Problém, který řešíme

Sociální pracovníci tráví velkou část času administrativou. Běžné evidenční systémy ukládají cenná data, ale jen omezeně je využívají. Cílem projektu je převést textové záznamy a další vstupy do prakticky použitelných výstupů – pro pracovníky, management i zadavatele služeb.

Integrace umělé inteligence do evidenčního systému Flins přináší sociálním službám nástroj, který snižuje administrativní zátěž a zlepšuje rozhodování v péči o klienty. Projekt propojuje univerzitní expertizu, praxi a technologie – s důrazem na etiku, bezpečí dat a měřitelný dopad.

• Cíl: proměnit evidenci v užitečné informace pro rozhodování a kvalitu sociální práce.
• Co dělá AI modul: automaticky zpracuje záznamy, tvoří přehledy a návrhy postupů, upozorní na rizika.
• Přínos: výrazně méně administrativy, rychlá orientace v případu, podpora profesních standardů.
• Partneři: Katedra sociální práce FF UK (odborná garance), Arasoft s.r.o. (vývoj Flins), Neposeda, z.ú. (pilotní ověření).

Co AI ve Flins přináší

• Méně administrativy: automatická tvorba zpráv, podkladů pro jednání a souhrnů případů během sekund.
• Rychlá orientace: noví kolegové získají přehled o klientovi bez týdnů studování dokumentace.
• Podpora kvality: srovnání postupů s metodikami (ČR/zahraničí), návrhy intervencí a vyhodnocování jejich účinnosti.
• Bezpečnost a etika: kontrolní mechanismy pro odhalení možných pochybení, transparentní doporučení.
• Dopad: možnost ukázat reálný přínos služeb – pro klienty, komunity i veřejné rozpočty.

Jak to funguje (zjednodušeně)

1. Vstupní data: existující záznamy ve Flins (texty, strukturovaná pole).
2. Zpracování: AI modul analyzuje data, vytváří shrnutí, návrhy a upozornění.
3. Výstupy: přehled klienta, doporučení postupů, podklady pro standardy kvality, reporty pro zřizovatele.

Pozn.: Modely jsou voleny s ohledem na bezpečnost a právní rámec. V produkci se používají pouze konfigurace splňující požadavky na ochranu osobních údajů.

Etika, ochrana dat a odpovědné použití

• Ochrana osobních údajů: zpracování dat podle platné legislativy (GDPR), pseudonymizace/anonymizace, řízený přístup.
• Auditovatelnost: zaznamenané důvody doporučení („why“), dohledatelnost verzí a zásahů uživatele.
• Lidská kontrola: AI navrhuje, nerozhoduje. Finální odpovědnost má odborný pracovník.
• Bias & kvalita: průběžné testování, validace na reálných případech, revize promptů a metodik.

Výuka a transfer znalostí

Otevíráme předmět, ve kterém studenti navrhují, optimalizují a testují prompty pro různé typy sociálních služeb. Součástí je porovnání výstupů (např. ChatGPT a Gemini) a hledání nejvhodnějších postupů pro praxi.

FAQ

Je AI bezpečná pro citlivá data? Ano, používáme řešení s důrazem na GDPR, řízení přístupů a auditní stopu.

Nahradí AI sociálního pracovníka? Ne. Slouží jako asistentský nástroj, který šetří čas a podporuje kvalitu rozhodování.

Co potřebujeme pro nasazení? Přístup k datům ve Flins, definované role a práva, proškolení uživatelů, odsouhlasené metodiky.