pripravená prijímať požiadavky.

Praktické využitie container technology

Kontajnery už dávno nie sú len technológiou určenou výhradne pre vývojárov. Dnes stoja za fungovaním väčšiny moderných aplikácií, cloudových služieb aj automatizačných procesov. Nasledujúce príklady ukazujú, kde má container technology najväčší praktický prínos:

Mikroslužby (microservices)

Keďže každá časť aplikácie beží samostatne v kontajneri, je možné vykonávať nezávislé nasadzovanie, aktualizácie aj škálovanie.

Cloud Native Applications

Najnovšie aplikácie sú už od začiatku navrhnuté tak, aby boli kompatibilné s kontajnermi, vďaka čomu sú prenosné a dajú sa jednoducho spravovať.

DevOps a CI/CD pipeline

Kontajnery zaručujú rovnaké prostredie vo vývoji, testovaní aj produkcii a umožňujú automatizované nasadzovanie aplikácií.

Reálne príklady použitia

Kontajnery využívajú aj globálne platformy ako Netflix, Spotify, Google či dokonca banky, poisťovne, e-commerce firmy a podobne.

Ako začať s container technology?

Ak s kontajnermi ešte len začínaš, je pomerne jednoduchá na pochopenie. V tejto sekcii nájdeš prehľad krokov a nástrojov, ktoré ti pomôžu pochopiť základy a postupne sa dostať k pokročilejším riešeniam.

  1. Nainštalovanie Dockeru – v prvom rade si stiahni Docker Desktop pre Windows, macOS alebo Linux a spusti prvé kontajnery vo svojom počítači.
  2. Základné Docker tutoriály – začni niečím jednoduchým, napríklad vytvorením vlastného Dockerfile.
  3. Kubernetes pre začiatočníkov – po zvládnutí Dockeru sa presuň na skúšanie Kubernetesu. Tento nástroj budeš neskôr potrebovať keď budeš pracovať s viacerými kontajnermi.
  4. Vzdelávacie zdroje – množstvo dôležitých informácií nájdeš priamo na oficiálnych webových stránkach Dockeru alebo Kubernetesu. Ďalšie užitočné kurzy môžeš nájsť aj na platformách Udemy či freeCodeCamp.

Budúcnosť container technology

Container technology sa neustále vyvíja a jej význam v IT ekosystéme rastie. V súčasnosti predstavuje základný pilier moderných cloudových riešení, pričom v nasledujúcich mesiacoch až rokoch sa očakáva jej ďalšie rozširovanie. Pozri si aktuálne trendy kontajnerizácie, technologický vývoj a kariérne príležitosti, ktoré prináša.

Aktuálne trendy

V súčasnosti sa rozvíja využívanie kontajnerov v oblasti umelej inteligencie, strojového učenia a dátovej analytiky. Okrem toho rastie aj dôraz na bezpečnosť a automatizáciu správy prostredí pomocou nástrojov ako GitOps.

Evolúcia ekosystému

Container technology sa za posledné roky neuveriteľne rozrástla. Jej jadro tvorí Kubernetes, okolo ktorého vzniká rozsiahla infraštruktúra doplnkov riešiacich rôzne potreby firiem. Tento trend bude pokračovať aj v nasledujúcom období, čo ešte viac podporí využívanie kontajnerov v rôznych oblastiach.

Kariérne možnosti

Znalosť Dockeru, Kubernetesu a DevOps nástrojov patrí medzi najžiadanejšie IT zručnosti. Ak ich ovládaš, otvára sa ti nespočetné množstvo zaujímavých príležitostí.

Podcast: Kariéra v IT – ako sa z testera môže stať konateľ

V tejto epizóde podcastu Na mojom kompe to ide sa Mišo Hučko ponorí do inšpiratívneho príbehu Michala Zachara. Tento muž sa z pozície zákazníckej podpory bez formálneho IT vzdelania postupne vypracoval až na konateľa spoločnosti msg life Slovakia. Aká bola jeho cesta?

Ahojte priatelia. Moje meno je Mišo Hučko a vítam vás v ďalšej časti podcastu Na mojom kompe to ide. Dnes tu mám ako hosťa Michala Zachara, ktorý je konateľom msg life Slovakia. Michal nám povie nám svoj príbeh o tom, ako sa z pozície testera dokázal vypracovať až na konateľa.

Takže, Michal, existuje v msg life ešte vyššia pozícia ako konateľ?

Vo firme msg life je ešte predstavenstvo, dozorná rada a majitelia spoločnosti. Ale o to asi nejde, čo je vyššia pozícia, z môjho pohľadu to neriešim.

Študoval si informatiku, keď si bol mladší?

Nie, informatiku som neštudoval, ale zaujímal som sa o ňu. S počítačom som pracoval úplne odmalička a keďže nie som úplne najmladší ročník, tie začiatky boli naozaj veľmi skromné. Moje začiatky boli na didaktikoch, konkrétne na Didaktiku Beta, ešte na základnej škole. Ale nie som študovaný informatik. Informatika ma zaujímala a túžil som sa dostať do tejto oblasti práve cez testing.

Čo si teda študoval? Aké boli tvoje začiatky?

Bol som vždy zameraný na jazyky. Aj do msg life ma dostala kombinácia cudzích jazykov. Začínal som ako podpora pre zákazníkov. To znamená, že moja cesta začala v skutočnosti od podpory pre zákazníkov do testingu a z testingu potom ďalej.

Takže začiatky boli skôr cez cudzie jazyky – angličtinu, nemčinu, ktoré som ovládal. Na základe ich znalosti ma prijali a robil som podporu pre zákazníkov. Nebola to podpora v zmysle klikni sem, klikni tam, ale skôr v zmysle nejakého hubu alebo centrály pre zhromažďovanie chybových hlásení, ktoré nám hlásili jednotliví zákazníci.

12 min.Zo Software Testera na konateľa v msg life Slovakia

Z pozície IT testera až na konateľa: Pred 15 rokmi by som to považoval za sci-fi, tvrdí Michal

Prečítaj si rozhovor, ako sa Michal z IT testera prepracoval na konateľa v msg life Slovakia.

Keď sa povie podpora pre zákazníkov, ľudia si väčšinou predstavia nejakého pána s indickým prízvukom, ktorý odpovedá na telefóne. Čiže to si bol ty v tých začiatkoch, áno?

Áno. Vtedy sa ale offshore ešte veľmi neriešil, ani čo sa týka nejakých pánov z Indie alebo celkovo z iných vzdialených krajín. Bol som zamestnaný priamo v spoločnosti.

Čiže ty si sa dostal do IT firmy bez znalosti programovania. Nevedel si programovacie jazyky, ale poznal si tie ľudské – bavíme sa asi o nemčine, áno? 

O nemčine a angličtine. Primárne o nemčine, keďže u nás v msg life je to ten hlavný komunikačný jazyk – nielen interný, ale aj smerom k zákazníkom. A mali sme aj niekoľko zákazníkov, a máme aj teraz, ktorí komunikovali v angličtine. Ale väčšina išla cez nemčinu.

Už vtedy to bola IT firma? Venovali sa informačným technológiám už od začiatku tvojej kariéry?

Už od začiatku. Vtedy to bola ešte COR Slovakia. Boli to všetko programátori, testeri a ďalší kolegovia a kolegyne, ktorí boli zapojení priamo do projektov pre materskú spoločnosť, ktorá od začiatku vznikla ako IT spoločnosť a ako softwarehouse vyvíjala a stále vyvíja softvér, hlavne pre poisťovne.

Veľa ľudí sa ma pýta, kedy sa majú začať uchádzať o pracovnú pozíciu v IT. Niektorí čakajú, kým si nespravia 10 certifikácií, 50 kurzov a až potom si začnú posielať životopisy. A ten tvoj príbeh je taký, že si išiel do toho bez akejkoľvek znalosti programovania a dovzdelal si sa. Je to tak?

Áno. V tom čase by som asi so svojimi skúsenosťami nemal šancu uchádzať sa o testerskú pozíciu, ktorú som mal vyhliadnutú. A moja cesta viedla cez zákaznícku podporu, ktorá bola zhodou okolností súčasťou tímu testerov.

Po nejakom čase, ktorý som strávil na tejto pozícii, bol ďalší krok opýtať sa, či by sa dalo prejsť na testing. Keďže som už poznal niektoré zo zákazníckych systémov, procesy v spoločnosti. A už vedeli aj niečo o mne – či som schopný sa niečo ďalšie naučiť, prípadne či mám potenciál. Samozrejme, potom k tomu prišlo aj to ďalšie vzdelávanie.

Nie, asi by som som sa nesnažil robiť najskôr množstvo certifikátov. V skutočnosti je dôležité ísť cez skúsenosti. Ale, samozrejme, musí to byť typ spoločnosti, ktorá dá šancu úplným juniorom alebo ľuďom, ktorí tieto vedomosti nemajú.

A aj s tými vedomosťami, ktoré som mal a dostal sa na testerskú pozíciu, by nebolo možné sa dostať na programátorskú pozíciu. Programovať som nevedel. Skôr som sa dostal do skriptovania a tak ďalej. Takže treba aj nejaké realistické očakávania. Ale samozrejme poznám ľudí, ktorí neštudovali informatiku a stali sa z nich programátori. Tá cesta je možno komplikovanejšia.

„Moja cesta do IT viedla cez zákaznícku podporu, ktorá bola súčasťou tímu testerov. Nesnažil by som sa robiť najskôr množstvo certifikátov, dôležité je ísť cez skúsenosti.” 

Michal Zachar, konateľ msg life Slovakia.
Michal Zachar, konateľ msg life Slovakia.

Dnes sa však na juniorské pozície sa hľadajú testeri s 10 rokmi skúsenosti a zoznamom technológií. Myslíš si, že stále je tu tá kariérna cesta aj pre ľudí, ktorí nevedia vôbec programovať a môžu sa zamestnať aj bez veľkého vzdelania?

Čo sa týka testingu? Podľa mňa áno. My, msg life Slovakia, sme napríklad jednou zo spoločností, ktoré takto juniorom ponúkajú možnosti dostať sa do testovania. Sám som bol pri výbere takýchto ľudí do oddelenia, ktoré som vtedy viedol.

Doteraz máme vo filozofii, že hľadáme ľudí, ktorí sú šikovní, ktorí majú už nejaké skúsenosti, majú veľmi dobrú nemčinu na veľmi dobrej úrovni, vedia aktívne komunikovať a majú potenciál dostať sa ďalej. Dokážeme si týchto ľudí nájsť. Máme veľmi dobrý spôsob, ako ich odfiltrovať cez nejaké dve – tri kolá pohovorov. A stále tam tie možnosti sú. Niektorí ľudia nám potom na pohovoroch vravia, že tých firiem nie je v skutočnosti veľa. Stále hľadajú ako keby juniora, ale tých skúseností stále ešte nie je dostatok.

Áno, je to tak. Vieme to aj vďaka predchádzajúcemu rozhovoru s tvojou kolegyňou Xéniou, ktorá nám porozprávala o svojich začiatkoch v testingu a ako je možné sa vypracovať aj s minimálnymi skúsenosťami.

Áno. A inak, Xénia aktuálne študuje a stáva sa z nej programátorka.

29 min.Ženy v IT – príbeh Xénie – podcast Na mojom kompe to ide

Podcast: Ženy v IT – menej stereotypov, viac možností

Ako pracovať v IT bez skúseností? Xénia hovorí o začiatkoch v testovaní, kódovaní i o realite žien v IT. Inšpiratívny rozhovor pre budúce programátorky.

Niekedy ľudia nie úplne rozumejú tomu, čo je to testovanie. Čo je podľa teba testing, ak by si to teraz mal vysvetliť napríklad môjmu synovi?

Laicky by som si to predstavil ako výrobnú fabriku. Predtým, než ten produkt dostane zákazník, treba zistiť, či funguje a či spĺňa kritériá kvality. V softvérovom testingu to má svoje špecifiká – netestujú sa fyzické predmety, ale funkcionalita. Alebo funkcionálne a nefunkcionálne požiadavky požiadavky softvéru, ktorý sa potom dodáva zákazníkom.

Čiže máte skupinu programátorov, ktorí vytvoria nejakú aplikáciu, nejaký produkt. A následne máte skupinu testerov, ktorí sa s tou aplikáciou hrajú, snažia sa ju celý deň rozbiť celý deň a vy im za to platíte. Je to tak?

Je to úplne presne tak, ako hovoríš. Je to určite hravá pozícia. Navyše je to taká detektívna práca, na ktorú musí mať človek predpoklady. Trošku sme to teraz prehnali tým, že sa s tým softvérom hrajú. Je to dosť náročná práca v tom zmysle, dopátrať sa presne tej požiadavky, ako má softvér fungovať podľa zákazníckych predstáv a ísť do hĺbky. Pretože natrafí na jednu stopu, ako to má byť a potom príde realita. A možno to nie je dobre spísané v dokumentácii, treba si zistiť ďalšie informácie. Takže preto detektívna práca.

Na čo vlastne testeri sú, keď ja ako programátor si viem napísať vlastné dobré testy – unit testy, integračné testy, akceptačné testy a podobne?

Tie testy pravdepodobne píšeš len k nejakému modulu alebo časti softvéru, ktorému dodávaš nejakú novú funkcionalitu. Častokrát potom ľudia v integračných testoch celého systému testujú, či sa ten systém sa správa správne a či funguje. To znamená, že časti, ktoré sú dodané od rôznych programátorov, sa zintegrujú, softvér je nainštalovaný pre koncového užívateľa a testeri potom testujú z pohľadu toho koncového používateľa.

Aj keď, samozrejme, je to len jeden z typov testov. Častokrát sa stáva, že to, čo je na úrovni unit testov otestované ako správne, v celku nefunguje úplne presne, ako má, alebo ako bolo popísané zákazníkom.

Nie sú testeri iba nejakí neúspešní programátori, ktorým sa nechce programovať?

Asi by som sa nad tým takto nezamýšľal. Nikdy som nerozmýšľal nad testermi ako nad programátormi. Ja nie som programátor, tak sa úplne neviem do tej roly vcítiť, ale myslím si, že to je iný mindset. Testeri sa pozerajú na softvér ako na hotový produkt a skúšajú ho rozbiť, ako si hovoril, alebo sa s ním hrať. Majú ho pred sebou ako hotový alebo ako polohotový produkt.

A nepoznám programátorov, z ktorých by sa stali testeri. Skôr poznám testerov, ktorých sme prijali buď ako ľudí, z ktorých sme urobili testerov alebo ktorí majú nejaké skúsenosti a tí sú testermi. A možno minimum z nich sa chcelo stať, chce stať a stalo sa programátormi. Ale to je samostatná rola, ktorá má svoje miesto v spoločnosti, v rámci vývoja nejakého softvéru. Nedával by som ich dohromady.

Recommend
Odporúčame ti:

Chceš si vypočuť podcast priamo z dielne msg life Slovakia? Pozri si témy podcastu Na vlne kódu, v ktorom ti pravidelne prinášame témy z oblasti psychológie, HR a novinky zo sveta IT.

Čiže tá cesta je skôr naopak – človek môže začať ako tester, aby sa trošku viac zoznámil s tým produktom a svetom IT a potom sa následne vypracoval na programátora.

Môže sa vypracovať na programátora, ale sú aj iné možnosti. U nás sa napríklad vypracujú častokrát na biznis analytikov alebo na projektových vedúcich.

To sú všetko také záhadné názvy. Čo robí taký biznis analytik? 

Biznis analytik je človek, ktorý robí hlavne workshopy so zákazníkom a definuje požiadavky, ktoré sa neskôr rozbijú na to, čo treba urobiť, čo treba naprogramovať a čo treba potom otestovať. Ale to, kde to vzniká, je práve nejaká požiadavka od zákazníka, ktorý má nejakú predstavu o tom, čo chce. Biznis analytik je veľmi znalý v odbornej stránke, veľmi dobre pozná ten software – či už odborne, alebo aj technicky – a vie zákazníkovi navrhnúť nejaké riešenie.

16 min.Čo robí Business IT konzultant v msg life Slovakia?

Čo robí Business IT konzultant?

Aká je náplň práce a úlohy, ktoré by mal zvládnuť Business IT konzultant – procesný špecialista v msg life Slovakia?

Ty si reálne ako tester nemusel vedieť programovať. Nelákal ťa svet programovania aspoň trochu?

Samozrejme, vyskúšal som si sám pre seba bez toho, že by som niekomu kazil prácu. Urobil som si nejaké kurzy. Kolegyňa, s ktorou sme vtedy rozbiehali a stavali nejaký tool na automatizované testovanie, mi ukázala základy Javy. Ja som si potom v rámci vlastného záujmu urobil nejaké kurzy. Ale to sú len kurzy, to nie je skutočné programovanie. Tam sa človek naučí skôr nejaké zásady. Pre mňa bolo dôležité zistiť, o čom to je. Ale samotného vývoja nejakého naozajstného softvéru som sa nikdy nezúčastnil.

U vás testeri nepíšu integračné pipelines a podobné veci? To nie je práca vašich testerov?

Nie, to nie je práca našich testerov. Máme jeden tím, ktorý je v rámci testovacieho oddelenia, ale sú to vývojári – javisti, ktorí nám programujú testovací framework. Vyslovene robia to jadro, nad ktorým je potom nejaká nadstavba a s tou nadstavbou pracujú testeri. A v rámci tej nadstavby sa už neprogramuje.

Keď aplikácia nefunguje, je to chyba programátora. Kedy nastáva chyba testera? Čo sa musí stať?

Tak, ako to poznám, je to taký ping-pong medzi vývojármi a testermi. V skutočnosti, keď produkt dostane zákazník, ešte prebehne tzv. zákaznícke testovanie alebo user acceptance testing. Zákazník dostane náš systém a je to len časť toho celého, čo zákazník má, ako celú svoju IT infraštruktúru. Ale keď testuje niečo, čo sa týka nášho softvéru a nájdu sa tam chyby, tak v prvom rade sa pozerá na náš testovací tím.

Naozaj?

Áno. Od zákazníka k zákazníkovi môže to byť iné, ale väčšinou sa to týka práve toho, že prídu otázky od zákazníka a potom cez naše projektové vedenie na testovací tím, na test manažéra, na testovací tím. Ako to, že ste tú chybu nenašli?

Ale vy, samozrejme, nemôžete testovať všetko. Čiže čo potom? Poviete, že to nebolo v našom procese a my sme sa nedohodli, že budeme niečo také testovať? Potom to predsa len spadne na to programovanie?

V konečnom dôsledku chyby opravujú, samozrejme, programátori. Takže keď tá chyba príde, chvíľu sa hľadajú vinníci, ale potom sa ide skôr do tých pragmatických rovín. Ak sa ukáže, že chyba, ktorú našiel zákazník, je závažná, tak prvom rade je potom úlohou testerov a  testovacieho tímu, aby si nabudúce takýto scenár pokryli testovacími prípadmi. To je  lessons learned.

Ako to je so zodpovednosťou a so samotným stresom? Určite je stres najväčší vtedy, keď sa robí release pre zákazníka. Keď sa dáva nejaká nová verzia, vtedy asi nespíte a testujete tú appku ešte aj večer doma pred spaním?

Môže sa to stať pri nejakom horúcom deadline. Je to v takých cykloch a tie deadliny prichádzajú, keďže sme v nejakom projektovom živote. Je dodávka pre zákazníka, má nejaký svoj deadline a samozrejme pred tým deadlinom sa nám ako testerom nakopí práca. Vtedy sú to intenzívne časti.

V rámci spoločnosti sa snažíme dbať na work-life balance, to znamená, že ak by to malo presahovať nejakú mieru, je to vždy na nejakej dobrovoľnosti. A samozrejme, hľadáme ľudí, ktorí sa s nejakým pocitom zodpovednosti snažia ten výsledok dosiahnuť.

Ak by to ale malo presiahnuť nejakú mieru, tak to ani nevedie k nejakému cieľu, keď to človek preháňa. Pretože v nejakom momente tie sily ubúdajú. Našťastie aj tie projekty sa odohrajú v nejakých cykloch. Samozrejme, pred dodávkou pre zákazníka je to intenzívne. Po dodávke je zase pred ďalším deadlinom, ale medzi tým sa dá nadýchnuť aspoň, pokiaľ to nie je naozaj intenzívny čas.

22 min.Na-vlne-kodu-Work-life-balance-954x600

Podcast #1: Work-life balance – zdravé hranice medzi prácou a súkromím

Vypočuj si prvú epizódu podcastu Na vlne kódu, kde sa rozoberajú témy ako syndróm vyhorenia, work-life balance a umenie hovoriť nie.

Ľudia hovoria o strojovom učení a o tom ako AI zničí všetky IT pozície. Čo myslíš, dokáže AI nahradiť aplikačné testovanie, ktorému sa vaši testery venujú? Dokážeme vytvoriť nejakého agenta, ktorému dáme appku a on ju namiesto mojich testerov otestuje? 

To je taký zidealizovaný pohľad. Zatiaľ nevieme, asi nikto nemá krištáľovú guľu. Ja si myslím, že v tomto momente je perspektíva, že AI bude programátorom a testerom v ich práci pomáhať alebo asistovať. Nemyslím si, že to bude tak, že by robila kompletne celú tú prácu. Myslím si, že o to viac budú vzácni ľudia, ktorí budú schopní dať tej AI tej AI a zároveň skontrolovať výsledky.

Myslím si, že v prvom rade to bude nejaká asistencia, alebo asistovaná práca. Tester si bude robiť svoju prácu, ale zároveň mu bude pomáhať nejaký AI nástroj, ktorý pomôže urobiť bázu testov, dokáže ich nejakým spôsobom rozmnožiť, urobiť variácie. Ale tá posledná kontrola kvality bude na tých dobrých programátoroch, dobrých testeroch, ktorí prácu skontrolujú, zoptimalizujú a urobia ju aj dlhodobo udržateľnou.

Možno vďaka týmto agentom budeme potrebovať menej testerov. Práca sa možno trošku zredukuje, keď niektoré kroky nahradí umelá inteligencia.

Môže sa stať, ale toho softvéru a tých softvérových riešení je stále viac a viac. A keď sa pozrieme na demografiu a na to, ako je dostupná pracovná sila v IT sektore celosvetovo, tak si myslím, že AI nám pomôže dostať sa z problémov, ktoré by inak hrozili o nejakých pár rokov. Pretože tých softvérov by bolo čím ďalej, tým viac, ale ľudí by bolo rovnako stále veľké množstvo alebo by nerástli úmerne k tomu, ako by rástli požiadavky. Takže v tomto som skôr optimista a myslím si, že sa zmení charakter práce, ale nemyslím si, že by to malo spôsobiť, že tých ľudí bude musieť ubudnúť.

17 min.Podcast #2: AI a budúcnosť práce v IT

Podcast #2: AI a budúcnosť práce v IT

Druhá epizóda podcastu Na vlne kódu sa zaoberá vplyvom umelej inteligencie na prácu IT špecialistov a jej budúcim potenciálom v IT odvetví.

Používate vy AI momentálne pri testovaní?

V rámci skupiny msg áno. V rámci msg life skúmame riešenia, ktoré prichádzajú v rámci msg skupiny a zamýšľame sa nad vlastným riešením. Zároveň ako spoločnosť už máme AI riešenie v zmysle inteligentného hľadania v dokumentácii, čo môžu využiť programátori, testeri, biznis analytici. Dajú napríklad otázku: „Ako v tej a v tej verzii fungovala táto časť softvéru?“ a tento už postavený model AI hľadá v dokumentácii. Vie syntetizovať rôzne časti tej dokumentácie a dať inteligentnú odpoveď na túto otázku.

A vidíte už v tomto prístupe nejaký úspech ?

Áno, už sa prihlásili prví zákazníci, ktorí sa to snažia využívať. Je to ešte nové a ešte stále to má potenciál na ďalšie rozširovanie, ale už teraz vidíme pozitívne efekty.

Práca sa teda mení v každom smere v každom odvetví a testovanie nebude výnimkou. Nové nástroje prichádzajú a ľudia si budú musieť zvyknúť. Je dobre vidieť, že sa snažíte tieto nástroje použiť. Môžeme sa tváriť, že nás to obíde, ale už je to tu a musíme k tomu nejako pristúpiť.

Áno, netreba zmeškať vlak a treba naň naskočiť, kým sa ešte dá a využiť to momentum. Myslím si, že to už je nevyhnutnosť.

Ako je to s platmi? Je testovanie lukratívna oblasť, pokiaľ ide o prácu v IT alebo vo všeobecnosti na Slovensku?

Myslím si, že na Slovensku vo všeobecnosti áno. Je to špecializovaná práca v oblasti informačných technológií, ktoré stále zažívajú boom a sú veľmi perspektívne. Preto je to určite atraktívne aj z pohľadu slovenského zamestnanca.

O akých platoch sa bavíme? Sú to platy 4 000 eur mesačne na trvalý pracovný pomer alebo je to menej?

V rámci testovania si myslím, že sa bavíme o nižšej sume. Samozrejme, je tu možnosť posúvať sa, ako sme už spomínali, na rôzne špecializované alebo seniorné pozície, prípadne do riadiacich rolí so zodpovednosťou, či už projektovou alebo líniovou a podobne. Nie je to nereálne. Podľa mňa je úplne bežné začať skromne a postupne sa prepracovať vyššie. A potom už záleží na každom, ako veľmi chce ísť ďalej.

Keby som teraz bol začínajúci tester, koľko si mám vypýtať na pohovore? Som úplne začínajúci tester, bez predošlých skúseností, čerstvý absolvent vysokej školy, možno s nejakou skúsenosťou s programovaním, možno aj bez nej. Proste idem na junior pozíciu a nemám vysoké očakávania, čo sa týka predchádzajúcej praxe.

Musel by som si pozrieť aktuálne, aké sú naše nástupné platy v inzerátoch, ale vo všeobecnosti, ak ide o úplného juniora, bolo by rozumné začať niekde pod hranicou 2 000 eur v hrubom mesačne a postupne sa posúvať vyššie. Samozrejme, záleží od toho, čo má človek za sebou, aké má štúdium, skúsenosti a podobne.

Rôzne firmy majú rôzne kritériá. U nás je napríklad veľmi dôležitá nemčina. To nám výber trochu zužuje, lebo hľadáme ľudí, ktorí už s jazykom reálne pracovali. Je ideálne, keď má niekto skúsenosť s používaním nemčiny v praxi, pri práci, v komunikácii, ideálne s nemecky hovoriacim prostredím.

To je už reálne slušný peniaz reálne, keď človek prichádza bez nejakých veľkých skúseností a môže sa vypracovať. To s tým vypracovaním je to niekedy problémové, ľudia majú problém vyjednávať. Veľa ľudí sa má pýta, koľko si majú pýtať.

Treba si pozrieť aj inzeráty. Ja som spomínal sumu pod 2 000 eur hrubého mesačne. V našich aktuálnych inzerátoch, myslím, ponúkame nástupný plat od 1600 eur pre úplne juniorskú pozíciu. Samozrejme, závisí to od prémiového systému a celkového balíka. Treba si pozrieť celý obraz a ten si potom zrátať.

Poďme sa porozprávať o tvojej kariérnej ceste. Vieme, že si začínal ako chlapík na podpore, potom si bol tester a neskôr sa stal vedúcim testovacieho oddelenia. Niečo som vynechal?

Bol som team leader pre testerov. A keď tím rástol, tak sa z neho stalo samostatné oddelenie.

A potom si sa stal jeho vedúcim toho oddelenia.

Presne tak. Spolu s kolegami sme ten tím postupne budovali. A ako sme narastali, tak v nejakom momente sme zistili, že to už nie je len jeden tím, ale plnohodnotné oddelenie, ktoré má viacero tímov.

Ako sa to podarilo? Robil si 12 hodín denne 7 dní v týždni alebo to bola iba prirodzená práca 8 hodín? Keď sa tak spätne pozrieš, kedy bol ten moment, kedy si si uvedomil, že teraz treba zatlačiť, teraz treba zamakať a môžem sa posunúť v kariére ďalej?

Asi je to taký balans, ktorý si človek musí nájsť. Podľa mňa som ešte doteraz nenašiel na každej tej pozícii ten pocit, že „OK, už som do toho dorástol“. To zrazu príde nejako inak a človek sa musí znovu ako keby premodelovať.

Ale to, čo vravíš, asi je to niekde medzi. Sú momenty, keď je potrebné tomu dať viac a keď človek dá do toho viac času, tak to môže priniesť aj viac výsledkov. Ideálne, keď ten čas ide aj do niečoho rozumného, alebo keď tá práca má zmysel.

Zároveň, a to som sa aj ja sám naučil z vlastnej skúsenosti, keď to človek preženie, tak sa môže stať, že plazivým spôsobom príde únava. A vtedy treba vedieť zatiahnuť ručnú brzdu, spomaliť alebo si nájsť ten správny balans, aby to človek neprepálil. Takže niečo medzi. A vieš to rozdeliť aj do období, že teraz treba zabrať a potom zas trošku spomaliť. Je to maratón. A tie šprinty medzi tým si treba nejako časovo manažovať.

Keď si bol zamestnaný, mal si v hlave, že chceš ísť vyššie? Alebo si si len robil svoj dennodenný osemhodinový job a prišlo to samé?

Dobrá otázka. Myslím si, že som sa k tomu staval, a doteraz sa tak staviam, že som si skôr vyberal zaujímavé veci, ktoré ma bavili, tých som sa chytil a snažil sa ich robiť. Ale nie je to o jednom človeku. Našiel som veľmi dobrých učiteľov, mentorov, s ktorými som mal možnosť pracovať a od ktorých som sa veľa naučil. Doteraz si to veľmi vážim. Veľa som sa naučil z toho, že som pozoroval, ako to robia tí skúsenejší, lepší a doteraz od nich snažím odkukávať.

Samotné kariérne napredovanie nikdy nebolo mojím cieľom. Skôr som v určitom momente zistil, že ma baví prevziať zodpovednosť za nejakú tému a posúvať ju ďalej. Alebo niečo postaviť, prípadne ďalej rozvíjať. To boli veci, ktoré ma bavili. A asi v tejto kombinácii to potom prišlo. S tým, že ako som niečo robil, prišli aj výsledky, aj neúspechy, aj úspechy a dostával som ďalšie možnosti, ktorých som sa chytil.

A niekedy je to aj o tom prekonať vlastný strach. Ja mám určite rešpekt, niekedy aj obavy, že o niektorých témach viem málo. Ale niekedy sa to inak ani nedá, len to jednoducho začať robiť a cestou sa učiť, zisťovať si informácie a zároveň sa učiť od múdrejších.

„Samotné kariérne napredovanie nikdy nebolo mojím cieľom. Skôr som v určitom momente zistil, že ma baví prevziať zodpovednosť za nejakú tému a posúvať ju ďalej.”

Michal Zachar, konateľ msg life Slovakia.
Michal Zachar, konateľ msg life Slovakia.

Keď práca človeka baví, je to asi to najväčšie šťastie, čo v živote môže mať. Pretože sa jej musíš venovať 8 hodín denne a zároveň, keď je to niečo, čo ťa napĺňa a vidíš v tom zmysel, tak to potom príde samo. To je asi aj tvoj prípad.

Je to tak. Zároveň by som ale doplnil, že ten idealistický pohľad, že robím iba veci, ktoré ma bavia, nie je úplne pravda. Je množstvo vecí, ktoré považujem za administratívu alebo ktoré nie sú práve moje obľúbené činnosti. Ale beriem to ako balík, ktorý s tou zodpovednosťou súvisí. A je jedno, či mám zodpovednosť za konkrétne pracovné úlohy, za tím alebo za celé oddelenie. Vždy je to nejaký typ zodpovednosti. A v rámci toho beriem celý ten balík.

Takže áno, robím aj veci, ktoré ma nebavia, lebo viem, že to k tomu patrí. K niektorým si časom nájdem vzťah, k niektorým nie, k niektorým ten vzťah stratím, aj to sa stáva. A potom hľadám niečo nové. Takže by som povedal, že aj ten postoj „práca musí byť niečo, čo ma baví“, tá vášeň, to je len jedna časť z toho celého. Ale veľká časť je aj o tom dennodennom odpracovaní si tých úloh. A častokrát si potom človek nájde aj niečo náhodne, niečo, čo ho začne naozaj veľmi baviť a čo ho posunie ďalej. Je to určite kombinácia oboch vecí.

Ako si pracoval s mentálnou záťažou? Mal si niekedy stavy vyhorenia? Ako si sa cez to preniesol?

Áno, myslím si, že áno. Neviem, či sa to dalo klasifikovať úplne ako vyhorenie, ale ak nie, tak som určite bol na hranici. Mal som v minulosti jeden veľmi náročný projekt, kde som bol manažér testovania, taký podprojektový vedúci za testovanie, ako to u nás nazývame. A zároveň som už v tom čase mal množstvo ľudí. To bol práve ten prechod medzi testovacím tímom a testovacím oddelením, kde ešte neboli vybudované štruktúry. Ktoré som ešte vlastne sám nebudoval. A to bolo tiež niečo, čo som sa musel naučiť.

Takže bolo to obdobie, kde som sa dostal do takého stavu pred vyhorením alebo možno už aj v rámci neho. V každom prípade som si potreboval dať odstup. A potreboval som možno aj radu od ľudí, ktorí si už niečím podobným prešli. Nehovorím priamo vyhorením, ale takými fázami. A od nich som sa naučil, čo v takom momente urobiť. A bolo dôležité si z toho zobrať ponaučenie aj do ďalších fáz, pretože tie náročné fázy prichádzajú. Keď sa stretne viac vecí naraz, človek musí vedieť, ako sa s tým vysporiadať.

Pre mňa to bola jedna z vecí, ktorú som si neprešiel cez nejaký kurz, ale skôr cez vlastnú skúsenosť a zároveň cez koučing od skúsenejších mentorov a kolegov, ktorí mi to pomohli  prekonať. A musím povedať, že v msg life sme takýmto spôsobom nastavení. Akonáhle zachytíme takéto signály, a to som robil aj ja ako vedúci voči ľuďom vo svojom tíme alebo oddelení, tak sme sa to vždy snažili vybalansovať. Zastaviť tých ľudí, zobrať im niektoré aktuálne zodpovednosti, ak sa to dalo. Nie ako potrestanie, ale preto, aby mohli znovu nabrať silu, energiu a posunúť sa ďalej. A som vďačný za to, že som v spoločnosti, ktorá to umožňuje.

„Ak u nás v msg life Slovakia zachytíme signál, že niekto mieri do stavu vyhorenia, snažíme sa ho zastaviť a odbremeniť ho od niektorých povinností. Aby mohol znovu nabrať energiu a posunúť sa ďalej.” 

Michal Zachar, konateľ msg life Slovakia.
Michal Zachar, konateľ msg life Slovakia.

Čo je tvoja motivácia mimo práce? Čo ťa ženie dopredu a poháňa?

Moja rodina. Mám dve deti. To je zároveň niečo, čo som sa musel naučiť vo svojom živote balansovať. Mám úžasnú manželku, ktorá je v tom celom veľkou oporou. A samozrejme sa snažím byť aj ja oporou jej, napríklad teraz, keď znova nastúpila do pracovného pomeru na čiastočný úväzok. A snažíme sa to vybalansovať tak, aby sme boli prítomní aj pre naše deti, aby sme sa im venovali. Toto ma naučilo väčšej disciplíne a ešte stále ma to učí.

Ešte stále si myslím, že som úplne ten balans nenašiel, ale snažím sa. To je jedna časť, dosť veľká. A potom sa to spája s tým, že keď je pohyb, tak je to s deťmi. Keď sa niečo zažíva alebo cestuje, tak je to s deťmi. Vždy ma bavil pohyb, cestovanie. A to máme s manželkou spoločné. Teraz to kombinujeme s deťmi, aby sme čas využili spoločne. Plus od malička je mojou veľkou záľubou hudba. Venujem sa hudbe, čo-to som aj vyštudoval, mám ešte stále vlastnú kapelu. Ako taký malý projekt, ktorý som dokázal vybalansovať. Už sa mu nevenujem tak intenzívne, ale stále sa mu môžem venovať. Ale ten hlavný focus je na rodine a práci.

Keby sme sa spýtali tvojich detí, čo robí ocko v práci, čo by povedali?

Ja si myslím, že by povedali, že pracujem za počítačom. Často som doma zatvorený v izbe, oni sú v druhej a ja tam niečo šťukám.

Čiže keby sme sa spýtali tvojej manželky, tak by povedala, že si dobrý manžel a nielen pracant, ktorý robí 12 hodín denne?

Ja dúfam. Ale na to by ste sa museli spýtať jej. Ale myslím si, že áno.

Čo robí taký konateľ v porovnaní s vedúcim testingu? Aký je rozdiel v pracovnej náplni?

Je to ešte čerstvé a momentálne odovzdávam povinnosti vedúceho oddelenia testingu. A zároveň sa dostávam do tej pozície konateľa. Povedal si, že som sa ‚nakoniec stal konateľom‘, ale pre mňa je to stále proces, ktorý nevidím ako ukončený. Skôr je to začiatok niečoho, čo vnímam ako dlhú cestu konateľstva.

Na Slovensku sme dvaja konatelia. Máme veľmi dobrého a skúseného konateľa, ktorý firmu založil, postavil, vybudoval a stále ju buduje – Milan Patassy. Ak by mal niekto hovoriť o konateľstve msg life Slovakia, mal by tu hovoriť on. Ja sa momentálne cítim ako taký učeň, učeň-konateľ.

Ale aby som prešiel k tej otázke, myslím si, že ten môj pohľad sa mení. Z odborno-technického, teda zameraného na testing, na to, ako má fungovať testovanie, aké nástroje využívame, či ich používame efektívne, ako pracujeme na projektoch. Postupne sa to prelína viac do hospodársko-ekonomickej roviny. Začínam sa viac pozerať na to, či to, čo robíme, je aj hospodárne a ak nie, tak ako to zlepšiť.

Je to teda väčší dôraz na ekonomické čísla, ale aj na strategickejšie uvažovanie, čo musíme urobiť už teraz, ak chceme byť konkurencieschopní aj o päť rokov. To sú všetko veci, do ktorých sa ešte dostávam. Je to určite zaujímavé a je to dlhá cesta. Čiže to, že „nakoniec som sa stal konateľom“, je pre mňa začiatok.

Takže konateľ. Bojíš sa toho? Tešíš sa na to? Ako to momentálne cítiš?

Sú to zmiešané pocity. Určite mám zdravý rešpekt voči tejto pozícii a voči zodpovednosti, ktorá s ňou súvisí. Ale teším sa na zmenu. To sú presne tie momenty, keď človek môže zmeniť v rámci firmy svoju zodpovednosť a rolu a zrazu to učenie a nové vstupy naberú úplne iné obrátky. A to sa mi práve teraz deje. Na jednej strane je to veľmi náročné a mám voči tomu rešpekt. Na druhej strane cítim, že sa posúvam, učím sa nové veci a to ma baví najviac.

Mám veľa divákov, ktorí sa ma pýtajú, ako začať. Čo majú spraviť ako prvé. Vedel by si poradiť, čo by mali spraviť, keby si teraz bol na ich mieste?

V prvom rade by som si rozmyslel, ktorým smerom chcem ísť. Ak je to teda IT, pre mňa je naozaj tá najlepšia vstupná brána do IT bez predchádzajúcich skúseností, samozrejme s nejakým potenciálom a splnením základných predpokladov, testovanie softvéru. Ale pre ľudí, ktorí študovali a chcú sa zamerať na programovanie, platí to isté. Naučiť sa. Cesta cez kurzy alebo štúdium, je jedna vec.

Ale čím skôr začať praktickou prácou, či už brigádnickou popri štúdiu alebo si nájsť niečo na malý úväzok a postupne sa učiť od ľudí, ktorí už majú skúsenosti. Čím rýchlejšie človek naberie praktické skúsenosti, tým lepšie sa zorientuje a vie si lepšie vybrať aj ďalšie kurzy, vzdelávanie.

A keď nie sú pracovné ponuky, vyskúšať niečo dobrovoľne, na nejakých mini projektíkoch, cez komunity. Nie je to nemožné, ale viem si predstaviť, že tá cesta je náročná, hlavne ten prvý odraz. Je to stále o tom skúšať, pýtať sa, bádať. Ono to príde. A my sme jedna z tých spoločností, ktorá ponúka ľuďom s potenciálom tú vstupnú bránu. Dá sa začať od nuly a vypracovať sa.

A hlavne, nebáť sa začať. Tak, ako si povedal. Ďakujeme za tvoj príbeh, životný aj pracovný. A za to, ako sa k tomu všetkému staviaš. Je to veľmi zdravý a skromný prístup.

 

AI v poisťovníctve: Využitie v praxi a trendy

Umelá inteligencia dnes zásadne mení fungovanie poisťovní – od rýchlosti likvidácie škôd až po spôsob, akým komunikujú s klientmi. AI už nie je len experimentom či víziou budúcnosti, ale praktický nástroj, ktorý znižuje náklady, zvyšuje presnosť rozhodovania a zlepšuje zákaznícku skúsenosť. V článku sa pozrieme na konkrétne využitie AI v poisťovníctve, aktuálne trendy, dáta z praxe aj príklady zo Slovenska a zahraničia.

Čo je AI v poisťovníctve a aký má význam?

AI v poisťovníctve predstavuje súbor technológií, ktoré umožňujú poisťovniam:
  • analyzovať veľké objemy dát,
  • predvídať správanie klientov,
  • automatizovať procesy,
  • prijímať presnejšie rozhodnutia.
V praxi ide spravidla o kombináciu:
  • strojového učenia (machine learning),
  • spracovania prirodzeného jazyka (NLP),
  • počítačového videnia (computer vision),
  • prediktívnej analytiky.
Všetky tieto technológie spolu vytvárajú inteligentné systémy, ktoré sa dokážu samostatne učiť a neustále zlepšovať.

Využitie umelej inteligencie a jej benefity

Na rozdiel od tradičnej automatizácie v poisťovníctve, pri ktorej sa mechanicky vykonávajú niektoré opakujúce sa úlohy, AI dokáže porozumieť dátam aj kontextu. Systém tak vie identifikovať podvodné správanie, odhadnúť výšku poistného plnenia z fotografie poškodeného vozidla a podobne. Podľa typu využitia rozlišujeme:
  • generatívnu AI – tvorba textov, dokumentov a komunikácie,
  • prediktívnu AI – modelovanie rizík a podvodov,
  • konverzačnú AI – chatboty a voiceboty pre klientov.
AI má pre poisťovne strategický význam. Prináša benefity ako:
  • urýchlenie likvidácie poistných udalostí,
  • znižovanie nákladov,
  • minimalizáciu ľudských chýb,
  • zlepšenie zákazníckej skúsenosti,
  • poskytovanie presných dát na rozhodovanie pre manažment,
  • jednoduchšiu tvorbu nových produktov,
  • personalizáciu služieb pre klientov.
Recommend
Odporúčame ti:

V tejto oblasti je potrebné rozlišovať tri pojmy – AI, automatizácia a digitalizácia. Digitalizácia znamená prechod z papierových na digitálne procesy, automatizácia vykonáva úlohy podľa vopred definovaných pravidiel, AI dokáže samostatne uvažovať, učiť sa a rozhodovať.

Globálny a európsky kontext adopcie AI

Umelá inteligencia sa v oblasti poisťovníctva rozširuje veľmi rýchlo. Podľa údajov spoločnosti Binariks mal trh v roku 2022 mal hodnotu 4,59 miliardy dolárov a do roku 2032 sa očakáva nárast na 79,86 miliardy dolárov s ročným tempom rastu (CAGR) viac než 33,06 %. Podľa prieskumu Goldman Sachs z roku 2024 využíva AI približne 29 % poisťovní na celom svete. V USA ide podľa údajov NAIC o 42% a v Európe o ešte vyšší podiel. Prieskum Gradient AI ukazuje, že viac ako 90 % poisťovní plánuje nasadenie AI v blízkom čase ešte zvýšiť.
12 min.Čo je SaaS? Kompletný sprievodca a SaaS Operations pre poisťovníctvo

Čo je SaaS? Ako funguje softvér ako služba a kedy sa oplatí

Zisti, čo je to SaaS a aké má výhody. Kompletný sprievodca a príklad SaaS Operations v poisťovníctve od msg life Slovakia.

Kľúčové oblasti využitia AI v poisťovníctve

Spôsobov, akými umelá inteligencia mení poisťovníctvo, je dnes veľké množstvo. Moderné technológie zjednodušujú a urýchľujú mnohé procesy, čím sa dosahujú ešte lepšie výsledky ako kedykoľvek predtým.

AI detekcia podvodov a riadenie rizík

Jednou z najvýznamnejších oblastí využitia AI je detekcia podvodov. Podvody totiž patria medzi najväčšie problémy v poisťovníctve. Štúdia Coalition Against Insurance Fraud uvádza, že len v USA prichádzajú poisťovne každý rok približne o 308,6 miliardy dolárov. Tradičné kontrolné mechanizmy už nestačia. Podvody sú čoraz sofistikovanejšie, a preto je potrebné využívať nové nástroje, ako sú machine learning a prediktívna analytika. Na ich základe dokáže AI analyzovať správanie poistencov, porovnávať historické vzorce a v reálnom čase odhaľovať anomálie. Nasadenie AI nástrojov prináša poisťovateľom zlepšenie efektívnosti detekcie podvodov a výrazné zníženie falošných pozitív. Poistné systémy dnes dokážu rozpoznať napríklad zhodné lekárske správy, manipulované fotografie škôd či deepfake videá.

AI likvidácia škôd a poistných udalostí

Proces likvidácie poistných udalostí patrí k najnáročnejším oblastiam poistného biznisu. Poisťovne sa preto už roky snažia nájsť nástroje, ktoré by im s tým mohli pomôcť – a práve umelá inteligencia je na to ako stvorená. Najnovšie analýzy ukazujú, že väčšina poisťovní dnes využíva AI a machine learning práve v oblasti spracovania poistných škôd – claims processing je globálne najčastejšou aplikáciou AI v poisťovníctve. Výrazne tým šetria čas zamestnancov aj klientov. AI riešenia v praxi skracujú čas posúdenia škôd z dní na minúty – v niektorých projektoch až o viac ako 90 %. Dokazuje to aj popredná britská poisťovňa v spolupráci so spoločnosťou Advancing Analytics, výsledkom čoho bolo skrátenie času spracovania poistných udalostí až o 99,4 %. Všetkému napomáhajú technológie ako computer vision, ktorá automaticky rozoznáva poškodenia na fotografiách vozidiel, odhaduje výšku škody a v kombinácii s prediktívnymi modelmi navrhuje optimálne poistné plnenie. Priekopníkom v tejto oblasti je insurtech Lemonade, ktorý vďaka AI dokáže spracovať a vyplatiť poistnú udalosť za 3 sekundy (novší rekord 2 sekundy) a dnes vybavuje takmer polovicu jednoduchých nárokov plne automatizovane.
Recommend
Odporúčame ti:

V poisťovníctve je známy aj pojem AI triáž. Táto technológia rozdeľuje prípady podľa zložitosti, čím uvoľňuje kapacity likvidátorov a umožňuje riešiť jednoduché prípady automatizovane.

AI underwriting a AI risk assessment

V oblasti underwritingu a riadenia rizík umožňuje AI poisťovniam prijímať rozhodnutia založené na tisícoch dátových bodov v reálnom čase – od interných dát, cez údaje z IoT zariadení a telematiky, až po satelitné snímky a verejne dostupné ekonomické ukazovatele. Tieto modely dokážu pracovať s oveľa jemnejšou segmentáciou rizika, než tradičné ratingové tabuľky. AI risk assessment uľahčuje poisťovniam určovanie výšky poistného a jeho personalizáciu na základe správania klienta, či už ide o jazdný štýl, spôsob využívania nehnuteľnosti alebo zdravotné návyky. V praxi prináša výrazne presnejšie oceňovanie rizika než klasické metódy, čo sa prejavuje lepším pomerom škôd a poistného (loss ratio) a vyššou ziskovosťou portfólia.

AI chatboty v poisťovni a zákaznícky servis

Správna komunikácia je pre poisťovne kľúčová. Klienti dnes očakávajú okamžitú reakciu a personalizovaný prístup, čo je možné dosiahnuť pomocou chatbotov a voicebotov. Tieto riešenia dokážu zvládnuť až 95 % zákazníckych interakcií (predpoklad k 2026), pričom až 50 % dotazov vyriešia okamžite bez zásahu človeka. Z technológií je v tomto smere významné najmä NLP (spracovanie prirodzeného jazyka), vďaka ktorému sú chatboty čoraz prirodzenejšie a pôsobia ľudskejšie. Skvelými príkladmi sú slovenské riešenia ako PREMIUM AI asistent, Generali Leon či Union online chat (vrátane plánovaného voicebota), ktoré ponúkajú 24/7 servis a zvyšujú spokojnosť klientov o 15 – 25 %.

Prediktívna analytika a personalizácia

Ďalší krok v evolúcii poisťovníctva predstavuje prediktívna analytika. Na základe historických dát a strojového učenia dokáže AI predpovedať napríklad:
  • kedy klient pravdepodobne ukončí poistnú zmluvu,
  • kedy je vhodný čas na ponuku nového poistenia, pripoistenia alebo doplnkového poistenia.
Výsledkom je AI personalizácia, teda schopnosť poisťovne prispôsobiť produkty konkrétnym potrebám klienta.

Automatizácia back-office procesov

AI v kombinácii s RPA (Robotic Process Automation) prináša výrazné úspory aj v rámci administratívnych a interných procesov. Tieto technológie zároveň pomáhajú odstrániť veľkú časť manuálnych činností, ako je spracovanie dokumentov, párovanie faktúr alebo registrácia poistných udalostí. Na Slovensku je v tomto smere lídrom Union poisťovňa, ktorá na automatizáciu úloh v komerčnom a zdravotnom poistení nasadila 60 robotov.

Technológie AI používané v poisťovníctve

V poisťovníctve sa využíva viacero technológií, ktoré dokážu analyzovať dáta, spracovávať texty či rozpoznávať škody priamo z fotografií. Ak chcete lepšie pochopiť, ako funguje AI v poisťovníctve, je potrebné poznať hlavné technológie, ktoré poisťovne využívajú:

Machine Learning (ML)

Základnou technológiou, ktorá umožňuje poisťovniam učiť sa z dát a prijímať lepšie rozhodnutia bez potreby komplikovaného programovania, je machine learning (v slovenskom preklade strojové učenie). V praxi sa využíva v troch formách:
  • Supervised learning – model sa učí na základe historických dát a pomáha poisťovniam pri klasifikácii rizík.
  • Unsupervised learning – deteguje anomálie a odhaľuje skryté vzorce, čo je dôležité pri AI detekcii podvodov a odhaľovaní falošných poistných nárokov.
  • Reinforcement learning – model sa učí na princípe odmien a trestov, čím dokáže optimalizovať cenové modely a prispôsobovať ich aktuálnemu riziku.

Natural Language Processing (NLP)

NLP v poisťovníctve pomáha počítačom porozumieť ľudskému jazyku, čo je mimoriadne dôležité najmä pre chatboty a virtuálnych asistentov. Najčastejšie sa využíva na:
  • spracovanie dokumentov, e-mailov a žiadostí,
  • analýzu sentimentu v rámci zákazníckeho servisu (rozpoznávanie spokojnosti či frustrácie klienta),
  • chatboty a voiceboty, ktoré odpovedajú na otázky o produktoch,
  • automatickú kategorizáciu škôd.
Výsledkom využívania NLP je rýchlejšia komunikácia, minimalizácia rizika vzniku chýb a efektívna automatizácia rutinných procesov.

Computer Vision

Ide o technológiu, ktorá analyzuje vizuálne súbory, teda obrázky alebo videá. V rámci automatizácie likvidácie škôd v AI a poisťovníctve sa používa napríklad na:
  • hodnotenie škôd z fotografií a videí, ktoré poskytne klient,
  • detekciu manipulácie s obrázkami (rozpoznanie sfalšovaných fotografií a podobne),
  • automatickú obhliadku vozidiel,
  • analýzu satelitných snímok.
Computer Vision dokáže skrátiť proces posúdenia škôd z dní na minúty a zároveň zvýšiť presnosť rozhodnutí.

Generatívna AI (GenAI)

Generatívna umelá inteligencia predstavuje najnovšiu vlnu inovácií v poistnom sektore. Na rozdiel od klasických modelov, ktoré iba analyzujú existujúce dáta, GenAI dokáže nový obsah sama generovať. V poistnom sektore má najmä tieto oblasti využitia:
  • tvorba personalizovanej komunikácie s klientom,
  • automatické generovanie poistných dokumentov,
  • chatboty, ktoré pôsobia prirodzene a používajú jazyk prispôsobený kontextu,
  • tvorba marketingového obsahu.
26 min.Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Zaujíma ťa, ako funguje generatívna AI? Zisti, ako tvorí texty, obrázky a ako ju môžeš využiť v práci i v súkromí.

Výhody umelej inteligencie pre poistenie a poisťovne

AI prináša poisťovniam množstvo výhod. K tým hlavným patria:
  • Operačná efektívnosť

Ide o jeden z najväčších benefitov umelej inteligencie v poisťovníctve. Automatizované procesy znižujú náklady na back-office až o 45 % a bežné úlohy, ktoré kedysi trvali dni či týždne, sú dnes hotové za niekoľko hodín alebo dokonca minút. Okrem toho umelá inteligencia v poistení odstraňuje opakujúce sa manuálne úlohy, zrýchľuje tok informácií a umožňuje firmám škálovať svoje operácie bez potreby zvyšovania počtu zamestnancov.
  • Zníženie nákladov

Moderné technológie, ako strojové učenie, automatizácia či prediktívna analytika, dokážu poisťovniam ušetriť výrazné finančné prostriedky. Už len zavedenie AI zákazníckeho servisu vedie k úsporám vo výške 30 až 40 % (McKinsey). Na šetrenie nákladov má pozitívny vplyv aj AI risk assessment, ktorý pomáha odhaľovať a predchádzať podvodom – jedným z najväčších problémov v poisťovníctve.
  • Zlepšenie zákazníckej skúsenosti

Moderný klient očakáva rýchlosť, jednoduchosť a personalizovaný prístup. Presne to prináša umelá inteligencia v poisťovníctve. Virtuálni asistenti, ako chatboty či hlasoví asistenti (voiceboty), zabezpečujú 24/7 dostupnosť a okamžité odpovede na bežné otázky. Výsledkom je výrazné skrátenie čakacej doby a 25 % nárast spokojnosti zákazníkov. AI zároveň umožňuje personalizovať poistné produkty na základe správania, histórie či preferencií klienta a urýchľuje vyplácanie poistného plnenia.
  • Lepšie rozhodovanie založené na dátach

Proces rozhodovania zjednodušuje prediktívna analytika, ktorá spracúva veľké objemy dát – od interných až po externé trhové údaje. Takto dokáže odhaľovať skryté vzorce a trendy, predvídať rizikové správanie a optimalizovať portfólio produktov. Systémy sa priebežne samy zlepšujú, čo vedie k vyššej presnosti a lepším výsledkom. Poisťovne tak vedia lepšie riadiť svoje riziká a rýchlejšie reagovať na zmeny na trhu.
  • Konkurenčná výhoda

Poisťovne, ktoré úspešne implementovali AI riešenia, vykazujú výrazne vyšší rast. Podľa McKinsey až 10–15 % vyšší rast poistného v porovnaní s tými, ktoré tak ešte neurobili. AI v poisťovníctve totiž prináša rýchlejší time-to-market nových produktov, vyššie NPS skóre a schopnosť prilákať technologicky zdatných zákazníkov, ktorí očakávajú digitálne služby na vysokej úrovni.

Výzvy a riziká implementácie AI

AI prináša množstvo výhod, no zároveň je dôležité vedieť, že s jej implementáciou sa spája niekoľko rizík a prekážok. Mnohé poisťovne čelia technickým, organizačným či etickým výzvam, ktoré si vyžadujú strategický prístup. Viac o najväčších komplikáciách uvádzame nižšie.
  • Kvalita a dostupnosť dát

Základom úspešnej automatizácie v poistení je kvalitná dátová infraštruktúra. Poisťovne často pracujú s fragmentovanými dátovými zdrojmi, ktoré sú roztrúsené medzi rôzne oddelenia, pobočky či historické systémy, čo môže spôsobovať neprehľadnosť. To však nie je jediný problém. Netreba zabúdať ani na neštruktúrované dáta, ako sú e-maily, hovory, dokumenty či skeny, ktoré si vyžadujú pokročilé spracovanie pomocou NLP technológií. Neoddeliteľnou súčasťou je aj súlad s GDPR a ochrana súkromia klientov. Poisťovne musia zabezpečiť, aby pri využívaní dát na prediktívnu analytiku alebo AI risk assessment nedochádzalo k neoprávnenému spracovaniu osobných údajov ani k ich úniku.
  • Etické a regulačné otázky

Európska únia zavádza prísnejšie pravidlá pre používanie umelej inteligencie prostredníctvom nového AI Actu, ktorý sa dotkne aj poisťovní – tie patria medzi subjekty s tzv. high-risk AI systémami. Jednou z najväčších výziev je riziko diskriminácie na základe veku, pohlavia alebo lokality pri určovaní poistných cien. Poisťovne preto musia klásť dôraz na tzv. explainable AI, teda transparentné a zrozumiteľné rozhodovacie procesy, ktoré je možné spätne vysvetliť. Zároveň sa zavádza aj koncept algorithmic accountability, čiže zodpovednosť poisťovne za rozhodnutia, ktoré AI vykoná.
  • Technické a integračné výzvy

Digitalizáciu poisťovní a prechod na AI komplikuje najmä integrácia s legacy systémami. Ide o staršie systémy, ktoré neboli navrhnuté tak, aby spolupracovali s modernou umelou inteligenciou. To celý proces prechodu na nové riešenia spomaľuje. Problémom je aj nedostatok AI expertov, ktorí dokážu prepojiť znalosti dátovej vedy s poistno-technickým know-how. K tomu sa pridávajú aj vysoké počiatočné investície do softvéru, hardvéru a tréningu modelov.
Vieš, že…

…niektoré poisťovne sa obávajú aj tzv. vendor lock-in efektu? Znamená to, že sa môžu stať príliš závislými od jedného dodávateľa AI technológií. Odborníci preto odporúčajú budovať otvorenú a modulárnu architektúru, ktorá zaručí flexibilitu aj do budúcnosti.

  • Odpor ku zmenám

Správne zvolené technológie sú však len jednou stranou mince. Tou druhou sú zamestnanci otvorení zmenám a technologickému pokroku. Pred zavedením noviniek je potrebné ich s nimi oboznámiť a poskytnúť im dôkladné školenie. Okrem toho je dôležité vysvetliť im, že AI neohrozuje ich pracovné miesta, ale má im pomôcť s opakujúcimi sa úlohami.
  • Bezpečnostné riziká

Rastúce využívanie AI prináša aj nové kybernetické hrozby. Medzi najčastejšie patria tzv. adversarial attacks, ktoré klamú modely umelej inteligencie zámerne upravenými dátami, alebo data poisoning, keď útočník vkladá škodlivé informácie do tréningových dát. Poisťovne preto musia investovať do model security – ochrany samotných AI modelov a dát, z ktorých sa učia. Vzhľadom na citlivosť poistných údajov je nevyhnutné zaviesť prísne bezpečnostné protokoly, monitoring a auditné mechanizmy.

Prípadové štúdie a reálne príklady

Reálne nasadenia AI v poisťovníctve potvrdzujú, že umelá inteligencia už nie je len trendom, ale funkčným nástrojom, ktorý prináša merateľné výsledky.

Slovenské poisťovne

A aké výsledky dosahuje AI na Slovensku? Tu je niekoľko príkladov:
  • PREMIUM poisťovňa nasadila AI asistenta pre sprostredkovateľov, ktorý okamžite odpovedá na otázky a zrýchľuje komunikáciu.
  • Union využíva 60 robotov na spracovanie faktúr a registráciu poistných udalostí.
  • Allianz disponuje chatbotom Borisom Bedeckerom a poskytuje AI obhliadky vozidiel cez smartfón.
  • Generali má chatbota Leona, ktorý pomáha klientom s registráciou škôd a navigáciou v poistných procesoch.
  • Uniqa pripravuje voicebota Niki, ktorý umožní hlasové nahlasovanie poistných udalostí.

Medzinárodné príklady

Z medzinárodných príkladov umelej inteligencie v poisťovníctve môžeme spomenúť:
  • Lemonade spracúva poistné udalosti pomocou AI už za 3 sekundy.
  • Progressive využíva telematiku a AI v programe Snapshot na tvorbu poistenia založeného na reálnom používaní vozidla (usage-based insurance).
  • Metromile implementoval AI detekciu podvodov a personalizované oceňovanie podľa správania vodičov.
  • AXA je lídrom v Evident AI Insurance Indexe – nezávislom hodnotiacom systéme, ktorý meria vyspelosť využívania umelej inteligencie v sektore poisťovníctva.

Merateľné výsledky

Nasadenie umelej inteligencie v poisťovníctve prináša jasné výsledky:
  • +40 % presnosť pri detekcii podvodov,
  • -45 % náklady na back-office,
  • +25 % spokojnosť zákazníkov,
  • viac než 50 % dotazov vybavených AI chatbotmi,
  • +30 % presnosť v AI underwritingu.

Budúce trendy AI v poisťovníctve 2025 – 2026

Digitalizácia poisťovní a implementácia AI v poisťovníctve je v plnom prúde, a preto môžeme očakávať množstvo nových trendov. V nasledujúcich mesiacoch sa podľa odborníkov objavia tieto:

Generatívna AI (GenAI)

Táto technológia zásadne zmení spôsob, akým poisťovne komunikujú a spracúvajú dáta. Dokáže automaticky vytvárať poistné dokumenty a zmluvy, poskytovať personalizovanú komunikáciu vo veľkom rozsahu, využívať syntetické dáta na bezpečný tréning modelov a podporovať AI-powered content marketing, ktorý dokáže generovať texty, vizuály pre sociálne siete a mnoho ďalšieho.

Explainable AI a etická AI

Zameriavajú sa na transparentnosť a zodpovednosť poisťovní. Tieto technológie budú kľúčové najmä v súvislosti s AI Actom od EÚ, no zároveň zvýšia dôveru klientov a posilnia reputáciu poisťovní.

Real-time pricing a dynamic underwriting

Technológie, ktoré umožnia poisťovniam nastavovať ceny poistného podľa aktuálneho správania klientov. Využívať na to budú telematické dáta z vozidiel, behaviorálnu analytiku a mikrosegmentáciu, ktorá rozdeľuje klientov do jednotlivých rizikových skupín.

Hlasová AI a biometrické overovanie

Hlasoví asistenti sa v nasledujúcich rokoch stanú bežnou súčasťou zákazníckeho servisu, aby poisťovne mohli poskytovať ešte kvalitnejšie služby. Hlasová AI sa zároveň začne využívať aj na overovanie identity a minimalizovanie podvodných hovorov.

AI pre ESG a klimatické riziká

Pomáha identifikovať, kvantifikovať a zmierňovať environmentálne dopady. Napríklad climate risk modeling umožňuje poisťovniam odhadnúť potenciálne škody spôsobené extrémnym počasím. ESG scoring zas hodnotí investície podľa environmentálnych a sociálnych kritérií. Ďalej existuje aj catastrophe prediction, ktorá predpovedá záplavy, požiare či víchrice na základe satelitných dát, a sustainability analytics, ktorá poskytuje manažmentu údaje pre plánovanie poistných produktov s ekologickým rozmerom.

No-code AI platformy

Umožnia aj menším poisťovniam vytvárať vlastné riešenia bez potreby programovania. Podporujú vznik tzv. citizen data scientists, ktorí dokážu testovať a nasadzovať modely bez hlbokej technickej expertízy. Okrem toho prinášajú aj cloud-based AI riešenia s nižšími nákladmi a plug-and-play nástroje určené na rýchle testovanie.

Ako začať s AI v poisťovni: Praktický plán

Úspešná implementácia AI do poisťovníctva je kľúčová najmä vzhľadom na citlivé údaje, s ktorými sa v tomto odvetví pracuje. Práve preto je potrebné rozdeliť ju na niekoľko fáz, resp. krokov, ktoré opisujeme nižšie.

Fáza 1: Quick wins (0 – 6 mesiacov)

Cieľom tejto fázy je ukázať pridanú hodnotu umelej inteligencie v poistení a vytvoriť základy pre jej širšie využitie. Zvyčajne v nej dochádza k týmto činnostiam:
  • implementácia chatbota dostupného 24/7 na zodpovedanie najčastejších otázok,
  • AI triáž dokumentov – automatické triedenie e-mailov, žiadostí a formulárov,
  • automatizácia jednoduchých úloh v zákazníckej podpore a spracovaní dát,
  • pilotné projekty s merateľnou návratnosťou investície (ROI), ktoré jasne ukážu prínosy AI.

Fáza 2: Škálovanie (6 – 18 mesiacov)

Po úspešných pilotných projektoch nasleduje rozšírenie AI do ďalších procesov, ako sú:
  • detekcia podvodov pomocou AI,
  • pokročilá automatizácia likvidácie škôd,
  • prediktívna analytika,
  • integrácia s core systémami.

Fáza 3: Transformácia (18 – 36 mesiacov)

V tejto fáze sa poisťovňa mení na organizáciu, ktorá plnohodnotne funguje na princípoch umelej inteligencie. Využíva pritom technológie ako:
  • AI-powered underwriting – hodnotenie rizík v reálnom čase,
  • real-time pricing modely – dynamické stanovenie cien podľa správania klientov,
  • end-to-end automatizácia – prepojenie všetkých krokov od žiadosti až po vyplatenie,
  • AI-driven product innovation – vývoj nových poistných produktov založených na dátach a trendoch.

Kľúčové faktory úspechu

Úspešnosť implementácie AI v poisťovni závisí od viacerých faktorov, medzi ktoré patria:
  • podpora vedenia a jasná vízia pre AI transformáciu,
  • silná dátová stratégia,
  • rozvoj interných talentov,
  • agilný prístup a ochota experimentovať,
  • partnerstvá s overenými AI dodávateľmi.
Umelá inteligencia je dnes základom modernej poisťovne. Potvrdzujú to aj štatistiky Precedence Research, podľa ktorých by mal do roku 2032 trh AI v poisťovníctve dosiahnuť hodnotu 79,86 miliardy dolárov.

AI v poisťovníctve: msg life ako technologický partner

Umelá inteligencia sa v poisťovníctve stala bežnou súčasťou prevádzky. Pomáha zrýchľovať procesy, znižovať náklady a zlepšovať rozhodovanie naprieč celým hodnotovým reťazcom. Z praxe je zrejmé, že najúspešnejšie poisťovne pristupujú k AI systematicky, s dôrazom na kvalitu dát, bezpečnosť a postupné škálovanie riešení. AI je v ich portfóliu chápaná nie ako izolovaný nástroj, ale ako prirodzená súčasť moderných core systémov a digitálnych riešení. Na tento vývoj samozrejme reagujú aj technologickí partneri. msg life ponúka poisťovniam AI produkty navrhnuté priamo pre poistný sektor. Poskytujeme im zrozumiteľné a odborné poradenstvo, navrhujeme riešenia umelej inteligencie podľa ich potrieb a zabezpečujeme ich implementáciu. Naším cieľom je zavádzať umelú inteligenciu do poisťovníctva prakticky a zmysluplne – tak, aby riešenia fungovali v každodennej prevádzke a mali jasný prínos pre biznis aj klientov. Zdroje:
  • binariks.com/blog/artificial-intelligence-ai-in-insurance-market/
  • smartdev.com/ai-use-cases-insurance-sector/
  • www.cdp.center/post/artificial-intelligence-in-insurance-major-companies-case-studies-2025
  • www.gradientai.com/news_insurers-plan-to-increase-ai-investment-top-4-trends-for-insurers-in-2024
  • insurancefraud.org/wp-content/uploads/The-Impact-of-Insurance-Fraud-on-the-U.S.-Economy-Report-2022-8.26.2022.pdf
  • www.advancinganalytics.co.uk/case-studies/leading-insurer-reduces-claims-processing-time-with-ai-powered-summarisation
  • www.lemonade.com/blog/lemonade-sets-new-world-record/
  • kanerika.com/blogs/rpa-in-insurance/
  • www.finreport.sk/banky-a-poistovne/v-poistovni-union-vyuzivaju-60-robotov-ktori-nahradili-priblizne-50-zamestnancov/
  • www.union.sk/proces-automatizacie-v-unione/
  • www.noviny.sk/pr-spravy/1099651-premium-poistovna-prva-na-slovensku-prichadza-s-ai-poradenstvom
  • www.forbes.sk/vitajte-vo-svete-virtualnych-bankarov-coraz-viac-nas-obsluhuju-chatboty/
  • www.generali.sk/2022/02/03/klientom-generali-pomaha-pri-rieseni-poistnej-udalosti-chatbot/
  • www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/the-future-of-ai-in-the-insurance-industry
  • 6711345.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/6711345/2025%20Case%20Studies/Rasa-customer-story-DeutscheTelekom.pdf
  • corover.ai/industries/insurance/
  • www.sobot.io/article/chatbots-in-insurance-real-success-stories-and-company-results/
  • www.finreport.sk/banky-a-poistovne/chatboty-a-umela-inteligencia-su-vo-viacerych-bankach-a-poistovniach-uz-uplnou-samozrejmostou/
  • convin.ai/blog/top-use-of-ai-in-insurance
  • www.repairerdrivennews.com/2018/08/29/metromile-low-speed-crash-tests-deliver-telematics-fingerprint-to-tell-fact-from-fraud/
  • evidentinsights.com/insurance-ai-index/

Cloudové riešenia v poisťovníctve: Výhody, regulácie a riešenie msg life pre poisťovne

Cloudové riešenia v poisťovníctve zásadne menia spôsob, akým poisťovne fungujú a reagujú na potreby klientov. Podľa najnovších štatistík ich na prevádzku systémov, analýzu dát či správu poistných udalostí využíva už viac než 78 % poisťovní – a tento trend ďalej rastie. Zisti, ako moderné cloud riešenia zrýchľujú procesy, znižujú náklady a prinášajú väčšiu flexibilitu do poisťovníctva. Cloudové riešenia nepredstavujú len technologickú modernizáciu, ale aj finančne efektívnejší spôsob prevádzky. Podľa štúdie AWS z roku 2020 dosiahli firmy po migrácii na cloud dosiahli v priemere 27,4 % zníženie nákladov na IT infraštruktúru na používateľa v porovnaní s on-premise riešeniami. Zároveň získali bezpečné cloudové úložisko, ktoré umožňuje rýchly prístup k dokumentom, poistným zmluvám či hláseniam škôd z akéhokoľvek miesta. Hoci ide o všeobecný benchmark, jeho závery sú plne aplikovateľné aj na poisťovníctvo, ktoré patrí medzi sektory intenzívne digitalizujúce svoju IT architektúru.

Rastúci trend cloud riešení v poisťovníctve

Digitalizácia v poisťovníctve bola dlhé roky len doplnkom k tradičným a overeným procesom. V roku 2025 sa situácia radikálne mení – slovenské aj európske poisťovne prehodnocujú svoje IT modely a hľadajú spôsoby, ako:
  • znížiť náklady,
  • zrýchliť inovácie,
  • splniť prísne regulačné požiadavky.
A práve pokročilejšie a výkonnejšie technológie predstavujú ideálne riešenie, ktoré im v tom dokáže výrazne pomôcť. V nasledujúcich dvoch odsekoch ti povieme viac o globálnych a európskych trendoch, pričom sa pozrieme aj na výzvy spojené s tradičnými IT systémami v poisťovníctve.
Vieš, že…

…okrem flexibility a rýchlosti uvedenia na trh sú pre model SaaS rozhodujúce aj ekonomické aspekty? SaaS riešenia majú obrovský potenciál – najmä pokiaľ ide o kontrolu nákladov, produktivitu a reakčné časy. Ich využívanie môže výrazne znížiť náklady na IT, pretože eliminuje vysoké obstarávacie výdavky a investície do hardvéru či softvéru.

Globálne a európske trendy cloudovej adopcie

Cloudové riešenia pre poisťovne sa postupne stávajú bežným štandardom na vyspelých poistných trhoch. Podľa najnovších odhadov využíva cloudové služby približne 78 až 94 % poisťovní, čo je aj dôvod, prečo má európsky trh s cloudovými riešeniami už dnes hodnotu približne 110 miliárd eur (zdroj: EIOPA study, 2024). Nejde však len o samotné riešenia, ale o komplexnú digitálnu transformáciu. Tá sa stala pre mnohé poisťovne strategickou prioritou, čo potvrdzujú aj európske štatistiky (EIOPA report, 2024). Podľa nich má už viac ako 52 % poisťovní implementovanú alebo rozpracovanú digitálnu stratégiu. Dôvodom sú nielen výhody, ktoré digitálne riešenia prinášajú, ale aj nové regulačné rámce a dôraz na transparentnosť – čo cloud umožňuje plniť oveľa jednoduchšie než zastarané systémy. Aj slovenský poistný trh sa postupne pridáva k tomuto trendu. CAGR (Compound Annual Growth Rate), čiže zložená ročná miera rastu, dosahuje úroveň 3,66 %. Tento ukazovateľ jasne naznačuje, o koľko percent v priemere vzrastie sledovaná hodnota za rok. Dôležitý je aj GWP (Gross Written Premium) – celková suma poistného pred odpočítaním provízií, zliav a ďalších faktorov. Hodnota GWP slovenského poistného trhu aktuálne dosahuje 2,39 miliardy eur. Cloud poisťovníctvo predstavuje pre slovenský trh významnú príležitosť, ako optimalizovať náklady a zároveň splniť prísne európske regulácie (zdroj: Cognitive Market Research, 2025). Súčasne rastie aj segment insurtech na Slovensku, ktorý prináša do odvetvia nových hráčov a inovatívne prístupy. Títo poskytovatelia tlačia tradičné poisťovne k modernizácii IT systémov a ukazujú, že plne cloudové riešenia dokážu zvýšiť flexibilitu, efektivitu aj rýchlosť reakcie na potreby trhu.

Výzvy tradičných IT systémov v poisťovníctve

Tradičné IT systémy v poisťovníctve majú množstvo nevýhod, pre ktoré sa čoraz viac poisťovní rozhoduje pre moderné cloudové riešenia. Medzi najväčšie výzvy a problémy patria:
  • Vysoké náklady na údržbu – spôsobujú, že poisťovne vynakladajú zbytočne veľké prostriedky, ktoré by mohli investovať do iných oblastí.
  • Pomalý time-to-market – vývoj nových produktov trvá príliš dlho, niekedy aj niekoľko mesiacov či rokov.
  • Obmedzená škálovateľnosť – vedie k vyššiemu riziku výpadkov a nestabilnej prevádzke pri sezónnych výkyvoch.
  • Slabá integrácia s modernými API – výrazne komplikuje automatizáciu a personalizáciu služieb.

Kľúčové výhody cloudových technológií pre poisťovne

Cloudové technológie prinášajú výhody a predstavujú strategickú investíciu, ktorá sa poisťovniam vráti už počas prvých rokov prevádzky. Okrem modernizácie IT infraštruktúry zlepšujú efektivitu, rýchlosť aj bezpečnosť prevádzky.
  • Dramatické zníženie nákladov a flexibilný cenový model

Ide o jednu z najväčších výhod digitálnej transformácie poisťovní. Vďaka cloud computing riešeniam dokážu znížiť fixné náklady v oblasti IT a platia len za skutočne využité zdroje, čo im umožňuje lepšie plánovať rozpočet a efektívnejšie alokovať finančné prostriedky. Cloud zároveň mení aj investičný model z CAPEX na OPEX. To znamená, že namiesto nákladných jednorazových investícií do hardvéru zaplatíš len za to, čo skutočne využiješ. Pay-per-policy model navyše prináša úplnú transparentnosť a predvídateľnosť nákladov. V praxi sa dá tento model doplniť o rôzne poisťovacie modifikátory – napríklad podľa typu produktu, objemu zmlúv alebo úrovne podpory – aby poisťovňa platila presne za to, čo využíva. Poisťovne tak získavajú vyššiu finančnú flexibilitu, ktorá je kľúčová najmä pri spúšťaní nových produktov a expanzii na nové trhy. Práve tento flexibilný model robí z cloud poisťovníctva atraktívnu voľbu pre poisťovne všetkých veľkostí.
  • Partnerský systém odmeňovania

Pri cloudových riešeniach vznikajú iba variabilné náklady za skutočne využívané služby. Odmena za používanie – napríklad formou ročnej ceny za poistku (PpP) – prináša celý rad výhod pre poskytovateľov SaaS aj pre poisťovacie spoločnosti. Náklady vznikajú len pri zmluvách, ktoré sú v systéme skutočne spravované. Platba závislá od reálneho využívania, ktorá sa zároveň nepriamo podieľa na ekonomickom výsledku, predstavuje inovatívnu, spravodlivú a partnerskú alternatívu k tradičným modelom odmeňovania. Navyše používateľ SaaS, ktorý pozná fixné náklady na zmluvu, získava dlhodobú istotu pri plánovaní. Z tohto modelu profitujú najmä menšie a stredné poisťovacie spoločnosti, ktoré môžu podľa potreby a bez väčšieho investičného rizika využívať komplexné systémy. A nielen to – odpadá im aj množstvo úloh spojených so správou a administratívou. Toto odľahčenie umožňuje poisťovniam viac sa sústrediť na svoju hlavnú obchodnú činnosť a služby, ktoré ich odlišujú od konkurencie. Okrem toho ponúka SaaS vysoký stupeň flexibility – každá služba môže byť poskytovaná osobitne a prispôsobená individuálnym požiadavkám zákazníkov.
  • Prístup k údajom naprieč všetkými štátnymi hranicami

Aj v oblasti manažmentu vzťahov so zákazníkmi (CRM) smeruje trend ku cloud computingu. Podľa štúdie spoločnosti MUUUH! Consulting z roku 2018 využíva 7 z 10 spoločností CRM riešenia v cloude alebo ich plánuje implementovať v blízkej budúcnosti. Výhodou je, že v závislosti od prístupových práv môžu zamestnanci, sprostredkovatelia alebo zákazníci rýchlo získavať údaje – či už v kancelárii, na služobnej ceste alebo z domu – a to naprieč všetkými štátnymi hranicami. K najdôležitejším kritériám pri rozhodovaní pre alebo proti cloudovým riešeniam patrí ochrana údajov, bezpečnosť, štandardizácia a umiestnenie úložiska. V mnohých krajinách platia vo finančnom a poisťovacom sektore prísne regulačné obmedzenia, ktoré určujú, kde možno údaje o zákazníkoch ukladať a kto k nim môže pristupovať. Bezpečnostné riešenia pre cloud preto musia spĺňať vyššie požiadavky než bežné systémy. Poisťovacie spoločnosti by sa preto mali rozhodovať pre cloudové riešenia a softvérové architektúry, ktoré zodpovedajú ich požiadavkám na bezpečnosť, compliance, riadenie rizík a integráciu údajov.
  • Rýchlejší čas uvedenia produktov na trh

Ako sme už spomenuli, tradičné IT systémy výrazne spomaľujú vývoj nových produktov, ktorý kvôli nim často trvá niekoľko týždňov až mesiacov. Nové technológie vo forme cloudu však tento problém odstraňujú, pretože čas vývoja výrazne skracujú. A to nie je ani zďaleka všetko. Cloud zároveň umožňuje agilný vývoj a priebežné nasadzovanie nových funkcií bez rozsiahlych výpadkov. Poisťovne tak môžu jednoducho testovať nové poistné produkty a získavať okamžitú spätnú väzbu. Rýchlosť je dnes v poisťovníctve kľúčová a predstavuje významnú konkurenčnú výhodu. Platí, že čím rýchlejšie vie poisťovňa reagovať, tým lepšie služby a produkty dokáže priniesť klientom.
  • Škálovateľnosť a flexibilita pre rastúce potreby

Vďaka cloudovému prostrediu môžu poisťovne dynamicky škálovať výkon aj kapacitu systémov podľa svojich aktuálnych potrieb. Čo to znamená v praxi? Skvelým príkladom sú sezónne kampane, keď o produkty prejavuje záujem viac klientov. Namiesto toho, aby poisťovňa investovala do úplne novej infraštruktúry, systém sa automaticky prispôsobí zvýšenému dopytu. Jednotlivé výpočtové úlohy je možné v cloude nasadiť až 20-krát rýchlejšie v porovnaní s tradičnými riešeniami, čo predstavuje ďalšiu významnú konkurenčnú výhodu.
  • Zvýšená bezpečnosť dát v cloude

Poisťovne pracujú s veľmi citlivými údajmi, ktoré sa nesmú dostať do rúk neoprávnených osôb. Ak by sa tak stalo, mohlo by to viesť k množstvu závažných problémov. Bezpečnosť dát preto patrí medzi hlavné obavy pri migrácii do cloudu. Tieto obavy sú však neopodstatnené, pretože pri prechode na cloudovú technológiu sa zároveň úroveň bezpečnosti zvyšuje. Cloud využíva viacvrstvovú ochranu – dáta sa šifrujú aj počas prenosu a sú chranené viacerými mechanizmami, ako napríklad:
  • nepretržité monitorovanie dát,
  • automatická detekcia hrozieb,
  • pravidelné audity a mnoho ďalších opatrení.
  • Inovácie poháňané umelou inteligenciou

Umelá inteligencia (AI) sa dnes uplatňuje takmer v každej oblasti – a poisťovníctvo nie je výnimkou. V tomto segmente sa využíva najmä na:
  • detekciu poistných podvodov,
  • scoring rizík,
  • personalizáciu ponúk,
  • automatizáciu spracovania poistných udalostí.
Cloud otvára poisťovniam dvere k AI a umožňuje im naplno využívať všetky jej výhody. Navyše netreba zabúdať ani na integráciu s IoT zariadeniami, ktoré poisťovniam umožňujú spracúvať údaje v reálnom čase a nastavovať dynamické poistné sadzby podľa správania klientov.
  • Zlepšená zákaznícka skúsenosť

Zákazníci dnes od poisťovní očakávajú najlepší online servis, okamžitú reakciu a osobný prístup. Aby im poisťovne toto všetko mohli ponúknuť, potrebujú cloud. Ten im umožňuje poskytovať služby 24 hodín denne, 7 dní v týždni. Zároveň urýchľuje spracovanie poistných udalostí a umožňuje personalizované odporúčania na základe správania klientov. Na cloude stoja aj ďalšie moderné technológie, ako sú:
  • mobilné aplikácie,
  • samoobslužné portály,
  • pravidelné audity a mnoho ďalších opatrení.

Výzvy a implementácia cloud riešení

Cloud prináša poisťovniam množstvo výhod, no rovnako ako každá iná technológia, aj on má svoje výzvy a obmedzenia. Aby si vedel, čo očakávať, zhrnuli sme tie najdôležitejšie nižšie.
  • Integrácia s legacy systémami

Tradičné legacy systémy boli vyvinuté pred rokmi, a preto sú postavené na zastaraných architektúrach a programovacích jazykoch. Ich integrácia s modernými cloudovými riešeniami je často komplikovaná a časovo náročná. Keď sa poisťovňa rozhodne pre modernizáciu systémov, musí si nájsť odborníka, ktorý zistí, aké riešenia sú v danom prípade najvhodnejšie. Na základe toho pripraví podrobný plán migrácie, aby sa dáta presunuli bezpečne a bez znehodnotenia. Väčšina odborníkov odporúča postupnú migráciu, nie jednorazový presun. Takáto stratégia je spravidla najpraktickejšia, pretože znižuje riziko straty dát alebo výpadku dôležitých systémov. Staré aj nové procesy tak môžu bežať súbežne.
  • Migrácia citlivých dát

Poisťovne spracúvajú veľké množstvo osobných a finančných údajov, ktoré sú citlivé a môžu byť ľahko zneužité. Migrácia týchto dát patrí medzi najkritickejšie fázy celého projektu, preto je potrebné pristupovať k nej maximálne opatrne a profesionálne. V súvislosti s cloudom v poisťovníctve je dôležité dodržiavať lokalizáciu dát v rámci Európskej únie, ako aj požiadavky GDPR a ďalších regulácií. Poisťovne si musia byť isté, že ich údaje sú uložené na bezpečných miestach, ku ktorým nemá prístup žiadna tretia strana. Migrácia sa však netýka len samotného presunu, ale aj kvality dát. Počas procesu môžu vzniknúť duplicity alebo nekompatibilné formáty, preto je potrebné naplánovať aj dôkladné očistenie dát (data cleansing).
  • Bezpečnosť a kybernetické riziká

Pri prechode zo starých systémov na cloud je pre väčšinu poisťovní najväčšou obavou bezpečnosť dát, keďže údaje sú citlivé a môžu byť veľmi ľahko zneužité. Ďalšou častou obavou je tzv. vendor lock-in – situácia, keď sa poisťovňa stane príliš závislou od jedného poskytovateľa cloudu. Dobrou správou však je, že tento problém sa dá vyriešiť pomerne jednoducho – výberom vhodných platforiem a jasne definovanými zmluvnými podmienkami. Nevýhodou môže byť aj to, že poisťovne musia spĺňať požiadavky tzv. multi-jurisdictional compliance. To znamená, že okrem slovenských a európskych zákonov musia dodržiavať aj prísne regulačné rámce, ak ich poskytovateľ cloudu pôsobí v zahraničí.
  • Kultúrna zmena a zručnosti

Cloudová transformácia nie je len o technológii – predstavuje zmenu kultúry celej organizácie. Mnohé poisťovne stále fungujú v prostredí, kde dominujú tradičné procesy, hierarchické štruktúry a odpor voči zmenám. Migrácia do cloudu si preto nevyžaduje len dôkladne premyslené technologické kroky, ale aj kontinuálne vzdelávanie a tréning zamestnancov. Cloudu musia porozumieť nielen IT špecialisti, ale aj manažment a ďalší pracovníci, ktorí s ním budú v praxi pracovať. Spôsob, akým sa poisťovňa rozhodne vzdelávať svojich zamestnancov, je úplne na nej. Môže si zvoliť školenia od partnerov, rôzne akadémie alebo kurzy.

Regulačný rámec (GDPR, DORA, NIS2)

Implementácia cloudových riešení v poisťovniach súvisí s množstvom regulačných požiadaviek. Tie majú za cieľ chrániť klientov a ich citlivé údaje pred prístupom tretích strán. Preto je nevyhnutné rešpektovať prísne normy vrátane GDPR a DORA.

GDPR a cloud v poisťovníctve

O Všeobecnom nariadení o ochrane osobných údajov (GDPR) sa v posledných rokoch hovorí čoraz viac. Ustanovenia tohto nariadenia sú dôležité nielen pri spracúvaní, ale aj pri prenose dát. Poisťovne musia mať od svojich klientov písomný súhlas so spracúvaním ich údajov, pričom samotní klienti musia mať možnosť uplatniť práva dotknutej osoby. V praxi to znamená, že klienti môžu k svojim údajom získať prístup, požiadať o ich opravu alebo vymazanie. V prípade, že dôjde k úniku dát alebo inému incidentu, ktorý by mohol ohroziť osobné údaje klientov, poisťovňa je povinná nahlásiť túto skutočnosť do 72 hodín príslušnému dozornému orgánu. Na Slovensku je týmto orgánom Úrad na ochranu osobných údajov. Na dodržiavanie zásad GDPR je potrebné klásť veľký dôraz – ich porušenie môže viesť k pokutám až do výšky 20 miliónov eur alebo 4 % z celosvetového ročného obratu, podľa toho, ktorá suma je vyššia.
Recommend
Odporúčame ti:

V súvislosti s GDPR je dôležitá aj suverenita a lokalizácia dát. Ide o povinnosť uchovávať údaje v rámci Európskej únie alebo v krajinách, ktoré zabezpečujú primeranú úroveň ochrany osobných údajov.

DORA (účinný od januára 2025)

Digital Operational Resilience Act (DORA) platí v celej Európskej únii od 17. januára 2025 a zásadne ovplyvňuje spôsob, akým poisťovne a finančné inštitúcie riadia riziká spojené s IT. DORA vytvára jednotný rámec pre:
  • riadenie rizík v oblasti informačných a komunikačných technológií (ICT),
  • monitorovanie incidentov,
  • testovanie odolnosti systémov,
  • spoluprácu s externými poskytovateľmi IT služieb.
Poisťovne sú povinné nahlásiť každý závažný kybernetický incident v dvoch fázach:
  • do 24 hodín od zistenia – prvé varovanie,
  • do 72 hodín od zistenia – podrobné hlásenie.
DORA zároveň stanovuje povinnosť pravidelne testovať odolnosť systémov, dôsledne spravovať riziká tretích strán a umožniť európskym orgánom priamy dohľad nad kritickými poskytovateľmi cloudových služieb. Pre poisťovne to znamená, že implementácia cloudového riešenia musí byť od začiatku nastavená podľa princípu compliance-by-design, aby už v základe spĺňala požiadavky na kontinuitu, dostupnosť, bezpečnosť a sledovateľnosť procesov.

Suverenita dát a požiadavky EÚ na cloudové služby

A v neposlednom rade treba myslieť aj na suverenitu dát, teda kontrolu nad tým, kde sa dáta fyzicky nachádzajú a kto k nim môže pristupovať. Európska únia už dlhodobo presadzuje model tzv. suverénneho cloudu, ktorý zaručuje, že údaje občanov aj firiem zostávajú v rámci EÚ. Čo to znamená pre slovenské poisťovne? Predovšetkým to, že by mali uprednostňovať poskytovateľov, ktorí majú dátové centrá priamo na Slovensku alebo v iných členských štátoch EÚ. Tým sa eliminuje riziko konfliktu s americkým Cloud Actom, ktorý môže požadovať prístup k dátam uchovávaným mimo EÚ. Každá poisťovňa by preto mala pri výbere dodávateľa sledovať nielen technické parametre zvolenej služby, ale aj právnu a regulačnú kompatibilitu.

Ďalšie relevantné regulácie

Popri GDPR a DORA sú v platnosti aj ďalšie dôležité regulácie, medzi ktoré patria:
  • AI Act – zákon o umelej inteligencii, ktorý stanovuje pravidlá pre etické a transparentné používanie AI.
  • MiCA (Markets in Crypto-Assets Regulation) – upravuje trh s kryptoaktívami. Poisťovniam otvára dvere k novým produktom a investičným možnostiam.
  • FIDA (Financial Data Access Act) – zavádza štandardy pre zdieľanie finančných údajov. Poisťovniam umožňuje lepší rozvoj modelu open insurance, ktorý vytvára bezpečný priestor pre spoluprácu s fintech partnermi.

Praktický sprievodca implementáciou cloudových riešení

Aby sa cloudové riešenie implementovalo do praxe plynulo a správne, je dôležité zvoliť systematický a premyslený prístup. Nestačí len vybrať poskytovateľa a preniesť dáta – potrebné je pripraviť stratégiu, nastaviť ciele a definovať jasný plán.

Posúdenie pripravenosti a strategické plánovanie

Tento krok je kľúčový a nemožno ho vynechať. Poisťovňa by mala analyzovať, ktoré systémy a procesy sú vhodné na migráciu a ktoré je potrebné modernizovať ešte pred presunom. Ďalej je dôležité definovať obchodné ciele a merateľné ukazovatele (KPI), ako napríklad zníženie nákladov či skrátenie času uvedenia produktu na trh. Súčasťou plánovania je aj určenie priorít, teda ktoré systémy migrovať ako prvé a ktoré naopak až neskôr.

Výber správneho cloudového modelu v poisťovníctve

Nie všetky riešenia sú rovnaké. Poisťovňa sa musí rozhodnúť, ktorý model najlepšie vyhovuje jej potrebám a regulačným požiadavkám. Každý typ má svoje výhody aj nevýhody:
  • Verejný cloud – vysoká škálovateľnosť a nižšie náklady, no menšia kontrola nad umiestnením dát.
  • Súkromný cloud – väčšia bezpečnosť a kontrola, vhodný pre citlivé systémy.
  • Hybridný cloud – kombinuje výhody oboch prístupov a umožňuje flexibilné presúvanie dát podľa potreby.
Rozlišujeme tri úrovne:
  • IaaS (Infrastructure as a Service) – prenájom infraštruktúry,
  • PaaS (Platform as a Service) – prostredie pre vývoj aplikácií,
  • SaaS (Software as a Service) – hotové softvérové riešenie v cloude.
Pre poisťovne je ideálnym riešením SaaS model, aký ponúka msg.Insurance Suite. Tento systém poskytuje kompletnú funkcionalitu poistného systému,využíva európske dátové centrá a umožňuje platbu podľa počtu poistných zmlúv.

Migračný proces krok za krokom

Migrácia sa skladá z viacerých fáz:
  1. Posúdenie – analýza aktuálneho stavu systémov, dát a infraštruktúry.
  2. Plánovanie – definovanie cieľov a rozsahu migrácie, výber modelu a nastavenie časového rámca.
  3. Migrácia dát – samotný presun dát zo starého systému do cloudu.
  4. Integrácia – prepojenie cloudu s internými systémami.
  5. Testovanie – overenie funkčnosti a spoľahlivosti.
  6. Školenie – vzdelávanie zamestnancov a používateľov.
  7. Spustenie – uvedenie systému do praxe (naraz alebo postupne).
  8. Optimalizácia – priebežné zlepšovanie výkonu a riešenie problémov.

Zabezpečenie kontinuity podnikania počas migrácie

Migrácia do cloudu by nikdy nemala ohroziť plynulý chod poisťovne. Počas celého procesu je dôležité zachovať kontinuitu podnikania, teda schopnosť udržať všetky kritické procesy funkčné. Populárnym riešením je paralelný beh, pri ktorom beží starý aj nový systém súčasne – až dovtedy, kým sa úplne neoverí spoľahlivosť cloudového riešenia. Súčasťou stratégie by mali byť aj rollback plány, teda návrat k pôvodnému riešeniu v prípade, že nové nefunguje. Chýbať by nemali ani testy kontrolných mechanizmov.

Cloudové riešenie msg life pre poisťovne: msg.Insurance Suite

Moderné cloudové riešenie pre poisťovníctvo ponúka aj produkt msg.Insurance Suite z dielne msg life. Ide o komplexnú SaaS platformu, ktorá je určená na správu celého poistného životného cyklu – od uzatvárania zmlúv a výpočtu poistného až po likvidáciu škôd a reporting. msg.Insurance Suite je riešenie pre riadenie poisťovní a penzijných fondov dôsledne využíva výhody cloud computingu a zároveň ponúka najvyššie štandardy kvality a zabezpečenia. Tento technologicky sofistikovaný systém pokrýva celé poisťovacie odvetvie a automatizuje všetky potrebné obchodné procesy. Platforma prináša aj významnú lokálnu výhodu – plnú jazykovú podporu v slovenčine, tím odborníkov so znalosťou slovenského poistného trhu a dokumentáciu prispôsobenú domácim regulačným požiadavkám.

Architektúra a bezpečnosť

Cloudová architektúra msg.Insurance Suite je navrhnutá ako multi-tenant riešenie. Platforma poskytuje SLA dostupnosť na úrovni 99,9 %, spĺňa najvyššie medzinárodné štandardy bezpečnosti – ISO 27001 a SOC 2 – a uplatňuje šifrovanie dát aj počas prenosu podľa moderných štandardov.

Pay-per-policy model

Tento prístup prináša predvídateľné náklady, ktoré sa priamo viažu na objem spracovaných zmlúv, takže poisťovňa presne vie, za čo platí. Platforma zároveň umožňuje flexibilné škálovanie bez sankcií – výkon aj kapacity možno prispôsobiť aktuálnej záťaži bez viazanosti na pevne stanovené limity.

Integrácia so slovenskými systémami

msg.Insurance Suite je postavená na princípe API-first architektúry, ktorá umožňuje jednoduché prepojenie s existujúcimi systémami poisťovne aj s externými platformami – od účtovných a CRM nástrojov až po národné registre a reportingové rozhrania. Súčasťou riešenia sú aj:
  • predpripravené integrácie s bežne používanými systémami na slovenskom trhu,
  • lokálna technická podpora,
  • kompletná dokumentácia v slovenčine.

Prípadová štúdia európskej poisťovne

Prechod zo štandardného deploymentu na cloudové riešenie je aktuálnou témou mnohých veľkých spoločností. Patrí medzi ne aj jedna z najväčších švajčiarskych poisťovní, ktorá je dlhoročným zákazníkom msg life. Od začiatku roka 2023 v tomto projekte nastali významné personálne aj technologické zmeny. Starostlivosť o klienta po prvý raz prevzal tím msg life Slovakia na čele s Michaelou. Počas leta sa im podarilo úspešne prejsť z verzie 21.4 na 22.3 a ako prví v spoločnosti zaviedli u zákazníka cloud. Hoci tím Mišky funguje v stabilnom projekte, už v lete ho čakala jedna z väčších výziev. „Nielenže sme zavádzali viacero zmien naraz a preskočili o niekoľko verzií, prechádzali sme aj na cloud. Ten je v kontexte veľkých poisťovacích spoločností zatiaľ len v začiatkoch a väčšinou si takýto prechod riešia klienti sami. Bola to teda novinka aj pre nás v spoločnosti. Museli sme sa vysporiadať s rôznymi výzvami, ako sú napríklad správne konfigurácie systémov, build imageov v cloude alebo dočasná nemožnosť plnohodnotne testovať systém u nás pod cloudom,“ dodáva Miška. A zdá sa, že hoci projekt priniesol množstvo výziev, už zožal aj prvé úspechy. „Prechod na verziu 22.3 priniesol výsledky nad očakávania. Napriek relatívne krátkemu testovaniu a veľkým zmenám sa podarilo novú verziu s cloudom nasadiť bez väčších komplikácií. Dokázali sme tak nielen zákazníkovi, že sme vhodný partner, ale aj našim nemeckým kolegom, že dokážeme prekonať výzvy, ktoré tento projekt prináša,“ dopĺňa. Okrem zohratosti a motivácie kolegov tomu napomáhajú aj pravidelné workshopy zákazníka s naším tímom, ktoré sa konajú vo Švajčiarsku a v Bratislave. Ich témou je ďalšia vzájomná spolupráca, efektívnosť testovania, continuous delivery či zvyšovanie kvality ponúkaných riešení. „V tomto prípade ide navyše o veľmi jedinečného zákazníka. Nielenže sa dlhé roky poznáme, ale je aj veľmi ústretový a kooperatívny. Aj vďaka tomu môžeme aplikovať agilné spôsoby vývoja a riadenia,“ dodáva Miška. Projekt je podľa jej slov aktuálne stabilizovaný a jeho rozširovanie sa zatiaľ neplánuje. Po tom, ako sa nedávno úspešne implementovali požiadavky zákazníka, sa pokračuje v ďalších úlohách. Čoskoro však bude poisťovňa oslavovať okrúhle výročie, ktoré môže priniesť aj pre našu spoločnosť ďalšie zaujímavé témy.

Budúcnosť cloudu v poisťovníctve

Cloudové poisťovníctvo sa bude v nasledujúcich rokoch ďalej vyvíjať. Odborníci očakávajú rýchly posun smerom k inteligentnej automatizácii, prepojeniu systémov v reálnom čase a k ešte väčšiemu dôrazu na bezpečnosť a dátovú suverenitu.

Nové trendy 2025 – 2026

Z trendov, ktoré môžeme očakávať v rokoch 2025 a 2026, možno spomenúť:
  • Umelá inteligencia a strojové učenie – AI je už dnes dôležitým prvkom poisťovníctva. V nasledujúcich mesiacoch sa však stane neoddeliteľnou súčasťou väčšiny cloudových riešení, čím sa zlepší automatizácia procesov, odhaľovanie poistných podvodov a mnoho ďalšieho.
  • Edge computing a IoT zariadenia – predpokladá sa, že IoT senzory sa budú v blízkej budúcnosti využívať vo väčšom rozsahu, čo umožní spracúvať viac dát bližšie k zdroju. To bude mať pozitívny dopad napríklad na rýchlosť rozhodovania v reálnom čase či efektívnejšie reagovanie na rôzne udalosti.
  • Blockchain v spracovaní poistných udalostí – táto technológia prinesie vyššiu transparentnosť a tým aj dôveru klientov, nehovoriac o rýchlejšom vybavovaní poistných udalostí.
  • Kvantové výpočty – hoci sú zatiaľ len v začiatkoch, už teraz majú veľký potenciál ovplyvniť poisťovníctvo. Budú vhodné napríklad na modelovanie zložitých rizík alebo na kryptografickú ochranu dát.
  • Open insurance a API ekosystémy – na ich vznik tlačia najmä prísne regulácie. Tieto riešenia by mali priniesť nový a lepší ekosystém pre poistné služby.

Príprava na ďalšiu vlnu inovácií

Aby mohli poisťovne naplno využiť nové technologické trendy, musia už dnes začať budovať tzv. cloud-native schopnosti – teda prostredia a tímy pripravené na neustálu zmenu, škálovanie a rýchle nasadzovanie nových funkcií. Kľúčovým predpokladom úspechu je investovanie do dátovej analytiky, ktorá umožní premeniť obrovské množstvo dát z interných aj externých zdrojov na reálne obchodné rozhodnutia. Ďalším krokom je rozvoj API-first stratégií, ktoré zabezpečia otvorenosť systémov. Takýto prístup umožní rýchlu integráciu s partnermi, zrýchli inovácie a zníži závislosť od jedného dodávateľa. Napokon musia poisťovne prijať aj kultúru otvorenú inováciám. Len tak budú vedieť využiť potenciál cloudu, ktorý neustále rastie, vyvíja sa a prináša nové príležitosti pre celý poistný trh.

Large Language Model (LLM): Ako funguje veľký jazykový model a kde sa využíva

Large Language Models (LLM) patria k najvýkonnejším technológiám umelej inteligencie. Dokážu porozumieť textu, generovať obsah, pracovať s obrovským množstvom dát a učiť sa z kontextu podobne ako človek. LLM sa stali súčasťou nástrojov, ktoré používame denne – od vyhľadávania a chatbotov až po analýzy, automatizáciu či zákaznícke služby. Prečítaj si, ako fungujú, aké problémy riešia a kde v praxi majú najväčší prínos.

Čo je LLM?

Large Language Model (LLM) je typ umelej inteligencie navrhnutý na prácu s prirodzeným jazykom. Dokáže porozumieť textu, analyzovať ho a generovať nové odpovede spôsobom, ktorý pôsobí prirodzene a zrozumiteľne pre človeka. LLM patrí do oblasti strojového učenia (machine learning) a predstavuje jednu z najpokročilejších foriem jazykovej umelej inteligencie. V praxi sa Large Language Model využíva na široké spektrum úloh. Dokáže odpovedať na otázky, sumarizovať texty, prekladať medzi jazykmi, analyzovať dokumenty, generovať obsah alebo pomáhať pri automatizácii procesov vo firmách. Medzi najznámejšie Large Language Modely patria chatGPT, Claude alebo Gemini, ktoré sa dnes využívajú v podnikových nástrojoch, vzdelávaní, zdravotníctve aj v bežných aplikáciách, s ktorými sa používatelia stretávajú každý deň.

Definícia: Od klasických jazykových modelov k LLM

Ešte pred vznikom Large Language Modelov (LLM) existovali jednoduchšie jazykové modely, ktoré dokázali pracovať len s obmedzeným kontextom. Patria sem napríklad n-gramové modely, ktoré vedeli predpovedať ďalšie slovo na základe niekoľkých predchádzajúcich slov v texte. Problém spočíval v tom, že tieto modely mali zásadné obmedzenia – nerozumeli významu viet a nedokázali zachytiť širšie súvislosti. Ich presnosť bola preto pomerne nízka. Najväčší zlom prišiel s nástupom neurónových sietí, najmä s transformátorovou architektúrou, ktorá umožňuje spracovať celý text naraz a zamerať sa na jeho najdôležitejšie časti. Práve vďaka transformátorovej architektúre dnes existujú modely ako GPT (OpenAI) či Gemini (Google), ktoré disponujú miliardami parametrov a dokážu pracovať s kontextom na úrovni celého rozhovoru.
26 min.Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Zaujíma ťa, ako funguje generatívna AI? Zisti, ako tvorí texty, obrázky a ako ju môžeš využiť v práci i v súkromí.

Čo robí LLM „veľkým“?

Svoj názov nezískal LLM len preto, že má veľké množstvo schopností, ale aj preto, že disponuje nespočetným množstvom dát a parametrov, ktoré dokáže efektívne využívať. Znamená to, že vie generovať text pôsobiaci prirodzene a súvislo.

V čom spočíva „veľkosť“: Miliardy parametrov a obrovské trénovacie dáta

Každý veľký jazykový model pozostáva z tzv. parametrov, teda číselných hodnôt. Ich počet ovplyvňuje, aké komplexné vzťahy dokáže LLM rozpoznať a ako presne vie predpovedať ďalšie slovo či vetu. Platí, že čím viac parametrov model má, tým je jeho výstup plynulejší a presvedčivejší. Aktuálne modely, s ktorými sa bežne stretávame, majú stovky miliárd až jednotky biliónov parametrov. Okrem samotných parametrov majú LLM k dispozícii aj terabajty textových dát z rôznych oblastí, na základe ktorých sa priebežne zlepšujú a dokážu:
  • pochopiť jazyk v kontexte,
  • generovať presvedčivé odpovede,
  • rozoznať významové nuansy.

LLM a umelá inteligencia (AI)

LLM sú súčasťou širokej oblasti známej ako umelá inteligencia (AI). Presnejšie však patria do strojového učenia (machine learning) a hlbokého učenia (deep learning). Pre lepší prehľad si pozri základné rozdiely medzi jednotlivými pojmami:
  • Umelá inteligencia (AI) – oblasť zameraná na vytváranie systémov, ktoré napodobňujú ľudské správanie a myslenie.
  • Strojové učenie (machine learning) – umožňuje AI zlepšovať sa na základe dát bez potreby explicitného programovania.
  • Hlboké učenie (deep learning) – typ strojového učenia, ktorý spracúva komplexné vzorce pomocou viacvrstvových neurónových sietí.
  • Veľké jazykové modely – špecifická oblasť hlbokého učenia zameraná na porozumenie a generovanie prirodzeného jazyka.
Vieš, že…

… LLM patria v súčasnosti medzi najvýkonnejšie modely umelej inteligencie? Je to najmä vďaka tomu, že kombinujú obrovské množstvo dát s rozsiahlymi výpočtovými zdrojmi a využívajú transformátorovú architektúru.

Ako funguje LLM?

Fungovanie Large Language Modelu je založené na spracovaní textu ako sekvencie pravdepodobností. Model nepracuje s porozumením v ľudskom zmysle slova, ale s matematickým vyhodnocovaním vzťahov medzi slovami v kontexte celého textu. Základom tohto procesu je transformátorová architektúra, tokenizácia a predikcia ďalšieho tokenu.

Architektúra Transformer: Mechanizmus pozornosti (self-attention)

Transformátorová architektúra bola po prvýkrát predstavená v roku 2017 a okamžite začala meniť oblasť umelej inteligencie. Pred jej vznikom modely spracúvali text spravidla sekvenčne – po jednom slove alebo vete. V praxi to znamenalo, že ak sa na začiatku textu objavila dôležitá informácia, model si ju na konci už nepamätal. A to bol zásadný problém. Transformátor však priniesol efektívne riešenie – mechanizmus pozornosti (attention), konkrétne self-attention. Vďaka nemu sa model dokáže sústrediť na relevantné časti textu bez ohľadu na to, kde sa nachádzajú.

Tokenizácia: Ako modely spracúvajú text

Tokenizácia je proces, pri ktorom sa text rozdeľuje na menšie jednotky (tzv. tokeny) a následne sa prevádza do číselnej podoby, ktorej model najlepšie rozumie. Platí, že čím je tokenizácia detailnejšia, tým lepšie model chápe jazyk. Na druhej strane sa však tým zvyšuje aj výpočtová náročnosť.

Základná funkcia: Predikcia ďalšieho tokenu (slova)

Na prvý pohľad sa môže zdať, že LLM nad odpoveďou „premýšľa”. V skutočnosti však predpovedá ďalší token na základe všetkých predchádzajúcich. Ak mu napríklad napíšeš vetu „Pes stojí pri…”, model na základe pravdepodobnosti a tréningových dát určí najpravdepodobnejšie pokračovanie. Každá odpoveď LLM je teda výsledkom štatistickej predikcie, nie vedomého rozhodovania alebo pochopenia v ľudskom zmysle slova.

Ako sa veľké jazykové modely učia?

Samotná architektúra by však bez rozsiahleho tréningu nestačila. Schopnosti LLM vznikajú učením na obrovskom množstve textových dát, z ktorých model odvodzuje jazykové vzorce, významy a súvislosti. Cieľom učenia nie je zapamätať si fakty, ale naučiť sa, ako jazyk funguje a ako sa slová a vety správajú v rôznych kontextoch. Na rozdiel od tradičných systémov založených na pevných pravidlách LLM nepracuje s presne naprogramovanými odpoveďami. Funguje na princípe pravdepodobnostných modelov, ktoré vyhodnocujú vzorce v jazyku. Dá sa to prirovnať k človeku, ktorý prečíta tisíce kníh a postupne si vytvorí cit pre jazyk, štýl a význam. Práve vďaka tomu dokáže LLM reagovať flexibilne, prispôsobovať sa rôznym témam a formulovať odpovede podľa kontextu.

Tréning a doladenie LLM

Proces učenia Large Language Modelu prebieha v niekoľkých fázach, pričom každá z nich má svoj špecifický význam:

1. Predtréning (pre-training)

V tejto fáze model spracúva obrovské množstvo textových dát z webových stránok, článkov, kníh či konverzácií. Cieľom nie je zapamätať si konkrétne fakty, ale pochopiť vzťahy medzi slovami a vetami. Takto sa vytvára akási „mentálna mapa jazyka”, ktorá neskôr slúži na generovanie prirodzeného textu.

2. Jemné doladenie (fine-tuning) a učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF)

Počas jemného doladenia sa model trénuje na špecializovaných dátach – napríklad z oblasti práva, medicíny či technológií. Pri niektorých modeloch, ako sú GPT modely, sa využíva aj metóda RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – teda učenie s ľudskou spätnou väzbou. V praxi to znamená, že používatelia hodnotia viacero odpovedí modelu a určujú, ktorá z nich je najlepšia.

3. Prompt Engineering: Ako dosiahnuť, aby model robil presne to, čo chceš

Keď je model „nasýtený” dátami, dôležité je, aby sme sa my naučili správne formulovať otázky a inštrukcie, ktoré mu dávame. Pamätaj, že LLM nevie čítať myšlienky. Kvalita jeho odpovedí vždy závisí aj od kvality tvojho vstupu.

Kde sa Large Language Modely využívajú? Príklady z praxe

V praxi sa stretneš s LLM v takmer každej oblasti – od marketingu až po zdravotníctvo. Tým, že dokážu porozumieť jazyku, sú mimoriadne univerzálne a vhodné nielen na pracovné, ale aj voľnočasové využitie. Medzi oblasti, v ktorých sa s veľkými jazykovými modelmi stretneš najčastejšie, patria:
  • Generovanie textu a obsahu (copywriting, články)

Jedna z oblastí, kde sú LLM už bežnou súčasťou. Niet sa čomu čudovať – dokážu písať celé články, blogy, reklamné texty, produktové popisy či e-maily. Sú výborné aj na návrhy nadpisov alebo príspevkov na sociálne siete. Mnohým redakciám pomáhajú pri tvorbe súhrnov správ alebo pri skracovaní dlhých textov.
  • Konverzačná AI a chatboty (zákaznícka podpora)

Vďaka schopnosti viesť plynulý dialóg sú LLM základom inteligentných chatbotov a virtuálnych asistentov. Firmy ich využívajú v zákazníckej podpore, kde dokážu odpovedať na bežné otázky 24 hodín denne, 7 dní v týždni.
  • Strojový preklad a analýza sentimentu

LLM stoja aj za modernými prekladovými systémami, ktoré sú omnoho presnejšie než napríklad klasický Google Translate. Dôvodom je, že dokážu rozpoznať kontext aj kultúrne odtiene jazyka.
  • Asistencia pri kódovaní a vývoji softvéru

Veľké jazykové modely dnes pomáhajú aj programátorom. Skvelými príkladmi sú GitHub Copilot alebo ChatGPT Code Interpreter, ktoré dokážu dopĺňať kód, vysvetľovať chyby či generovať riešenia.

Príklady LLM a ich rozdiely

V súčasnosti existuje viacero veľkých jazykových modelov, ktoré sa od seba odlišujú podľa architektúry, spôsobu tréningu a účelu. Hoci všetky patria do kategórie LLM, je dobré poznať základné rozdiely medzi nimi.

Modely založené na GPT

Ide o najznámejšie LLM, s ktorými sa stretávajú aj bežní používatelia internetu. Prvá verzia (2018) sa učila z textov zverejnených na internete. GPT-2 už dokázal generovať súvislé texty, zatiaľ čo GPT-3 so 175 miliardami parametrov vedel písať kvalitné články, prekladať vety či dokonca programovať. Aktuálna verzia GPT-5 (vydaná v auguste 2025) poskytuje veľmi presné odpovede, zvláda prácu s dlhým textom a výrazne znižuje halucinácie oproti predchádzajúcim modelom. Najnovšia verzia GPT-5.2 z decembra 2025 prináša ďalšie vylepšenia v oblasti kódovania a práce s dlhým kontextom.

Modely od Google

Medzi populárne modely od Google patria Gemini a BERT. Spoločnosť zvolila mierne odlišný prístup ako OpenAI. Model BERT (z roku 2018) bol priekopníckym modelom zameraným na pochopenie významu textu. BERT využíva obojsmerný prístup, čo mu umožňuje analyzovať kontext slov z oboch strán súčasne. Na rozdiel od generatívnych modelov je BERT určený predovšetkým na analýzu a klasifikáciu textu, nie na jeho generovanie. Gemini je novšia generácia multimodálnych modelov, pričom aktuálne verzie (Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash) dokážu pracovať s textom, obrázkami, zvukom aj videom.

Ďalšie významné LLM

Medzi ďalšie dôležité modely patria:
  • Claude od spoločnosti Anthropic je známy svojím dôrazom na bezpečnosť a etiku AI. Aktuálna verzia Claude Opus 4.5 (november 2025) vyniká v kódovaní a agentických úlohách.
  • LLaMA od Meta je popredný open-source model, ktorý demokratizuje prístup k výkonným jazykovým modelom. Verzia LLaMA 3 ponúka modely s 8 až 405 miliardami parametrov.
  • Mistral od francúzskej spoločnosti Mistral AI ponúka efektívne open-source modely pod licenciou Apache 2.0, vrátane najnovšieho Mistral Large 3.

Etika, obmedzenia a riziká LLM

Modely LLM predstavujú revolúciu v oblasti umelej inteligencie, no zároveň prinášajú aj množstvo rizík. Medzi hlavné limity veľkých jazykových modelov patria:
  • Halucinácie a problémy faktickej presnosti

LLM niekedy vytvárajú vymyslené informácie, ktoré však prezentujú ako fakty. Tento stav sa nazýva halucinácia a môže byť nebezpečný, pretože vedie k šíreniu nepravdivých údajov a hoaxov. Dôvodom je to, že modely neoverujú fakty – iba predpovedajú pravdepodobné pokračovanie textu na základe vzorcov, ktoré sa naučili. Preto si informácie z LLM vždy over z dôveryhodných zdrojov.
  • Zaujatosť a kvalita tréningových dát

Každý model je len tak objektívny, ako sú objektívne jeho tréningové dáta. Ak model trénuje na textoch, ktoré obsahujú kultúrne, rodové alebo ideologické predsudky, môže ich nevedome reprodukovať. Výsledkom sú zaujaté alebo skreslené odpovede, ktoré uprednostňujú len určitú skupinu či názor.
  • Bezpečnostné riziká a ochrana súkromia

LLM pracujú s obrovským množstvom dát, ktoré môžu obsahovať aj citlivé informácie. Tie by mohli byť v prípade zneužitia rizikové. Preto je mimoriadne dôležité, aby spoločnosti vyvíjajúce tieto modely dbali na vysokú úroveň bezpečnosti a dodržiavali zásady ochrany osobných údajov, ako je napríklad GDPR.
Vieš, že…

… vývojári už dnes zavádzajú rôzne techniky na znižovanie zaujatosti modelov? Úplnú neutralitu však zatiaľ dosiahnuť nie je možné.

Big data: Čo sú veľké dáta, ako fungujú a aké sú ich výhody v poisťovníctve?

Big data dnes vznikajú pri každom kliknutí, platbe či používaní smart zariadení a tvoria obrovské dátové toky, ktoré už bežné nástroje nedokážu spracovať. Práve preto sa stávajú kľúčom k presnejšiemu rozhodovaniu a modernejším službám. V poisťovníctve prinášajú lepší odhad rizika, rýchlejšie vybavovanie poistných udalostí a presnejšie ceny poistenia. V článku nájdeš prehľad toho, ako big data fungujú a kde dokážu priniesť najväčšiu hodnotu.

Čo sú big data? Základná definícia

Big data označujú obrovské množstvá informácií, ktoré vznikajú každý deň vo firmách, na internete či v bežnom živote – od príspevkov na sociálnych sieťach až po údaje zo smart senzorov. Tento neustále rastúci súbor informácií označujeme ako veľké dáta. Tieto dáta sú také rozsiahle a rôznorodé, že ich nemožno spracovať bežnými databázovými systémami ani tradičnými analytickými nástrojmi, ktoré sa bežne používajú. Pojem big data sa prvýkrát objavil v roku 2001, keď ho predstavil Doug Laney, analytik spoločnosti Gartner. Ten ich opísal prostredníctvom modelu 3V:
  • Volume – objem
  • Velocity – rýchlosť
  • Variety – rôznorodosť
Vieš, že…

… problémom nie je len veľkosť dát, ale aj ich charakteristika? Big data zahŕňajú okrem tradičných štruktúrovaných aj neštruktúrované informácie, a preto je na ich spracovanie potrebné použiť špeciálne technológie a distribuované systémy. Tie dokážu pracovať aj s veľkým objemom dát v reálnom čase.

Charakteristika big data: 3V až 7V model

Ak chceš pochopiť big data čo najlepšie, najskôr je potrebné vedieť, čo znamenajú jednotlivé črty 3V modelu a aké ďalšie modely existujú.

Volume (objem)

Je jednou z najjasnejších čŕt veľkých dát. Firmy, štátne inštitúcie aj jednotlivci generujú denne petabajty až exabajty dát – od finančných transakcií až po videá a príspevky na sociálnych sieťach. Všetky tieto údaje sú veľmi cenné, pretože mnohým spoločnostiam dokážu skvelo pomôcť napríklad pri predaji produktov. V prvom rade je však potrebné, aby ich spracovali pokročilé nástroje, ktoré z nich dokážu získať tie najdôležitejšie informácie.

Velocity (rýchlosť)

Druhou vlastnosťou je rýchlosť, akou dáta vznikajú a musia byť spracované. Už dávno neplatí, že informácie sa najprv ukladajú a až následne analyzujú. Keďže ich je príliš veľa, v mnohých oblastiach (napríklad pri detekcii podvodov alebo pri online platbách) sa musia analyzovať v reálnom čase. Na druhej strane existuje aj tzv. batch processing, teda postupné spracovanie, ktoré sa využíva tam, kde nie je potrebná okamžitá reakcia. Mnohé firmy kombinujú oba prístupy, čím zabezpečujú efektívnu a plynulú prevádzku.

Variety (rôznorodosť)

Big data sú známe tým, že zahŕňajú rôzne typy dát:
  • štruktúrované dáta – napríklad databázové záznamy, dátumy a čísla,
  • semi-štruktúrované dáta – patria sem dáta vo formáte XML, JSON a podobne,
  • neštruktúrované dáta – ide napríklad o e-maily, fotografie či príspevky na sociálnych sieťach.

Ďalší V-model

Okrem 3V modelu, ktorý patrí medzi najznámejšie, existuje aj 7V model. Ten dopĺňa základné tri charakteristiky o ďalšie štyri:
  • Veracity (dôveryhodnosť) – tento parameter vyjadruje kvalitu a presnosť dát. Nie všetky zozbierané údaje sú totiž spoľahlivé.
  • Variability (premenlivosť) – pri spracúvaní dát treba myslieť na to, že sa menia v čase a ich štruktúra aj význam sa líšia podľa kontextu.
  • Value (hodnota) – veľmi dôležitý aspekt. Dáta dávajú zmysel len vtedy, keď z nich dokážeš získať pridanú hodnotu.
  • Visualization (vizualizácia) – v neposlednom rade je dôležité aj prehľadné zobrazenie výsledkov analýz, ktoré pomáha lepšie interpretovať zložité súvislosti.

Typy big data

Veľké dáta delíme do viacerých kategórií podľa toho, ako sú organizované a uložené. Z hľadiska štruktúry rozlišujeme tri typy: štruktúrované, semi-štruktúrované a neštruktúrované dáta. Každá z týchto kategórií má svoje špecifiká, výhody aj náročnosť spracovania.

Štruktúrované dáta

Ide o dáta, ktoré sú veľmi dobre usporiadané a organizované. Vďaka tomu sú prehľadné a dajú sa ľahko analyzovať. Okrem toho sa tieto dáta dajú jednoducho uložiť a spracovať v klasických databázach, ako je napríklad SQL. Každý záznam má pritom jasne definované polia – napríklad meno, dátum, číslo objednávky, cenu a podobne. Typickým príkladom štruktúrovaných dát sú bankové transakcie alebo údaje z CRM systémov.

Semi-štruktúrované dáta

Tieto dáta majú určitú vnútornú štruktúru, no nie sú striktne zoradené do tabuliek. Obsahujú značky, ktoré pomáhajú identifikovať jednotlivé prvky, ale ich forma môže byť rôzna. Semi-štruktúrované dáta majú zvyčajne formáty ako JSON, XML alebo CSV. Často sa používajú v moderných systémoch, pretože umožňujú spájať informácie z rôznych zdrojov bez potreby jednotnej databázovej štruktúry.

Neštruktúrované dáta

Neštruktúrované dáta sú spravidla najrozsiahlejšou a najnáročnejšou kategóriou. Keďže nemajú jednotný formát, pracuje sa s nimi pomerne ťažko. Na ich analýzu sú potrebné pokročilé technológie ako strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) alebo nástroje na rozpoznávanie obrazu a zvuku.
Vieš, že…

… práca s neštruktúrovanými dátami je veľmi náročná? No práve v tejto oblasti vzniká najväčší potenciál pre inovácie a nové biznis modely.

Odkiaľ pochádzajú big data? Zdroje dát

Veľké dáta vznikajú prakticky všade okolo nás – pri každom kliknutí, nákupe, pohybe či online interakcii. Priamym zdrojom sú preto zariadenia ako mobily, tablety a počítače. Ďalej sú to aj aplikácie a systémy, ktoré využívame na dennej báze. Pre lepšiu predstavu ti prinášame prehľad najväčších zdrojov big data:

Sociálne siete

Sú jedným z najvýznamnejších zdrojov veľkých dát. Platformy ako Facebook, Instagram, TikTok, X či LinkedIn denne produkujú obrovské množstvo údajov vo forme príspevkov, komentárov, reakcií či lajkov. Tieto dáta sú kľúčové na zisťovanie nálady používateľov, ich preferencií a identifikáciu aktuálnych trendov.

Internet vecí (IoT zariadenia, senzory)

Aj rastúca sieť IoT zariadení (inteligentné hodinky, priemyselné senzory, smart domácnosti a pod.) generuje obrovské množstvo informácií, ktoré je potrebné spracovať. Na ich základe možno monitorovať výkon zariadení, predvídať údržbu alebo optimalizovať spotrebu energie.

E-commerce transakcie

Každý online nákup, ktorý uskutočníš, zanecháva digitálnu stopu. Jej súčasťou sú produkty, ktoré si zakúpiš, ich cena, čas nákupu, spôsob platby, lokalita zákazníka a podobne. E-shopy tieto údaje využívajú na odporúčanie produktov, personalizáciu ponuky a efektívne riadenie zásob.

Firemné systémy (ERP, CRM)

Interné systémy firiem, ako sú napríklad ERP (Enterprise Resource Planning) a CRM (Customer Relationship Management), zhromažďujú štruktúrované dáta o zákazníkoch, predaji, nákladoch či výrobe. V kombinácii s externými dátovými zdrojmi poskytujú komplexný pohľad na výkonnosť a správanie trhu.

Video a audio streaming

Zabúdať nesmieme ani na obľúbené streamovacie služby, ako sú Netflix, Youtube či Spotify. Tie denne spracúvajú miliardy dát týkajúcich sa sledovania, počúvania a preferencií používateľov. Na základe týchto údajov vytvárajú algoritmy, ktoré ti odporúčajú, čo pozerať alebo počúvať ďalej.

Vedecký výskum a experimenty

Big data zohrávajú kľúčovú úlohu aj vo vede, najmä pri spracovaní údajov z rôznych analýz, meraní alebo modelov. Dátové súbory z týchto experimentov totiž často obsahujú terabajty až petabajty údajov, ktoré je potrebné spracovať rýchlo a efektívne.

Ako fungujú veľké dáta?

Aby mali veľké dáta skutočnú hodnotu, musia prejsť celým procesom od zberu až po interpretáciu výsledkov. Tento cyklus sa nazýva big data analytics – teda spracovanie a analýza veľkých dát s cieľom získať užitočné informácie pre rozhodovanie, inovácie či optimalizáciu procesov. Celý proces sa dá rozdeliť do piatich hlavných krokov:

1. Zber dát (data collection)

Ako prvé je potrebné pozbierať dáta z rôznych dostupných zdrojov. Týmito zdrojmi môžu byť sociálne siete, mobilné aplikácie, webové stránky, interné firemné systémy a podobne. Dáta sa môžu zbierať v reálnom čase alebo postupne. Dôležité je zachytiť ich v čo najväčšom objeme, aby sa s nimi dalo ďalej pracovať.

2. Ukladanie dát (data storage)

Nazbierané údaje je potrebné niekde uložiť. Vo väčšine prípadov putujú do databáz alebo tzv. data lakes, ktoré sú prispôsobené aj na spracovanie obrovských objemov informácií. Zároveň je dôležité myslieť na to, že úložisko musí byť bezpečné, škálovateľné a malo by umožniť rýchly prístup k dátam.

3. Spracovanie dát (data processing)

Zozbierané a uložené dáta prechádzajú procesom:
  1. čistenia,
  2. filtrácie,
  3. transformácie do vhodného formátu.
Tento krok býva najnáročnejší, pretože big data sú často neúplné alebo nekonzistentné. Práve preto sa na ich spracovanie používajú pokročilé systémy, ako napríklad:
  • Apache Spark,
  • Hadoop MapReduce,
  • ETL nástroje.

4. Analýza dát (data analysis)

Vyčistené dáta sa následne analyzujú. Pomocou štatistických metód, dátovej analytiky, strojového učenia alebo umelej inteligencie sa odhaľujú vzory, predpovedajú trendy a generujú odporúčania. Výsledkom sú konkrétne poznatky, ktoré pomáhajú organizáciám robiť rýchlejšie a presnejšie rozhodnutia.

5. Vizualizácia a interpretácia

Posledným krokom je prezentácia výsledkov v zrozumiteľnej forme. Namiesto čísel, ktoré bežným používateľom nič nepovedia, sa používajú grafy, prezentácie alebo interaktívne vizualizácie. Tie pomáhajú lepšie pochopiť súvislosti a podporujú rozhodovací proces. Na vizualizáciu sú výborné nástroje ako:
  • Google Data Studio,
  • Tableau,
  • Power BI.

Big data nástroje a technológie

Na to, aby sa big data spracovali efektívne, využíva sa kombinácia špecializovaných technológií a nástrojov. Medzi ne patria:

Hadoop ekosystém

Open-source framework určený na distribuované spracovanie veľkých dát. Umožňuje ukladať a analyzovať dáta naprieč viacerými servermi a považuje sa za základnú technológiu moderných big data riešení.

Apache Spark

Slúži na rýchle spracovanie dát v pamäti. V porovnaní s Hadoop MapReduce je oveľa rýchlejší. Podporuje analýzu v reálnom čase, strojové učenie a spracovanie dátových streamov. Zároveň je kompatibilný s jazykmi Scala, Java a Python.

NoSQL databázy

Predstavujú alternatívu k tradičným SQL databázam, ktorá je prispôsobená na spracovanie veľkých objemov dát. Medzi známe príklady patria MongoDB, dokumentovo orientovaná databáza vhodná pre semi-štruktúrované dáta, a Apache Cassandra, distribuovaná databáza určená na rýchle a spoľahlivé spracovanie rozsiahlych dátových tokov.

Nástroje na vizualizáciu

Pomáhajú prevádzať dáta do grafov, tabuliek alebo iných zrozumiteľných formátov. Umožňujú porovnávať výsledky a prijímať rozhodnutia v reálnom čase. Medzi najčastejšie používané patria Tableau, Microsoft Power BI a Google Data Studio.

Cloudové riešenia

Poskytujú vysokú dostupnosť, škálovateľnosť aj bezpečnosť. Medzi najznámejšie patria Amazon Web Services, Microsoft Azure a Google Cloud Platform. Cloudové riešenia umožňujú spracúvať big data bez potreby vlastnej infraštruktúry. Cloud computing umožňuje škálovateľné spracovanie dát s platbou len za reálne využitie.
13 min.co-je-cloud-cloud computing-954x600

Čo je cloud a ako funguje? Cloud computing a jeho výhody v praxi

Prečítaj si, čo je cloud a cloud computing, aké majú výhody. Zisti, pre koho sú určené a aké majú praktické využitie.

Praktické príklady využitia Big data

Big data nachádzajú uplatnenie vo všetkých odvetviach, od zdravotníctva až po dopravu. Organizáciám umožňujú robiť lepšie a presnejšie rozhodnutia.

Zdravotníctvo a medicína

Big data slúžia na predikciu ochorení na základe genetických a behaviorálnych informácií. Okrem toho zlepšujú diagnostiku prostredníctvom analýzy zdravotných záznamov.

E-commerce

Dáta sa využívajú najmä v odporúčacích systémoch, pri optimalizácii cien a skladových zásob, ako aj pri analýze správania zákazníkov.

Finančníctvo a bankovníctvo

Analýza big data pomáha pri detekcii podvodov, riadení rizík, hodnotení bonity klientov a automatizovanom rozhodovaní pri poskytovaní úverov.

Marketing a reklama

Vďaka veľkým dátam možno lepšie porozumieť správaniu používateľov a cielene im zobrazovať reklamy. Analýza dát tiež umožňuje zisťovať sentiment z príspevkov a komentárov a merať efektivitu kampaní.

Doprava a logistika

Veľké dáta poskytujú informácie na optimalizáciu trás, predikciu údržby či sledovanie spotreby paliva.

Big data na Slovensku – lokálne prípady

Aj slovenské firmy čoraz viac využívajú big data v biznise aj pri vývoji technológií. Príkladom je spoločnosť ESET, ktorá pomocou dát analyzuje kybernetické hrozby, alebo firma Sygic, využívajúca big data na zlepšenie navigácie a predikciu dopravnej situácie.
Vieš, že…

…v msg life Slovakia sa špecializujeme na technológie a spracovanie veľkých dát v oblasti poisťovníctva? Poisťovniam pomáhame efektívne využívať dátové zdroje, automatizovať procesy a prinášať inteligentnejšie služby pre klientov.

Big data v poisťovníctve: Prečo na nich stojí moderný biznis

V poisťovníctve majú big data špecifickú hodnotu. Umožňujú presnejšie pracovať s rizikom, zrýchliť spracovanie nárokov a modelovať správanie klientov. Strojové učenie, data governance a prediktívne modely pomáhajú poisťovniam pracovať s dátami bezpečne, transparentne a vo veľkom rozsahu. AI dokáže v reálnom čase vyhodnocovať rizikové profily, odhaľovať vzorce v správaní klientov a navrhovať poistné produkty podľa životných zmien. Výsledkom je lepšie riadenie rizika, rýchlejšie rozhodovanie a vyššia presnosť cien poistných balíkov. Práve big data v poisťovníctve prepájajú historické dáta, trhové ukazovatele, senzorické dáta aj digitálne interakcie, ktoré následne analytika premieňa na poznatky využiteľné v rozhodovaní. Výhodou je rýchlejšia obsluha, nižšie náklady a lepšie cielené produkty pre klientov.

Využitie big data analytics vo firmách

V praxi big data analytics zahŕňa nielen analýzu, ale aj čistenie dát, data governance, prácu s dátovými tokmi a ich integráciu z rôznych zdrojov. Firmy dnes bežne využívajú machine learning, prediktívne modely a real-time spracovanie dát, vďaka čomu dokážu rozhodovanie opierať o reálne čísla. Takto spracované dáta prinášajú firmám rýchlejšie rozhodovanie, nižšie náklady na spracovanie dát a možnosť škálovať aplikácie aj vtedy, keď objemy dát rastú rýchlejšie než kapacita tímu. Prevenciou chýb, automatizovaným reportingom či prediktívnymi modelmi sa skracuje čas medzi problémom a riešením, čo má priamy dopad na výnosnosť a efektivitu. V poisťovníctve sa big data najčastejšie využívajú pri predikcii rizika, hodnotení poistných udalostí, cenotvorbe alebo pri detekcii poistných podvodov. Kombináciou historických dát, správania klientov a externých dátových zdrojov dokážu poisťovne modelovať scenáre vývoja, odhadovať náklady na krytie či navrhovať personalizované produkty podľa životnej situácie klienta.

Výhody a prínosy big data

Výhod big data je skutočne veľa. K tým hlavným patria:
  • Lepšie obchodné rozhodnutia – veľké dáta umožňujú firmám prijímať rozhodnutia založené na faktoch, nie na dohadoch. Manažéri tak reagujú rýchlejšie a presnejšie na zmeny trhu.
  • Zvýšená efektivita procesov – moderná dátová analytika dokáže odhaliť neefektívne procesy, ktoré môžu firmy následne optimalizovať, čím šetria čas, pracovnú silu aj peniaze.
  • Personalizácia zákazníckej skúsenosti – vďaka analýze správania klientov a zákazníkov je možné vytvárať ponuky šité na mieru, čo vedie k ich vyššej spokojnosti a lojalite.
  • Identifikácia nových príležitostí – big data pomáhajú odhaľovať trendy a potreby, ktoré by inak mohli zostať nepovšimnuté.
  • Zníženie nákladov – analýza dát môže viesť aj k zníženiu prevádzkových nákladov, minimalizovaniu chýb a lepšiemu plánovaniu rozpočtov.

Výzvy a riziká big data

Okrem výhod je v súvislosti s big data dôležité myslieť aj na výzvy a riziká, medzi ktoré patria:
  • Ochrana osobných údajov – spracovanie veľkých objemov dát často zahŕňa citlivé informácie. Je preto nutné zabezpečiť ich anonymizáciu a súlad s legislatívou EÚ.
  • Rastúci objem dát zvyšuje riziko hackerských útokov a úniku informácií. Firmy preto musia chrániť svoju infraštruktúru aj prístupové kódy.
  • Kvalita a presnosť dát – neúplné, neaktuálne alebo chybné údaje môžu viesť k nesprávnym záverom a následne aj k zlým rozhodnutiam.
  • Technická náročnosť a náklady – implementácia big data riešení si vyžaduje špecializované technológie, výkonné servery a často aj vysoké investície.
  • Nedostatok kvalifikovaných odborníkov – na trhu chýbajú dátoví analytici, inžinieri a špecialisti schopní efektívne pracovať s veľkými dátami.

Rozdiel medzi big data a tradičnými databázami

Nasledujúca tabuľka ukazuje kľúčové rozdiely medzi big data systémami a tradičnými databázami:
Kritérium Big data systémy Tradičné databázy
Objem dát Obrovské množstvá dát Obmedzené množstvo dát – od gigabajtov po menšie terabajty
Typ dát Štruktúrované, semi-štruktúrované a neštruktúrované dáta Väčšinou iba štruktúrované dáta
Štruktúra a flexibilita Dáta nemusia mať pevnú štruktúru, flexibilita je teda vysoká Pevne definované tabuľky a stĺpce, čo vedie k menšej flexibilite
Rýchlosť spracovania Umožňujú spracovanie dát v reálnom čase Spracovanie väčšinou prebieha postupne
Technológie Hadoop, Spark, NoSQL databázy, cloudové riešenia MySQL, Oracle, PostgreSQL, MS SQL
Náklady Vyššie počiatočné náklady Nižšie náklady pri menších projektoch

Budúcnosť big data

Budúcnosť veľkých dát je úzko prepojená s rozvojom AI a dátovej vedy (data science). Zatiaľ čo big data poskytujú obrovské množstvo informácií, práve umelá inteligencia a strojové učenie dokážu z týchto dát extrahovať užitočné poznatky, umožňujú automaticky analyzovať obrovské objemy dát a nachádzať v nich vzory, ktoré by človek nemusel odhaliť. Čoraz väčší význam má aj edge computing, teda spracovanie dát priamo na zariadeniach (napr. senzory, autá, mobily), čo znižuje oneskorenie a potrebu prenosu dát do cloudu. V budúcnosti môže zohrávať významnú úlohu aj kvantové spracovanie dát, ktoré vďaka svojmu extrémnemu výkonu dokáže urýchliť analýzu aj tých najväčších objemov dát. Spolu s technologickým pokrokom však budú prichádzať aj etické otázky a potreba regulácií, čo je aktuálna a veľmi diskutovaná téma už dnes.

msg life Slovakia oslavuje 25 rokov: Rast, inovácie a firemná kultúra, ktorá spája

Z troch ľudí v malej kancelárii až po viac než 350 odborníkov v troch mestách. Spoločnosť msg life Slovakia oslavuje štvrťstoročie plné rastu, výziev, úspechov a ľudskosti. Pozri sa spolu s nami do minulosti a spoznaj míľniky, ktoré formovali našu cestu.

Od troch nadšencov k silnej komunite

Píše sa rok 2000. Svet IT je ešte len v začiatkoch a na Slovensku vzniká malý tím troch ľudí, ktorí veria, že dokážu zmeniť svet vývoja v poisťovníctve. Dnes, o 25 rokov neskôr, má msg life Slovakia pobočky v Bratislave, Košiciach a Žiline a zamestnáva viac než 350 odborníkov z rôznych oblastí.

Keď sme začínali, sústredili sme sa výhradne na vývoj softvéru. Dnes pokrývame celý životný cyklus produktov – od analýzy a vývoja až po testovanie, migráciu či projektové riadenie.

Milan Patassy, konateľ msg life Slovakia
Milan Patassy, konateľ msg life Slovakia
Slovenský tím je dnes dôležitou súčasťou medzinárodnej skupiny msg life s viac ako 10 000 zamestnancami po celom svete. Vďaka stabilite, kvalite práce a ľudskému prístupu si vybudoval pevné miesto medzi najuznávanejšími IT firmami na Slovensku aj v Európe.

Nové vedenie, nové výzvy

Po 25 rokoch prichádza spoločnosť do novej etapy – s novou energiou, víziou a ľuďmi, ktorí ju posúvajú vpred. Jednou z najvýraznejších zmien je nástup Michala Zachara do pozície konateľa, ktorý nahradil dlhoročného konateľa Roberta Hessa.
Štyria muži elegantne oblečení stoja spolu a držia šampanské poháre pri firemnom podujatí.
Vedenie msg life Slovakia
Michal nastúpil do firmy ešte v roku 2009 ako IT tester a vďaka svojmu nasadeniu, zodpovednosti a chuti učiť sa postupne prešiel viacerými pozíciami až na vrchol vedenia. „Keby mi niekto pred pätnástimi rokmi povedal, že raz budem konateľom spoločnosti, považoval by som to za sci-fi. msg life Slovakia mi umožnila rásť a dôverovala mi v každom kroku,“ hovorí Michal.
12 min.Zo Software Testera na konateľa v msg life Slovakia

Z pozície IT testera až na konateľa: Pred 15 rokmi by som to považoval za sci-fi, tvrdí Michal

Prečítaj si rozhovor, ako sa Michal z IT testera prepracoval na konateľa v msg life Slovakia.
Dnes spolu s Milanom Patassym tvoria dvojicu lídrov, ktorá spája skúsenosti s inováciami. Pod ich vedením dosiahol slovenský tím významný úspech – ako prvý v rámci skupiny msg life úspešne implementoval cloudové riešenie pre švajčiarskeho klienta. Aj vďaka takémuto vedeniu sa msg life Slovakia posúva dopredu – s dôrazom na ľudí, rovnováhu a technologický rozvoj.

365 dní pohody, pohybu a inšpirácie

Za 25 rokov sa menili technológie, ale to, čo zostáva rovnaké, je filozofia firmy – človek v centre pozornosti. msg life Slovakia sa stala miestom, kde sa spája profesionalita s ľudskosťou a kde má každý priestor rásť, učiť sa a cítiť sa dobre.
Mladá žena a muž s ryšavou bradou sedia pri jednom počítači a usmievajú sa počas práce.
Spolupráca v tímoch msg life Slovakia
Otvorená komunikácia, férový prístup, flexibilita a tykanie naprieč všetkými úrovňami sú základom firemnej kultúry. Spoločnosť sa pravidelne umiestňuje medzi TOP 10 zdravých firiem roka a je nominovaná v ankete Najzamestnávateľ v kategórii IT a telekomunikácie aj za rok 2025.
Vieš, že…

…spoločnosť msg life Slovakia sa v prvej desiatke rebríčka Najzamestnávateľ úspešne umiestnila už v rokoch 2023 a 2024? V roku 2025 môžeš hlasovať o najzamestnávateľa na tomto mieste:

Starostlivosť o kolegov nie je jednorazová kampaň, ale celoročná téma. Len v poslednom roku sa uskutočnili desiatky akcií – Týždeň zdravia, Deň srdca, joga v office, masáže, fyziocvičenia, zdravé raňajky či smoothie dni. K tomu športové výzvy ako Do práce na bicykli, msgFit a pravidelné bežecké podujatia.
Veľká skupina bežcov v športovom oblečení pózuje pred modrým nafukovacím štartovacím oblúkom na preteku.
Bežecké podujatie msg life Slovakia
Zábavu a komunitu tvoria obľúbené teambuildingy, letný Sommerfest s rodinami či zimný Weihnachtsfeier. Kolegovia sa zapájajú aj do dobrovoľníckych aktivít – pomáhajú útulkom, deťom aj seniorom, darujú krv a zúčastňujú sa na charitatívnych zbierkach.
2 min.Hlasuj za msg life Slovakia v ankete Najzamestnávateľ 2025

Hlasuj za msg life Slovakia v ankete Najzamestnávateľ 2025

Zahlasuj za msg life Slovakia v ankete Najzamestnávateľ 2025 v kategórii IT a telekomunikácie.

Vzdelávanie, ktoré inšpiruje

msg life Slovakia ponúka bohaté možnosti rozvoja – od odborných školení až po interné msgWebináre, ktoré prinášajú témy ako finančný wellness, time manažment, psychická pohoda, výživa, pohyb či prevencia vyhorenia. „Chceme, aby sa u nás ľudia cítili dobre – profesijne aj ľudsky. msg life Slovakia má byť miestom, kde sa pracuje, ale aj žije,“ dopĺňa HR manažérka Dominika.

Podcasty, IT komunita a spolupráca s univerzitami

V roku 2024 vznikol firemný podcast Na vlne kódu, ktorý tento rok oslávil prvé výročie. HR manažérka Ivana Hricová spolu s marketingovým tímom v ňom prinášajú príbehy z prostredia IT, wellbeing a work-life balance. Hostí tvoria kolegovia aj partneri z Ksebe.sk, wHealth a FITCLINIC. Podcast ukazuje, že technológie a ľudskosť idú ruka v ruke – a že aj vo svete IT je priestor pre emóciu, empatiu a rovnováhu.
Žena a muž sedia oproti sebe v štúdiu s mikrofónmi, za nimi svieti obrazovka s názvom podcastu Na vlne kódu.
Podcast Na vlne kódu – msg life Slovakia
Súčasťou firemnej filozofie je aj msg IT komunita, ktorá prepája ľudí z IT sveta. Členovia dostávajú prehľad o trendoch, eventoch, podcastoch a pracovných príležitostiach v rámci skupiny msg life. Komunita prináša aj súťaže, inšpiráciu a možnosť rásť spolu s odborníkmi z praxe. V roku 2025 spoločnosť uzavrela partnerstvo s Fakultou riadenia a informatiky UNIZA, čím rozšírila spoluprácu so študentmi a univerzitami. Cieľom je prepojiť teóriu s praxou, motivovať mladých IT nadšencov a ponúknuť im priestor na reálne skúsenosti v profesionálnom prostredí.
Dvaja muži v kancelárii si podávajú ruky pri podpise dokumentov, za nimi sú vitríny s trofejami.
Partnerstvo msg life Slovakia s univerzitou

25 rokov stability, ľudskosti a vízií

Za štvrťstoročie prešla spoločnosť obrovskou cestou – od malej kancelárie s tromi kolegami po stabilného hráča v medzinárodnom IT svete. Zároveň však zostala verná hodnotám, ktoré ju definujú od začiatku: angažovanosť, dôveryhodnosť, rešpekt, tvorivosť a kolegialitu. msg life Slovakia aj po 25 rokoch potvrdzuje, že úspech nerastie len z kódu, ale najmä z ľudí, ktorí za ním stoja. 💙
Stovky ľudí s rodinami sedia a stoja pred drevenou chatou počas letného teambuildingu, mnohí mávajú do kamery.
Letný teambuilding msg life Slovakia
Na tomto mieste patrí veľké ďakujem všetkým kolegom, zamestnancom, partnerom a zahraničným tímom, ktorí svojou prácou a spoluprácou tvoria hodnoty spoločnosti. Osobitné poďakovanie patrí vedeniu – Milanovi Patassymu a Michalovi Zacharovi – za dôveru, víziu a otvorenosť, vďaka ktorým môžeme byť miestom, kde sa ľudia cítia dobre, rozvíjajú a majú priestor pre svoje nápady. msg life Slovakia nie je len firma – je to komunita, ktorá spája ľudí, hodnoty a vízie.

Čo o nás hovoria naši kolegovia

Za úspechom msg life Slovakia stoja ľudia – a najlepšie o tom hovoria oni sami. Kolegovia oceňujú najmä priateľskú atmosféru, stabilitu a férový prístup, vďaka ktorým sa tu cítia dobre aj po mnohých rokoch. Mnohí spomínajú na prvé dni s úsmevom – na tím, ktorý ich prijal bez zbytočných formalít a na kultúru, v ktorej sa tyká naprieč celou firmou. „Najviac si vážim to, že tu môžem byť sám sebou. msg life Slovakia je miesto, kde sa nebojím pýtať, rásť a kde sa moja práca naozaj počíta,“ hovoria kolegovia naprieč pobočkami. Či už ide o vývojárov, testerov, analytikov, HR alebo office tím, všetci sa zhodujú v jednom – msg life Slovakia je viac než len pracovisko. Je to komunita, ktorá drží spolu, oslavuje úspechy a vzájomne sa podporuje v práci aj mimo nej. „msg vnímam ako jednu veľkú rodinu šikovných ľudí. S mnohými kolegami prerástli bežné pracovné vzťahy do priateľských a často spolu trávime aj voľný čas.“ – Richard, Test-Technik, Bratislava „msg life mi dala šancu dostať sa do sveta testovania aj bez predchádzajúcich skúseností. Otvorila mi dvere do IT a každý rok v nej naberám nové skúsenosti.“ – Andrea, SW testerka, Bratislava „Vo firme som už takmer osemnásť rokov a ani raz som nepomyslel na zmenu. msg life je pre mňa stabilita a miesto, kde mi dáva práca stále zmysel.“ – Laco, Team lead BA, Bratislava „msg je môj tretí zamestnávateľ a po jedenástich rokoch môžem povedať, že stále zostáva mojím najzamestnávateľom. Je to komunita milých a ochotných ľudí, vedená manažérmi, ktorí dokážu vyjsť v ústrety, keď to človek potrebuje.“ – Jozef, vývojár, full remote „msg pre mňa znamená rodinu. Pracujem tu už dlho a som nadmieru spokojná – s vedením, kolegami aj samotnou prácou.“ – Nikola, senior office manager, Bratislava „Práca v msg je pre mňa výnimočná najmä tým, že si viem svoj pracovný čas prispôsobiť podľa vlastných možností a potrieb. Pre rodiča je to obrovská výhoda.“ – Erik, tester, Košice „msg pre mňa predstavuje priestor pre sebarealizáciu a ponúka mi možnosť neustáleho zlepšovania sa.“ – Jana, testerka, Košice „Firma okrem výbornej organizácie práce na projektoch poskytuje zamestnancom veľa možností na vzdelávanie, profesionálny rast a vytvára skvelé zázemie podporené firemnými akciami na vysokej úrovni.“ – Juraj, konzultant/vývojár, Košice

Čo je DevOps? Základné princípy, výhody a nástroje

DevOps je jedným z pojmov, s ktorými sa budeš v IT sfére stretávať pomerne často. Ak teda premýšľaš nad tým, že odštartuješ kariéru programátora, testera či vývojára, je dôležité, aby si vedel, čo znamená. V tomto článku ti prezradíme všetko, čo o DevOps potrebuješ vedieť na začiatok. Vysvetlíme ti, čo to je, ako funguje a akým spôsobom ovplyvňuje úspešnosť celého tímu.

DevOps: Viac než len metodika – je to kultúra

Zaujíma ťa, čo je DevOps? V jednoduchosti povedané, DevOps je princíp, ktorý spája dve kľúčové oblasti – vývoj (development) a prevádzku aplikácií (operations). Práve z týchto anglických slov pochádza aj jeho názov. DevOps zahŕňa spôsob práce a kultúry, vďaka ktorému dokáže tím IT špecialistov dosahovať lepšie výsledky za výrazne kratší čas. V porovnaní s firmami, ktoré využívajú tradičné postupy, sú tímy pracujúce s DevOps efektívnejšie, robia menej chýb a vďaka úspore času dokážu znížiť svoje náklady. Okrem toho DevOps predstavuje spôsob, akým IT špecialisti premýšľajú nad výsledným produktom. Nazerajú naň viac z pohľadu koncového zákazníka. Takto vznikajú aplikácie a softvéry, ktoré po testovaní potrebujú len minimálne úpravy a sú pripravené na okamžité používanie.

Od tradície k inováciám: Ako sa zrodil DevOps?

V minulosti fungovala práca v IT firmách veľmi oddelene, čo často komplikovalo a predlžovalo pracovné procesy. V praxi to vyzeralo tak, že vývojári vyvinuli aplikáciu, software alebo iný produkt, ktorý následne odovzdali ďalším IT špecialistom, napríklad testerom. Tí ho otestovali, odhalili chyby a vrátili ho späť vývojárom na opravu. Tento postup práce bol však pre mnohé firmy neefektívny. Práve preto vznikol koncept DevOps, ktorý umožňuje, aby sa do procesu kontinuálne zapájali všetci odborníci z oblasti vývoja aj prevádzky.
Vieš, že…

…koncept DevOps oficiálne vznikol v roku 2007? V tom čase mnohí IT odborníci a tímy zápasili s neefektívnym spôsobom práce a hľadali prístup, ktorý by priniesol zásadnú zmenu.

Kultúra spolupráce a automatizácie

Pre DevOps je kľúčové, aby jednotlivé oblasti a odborníci medzi sebou spolupracovali. V opačnom prípade nebude práca efektívna ani úspešná. Otvorená komunikácia a zdieľaná zodpovednosť za výsledný produkt vedú k:
  • rýchlejšiemu reagovaniu na nečakané problémy,
  • menšiemu riziku zlyhania,
  • bezpečnejšej práci.

Základné princípy a fázy DevOps

Je dôležité poznať základné princípy DevOps a vedieť, ako vyzerá jeho cyklus.

Cyklus DevOps (DevOps lifecycle)

Cyklus DevOps sa skladá zo štyroch fáz:

1. Plánovanie

Ide o kľúčovú fázu, od ktorej sa tímy odrážajú a posúvajú ďalej. Počas nej sa navrhuje aplikácia alebo systém, na ktorom sa bude pracovať. Definuje sa, ako bude vyzerať, aké bude funkcie mať a aký cieľ má spĺňať – teda na čo sa bude používať. Vo všetkých fázach (vrátane plánovania) sú prítomní všetci odborníci, aby sa zabezpečilo, že každý člen tímu bude s aplikáciou oboznámený. Na plánovanie sa používajú rôzne nástroje na tvorbu to-do listov a vizualizáciu procesov, ktoré výrazne zjednodušujú prácu. Medzi obľúbene patria napríklad Trello, Jira, Asana či Azure DevOps.

2. Vývoj

Ďalšia dôležitá fáza cyklu DevOps je vývoj (development), ktorý zahŕňa samotné písanie kódu. Túto úlohu majú na starosti vývojári využívajúci verziovacie tooly, ako je napríklad Git. Aby bola spolupráca na projekte kontinuálna a mohli sa do nej zapojiť všetci členovia tímu, vývojári nový kód integrujú priebežne – nie iba raz za určitý čas, napríklad týždeň alebo mesiac. Ostatní odborníci tak môžu nájsť a odstrániť prípadnú chybu oveľa rýchlejšie, čím šetria čas aj financie. DevOps tímy sú známe tým, že sa snažia pracovať rýchlo a efektívne, no nie na úkor kvality. Práve preto využívajú mnohé pokročilé nástroje, ktoré automatizujú opakujúce sa kroky.

3. Testovanie

Po tom, ako programátor napíše kód, je potrebné, aby ho tester otestoval a zistil, či sa v ňom nenachádza chyba. Testy sa pritom vykonávajú priebežne – vždy, keď príde nejaká zmena alebo pribudne ďalšia časť nového kódu. Okrem funkčných testov sa často využíva aj security testing, ktorého cieľom je preveriť, či nový kód neobsahuje bezpečnostné medzery. Včasné odhalenie zraniteľností pomáha predísť problémom, ktoré by mohli ohroziť celú aplikáciu. Cieľom priebežného testovania je teda čo najrýchlejšie odhaliť chyby – technické aj bezpečnostné – ktoré by mohli spôsobiť komplikácie na strane koncového používateľa a viesť k jeho nespokojnosti.

4. Nasadenie

Keď je kód úspešne otestovaný a vyzerá, že nemá žiadne chyby, môže dôjsť k jeho nasadeniu do praxe. To znamená, že výsledná aplikácia alebo softvér sa posunie používateľom, ktorí ho môžu naplno využívať. V tomto kroku je dôležité, aby sa produkt neustále monitoroval a overovalo sa, či funguje tak, ako má. V prípade menšej či väčšej chyby je potrebné okamžite zasiahnuť.

Kontinuálna integrácia (CI) a kontinuálne nasadzovanie (CD)

V rámci DevOps sú kľúčové aj dva základné postupy, ktoré úzko súvisia so spomínanými fázami a ktoré sme už mierne načrtli.

Kontinuálna integrácia (CI)

Kontinuálna integrácia, v angličtine známa ako continuous integration (CI), je základným pilierom DevOps. V bežných tímoch jednotliví špecialisti pracujú na svojich úlohách a častiach kódu. Všetky zmeny sa následne zlučujú až na konci, kde často vznikajú viaceré problémy. Niektoré komponenty nespolupracujú tak, ako majú, objavujú sa nečakané chyby, vzniká chybný kód a podobne. DevOps špecialista tomuto chaosu predchádza tým, že každý odborník síce pracuje na svojich úlohách, no zmeny integruje do hlavného kódu (main code) postupne, po menších častiach. Ak sa objaví problém, zvyčajne nie je taký závažný a dá sa okamžite opraviť.

Kontinuálne nasadzovanie (CD)

S kontinuálnou integráciou úzko súvisí aj kontinuálne nasadzovanie, v angličtine continuous delivery (CD). Po tom, ako sa nová časť kódu integruje do „hlavnej vetvy”, sa otestuje a overí, že je všetko v poriadku a dochádza k jej nasadeniu priamo do aplikácie alebo softvéru. Kontinuálne nasadzovanie je v súčasnej rýchlej dobe dôležité najmä preto, aby sa nové funkcie a vylepšenia aplikácie dostali ku koncovým zákazníkom v čo najkratšom čase a aby výsledný produkt fungoval plynulo, spoľahlivo a bez chýb. Prečítaj si aj článok o CI CD v testingu.
Recommend
Odporúčame ti:

Mnohí si pojem continuous delivery často mýlia s pojmom continuous deployment. Hoci vyzerajú podobne, v jednej veci sa výrazne odlišujú. Pri continuous deployment sa nevyžaduje žiadny ľudský zásah – keď sa kód vyvinie a otestuje, koncovým zákazníkom je sprístupnený automaticky.

Kľúčové výhody DevOps pre firmy

Výhod DevOps je veľké množstvo, pričom niektoré sme už spomenuli. Ak však stále premýšľaš, či je tento prístup vhodný pre teba a tvoj tím, tu je zhrnutie jeho najväčších benefitov:

Rýchlejšie dodanie softvéru

Vďaka DevOps dokážu tímy pracovať efektívnejšie, čo automaticky vedie k rýchlejšiemu dodaniu softvéru alebo aplikácie koncovému zákazníkovi. Spolu s časom sa šetria aj financie a energia, ktorú IT špecialisti môžu investovať do vývoja nových funkcií alebo do celkového vylepšovania softvéru. Veľkým plusom DevOps tímov je aj to, že dokážu oveľa pružnejšie a lepšie reagovať na spätnú väzbu od zákazníkov či potreby trhu. Navyše vedia rýchlejšie odstraňovať nečakané chyby, ktoré by mohli komplikovať používanie aplikácie.

Zlepšená kvalita a spoľahlivosť

DevOps špecialisti vo veľkej miere využívajú automatizáciu, napríklad na monitoring hotovej aplikácie alebo na vykonávanie testov. Takýmto spôsobom sa vyhýbajú vzniku menších ľudských chýb, čo vedie k stabilnejšiemu a spoľahlivejšiemu softvéru. Automatizovaný monitoring aplikácie navyše zachytáva chyby, ktoré by si človek nemusel všimnúť, a umožňuje opraviť ich ešte skôr, než by sa s nimi stretli koncoví používatelia.
Vieš, že…

…v DevOps sa čoraz viac využíva aj umelá inteligencia (AI)? Dokáže analyzovať obrovské množstvo dát, odhaľovať vzorce správania aplikácií a predpovedať možné chyby ešte skôr, než nastanú. Tím tak ušetrí čas aj náklady a aplikácia beží spoľahlivejšie.

Efektívnejšia spolupráca tímov

V tradične nastavených firmách tímy spravidla fungujú ako samostatné jednotky, medzi ktorými je komunikácia minimálna. To často vedie k zbytočným chybám, ktorým by sa dalo veľmi jednoducho predísť. DevOps prepája tímy a znižuje riziko vzniku komunikačného šumu. Komunikácia medzi špecialistami je otvorenejšia, čo podporuje riešenie problémov aj rýchlejšie rozhodovanie.

Zníženie nákladov a rizík

Napokon netreba zabúdať ani na to, že DevOps výrazne šetrí náklady a znižuje riziká. Je to najmä vďaka kombinácii týchto faktorov:
  • automatizácia mnohých krokov,
  • častejšie nasadzovanie menších zmien,
  • rýchlejšie odhalenie chýb.

DevOps nástroje

DevOps nástrojov (DevOps tools) je viacero. Ich výber závisí od toho, na čo ich chceš použiť:

Nástroje pre správu kódu

Verziovacie nástroje, vďaka ktorým môže tím špecialistov spolupracovať a sledovať, aké zmeny urobili vývojári či programátori. Najčastejšie sa na tieto účely používa GitHub, GitLab alebo Bitbucket.

Nástroje pre CI/CD

Ich hlavnou úlohou je automatizovať proces integrácie a nasadzovania kódu. Populárne sú napríklad Jenkins, GitLab CI/CD alebo CircleCI.

Kontajnerizácia a orchestrácia

Na kontajnerizáciu sa zvyčajne používa Docker a na orchestráciu Kubernetes.

Monitorovanie a logovanie

Slúžia na sledovanie výkonu, bezpečnosti a chýb softvéru. Z aplikácií sa najčastejšie využívajú Prometheus alebo Grafana.

DevOps v praxi: Typické scenáre použitia

Systém či kultúra DevOps sa dá využiť v rôznych oblastiach. Skvelo pomáha napríklad v startupoch, ktorým umožňuje rýchlo a efektívne nasadzovať nové funkcie. Takto dokážu držať krok s neustále sa meniacim trhom. Podobne je to aj vo veľkých korporáciách, kde DevOps spája viaceré sektory a znižuje riziko vzniku problémov aj pri zložitejších projektoch. Nástroje DevOps nájdu uplatnenie aj v cloud computingu, kde podporujú automatizáciu procesov a ich škálovanie. Aplikácie sa tak dajú nasadzovať kedykoľvek a kdekoľvek veľmi rýchlo.
Recommend
Odporúčame ti:

Ak chceš DevOps zakomponovať do svojej firmy, začni najprv v malom. Zaveď vhodné tooly (napríklad GitHub, GitLab a podobne) a vytváraj situácie, v ktorých budú môcť jednotliví odborníci spolupracovať. V prvej fáze ich zapoj do vývoja a testovania, neskôr aj do monitoringu a ďalších oblastí.

Data science: Disciplína, ktorá formuje budúcnosť práce s informáciami

Data science (alebo dátová veda) je pojem, ktorý sa v súčasnosti spomína čoraz častejšie. Ide o disciplínu, ktorá spája matematiku, štatistiku, programovanie a umelú inteligenciu do jedného celku. Dokáže meniť surové dáta na prehľadné informácie, ktoré umožňujú odhaliť vzory, optimalizovať procesy a prinášať riešenia využiteľné v praxi. Aké ďalšie výhody prináša v praxi?

Data science ako nová veda o dátach

Data science, teda veda o dátach, patrí medzi najdynamickejšie sa rozvíjajúce disciplíny súčasnosti. Dáta sa dnes stali jednou z najcennejších komodít – umožňujú lepšie spoznať zákazníkov, prispôsobiť im ponuku a v konečnom dôsledku zvyšovať zisk. Aby však mali skutočnú hodnotu, je potrebné sa v nich vedieť orientovať, odfiltrovať nepodstatné informácie a pracovať len s tým, čo je relevantné. Nevyhnutné sú preto správne nástroje a premyslený prístup k ich správe – teda efektívny data management v spojení s dátovou vedou. A práve tá zohráva v posledných rokoch kľúčovú úlohu v čoraz širšom spektre oblastí, než by sa mohlo na prvý pohľad zdať. Dátová veda prináša firmám aj jednotlivcom množstvo výhod. Pomáha napríklad:
  • odhaliť skryté vzory v správaní zákazníkov,
  • optimalizovať procesy,
  • znižovať náklady,
  • predvídať trendy.
Jej využitie je skutočne široké. Stretneš sa s ňou nielen v IT, ale aj v iných sférach, ako sú marketing, zdravotníctvo, doprava, financie a mnohé ďalšie odvetvia. A prečo sa o data science hovorí viac práve v posledných rokoch? Dôvod je pomerne jednoduchý – technologický pokrok. Vďaka umelej inteligencii a moderným technológiám je dnes možné spracúvať oveľa viac dát v kratšom čase a s lepšími výsledkami než kedykoľvek predtým. Firmy si to uvedomujú, a preto sa čoraz častejšie obracajú na skúsených dátových špecialistov, ktorí im dokážu v tomto smere pomôcť. To, prirodzene, zvyšuje dopyt na trhu práce – a práve to môžeš využiť vo svoj vlastný prospech aj ty.
Vieš, že…

… data science ovplyvňuje aj tvoj každodenný život? Využívajú ju napríklad streamovacie spoločnosti, ktoré ti na jej základe odporúčajú filmy a seriály presne podľa tvojich preferencií.

Čo je data science? Definícia a podstata dátovej vedy

Čo je teda data science a aký má význam? Data science v sebe kombinuje hneď niekoľko odborov – matematiku, štatistiku, pokročilú analytiku, umelú inteligenciu, strojové učenie a programovanie. Ide o oblasť, v rámci ktorej sa pracuje s údajmi. Odborníci, tzv. data scientisti (alebo dátoví špecialisti či analytici) sa z nich snažia získať relevantné informácie, ktoré môžu pomôcť spoločnosti, organizácii alebo klientovi, pre ktorého pracujú. Keďže dáta môžu mať akýkoľvek charakter, dátové modelovanie je mimoriadne všestranné a dá sa použiť takmer v každej oblasti. Napríklad v zdravotníctve sa dátová veda využíva na získavanie poznatkov o demografii, veku alebo pohlaví pacientov. V online predaji zas umožňuje zistiť, aké majú zákazníci návyky, koľko sú ochotní minúť a podobne. Možno si povieš, že na získavanie týchto údajov nepotrebuješ odborníka ani špeciálnu disciplínu. Pravda je však iná. Denne vzniká nespočetné množstvo nových dát, ktoré dokážeme využiť vo svoj prospech. Tieto dáta sú však často chaotické a obsahujú množstvo nepodstatných informácií. A práve tu prichádza na rad data science, ktorá z tejto zmesi čísel a textov dokáže vytvoriť prehľadný zdroj údajov pripravených na okamžité použitie.
Recommend
Odporúčame ti:

Mnohí si zamieňajú data science s data analytics, teda s dátovou analýzou. Tieto dve oblasti sú si naozaj veľmi podobné. Data science je zastrešujúca disciplína, ktorej súčasťou sú desiatky rôznych činností – od získavania údajov cez ich triedenie až po samotnú analýzu dát. To znamená, že data analytics je menší „pododbor”, ktorý patrí do dátovej vedy a tvorí jej kľúčovú súčasť.

História a vývoj data science

Data science nie je vo všeobecnosti ničím novým. Ide o kombináciu starých a dobre známych disciplín – matematiky a štatistiky. S myšlienkou, že analýza dát (data analysis) je viac než len výpočty, prišiel ako prvý John W. Tukey v roku 1962. Po ňom nasledovali ďalší odborníci, napríklad Peter Naur v roku 1974 alebo Jeff Wu, ktorý navrhol, aby sa špecialisti na štatistiku premenovali na dátových vedcov a samotná štatistika získala názov dátová veda. Najväčší prelom a svoj oficiálny názov získala disciplína na konci 90. rokov, keď sa s technologickým pokrokom začala výrazne a rýchlo rozširovať do rôznych oblastí. Tento trend podporil aj vznik tzv. big data a neskôr strojového učenia a umelej inteligencie.

Proces data science krok za krokom

Data science je charakteristická tým, že pozostáva z niekoľkých základných krokov – od zberu údajov cez ich spracovanie až po získanie potrebných výsledkov. V moderných firmách sa na tento účel často využívajú data pipelines, ktoré automatizujú presun dát medzi jednotlivými fázami a zabezpečujú ich pripravenosť na analýzu. O všetkých si povieme viac.
Životný cyklus data science od definície problému cez zber dát až po nasadenie modelu.
Sedem krokov procesu data science – od problému k nasadeniu modelu.

Zber dát

Kľúčová fáza, ktorou sa začína celý proces práce s dátami. Dátoví vedci (data scientists) získavajú údaje z rôznych zdrojov. Dôležité je, aby tieto zdroje boli relevantné, čo urýchli ďalšie kroky a zabráni tomu, aby si bol zaplavený nepotrebnými informáciami, ktoré by ti mohli neskôr skomplikovať prácu.

Čistenie dát

Získané dáta sa následne čistia od chybných, duplicitných alebo nerelevantných údajov.

Dátové modelovanie

Vyčistené dáta sa pomocou vytvorených algoritmov analyzujú a získavajú sa z nich potrebné výsledky. V tejto fáze sa zároveň tvorí dokumentácia, ktorá slúži ďalším odborníkom pracujúcim s dátami.

Advanced analytics

Pokročilá analytika, pri ktorej sa ide nad rámec bežných reportov a vizualizácií. Umožňuje získať podrobnejšie výsledky, predpovedať budúcnosť a prichádzať s riešeniami problémov. Využíva najmä machine learning, big data technológie, umelú inteligenciu a pokročilé štatistické modely.

Vizualizácia a interpretácia výsledkov

Po analýze dát a získaní výsledkov je potrebné dať im vhodnú formu, aby sa dali využiť v praxi. Najčastejšie sa používajú grafy alebo tabuľky, ktoré sú ľahko čitateľné.

Dátové modely a dátové modelovanie

Dátový model opisuje usporiadanie dát a ich vzťahy medzi sebou. Vytvára poriadok a štruktúru v spleti informácií, čím uľahčuje ich používanie v praxi. Zároveň minimalizuje duplicity, znižuje riziko vzniku chýb v dátach, zlepšuje komunikáciu medzi špecialistami a zaisťuje, že údaje budú konzistentné. Dátové modely sa delia do troch skupín:

Konceptuálny model

Najvšeobecnejší model, ktorého úlohou je ponúknuť celkový pohľad na určitý systém a vzťahy medzi subjektmi (napr. produkt, zákazník a pod.).

Logický model

Poskytuje podrobnejšie informácie o subjektoch a ich prepojení. Nie je taký abstraktný ako konceptuálny model, no zároveň neobsahuje technické požiadavky na systém.

Fyzický model

Najpodrobnejší model, ktorý obsahuje všetky detailné informácie. Jeho súčasťou sú tabuľky, indexy, stĺpce a ďalšie technické prvky.
Infografika so štyrmi piliermi data science – odborné znalosti, matematické zručnosti, počítačová veda a vizualizácia.
Štyri piliere data science

Kľúčové zručnosti v data science

Každý, kto chce pracovať v oblasti data science, by mal mať niekoľko kľúčových zručností, medzi ktoré patria:
  • Programovanie – je dôležité pre každého, koho zaujíma data science. V začiatkoch ti postačia základy, no neskôr je užitočné ovládať programovanie do hĺbky, aby sa ti s nástrojmi a údajmi pracovalo čo najlepšie. Z programovacích jazykov je ideálne ovládať Python, R a SQL.
  • Dátová analytika a dátová štatistika – tieto disciplíny sú kľúčové na to, aby si zo všetkých dát dokázal vybrať tie najrelevantnejšie a správne ich analyzovať.
  • Kritické myslenie – pri analýze dát je potrebné neustále sa pýtať rôzne otázky, aby si získal hodnotné informácie, ktoré môže klient využiť vo svoj prospech. Neboj sa spochybňovať závery a hľadať nové riešenia.
  • Výpočtová veda – poznatky z nej ti umožnia rýchlejšie a efektívnejšie spracúvať aj veľké množstvo dát v krátkom čase. To je výhodné najmä v oblastiach a firmách, ktoré disponujú obrovským objemom informácií.
Okrem toho by ti nemali chýbať ani vlastnosti, ako kreativita, zvedavosť, ochota učiť sa nové veci, schopnosť pracovať pod tlakom, tímová spolupráca, komunikačné schopnosti a empatia.

Oblasti využitia dátovej vedy

Data science je univerzálna a dá sa využiť v takmer každej oblasti. Najčastejšie sa s ňou stretneš tu:
  • Biznis a e-commerce – prediktívne modely, analýza správania zákazníkov, personalizované odporúčania služieb a produktov či optimalizácia cien.
  • Zdravotníctvo – analýza obrazových dát (napr. MRI, röntgen), prediktívna diagnostika, vývoj nových liekov a podobne.
  • Bankovníctvo a poisťovníctvo – hodnotenie rizík, automatizácia rozhodovacích procesov alebo odhaľovanie podvodov.
  • Ekonomika a výskum – analýza veľkého množstva číselných aj textových dát, predikcia ekonomických trendov, overovanie hypotéz, predpoveď vývoja na trhu a iné.

Kariéra v data science

Premýšľaš, že by si zmenil svoje zameranie a vyskúšal prácu v IT? Dátová veda je dynamická oblasť, v ktorej môžeš napredovať míľovými krokmi a neustále pracovať na niečom novom. Ak už máš väčšinu kľúčových teoretických zručností, zváž data science stáž. Poskytne ti základnú prax a ukáže, ako to v tejto oblasti funguje v praxi. Ak zistíš, že data science je pre teba to pravé a baví ťa, môžeš sa z pozície stážistu posunúť na jednu z týchto pozícií:
  • data scientist,
  • data analyst,
  • machine learning engineer,
  • data engineer,
  • data architect.

Kto sú data scientisti a prečo sú dôležití?

Data scientist je odborník, ktorý stojí v centre celého procesu práce s dátami. Prepája technické znalosti programovania, štatistiky a strojového učenia s biznis porozumením a schopnosťou pretaviť dáta do praktických odporúčaní. V praxi to znamená, že data scientist nielen čistí a analyzuje surové údaje, ale dokáže v nich odhaliť skryté súvislosti a premeniť ich na konkrétne riešenia – či už ide o predpoveď správania zákazníkov, optimalizáciu výrobných procesov alebo návrh personalizovaných produktov. Táto pozícia patrí medzi najvyhľadávanejšie v IT a jej význam neustále rastie spolu s množstvom dát, ktoré firmy denne spracúvajú. Data scientist: Čo robí a ako sa ním môžeš stať?

Výzvy a riziká vedy o údajoch

S vedou o údajoch sa spája niekoľko výziev a rizík, o ktorých by si mal vedieť:

Kvalita dát a správne dátové modelovanie

Nekvalitné alebo neucelené dáta vedú k nepresným výsledkom, ktoré môžu viesť k chybným záverom. To isté platí aj pri nesprávnom modelovaní. Ak zvolíš chybný či nevhodný algoritmus alebo štatistické metódy, výsledky nemusia byť presné.

Problémy s ochranou osobných údajov a GDPR

Údaje, s ktorými pracuješ, bývajú často citlivé, keďže obsahujú informácie o zákazníkoch, klientoch alebo pacientoch. Musíš si preto dávať veľký pozor na to, ako ich spracúvaš a používaš. V opačnom prípade ti hrozia problémy s porušením GDPR.

Skreslené modely = nesprávne rozhodnutia

Práca s dátami musí byť objektívna, aby sa predišlo skresleným výsledkom. Tie by totiž mohli viesť k nesprávnym alebo nespravodlivým rozhodnutiam.
Schéma cloudových výpočtov s prepojeniami na databázu, úložisko, aplikácie, mobil a server.
Cloudové výpočty a ich využitie