Firmy investují do AI, výsledky ale neumějí změřit. Technologie předběhla byznys, varují experti

Firmy investují do umělé inteligence, její skutečné přínosy však často nedokážou vyčíslit. Projekty se protahují a potenciál AI zůstává nevyužitý. O návratnosti investic, překážkách při zavádění AI a budoucnosti autonomních agentů diskutovali v pořadu Tech Fresh na platformě FocusOn podnikatel Vladislav Severa a Michal Ambler, CEO společnosti Sympulse.

Spotify

Přestože se umělá inteligence stala jedním z hlavních technologických témat posledních let, její zavádění do firem podle Michala Amblera stále naráží na zásadní překážky. Nejaktivnější jsou velké banky, energetické společnosti a nadnárodní farmaceutické firmy. Významná část ekonomiky, včetně veřejné správy, však podle něj zůstává na začátku.

,,Jedna věc je, jak se kdo prezentuje, kdo do toho investuje, a druhá věc je, jestli z toho něco má,“ upozorňuje Ambler. Některé velké banky podle něj zaměstnávají desítky specialistů, kteří se AI věnují. Ani po dvou či třech letech investic ale často nedokážou přesvědčivě doložit jejich ekonomický přínos.

Problémem je také absence měřitelných cílů. Firmy zavádějí technologie, aniž by předem stanovily očekávané úspory, návratnost nebo požadovanou přesnost systému. Po dokončení projektu pak mnohdy nechtějí výsledky ani ověřovat.

Čtyři měsíce práce kvůli asistentovi na e-maily

Rozdíl mezi technologickými možnostmi a realitou korporací ukazuje Ambler na konkrétním příkladu výrobní společnosti. Ta chtěla zavést AI asistenta pro přípravu na schůzky, shrnování komunikace a další administrativní činnosti.

Projekt však podle něj běžel již čtvrtý měsíc. Důvodem nebyla samotná složitost umělé inteligence, ale interní schvalování, technologická nepřipravenost a závislost na centrále společnosti v zahraničí.

Vladislav Severa upozorňuje na další problém. Zaměstnanci podle jeho odhadu někdy využívají pouhé jedno procento potenciálu dostupných AI nástrojů, zatímco zbývajících 99 procent zůstává nevyužito. ,,Rozdíl mezi tím, co už AI umí, a tím, jak my ji využíváme, je také velký,“ říká Severa. Podle něj proto firmy nepotřebují pouze nové aplikace, ale především vzdělávání zaměstnanců.

Bez propočtu návratnosti se AI mění v drahý experiment

Severa považuje za zásadní chybu skutečnost, že firmy k AI projektům často nepřistupují stejně disciplinovaně jako k běžným IT investicím. Zatímco u tradičního softwaru bývá standardem business case, u umělé inteligence podle něj často chybí.

,,Tam je napsáno, čeho chceme dosáhnout, jaké úspory nebo jaká zrychlení, jaké zdroje do toho musíme dát a tak dále,“ vysvětluje Severa. Podle něj se u AI často očekává přesný výsledek, přestože na začátku projektu nebyla jasně stanovena očekávání.

Dodavatelé navíc čelí rozdílné připravenosti zákazníků. Zatímco moderní technologické firmy dokážou AI projekty řídit a vyhodnocovat, některé veřejné instituce podle Amblera zaostávají v digitalizaci o mnoho let.

To ovlivňuje i ziskovost dodavatelů. Náklady a marže se výrazně liší projekt od projektu. Rozhodující může být dokonce konkrétní zaměstnanec zákazníka, který implementaci řídí. Dobře připravené zadání totiž podle Amblera dokáže zkrátit realizaci až na polovinu.

Vlastní AI může být dražší než placená služba

Významným tématem se stávají otevřené jazykové modely, které mohou společnosti provozovat na vlastní infrastruktuře. Výhodou je větší kontrola nad daty a nezávislost na externích poskytovatelích.

Takové řešení však nemusí znamenat úsporu. Severa popisuje zkušenost s lokálním provozem modelu DeepSeek, který podle něj vyžadoval rozsáhlou výpočetní infrastrukturu a byl výrazně nákladnější než využití placeného API.

,,Je to mnohem dražší, mnohem složitější než si koupit API od Clauda,“ upozorňuje Severa. Provoz výkonného modelu totiž podle něj vyžaduje rozsáhlou infrastrukturu s mnoha grafickými procesory. ,,Inteligenci, cenu, rychlost nebo suverenitu našeho řešení. Bohužel nemůžeme mít všechny čtyři naráz,“ dodává.

Podle Amblera přesto zájem o lokální modely poroste. Vedle kritické infrastruktury a veřejné správy je budou zvažovat také společnosti, které chtějí omezit náklady na licence nebo mají přísné požadavky na ochranu dat.

AI má pomoci zvládnout stárnutí populace

Severa očekává, že současný rychlý vznik AI aplikací vystřídá konsolidace trhu. Část dodavatelů a produktů podle něj neuspěje a zákazníci se postupně zaměří na menší počet skutečně využitelných řešení.

Za největší příležitost považuje autonomní agenty, kteří propojují jazykové modely s firemními daty a dalšími nástroji. Na rozdíl od běžných chatbotů mohou samostatně vykonávat složitější podnikové úkoly.

Budoucnost AI přitom spojuje také s demografickým vývojem. Stárnutí populace a úbytek lidí v produktivním věku podle něj zvýší potřebu automatizace.

,,Mám opačnou obavu, že nebude dost dobrá, opravdu. Tuhle obavu já dlouhodobě mám a rád bych, aby se nenaplnila. Aby lidstvo mělo dost AI a dost robotů na to, aby zvládlo svoje zatáčky,“ uzavírá Severa.

Celý rozhovor si můžete pustit jako video nebo podcast:

1. Proč podle Vladislava Severy připomíná současný rozmach AI kambryjskou explozi a které firmy mohou z trhu zmizet?
2. Jak se za posledních 15 až 17 let proměnily technologie od modelování úvěrového rizika až po autonomní agenty?
3. Proč může být provoz výkonného open-source modelu DeepSeek na vlastní infrastruktuře dražší než placené AI služby?
4. Jakým způsobem se mění práce s firemními znalostmi a proč mohou nové postupy nahradit složité databázové systémy?
5. Proč se Michal Ambler přiklání k budoucnosti připomínající sci-fi Dunu, zatímco Vladislav Severa se obává spíše nedostatečného rozvoje umělé inteligence?