Funkce AI v plánu Ultra: souhrny, zápisy a příspěvky na sítě s lokálním open-source LLM

Přepis je málokdy koncem práce. Po schůzce přichází zápis. Po rozhovoru článek. Po workshopu seznam úkolů. A po podcastu příspěvek na sociální sítě, který na něj odkazuje. To všechno jsou kroky, které se dokonale hodí k automatizaci pomocí jazykového modelu – za předpokladu, že jste ochotni za tímto účelem předat hotový přepis externí službě.

A přesně v tomto bodě většina uživatelů dbajících na soukromí odstoupí. Protože přepis, který byl předtím zpracován pomocí šifrování na straně klienta, by se neměl v dalším kroku odesílat do OpenAI, Anthropicu nebo Googlu. Proto scryp nabízí analýzu AI jinak: běží na stejných GPU workerech jako přepis, ve stejném izolovaném prostředí, s využitím lokálního open-source modelu. Tato funkce je dostupná v plánu Ultra.

Rozdíl: lokální LLM místo cloudového API

Analýza AI ve scryp běží na lokálním open-source jazykovém modelu spuštěném na našich vlastních GPU workerech v EU. Neprobíhá žádné volání OpenAI, Anthropicu, Googlu ani jiné externí služby AI. Model nemá přístup k internetu a technicky nemůže odesílat data ven.

Většina funkcí AI v nástrojích pro přepis funguje podle jednoduchého vzorce: hotový přepis se předá API – obvykle poskytovateli v USA, jako je OpenAI nebo Anthropic – a odpověď se pošle zpět uživateli. To se rychle implementuje, ale z hlediska ochrany dat je to porušení: data, která jste právě pečlivě zašifrovali, skončí jako čitelný text u třetí společnosti mimo EU.

scryp volí jiný přístup. Pro analýzu AI používáme open-source jazykový model, který hostujeme sami. Běží na stejných GPU workerech, které provádějí i přepis, ve stejných datových centrech EU u Hetzneru. Konkrétně to znamená:

• Žádné externí volání API. Ani OpenAI, ani Anthropic, ani Google nevidí váš přepis. Neexistuje žádná smlouva s poskytovatelem LLM z USA, protože technicky žádná být nemusí.
• Žádný přístup modelu k internetu. Kontejner, ve kterém jazykový model běží, má pouze příchozí připojení k naší interní frontě úloh – nikoli naopak. Model nemůže odesílat žádné požadavky ven.
• Žádný trénink modelu na vašich datech. Open-source model je statický. Nepřizpůsobujeme jej uživatelským datům, neshromažďujeme prompty a neexistuje zpětnovazební smyčka, která by váš obsah vracela do modelu.
• Stejný právní řád jako u přepisu. Zpracování probíhá v EU, na infrastruktuře evropského hostitele. Žádné předávání do třetích zemí, žádný CLOUD Act.

Stejná architektura jako u přepisu

Analýza AI využívá nejen stejný hardware jako samotný přepis, ale i stejný model zabezpečení. Výsledky se okamžitě znovu zašifrují vaším klíčem, ještě než opustí prostředí workeru. V žádném okamžiku neleží v otevřeném textu na disku ani v databázi – přesně jako přepisy a zvukové soubory.

Analýza AI tedy není novou otázkou důvěry: běží v rámci stejného izolovaného prostředí, které již používáme pro samotný přepis.

Pět typů analýzy v plánu Ultra

Plán Ultra aktuálně nabízí pět typů analýzy. Každý je optimalizován pro konkrétní případ použití, místo aby nabízel obecnou funkci “chatu”. Výsledkem je konkrétní dokument připravený k použití – ne obecný výstup AI, který musíte ještě dále zpracovávat.

1. Souhrn

Souhrn zhustí přepis na jeho podstatná tvrzení. Hodí se obzvláště pro dlouhé nahrávky – hodinové rozhovory, dvouhodinové workshopy, epizody podcastů – kde potřebujete rychlý přehled, aniž byste četli celý přepis.

Délku souhrnu můžete nastavit posuvníkem mezi 100 a 2 000 znaky. Krátký pro přehled v e-mailu, delší pro podrobné manažerské shrnutí. Model automaticky přizpůsobí hustotu textu požadované délce.

2. Zápis ze schůzky

Zápis strukturuje přepis schůzky do klasických sekcí: účastníci, témata, body diskuse, rozhodnutí a otevřené body. Na rozdíl od souhrnu, který obsah zhušťuje vyprávěcím způsobem, zápis se řídí pevnou strukturou – přesně jak ji znáte z běžných zápisů ze schůzek.

Tato funkce se dobře hodí pro zápisy ze schůzek, dokumentaci opakujících se jour fixe, projektové revize a všude tam, kde je potřeba dohledatelný, strukturovaný záznam. Výsledkem je dokument, který můžete s drobnými úpravami přímo použít.

3. Seznam úkolů

Seznam úkolů vytáhne ze schůzky všechny to-do – spolu s odpovědnou osobou a, je-li zmíněn, plánovaným termínem. Model cíleně vyhledává věty jako “To si vezme Lisa”, “Do pátku musíme…” nebo “Danieli, můžeš se na to podívat?” a mění je v jasné úkoly k provedení.

To ušetří krok, který v mnoha týmech nikdo nerad přebírá: sledování otevřených bodů. Místo abyste přepis ručně procházeli a hledali závazky, dostanete hotový seznam, který můžete přenést do svého nástroje pro řízení projektů.

4. Příspěvek na sociální sítě

Z přepisu můžete vygenerovat příspěvek na sociální sítě pro LinkedIn, Facebook nebo X (Twitter). Model zvolí délku, tón a strukturu vhodnou pro danou platformu. Příspěvky na LinkedIn jsou obvykle delší, obsažnější a profesionálněji formulované. Příspěvky na X jsou krátké, úderné a postavené kolem jasného hooku. Facebook se nachází mezi tím, s osobnějším tónem.

To je užitečné zejména tehdy, když stejně později zveřejníte nahrávku – přednášku, rozhovor v podcastu, keynote. Místo abyste příspěvek psali ručně z paměti, model dodá hotový návrh založený na větách, které skutečně zazněly.

5. Článek

Nejdelší a výpočetně nejnáročnější typ analýzy: strukturovaný článek s úvodem, mezititulky, klíčovými body a závěrem – vygenerovaný z přepisu nahrávky. Cílový počet znaků se může pohybovat mezi 1 000 a 10 000 znaky.

Režim článku funguje interně v několika krocích: model nejprve naplánuje osnovu, poté napíše jednotlivé sekce a nakonec je složí do souvislého textu. Výsledkem není “nafouknutý přepis”, ale samostatný článek, který tvrzení z nahrávky prezentuje v žurnalistické nebo redakční podobě.

Typická použití: blogové příspěvky z rozhovorů nebo podcastů, reportáže z odborných přednášek, zprávy z konferenčních nahrávek. Ruční úprava zůstává nutná – ale výchozí bod je výrazně dál než surový přepis.

Co open-source model dokáže – a kde jsou jeho hranice

Záměrně neuvádíme, jaký model používáme. Důvod: prostředí AI se vyvíjí tak rychle, že konkrétní volba může být za šest měsíců už jiná. Důležitý je princip: open source, spuštěno lokálně, žádná externí služba, zpracování v EU. K těmto vlastnostem se zavazujeme, i kdybychom model nakonec vyměnili za modernější.

Přesto byste měli vědět: lokální open-source modely velikosti, která běží na jediné GPU, nejsou na stejné absolutní úrovni kvality jako největší cloudové modely (třída GPT-4, Claude Opus). Pro typické úlohy analýzy – shrnování, strukturování, přeformulování – se však velmi dobře hodí. Rozdíl v kvalitě se navíc za posledních 18 měsíců výrazně zmenšil, zatímco výhoda lokálního modelu v ochraně dat zůstává konstantní.

V praxi to znamená: pokud chcete volně formulovaný, kreativní text, který zní, jako by jej napsal zkušený autor, měli byste výstup AI považovat za výchozí bod, ne za hotový text. U strukturovaných úloh, jako jsou zápisy, seznamy úkolů nebo souhrny, je výsledek pravidelně připraven k okamžitému použití.

Co výsledek ukládá – a co ne

Výsledek analýzy AI je uložen šifrovaně, stejně jako podkladový přepis. Nikdo mimo váš účet jej nemůže přečíst – ani naši zaměstnanci, ani kdokoli, kdo by získal fyzický přístup k databázi. Ani prompty, které interně používáme k řízení modelu, se neukládají spolu s vaším obsahem.

Co ukládáme: že proběhla úloha určitého typu (souhrn, zápis, …), kdy proběhla a jak dlouho trvalo zpracování. Tato metadata potřebujeme pro fakturaci, diagnostiku chyb a plánování kapacity. Obsah vašich přepisů ani výsledků AI v těchto logech není.

Proč je analýza AI dostupná pouze v plánu Ultra

Analýza AI běží na stejných GPU jako přepis. Jediná úloha typu článek může GPU obsadit na několik minut; zápis nebo souhrn zaberou výrazně méně času. Je to dražší než volání API u cloudového poskytovatele, ale nepředáváme hardware třetím stranám.

Proto je funkce součástí plánu Ultra. Kdo ji chce aktivně využívat, dostane potřebnou hardwarovou kapacitu – za předvídatelnou měsíční cenu, místo účtování podle tokenů. Všechny podrobnosti o plánech najdete na stránce s cenami.

Shrnutí

• Lokální open-source model: Běží na vlastních GPU workerech scryp v EU. Žádné externí volání API, žádný poskytovatel LLM z USA.
• Izolované prostředí: Model nemá přístup k internetu. Nemůže odesílat data ven, protože k tomu technicky nemá žádné připojení.
• Stejný model zabezpečení jako u přepisu: Výsledky se ukládají šifrovaně a zpracování běží ve stejném izolovaném prostředí.
• Žádný trénink na uživatelských datech: Model je statický. Váš obsah se do modelu nevrací.
• Pět typů analýzy: Souhrn, zápis, seznam úkolů, příspěvek na sociální sítě (LinkedIn/Facebook/X) a článek – každý optimalizovaný pro konkrétní případ použití.
• Plán Ultra: Analýza AI je součástí plánu Ultra, protože čas GPU, který vyžaduje, váže reálnou hardwarovou kapacitu.

Závěr

Funkce AI, která pak váš pečlivě zašifrovaný přepis odešle externí cloudové službě, dává z hlediska ochrany dat malý smysl. Proto to scryp nedělá. Souhrn, zápis, seznam úkolů, příspěvek na sociální sítě a článek vznikají na stejném systému workerů, který provádí i přepis – v EU, na naší vlastní GPU infrastruktuře, s lokálním open-source modelem, který nemá okno do vnějšího světa. Je to pomalejší a dražší než volání API do OpenAI – ale je to jediná varianta, která zapadá do zbytku architektury.