Aplikace II - vývoj digitálních řešení 

Získejte dotaci na mzdy vývojářů, či služby nezbytné při realizaci aktivit vývoje software ve vaší společnosti. Cílem výzvy je získávání nových znalostí potřebných pro vývoj nových či podstatně zlepšených řešení v IT.

V rámci projektů vývoje je dotace poskytována na mzdy softwarových inženýrů/programátorů, IT projektových manažerů, testerů, UX/UI designerů, IT analytiků, technických architektů atp. 

Dotace nebude poskytována na odpisy "majetku", který je při vývoji software používán. Ty však lze zahrnout částečně do tzv. nepřímých nákladů. Typicky se jedná o různé softwarové a hardwarové nástroje, jako jsou vývojová prostředí (např. Visual Studio, IntelliJ IDEA), verzovací systémy (např. Git), databázové systémy (např. MySQL, PostgreSQL), testovací nástroje (např. Selenium, JUnit) a další. Hardwarové nástroje mohou zahrnovat výkonné počítače, serverové infrastruktury nebo zařízení pro testování softwaru (např. emulátory, testovací zařízení).

Příjem žádostí o dotaci: 20.02.2025 až 20.05.2025

Kdo může získat dotaci: podniky všech velikostí (velké podniky jen ve spolupráci s malým a středním podnikem)

Jakou část nákladů projektu pokryje dotace: 25 – 60 % celkových způsobilých výdajů

Na co je dotace poskytována:

• osobní náklady (mzdy)
• náklady na externí výzkum a vývoj (tato položka může tvořit max. 40% rozpočtu)
• náklady na poradenské služby v oblasti vývoje
• režijní a ostatní provozní náklady (tato položka může tvořit max. 20% rozpočtu)

Specifické podmínky výzvy:

• Projekt musí být realizován na území ČR mimo hl. m. Prahu (sídlo společnosti může být v Praze)
• Podporovaným výstupem projektu bude nové digitální řešení v oblastech:

1. Umělá inteligence a strojové učení, včetně velkých dat a bezpečnosti
2. Kybernetická bezpečnost
3. Pokročilá výroba a robotika
4. Pokročilé technologie ve zdravotnictví
5. Udržitelná energie a čistá (nízkoemisní) technologie
6. Inteligentní dopravní aplikace pro města
7. Komunikační a síťové technologie
8. Blockchain a distribuované sítě
9. Kvantové výpočty a kvantová komunikace
10. Fintech a digitální finance

• Projekt musí být provázán na RIS3 strategická témata (Nevíte jak na to? Rádi s vámi vše vyřešíme na osobní konzultaci)

• Podstatné prvky hodnocení dotační žádosti
• Novost řešení
• Náročnost vývoje
• Tržní uplatnění deklarované formou očekávaného nárůstu obratu společnosti 
  

Přečtěte si náš detailní návod, na co se zaměřit při přípravě dotační žádosti ve výzvě Aplikace II - Vývoj Digitálních řešení.

Jak vybrat, zda se váš VaV projekt hodí do výzvy Aplikace III - Deep tech, TWIST nebo Aplikace II - vývoj digitálních řešení?

• V případě účasti velkého podniku s počtem zaměstnanců vyšším než 3000, musí vždy projekt realizovat ve spolupráci s malým či středním podnikem (MSP )
  
• Projekty realizované v rámci tzv. účinné spolupráce s výzkumnou organizací (VO) získávají vyšší procentuální míru dotace - se zajištěním partnera projektu z řad VO vám rádi pomůžeme




Důležité pojmy:

Experimentální vývoj

• Získávání, spojování, formování a používání stávajících vědeckých, technologických, obchodních a jiných příslušných poznatků a dovedností za účelem vývoje nových nebo zdokonalených výrobků, postupů či služeb.

POZOR, ne každá aktivita, která se běžně v IT nazývá vývojem opravdu nese všechny definiční znaky výzkumu a vývoje potřebné k čerpání dotací. Tuto problematiku s vámi rádi osobně a detailně prokonzultujeme.

TRL (Technology Readiness Level)

• Hledáte výzkumnou organizaci jako partnera pro váš projekt? Obraťte se na nás a my vám díky široké síti partnerů rádi pomůžeme.

Zajímavosti k programu Aplikace

• Alexandra Krejzová i Jiří Kvíz disponují více než 18 letou praxí v oblasti přípravy projektů zaměřených na výzkum a vývoj. Během této doby konzultovali a připravili velké množství úspěšných projektů. Alexandra dbá na maximálně detailní vstupní konzultaci, díky které je schopna kvalifikovaně posoudit šance projetu na získání dotace. Při vlastní přípravě dotačních projektů dlouhodobě udržuje o více než 50% vyšší úspěšnost, než jaká je průměrná míra schvalování. Jiří má rovněž zkušenosti z pozice hodnotitele projektů výzkumu a vývoje, které dokáže přenést ve prospěch připravovaných dotačních žádostí. 
• Získejte dále až 100% dotaci na, ze které můžete inovovat Vaše AI řešení s unikátními průmyslovými testbedy předních univerzitních pracovišť v Česku i v Evropě - Program Testovací a experimentální zařízení (TEF) pro umělou inteligenci

Případová studie projektu do výzvy Aplikace II - Vývoj Avanced AI řešení pro udržitelný energetický management

Úvod

• Cíl projektu: Vyvinout inovativní AI platformu pro optimalizaci energetického managementu v průmyslových objektech, která umožní podnikům snížit energetické náklady a emise CO2.

Analýza trhu

• Cílový trh: Střední a velké průmyslové podniky v střední Evropě, které chtějí zlepšit energetickou účinnost a splnit environmentální cíle.
• Aktuální trendy: Růst poptávky po řešeních zaměřených na udržitelnou energii, využití AI pro optimalizaci procesů a snížení provozních nákladů.

Projektový plán

• Fáze projektu:

  1. Vývoj (4/2025 - 6/2026): Spolupráce s externími partnery na vývoji pokročilých algoritmů pro strojové učení.
  2. Implementace (6/2026 - 8/2026): Testování a ověřování AI platformy v reálném provozu.
  3. Ladění a optimalizace (8/2026-11/2026): Úpravy na základě zpětné vazby a analýz účinnosti.
  4. Nasazení do provozu (od 12/2026): Postupné zavádění v partnerských průmyslových objektech.

• Rozpočet a financování:

  • Celkové náklady: 7 mil. Kč
  • Dotace: 3,5 mil. Kč primárně na mzdy vývojových pracovníků

Výjimečnost projektu

• Novost řešení: Implementace pokročilých AI technologií v energetickém sektoru, zaměření na snižování emisí a účinné řízení spotřeby energie.
• Tržní uplatnění a růst: Očekávaný nárůst obratu společnosti o 30%

• Strategická spolupráce: Vývoj projektu bude probíhat v kooperaci s univerzitní katedrou

Projektový tým

Projektový manažer - tato pozice není způsobilým výdajem, tzn. není dotována

• Zodpovědný za plánování, realizaci a monitorování projektu, zajištění dodržování termínů a rozpočtu.

Data Scientist - dotováno

• Analyzuje data z energetických systémů a vyvíjí algoritmy strojového učení pro optimalizaci spotřeby energie.

Software Developer - dotováno

• Vyvíjí hlavní aplikační software platformy, integruje různé technologické komponenty do jednoho fungujícího systému.

Specialista na kybernetickou bezpečnost - dotováno

• Zajišťuje integraci bezpečnostních opatření do systému, chrání data a samotné systémy před kybernetickými hrozbami.

UX/UI Designer - dotováno

• Navrhuje uživatelské rozhraní, které je uživatelsky přívětivé a umožňuje snadné ovládání komplexních funkcí platformy.

Testovací inženýr - dotováno

• Provádí důkladné testování systému, zaměřuje se na zjišťování chyb a ověřování funkčnosti platformy před jejím nasazením do provozu.

Cloud Architect - dotováno

• Navrhuje a udržuje cloudovou infrastrukturu, která podporuje škálovatelnost a efektivitu datového procesu a ukládání.

Typové projekty

1. Kvantové výpočty a kvantová komunikace

Firma: Q-Tech Solutions

Účel dotace: Vývoj softwarového nástroje pro simulaci kvantových algoritmů v reálném čase.

Předmět projektu: Vývoj aplikace umožňující simulaci kvantových algoritmů na běžných počítačích, což umožňuje vývojářům testovat a optimalizovat kvantové algoritmy bez nutnosti přístupu k specializovanému kvantovému hardwaru.

Výstup projektu: Software, který umožňuje efektivní simulaci kvantových algoritmů, čímž zrychluje vývoj kvantových aplikací a snižuje náklady na jejich testování.

Inovativnost řešení: Poskytuje přístup k simulaci kvantových algoritmů široké veřejnosti bez potřeby specializovaného hardwaru, čímž democratizuje vývoj kvantových aplikací.

Náročnost vývoje: Vyžaduje hluboké znalosti kvantové mechaniky a vývoj pokročilých simulačních technik pro efektivní modelování kvantových systémů na klasických počítačích.

Tržní uplatnitelnost a očekávaný nárůst tržeb: S rostoucí poptávkou po kvantových technologiích očekává Q-Tech Solutions zvýšení tržeb o 50 % během následujících tří let díky širokému přijetí jejich simulačního nástroje ve výzkumu a průmyslu.

2. Fintech a digitální finance

Firma: FinSecure

Účel dotace: Vývoj softwarové platformy pro analýzu a predikci finančních trhů pomocí strojového učení.

Předmět projektu: Vývoj aplikace, která shromažďuje a analyzuje historická a reálná data z finančních trhů, využívá strojové učení k predikci trendů a poskytuje uživatelům nástroje pro informované rozhodování.

Výstup projektu: Platforma, která umožňuje uživatelům získávat přesné a aktuální informace o finančních trzích, čímž zlepšuje jejich schopnost reagovat na tržní změny.

Inovativnost řešení: Integruje pokročilé techniky strojového učení do analýzy finančních trhů, což umožňuje přesnější predikce a rychlejší reakce na tržní změny.

Náročnost vývoje: Zahrnuje sběr a analýzu velkého množství finančních dat, vývoj a trénování modelů strojového učení a zajištění bezpečnosti a spolehlivosti platformy.

Tržní uplatnitelnost a očekávaný nárůst tržeb: S rostoucí potřebou efektivní analýzy finančních trhů očekává FinSecure zvýšení tržeb o 60 % během dvou let díky širokému přijetí jejich platformy mezi finančními profesionály a investory.

3. Umělá inteligence a strojové učení

Firma: DataMind

Účel dotace: Vývoj softwarového nástroje pro analýzu a predikci zákaznického chování v e-commerce sektoru.

Předmět projektu: Vývoj aplikace, která shromažďuje a analyzuje data o chování uživatelů na e-commerce platformách, využívá strojové učení k identifikaci vzorců chování a poskytuje doporučení pro personalizaci marketingových kampaní.

Výstup projektu: Software, který umožňuje e-commerce podnikům lépe porozumět chování svých zákazníků a optimalizovat marketingové strategie pro zvýšení konverzního poměru.

Inovativnost řešení: Poskytuje hluboký vhled do zákaznického chování pomocí pokročilých technik strojového učení, což umožňuje personalizaci na úrovni jednotlivce.

Náročnost vývoje: Zahrnuje sběr a analýzu rozsáhlých datových sad, vývoj a trénování komplexních modelů strojového učení a integraci s existujícími e-commerce platformami.

Tržní uplatnitelnost a očekávaný nárůst tržeb: S rostoucí konkurencí v e-commerce sektoru očekává DataMind zvýšení tržeb o 70 % během tří let díky širokému přijetí jejich nástroje pro analýzu zákaznického chování.

Chcete se o podpoře výzkumu a vývoje dozvědět více? Sledujte náš podcast: