AI přináší měřitelné výsledky napříč obory
Debata o umělé inteligenci se posouvá od teorie k praxi. Zatímco ještě nedávno firmy řešily především potenciál nových technologií, dnes se stále častěji objevují konkrétní výsledky a měřitelné přínosy.
Studie "Efektivně díky AI" přináší řadu příkladů z českého i zahraničního prostředí. Společnost FTMO například zkrátila prototypování nových funkcí ze tří měsíců na tři dny. CloudTalk automatizoval více než tisíc hodin práce a Škola Populo zvýšila produktivitu marketingového týmu o 30 až 50 procent.
Podobné zkušenosti potvrzují, že AI dokáže významně zrychlit rutinní činnosti, podpořit rozhodování nebo zefektivnit vývoj nových produktů a služeb. Přínosy se přitom neomezují pouze na technologické firmy. Stále častěji se objevují ve vzdělávání, finančních službách, zákaznické péči, výrobě i logistice.
Pozitivní trend potvrzují také makroekonomická data. Podle studie Evropské investiční banky (EIB) a Centre for Economic Policy Research (CEPR) zvyšuje AI produktivitu evropských firem v průměru o 4 %. Současně již 43 % amerických pracovníků využívá AI při své práci a 69 % firem v USA, Velké Británii, Německu a Austrálii umělou inteligenci aktivně využívá.
České firmy zatím postupují opatrněji. Podle dat ČSÚ a Eurostatu využívá AI přibližně 18 % českých organizací s více než deseti zaměstnanci. Přesto lze očekávat, že adopce těchto technologií bude v následujících letech dále růst.
Největší překážkou nebývá AI. Bývají jí data a procesy
Při pohledu na zkušenosti firem zapojených do studie se ukazuje zajímavá souvislost. Organizace, které z AI získávají největší hodnotu, zpravidla neřeší pouze samotný nástroj. Stejnou pozornost věnují datům, procesům a způsobu implementace.
Právě kvalita dat se dnes stává jedním z nejdůležitějších faktorů úspěchu. Mnoho firem má k dispozici rozsáhlé množství informací, které však vznikaly primárně pro práci lidí. Dokumentace, produktové katalogy, tabulky nebo interní znalostní databáze mohou být snadno pochopitelné pro zaměstnance, ale ne vždy pro algoritmy umělé inteligence.
„S nástupem AI přichází urgentní potřeba mít data v kvalitě, kterou přečte a pochopí jak člověk, tak stroj,“ upozorňuje Ján Zajíc, Head of Data & AI v BIQ Group.
Pokud nejsou data správně strukturovaná, aktuální a dobře spravovaná, může AI generovat nepřesné odpovědi nebo doporučení. Firmy pak často získávají pocit, že technologie nefunguje, přestože skutečnou příčinou bývá nedostatečná připravenost datového prostředí.
Vedle dat hraje důležitou roli také nastavení procesů. Organizace, které dokážou AI efektivně využít, zpravidla vědí, jaký problém chtějí řešit, jaké výsledky očekávají a jak budou přínosy měřit. Implementace technologie je pak pouze jednou částí celého transformačního procesu.
Zkušenosti shrnuté ve studii proto potvrzují, že největší přínosy vznikají ve chvíli, kdy se podaří propojit kvalitní data, správně nastavené procesy a schopnost zaměstnanců nové nástroje skutečně využívat.
Shrnutí: Konkurenční výhodu nevytváří počet AI nástrojů
Firmy napříč různými odvětvími dnes ukazují, že umělá inteligence dokáže přinášet měřitelné obchodní výsledky. Úspory času, vyšší produktivita i rychlejší inovace přestávají být výjimkou a stávají se součástí každodenní praxe.
Zkušenosti z trhu ale zároveň potvrzují, že technologie sama o sobě nestačí. Úspěšné využití AI vyžaduje kvalitní data, dobře nastavené procesy a jasnou představu o tom, jakou hodnotu má organizaci přinést.
Právě proto se dnes pozornost firem postupně přesouvá od otázky „Jaký AI nástroj vybrat?“ k otázce „Jak připravit organizaci, aby z AI dokázala vytěžit maximum?“. A právě v této oblasti bude podle všeho vznikat jedna z klíčových konkurenčních výhod následujících let.
Zdroje:
Článek vychází z květnové studie Efektivně díky AI, publikované v tištěném vydání měsíčníku Hrot (2026), a z dat institucí ČSÚ, Eurostat, European Investment Bank (EIB), Centre for Economic Policy Research (CEPR), Brookings Institution a National Bureau of Economic Research (NBER).
