Umělá inteligence už není výsadou technologických společností. Do svých plánů ji zařazují výrobní podniky, marketingové agentury i firmy z tradičních odvětví. Podobně jako dříve cloud nebo digitální transformace se stala běžnou součástí strategických debat. Rozšíření technologie ale zároveň ukazuje, že mezi pořízením nástroje a skutečným přínosem pro firmu vede poměrně dlouhá cesta.
Smyslem investice do AI nemá být samotná technologie. Firmám má pomoci zvýšit produktivitu, zrychlit práci, snížit náklady nebo vytvořit nové obchodní příležitosti. Pokud organizace nedokáže předem určit, jaký problém chce řešit a podle čeho výsledek změří, může se z nové licence stát pouze další položka v seznamu firemního softwaru.
Obavy z konkurence mohou vést k ukvapeným nákupům
Vedle podniků s jasnými cíli existují organizace, které AI zavádějí především ze strachu, že jim uteče konkurence. Vznikají pilotní projekty, nakupují se licence a spouštějí asistenti, aniž by bylo zřejmé, co přesně mají změnit.
„Firmy místo toho kupují licence a doufají, že kompetence přijde v ceně. Jenže AI se nekupuje, AI se zaučuje. Je to spíš nový kolega než nová CNC,“ upozorňuje David Strejc, AI specialista a architekt Apertia.ai.
V kreativních firmách a agenturách může být motivace praktičtější. Umělá inteligence dokáže převzít rutinní činnosti a uvolnit lidem čas pro strategii, komunikaci s klienty a tvůrčí práci. Ani tam však nestačí nástroj pouze zpřístupnit zaměstnancům. Musí se stát součástí každodenních procesů.
FOMO investice stojí čas i peníze
Nákupy motivované pouze současným trendem často končí nízkým využitím. „Typická FOMO investice začíná tím, že se nakoupí licence, aniž by bylo jasné, jaký problém má nástroj řešit nebo jak bude vypadat úspěch. Po několika měsících firma zjistí, že lidé nástroj téměř nepoužívají nebo že přínosy neumí změřit,“ popisuje Zuzana Paulová, odbornice v oblasti personalistiky a ředitelka společnosti myHeRoes.
Vedle cíle musí být určen také člověk odpovědný za projekt a konkrétní ukazatele, podle nichž se bude úspěch hodnotit. Podle Bohuslava Zemana, projektového manažera meteocentrum.cz a forecasts.cloud, lze připravenost firmy ověřit jednoduchou otázkou: jakou metriku AI projekt zlepšil? Konkrétní číslo ukazuje promyšlený postup, zatímco odpověď „máme AI“ spíše potvrzuje investici do momentálního trendu.
Technologické demo nestačí
Neúspěšné projekty často začínají výběrem technologie a teprve následně pro ni hledají využití. Výsledkem mohou být působivé ukázky, které ale nejsou propojené s reálným provozem firmy. Problém se projevuje například u chatbotů, které zákazníci nechtějí používat, nebo u automatizací, jež zaměstnancům práci ve skutečnosti neusnadňují.
Bez kvalitních dat, srozumitelných procesů, konkrétní odpovědnosti a měřitelných cílů se přínos nástroje obtížně prokazuje. Stejná potíž nastává u generativní AI nasazené pouze kvůli rychlé tvorbě obsahu. Bez lidského vedení mohou vznikat generické texty, obrázky a videa, kterým chybí originalita a přidaná hodnota.
„Typický špatný AI projekt je technologické demo, které teprve hledá problém. Nechybí mu lepší model, ale jasný use case, promyšlená změna procesu a člověk, který za výsledek nese odpovědnost,“ říká Tomáš Vacek, partner Contexto Consulting.
Největší investicí jsou zaměstnanci
První nasazení AI může být ve srovnání s rozsáhlými informačními projekty poměrně levné a rychlé. Větší překážkou bývá změna pracovních návyků. Část zaměstnanců používá umělou inteligenci pouze jako dokonalejší vyhledávač nebo chatovací aplikaci, přestože může převzít části pracovních úkolů, automatizovat rutinu a pomoci při analýze dat i rozhodování.
Plné využití těchto možností vyžaduje, aby lidé znali schopnosti a limity jednotlivých nástrojů. Podniky proto nemohou opomenout vzdělávání zaměstnanců ani řízení změny. Bez těchto kroků se ani kvalitní technologie nestane přirozenou součástí firemních procesů.
„AI je nejlepší cesta, jak automatizovat generickou práci a získat prostor na to, kde máme jako lidé největší přidanou hodnotu – v rozhodování a skutečně kreativních nápadech,“ shrnuje Ondřej Tyleček, spolumajitel a ředitel kreativní agentury Fairy Tailors.
Návratnost začíná u obchodního problému
Úspěšné využití umělé inteligence začíná otázkou, jaký konkrétní problém má technologie vyřešit a jak firma pozná, že se to podařilo. Teprve poté má následovat výběr nástroje, příprava dat, úprava procesů a zapojení zaměstnanců.
Firmy, které dokážou tyto části spojit, mohou z AI získat skutečný obchodní přínos. Pokud však zůstanou jen u nákupu licencí nebo jednorázového pilotního projektu, bude technologie spíše nákladem než konkurenční výhodou.
