Společně se zákazníky vyvíjíme a inovujeme s AI ...

Softwarový vývoj se mění rychleji než kdykoliv v historii. Nepřinášíme jen nástroje – přinášíme kompletní transformační program, který váš tým posune od asistovaného vývoje k plně agentickému. S měřitelnými výsledky od prvního měsíce.

Proč teď: Okno příležitostí se zavírá

72 % vývojářů na světě už denně používá AI nástroje. 42 % commitovaného kódu pochází z AI asistentů. Gartner predikuje, že do konce roku 2026 bude 40 % enterprise aplikací obsahovat AI agenty. A Dario Amodei, CEO Anthropic, v lednu 2026 na fóru v Davosu prohlásil, že „jsme 6–12 měsíců od chvíle, kdy AI bude dělat většinu práce softwarových inženýrů.”

To není sci-fi. To je realita, na kterou se většina firem s interním vývojem teprve připravuje. My u nás v Cloudfieldu ji už žijeme – 100 % adopce GitHub Copilot, 90 % týmu na Claude Code – nejen vývojáři, ale i projekťáci, kteří s ním připravují specifikace, nebo marketing, který generuje technický content. AI u nás není jen dev tool, je to firemní pracovní nástroj. K tomu vlastní AI infrastruktura postavená na modelech Anthropic, OpenAI a Google. A teď tuhle zkušenost nabízíme vám.

Co vlastně znamená „AI transformace vývoje”?

Většina firem dnes uvízla v první fázi: pořídily licence na GitHub Copilot, vývojáři si ho oblíbili, management si odškrtl kolonku „AI adopce”. Jenže Copilot-style asistence – doplňování kódu řádek po řádku – je jen začátek. Přináší zrychlení 30–50 %, ale zásadně nemění způsob práce.

Skutečná transformace nastává při přechodu na agentický vývoj. Nástroje jako Claude Code od Anthropicu nepracují řádek po řádku. Dostanou celou úlohu – „zrefaktoruj tuto komponentu”, „napiš testy pro celý modul”, „navrhni architekturu pro novou službu” – a zpracují ji autonomně. Vývojář se z pisatele kódu mění v architekta a recenzenta. Sprint velocity nám v praxi roste 2–3× oproti baseline – měřeno na srovnatelných typech úloh a při stejné definici „done”. Není to magic number, je to výsledek jiného způsobu práce.

Copilot přitom nezůstává pozadu – jeho nejnovější verze už nabízejí prvky autonomní práce a agentické chování se v něm rychle rozvíjí. Hranice mezi oběma světy se posouvá. Pomůžeme vám zorientovat se v tomhle spektru a najít optimální mix pro váš tým, vaši architekturu a vaše procesy.

Superpowers: AI agent s duší vaší firmy

Tohle je klíčový diferenciátor, který nás odlišuje od generických „AI consulting” nabídek. A upřímně – je to věc, která rozhoduje o tom, jestli vám AI transformace reálně zafunguje, nebo skončí jako další zklamání.

Generický AI agent – ať už Copilot, Claude Code nebo cokoliv jiného – je mocný, ale slepý. Neví, jak vaše firma pojmenovává služby. Nezná vaše coding standards. Netuší, jak vypadá vaše architektura microservices, jaký máte deployment pipeline, jaké jsou interní security politiky nebo jak strukturujete code review.

Superpowers jsou strukturované znalostní sady – skills –, které AI agentovi dodají kontext vaší organizace. Sada instrukcí, best practices, firemních konvencí a procesních pravidel, která se agentovi „nahraje” jako jeho expertíza. Výsledek? Agent nepracuje obecně – reflektuje reálné prostředí vaší firmy, jako by v ní pracoval roky.

Co to znamená konkrétně:

• Agent dodržuje vaše naming conventions a coding standards
• Respektuje architekturu a design patterns vašeho codebase
• Generuje kód konzistentní s existující kódovou bází
• Dodržuje vaše security politiky a compliance požadavky
• Zná strukturu vašeho CI/CD pipeline a testovacího frameworku
• Rozumí vaší doménové terminologii a business logice

Viděli jsme to mockrát: bez Superpowers tým AI agenta vyzkouší, a po týdnu ho opustí – protože výstup neodpovídá firemním standardům a přepisování zabere víc času než psaní od nuly. Se Superpowers je adopce přirozená a výsledky okamžité. Tohle je rozdíl mezi „máme AI” a „AI nám reálně funguje.”

Superpowers navrhujeme a ladíme společně s vaším týmem. Nejde o jednorázovou konfiguraci – je to živý artefakt, který se vyvíjí spolu s vaším produktem. A právě tady se ukazuje naše zkušenost – v Cloudfieldu jsme si Superpowers nejdřív přizpůsobili a otestovali na vlastních projektech. Víme, co funguje a co ne.

Metriky: Žádné buzzwordy, jen tvrdá data

AI transformace bez měření je jen drahý experiment. Proto jsme vyvinuli framework čtyř kategorií metrik, které sledujeme u každého projektu. Není to akademické cvičení – vychází to z toho, co jsme se sami naučili při vlastní transformaci.

1. Produktivita Sprint velocity, lead time, cycle time, deployment frequency, throughput. Měříme, kolik práce tým reálně dodá za jednotku času – a jak se to mění s nasazením AI.

2. Kvalita kódu Code coverage, code smells, cyklomatická komplexita, security hotspots, bug rate. AI zrychluje vývoj, ale pokud současně klesá kvalita, je to Pyrrhovo vítězství. Sledujeme obojí.

3. AI-specifické metriky Acceptance rate AI návrhů, adoption rate napříč týmem, reálně ušetřený čas, využití agentických workflow vs. klasického asistovaného vývoje, efektivita Superpowers. Tyhle metriky ukazují, jestli AI tým opravdu používá – nebo jen má nainstalovanou.

4. Developer Experience Spokojenost vývojářů (NPS), onboarding time nových členů týmu, kvalita automaticky generované dokumentace, code review time. Protože nejlepší nástroj je k ničemu, pokud ho tým odmítne.

Klíčový princip: vždy měříme baseline. Před zavedením jakéhokoli AI nástroje nastavíme výchozí stav. Pak sledujeme vývoj po 30, 60 a 90 dnech. Výsledky reportujeme v formátu, kterému rozumí CTO i CFO – ne abstraktní grafy, ale konkrétní dopady:

• Code review time: −50 % díky AI pre-review
• Bug detection: +40 % díky AI security scanning
• Sprint velocity: 2–3× baseline při plné agentické adopci
• Onboarding nových vývojářů: výrazně kratší díky AI-generované dokumentaci a Superpowers jako „firemní paměti”

Součástí je ROI model a pravidelný management reporting. Chceme, abyste měli v ruce čísla, se kterými jde obhájit investici před boardem – ne jen pocit, že „AI nám asi pomáhá”.

Jak transformace vypadá v praxi: 4-fázový program

Neděláme jednorázové workshopy, po kterých se nic nestane. Náš AI Dev Transformation Program je strukturovaný roční program se čtyřmi fázemi. Takhle to děláme u našich enterprise zákazníků – a takhle jsme to udělali i sami u sebe.

Fáze 1 – Discovery & Kickoff Celodenní workshop pro vývojový tým a engineering management. Zmapujeme aktuální stav: jaké nástroje používáte, jak vypadají vaše procesy, kde jsou bottlenecky. Nastavíme baseline metriky. Provedeme interní hackathon, kde si tým na reálných úlohách vyzkouší agentické nástroje. Definujeme AI adoption strategii šitou na míru.

Výstup: AI Maturity Score, prioritizovaný seznam use cases s ROI odhadem, 12měsíční AI Roadmap.

Fáze 2 – Architecture & Pilot Navrhneme AI governance framework – pravidla, kdo smí co, jak se řeší code review AI-generovaného kódu, jak se loguje a audituje. Spustíme pilotní nasazení vybraných nástrojů na reálném projektu. Implementujeme MCP (Model Context Protocol) – otevřený standard, který umožňuje AI agentům komunikovat s vašimi systémy (JIRA, Git, CI/CD, monitoring) přes jednotné rozhraní. Prakticky to znamená, že agent není izolovaný v IDE, ale vidí a ovlivňuje celý váš vývojový ekosystém. Začneme budovat Superpowers pro váš codebase.

Výstup: Funkční AI gateway, první Superpowers sada, governance dokumentace, pilotní výsledky s metrikami.

Fáze 3 – Code Intelligence & Expansion Rozšiřujeme AI o porozumění celé kódové bázi – agent nejen píše nový kód, ale rozumí kontextu existujícího. Napojíme AI na firemní dokumentaci (Confluence, Notion, interní wiki) pomocí RAG pipeline. A ano, víme, jak to vypadá v praxi – 80 % firemní wiki je zastaralých. Proto začínáme kurátorstvím obsahu a AI pomáháme rozlišovat aktuální dokumentaci od fosilií. Výsledek je často vedlejší benefit sám o sobě – konečně uklizená knowledge base. Rozšíříme MCP ekosystém o další integrace – JIRA, GitLab, monitoring, CI/CD. Superpowers se zpřesňují na základě zpětné vazby týmu.

Výstup: AI, které zná váš celý codebase a dokumentaci. Měřitelné výsledky po 90 dnech vs. baseline.

Fáze 4 – Automation & Optimization Zavedeme automatizované AI code review – každý pull request projde AI recenzí ještě před lidským review. Nasadíme AI security scanning pro kontinuální detekci zranitelností. Implementujeme dependency graph analýzu pro proaktivní správu technického dluhu. Připravíme AI-powered onboarding pro nové členy týmu.

Výstup: Plně AI-augmentovaný vývojový pipeline. Finální ROI report. Doporučení pro další rok.

Rozsah programu přizpůsobujeme konkrétní situaci – velikosti týmu, zralosti procesů i ambicím. Ne každý zákazník potřebuje všechny čtyři fáze naplno. Vždy ale platí, že jde o zlomek ročního rozpočtu na vývoj s potenciálem zásadně změnit produktivitu i kvalitu výstupů.

A co když adopce neprobíhá podle plánu? Stává se to – ne každý tým přijme nový způsob práce ze dne na den. Proto měříme průběžně a program iterujeme. Pokud po Fázi 1 vidíme, že tým potřebuje víc času na základech, nepouštíme se do Fáze 2 za každou cenu. Radši zpomalíme a uděláme to pořádně.

Technologický stack: Multi-model, vendor-agnostic, security-first

Nevsázíme na jednoho dodavatele. Náš AI stack kombinuje to nejlepší z dostupných platforem – a tímhle přístupem si pojistíme, že vám nikdy nezůstane vendor lock-in:

• GitHub Copilot Enterprise – code completion, pair programming, rostoucí agentické schopnosti. Ideální jako první stupeň adopce a denní pracovní nástroj.
• Claude Code (Anthropic) – plně agentický vývoj, komplexní reasoning, refactoring, architektonické úlohy. U nás hodnocen jako nejefektivnější pro náročné úlohy.
• Cursor IDE – AI-native vývojové prostředí pro týmy, které chtějí integrovaný zážitek.
• Google Jules – agentický asistent od Google pro autonomní řešení úloh přímo v GitHub workflow. Silný v multi-step plánování a integraci s Google ekosystémem.
• JetBrains AI Assistant & Junie – AI přímo v IntelliJ, WebStorm a dalších JetBrains IDE. Junie přidává agentické schopnosti pro komplexnější úlohy. Přirozená volba pro týmy zvyklé na JetBrains ekosystém.
• MCP (Model Context Protocol) – otevřený standard pro komunikaci AI agentů s externími systémy. Budoucnost interoperability a něco, na co sázíme hodně.
• Vlastní AI infrastruktura – interní nástroje postavené na kombinaci modelů od Anthropic, OpenAI, Google a dalších.

Vše běží s maximálním důrazem na bezpečnost a ochranu duševního vlastnictví. Modely pracují na dedikovaných instancích, vaše data se nepoužívají k tréninku a zůstávají pod vaší kontrolou. Pro regulované sektory (finance, zdravotnictví, státní správa) nabízíme on-premise a private cloud varianty.

AI Security: comma0 jako bezpečnostní štít

AI transformace přináší nové kategorie rizik, na které tradiční security frameworky nemyslí. Naše dceřiná společnost comma0 se na tohle specializuje a zajišťuje kompletní bezpečnostní rozměr:

• AI Code Security Audit – systematický review AI-generovaného kódu, detekce vzorců, které lidský reviewer snadno přehlédne
• LLM Application Security – ochrana proti prompt injection, data leakage, model manipulation a dalším LLM-specifickým hrozbám
• AI Governance Framework – politiky, procesy, odpovědnosti, audit trail pro AI-augmentovaný vývoj
• EU AI Act Compliance – gap analýza, klasifikace AI systémů podle rizikových kategorií, remediace, průběžný compliance monitoring
• AI SOC Monitoring – kontinuální detekce anomálií v AI-generovaném kódu a chování AI systémů v produkci

Tohle je mimochodem věc, kterou hodně firem podceňuje. AI vám zrychlí vývoj, ale pokud nemáte ošetřenou bezpečnost AI-generovaného kódu, vytváříte si nový druh technického dluhu. Kombinace Cloudfield + comma0 = výkon a bezpečnost pod jednou střechou.

Pro koho je AI Dev Transformation

Náš program je navržený pro firmy, které:

• Mají vlastní interní softwarový vývoj (10+ vývojářů)
• Už používají nebo plánují nasadit AI nástroje, ale chtějí víc než jen „Copilot pro všechny”
• Potřebují měřitelné výsledky a ROI, ne jen cool demo
• Operují v regulovaném prostředí a potřebují governance a compliance
• Chtějí, aby AI reflektovala jejich procesy, architekturu a standardy – ne generické best practices

Typicky za námi přichází CTO nebo VP Engineering firmy, která cítí, že „s AI by to šlo líp”, ale neví kde začít – nebo začala, ale uvízla u prvního stupně adopce. Znáte ten pocit? My taky – a proto víme, jak z toho ven.

Jak začít

Každá služba funguje samostatně i jako součást celku. Doporučujeme začít AI Readiness Assessmentem – za dva dny víte, kde jste, kam se můžete dostat a co to bude vyžadovat. S konkrétními čísly, ne s PowerPointem plným buzzwordů.

Proč Cloudfield

Nejsme konzultanti, kteří o AI čtou v reportech. Jsme firma, která AI transformací prošla sama – a teď předáváme to, co funguje. 90 % týmu na agentických nástrojích, vlastní multi-model AI infrastruktura, reálné enterprise projekty od logistiky přes finance po státní správu.

Představujeme dva průlomové nástroje umělé inteligence, které změní způsob, jakým analyzujete data a dokumenty. BI BRO a DOC BRO.

BI BRO: Transformuje komplexní data do praktických poznatků. JEDNODUŠE a BEZPEČNĚ

Efektivní zpracování a analýza dat jsou klíčové pro každé podnikání. Lidský faktor však může být nevyzpytatelný; lidé mohou dělat chyby a přehlédnout důležité detaily, a jejich zkušenosti mohou vést k rutinní slepotě. BI BRO působí jako další člen vašeho týmu, který pracuje rychleji a efektivněji, osvobozený od lidských omezení.

Klíčové funkce BI BRO

• Analýza komplexních datových struktur: BI BRO pomáhá identifikovat otázky relevantní pro váš byznys. Nejenže spouští skripty a dotazy, ale také inteligentně a nezaujatě identifikuje anomálie, nachází souvislosti a odhaluje trendy.
• Okamžité zpracování dat: Výrazně zkracuje čas potřebný pro analýzu a zpracování dat.
• Bezpečný provoz ve vašem prostředí: BI BRO je navržen tak, aby bezpečně fungoval v rámci vaší existující infrastruktury a systémů.

Jádrem BI BRO je konverzace několika agentů

BI BRO využívá systém konverzace několika agentů s předem specifikovanými schopnostmi, kteří spolupracují na extrakci dat, vytváření obchodních popisů pro technické skripty a nalezení závěrů z vašich dat. Zadejte svůj dotaz a nechte agenty BI BRO, aby společně připravili přehledné a ihned použitelné prezentace s potřebnými informacemi.

DOC BRO: Analyzuje vaše dokumenty RYCHLE a BEZPEČNĚ

Analyzujte své dokumenty bezpečně pomocí GPT agentů. DOC BRO vám pomůže rychle porozumět vašim dokumentům, ať už je potřebujete indexovat, analyzovat nebo zabezpečit. DOC BRO je robustní řešení podpořené nejnovějšími pokroky v umělé inteligenci. Náš velký jazykový model pracuje na dedikovaných instancích Azure / AWS oddělených od běžného veřejného API poskytovatelů LLM. Zpracovaná data tak zůstávají v bezpečném prostředí a nejsou využívána k dalšímu tréninku modelů, což chrání integritu a bezpečnost vašich dat. DOC BRO je kompatibilní s Azure OpenAI a AWS Bedrock (Claude, Mistral, Titan) a je připraven na integraci dalších modelů, včetně vlastních jako Llama 2. Plánování integrace Google Gemini je již v procesu.

Klíčové funkce DOC BRO

• Automatizovaná, specifická analýza dokumentů pro podniky: Automaticky zpracovává a analyzuje vaše dokumenty na míru podle vašich potřeb, šetří váš čas a eliminuje lidské chyby.
• Integrace s existujícími systémy pro správu identit: jako jsou MS Entra, Google a OneLogin. Zachovává stanovené uživatelské role a přístupová práva.
• Bezproblémová integrace infrastruktury: Navrženo tak, aby spolupracovalo s vašimi stávajícími aplikacemi, DOC BRO posiluje vaši infrastrukturu bez narušení stávajících operací.

Přinášíme revoluci v obchodních procesech pomocí našich AI řešení, která jsou nejen špičková, ale především bezpečná a spolehlivá. Představujeme vám novou éru umělé inteligence, která je postavena na pilířích bezpečnosti, soukromí a inovací.

Pod Kapotou: OpenAI v Microsoft Azure

• Exkluzivní prostředí: Naše AI modely jsou provozovány na platformě Microsoft Azure, což nám umožňuje zajistit vysokou úroveň bezpečnosti a izolace od vnějšího prostředí.
• OpenAI API: Využíváme OpenAI API, které je postavené na pokročilém chatGPT modelu. Tento model přináší úžasnou flexibilitu a možnosti přizpůsobení pro vaše specifické potřeby.
• Ochrana dat: Vaše data nejsou používána pro trénování nových generací modelů, což zajišťuje jejich ochranu a soukromí. Jsou v bezpečí před jakýmkoliv zneužitím.
• Privátní přístup: Pro přístup k API modelu využíváme techniky private endpointů, což zajišťuje, že přístup k modelu je omezen pouze na vaše prostředí. Takto je zajištěna maximální kontrola nad tím, kdo má k vašim datům přístup.

Připraveni na Budoucnost

S našimi bezpečnými a spolehlivými AI službami získáte nástroj, který bude růst s vaší firmou a pomáhat vám čelit novým výzvám v neustále se měnícím digitálním světě.

Ve světě, kde se data neustále rozšiřují a komplikují, přinášíme revoluční změnu v jejich zpracování. Naše nová metoda transformuje vaše data tak, aby byla nejen snadno přístupná, ale aby z nich bylo možno efektivně vyvodit přesné predikce a analýzy anomálií, a to díky využití technologie LLM (Large Language Models).

Jak Přistupujeme k Vašim Datům?

1. Přečerpání Dat do Data Store: Začínáme tím, že vaše data přečerpáme do data store ve formě strikturovaného textu. To nám umožňuje zachovat komplexnost a bohatství informací obsažených v datech.

2. Analýza Sentimentu a Klíčových Informací: S použitím pokročilých algoritmů LLM identifikujeme sentiment a extrahujeme klíčové informace z vašich dat. Tím získáme hlubší pochopení obsahu a jeho kontextu.

3. Indexace Dat do Vector Store: Následuje proces indexace dat do vector store, což nám umožňuje vytvořit efektivní a přesné reprezentace dat pro další analýzy.

4. Použití Dat pro Analýzu Anomálií: Tyto reprezentace pak využíváme k analýze anomálií pomocí matematických metod nebo tradičního strojového učení, což nám umožňuje identifikovat vzorce a neobvyklosti v datech.

Praktický Příklad: Predikce a Doporučení pro E-Shop

Představte si situaci, kdy hledáme společné rysy uživatelů pro doporučení produktů v e-shopu:

• Karta Uživatele: Vytvoříme “kartu uživatele”, kde shrneme všechny dostupné informace o uživateli, včetně jeho nákupů a komunikací s námi.
• LLM Hodnocení Uživatele: LLM následně provede hodnocení uživatele, kde se na kartu uživatele podívá “jako člověk” a aplikuje zkušenosti ukryté v LLM, aby doplnil informace, které jsou člověku zjevné, ale matematickými metodami nedosažitelné.
• Detekce Doporučení: Tato rozšířená informace je následně využita pro detekci doporučení, protože uživatel nyní získává společné vlastnosti s jinými uživateli, kteří již něco koupili.

Překračujeme Hranice Tradičního Zpracování Dat

Naším přístupem otevíráme nové možnosti v analýze a predikci, které překračují hranice tradičního zpracování dat. S naší AI technologií posuneme vaše rozhodování, marketing a business strategie na zcela novou úroveň.

Podpora rozhodování pomocí umělé inteligence je nejen inovativní, ale pomalu se stává nezbytností. Představujeme řešení, které kombinuje pokročilé technologie LLM (Large Language Models) s podporou vektorové databáze. Umožňuje tak efektivní vyhledávání informací ve vašich datech.

Jak To Funguje? Revoluční Integrace AI do Vašeho Prostředí

1. Bezpečná Integrace AI LLM: Začínáme integrací LLM založeného na chatGPT technologii do vašeho prostředí. Tento krok zajistí, že AI bude pracovat v souladu s vašimi bezpečnostními standardy a potřebami.

2. Indexace a Vektorizace Dat: Následuje fáze, kdy indexujeme a převádíme vaše existující data na vektory, které jsou uloženy v chroma databázi. Tento proces umožní efektivní a rychlý přístup k informacím.

3. Interaktivní Dotazy: Uživatelé poté mohou klást dotazy prostřednictvím aplikace, kde LLM využívá vektory a chroma databázi k nalezení nejpřesnějších a nejrelevantnějších odpovědí.

4. Odpovědi s Referencemi: Odpovědi poskytované chatGPT nejsou jen surové informace, ale obsahují také reference na původní zdroje informací, což uživatelům umožňuje hlubší porozumění kontextu.

5. Vektorizace Nahrávaných Dokumentů: Uživatelé mohou do systému nahrávat také vlastní dokumenty. Ty jsou ve fázi zpracování rozloženy na vektory a použity k prohloubení a zpřesnění vyhledávání.

Přineste Své Rozhodování na Novou Úroveň

S naším AI řešením získáte přesnější a rychlejší přístup k informacím, čímž zefektivníte a zautomatizujete proces rozhodování. Toto je budoucnost business intelligence, kde každá informace je na dosah a každé rozhodnutí je podloženo daty.