Umělá inteligence se často spojuje se startupy, investicemi a technologickými experimenty. Jenže realita se postupně posouvá. Největší ekonomický přínos dnes AI nepřináší novým firmám, ale zavedeným korporacím – tam, kde už existují rozsáhlá data, stabilní procesy a silná zákaznická základna.
Podle analýzy PwC z roku 2026 pochází 67 % měřitelného ekonomického přínosu AI právě z firem, které umělou inteligenci začleňují do svých stávajících operací. Nejde přitom o viditelné technologické revoluce, ale o systematické úpravy procesů v bankách, pojišťovnách nebo výrobních podnicích. »Startupy dělají skvělé demo. Korporace dělají reálné výsledky. A to je zásadní rozdíl, o kterém se málo mluví,« říká David Strejc, jednatel společnosti Apertia Tech.
Hype versus realita: kde AI skutečně vydělává
Mediální obraz AI je plný příběhů o revolučních startupcích a miliardových valuacích. Skutečný dopad se ale odehrává spíše v zákulisí velkých organizací.
Deutsche Bank v interní analýze odhaduje, že automatizace jediného středně složitého back-office procesu u banky s 3000 zaměstnanci ušetří v průběhu tří let více, než vydělá průměrný AI startup za celou dobu své existence.
Důvod je prostý: velké firmy mají to, co je pro AI klíčové – data. Léta sbíraná, strukturovaná a oborově specifická data, která umožňují modelům generovat relevantní výstupy. Startupy je teprve budují. Korporace je už mají, často však zůstávají nevyužitá. »Setkáváme se s firmami, které mají deset let zákaznických interakcí, faktur, reklamací a výrobních dat. Zlatý důl. A zatím to celé leží v systémech, které si navzájem nerozumí. Jakmile to propojíme a pustíme na to AI, výsledky jsou okamžitě viditelné,« popisuje Strejc.
Proč korporace postupují pomaleji
Přestože mají nejlepší předpoklady pro nasazení AI, bývají velké firmy při adopci opatrnější. Hlavní důvody jsou tři.
V první řadě jde o regulaci a compliance. Zejména ve finančním sektoru, zdravotnictví a pojišťovnictví musí každý nový nástroj projít složitým schvalovacím procesem. To není chyba – je to nutnost. Firmy, které si tento rámec nastaví jednou správně, však dokážou další AI řešení nasazovat výrazně rychleji.
Dalším zásadním prvkem je organizační setrvačnost. Velké organizace mají zavedené struktury i způsoby rozhodování. Změna je proto náročnější než ve startupu o několika lidech. Zároveň ale i relativně malá úspora (například 8 % provozních nákladů) může v absolutních číslech znamenat desítky milionů korun ročně.
Posledním důvodem k opatrnosti je strach z neznámého. »Manažeři se bojí, že AI udělá chybu a oni za to ponesou odpovědnost. Tento strach je legitimní. Ale řešením není nečinnost — je to správně nastavený oversight, pilotní projekty a jasné metriky,« vysvětluje Strejc.
Tichá revoluce v boardroomech
Zatímco startupy přitahují pozornost médií, většina změn probíhá bez větší publicity. Podle Forbesu 78 % firem z žebříčku Fortune 500 aktivně nasazuje AI alespoň v jedné klíčové oblasti podnikání.
Výsledky jsou především provozní: zkrácení doby zpracování dokumentů o desítky procent, snížení chybovosti u rutinních procesů pod jedno procento nebo výrazné zrychlení zákaznického servisu.
Siemens zkrátil čas prediktivní údržby výrobních linek o 30 %. Allianz automatizoval přes 60 % likvidace pojistných událostí. ČSOB nasadila AI asistenty do zákaznické péče a snížila průměrnou dobu obsluhy o čtvrtinu. V těchto případech už se nejedná o experimenty, ale o konkrétní provozní rozhodnutí s měřitelným dopadem na hospodářský výsledek.
Kdo bude mít náskok
V příštích třech až pěti letech nebude rozhodovat, kdo o AI mluví nejhlasitěji, ale kdo ji dokáže smysluplně zapojit do svého fungování. Velké firmy mají díky datům, zákazníkům a procesní infrastruktuře silnou výchozí pozici. »Říkám to svým klientům opakovaně: váš největší konkurent není startup, který vznikl loni. Je to firma vaší velikosti, ve vašem oboru, která AI nasadila o rok dříve než vy. Ta vám začne brát zákazníky způsoby, které dnes ještě nevidíte,« uzavírá jednatel společnosti Apertia Tech.
Rok 2026 tak nemusí být rokem dalšího technologického nadšení, ale spíše obdobím, kdy se ukáže, které firmy dokázaly přejít od debat k reálné implementaci, a naopak které transformaci dál odkládají.
(pr)
FOTO – pixels AI