Jsem Jan Polišenský, AI solution architekt a CTO Lakmoos AI. Firmám pomáhám rozhodnout, kde AI dává smysl, navrhnout architekturu AI a agentních systémů a naučit týmy s nimi bezpečně pracovat. Mezi organizace, se kterými spolupracuji, patří Škoda Auto, Doosan Škoda Power, IMI CCI, Seyfor, Thermo Fisher, ČD Telematika a Armáda ČR.
Navrhnu, jak má AI řešení vypadat, ještě než se začne stavět: role agentů a jejich orchestraci, vyhledávání v dokumentech a práci s kontextem, místa, kde rozhoduje člověk, auditní stopu rozhodnutí agentů, řízení nákladů a napojení na systémy, které už máte.
Výstup: architektonický návrh, rizika a doporučený postup.
Projdu s vámi nápady na využití AI a oddělím ty, které mohou ve vaší firmě reálně přinést hodnotu, od slepých uliček. Posoudím data, bezpečnost, provoz a proveditelnost.
Výstup: seřazené use casy s odhadem náročnosti a dalším krokem.
Agentní vývoj s OpenAI Codex a Claude Code přímo nad vaším kódem, stavba agentů v Copilot Studio a Gemini Enterprise, pokročilá práce s AI. Učím, jak agenty nastavit, jak ověřit jejich výstup, jak udržet data uvnitř bezpečnostních hranic a jak hlídat náklady.
Forma: workshop pro váš tým, osobně nebo online.
Dlouhodobá spolupráce na část týdne: technická strategie AI, review architektury a dodavatelů, vedení týmu při zavádění. Stejnou roli mám jako CTO Lakmoos AI, kde vedu tým 20+ inženýrů a výzkumníků.
Forma: obvykle 2–3 dny v týdnu.
Většina firemních projektů je pod NDA. U nich proto popisuji roli a typ práce, ne interní detaily.
Navrhl jsem architekturu a koncept AI agentů pro přístup k interním znalostem a pro procesní use casy: jak do sebe zapadají LLM komponenty, vyhledávání, orchestrace a podnikové mantinely, aby řešení šlo dlouhodobě udržovat. Moje role byla rámování řešení, architektura, prioritizace use casů a vedení při zavádění.
Pomáhám tvarovat praktické use casy, překládat byznysové potřeby do technických konceptů a posuzovat, které AI iniciativy mohou ve velké korporaci reálně přinést hodnotu. Důraz je na proveditelnost na úrovni architektury a na to, aby se firma vyhnula typickým slepým uličkám při zavádění AI.
Radím, kde a jak zapojit AI do inženýrských a datových procesů: jak ji napojit na existující systémy, kde vést hranice řešení a jak postupovat v průmyslovém prostředí se staršími systémy, aby řešení bylo provozně praktické a dlouhodobě udržitelné.
Pro Seyfor jsem vedl agentní vývoj přímo nad kódem .NET týmů Money ERP a Vario, pro Thermo Fisher školení C++ týmu. Kurzy pokrývají OpenAI Codex a Claude Code ve vývojových týmech, stavbu agentů v Copilot Studio a Gemini Enterprise a pokročilou AI pro power usery.
Vždy s důrazem na to, jak práci agentů strukturovat, jak ověřovat jejich výstup, jak držet data uvnitř bezpečnostních hranic a jak hlídat náklady.
Jako CTO a spoluzakladatel odpovídám za architekturu AI platformy, která simuluje chování, názory a rozhodování lidí. Kombinuje LLM pipeline, strukturované modelování atributů, evaluační pipeline a neurosymbolické metody. Platformu jsme dovedli od výzkumného konceptu k řešení pro firemní klienty v bankovnictví a automotive. Vedu tým 20+ inženýrů a výzkumníků.
Kódovací agenti běží na několika výpočetních uzlech, práci dostávají přes strukturované zadání, sdílejí verzovanou znalostní bázi a hlásí se do centrálního dashboardu s frontou schvalování. Platforma má definované role agentů a protokol předávání práce, schválení člověkem před každou změnou na produkci, auditní stopu rozhodnutí agentů a mantinely pro tajné klíče a přístup do produkce.
Navrhl jsem MCP server, přes který externí AI asistenti (Claude, ChatGPT) pracují s výzkumným enginem Lakmoos, včetně přihlášení přes OAuth a účtování podle využití.
Vícestupňové klasifikační pipeline pro detekci phishingu a malwaru z lexikálních, DNS a TLS příznaků, s důrazem na vysvětlitelnost a nasazení v bezpečnostních dohledových centrech (SOC). V doktorském výzkumu se věnuji neurosymbolické AI.
Kompletní přehled praxe, vzdělání a certifikací je v životopisu.
Pro firmy, které chtějí AI dostat z pilotů do provozu, a pro týmy, které ji mají používat každý den. Nejvíc zkušeností mám z bankovnictví, automotive, průmyslu, veřejného sektoru, vzdělávání a kyberbezpečnosti. Pracuji česky a anglicky, osobně i na dálku.
Ing. Jan Polišenský je AI solution architekt, CTO a spoluzakladatel firmy Lakmoos AI a doktorand na Fakultě informačních technologií VUT v Brně. Firmám radí s architekturou AI a agentních systémů a školí vývojářské týmy v agentním vývoji softwaru.
S výběrem AI use casů, které mají šanci přinést hodnotu, s návrhem architektury AI a agentních systémů (LLM, RAG, orchestrace agentů, napojení na podnikové systémy), se školením týmů a jako externí AI architekt nebo CTO na část úvazku.
Agentní vývoj softwaru s OpenAI Codex a Claude Code přímo nad kódem firmy, stavbu agentů v Microsoft Copilot Studio a Gemini Enterprise a pokročilou práci s AI pro power usery. Školil týmy ve firmách Seyfor, Thermo Fisher a ČD Telematika a v Armádě ČR.
Mezi organizace, pro které pracoval, patří Škoda Auto, Doosan Škoda Power, IMI CCI, Seyfor, Thermo Fisher, ČD Telematika, Armáda ČR a firemní klienti v bankovnictví.
Je absolventem inženýrského studia informačních technologií na FIT VUT v Brně se specializací na umělou inteligenci a kyberbezpečnost a na téže fakultě je doktorandem v oblasti neurosymbolické AI. Má certifikaci Microsoft Azure Solutions Architect Expert (AZ-305) a další čtyři certifikace Microsoft Azure.
Ano. Spolupráce probíhá česky nebo anglicky, osobně i na dálku.
Napsat na polisensky.john@gmail.com nebo přes LinkedIn. Stačí pár vět o tom, co firma řeší.
Kontakt
Řešíte, jak AI zapojit do firmy? Napište mi pár vět, ozvu se.