IT Systems 7-8/2026
IT Security
Trendy ICT
Dnes 12:00
O úspěchu firem bude rozhodovat schopnost průběžně inovovat
Společnost Edhouse patří mezi významné české technologické firmy zaměřené na vývoj zakázkového softwaru, embedded systémů a komplexních hardwarově-softwarových řešení pro průmysl, vědu i další technologicky náročné obory. Dlouhodobě staví na individuálním přístupu k zákazníkům, technické expertize a vývoji inovativních řešení s vysokou přidanou hodnotou. V rozhovoru s Jiřím Barošem, CEO Edhouse, jsme se zaměřili na to, proč se modernizace podnikových aplikací stává strategickou nutností, jakou roli v ní hraje kybernetická bezpečnost a umělá inteligence a jaké změny přinesou firmám nové evropské regulace i stále rychlejší tempo digitální transformace.
Ve většině firem dnes vedle moderních cloudových služeb stále fungují aplikace staré deset i více let. Jak management pozná, že se z původně spolehlivého systému stal legacy software, který už firmu spíše brzdí, než podporuje?
Myslím si, že prvním ukazatel mohu být jejich drahé úpravy a updaty. Pokud chci škálovat, více prodávat nebo uvést nový produkt na trh, a zjistím, že v nějaké části systému je strašně moc práce a nákladů, ukazuje to na problém. Nebo když lidé, kteří systém provozují, nevědí, jak funguje, i to se běžně děje. Systémy totiž přece musí především podporovat hlavní činnost firmy, zrychlovat ji, nahrazovat manuální práci a umožňovat škálování, a pokud tuto funkci neplní, není na co čekat a musí se upravit a modernizovat. Přehlížet takový problém se ještě žádné firmě nevyplatilo, naopak ji to pak stálo násobně více, než by muselo.
Legacy systémy bývají spojovány především s vysokými náklady na údržbu, ale to myslím není jediný problém, který je s nimi spojen. Jaká rizika podle vás podniky nejčastěji podceňují v souvislosti s narůstajícím technologickým dluhem?
Nedá se říct, že by to byla jedna věc. Je jich celá řada. Například je to ale bezpečnost. U starých systémů hrozí, že bezpečnostní incident zastaví výrobu, vyřadí některou službu nebo způsobí firmě škody. Toto riziko se podle mě stále podceňuje. Firmy často řeší technologický dluh jen ve chvíli, kdy se objeví konkrétní problém. Opraví jednu část systému, ale už neřeší, jak tato změna ovlivní ostatní systémy. Největší problémy přitom často vznikají právě mezi nimi, tedy v jejich propojení a vzájemné komunikaci. A samozřejmě technologický dluh vzniká také tehdy, když se mění požadavky na podnikání. Zdraží energie nebo další vstupy, firma začne vyrábět nový produkt nebo potřebuje rychleji škálovat. Stávající software sice stále funguje, ale už nedokáže tyto nové požadavky podporovat. Změny jsou potom stále dražší a složitější.
Firmy často odkládají investice do modernizace informačních systémů s argumentem, že stávající řešení ještě „nějak fungují“. Dá se ovšem dlouhodobě uspět v konkurenci bez průběžných investic do moderních IT technologií a digitalizace?
Řekl bych, že nedá. Základem úspěchu jsou právě průběžné modernizace a investice, to je zkrátka fakt a nedá se nijak obejít. Velké projekty často trvají dlouho a během jejich realizace se mohou změnit podmínky, požadavky i náklady. Každá změna by ale měla mít jasný účel a firma by měla umět vyhodnotit, co jí přinese. Může jít například o snížení nákladů, zrychlení výroby, jednodušší zavádění nových produktů nebo možnost dalšího růstu. A samotná modernizace by proto neměla být jen reakcí na jednotlivé problémy. Firma by měla mít celkovou představu, čeho chce dosáhnout, a podle ní jednotlivé kroky plánovat. Všude se dnes mluví o AI a jejím využití, ale právě pro AI je nejdůležitější digitalizace procesů a strukturovaná data. Pokud se firma rozhodne zavádět AI, ale tyto věci nemá správně vyřešené, je to jen vyhazovaní peněz z okna a výsledek, hlavně ten finanční, ji určitě nepotěší.
Které podnikové procesy obvykle nejvíce trpí technologickým dluhem?
Překvapivě často jde o systémy, které byly digitalizované jako první. Typicky běží patnáct let a týkají se řízení výroby nebo logistiky. Všechno ostatní se modernizovalo, ale základ zůstal starý. Z něčeho, co původně stačilo, se stane největší zátěž a středobod, přes který se všechno propojuje. Ve výrobních firmách se ale setkáváme i s tím, že digitalizované není skoro nic. Probíhají manuální přepisy a pracuje se se vším možným, nejčastěji například s Excelem. To ale není digitalizace procesů. Za opravdovou digitalizaci považuji data v databázích a systémy, které si je samy předávají, a něco takového hodně firem vůbec nemá.
Nejsou legacy systémy pro firmy také hendikepem při hledání a náboru nových talentů? Předpokládám, že firma s dvacet let starým softwarem nebude příliš atraktivní pro uchazeče, kteří už vyrůstali v době webových a mobilních aplikací.
Je to problém. Generace, která tyto systémy vytvářela, pomalu odchází do důchodu a technologie používané v devadesátých a nultých letech nejsou pro novou generaci příliš atraktivní a lidí, kteří v nich umějí pracovat, dramaticky ubývá. Dnes tento problém řeší paradoxně právě AI, díky které už není nutné znát do detailu každou starou technologii nebo programovací jazyk. Vývojář se tak může soustředit víc na samotný problém a na to, jak má řešení fungovat, a tu nezáživnou práci za něj udělá AI.
Mnoho organizací odkládá modernizaci IT až do okamžiku, kdy nastane závažný problém. Existují podle vás konkrétní technické nebo provozní signály, které by mohly management včas varovat?
Jedním z nejvýraznějších varovných signálů jsou stále dražší změny. Pokud každá úprava systému vyžaduje mnoho hodin práce a firma už si další změny raději rozmýšlí, je to důvod k pozornosti. Dalším signálem je, když jedna změna způsobí další chyby. U starých systémů často chybí kvalitní testy a lidé už přesně nevědí, jak celý systém funguje a jak je provázaný. Proto je obtížné ověřit, jestli úprava nenaruší jinou část. Poznat se to dá také podle lidí, kteří se o systém starají. Pokud jsou změny složité, frustrující a zaměstnanci se do nich příliš nehrnou, pravděpodobně systém začíná být problém. Zastaralý systém sám o sobě ještě nemusí vadit. Problém nastává ve chvíli, kdy firmu omezuje a brání jí v dalším rozvoji.
Setkal jste se s případy, kdy už jste u zákazníků hasili problémy pět minut po dvanácté?
Ano, a opakovaně. U jednoho klienta jsme řešili systém pro řízení výstupní kontroly při kompletaci složitých přístrojů. Firma chtěla proces zautomatizovat a nechala si vytvořit software na klíč. Nedala ale dost energie tomu nejdůležitějšímu, analýze. A dodavatel bohužel aplikoval obecný postup na specifický problém. Výsledek jejich práce nebylo možné integrovat. Projekt půl roku stál a náklady narostly. Když nás firma oslovila, už do toho management nebyl ochotný dál investovat. Řešili jsme proto to, co mělo být vyřešené na začátku, jak systém propojit a přizpůsobit konkrétnímu problému. Stálo to hodně peněz, měsíce času a velkou frustraci na všech stranách.
Kyberbezpečnost dnes přestává být pouze záležitostí IT a stále více ovlivňuje samotnou podstatu podnikání. Setkáváte se s tím, že právě rostoucí bezpečnostní požadavky jsou hlavním impulzem k modernizaci podnikových systémů?
Je to obrovské téma. My sami jsme založili dedikovaný tým, který se věnuje výhradně bezpečnosti. U některých zákazníků se až desítky procent vývojových aktivit týkají jen a jen bezpečnosti. Někde je motivací regulace, jinde firma cítí dlouhodobý dluh a raději do něj teď investuje. Dnes je to bezesporu stěžejním tématem ve více než třetině nových jednání, která se zákazníky vedeme.
Uvedené evropské regulace, zejména směrnice NIS2 nebo nařízení CRA, budou mít dopad nejen na provoz firem a organizací, ale také na vývoj softwaru. Jak tato nová nařízení dopadají na vás a další vývojářské firmy?
Pro nás, ale i další vývojářské firmy to znamená hlavně větší odpovědnost. Už nejde jen o to, dodat řešení, které si klient objednal, ale také musí mít jistotu, že splňuje bezpečnostní požadavky a že za něj můžeme ručit. V praxi to znamená, že bezpečnost musíme řešit už od začátku vývoje, ne až na konci. Proto jsme si vytvořili zmíněný dedikovaný tým pro kyberbezpečnost, máme ISO 27001 a všichni naši lidé procházejí školením. Nejde totiž jen o bezpečnostní projekty jako takové, ale bezpečnostní pravidla se musí promítnout do všech zakázek, které pro klienty děláme. Díky tomu už pro nás NIS2 ani CRA nejsou úplná novinka. Věnujeme se jim delší dobu a bereme je tak jako součást běžné práce.
V návaznosti na předchozí otázku by mě zajímal také váš názor, jestli už prostředí pro podnikání v Evropě není přeregulované. Právě v oblasti ICT přece vidíme, jak nám Amerika a Asie v inovacích utíkají, zatímco Evropa jde cestou dotací a regulací.
Nejsem zastáncem přehnaných regulací, nicméně na druhou stranu regulace v kyberbezpečnosti alespoň firmy donutí řešit věci, do kterých by se jim nechtělo investovat a teď to udělat musí. A vzhledem k tomu, co se ve světě děje, je to opravdu nutné. Až začne být bezpečnost masivně využívaná k útokům, budeme rádi, že většina firem má věci nějak vyřešené. Nám konkrétně tyto regulace přinášejí i byznys. Když organizace vědí, že musí splňovat CRA nebo NIS2, přenese se to do poptávky po našich službách. Těžce ale nesu, když to brzdí strojírenské a průmyslové firmy, které jsou primárně našimi klienty. Když totiž není byznys pro ně, není byznys ani pro nás.
Do vývoje softwaru už delší dobu výrazně promlouvá umělá inteligence. Ve kterých fázích vývoje aplikací podle vašich zkušeností přináší největší přidanou hodnotu a kde jsou naopak její možnosti zatím přeceňované?
Zajímavé je využití v legacy systémech. Starat se o starý kód vývojáři typicky nechtějí. S jazykovými modely a větším kontextem se to ale zásadně mění. Pokud připravíme infrastrukturu, testy a průběžné nasazování, AI v těchto systémech pomáhá opravdu hodně. Velkou pomocí je také při vývoji nových systémů. AI dokáže rychle vytvořit například boilerplate kód, ale vždy je potřeba mít kvalitní zadání a možnost výsledek validovat. Vývojáři se dnes díky AI více starají o architekturu a o to, jak řešení zapadá do ekosystému, což vnímám jako velké pozitivum.
V souvislosti s využitím AI ve vývoji softwaru se často hovoří o změnách, které to vyvolalo na různých úrovních vývojářů. Kdo přišel o práci a kdo naopak nejvíce získal v době generování kódu pomocí AI? Jak se vyvíjí moderní a bezpečný software, když kód už nepíše člověk?
Nevím o tom, že by lidé v IT masivně přicházeli o práci. Spíš se stalo to, že AI pomohla řešit nedostatek lidí. Vývojáři jsou díky ní rychlejší, takže se lépe zvládá i technologický dluh, hlavně ve starších systémech. Urychluje také vznik nového byznysu, pokud je jeho realizace přes software a pracuje se od začátku s validními daty. Nejvíc z toho pak získávají lidé, kteří se umějí dívat na celý systém jako celek. AI jim pomáhá s rutinními věcmi, s boilerplate kódem i s opakovanými úlohami, takže se mohou víc soustředit na zmíněnou architekturu, logiku řešení a na to, aby software dobře zapadal do celého ekosystému.
A moderní software? Ten se nevyvíjí tak, že by člověk přestal přemýšlet. Naopak. Kód sice často generuje AI, ale člověk musí pořád hlídat zadání, testy i výslednou kvalitu. Bezpečný software vzniká tehdy, když vývojář rozumí tomu, co systém dělá, umí výsledek zkontrolovat a nenechá AI pracovat jako tzv. černou skříňku.
Ještě než došlo k nástupu AI, měly tvorbu podnikových aplikací výrazně zjednodušit a urychlit low-code a no-code nástroje. Mají v éře AI tyto platformy ještě význam?
Přiznám se, že původně jsem je odepsal, ale názor jsem změnil. Masivní generování pod tlakem na rychlost přináší rizika. Low-code a no-code mohou přinést jistotu, že základní operace jsou bezpečné a otestované a snižují riziko nežádoucích chyb. Tyto platformy tedy mohou zažít renesanci, pokud se dají začlenit do celého systému.
Mnoho firem dnes zavádí AI spíše proto, že se to od nich očekává. Čekají nějaké přínosy, ale přitom ani nevědí, jaké. Kde podle vás umělá inteligence skutečně přináší měřitelný obchodní přínos a kde jde zatím spíše o marketingový efekt?
To je dobrá otázka, ale odpověď na ni by byla hodně dlouhá (smích…). AI má skutečný přínos hlavně tam, kde dokáže zrychlit rutinní práci nebo pomoct s něčím, co je opravdu dobře popsané a dá se změřit. Typicky jde o zpracování dokumentů, analýzu textů, návrh dalšího postupu nebo automatizaci opakovaných činností. Skvěle se dá využít ve výrobě, v kontrole kvality nebo při hledání míst, kde se dá snížit spotřeba materiálu či energie. Dobře funguje také tehdy, když už má firma digitalizované procesy a strukturovaná data. V takové chvíli může AI přinést skutečně viditelný efekt. Pokud ale firma AI zavede jen proto, že ji využívají všichni, tak my bychom měli také, budou to jen vyhozené peníze.
Nehrozí ale u firem, které přistupují k využití AI až příliš zdrženlivě, riziko, že zmeškají příležitost posunout svoje podnikání kupředu? Přitom se také vystavují možným problémům s tzv. stínovým AI, kdy zaměstnanci začnou využívat AI v práci spontánně a bez pravidel.
Stínové využívání AI ve firmách se bohužel děje a jako největší riziko vnímám právě bezpečnost dat. Pokud chci, aby lidé zvýšili produktivitu, měl bych jim jasně říct, co mohou používat a jak. Pokud v tom vidím bezpečnostní riziko, musím to zaměstnancům vysvětlit a investovat do on-premise řešení.
Na to hned navážu. S ohledem na bezpečnost, ale také vysoké provozní náklady se v poslední době stále více diskutuje právě o využití lokálních AI modelů provozovaných přímo ve firmě. V jakých situacích dávají on-premise modely smysl oproti veřejným cloudovým službám a jaké výhody přinášejí z hlediska ochrany dat nebo technologické suverenity?
Hlavně tam, kde data nemohou opustit organizaci, jsou důvěrná nebo představují unikátní byznysovou výhodu. Lokální modely nejsou automaticky bezpečnější, ale mohu garantovat, kde data jsou. Bezpečnost je potřeba řešit a aktualizovat. Lokální model sice nemusí být tak kvalitní jako nejnovější veřejný model, pro reálné problémy ale může z 90 % stačit. Modely ve vlastním prostoru vyřeší velkou část toho, co potřebujeme, a pro firmu, která nechce citlivá data dávat ven, což dnes nechce téměř žádná výrobní společnost, bych on-premise systém zvažoval.
Tempo změn na globálním trhu se neustále zrychluje. Jaké technologické schopnosti budou podle vás rozhodovat o úspěchu firem během příštích pěti let ‒ bude to především práce s daty, AI, kybernetická odolnost, schopnost rychle inovovat, nebo něco úplně jiného?
Na prvním místě bezpečnost. Je to už asi klišé, ale tak to opravdu je. Nechci kvůli zastaralému systému řešit, že mi nefunguje výroba a mám ztráty. Důležitá bude také schopnost učit se a přizpůsobit se. Nejde jen o AI, ale o schopnost přijmout nový způsob myšlení a začlenit ho do běžných procesů. To musí pochopit byznys, technický management i lidé, kteří dělají konkrétní věci. Kdybychom se nedokázali adaptovat, nebyli bychom konkurenceschopní, a rozhodovat bude především schopnost bezpečně a průběžně měnit způsob práce.
