Na co podniky musejí myslet, než začnou nasazovat AI nástroje? A jak se vyhnout tomu, aby místo úspor nerostly jen náklady? Nejen o tom si v podcastu povídali experti na umělou inteligenci a datový management Ondřej Vaněk a David Kaláb ze společnosti Adastra a odborník na data a digitalizaci Václav Dorazil z Eurowagu.
„Je to závod, jak z toho urvat peníze, protože těch se ve vývoji točí neuvěřitelné množství. Jenže když se člověk zamyslí, co s ní dělat v reálném byznysu české firmy, přestane to být jednoduché,“ varuje Ondřej Vaněk, chief AI officer a expert na nasazování AI agentů, před nekritickým nadšením z umělé inteligence a bezhlavým utrácením za módní nástroje bez jasné strategie.
Jeho slova potvrzuje i studie analytické společnosti Gartner, podle níž skončí do roku 2026 až šedesát procent AI projektů neúspěchem. A to i přesto – nebo spíš právě proto –, že dnes bezpočet AI influencerů radí firmám, aby nástroje umělé inteligence používaly, kde to jen jde.
Mít jasnou strategii
Bez strategie se firmy mohou snadno chytit do pasti – každý zaměstnanec si přizve vlastních pět AI agentů a rázem systém zatíží stovky nebo i desítky tisíc virtuálních pomocníků, kteří procházejí data a generují reporty. „Firmě se zhroutí infrastruktura nebo vyletí náklady. Přitom osmdesát procent uživatelů se ptá na to samé. To je nebezpečí chaosu agentické zoo,“ dodává.
Experti z Adastry proto doporučují nejdřív nastavit jasnou AI strategii. „Sedněme si s vlastníky byznysu, podívejme se na klíčové procesy ve firmě, nastavme priority, pořadí i cenovku,“ vysvětluje David Kaláb, vice president of data management z Adastry.
Ten přirovnává AI k motoru, který potřebuje kvalitní palivo – data. „Kdo chce mít z firmy závodní speciál, potřebuje velmi kvalitní data. Kdo potřebuje traktor na jednodušší úkoly, stačí mu i „vyjetý olej“. „Jinak se vám může stát, že sice budete technologicky na špici, ale peníze spíš proděláte,“ dodává Kaláb.
Firmy ale nemusejí kvůli AI překopat celý systém. Mohou si její přínosy nejdřív ověřit na oddělených projektech, kde to dává největší smysl a zároveň to nebude drahé. „Jestli vám nějaký vendor slibuje, že všechno vyřeší za týden, není to reálné.“
„Vyplatí se podívat na problém komplexně – někde pomůže automatizace, jinde AI agent, a často i jednoduchý algoritmus, který firmě přinese víc než složitá technologie,“ říká z vlastní zkušenosti Václav Dorazil, vice president of data and digitalization ve společnosti Eurowag.
Inovační mindset
Důležité je podle expertů i přijetí inovačního mindsetu – oddělit prvotní experimenty s AI od hlavního byznysu firmy, aby případné chyby nezpomalily chod firmy. Lidé ve firmě se navíc snáze naučí s AI pracovat a vyladí se i dozor nad jejím používáním, což usnadňuje další škálování. „Když máte jasný rámec, odpovědnosti i kontrolu nákladů, inovace jsou pod kontrolou,“ doplňuje David Kaláb.
Jaké možnosti AI ukazuje nástroj, který předvídá výsledky voleb po sečtení pouhých deseti procent hlasů? Kde se nasazení AI opravdu podařilo? Kdy firmy narážejí na kvalitu dat a jak ji správně zajistit? Jak motivovat zaměstnance ke správnému využívání nástrojů a vyhnout se nebezpečí „shadow AI“, která se po firmě šíří bez vědomí vedení? Nejen o tom je řeč v novém díle podcastu Forbes BrandVoice. Pusťte si ho.
