Budoucnost AI není jen o tom, co dokáže. Ale o tom, co skutečně přinese
Od technologického nadšení ke skutečným výsledkům
Tři evropské konference, různá odvětví, ale překvapivě podobné otázky. InsuranceCom CE v Curychu, Digital Business Transformation Forum rovněž v Curychu a InsuranceCom Austria/CEE ve Vídni ukázaly, jak výrazně se během jediného roku proměnila diskuse o umělé inteligenci.
Cleverbee se těchto setkání zúčastnila jako partner sminds Executive Conferences, zastoupená Michalem Štěpánkem, majitelem společnosti.
„Zatímco loni se velká část diskusí soustředila na možnosti AI a hledání způsobů jejího využití, letos už firmy přicházejí s konkrétními zkušenostmi a výsledky. Je zřejmé, že se AI postupně stává součástí běžného fungování podniků. Mnohem zajímavější je ale otázka, co tento posun znamená z dlouhodobého hlediska – nejen technologicky, ale také ekonomicky a bezpečnostně.“
Právě tento posun patřil k nejvýraznějším společným motivům konferencí.
AI dnes nachází uplatnění v zákaznických službách, analýze dat, zpracování dokumentů, automatizaci interních procesů i softwarovém vývoji. Firmy se již tolik neptají, zda lze AI využít, ale především kde přináší skutečnou hodnotu a jak její nasazení rozšířit do každodenního provozu.
Významným tématem se stává také agentní AI (Agentic AI). Na rozdíl od běžných AI asistentů dokážou tyto systémy samostatně plánovat postup, využívat různé nástroje a vykonávat posloupnosti úkolů. To otevírá možnosti automatizace celých procesů, nejen jednotlivých činností.
Zároveň se tím ale mění charakter odpovědnosti. Jiná situace nastává, když AI pouze navrhuje řešení, a jiná, když sama přistupuje k podnikovým systémům, pracuje s citlivými daty nebo provádí operace.
Technologické možnosti se rozšiřují rychle. Otázkou je, zda stejným tempem rozvíjíme i schopnost řídit jejich rizika.
S rostoucí autonomií AI roste význam bezpečnosti
Čím více procesů firmy digitalizují, tím více jejich fungování závisí na bezpečnosti informačních systémů. Zapojení AI tuto závislost dále prohlubuje.
Zejména agentní systémy přinášejí novou úroveň rizik. Pokud má AI oprávnění komunikovat s dalšími aplikacemi, vyhledávat interní informace nebo provádět změny v systémech, musí být přesně definováno, co smí dělat, za jakých okolností a pod čí odpovědností.
Řízení identit a přístupových oprávnění, ochrana dat, monitorování bezpečnostních událostí nebo auditovatelnost operací tak získávají ještě větší význam.
Nejde přitom pouze o ochranu před vnějšími útoky. Riziko může představovat také chybné rozhodnutí automatizovaného systému, nesprávné vyhodnocení vstupních dat nebo nedostatečně omezená oprávnění.
Bezpečnost proto nelze přidávat až na konci projektu. Musí být součástí návrhu digitálních řešení od samého začátku.
S tím souvisí i zásadní změna v jejím ekonomickém vnímání.
Kyberbezpečnost bývala často posuzována především jako nákladová položka IT. Dnes už ale nelze její význam oddělovat od samotného podnikání. Výpadek kritické služby, ztráta citlivých dat nebo kompromitace přístupů mohou mít bezprostřední dopad na provoz, zákazníky, reputaci i finanční výsledky společnosti.
Zvlášť patrné je to ve finančním sektoru, který byl na konferencích výrazně zastoupen. Stejný princip však platí pro průmysl, veřejné služby i další digitalizovaná odvětví.
Bezpečnost už tedy není jen otázkou výše investic do IT. Stává se jedním ze základních předpokladů spolehlivého fungování byznysu.
AI jako bezpečnostní nástroj
Umělá inteligence přitom nemusí představovat pouze další bezpečnostní výzvu. Sama může výrazně pomoci s ochranou digitálního prostředí.
V oblasti bezpečnostního monitoringu lze AI využívat například pro analýzu rozsáhlého množství událostí, identifikaci neobvyklého chování, hledání souvislostí nebo podporu vyhodnocování incidentů.
Podobně může přispět k řízení identit a přístupů, kde pomáhá rozpoznávat rizikové vzorce chování či neobvyklé kombinace oprávnění.
Ani v této oblasti však není rozumné zaměňovat automatizaci za úplnou autonomii. AI může bezpečnostním týmům výrazně usnadnit práci, ale správnost závěrů, kvalita vstupních dat a kontrola důležitých rozhodnutí zůstávají zásadní.
Smysluplným směrem je proto kombinace inteligentních technologií, jasně nastavených pravidel a odpovídajícího lidského dohledu.
Rychlejší neznamená automaticky levnější
Vedle bezpečnosti se stále výrazněji otevírá druhá zásadní otázka: jaká je skutečná ekonomická hodnota AI?
Přínos umělé inteligence z hlediska rychlosti a produktivity lze v řadě oblastí pozorovat už dnes. Zkracuje čas potřebný pro analýzu informací, zpracování dokumentů, přípravu podkladů i některé fáze softwarového vývoje.
Jenže úspora času ještě automaticky neznamená úsporu nákladů.
Do ekonomického hodnocení musí vstupovat nejen cena samotné technologie, ale také náklady na její integraci, provoz, správu, zabezpečení, kontrolu výstupů a řešení případných chyb.
Zvláštní pozornost si zaslouží měnící se obchodní modely poskytovatelů AI. Vedle klasických předplatných se stále více prosazují modely založené na skutečné spotřebě – například množství zpracovaných tokenů, počtu požadavků nebo využitém výpočetním výkonu.
Zatímco jednotkové náklady na některé AI operace díky technologickému pokroku klesají, celkové výdaje firem mohou naopak růst.
Tento zdánlivý paradox je zvlášť patrný u agentních systémů. Jeden zdánlivě jednoduchý požadavek totiž může spustit řadu navazujících operací, volání různých modelů a komunikaci s dalšími systémy.
Společnost Gartner v srpnu 2026 upozornila, že náklady na AI inference na jeden agentní pracovní postup mohou do roku 2028 vzrůst více než pětinásobně. Levnější jednotkové zpracování tedy samo o sobě nezaručuje ekonomicky výhodnější provoz.
Z pohledu firem se tak nabízí otázka, zda úspora pracovního času a zvýšení produktivity skutečně vyváží náklady na využívání AI v celém jejím životním cyklu.
A především, zda bude tento poměr dlouhodobě příznivý.
Vlastní AI, cloudové služby a energetická náročnost
S rostoucími nároky na bezpečnost a kontrolu nad daty se nabízí možnost budovat vlastní nebo privátně provozovaná AI řešení.
Ta mohou firmám poskytnout větší kontrolu nad způsobem zpracování dat, nastavením oprávnění i samotnou architekturou systému. V regulovaných odvětvích nebo při práci s citlivými informacemi může jít o velmi důležitou výhodu.
Nejde však o univerzální řešení.
Provoz vlastního AI prostředí vyžaduje odpovídající infrastrukturu, odborné kapacity, průběžnou údržbu a investice do bezpečnosti. Ekonomické nároky se přitom výrazně liší podle toho, zda firma provozuje menší specializovaný model, upravuje existující technologii, nebo buduje rozsáhlou vlastní AI infrastrukturu.
Právě vývoj a provoz nejvýkonnějších modelů je spojen s mimořádnými investicemi do datových center, výpočetního výkonu a energetického zajištění.
Podle Mezinárodní energetické agentury (IEA) by se celosvětová spotřeba elektřiny datových center mohla do roku 2030 přibližně zdvojnásobit. AI přitom patří k hlavním faktorům tohoto růstu.
Energetická náročnost tak přestává být pouze otázkou technické infrastruktury nebo udržitelnosti. Stává se také ekonomickým a strategickým faktorem, který může ovlivňovat cenu a dostupnost AI služeb.
Firmy proto budou muset stále pečlivěji zvažovat, kdy se vyplatí využívat služby velkých poskytovatelů a kdy dává smysl investovat do vlastní infrastruktury, menších specializovaných modelů nebo kombinace různých přístupů.
A také zda je pro konkrétní úlohu umělá inteligence skutečně tím nejvhodnějším nástrojem.
Digitální suverenita a otázka dlouhodobé nezávislosti
Jedním z výrazných témat Digital Business Transformation Forum v Curychu byla digitální suverenita. S rozvojem AI její význam dále roste.Firmy totiž stále častěji staví důležité části svého podnikání na technologiích a službách externích poskytovatelů.
Tento přístup přináší rychlost, flexibilitu a přístup k výkonným nástrojům bez nutnosti vysokých počátečních investic. Současně však vytváří závislosti, které mohou být z dlouhodobého hlediska problematické.
Co se stane, když poskytovatel změní cenový model? Když přestane podporovat určitou technologii, upraví podmínky nakládání s daty nebo omezí dostupnost služby?
Čím hlouběji je AI integrována do klíčových firemních procesů, tím složitější a nákladnější může být případná změna dodavatele. Digitální suverenita přitom neznamená, že by firmy musely veškeré technologie vyvíjet nebo provozovat samy.
Jde především o zachování schopnosti rozhodovat o vlastní technologické budoucnosti.
Důležitou roli proto hrají otevřené standardy, vhodně navržená architektura, přenositelnost dat a možnost kombinovat různé technologie bez závislosti na jediném poskytovateli.
Open source může být jednou z cest, jak takovou flexibilitu podpořit. Ani otevřené technologie však nejsou bez nákladů a samy o sobě nezaručují nezávislost.
Skutečná digitální suverenita nespočívá v tom, že firma všechno vlastní. Spočívá v tom, že si zachovává kontrolu nad svými možnostmi, rozhodnutími a budoucími náklady.
Co přinese další etapa AI?
Vývoj posledních let naznačuje, že umělá inteligence bude stále hlouběji pronikat do podnikových procesů. Systémy budou získávat větší míru autonomie, budou schopny řešit složitější úkoly a spolupracovat s dalšími digitálními nástroji.
Technologický pokrok však pravděpodobně nebude jediným měřítkem úspěchu.
Do popředí se budou stále výrazněji dostávat otázky návratnosti investic, provozních nákladů, bezpečnosti, odpovědnosti a kontroly nad daty i technologiemi.
Lze očekávat, že se postupně prosadí diferencovanější přístup k využívání AI. Ne každý proces bude vyžadovat nejvýkonnější model a ne každá automatizace bude potřebovat umělou inteligenci.
Vedle univerzálních cloudových služeb budou mít své místo menší specializované modely, privátně provozovaná řešení i klasické automatizační technologie.
Úspěšné využití AI tak nebude záviset pouze na schopnosti nové technologie rychle zavádět, ale také na kvalitě architektury, správném výběru nástrojů a schopnosti průběžně vyhodnocovat jejich skutečný přínos.
Zkušenosti a témata letošních konferencí InsuranceCom a Digital Business Transformation Forum ukazují, že firmy už mají k dispozici řadu konkrétních příkladů využití AI. Další fáze však bude vyžadovat stejně intenzivní pozornost věnovanou tomu, co její provoz stojí, jaká rizika přináší a jakou míru technologické závislosti vytváří.
Skutečná hodnota AI se nakonec nebude měřit počtem procesů, které dokážeme automatizovat, ani rychlostí, s jakou nové technologie nasadíme. Rozhodující bude, zda jejich využívání přináší dlouhodobý ekonomický přínos, aniž bychom ztráceli kontrolu nad bezpečností, daty a vlastní technologickou budoucností.
Michal Stepanek
CEO, Cleverbee
Zdroje:
Gartner, srpen 2026 – prognóza více než pětinásobného růstu nákladů na inference na jeden agentní pracovní postup do roku 2028.
- IEA, Key Questions on Energy and AI – výhled přibližného zdvojnásobení spotřeby elektřiny datových center mezi lety 2025 a 2030