Obří investice hledají návratnost
Americké technologické giganty v čele s Googlem, Microsoftem, Amazonem a Metou plánují letos navýšit investice do infrastruktury umělé inteligence o více než 60 procent na neskutečných 660 miliard dolarů. To odpovídá zhruba dvojnásobku ročního HDP České republiky. Při takto masivních investicích se investoři oprávněně ptají, zda tyto peníze skutečně přinesou očekávané výsledky, nebo zůstanou utopené v neproduktivních projektech.
Klíčová otázka zní: Dokáže umělá inteligence přinést zákazníkům reálný užitek v podobě zvýšené produktivity? A budou za něj ochotni zaplatit? Odpověď na tyto otázky bude do značné míry určovat, zda se investice technologickým gigantům vrátí. Pro celý trh je to zásadní téma, protože sedm největších technologických firem stále tvoří okolo 40 procent tržeb celého indexu S&P 500.
Co ukazují reálná data o produktivitě
Nejnovější analýza Banky pro mezinárodní platby na evropských datech přináší smíšené, ale celkově pozitivní závěry. Studie ukazuje, že umělá inteligence v průměru zvyšuje produktivitu práce o 4 procenta. Je to sice statisticky významné číslo, ale rozhodně nejde o revoluci – spíše o střízlivý odhad, který je konzistentní s umírněnějšími makroekonomickými projekcemi.
Jiné studie přinášejí optimističtější čísla. Podle výzkumu EY European AI Barometer 2025 si 43 procent respondentů všimlo zlepšení produktivity díky AI. OpenAI ve své zprávě The State of Enterprise AI dokonce tvrdí, že zaměstnanci díky ChatGPT ušetří 40 až 60 minut denně. Z průzkumu mezi 9 000 pracovníky napříč stovkou firem uvedlo 75 procent respondentů, že AI zlepšila rychlost nebo kvalitu jejich práce.
Zajímavý je však rozpor mezi vnímáním manažerů a zaměstnanců. Až 57 procent manažerů evropských firem se domnívá, že umělá inteligence zvýšila produktivitu jejich týmů, avšak pouze 35 procent zaměstnanců s tím souhlasí. Z nich jen 9 procent považuje zlepšení své vlastní produktivity za významné. Tento nesoulad ukazuje na potřebu přesnějších metod měření skutečných přínosů AI.
AI jako partner pracovníků, ne jejich náhrada
Zásadní zjištění evropské studie je, že vyšší produktivita nepramení z propouštění pracovníků, nýbrž z takzvaného prohlubování kapitálu. Umělá inteligence zvyšuje výkon stávajících zaměstnanců, aniž by je zatím nahrazovala. To je klíčová informace pro firmy, které zvažují investice do AI a obávají se sociálních dopadů.
Zaměstnanci firem využívajících umělou inteligenci navíc zatím pobírají vyšší mzdy než jejich kolegové ve firmách bez AI. Tento trend naznačuje, že AI vytváří hodnotu, která se částečně přelévá i k pracovníkům samotným. Nejde tedy o nástroj, který by měl primárně snižovat mzdové náklady prostřednictvím propouštění, ale o technologii, která může zvýšit hodnotu práce jednotlivých zaměstnanců.
Tento model funguje zejména proto, že AI převezme rutinní, opakující se úkoly a uvolní lidem prostor pro kreativnější a strategičtější činnosti. Zaměstnanci se mohou věnovat práci s vyšší přidanou hodnotou, zatímco AI zpracovává data, automatizuje procesy nebo pomáhá s analýzou informací.
Proč malé firmy zůstávají pozadu
Studie Banky pro mezinárodní platby odhaluje znepokojivou nerovnoměrnost. Produktivní přínosy umělé inteligence se koncentrují u středních a velkých firem, zatímco u malých podniků jsou statisticky nevýznamné. V Evropě, kde převažují malé a střední firmy, to představuje reálné riziko prohlubování ekonomických rozdílů.
Důvody, proč malé firmy zaostávají, jsou komplexní. Téměř polovina společností (48 procent) uvádí jako hlavní překážku nedostatek znalostí. Signifikantní je také otázka důvěry v technologii (40 procent), obavy ohledně citlivých dat (27 procent) a bezpečnostních rizik (26 procent). Podle rozsáhlého průzkumu naráželo 95 procent respondentů při implementaci AI na překážky. Mezi hlavní problémy patří správa dat, zabezpečení nebo soukromí (59 procent), kvalita a včasnost dat (53 procent) a náklady na zdroje nebo investice (48 procent).
Malé firmy navíc často nemají dostatečné technologické kapacity nebo specialisty, kteří by dokázali systém zavést a spravovat. Chybí jim IT infrastruktura, znalosti o umělé inteligenci a strojovém učení nebo zkušenosti s implementací podobných systémů. Zatímco velké korporace mají dedikované týmy a rozpočty na experimentování s AI, malé podniky se potýkají s omezenými zdroji.
Školení jako násobitel efektu
Studie jasně ukazuje, že samotné nasazení umělé inteligence nestačí. Firmy, které současně investují do softwaru, dat a školení zaměstnanců, z AI těží výrazně více. Každý procentní bod navíc investovaný do školení zvyšuje produktivní efekt AI o téměř 6 procent. To je remarkabilní multiplikační efekt, který podtrhuje klíčový význam vzdělávání.
Pouhé investice do hardwaru a infrastruktury bez doprovodných investic do lidí tedy nemusí přinést očekávanou návratnost. Edukace zaměstnanců je klíčová pro úspěšné zavádění AI ve firmách. Jde především o transformaci způsobu myšlení a přístupu k technologiím nejen v pracovním, ale i soukromém životě. Moderní trendy ukazují, že je třeba integrovat AI do firemní kultury napříč všemi odděleními – od technických útvarů až po HR, marketing a finance.
Firmy by měly poskytovat pravidelná školení a workshopy přizpůsobené různým úrovním znalostí zaměstnanců. Osvědčuje se kombinace teoretické výuky s praktickými cvičeními, které umožní zaměstnancům vyzkoušet si AI na příkladech z jejich vlastní práce. Nejde jen o to naučit lidi používat konkrétní nástroj, ale pomoci jim pochopit, jak může AI změnit jejich způsob práce k lepšímu.
Business matematika návratnosti investic
Pro vedení firem je klíčová otázka, kdy se investice do umělé inteligence vrátí. Podle reálných příkladů z praxe se může investice do AI vrátit už za 6 měsíců, poté generuje čistý zisk. Konkrétní příklad ukazuje, že investice v hodnotě jednoho milionu korun se firmě vrátila za přibližně půl roku a každý další měsíc pak generovala čistý zisk přes 160 tisíc korun.
V případě automatizace účetnictví může být návratnost ještě rychlejší. Pokud AI ušetří práci v hodnotě 266 800 korun měsíčně při provozních nákladech 116 400 korun, čistý přínos činí 150 400 korun měsíčně. Při investici 420 000 korun je doba návratnosti pouhé 2,8 měsíce. U prediktivní údržby ve výrobě může být payback 3,2 měsíce při čistém přínosu 185 000 korun měsíčně.
Ne všechny projekty však mají tak rychlou návratnost. U sofistikovanějších řešení, jako je personalizace zákaznické zkušenosti nebo predikce poptávky, může být doba návratnosti až 15 měsíců. Proto je důležité začínat s projekty, které mají rychlou a měřitelnou návratnost, a teprve následně přecházet ke složitějším implementacím. Většina firem dosáhne návratnosti během několika měsíců, pokud AI napojí na konkrétní akci, jako je vytvoření tiketu, aktualizace CRM, úprava objednávky, schválení výdaje, vytěžení faktury nebo předpověď poptávky.
Jak měřit skutečný přínos AI
Úspěch AI projektů není jen o přesnosti technologie. Jde o rovnováhu mezi kvalitou, rychlostí, náklady a bezpečností. Odborníci doporučují sledovat čtyři vrstvy metrik: byznysové výsledky, procesní KPI, kvalitu modelu, odpovědí a provoz včetně nákladů i rizik. Každá vrstva odpovídá na jinou otázku a dohromady dávají celkový obraz o přínosu AI.
Na byznysové úrovni je klíčové měřit produktivitu na zaměstnance. Například počet vyřešených případů nebo zpracovaných dokumentů na člověka za období by měl růst bez poklesu kvality. Důležitá je také míra chybovosti v klíčových procesech, jako je párování dokladů, zbytečné eskalace nebo vratky. Na procesní úrovni sledujeme, zda AI zlepšuje tok práce a plnění stanovených cílů.
U vytěžování dokumentů a účetnictví měříme přesnost pro dodavatele, částku, datum a variabilní symbol, množství zpracovaných dokumentů za hodinu, náklad na dokument, procento automaticky zaúčtovaných dokladů a počet výjimek včetně času na jejich zpracování. V prodejním oddělení sledujeme míru otevření a odpovědí na personalizované e-maily, konverzní poměry a čas na přípravu nabídky. Ve výrobě a údržbě se zaměřujeme na celkovou efektivitu zařízení, dobu mezi poruchami, zkrácení prostojů a přesnost predikce poruch.
Jak vytvořit strategii implementace
Vytvoření úspěšné strategie implementace AI vyžaduje zapojení více zúčastněných stran, včetně výkonného vedení, IT oddělení, datových specialistů, HR a vedoucích klíčových obchodních jednotek. Cílem strategie je zajistit, aby investice do AI byly v souladu s obchodními cíli a byly schopny přinést měřitelnou hodnotu.
Firmy by měly začít definicí jasných cílů, oblastí využití a bezpečnostních pravidel. Je třeba zapojit HR, IT i jednotlivé týmy. Klíčové je identifikovat procesy, které by mohly těžit z automatizace pomocí AI. Hledáme příležitosti využít AI v rozhodování, zákaznickém servisu nebo vývoji produktů. Měli bychom zvážit trendy v našem odvětví a na trhu. Jak může AI ovlivnit náš sektor? Jaké AI schopnosti mají naši konkurenti ?
Doporučuje se zaměřit na tři až šest počátečních případů použití, které nabízejí jasnou hodnotu a zvládnutelnou implementaci. To umožní demonstrovat potenciál AI bez přetížení organizace. Mezi běžné aplikace s vysokým dopadem patří automatizovaná zákaznická podpora, prediktivní údržba, detekce podvodů, optimalizace dodavatelského řetězce nebo personalizovaný marketing. Důležité je začít s pilotními projekty v malém měřítku, měřit výsledky oproti stanoveným cílům a následně škálovat úspěšné iniciativy.
Proč implementace někdy selhává
Mnoho firem se do AI projektů bojí pustit, protože je vnímají jako černou díru na peníze s nejistým výsledkem. Realita je, že bez správné strategie a pochopení skutečných potřeb organizace může AI implementace skutečně selhat. Nejčastějším problémem je nedostatečná znalost a orientace v trendech. Organizace se často dostatečně neseznamují s novými možnostmi, které se v jejich oboru objevují.
Dalším zásadním faktorem je, že 88 procent zaměstnanců dnes umělou inteligenci při každodenní práci používá, ale často to dělají bez koordinace s IT oddělením nebo bez dodržování firemních bezpečnostních pravidel. Firmy, které nemají jasnou strategii, tak čelí situaci, kdy jejich zaměstnanci již AI používají, ale organizace na to není připravena a nemůže efektivně řídit rizika ani maximalizovat přínosy.
Problém také bývá v tom, že se firma zaměří pouze na technickou stránku věci. Implementuje nástroje, ale nepočítá s kulturní změnou, která musí implementaci AI doprovázet. Zaměstnanci pak nerozumí tomu, jak s nástroji pracovat, bojí se o svá pracovní místa nebo prostě nemají dostatečnou motivaci nové technologie přijmout. Bez investice do lidí a jejich rozvoje zůstává i ta nejlepší technologie nevyužitá.
Zdroje: Svět hospodářství | EY | PC Tuning | Euro.cz | Dan Gottwald | Enters | EY Newsroom | StormBoost | Edukomforta | Bezpečnost práce | StormBoost metriky | Moveworks | Innovation Magazine
