Zavedení umělé inteligence do firemní praxe odhaluje hlubší problémy, která přesahují technologické možnosti či finanční zdroje. Jde o střet mezi lidským návykem na stabilitu a dynamickou povahou inovací. AI nenabízí pouze efektivitu, ale vyžaduje změnu myšlení – přehodnocení procesů, priorit a často i etických zásad a mindsetu. Tento posun se dotýká samotné identity firmy:
Kdo jsme, pokud klíčová rozhodnutí činí algoritmy s umělou inteligencí?
Jak (ne)zavést AI do firmy
V tomto kontextu se každá firma ocitá na křižovatce mezi tradicí a budoucností, mezi lidskou kontrolou a strojovou autonomií. Nejsložitější překážkou tak není technologie samotná, ale odvaha čelit těmto výzvám a přijmout, že transformace může vést k redefinici vlastní existence.
Nicméně cílem tohoto článku není řešit filozofické otázky, ale podívat se do hloubky, jaké jsou skutečné „pain pointy“, které brání zavést umělou inteligenci a zvýšit produktivitu celé firmy. A dopředu říkám, že strach lidí je mnohdy tou nejmenší překážkou. Na základě hlubší analýzy, několika studií a hlavně zkušeností lidí, kteří implementují AI do firem jsem identifikoval následující kritické oblasti:
- Přehnaná očekávání a mylné představy
- Kvalita a množství dat pro úspěšnou AI
- Výběr správných nástrojů a technologií, aneb jak vybrat dodavatele AI aplikací?
- Nedostatek AI seniorů
- Bezpečnost dat + právní a etické aspekty implementace AI do firmy
- Měření přínosů AI a dlouhodobé plánování
1. Přehnaná očekávání a mylné představy
Prvním kritickým důvodem, který brání reálné implementaci AI do firmy, jsou často přehnaná očekávání a mylné představy o tom, co umělá inteligence skutečně dokáže a jak náročné je její nasazení.
AI má největší přínos v automatizaci a zjednodušování opakujících se úkolů. Nezvládá tedy veškeré úkoly spojené s vybranými procesy od A do Z. Ale velice slušně dokáže pomoci s částí těchto procesů. Dejme si příklad. Ve fastfoodu udělali pilotní projekt, kdy nasadili AI na proces objednání jídla z okénka. Jenže ChatGPT zvládne pouze vygenerovat text. Takže se zapojila AI ElevenLabs, která text přečetla jako člověk. Pak ale museli přidat integrátory dat jako jsou Zapier a Twilio, aby se data mohly předávat mezi jednotlivými AI a kuchyní. Tím pádem nebylo nutné vše zadávat ručně, ale celý proces získal akceschopnost. A teprve pak narazili na další překážky jako je strach zaměstnanců, problém s porozuměním když bude venku silný vítr nebo bouřka… Jak vidíte, rozhodně to není o tom, že nainstalujete chatbota a vše bude růžové.
Tip: Podniky by měly analyzovat své procesy a zaměřit se na oblasti, které jsou vysoce opakující se a administrativně náročné. Možnosti AI sahají od automatizace v zákaznické podpoře přes řízení skladů až po komplexní analýzu dat.
2. Kvalita a množství dat pro úspěšnou AI
Data jsou základním stavebním kamenem AI. Malé a střední firmy se potýkají buď s nadbytkem dat, ale jejich špatnou kvalitou, nebo naopak s nedostatkem dat. Firmy totiž často sbírají data, která ale nemají dostatečnou vypovídací hodnotu pro AI. Je potřeba vyčistit je a připravit tak, aby jejich analýza přinesla reálné výsledky. Zároveň AI neumí data vytvořit z ničeho – při nedostatku dat je nutné nejdříve data systematicky sesbírat.
Krásným úspěšným příkladem impelemtnace AI je společnost THIMM, která ve spolupráci s Gauss Algorithmic dokázala zkrátit proces tvorby cenové nabídky z několika dnů na 5 vteřin. Aby to ale mohlo takto fungovat, tak:
- se musela umělá inteligence vytrénovat,
- musela nastudovat desetitisíce cenových nabídek
- musely jí vysvětlit rozhodovací kritéria a data se musela očistit.
A celý proces trval několik měsíců a v průběhu dokonce identifikovali data, která ve skutečnosti nemají vliv na rozhodování a že do rozhodovacího procesu naopak potřebují využít data jiná. Síla umělé inteligence totiž spočívá v tom, že dokáže nastudovat historické případy, že dokáže pročíst tisíce cenových nabídek, které jsou podobné a na základě nadefinovaných mantinelů vytvořit cenovou nabídku. A zaměstnanci se můžou věnovat podstatnějším činnostem, jako je rozvoj produktu, strategie a péče o klienty.
3. Výběr správných nástrojů a technologií, aneb jak vybrat dodavatele AI aplikací?
Standardní postup při výběru IT řešení u větších firem byl ten, že se vypaslo výběrové řízení, pak jste se snažili programátory a vývojáře naučit svůj business, aby podle toho napsali aplikaci, která se programovala ručně. Jenže oni nejsou z oboru a nedokáží domýšlete veškeré use case. Následně se tedy věci doprogramují. A pak přichází na řadu údržba celého systému, tzv. správa. Jenže ta je mnohdy nákladná stejně, jako samotný vývoj.
Pro malé a střední firmy bývá vhodnější nasadit hotová řešení, která již mají ověřenou funkčnost, namísto nákladného vývoje vlastní technologie. Tento trend přináší SMB firmám rychlejší nasazení a efektivitu, což je ideální pro menší týmy. Jenže tento postup se nyní začíná aplikovat i do korporátů. Proč?
Už vám totiž nestačí zvolit MS365 nebo Google Workspace, na kterých funguje celá organizace. Ale každé oddělení má vlastní potřeby. Jiné AI nástroje bude používat účtárna, jiné personální a jiné RandD.
Zároveň na trhu existuje na deseti tisíce nástrojů s AI. Takže proč vyvíjet něco vlastního, co bude trvat dlouho a bude nákladné, když vaše konkurence začne již dnes používat řešení, které na trhu existuje?
Tip: Začněte s implementací připravených řešení, například nástroje pro automatizaci zákaznické podpory nebo analýzu marketingových dat. Následně spolupracujte s externími specialisty pro škálování, a až po získání zkušeností lze zvážit vývoj vlastní technologie.
4. Nedostatek AI seniorů
Nedostatek zkušených AI odborníků představuje pro firmy významnou výzvu. Externí konzultanti mohou tuto mezeru překlenout, protože pomáhají identifikovat klíčové příležitosti pro nasazení umělé inteligence a zajistit, že technologie přinese skutečnou hodnotu. Tito „AI advokáti“ hrají důležitou roli nejen při implementaci, ale i při změně vnímání AI uvnitř organizace. Pomáhají zvládnout obavy zaměstnanců z neznámého, komunikují přínosy a zajišťují, že nová technologie nenarazí na odpor.
Spolupráce s externími odborníky navíc umožňuje firmám flexibilitu – místo nákladného budování interních týmů je možné začít s menšími projekty, testovat přínosy a postupně škálovat. Konzultanti tak propojují technologii s lidmi a podporují efektivní změnu myšlení, která je klíčem k úspěchu umělé inteligence v praxi.
Tip pro firmy: Vyberte konzultanta nebo externího dodavatele, který rozumí vašemu odvětví a dokáže vám pomoci definovat konkrétní cíle a způsob implementace.
5. Bezpečnost dat + právní a etické aspekty implementace AI do firmy
Zavádění AI přináší řadu zásadních výzev, přičemž otázky bezpečnosti a ochrany dat patří mezi ty nejdůležitější. Toto téma je obzvláště citlivé ve státních a veřejných organizacích, kde často platí přísné legislativní požadavky na práci s daty. Takové instituce nemohou používat běžné komerční nástroje, pokud není prokázána stoprocentní bezpečnost, což mnohdy zpomaluje nasazení inovativních řešení. Kromě technických aspektů ale vyvstávají i hlubší etické otázky, které jsou při práci s AI zásadní.
Jednou z klíčových výzev je například eliminace diskriminace při automatizovaných rozhodnutích. Pokud AI využívá historická data, může nevědomky přenášet a zesilovat předsudky, které jsou v datech obsažené. To platí zejména u rozhodování v oblastech, jako je nábor zaměstnanců, rozdělování veřejných prostředků nebo hodnocení žádostí. Proto je nutné, aby organizace při zavádění AI pečlivě analyzovaly rizika a zajišťovaly, že systémy pracují transparentně, spravedlivě a odpovědně.
Správně nastavené postupy pro ochranu dat i etické zásady nejsou pouze otázkou legislativy nebo veřejné reputace – jsou základem důvěry uživatelů i celé společnosti. AI má potenciál přinést obrovské výhody, ale jen tehdy, pokud je její implementace postavena na pevných základech, které zahrnují jak technickou bezpečnost, tak etickou odpovědnost.
Tip: Vybírejte nástroje s transparentní dokumentací a podrobně propracovanými zásadami ochrany dat. Dobrým příkladem, kde je AI úspěšně nasazena na státní úrovni, jsou například pobaltské státy, kde mnoho úřadů funguje digitálně.
6. Měření přínosů AI a dlouhodobé plánování
Úspěch AI projektů by měl být hodnocen nejen ekonomickými ukazateli, jako je návratnost investic (ROI) nebo časové úspory, ale i nefinančními faktory, které často rozhodují o dlouhodobém přijetí inovace. Ty zahrnují spokojenost zaměstnanců, zlepšení zákaznické zkušenosti a celkový dopad na firemní kulturu. Klíčové metriky mohou zahrnovat:
- Výkonnostní ukazatele: Zvýšení efektivity, rychlosti a přesnosti klíčových procesů.
- Zákaznická zkušenost: Lepší spokojenost, vyšší loajalitu zákazníků a kvalitnější služby.
- Pracovní prostředí: Uvolnění kapacit zaměstnanců na kreativnější činnosti, snížení stresu díky automatizaci rutinních úkolů.
Tip: Měřitelné parametry by měly zahrnovat jak byznysové přínosy, tak kvalitu pracovního života a dopad na zákazníky. Tím zajistíte, že AI bude vnímána jako nástroj, který podporuje růst celé organizace – nejen ekonomicky, ale i lidsky.
Závěr
Implementace AI je pro malé a střední podniky jedinečnou příležitostí, jak získat náskok, zlepšit efektivitu a soustředit se na strategický rozvoj. AI pomáhá firmám nejenom optimalizovat jejich procesy, ale také vytváří hodnotu, která sahá daleko za hranice finančních ukazatelů. S dobře zvolenou strategií a kvalitním partnerem může AI výrazně přispět k růstu a konkurenceschopnosti i menších firem.
Chcete vědět více o tom, jak efektivně zavést AI do praxe a vyhnout se nejčastějším chybám? Přijďte na Experience HUB, kde se budeme tématu zavádění AI do českých firem věnovat do hloubky.
Zjistěte více o akci a zaregistrujte se zde. Těšíme se na vás!
