AI ve vzdělávání výzkumníků: rychleji, bezpečněji

43 % vysokých škol ve Spojeném království hlásilo v roce 2024 kybernetické narušení nebo útok alespoň jednou týdně. Tenhle detail mě nutí dívat se na „AI ve výzkumu“ jinak: nejde jen o rychlejší analýzu dat, ale o to, aby se výzkumníci a studenti dokázali učit, spolupracovat a publikovat ve světě, kde je bezpečnost součástí každého kroku.

V prosinci 2025 je navíc tlak na výkon v akademii dobře známý: uzávěrky grantů na začátku roku, hodnocení projektů, příprava výuky na letní semestr. Když se v tom všem ztratí hodiny týdně „lepením“ citací, dohledáváním čísel v desítkách článků nebo ručním tříděním dat, je to drahé – a často zbytečné.

Tenhle text berte jako případovou studii, jak se AI a cloudové nástroje používané ve špičkovém výzkumu dají přenést do tématu naší série „Umělá inteligence ve vzdělávání a rozvoji dovedností“. A hlavně: co z toho může vytěžit univerzita, výzkumná skupina i jednotlivý doktorand.

1) Kde AI opravdu šetří čas: od administrativy k učení

Největší přínos AI v akademii není „mít chytřejší texty“. Je to vrácení času lidem, kteří mají dělat odbornou práci: formulovat hypotézy, navrhovat experimenty, učit se nové metody a psát srozumitelné závěry.

V praxi se nejvíc času ztrácí na opakujících se činnostech:

• dohledávání informací v literatuře a databázích
• tvorba podkladů pro granty (shrnutí stavu poznání, „novost“ projektu)
• interní komunikace, zápisy ze schůzek, plánování
• příprava materiálů pro studenty a školení nováčků v týmu

Co ukazuje praxe z onkologického výzkumu

Ve výzkumném prostředí se často mluví o tom, že „nejdřív se musí zrychlit lab“. Jenže realita? Spousta času se ztratí mimo lab – v administrativě a ve vyhledávání. Příklad z Institutu Curie (Paříž) ukazuje, že když AI asistent pomůže s rutinními úkoly, výzkumníci získají prostor na práci s vyšší přidanou hodnotou.

„Když trávím čas hledáním jednoho čísla ve stovce článků, zvládnu to, ale svůj čas můžu použít lépe.“

Tohle není jen výzkumnická bolest. To je i vzdělávací problém: doktorandi a studenti se pak učí „jak přežít rutinu“, místo aby se učili metodologii, kritické čtení a práci s daty.

Přenos do vzdělávání a rozvoje dovedností

Pokud AI pomáhá výzkumníkům s literaturou, může stejně dobře pomáhat i studentům – jen musí být jasně dané mantinely:

1. AI jako tutor pro práci se zdroji: shrnutí článku + vysvětlení pojmů + návrh otázek na seminář.
2. AI jako kouč psaní: kontrola struktury textu, argumentační linie, konzistence citací (ne „psaní za studenta“).
3. AI jako tréninkový partner: simulace oponentury nebo příprava na konferenční prezentaci.

Klíčový princip: AI má zvedat úroveň učení tím, že zkracuje „přípravu na práci“, ne tím, že práci udělá místo člověka.

2) AI v cloudu: škálování inovací (a výuky) bez tření

Když má výzkumná skupina dobrý nápad, narazí obvykle na dvě brzdy: výpočetní kapacitu a čas lidí. Cloud a AI služby tu fungují jako multiplikátor – a stejný multiplikátor potřebuje i moderní vzdělávání.

Příklad z Georgia Tech ukazuje konkrétní efekt: tým analyzoval globální data o nabíjení elektromobilů, prováděl klasifikaci a predikční modelování a zvládal i práci s daty v desítkách jazyků. Důležitý moment není jen „AI to umí“. Důležitý moment je rychlost iterace.

Když klasifikujete dataset „na klik“ během minut, můžete:

• testovat víc hypotéz
• učit studenty na reálných datech, ne na zmenšených ukázkách
• rychleji odhalit, že jdete slepou uličkou

Proč je to zásadní pro vzdělávání

Ve vzdělávání se teď často řeší personalizace. Já to vidím praktičtěji: personalizace bez škálovatelnosti je jen hezké slovo. Cloudové AI prostředí umožňuje školám nabídnout:

• praktická cvičení s velkými daty i pro obory, které dřív neměly infrastrukturu
• společné projekty napříč katedrami (data science + pedagogika + psychologie)
• rychlé prototypování výukových aplikací (např. analyzátor literatury pro semináře)

Dovednosti, které tím škola skutečně rozvíjí

Nejde jen o „umět používat nástroj“. Správně postavený kurz nebo interní školení pro výzkumníky rozvíjí:

• formulaci dobrého dotazu (promptování jako schopnost specifikace)
• práci se zdroji a ověřování (citace, dohledatelnost)
• interpretaci výstupů modelu (co je signál vs. šum)
• základy MLOps/DatOps myšlení (reprodukovatelnost, verze dat)

Tohle jsou dovednosti, které se přenášejí i mimo akademii – a podporují employability absolventů.

3) Bezpečnost není „IT problém“. Je to součást kurikula

Jakmile do hry vstoupí citlivá data (zdravotní, osobní, smluvní, průmyslová), AI se stává rizikem i příležitostí zároveň. A akademie je typicky místo, kde se citlivá data potkávají s otevřeností.

Případ Oregon State University je výmluvný: po významném incidentu v roce 2021 vybudovali Security Operations Center a nasadili nástroje pro monitorování a reakci na incidenty. Co mě na tom baví nejvíc je přesah do vzdělávání: bezpečnostní AI může sloužit jako učební nástroj pro studenty pracující v SOC.

To je přesně ten typ propojení, který dává smysl i v Česku:

• univerzita chrání výzkum a infrastrukturu
• studenti se učí na reálných scénářích
• instituce buduje kompetence pro trh práce

Praktické minimum pro „AI-ready“ bezpečnou školu

Pokud máte zavádět AI do výuky a výzkumu, dejte si tři nekompromisní pravidla:

1. Klasifikace dat: co smí do běžných nástrojů, co jen do schváleného prostředí, co nikdy.
2. Řízení přístupu: identita, role, logování, audit. Bez toho je to loterie.
3. Bezpečnostní gramotnost: krátká povinná školení pro studenty i zaměstnance, pravidelně obnovovaná.

Bezpečnostní kultura je mimochodem jedna z nejrychlejších cest, jak z AI udělat „standardní nástroj“ a ne výjimku, o kterou se lidi bojí.

4) Jak přetavit výzkumné AI do vzdělávací platformy

Tady je jednoduché pravidlo: co zrychluje výzkum, obvykle zrychluje i učení – pokud to přizpůsobíte cíli výuky.

Vzorový „AI stack“ pro univerzitní tým

Nemusíte začít velkým projektem. Začněte malým, ale dobře navrženým pilotem:

• Asistent pro literární rešerši pro 1–2 předměty (semináře, diplomové práce)
• Šablony pro práci s AI (jak zadat úkol, jak ověřit zdroje, jak citovat)
• Bezpečné prostředí pro data pro studentské projekty (role, přístup, logy)
• Metriky: kolik času se ušetřilo, jak se zlepšila kvalita výstupů (např. méně formálních chyb, lepší struktura)

90denní plán, který funguje i bez velkého rozpočtu

1. Týdny 1–2: Mapování procesů – kde se ztrácí čas (rešerše, citace, administrativní tok).
2. Týdny 3–6: Pilot v jedné katedře – vybraný předmět + jedna výzkumná skupina.
3. Týdny 7–10: Bezpečnostní rámec – data klasifikace, pravidla používání, minimální školení.
4. Týdny 11–13: Vyhodnocení – konkrétní čísla (čas, spokojenost, kvalita), rozhodnutí o škálování.

Výhoda? I když pilot „nevyjde“, získáte mapu procesů a zjistíte, co vlastně škola potřebuje.

5) Nejčastější otázky z praxe (a jasné odpovědi)

„Nebude to studenty rozmazlovat?“

Ne, pokud AI nastavíte jako podporu myšlení, ne jako náhradu práce. Hodnoťte proces: zdroje, argumentaci, interpretaci.

„Co když AI halucinuje?“

Beru to jako didaktickou příležitost. Zaveďte pravidlo: každý AI výstup musí mít ověřitelné opory (citace, čísla, dohledatelné pasáže).

„Jak to sladit s etickou a akademickou integritou?“

Jasná politika používání AI + transparentnost (student uvádí, jak AI použil) + typově upravené úkoly (víc práce s daty, obhajoba postupu, ústní část).

„Co je první dovednost, kterou mám v týmu učit?“

Schopnost položit přesný dotaz a ověřit výsledek. To je dnes stejně důležité jako práce s citacemi před 15 lety.

Co si z toho odnést do praxe

AI ve vzdělávání výzkumníků má tři pilíře: čas, škálování a bezpečnost. Pokud jeden chybí, celé to bude drhnout. Když jsou ale všechny tři pohromadě, dostanete prostředí, kde se lidé učí rychleji, zkouší víc nápadů a nebojí se pracovat s citlivými daty.

V naší sérii „Umělá inteligence ve vzdělávání a rozvoji dovedností“ se k tomu budeme vracet znovu a znovu: nejlepší AI iniciativy nejsou ty, které ohromí demem. Jsou to ty, které změní každodenní rutinu studentů, akademiků a podpůrných týmů.

Chcete AI nasadit tak, aby přinesla měřitelný efekt v učení i ve výzkumu? Začněte pilotem na jednom předmětu a jedné výzkumné skupině – a nastavte pravidla bezpečnosti dřív, než se z toho stane „divoký západ“. Jaká část vaší akademické rutiny dnes polyká nejvíc času: literatura, data, nebo bezpečnostní administrativa?