Proč 80% projektů umělé inteligence selhává kvůli zastaralé infrastruktuře

Lubomír Černý · 2025-11-14

Osmdesát osm procent firem vidí umělou inteligenci jako klíčovou prioritu pro příští rok. Jenže tady nastává jeden zásadní problém: polovina z nich přiznává, že jejich IT infrastruktura na to vůbec není připravená.Ukážeme si, proč zastaralé sítě brzdí i ty nejlepší AI nápady a co s tím dělat.

Kde se věci zadrhávají?

Firmy dnes přistupují k umělé inteligenci s velkými vizemi, ale často bez základních předpokladů k jejich naplnění. Není to poprvé, co vidíme tento scénář: podniky se vrhají na nejnovější technologie, aniž by řešily infrastrukturu, která je má podpořit.​

AI není technologie, kterou prostě zapojíte do zásuvky a ona funguje. Potřebuje obrovské množství dat, náročné výpočetní operace a především rychlý a spolehlivý přístup k informacím. To vytváří enormní tlak na starší systémy, které byly navržené pro úplně jinou dobu. Dobu, kdy data nemusela být zpracovávána v reálném čase ani přístupná z okrajů sítě.​

Nejčastějším následkem je, že AI projekty nikdy nepřekročí pilotní fázi. Na papíře vypadá byznys plán skvěle: automatizace zákaznického servisu, lepší předpovědi, personalizované digitální zážitky. V praxi ale infrastruktura nedokáže podporovat ostré testování nebo efektivně škálovat nad rámec proof of concept. Bez spolehlivého připojení s nízkou latencí a flexibilních výpočetních zdrojů se iniciativy zastaví. Ne proto, že by modely nefungovaly, ale protože je síť nestíhá.​

Problém není jen v Británii

I když výzkumy často zmiňují čísla z Velké Británie, realita je mnohem širší. Osmdesát procent AI projektů celosvětově se potýká s tím, že nedodává očekávané výsledky. A to primárně kvůli omezenému IT zázemí, ne kvůli samotné AI technologii.​

Když se projekty i přes to rozběhnou, často mají zpoždění způsobené špatnou dostupností dat nebo roztříštěnými systémy. Pokud čistá data v reálném čase nemohou volně proudit napříč organizací, AI modely prostě nemohou fungovat efektivně. Výsledky pak přicházejí pozdě nebo nemají žádný dopad.​

Jak vypadá infrastruktura připravená na AI?

Dobrá zpráva! Dá se to napravit! Ale vyžaduje to víc, než jen povrchní upgrady. Potřebujete infrastrukturu, která je navržená pro umělou inteligenci od základu – postavenou pro škálování, rychlost a neustálý vývoj.​

Začíná to cloud-native architekturou. Na rozdíl od statických tradičních systémů nabízejí cloudová prostředí flexibilitu potřebnou pro AI pracovní zátěže, které se neustále mění v rozsahu i složitosti. Ať už trénujete velký model nebo nasazujete řešení napříč více týmy, organizace potřebují možnost okamžitě škálovat zdroje bez nadměrného provisioningu nebo výkonnostních limitů.​

Rychlost je stejně důležitá. Umělá inteligence je závislá na plynulém pohybu dat a jakékoli zpoždění v síti může narušit časově kritické případy použití, jako je detekce podvodů. Výkonná síť s nízkou latencí zajišťuje, že data mohou proudit rychle, bezpečně a spolehlivě, takže AI výstupy dorazí v momentě, kdy na tom nejvíc záleží.​

Edge computing a adaptabilita

Jak více dat vzniká na okraji sítě – v továrnách, obchodech, vozidlech nebo vzdálených kancelářích – stává se edge computing klíčovou součástí skládačky. Zpracování dat blíže místu, kde vznikají, snižuje latenci a šetří šířku pásma. V prostředích jako logistika nebo výroba, kde záleží na zlomcích vteřin, je tento typ flexibility zásadní.​

Infrastruktura musí být také adaptabilní. AI pracovní zátěže jsou v neustálém pohybu, což znamená, že systémy musí umět samy optimalizovat výkon. Automatizované systémy dokážou vyvažovat zátěž, přesměrovat provoz a vyřešit problémy dřív, než ovlivní výkon. S observability, tedy viditelností do chování infrastruktury v reálném čase, mohou IT týmy předcházet problémům místo toho, aby na ně jen reagovaly.​

A konečně: inovace musí být vyvážená s kontrolou. Umělá inteligence prosperuje na experimentech – nové modely, nová data, rychlé iterace. Ale tato agilita musí jít ruku v ruce s kontrolou. Zejména v regulovaných odvětvích musí infrastruktura umožňovat rychlý vývoj při zajištění bezpečnosti, compliance a správného dohledu v každé fázi.​

Platformizace jako klíč k úspěchu

Řešení infrastruktury je jen část úkolu. Podniky potřebují také integraci a soudržnost. V mnoha organizacích pracují oddělení v izolovaných skupinách, které se spoléhají na systémy, jež spolu nekomunikují. Tato roztříštěnost ztěžuje konsolidaci dat, efektivní trénování modelů nebo dodávání AI pohledů tam, kde jsou nejvíc potřeba.​

Platformizace to řeší sjednocením systémů, datových toků a digitálních operací do jednoho integrovaného prostředí. Konsolidací síťových dat napříč podnikem na sdílené infrastruktuře mohou organizace zefektivnit způsob, jakým jsou data zachycena, zpracována a využita, čímž eliminují neefektivity, které často AI iniciativy vykolejí.​

Tento jednotný přístup umožňuje pohledy v reálném čase, AI detekci anomálií a pokročilou analytiku pro optimalizaci výkonu, posílení bezpečnosti a podporu sebevědomých rozhodnutí založených na datech. Rychlost k pohledům je kritická – mnoho AI nástrojů přináší největší hodnotu, když jejich výstupy jsou použity okamžitě.​

Co dělat teď

Pro CIO a IT lídry je vzkaz jasný: soustřeďte se na infrastrukturu, která umožňuje AI fungovat, ne jen na samotnou AI. To znamená odejít od izolovaných upgradů a přijmout strategickou transformaci od začátku do konce.​

Znamená to zacházet se sítí ne jako s pomocnou utilitou na pozadí, ale jako s kritickou pákou pro inovace. A znamená to budovat systémy, které dokážou podporovat nejen dnešní umělou inteligenci, ale i tu zítřejší.​

Příliš mnoho investic jde do front-endových nástrojů a modelů, které samy o sobě přinášejí omezený dopad. Prioritizace základní práce na budování robustní a škálovatelné infrastruktury je nezbytná pro to, aby tyto nástroje fungovaly spolehlivě a přinášely smysluplné případy použití s měřitelnou návratností investic.​

Zdroj: TechRadar