Podle globálního průzkumu McKinsey z roku 2025 používá AI pravidelně alespoň v jedné oblasti 88 % firem. Zhruba dvě třetiny respondentů ale zároveň přiznávají, že jejich firma umělou inteligenci zatím nerozšířila do celé organizace, a dopad na provozní zisk celé firmy hlásí jen 39 % z nich. Výzkumníci z iniciativy MIT NANDA dospěli k ještě tvrdšímu číslu: 95 % organizací v jejich vzorku nevidí z generativní AI žádnou měřitelnou návratnost. Obě studie tak popisují stejný jev z různých stran, protože firmy AI kupují a zkoušejí, ale nedokážou ji začlenit do každodenní práce.
Česká data ukazují podobný obraz. Podle ČSÚ využívalo v roce 2025 alespoň jednu technologii AI 18 % podniků s deseti a více zaměstnanci, zatímco průměr EU činil 20 %. U generování textů a kódu ale české firmy Evropu předbíhají (13 % proti 9 %). Čísla naznačují, že tuzemské podniky snadno sáhnou po chatbotu, ale u technologií, které vyžadují zásah do procesů, zatím zaostávají.
Daria Hvížďalová, která vede adopci AI v technologické firmě Make a podílí se na kurzu o AI systémech na MIT, popisuje v rozhovoru pro iDNES.cz stejný stav z praxe. Chatovací okénko podle ní dnes slouží jako hlavní vstupní brána k AI: zaměstnanec zadá úkol, dostane výsledek a tím to končí. Firmy si tak spustí pilotní projekt, zautomatizují jeden proces a pak neví, jak dál.
Pilot funguje, firma ne
Studie MIT NANDA přičítá neúspěch pilotů hlavně způsobu nasazení. Autoři jmenují křehké pracovní postupy, nástroje, které se neučí z kontextu firmy, a nesoulad s tím, jak lidé skutečně pracují. Do ostrého provozu se podle nich dostane jen 5 % firemních nástrojů na míru. Zaměstnanci si mezitím často pomáhají sami vlastními nástroji, což výzkumníci označují jako „stínovou AI“: jednotlivci posunou svou práci, organizace jako celek nic nezíská.
Hvížďalová popisuje totéž na příkladu dvou kolegů. Pepa z marketingu si postaví vlastní automatizaci, Jana z prodeje jinou a ani jeden neví o práci druhého. Největší výzvu proto vidí v tom, aby firma měla přehled, co kde vzniká, kde se otevírají příležitosti a kde rizika. Bez tohoto přehledu zůstane AI koníčkem hrstky nadšenců, kteří mají k technologiím blízko.
S čísly z MIT je dobré zacházet opatrně. Výzkum vychází z rozhovorů s 52 organizacemi, průzkumu mezi 153 manažery a analýzy zhruba 300 veřejných projektů, a autoři sami označují výsledky za orientační snímek, nikoli za přesné měření trhu. Směr ale potvrzuje i výrazně větší průzkum McKinsey.
Rozložte práci na kroky a AI dejte jen některé
Firmy, které už v minulosti automatizovaly, mají podle Hvížďalové výhodu: naučily se přemýšlet v procesech. Místo jednorázového „AI, připrav mi report“ vědí, že analýza dat má pět kroků a AI zvládne dva z nich spolehlivě a opakovaně. Představte si účetní oddělení, kam denně chodí desítky faktur e-mailem. AI z nich může vytáhnout dodavatele, IČO, částku a splatnost a připravit návrh zaúčtování, zatímco schválení platby zůstane na člověku.
Podobně vypadá odchod zaměstnance. Někdo musí zrušit přístupy do e-mailu, CRM, účetního systému a desítky licencí, a pokud na jeden zapomene, firma platí za nevyužitý účet nebo riskuje únik dat. Hvížďalová řadí právě tyto opakované administrativní úkony mezi místa, kde AI pomůže nejdřív. Česká data tomu odpovídají: 40 % tuzemských firem, které AI používají, ji podle ČSÚ nasazuje v managementu, administrativě nebo personalistice.
Než šéf středně velké firmy vybere první proces, měl by si podle expertky odpovědět, proč AI vůbec chce, kolik jeho procesů už běží digitálně a jak AI používá jeho obor. Stejnou váhu přikládá lidské stránce. Pokyn „musíme dělat AI, protože musíme“ zaměstnance spíš demotivuje, a pokud lidé nevěří kvalitě výstupu, novou cestu nepřijmou. Ani výrobní firma přitom nemusí začínat od nuly, protože její lidé bývají technicky zdatní, jen k AI často nedůvěřiví.
Jeden člověk s odpovědností, vedoucí s pravomocí
Hvížďalová doporučuje určit člověka, který si agendu AI vezme na starost, už ve firmě s deseti až patnácti zaměstnanci. Nemusí jí věnovat celý úvazek, podstatné je, aby za ni někdo odpovídal. Od zhruba sta zaměstnanců by už podle ní firma měla mít na tuto roli celého člověka. Hranice vychází z její praxe, žádná studie je neověřuje.
McKinsey ukazuje, proč na velikosti záleží. Mezi firmami s tržbami nad pět miliard dolarů dosáhla fáze rozšiřování AI skoro polovina, u firem pod sto milionů dolarů jen 29 %. Menší podniky obvykle nemají vlastní datový tým, a proto potřebují alespoň jednoho koordinátora, který sbírá, co si jednotlivá oddělení postavila, a přenáší to dál.
MIT NANDA přidává důležitou korekci. Autoři doporučují, aby integraci AI do každodenní práce vedli i vedoucí jednotlivých týmů, protože centrální AI tým sám nemá dost znalostí o tom, jak oddělení skutečně fungují. Ve firmě se 40 lidmi to může znamenat, že koordinátor drží přehled a pravidla, zatímco vedoucí skladu sám rozhodne, kterou část příjmu zboží svěří automatizaci.
Ušetřené hodiny jsou nejslabší metrika
Nejčastější způsob, jak firmy obhajují investici do AI, považuje Hvížďalová za nejnudnější a zároveň trochu vymyšlený. Počet ušetřených člověkohodin totiž neříká, zda firma s uvolněným časem udělala něco užitečného. Expertka proto radí měřit AI podle cílů, které už jednotlivá oddělení mají: marketing podle konverzí, prodej podle uzavřených zakázek, výroba podle prostojů.
Konkrétní příklad nabízí e-shop s oblečením. Pokud AI včas pošle zákazníkovi zprávu, že se balík o den zpozdí, nebo mu hned odpoví na dotaz k velikosti, firma to pozná na nižším podílu vratek a menším počtu telefonátů na zákaznickou linku. Taková personalizovaná komunikace dříve stála příliš mnoho práce, a proto ji menší e-shopy vůbec nedělaly.
McKinsey za úspěšné firmy označuje ty, které AI připisují alespoň 5 % provozního zisku. Tato skupina výrazně častěji rozšiřuje AI agenty a využívá AI k proměně celého podnikání, nejen ke zrychlení dílčích úkolů. Pro menší českou firmu z toho plyne praktická rada: stanovit měřitelný cíl ještě před spuštěním pilotu, jinak po půl roce nebude mít s čím výsledek porovnat.
Kde to může ztroskotat: propouštění a příliš malé týmy
Hromadné propouštění kvůli AI Hvížďalová nečeká. Upozorňuje, že některé globální firmy po vlně propouštění lidi zase nabíraly, protože člověka v procesu stejně potřebovaly. Nejznámějším případem je švédská fintechová firma Klarna. V roce 2024 tvrdila, že její AI asistent zvládá práci 700 lidí ze zákaznické podpory a vyřizuje tři čtvrtiny chatů, o rok později ale její šéf Sebastian Siemiatkowski připustil nižší kvalitu služeb a firma začala znovu najímat lidi. Klarna přitom od AI neustoupila a počet zaměstnanců chce dál snižovat přirozenými odchody.
Opačný konec spektra tvoří malé firmy, které podle Hvížďalové stavějí celý byznys model kolem AI od prvního dne. Expertka uvádí, že tři lidé dnes zvládnou práci, na kterou jiná firma potřebuje třicet, a marketingová agentura s malým týmem může obsluhovat desítky klientů, protože první verze textů, grafiky i pravidelné reporty za ni připraví AI agenti. Jde o její odhad z praxe, nikoli o změřená data.
Stejná logika ohrožuje firmy prodávající software. Zákazník si dnes s AI asistentem dokáže postavit vlastní jednoduchý nástroj a předplatné zrušit. Hvížďalová ale dodává, že mnozí po čase zjistí, kolik práce obnáší údržba, aktualizace a zabezpečení vlastního řešení. Malý tým s AI tak může konkurovat velké firmě jen tehdy, pokud kromě rychlosti zvládne i spolehlivost.
Co rozhodne příští dva roky
České firmy dnes nezaostávají v přístupu k nástrojům, chatbota má k dispozici každý zaměstnanec s prohlížečem. Rozdíl mezi podniky se pravděpodobně bude otevírat jinde, v tom, kdo dokáže vlastní práci rozložit na kroky, změřit ji a sdílet, co funguje. Pokud firma za dva roky zjistí, že její AI pořád žije hlavně v soukromých oknech Pepy a Jany, bude to vypovídat spíš o jejím řízení než o technologii.