Strojové učení: Budoucnost inteligence | Definice, typy a příklady | SAP
Strojové učení je podmnožina umělé inteligence (AI), ve které se počítače učí z dat a zlepšují se se zkušenostmi, aniž by byly explicitně naprogramovány.
Umělá inteligence
Strojové učení – a jeho komponenty hlubokého učení a neuronových sítí – se hodí jako koncentrované podmnožiny umělé inteligence. AI zpracovává data k rozhodování a prognózám. Algoritmy strojového učení umožňují umělé inteligenci nejen zpracovávat tato data, ale používat je k učení a být chytřejší, aniž by potřebovala další programování. <anchor>Umělá inteligence</anchor> je rodičem všech podmnožin strojového učení pod ní. V první podmnožině je strojové učení; uvnitř je hluboké učení, a pak neuronové sítě v ní.
Co je umělá inteligence? | AI v podnikání | SAP
Co je umělá inteligence? \| AI v podnikání \| SAP

**[Přejít na obsah](#main)**

[Kontaktujte nás](/cz/registration/contact.html?pageTitle=Co+je+to+um%C4%9Bl%C3%A1+inteligence%3F&countryOfOrigin=cs_cz&refererPagePath=https%3A%2F%2Fwww.sap.com%2Fcz%2Fproducts%2Fartificial-intelligence%2Fwhat-is-artificial-intelligence.html&refererContentPath=%2Fcontent%2Fsapdx%2Fcountries%2Fcs_cz%2Fproducts%2Fartificial-intelligence%2Fwhat-is-artificial-intelligence&navTitle=Kontaktn%C3%AD+formul%C3%A1%C5%99&product=99c8ae99-4ba4-46b7-b92d-e78378f1a7b6%7C73554900100700002751%7Ctech&productName=Intelligent+Enterprise%7CSAP+Business+AI%7CTechnology+Platform&topicarea=Solutions "Kontaktujte nás") [Kontaktujte nás emailem](/cz/registration/contact.html?navTitle=Kontaktn%C3%AD+formul%C3%A1%C5%99)

- [Domov](/cz/index.html)
- [Všechny produkty](/cz/products.html)
- [Umělá inteligence](/cz/products/artificial-intelligence.html)
- Co je to umělá inteligence?

/ [Všechny produkty](/cz/products.html)/ [Umělá inteligence](/cz/products/artificial-intelligence.html)

Co je to umělá inteligence?

# Co je to umělá inteligence?

Moderní umělá inteligence je systém, který je schopen vnímat své prostředí a podnikat kroky k maximalizaci šance na úspěšné dosažení svých cílů, stejně jako interpretovat a analyzovat data tak, aby se učil a přizpůsoboval tak, jak to jde.

[Seznamte se s řešeními umělé inteligence](/cz/products/artificial-intelligence.html "")

Tato webová stránka je pro vás přeložena strojovým překladem. SAP neposkytuje žádnou záruku správnosti ani úplnosti strojového překladu. Původní anglickou webovou stránku zobrazíte kliknutím na ikonu státní vlajky v pravém horním rohu této stránky.

## Přehled umělé inteligence

První definice umělé inteligence (AI) pocházela od jednoho ze svých otců, [Marvina Minského](https://www.britannica.com/biography/Marvin-Lee-Minsky), který ji popsal jako „vědu o tom, že stroje dělají věci, které by vyžadovaly inteligenci, kdyby ji dělali muži“. Zatímco jádro této definice je dnes pravdivé, moderní počítačoví vědci jdou trochu dál a definují umělou inteligenci jako systém, který je schopen vnímat své prostředí a podnikat kroky k maximalizaci šance na úspěšné dosažení svých cílů – a dále schopnost tohoto systému interpretovat a analyzovat data tak, aby se učil a přizpůsoboval se tak, jak jde.

## Historie AI

Od řeckého mýtu o Pygmalionu až po viktoriánský příběh Frankensteina, lidé jsou dlouho fascinováni myšlenkou vytvořit člověkem vytvořenou bytost, která by mohla myslet a jednat jako člověk. Se vzestupem počítačů jsme si uvědomili, že vize umělé inteligence nevznikne ve formě samostatných, nezávislých entit – ale jako soubor nástrojů a propojených technologií, které by mohly rozšiřovat a přizpůsobovat se lidským potřebám.

Pojem umělá inteligence vznikl [v roce 1956](http://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/) na vědecké konferenci na Dartmouthské univerzitě v Hannoveru v New Hampshire. Od té doby se umělá inteligence a správa dat vyvíjely velmi vzájemně závislým způsobem. Aby bylo možné provádět smysluplně robustní analýzy, AI vyžaduje mnoho [velkých dat](/cz/products/technology-platform/what-is-big-data.html). Aby bylo možné velké množství dat digitálně zpracovat, systém potřebuje AI. Historie umělé inteligence se jako taková vyvinula spolu s nárůstem výpočetního výkonu a databázových technologií.

Dnes mohou podnikové systémy, které by zvládly pouze několik gigabajtů dat, spravovat terabajty a využívat umělou inteligenci ke zpracování výsledků a analýz v reálném čase. A na rozdíl od umělého stvoření, které se táhne až k vesnici, jsou technologie umělé inteligence agilní a reagující – navržené tak, aby zlepšovaly a rozšiřovaly jejich lidské partnery, nikoli je nahrazovaly.

## Typy umělé inteligence

AI je jednou z nejrychleji rostoucích oblastí technologického rozvoje. Přesto dnes dokonce i ty nejsložitější modely umělé inteligence využívají pouze „umělou úzkou inteligenci“, která je nejzákladnější ze tří typů umělé inteligence. Další dvě jsou stále věci sci-fi a v současné době se nepoužívají žádným praktickým způsobem. To znamená, že za posledních 50 let počítačová věda pokročila, je těžké říci, kde nás budoucnost umělé inteligence zaujme.

Tři hlavní typy umělé inteligence

### Umělá úzká inteligence (ANI)

ANI je druh umělé inteligence, který existuje dnes a je také známý jako „slabá“ AI. Zatímco úzké umělé inteligence mohou být řízeny vysoce komplexními algoritmy a neuronovými sítěmi, přesto jsou singulární a orientované na cíl. Rozpoznávání obličeje, internetové vyhledávání a samořiditelná auta jsou všechny příklady úzké umělé inteligence. Je kategorizována jako slabá ne proto, že postrádá prostor a moc, ale protože je ještě daleko od toho, abychom měli lidské složky, které připisujeme opravdové inteligenci. Filozof John Searle definuje úzkou umělou inteligenci jako „užitečnou pro testování hypotézy o myslích, ale ve skutečnosti by to nebyla mysl“.

### Umělá obecná inteligence (AGI)

AGI by měla být schopna úspěšně vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který člověk může. Stejně jako úzké systémy umělé inteligence se mohou systémy AGI učit ze zkušeností a mohou rozpoznat a předvídat vzory – ale mají schopnost posunout to o krok dál. AGI dokáže tyto znalosti extrapolovat napříč širokou škálou úkolů a situací, které nejsou řešeny dříve získanými daty ani existujícími algoritmy.

[Summit Supercomputer](https://www.olcf.ornl.gov/summit/) je jedním z mála takových superpočítačů na světě, který ukazuje AGI. Dokáže provést 200 kvadrilionových výpočtů za jednu sekundu – což by trvalo člověku miliardu let. Aby byly modely AGI smysluplně proveditelné, nepotřebovaly by nutně tolik energie, ale vyžadovaly by výpočetní kapacity, které v současné době existují pouze na superpočítačových úrovních.

### Umělá superinteligence (ASI)

Systémy ASI jsou teoreticky plně sebevědomé. Kromě toho, že jednoduše napodobují nebo chápou lidské chování, uchopí ho na základní úrovni.

S těmito lidskými vlastnostmi – a dále rozšířenou o zpracovatelskou a analytickou sílu, která daleko převyšuje naše vlastní – se může zdát, že ASI představuje dystopickou, sci-fi budoucnost, ve které jsou lidé stále více zastaralí.

Je nepravděpodobné, že by někdo, kdo žije dnes, někdy viděl takový svět, ale že AI postupuje takovým tempem, že je důležité uvažovat o etických pokynech a správcovství v očekávání umělé inteligence, která by nás mohla překonat téměř každým měřitelným způsobem. Jak radí Stephen Hawking: „Vzhledem k velkému potenciálu umělé inteligence je důležité zkoumat, jak využít jejích výhod a zároveň se vyhnout potenciálním nástrahám.“

## Výhody umělé inteligence

Před několika desetiletími bylo používání umělé inteligence v obchodních operacích ve fázi „raného osvojení“ a její potenciál byl stále poněkud teoretický. Od té doby se technologie a aplikace využívající umělou inteligenci vyvíjejí a přinášejí podnikům přidanou hodnotu. A jak se technologie umělé inteligence zlepšují a vznikají jako další vlna inovací, stejně jako lidské chápání jejich potenciálu a kreativity, s jakou jsou aplikovány. V současné době podniky získávají stále rostoucí řadu měřitelných výhod ze systémů poháněných umělou inteligencí, včetně pěti níže uvedených:

1. **Odolnost celého podniku**: Již dlouho předtím, než existovaly počítače, znaly společnosti hodnotu shromažďování a pochopení dat o svém podnikání, trhu a zákaznících. Vzhledem k tomu, že datové soubory rostly a byly složitější, schopnost analyzovat tato data přesně a včas se stala stále náročnější. [Řešení využívající umělou inteligenci](/cz/products/artificial-intelligence.html) přinášejí schopnost nejen spravovat velká data, ale také z nich získávat užitečné poznatky. Díky umělé inteligenci lze automatizovat složité procesy, efektivněji využívat zdroje a lépe předvídat a přizpůsobovat poruchy (a příležitosti).
2. **Lepší služby zákazníkům**: Umělá inteligence umožňuje podnikům personalizovat nabídky služeb a komunikovat se zákazníky v reálném čase. S tím, jak spotřebitelé přecházejí přes moderní prodejní trychtýř z „tip“ na „konverzi“, generují komplexní a různorodé datové sady. Umělá inteligence dává podnikovým systémům sílu využívat tato data a lépe sloužit svým zákazníkům a spolupracovat s nimi.
3. **Důvěryhodné rozhodování**: Dobří obchodní lídři se vždy snaží činit rozhodnutí, která jsou rychlá a informovaná. Čím zásadnější je rozhodnutí, tím větší je pravděpodobnost, že bude mít nesčetné a složité složky a vzájemné závislosti. Umělá inteligence pomáhá zvyšovat moudrost a zkušenosti lidí díky pokročilé analýze dat a praktickým analýzám, které podporují sebevědomé rozhodování v reálném čase.
4. **Relevantní výrobky a služby: Mnoho tradičních modelů výzkumu a** vývoje bylo zaměřeno zpět. Analýza výkonnosti a údajů o zpětné vazbě zákazníků často neproběhla dříve, než produkt nebo služba vstoupily na trh. Rovněž nebyly zavedeny systémy, které by mohly rychle odhalit potenciální mezery a příležitosti na trhu. Se systémy využívajícími umělou inteligenci mohou společnosti nahlížet na širokou škálu datových sad, a to současně i v reálném čase. To jim umožňuje modifikovat stávající produkty a zavádět nové na základě nejrelevantnějších a nejaktuálnějších tržních a zákaznických dat.
5. **Zapojené pracovní síly**: Nedávný [průzkum společnosti Gallup](https://news.gallup.com/poll/241649/employee-engagement-rise.aspx) ukazuje, že společnosti, jejichž zaměstnanci uvádějí vysokou míru zapojení, jsou v průměru až o 21 % ziskovější. Technologie umělé inteligence na pracovišti mohou snížit zátěž každodenních úkolů a umožnit zaměstnancům soustředit se na více naplňující práci. [Personalistické technologie](/cz/insights/hr-tech-trends.html), které používají umělou inteligenci, mohou také pomoci zaznamenat, když jsou zaměstnanci úzkostliví, unavení nebo se nudí. Díky personalizaci doporučení v oblasti wellness a stanovení priorit úkolů může umělá inteligence podporovat zaměstnance a pomoci jim obnovit zdravou rovnováhu mezi pracovním a soukromým životem.

## Technologie umělé inteligence

Aby byla umělá inteligence užitečná, musí být použitelná. Jeho skutečnou hodnotu lze realizovat pouze v případě, že poskytuje proveditelné přehledy. Pokud uvažujeme o umělé inteligenci, pokud jde o lidský mozek, pak technologie umělé inteligence jsou jako ruce, oči a pohyby těla – to vše, co umožňuje uskutečnění mozkových myšlenek. Následují některé z nejrozšířenějších a rychle se rozvíjejících technologií umělé inteligence.

Technologie umělé inteligence

### Strojové učení

[Strojové učení](/cz/products/artificial-intelligence/what-is-machine-learning.html) – a všechny jeho komponenty – je podmnožinou umělé inteligence. Ve strojovém učení jsou algoritmy aplikovány na různé typy učebních metod a analytických technik, které umožňují systému automaticky se učit a zlepšovat ze zkušeností, aniž by byl explicitně naprogramován. Pro podniky lze strojové učení aplikovat na jakýkoli problém nebo cíl, který vyžaduje prediktivní výsledky, k nimž dospěla komplexní analýza dat.

Jaký je rozdíl mezi umělou inteligencí a strojovým učením? Strojové učení je komponentou umělé inteligence a bez ní nemůže existovat. Takže to není tak _, že_ jsou jiné – jako _to, jak_ jsou odlišné. AI zpracovává data k rozhodování a prognózám. Algoritmy strojového učení umožňují umělé inteligenci nejen zpracovávat tato data, ale používat je k učení a být chytřejší, aniž by potřebovala další programování.

### Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

NLP umožňuje strojům rozpoznat a porozumět psanému jazyku, hlasovým příkazům nebo obojímu. To zahrnuje schopnost přeložit lidský jazyk do podoby, které algoritmus může rozumět. Generace přirozeného jazyka (NLG) je podmnožina NLP, která umožňuje stroji převést digitální jazyk na přirozený lidský jazyk. V sofistikovanějších aplikacích může NLP použít kontext k odvození postoje, nálady a dalších subjektivních kvalit k co nejpřesnějšímu výkladu významu. Praktické aplikace NLP zahrnují chatboty a digitální hlasové asistenty jako Siri a Alexa.

### Počítačové vidění

Počítačové vidění je metoda, kterou počítače rozumí a „vidí“ digitální obrázky a videa – na rozdíl od jejich pouhého rozpoznání nebo kategorizace. Aplikace počítačového vidění používají senzory a výukové algoritmy k získávání komplexních, kontextových informací, které pak mohou být použity k automatizaci nebo informování jiných procesů. Počítačové vidění může také extrapolovat data pro prediktivní účely, což v podstatě znamená, že může vidět přes stěny a kolem rohů. Samořiditelná auta jsou dobrým příkladem používaného počítačového vidění.

### Robotika

Robotika není nic nového a používá se již léta, zejména ve výrobě. Bez použití umělé inteligence však musí být automatizace prováděna ručním programováním a kalibrací. Pokud v těchto pracovních postupech existují slabé stránky nebo neefektivita, lze je odhalit až po faktu – nebo poté, co se něco rozpadne. Lidský operátor často nikdy nemůže vědět, co vedlo k problému, nebo jaké úpravy by mohly být provedeny k dosažení lepší efektivity a produktivity. Když je do mixu vnesena umělá inteligence – typicky pomocí senzorů [IoT](/cz/products/artificial-intelligence/what-is-iot.html) – přináší s sebou schopnost výrazně rozšířit rozsah, objem a typ vykonávaných robotických úloh. Příklady robotiky v průmyslu zahrnují vychystávací roboty pro použití ve velkých skladech a zemědělské roboty, které lze naprogramovat tak, aby v optimálních časech vybíraly nebo obsluhovaly plodiny.

## Podniková umělá inteligence v akci

Každoročně si stále více společností uvědomuje výhody a konkurenční výhody, které mohou řešení umělé inteligence přinést svým provozům. V některých odvětvích, jako je zdravotnictví a bankovnictví, existují obzvláště velké a zranitelné soubory údajů. Pro ně byla užitečnost AI zřejmá z jejích nejranějších iterací. Ale dnes, rozsah a dostupnost moderní umělé inteligence znamená, že má relevantní aplikace téměř ve všech obchodních modelech. Následujících příkladů je jen několik takových odvětví.

- **AI ve zdravotnictví** Lékařské datové soubory jsou jedny z největších, nejsložitějších – a nejcitlivějších – na světě. Hlavním zaměřením umělé inteligence ve zdravotnictví je využití těchto dat k nalezení vztahů mezi diagnostickými a léčebnými protokoly a výsledky u pacientů. Kromě toho se nemocnice obracejí na řešení umělé inteligence na podporu dalších provozních oblastí a iniciativ. Patří mezi ně spokojenost a optimalizace pracovních sil, spokojenost pacientů a úspora nákladů.

- **AI v bankovních** bankách a finančních institucích má zvýšenou potřebu bezpečnosti, dodržování předpisů a transakční rychlosti a jako taková byla jedním z prvních uživatelů technologií umělé inteligence. Funkce, jako jsou roboti využívající umělou inteligenci, poradci pro digitální platby a mechanismy detekce biometrických podvodů, přispívají k vyšší efektivitě a zákaznickým službám, jakož i ke snížení rizik a podvodů. [Podívejte se, jak banky pohánějí komplexní služby digitalizací a inteligentními technologiemi.](/cz/documents/2016/03/58bd8fd0-627c-0010-82c7-eda71af511fa.html)

- **Umělá inteligence ve výrobě** Když jsou zařízení a stroje připojeny k odesílání a přijímání dat prostřednictvím centrálního systému, tvoří je síť IoT. Umělá inteligence tyto informace nejen zpracovává, ale využívá je k předvídání příležitostí a poruch a k automatizaci nejlepších úloh a pracovních postupů v reakci. V chytrých továrnách se to rozšiřuje na výrobní protokoly na vyžádání pro 3D tiskárny a virtuální inventáře.

- **Umělá inteligence v maloobchodě** Pandemie měla obrovský dopad na nákupní návyky a ve stejném období předchozího roku zaznamenala [výrazný nárůst](https://www.census.gov/programs-surveys/e-stats.html) nakupování na internetu. To přispělo k mimořádně konkurenceschopnému a rychle se měnícímu klimatu pro maloobchodníky. Online nakupující se zapojují do široké škály kontaktních míst a generují větší množství složitých a nestrukturovaných datových souborů než kdykoli předtím. Aby maloobchodníci tato data co nejlépe pochopili a využili, hledají řešení umělé inteligence, která mohou zpracovávat a analyzovat rozdílné datové sady a poskytovat tak užitečné přehledy a interakce se zákazníky v reálném čase.


## Etika umělé inteligence a výzvy

V roce 1948 Alan Turing, průkopník informatiky, řekl: „Počítač by si zasloužil, aby byl nazýván inteligentním, kdyby mohl oklamat člověka v přesvědčení, že je to člověk.“ I když by se Turingovi zdála neuvěřitelná rychlost zpracování a analytická síla moderního počítače poháněného umělou inteligencí, přesto by pravděpodobně pochopil etické pochody, které tato úroveň moci představuje. Jak se umělá inteligence zlepšuje, když nám rozumí a napodobuje nás, zdá se, že je stále více lidská. Vzhledem k tomu, že vytváříme stále větší množství osobních údajů prostřednictvím digitálních kanálů, potřebujeme – stále více – být schopni důvěřovat aplikacím využívajícím umělou inteligenci, které jsou základem mnoha našich každodenních aktivit. Níže je uvedeno několik příkladů etických výzev, které musí obchodní lídři znát a sledovat.

- **Etické používání zákaznických dat** Ve 20. letech 20. století se většina informací, které sdílíme a shromažďujeme jako podniky nebo jednotlivci, provádí prostřednictvím digitálně propojených kanálů. Na začátku roku 2020 bylo na světě více než [3,5 miliardy chytrých telefonů](https://www.statista.com/statistics/330695/number-of-smartphone-users-worldwide/) , které sdílely obrovské množství dat – od polohy GPS až po osobní údaje a preference svých uživatelů prostřednictvím sociálních médií a chování při vyhledávání. Vzhledem k tomu, že podniky získávají širší přístup k osobním údajům svých zákazníků, je nesmírně důležité nastavit srovnávací kritéria a neustále se vyvíjející protokoly pro ochranu soukromí a minimalizaci rizik.

- **AI předpojatost** Bias se může vrhnout do systému umělé inteligence v důsledku lidské předpojatosti v programování jeho algoritmů nebo prostřednictvím systémových předsudků, které lze šířit prostřednictvím chybných předpokladů v procesu strojového učení. V první řadě je více zřejmé, jak by k tomu mohlo dojít. Ale ve druhé, to může být těžší vidět a vyhnout se. Známý [příklad AI bias](https://publichealth.berkeley.edu/news-media/school-news/bring-on-the-ai-guardrails#:~:text=The%20AI%20ignored%20those%20facts,millions%20of%20patients%20every%20year.%E2%80%9D) se objevil v americkém zdravotnickém systému, kde se využívaly aplikace umělé inteligence k přidělování standardů péče. Algoritmus se dozvěděl, že některé demografické skupiny jsou méně schopné platit za péči. Poté extrapolovala tyto informace tak, aby tuto skupinu mylně korelovala s tím, že má menší nárok na péči. Po zjištění této nešťastné chyby počítačoví vědci v UC Berkeley spolupracovali s vývojáři na modifikaci algoritmických proměnných, čímž snížili předpojatost o 84 %.

- **Průhlednost umělé inteligence a vysvětlitelná umělá inteligence** Transparentnost v AI je schopnost určit, jak a proč algoritmus dospěl k určitému závěru nebo rozhodnutí. Umělá inteligence a algoritmy strojového učení, které informují o výsledcích – a o výsledcích samotných – jsou často tak složité, že jsou mimo lidské chápání. Algoritmy, jako je tento, jsou známé jako modely „black box“. Pro podniky je důležité zajistit, aby datové modely byly spravedlivé, nezaujaté a mohly být vysvětleny a externě kontrolovány. Zejména v oblastech, jako je letectví nebo [medicína](https://www.thelancet.com/journals/lanres/article/PIIS2213-2600(18)30425-9/fulltext#:~:text=Machine%20learning%20is%20frequently%20referred,input%20and%20output%20are%20opaque.&text=In%20practice%2C%20the%20algorithm%20might,that%20contributed%20to%20its%20decision.), jsou v sázce lidské životy. Je proto nezbytné, aby lidé, kteří tyto údaje používají, brali iniciativy v oblasti správy údajů velmi vážně.

- **Hlupáky a falešné zprávy** Deepfake je _portmanteau_ „hlubokého učení“ a „falešného“. Jedná se o techniku, která využívá umělou inteligenci a strojové učení k tomu, aby ve videu – typicky – svrchovala tvář jednoho člověka na tělo druhého, s takovou přesností, aby byla nerozeznatelná od originálu. Ve své nevinné podobě může vyústit v úžasné vizuální efekty, jako je třicetileté odstárnutí Roberta De Nira a Joe Pesci ve filmu Irský muž. Bohužel, jeho běžnějším využitím je vytvářet uvěřitelné fake news příběhy nebo vkládat celebrity do grafických či kompromitujících videí, ve kterých se nikdy původně neobjevily.


[![SAP](/dam/application/shared/logos/sap-logo-svg.svg/sap-logo-svg.svg)](/cz/index.html "SAP")

###### Rychlé odkazy

- [SAP Trust Center](/cz/about/trust-center.html " ")
- [Najít řešení](/cz/partners/find-partner-solutions.html " ")
- [Odvětví](/cz/industries.html " ")
- [Najít partnera](/cz/partners/find.html " ")
- [Zkušební verze a ukázky](/cz/products/try-sap.html " ")
- [Najít služby](/cz/services-support.html " ")

###### Trendy

- [SAP TechEd](/cz/events/teched/virtual.html " ")
- [Co je to GROW with SAP?](/cz/products/erp/grow.html " ")
- [Co je to RISE with SAP?](/cz/products/erp/rise.html " ")
- [SAP Business AI](/cz/products/artificial-intelligence.html " ")
- [Udržitelnost](/cz/products/sustainability.html " ")
- [Partnerský ekosystém](https://partneredge.sap.com/en.html " ")

###### O společnosti SAP

- [Informace o společnosti](/cz/about/company.html)
- [Celosvětový adresář](/cz/about/company/office-locations.html)
- [Vztahy s investory](https://www.sap.com/investors/en.html)
- [Kariéra](https://jobs.sap.com/?utm_source=CareerSite&utm_campaign=CorpSite_FT " Navštivte naše stránky Kariéra")
- [Novinky a tisk](https://news.sap.com/cz/)
- [Akce](/cz/events.html)
- [Příběhy zákazníků](/cz/about/customer-stories.html)
- [Newsletter](/cz/dashboard/newsletters.html " ")

###### Informace o stránkách

- [Ochrana osobních údajů](/cz/about/legal/privacy.html)
- [Podmínky užití](/cz/about/legal/terms-of-use.html)
- [Právní doložka](/cz/about/legal/impressum.html)
- [Autorská práva](/cz/about/legal/copyright.html)
- [Ochranná známka](/cz/about/legal/trademark.html)

- [Facebook](https://www.facebook.com/SAP "Facebook")
- [YouTube](https://www.youtube.com/user/SAP "YouTube")
- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/sap "LinkedIn")
- [Instagram](https://www.instagram.com/sap/ "Instagram")
- [Email share](mailto:?body=Myslím si, že by vás mohl zajímat tento obsah ze SAP.com: undefined%3Fsource%3Dsocial-atw-mailto "Email share")

[Zpět na začátek](#page)

**[Zpět na začátek](#page)**