České firmy sice zavádí AI rychle, ale často bez většího efektu. Proč? Zbytečně vyvíjí to, co už lze koupit
Čeští vývojáři patří ke světové špičce. Právě to ale firmy svádí k tomu stavět si AI od nuly – a ztrácet tak měsíce tam, kde konkurenci stačí týdny.
Česko vypadá v nasazování umělé inteligence jako evropský premiant. Zatímco unijní průměr adopce AI se podle Jana Šmerhovského, hlavního stratéga pro umělou inteligenci v Google Cloudu, pohybuje kolem 37 procent, v Česku dosahuje 48 procent. Tuzemské firmy navíc přikládají inovacím výrazně vyšší prioritu než zbytek Evropské unie. Za klíčové je považuje 40 procent z nich, tedy dvojnásobek unijního průměru, který činí 20 procent.
Trend potvrzuje i průzkum AI Momentum 2026 mezi více než tisícovkou podniků. Téměř polovina českých firem už AI využívá nebo testuje a dalších 40 procent plánuje její nasazení v nejbližší době. Ochota investovat do nových technologií a experimentovat s nimi tedy českým firmám nechybí. Skutečná výzva však přichází ve chvíli, kdy je třeba převést pilotní nápady do běžného fungování firmy.
Nadějné projekty totiž nemálokdy končí jako zapomenuté prototypy v šuplících IT oddělení, jindy firmy pálí měsíce drahého času vývojem něčeho, co si konkurence dávno koupila jako hotový produkt. Z prvotního nadšení se tak snadno stává drahá past. Šmerhovský, který v Google Cloudu provází podniky digitální transformací, proto odkrývá, na čem české firmy reálně ztroskotávají a co naopak funguje těm nejúspěšnějším.
Nastartujte svou kariéru
Více na CzechCrunch Jobs„První velkou překážkou je fenomén, který má v oboru své jasné jméno: takzvaná kontextová zeď. Každá firma dnes využívá desítky různých systémů, od HR softwaru a účetnictví až po interní databáze. Informace jsou kvůli tomu roztříštěné, což integraci umělé inteligence dramaticky komplikuje,“ popisuje Šmerhovský.
AI bez přístupu k datům je totiž jako nový asistent, kterému nikdo nedal klíče od kartotéky. Obrovskou výhodu tak mají organizace, které svá data již dříve centralizovaly, typicky při přechodu do cloudu.
Nejúspěšnější jsou firmy, jejichž zakladatelé jsou po AI vysloveně hladoví
O tutéž zeď se pak rozbíjejí i rychlé prototypy. Vytvořit vizuálně působivou první verzi webu nebo produktu je dnes díky AI otázkou pár hodin, ne-li minut. Vzniká ale ve vzduchoprázdnu, odstřižená od firemních systémů. Lidé bez hlubších IT znalostí podle Šmerhovského často nevidí, jak složité je takové řešení následně napojit na ostrá data a zajistit jeho bezpečnost. A právě v tu chvíli většina nadšeně odstartovaných projektů zamrzá.
Situaci nezlepšuje ani to, když vedení deleguje AI na IT oddělení jen jako další běžný technický úkol a samo se drží stranou. Takové projekty se často vůbec nedotáhnou do konce. „Nejúspěšnější jsou firmy, kde má o využití AI jasnou vizi samotné vedení a zakladatelé jdou příkladem. Mají po technologiích doslova hlad. Vidíme to u dravých technologických firem i úspěšných startupů, jako je Rohlík nebo DoDo,“ dodává Šmerhovský.
Vyčkávat, až se trh usadí, se podle něj ale nevyplácí. „Svět se mění každých pár měsíců a vydat se cestou experimentů je naprosto v pořádku, protože si tím firma buduje know-how,“ líčí s tím, že i samotné odborníky z Google Cloudu mnohdy překvapuje tempo, jakým zákazníci nasazují AI agenty.
Vyvinout, či koupit? Toť otázka
Další překážka, na niž Češi naráží, má podle experta spíše mentální charakter. Tuzemští vývojáři dlouhodobě patří ke světové špičce, což firmy paradoxně svádí k touze programovat si AI řešení od nuly. A to i v případech, kdy to s jejich hlavním byznysem přímo nesouvisí. „My Češi máme často pocit, že si vše musíme budovat uvnitř firmy. Ztrácíme tím ale drahocenný čas,“ upozorňuje.
Odkazuje přitom na analýzy společnosti CB Insights. Podle jejího reportu o jednorožcích, publikovaném v minulém roce, dosahují nové AI startupy miliardové valuace v mediánu za dva roky, zatímco firmám mimo AI to trvá zhruba devět let. Podle Šmerhovského k tomu pomáhá i to, že místo vlastního vývoje infrastruktury tito jednorožci často staví na hotových službách a kapacity soustředí na vlastní byznys.
Zářným příkladem může být takzvané agentické nakupování, kdy AI provede zákazníka celým procesem od výběru produktu až po platbu prostřednictvím přirozené konverzace v chatu. Zatímco české e-shopy se do této oblasti pouští teprve postupně, britský řetězec Marks & Spencer i polské Allegro podle Šmerhovského nasadily hotová řešení během pouhých jednotek týdnů. „Marks & Spencer díky tomu následně vykázal až pětinásobný nárůst objednávek,“ líčí.
Úspěšné příklady nasazení hotových AI nástrojů v praxi už ale najdeme i u nás. Prodejce kontaktních čoček a brýlí Alensa například využívá již zavedené generativní modely k tvorbě produktových fotografií a virtuálních modelů. Oproti klasickému focení tak obchodu klesly náklady na jeden snímek dvousetnásobně. A když fotografie porovnali v testu, ukázalo se, že AI snímky zvýšily zájem kupujících o 3,2 procenta.
Část firem od větších investic do umělé inteligence odrazují těžko předvídatelné náklady.
Společnost Scio zase ve svém systému online zkoušek ScioLink nasadila AI na analýzu videozáznamů. Technologie zde funguje jako filtr, který pouze označuje podezřelé momenty, ale finální rozhodnutí ponechává na lidských hodnotitelích.
Nepředvídatelné tokeny
Část firem od větších investic do umělé inteligence odrazují těžko předvídatelné náklady. A v sázce bude čím dál více peněz. Již zmíněný průzkum AI Momentum 2026 ostatně ukázal, že dvě třetiny českých podniků plánovaly na přelomu roku navýšit své AI rozpočty v průměru o 25 až 30 procent. Zatímco menší firmy investují do pilotních projektů statisíce až jednotky milionů korun, u velkých hráčů jde často i o desítky milionů.
Že je nepředvídatelnost nákladů palčivým problémem, připustil i šéf OpenAI Sam Altman. Klienti si mu prý stěžují, že své naplánované roční rozpočty vyčerpali už v prvním čtvrtletí. Firmy totiž AI nevyužívají jen na psaní e-mailů, ale nechávají ji analyzovat obrovské databáze. Náklady se přitom odvíjejí od takzvaných tokenů, drobných jednotek zpracovávaného textu. Ačkoliv cena za token klesá, celková spotřeba astronomicky roste, což podle Altmana u nejnáročnějších klientů generuje účty v řádech i desítek milionů korun.
Podle Šmerhovského je však možné udržet tyto výdaje na uzdě. „Buď si firma nastaví tvrdé rozpočtové limity, přes které algoritmus zaměstnance jednoduše nepustí, nebo sáhne po pevných licencích. Pokud stojí licence fixní částku na uživatele měsíčně, může šéf financí klidně spát, protože si dokáže rozpočet naplánovat na rok dopředu,“ vysvětluje stratég.
A jak je to s obavou, že překotný nástup umělé inteligence připraví lidi o místa? Šmerhovský přiznává, že vývoj pracovního trhu dnes nedokáže předvídat nikdo. Efektivita uvnitř firem podle něj sice roste násobně, do hromadného propouštění se to ale zatím nepromítá. „Zdroje se jen přesouvají k činnostem s vyšší přidanou hodnotou. Místo rutinního přepisování faktur a zodpovídání stále stejných dotazů zbude lidem čas na složitější případy, kde záleží na kreativitě a lidském přístupu,“ uzavírá.
