AI má největší potenciál ve velkých firmách

Umělá inteligence se často spojuje se startupy, investicemi a technologickými experimenty. Jenže realita se postupně posouvá. Největší ekonomický přínos dnes AI nepřináší novým firmám, ale zavedeným korporacím – tam, kde už existují rozsáhlá data, stabilní procesy a silná zákaznická základna.

Podle analýzy PwC z roku 2026 pochází 67 % měřitelného ekonomického přínosu AI právě z firem, které umělou inteligenci začleňují do svých stávajících operací. Nejde přitom o viditelné technologické revoluce, ale o systematické úpravy procesů v bankách, pojišťovnách nebo výrobních podnicích. „Startupy dělají skvělé demo. Korporace dělají reálné výsledky. A to je zásadní rozdíl, o kterém se málo mluví," říká David Strejc, jednatel společnosti Apertia Tech.

Hype versus realita: kde AI skutečně vydělává

Mediální obraz AI je plný příběhů o revolučních startupech a miliardových zhodnoceních. Skutečný dopad se ale odehrává spíše v zákulisí velkých organizací.

Deutsche Bank v interní analýze odhaduje, že automatizace jediného středně složitého back-office procesu u banky se 3 000 zaměstnanci ušetří v průběhu tří let více, než vydělá průměrný AI startup za celou dobu své existence.

Důvod je prostý: velké firmy mají to, co je pro AI klíčové – data. Léta sbíraná, strukturovaná a oborově specifická data, která umožňují modelům generovat relevantní výstupy. Startupy je teprve budují. Korporace je už mají, často však zůstávají nevyužitá. „Setkáváme se s firmami, které mají deset let zákaznických interakcí, faktur, reklamací a výrobních dat. Zlatý důl. A zatím to celé leží v systémech, které si navzájem nerozumějí. Jakmile to propojíme a pustíme na to AI, jsou výsledky okamžitě viditelné," popisuje Strejc.

Proč korporace postupují pomaleji

Přestože mají nejlepší předpoklady pro nasazení AI, bývají velké firmy při použití AI opatrnější. Hlavní důvody jsou tři. V první řadě jde o regulaci a dodržování pravidel, předpisů a kodexů. Zejména ve finančním sektoru, zdravotnictví a pojišťovnictví musí každý nový nástroj projít složitým schvalovacím procesem. To není chyba – je to nutnost. Firmy, které si tento rámec nastaví jednou správně, však dokážou další AI řešení nasazovat výrazně rychleji.

Dalším zásadním prvkem je organizační setrvačnost. Velké organizace mají zavedené struktury i způsoby rozhodování. Změna je proto náročnější než ve startupu o několika lidech. Zároveň pro ně ale i relativně malá úspora (například 8 % provozních nákladů) může v absolutních číslech znamenat desítky milionů korun ročně.

Posledním důvodem k opatrnosti je strach z neznámého. Manažeři se bojí, že AI udělá chybu a oni za to ponesou odpovědnost. Tento strach je legitimní. Ale řešením není nečinnost — je to správně nastavený dohled, pilotní projekty a jasné metriky.

Tichá revoluce

Zatímco startupy přitahují pozornost médií, většina změn probíhá bez větší publicity. Podle Forbesu 78 % firem z žebříčku Fortune 500 aktivně nasazuje AI alespoň v jedné klíčové oblasti podnikání.

Výsledky jsou především provozní: zkrácení doby zpracování dokumentů o desítky procent, snížení chybovosti u rutinních procesů pod jedno procento nebo výrazné zrychlení zákaznického servisu.

Siemens zkrátil čas prediktivní údržby výrobních linek o 30 %. Allianz automatizoval přes 60 % likvidace pojistných událostí. ČSOB nasadila AI asistenty do zákaznické péče a snížila průměrnou dobu obsluhy o čtvrtinu. V těchto případech už se nejedná o experimenty, ale o konkrétní provozní rozhodnutí s měřitelným dopadem na hospodářský výsledek.

Kdo bude mít náskok

V příštích třech až pěti letech nebude rozhodovat, kdo o AI mluví nejhlasitěji, ale kdo ji dokáže smysluplně zapojit do svého fungování. Velké firmy mají díky datům, zákazníkům a procesní infrastruktuře silnou výchozí pozici. „Říkám to svým klientům opakovaně: váš největší konkurent není startup, který vznikl loni. Je to firma vaší velikosti, ve vašem oboru, která AI nasadila o rok dříve než vy. Ta vám začne brát zákazníky způsoby, které dnes ještě nevidíte," uzavírá David Strejc.

Rok 2026 tak nemusí být rokem dalšího technologického nadšení, ale spíše obdobím, kdy se ukáže, které firmy dokázaly přejít od debat k reálné implementaci, a naopak které transformaci dál odkládají.

Zkušenosti jsou zatím rozpačité - a ne vinou AI

Po období intenzivních investic do umělé inteligence přichází fáze, kdy firmy začínají vyhodnocovat skutečné přínosy. Z dat McKinsey & Company vyplývá, že méně než 30 % AI projektů v podnikovém prostředí dosáhne plánované návratnosti investic. Řada iniciativ končí bez výraznějších výsledků – často bez veřejného přiznání neúspěchu.

„Vidíme to opakovaně: management přijde nadšený z konference, kde viděl demo. Chce totéž za šest týdnů. Nikdo se nezeptá, jestli máme čistá data, zda jsou procesy vůbec popsané, nebo kdo to bude v praxi používat," říká David Strejc, zakladatel Apertia Tech, která implementuje AI řešení pro české a slovenské firmy.

Technologie obvykle problémem nebývá

Zkušenosti z praxe ukazují, že samotná technologie většinou nepředstavuje hlavní bariéru. Modely jsou dostupné, nástroje stabilní a náklady na jejich provoz postupně klesají. Slabé místo se obvykle nachází uvnitř organizace; v nepřipravenosti procesů, chybějící odpovědnosti a nedostatečné komunikaci.

Analýzy identifikují několik opakujících se příčin:

1. Nerealistická očekávání managementu
   AI není univerzální řešení, které okamžitě automatizuje celý provoz. Vyžaduje postupné ladění, dohled a vyhodnocování. Projekty s očekáváním rychlé a výrazné návratnosti bývají často ukončeny předčasně.
2. Nejasná odpovědnost za projekt
   Bez jednoznačného interního vlastníka dochází k přenášení odpovědnosti mezi IT a byznysovým oddělením. Výsledkem je zpomalení rozhodování a ztráta priority.
3. Nedostatečné zapojení zaměstnanců
   Systém navržený bez účasti lidí, kteří s daným procesem denně pracují, bývá v praxi odmítán nebo obcházen. To výrazně snižuje jeho přínos.
4. Nekonzistentní a nepřipravená data
   Nejčastěji slyšíme: máme data v Excelu, v poštovní schránce a v hlavách lidí, kteří u nás už nepracují. Pak se diví, že AI nedává smysluplné výstupy.
5. Chybějící definice úspěchu
   Bez předem stanovených a měřitelných cílů nelze objektivně vyhodnotit přínos projektu. Pokud nejsou určeny konkrétní parametry – například úspora času, snížení chybovosti nebo zkrácení reakční doby – nelze projekt efektivně řídit.

Lidský faktor jako klíčová proměnná

Zkušenosti z digitálních transformací potvrzují, že největší riziko neleží v technologii, ale v přijetí změny. Podle Gartneru selhalo 80 % neúspěšných digitálních transformací primárně z důvodů na straně lidí, nikoliv kvůli technickým limitům. Zaměstnanci mají strach. Strach ze ztráty práce, strach z toho, že nebudou rozumět novému nástroji, strach z toho, že budou vypadat hloupě. Pokud firma tento strach neadresuje otevřeně a neukáže, jak AI jejich práci usnadní – nikoliv nahradí – projekt skončí tichým bojkotem. Transparentní komunikace a postupné zavádění jsou proto zásadní.

Tři principy, které zvyšují šanci na úspěch

Zaměřit se na konkrétní a ohraničený problém
Namísto rozsáhlé transformace celé organizace je efektivnější začít jedním jasně definovaným procesem – například konkrétním reportem, rutinní administrativní agendou nebo vybranou částí zákaznické komunikace. Pilotní projekt umožní ověřit přínos a nastavit další postup.

Vytvořit interní podporu projektu
Identifikace zaměstnanců, kteří mají k technologiím pozitivní vztah, pomáhá urychlit adopci. Praktická zkušenost sdílená mezi kolegy má větší dopad než formální rozhodnutí vedení.

Stanovit měřitelné cíle od začátku
Každý projekt by měl mít definované parametry úspěchu; například procentuální snížení nákladů, zrychlení procesu nebo redukci chybovosti v konkrétním časovém horizontu. Bez těchto metrik je obtížné projekt obhájit při pravidelném vyhodnocování.

Od experimentů k systematické implementaci

České firmy se podle dostupných dat pohybují v evropském průměru v oblasti adopce AI. Pilotní projekty jsou běžné, plně produkční nasazení zatím méně časté. Podle Evropské komise by však v roce 2026 mělo implementovat alespoň jeden podnikový proces s využitím AI více než 40 % středních a velkých firem v EU. „Ti, kteří se poučili z prvních neúspěchů a dnes postupují systematicky, získají konkurenční výhodu, která bude v příštích třech letech těžko dohonitelná. AI nepočká na firmy, které nejsou připravené," uzavírá David Strejc, zakladatel Apertia Tech.

Rok 2026 tak může být obdobím, kdy se pozornost přesune od experimentování k důsledně řízené implementaci s jasně měřitelnými výsledky.

Zdroj: Tisková zpráva Apertia Tech.