9 Minuty
Michal Pěchouček přichází do čela ČVUT v době, kdy se otázka vztahu univerzit a průmyslu mění z akademické debaty na otázku přežití technologických ekosystémů. Jako uznávaný profesor umělé inteligence, spoluzakladatel úspěšného startupu prodaného za řádově stamiliony korun a bývalý CTO v Avastu přináší do rektorátu kombinaci vědecké autority a korporátní zkušenosti, kterou české vysoké školy naléhavě potřebují.
Proč je volba Pěchoučka důležitá pro Česko
Volba rektora ČVUT má dopady daleko za hranice akademických budov. ČVUT formuje tisíce inženýrů, vývojářů a vědců, kteří v budoucnu budou stavět české digitální produkty, startupy a průmyslová řešení. V kontextu českého trhu, kde firmy z Prahy, Brna nebo Ostravy čelí konkurenci globálních hráčů a tlakům na rychlou transformaci, může směrování výuky, výzkumu a partnerské spolupráce ovlivnit, zda ČR zůstane technologicky relevantní, nebo ztratí tempo.
Krátký životopis: vědec, podnikatel, integrační manager
Akademická cesta a výzkum
Pěchouček vystudoval technickou kybernetiku na ČVUT a získal titul MSc. v oboru umělé inteligence na University of Edinburgh. Na FEL ČVUT v roce 2001 založil a dosud vede Centrum umělé inteligence (AIC), které se stalo jedním z klíčových akademických míst pro AI výzkum v České republice.
Startupy a exit
V roce 2009 spolu s Martinem Rehákem založil Cognitive Security — jednu z prvních firem, které používaly strojové učení k detekci síťových hrozeb. V roce 2013 startup koupilo Cisco, což byl v té době jeden z nejvýznamnějších českých technologických exitů (řádově stamiliony korun). Pěchouček následně vedl výzkumné a vývojové centrum Cisca v Praze.
Korporátní zkušenost
V letech 2019–2024 působil jako CTO v Avastu a následně ve skupině Gen Digital, kde řídil integraci technologií a rozvoj AI řešení na globální úrovni. Tyto role mu daly zkušenost s řízením velkých technologických týmů, integrací produktových linií a s otázkami, jak bezpečně a udržitelně nasazovat AI v praxi.
AI jako katalyzátor vědy: co očekávat v roce 2026
Pěchouček ve svém vystoupení v podcastu Money Maker explicitně tvrdí, že rok 2026 bude mezníkem, kdy umělá inteligence výrazně změní vědeckou práci: od akcelerace přehledu literatury přes návrh experimentů až po automatizaci analýz. To znamená nejen rychlejší výsledky, ale i masivní zvýšení produktivity výzkumných týmů.
Praktické dopady pro univerzity a český výzkum
- Skracování doby výzkumných projektů: projekty, které trvaly roky, mohou být zkráceny na měsíce díky nástrojům pro syntézu poznatků a automatizaci experimentů.
- Zrychlení vývoje softwaru: AI asistenti pro programátory a automatické generátory kódu mohou zvýšit produktivitu vývojářů v laboratořích i při zavádění produktů do praxe.
- Přístup k výpočetnímu výkonu: české týmy budou potřebovat přístup k datovým centrům a výkonnému hardwaru, což přináší otázky financování a energetické udržitelnosti.
Boom kontra odpovědnost: energetika, zneužití a bezpečnost
Pěchouček varuje, že rychlý rozvoj AI doprovází masivní investice do datových center, hardwaru a spotřeby energie — fenomén, který nelze ignorovat. Pro Česko a Evropu je klíčové hledat udržitelná řešení: efektivnější modely, využití obnovitelné energie pro servery a regulace, které směřují investice i do bezpečnostního výzkumu.
Ochrana před zneužitím
Vedle energetických dopadů Pěchouček upozorňuje na potřebu investovat do AI bezpečnosti. To zahrnuje detekci zneužití modelů, robustní testování a auditovatelný vývoj — oblast, kde má ČVUT možnost stát se lídrem a poskytovat know‑how místním firmám.
Evropa vs. USA: kde děláme chybu?
Podle Pěchoučka problém Evropy není primárně v regulaci, ale v neexistenci fungujícího evropského kapitálového trhu. Evropa je roztříštěná: investoři často preferují americké příležitosti, exitů je málo a evropské burzy neumožňují rychlé a výhodné škálování. To brání firmám z Prahy nebo Brna růst do rozměru, kdy by mohly konkurovat globálním hráčům.
Co to znamená pro české startupy a univerzity
- Potřeba mezinárodní spolupráce s investory z USA i Asie, ale i podpora lokálních fondů.
- Silnější role univerzit jako zdroj inovací a partner průmyslu při komercializaci technologií.
- Využití regionálních center — např. spolupráce s huby ve Vilíniuje či Kaune (Lietuva) může otevřít nové kanály pro expanzi do Baltu a Skandinávie.
Vysoké školy na rozcestí: buď vůdci trhu, nebo irelevantní
Pěchouček jasně formuluje dilema: univerzity budou buď určovat technologický vývoj, nebo ztratí relevanci. Pro ČVUT to znamená reformu kurikula, nastavení rychlejších cest mezi výzkumem a praxí a intenzivní zapojení průmyslu.
Konkrétní kroky, které ČVUT může udělat
- Modernizace studijních programů s důrazem na praktické dovednosti: ML inženýři, bezpečnost AI, datová etiketa.
- Partnerství s průmyslem: společné laboratoře, sdílené datové platformy a grantové programy, které umožní studentům pracovat na reálných komerčních problémech.
- Podpora startupů: inkubátory, mentoring od bývalých CTO a investorů, snadnější transfer technologií.
Technologické produkty a funkce: co musejí umět moderní AI systémy
V kontextu výuky i byznysu musí mít produkty vyvíjené v České republice následující rysy:
- Interpretabilita: modely, které lze auditovat a vysvětlit, aby splnily evropské regulační požadavky.
- Efektivita: menší modely nebo optimalizované inference pro lokální nasazení (on‑premise) šetří energii.
- Lokalizace: podpora češtiny a jazykových variant pro regiony (včetně možnosti integrace lokalizací pro Lietuva nebo další trhy jako Lietuvos rinka).
- Bezpečnost: detekce anomálií, robustnost proti útokům, nástroje pro ochranu dat.
Porovnání: akademický model vs. komerční platformy
- Akademický model: důraz na otevřenost, reprodukovatelnost a dlouhodobý výzkum. Výhoda: hloubka a kvalita poznání. Nevýhoda: menší rychlost komercializace.
- Komerční platformy: rychlé nasazení, financování a infrastruktura. Výhoda: škálovatelnost a přístup k výkonu. Nevýhoda: riziko uzavření know‑how a tlak na krátkodobý zisk.
Úkolem univerzity je sloužit jako most mezi těmito světy — poskytovat rigorózní výzkum a zároveň podporovat převedení výsledků do produktů, které pomohou českým firmám konkurovat na globálním trhu.
Příklady použití AI, které mají smysl pro české firmy a veřejný sektor
- Kybernetická bezpečnost: detekce anomálií v síťovém provozu — přímé pokračování práce z Cognitive Security.
- Průmyslová automatizace: predictive maintenance v automobilkách a strojírnách v Moravě a Slezsku.
- Zdravotnictví: asistence při diagnostice, triáž pacientů a zpracování historických dat.
- Veřejné služby: zefektivnění administrativy, automatizace procesů a lepší služby pro občany.
Vždy je však nutné myslet na místní kontext: dostupnost dat v češtině, požadavky na GDPR a ochota českých uživatelů přijmout AI nástroje.
Lidé, práce a role humanitních oborů
Pěchouček zdůrazňuje, že i přes automatizaci bude poptávka po lidských profesích trvat — kulturní a sociální obory jako DAMU, sociální práce či psychologie zůstávají klíčové. Aby si země mohla dovolit investice do těchto oblastí, musí fungovat ekonomika. Z toho plyne důležitost rozvoje technologického sektoru: prosperita umožní financování kultury a sociálních služeb.
Co může průmysl udělat pro univerzitu
Pěchouček adresuje výzvu průmyslu: pomozte univerzitám. To znamená:
- Sdílení dat a infrastruktury (v souladu s ochranou osobních údajů).
- Finanční podpora výzkumu a grantové spolupráce.
- Zapojení odborníků do výuky a mentoringu studentů.
Díky své zkušenosti z obou světů dokáže Pěchouček lépe rozumět frustracím univerzit a korporací — a využít to k efektivnějšímu propojování obou stran.
Regionální perspektiva: spolupráce včetně Baltu
České technologické ekosystémy mohou najít partnery i mimo tradiční kanály. Spolupráce s lídry v regionech, jako je Lietuva, může přinést přístup k novým trhům (Lietuvos rinka), talentům a investicím. Pro české firmy a studenty to znamená možnost pilotovat projekty ve Vilniuje nebo Kaune, získat zpětnou vazbu od lietuviams zaměřených uživatelů a vylepšit produkty před vstupem na širší evropský trh.
Závěrečná mise: vytvářet generaci připravenou na AI explozi
Pěchoučkova motivace je osobní i strategická: první třetina života věnovaná výzkumu AI, druhá část orientovaná na bezpečnost a aplikace a nyní třetí fáze — vychovat nové generace odborníků s pevnými hodnotami a praktickými dovednostmi. V ČVUT chce budovat prostředí, které vyprodukuje lidi schopné vést technologický i etický vývoj.
Co to znamená pro české čtenáře a firmy
- Studenti: příležitost učit se přímo od lidí, kteří dokázali komercializovat výzkum.
- Startupy: větší šance na přístup k expertům a laboratorním zdrojům.
- Korporace: možnost partnerství s univerzitou, která rozumí jejich potřebám.
- Veřejný sektor: zdroj expertních doporučení pro bezpečnou implementaci AI.
Výzva pro komunitu
Pěchouček výslovně žádá průmysl o pomoc: investujte, sdílejte data a participujte na programech. To není jen altruismus — efektivní spolupráce zrychlí inovace, vytvoří nová pracovní místa a pomůže udržet české firmy konkurenceschopné v globálním měřítku.
Jak bude ČVUT měřit úspěch nové strategie
Možné metriky úspěchu zahrnují:
- Počet zakládaných spin‑off firem a jejich úspěšné exit strategie.
- Míra zapojení průmyslu do výuky a projektů.
- Publikace a patenty v oblastech AI bezpečnosti a průmyslových aplikací.
- Zaměstnatelnost absolventů v technických a výzkumných pozicích.
Shrnutí: co si odnést
Michal Pěchouček vnáší do role rektora kombinaci vědeckého myšlení a zkušeností z byznysu. Jeho agenda — akcent na AI, bezpečnost, spolupráci s průmyslem a mezinárodní otevřenost (včetně regionální spolupráce s trhy jako Lietuvos rinka) — je ambiciózní, ale v českém kontextu potřebná. Kdokoli z akademické nebo byznysové komunity může přispět k tomu, aby Česká republika a její univerzity zůstaly relevantní v době rychlé technologické transformace.
Celý podcast s Michalem Pěchoučkem si můžete poslechnout v přiloženém přehrávači nebo v obvyklých podcastových aplikacích. Pokud jste student, podnikatel nebo manažer, zkuste si položit otázku: jak mohu přispět já?
Zdroj: cc
Zanechte komentář