Než se společně ponoříme do světa Microsoft Power Platform, rád bych se zastavil u jedné myšlenky. Chtěl bych vám přiblížit, jak dnes přemýšlím o digitalizaci a umělé inteligenci, protože právě tento pohled bude tvořit základ celého seriálu.
Mám totiž pocit, že mnoho firem ještě ani pořádně neodmaturovalo z digitalizace procesů, a už se snaží získat „vysokoškolský titul“ v oblasti AI. Jenže procesy využívající AI jsou podstatně složitější, než se může na první pohled zdát.
Možná si říkáte, jaký je vlastně rozdíl mezi digitalizovaným procesem a procesem postaveným na AI. Na první pohled nemusí být téměř patrný. Ve skutečnosti je ale rozdíl mnohem větší, než se zdá.
Digitalizaci vnímám jako převod existujícího, často manuálního procesu do digitální podoby. Takový proces má většinou pevně definované kroky, jasná pravidla a známý výsledek. Postupně jsme digitalizovali činnosti, které si dnes už ani neumíme představit vykonávat jinak. V mnoha firmách je právě tento způsob práce považován za standard.
Mohlo by se proto zdát, že umělá inteligence je pouze další vrstvou nad již existující digitalizací. Že stačí přidat AI ke stávajícím procesům a všechno začne fungovat lépe.
Podle mého názoru je to jeden z největších omylů, s nimiž se dnes setkávám.
AI totiž není jen další technologie, kterou připojíme ke stávajícímu řešení. Do určité míry mění samotné paradigma digitalizace. Nutí nás znovu přemýšlet o procesech, které jsme dříve považovali za správně navržené. Místo otázky „Jak tento proces zdigitalizovat?“ bychom si dnes měli pokládat otázku „Má tento proces v současné podobě vůbec smysl?“
Umělá inteligence totiž nedokáže automaticky opravit špatně navržený proces. Pokud je proces složitý, obsahuje zbytečné kroky nebo nejasná pravidla, AI jeho nedostatky neodstraní. Naopak je často pouze urychlí. Výsledkem pak může být rychlejší vznik chyb nebo ještě větší chaos.
Stejně důležitou oblastí jsou data. Kvalita AI je přímo závislá na kvalitě informací, se kterými pracuje. Mnoho organizací má data rozptýlená mezi různými systémy, dokumenty nebo e-mailovou komunikací. V takové situaci není problémem samotná AI, ale prostředí, ve kterém má fungovat. Proto dnes považuji investice do datové kvality, správy dat a governance za stejně důležité jako investice do samotných AI modelů. Bez kvalitních dat totiž nebude kvalitní ani umělá inteligence.
Další zásadní změnou je samotná povaha procesů. Klasické workflow bylo navrženo jako pevná posloupnost kroků. AI ale dokáže průběžně vyhodnocovat situaci, předvídat problémy a doporučovat jiný postup. Proces se tak mění z pevně definovaného scénáře na adaptivní systém, který reaguje na aktuální kontext. Místo jednorázové optimalizace začínáme přemýšlet o průběžném zlepšování.
A tím výčet změn zdaleka nekončí. Přicházejí další témata, která budou v následujících letech stále důležitější – měření skutečného přínosu AI, legislativa, bezpečnost, compliance nebo měnící se role člověka v procesu. Z člověka, který dříve jednotlivé kroky vykonával, se stále častěji stává ten, kdo proces řídí, kontroluje a rozhoduje o výjimkách.
Výzev je dnes více než dost. Právě v takové situaci se začnete poohlížet po platformě, která vám pomůže tyto oblasti řešit jednotným způsobem a v kvalitě, kterou očekává enterprise prostředí. Microsoft na tuto změnu reaguje ekosystémem, který propojuje data, automatizaci, AI i správu podnikových procesů. A právě tady se dostáváme k Microsoft Power Platform.
Pokud jsem vás předchozími odstavci trochu vyděsil komplexitou procesů využívajících AI, mám i dobrou zprávu. Tento seriál nevzniká proto, aby vás zahltil dalšími technologiemi. Jeho cílem je ukázat, jak lze k těmto výzvám přistupovat systematicky a jak může Microsoft Power Platform pomoci při budování moderních podnikových řešení.
Než se ale pustíme do pokročilejších témat, potřebujeme si vybudovat pevné základy. V dalších článcích se proto nejprve podíváme na jednotlivé stavební kameny Power Platform, pochopíme jejich roli v celé architektuře a ukážeme si, jak do sebe jednotlivé komponenty zapadají. Teprve potom začneme řešit složitější scénáře, které z této platformy dělají jeden z nejzajímavějších nástrojů pro digitalizaci podnikových procesů v době AI.
Začněme proto tím nejdůležitějším – co vlastně Microsoft Power Platform je a z jakých částí se skládá.
Microsoft Power Platform jako stavebnice
Přiznám se, že historii Power Platform tentokrát přeskočím. Rozhodně jí nechci ubírat na zajímavosti, ale v dnešní zrychlené době považuji za důležitější pochopit, co nám může přinést dnes, než se vracet k tomu, jak vznikala.
Pokud bych měl Power Platform zařadit do jedné kategorie, označil bych ji jako ekosystém nástrojů pro moderní digitalizaci podnikových procesů. Nabízí možnosti pro automatizaci procesů, low-code vývoj podnikových aplikací, tvorbu zákaznických portálů, business intelligence i vytváření AI agentů.
Za každou z těchto oblastí se skrývá samostatný produkt společnosti Microsoft. Každý z nich lze používat samostatně, ale skutečnou hodnotu získáte ve chvíli, kdy je začnete kombinovat. Právě propojení jednotlivých produktů je podle mě jednou z největších předností celé platformy.
Abych to lépe vysvětlil, používám jedno jednoduché přirovnání.
Stavebnice, nebo hotový dům?
Power Platform si často představuji jako stavebnici LEGO. Máte k dispozici jednotlivé kostky, ze kterých můžete postavit téměř cokoli – jednoduchou interní aplikaci, automatizovaný proces, zákaznický portál nebo komplexní podnikové řešení.
Současně je ale potřeba zmínit ještě druhou možnost. Microsoft dnes nabízí celou řadu hotových podnikových aplikací pod značkou Dynamics 365, které jsou právě na Power Platform postavené.
Patří mezi ně například Dynamics 365 Sales, Customer Service, Field Service, Human Resources nebo Contact Center.
Tyto aplikace už obsahují procesy, které většina firem dobře zná – od řízení obchodních příležitostí přes zákaznickou podporu až po servisní činnosti. Microsoft je navíc postupně rozšiřuje o specializované AI agenty, takže pokud vaše požadavky odpovídají standardním scénářům, často není potřeba začínat od nuly.
Jinými slovy, někdy stavíte vlastní řešení z jednotlivých kostek a jindy začínáte s téměř hotovým domem, který si pouze přizpůsobíte svým potřebám.
Dataverse – možná nejdůležitější část celé platformy
Teď už víme, že máme k dispozici stavebnici a že pro některé scénáře existují i předpřipravená řešení. Je tu ale jedna část celé platformy, kterou bych rád zmínil už teď, protože se s ní budeme setkávat prakticky v každém dalším článku.
Tou částí je Dataverse.
Na začátku článku jsme si řekli, že kvalita AI je přímo závislá na kvalitě dat. Dataverse sám o sobě kvalitu dat nevyřeší. Pokud jsou data nekonzistentní nebo špatně navržená, žádná platforma to za vás nezmění.
Odstraňuje ale jednu z největších překážek, se kterou se v podnicích setkávám – roztříštěnost dat.
Ve většině organizací má každá aplikace vlastní databázi, vlastní datový model a často i vlastní způsob integrace. Každá nová aplikace pak znamená další synchronizaci dat, další integrační vrstvu nebo nový ETL proces.
Power Platform jde jinou cestou.
Jednotlivé aplikace sdílejí společnou datovou platformu. Pokud například vytvoříte vlastní aplikaci pro specifický obchodní proces a současně používáte Dynamics 365 Sales, obě řešení mohou pracovat nad stejnými daty. Nemusíte budovat další integrace ani řešit synchronizaci zákazníků, obchodních případů nebo kontaktů.
To je vlastnost, která bývá často podceňovaná, ale z dlouhodobého pohledu dokáže ušetřit obrovské množství práce. Méně integrací znamená méně chyb, jednodušší správu a také lepší připravenost na využití AI. Neznamená to však, že všechna data musí být uložena přímo v Dataverse. Jejich primárním zdrojem mohou zůstat různé podnikové systémy, zatímco Dataverse je může sjednotit a zpřístupnit v kontextu konkrétního business procesu.
Power Platform není celý ekosystém AI
Možná by po předchozích částech mohlo vzniknout zdání, že Power Platform představuje kompletní řešení pro AI. Bylo by ale nefér tvrdit, že sama o sobě vyřeší všechny výzvy spojené s umělou inteligencí.
Ve skutečnosti je pouze jednou částí mnohem širšího ekosystému Microsoftu.
Pokud chceme budovat podniková AI řešení, dříve nebo později narazíme na další služby. Budeme řešit správu identit pomocí Microsoft Entra ID, ochranu a klasifikaci dat prostřednictvím Microsoft Purview, správu dokumentů, bezpečnost, compliance nebo governance.
Každý z těchto produktů řeší jinou část celé skládačky. Teprve jejich vzájemná kombinace vytváří prostředí, které umožňuje bezpečně provozovat AI v enterprise organizaci.
A právě proto se v dalších dílech nebudeme věnovat pouze Power Platform. Postupně se podíváme i na další technologie, které s ní úzce souvisejí.
Kdy Power Platform není správná volba
Na závěr bych rád zmínil ještě jednu důležitou věc.
Power Platform rozhodně není univerzálním řešením pro všechny typy aplikací.
Pro naprostou většinu podnikových informačních systémů představuje velmi dobrou volbu. Existují ale scénáře, ve kterých bych se poohlédl po jiném přístupu.
Typickým příkladem jsou aplikace s extrémními nároky na výkon, velmi vysokou zátěží nebo přísnými požadavky na odezvu v reálném čase. V takových případech bude často vhodnější klasický vývoj postavený na .NET, Javě nebo jiných technologiích.
Power Platform proto nevnímám jako náhradu tradičního vývoje. Vnímám ji jako nástroj, který umožňuje soustředit klasický vývoj tam, kde je skutečně potřeba, a zbytek řešit výrazně efektivněji. A právě proto si myslím, že má dnes v podnikovém vývoji tak silnou pozici.
