AI není kouzelník. Co zvládne a kde selhává?
Epizoda 1:
Nasazujeme AI do firem každý týden. Vidíme, co funguje a co se rozpadne při prvním kontaktu s realitou. Bez hype, jen fakta a čísla.
Téměř tři čtvrtiny firem plánují v příštích dvou letech nasadit pokročilé AI systémy. Jenže jen 21 % z nich má pro toto nasazení vyspělý governance model – tedy vůbec ví, jak AI řídit, kontrolovat a měřit. A pouze jeden z pěti CEO hlásí, že AI dosud přinesla jeho firmě skutečně měřitelnou hodnotu. Tohle je propast, do které padají rozpočty.
Zdroj: Deloitte, State of AI in the Enterprise, srpen–září 2025 (n = 3 235 lídrů, 24 zemí) · CEO Pulse Survey, PwC/Deloitte, 2024
Tato epizoda seriálu „AI ve firmách“ je o střízlivém pohledu: kde AI skutečně šetří čas a peníze, kde je stále drahý experiment a kde vás & nás jako implementátory může pěkně nachytat.
Co říkají data?
Čísla jsou reálná, ale čtěte je v kontextu.
Produktivita o 14 % u zákaznické podpory platí pro asistovaný model (AI navrhuje, člověk rozhoduje), ne pro plnou automatizaci.
A oněch 60 – 70 % automatizovatelných aktivit neznamená 60 – 70 % nahrazených pracovníků, jsou to fragmenty úloh, ne celá pracovní místa.
Pohled z praxe
Harvardská studie s BCG [cit. 2] zavedla koncept „zubaté hranice“ (jagged frontier). To znamená, že AI exceluje na jedné sadě úloh a selhává na zdánlivě podobné sousední úloze.
Jaký je to problém?
Že tato hranice není nikde popsaná a intuitivně ji neodhadnete. Firmy, které to ignorují, nasazují AI i na věci, kde jim pak aktivně škodí.
👉🏻 Naším prvním krokem v AJKA-SOLUTION při každé implementaci je proto mapování úloh vzhledem k této hranici – než napíšeme jediný řádek konfigurace.
Kde AI spolehlivě funguje a kde ne?
🟢 Funguje: Opakující se jazykové úlohy ve škále
Sumarizace dokumentů, první verze e-mailů a reportů, překlad, třídění a kategorizace vstupů, generování variant marketingových textů. Vysoká úspora, nízké riziko za předpokladu lidské kontroly výstupů.
🟢 Funguje: Onboarding a přenos znalostí
AI asistenti v zákaznické podpoře nebo interním helpdesku zkracují onboarding nových pracovníků a demokratizují přístup ke znalostní bázi. Nováček s AI dosahuje výkonu zkušeného kolegy výrazně dříve.
🟡 Opatrně: Analýza dat a reporting
AI dokáže generovat reporty rychleji, ale je náchylná k interpolaci chybějících dat vlastními domněnkami. Bez striktního kontrolního procesu se chyba může šířit týdny, než ji někdo zachytí. Nastavte kontroly jako součást workflow, ne jako výjimku.
🔴 Pozor: Právní dokumenty, dodržování pravidel a strategická rozhodnutí
Úlohy s vysokými náklady na chybu, kde je potřeba hluboký kontextuální úsudek a etické zvážení, to jsou oblasti, kde AI bez silného lidského dohledu nemá co pohledávat. AI zde může fungovat jako nástroj pro přípravu podkladů, nikoli jako rozhodovací entita.
Co si z této epizody odnést:
👉🏻 Začněte mapováním úloh, ne výběrem nástroje. Zjistěte, které vaše firemní úlohy leží uvnitř AI hranice, tedy tam, kde AI prokazatelně pomáhá.
👉🏻 AI bez kontrolního procesu není úspora, je to riziko.
👉🏻 Junioři jako argument pro ROI. AI nejvíce posouvá méně zkušené pracovníky, ne seniory.
Příští epizoda bude na téma: Strach z AI ve firmách – odkud pramení a jak ho řídit
Pokud řešíte podobnou situaci, nebo cítíte, že se k ní blížíte, můžete využít KONZULTACI ZDARMA, na které si dokážete rozklíčovat, zda a jak bychom vám dokázali s AI pomoci.
👉🏻 Nebo si rovnou rezervujte svůj AI kurz na míru: AI KURZY OD AJKA-SOLUTION
Ozvěte se nám.
Tereza Bergr
Projektový koordinátor
+420 737 581 197