AI pro IT týmy — Pokročilé

Celodenní praktický trénink pro IT profesionály, kteří už AI používají a chtějí ji začlenit systematicky do celého vývojového procesu.

• Délka: 1 den (8 hodin)
• Cena: od 18 000 Kč / účastník (bez DPH) — vždy individuálně podle skupiny
• Formát: prezenčně, na míru vašemu týmu, na vyžádání
• Max. účastníků: 15
• Pro koho: vývojáři, analytici, architekti, tech leadové — IT profesionálové, kteří AI už používají a chtějí pokročit
• Předpoklady: základní zkušenost s AI asistenty (Copilot, Claude, Cursor) nebo absolvovaný trénink „AI pro IT — Základy"

• Systematicky pracovat s AI v celém SDLC — od analýzy požadavků přes implementaci po validaci výstupů
• Stavět komplexní výstupy iterativně — rozpad funkce na epiky, user stories, akceptační kritéria, API specifikace a diagramy s pomocí AI
• Kriticky hodnotit AI výstupy — identifikovat, kde AI zamete rozpory pod koberec, vynechá edge cases nebo navrhne nerealistické řešení
• Nastavit AI workflow pro svůj tým — kontextové soubory, pravidla, sdílené nastavení, základy governance

• Práce se surovými, reálnými podklady — emaily, zápisy ze schůzek, protichůdné požadavky od různých stakeholderů
• AI jako asistent analýzy: extrakce požadavků, identifikace konfliktů, strukturování do BRD
• Rozhodovací bod: AI typicky ignoruje rozpory v požadavcích — účastník je musí najít a rozhodnout, jak s nimi naložit

• Z vlastního BRD vytvořit epic a rozložit na user stories
• Posouzení granularity: Copilot typicky navrhne příliš hrubé nebo příliš jemné stories
• Pravidlo: „Pokud story nejde popsat jedním akceptačním scénářem, je moc velká"
• Akceptační kritéria a testovací scénáře (Gherkin)

• Generování Mermaid diagramů (sekvenční, ER) z user stories
• Rozhodovací bod: AI vynechá error handling a boundary systémy — účastník doplní
• Návrh OpenAPI specifikace: pojmenování endpointů, HTTP metody, chybové stavy
• AI navrhne happy path, účastník musí doplnit edge cases

• Porovnání AI výstupů s Definition of Done šablonou
• AI validační prompt: „Vypiš POUZE nesplněné body. NEVYTVÁŘEJ opravený dokument."
• Účastník sám opravuje — AI dá feedback, ne hotové řešení

• Kontextové soubory (AGENTS.md / CLAUDE.md) — jak jedním souborem zlepšit všechny AI výstupy
• Copilot Rules a team-wide nastavení
• Commands a skills — opakované workflow jako šablony
• MCP — propojení AI s vašimi systémy (úvod, ne deep dive)

• Co smí do AI a co ne (source code OK, produkční data NE, osobní údaje NE)
• Sjednocení nástrojů — ne fragmentace
• AI playbook: jedna strana pravidel, ne 50stránkový dokument
• Měření dopadu: jak poznat, že AI pomáhá (a jak to vykazovat)
• Diskuze a Q&A

• Projektový den. Účastníci pracují celý den na jednom uceleném projektu — od surových poznámek po hotovou specifikaci s diagramy a API návrhem.
• Záměrně komplikované podklady. Materiály obsahují protichůdné požadavky, chybějící informace a skryté závislosti — přesně jako v reálných projektech.
• AI jako polotovar, ne hotové řešení. Každý krok má rozhodovací bod, kde účastník musí AI výstup kriticky posoudit a upravit.
• Validace na konci. Účastníci si ověří kvalitu svých výstupů proti DoD šabloně — a opraví, co AI přehlédla.

• Není to opakování základů. Předpokládáme, že účastníci AI už používají — nezačínáme od nuly.
• Není to coding session. Zaměřujeme se na analytickou a plánovací fázi — implementace je téma pro end-to-end trénink.
• Není to governance workshop. Governance probíráme prakticky a stručně, ne jako samostatné téma.

1. Před tréninkem si projdeme vaše technologie, nástroje, procesy a aktuální úroveň AI adopce.
2. Podklady upravíme tak, aby odpovídaly vašemu doménovému kontextu (fintech, e-commerce, enterprise...).
3. DoD šablonu připravíme podle vašich standardů a procesů.