AI bublina? Hype je hlasitý, výsledky tiché. Jak z toho vytěžit maximum a nespálit se?

AI horečka je skutečná, ale výsledek často vázne. Co z toho plyne pro firmy? Zajímal by vás praktický návod, na co nasadit nástroje umělé inteligence, aby vydělávaly místo bublaly?

Proč se dnes mluví o „AI bublině“? Poslední dva roky se do AI sype tolik peněz, že i opatrní finančníci mluví o riziku přehřátí trhu. UBS odhaduje, že investice do AI infrastruktury se do roku 2026 vyšplhají k 500 miliardám dolarů ročně

Zároveň CFO napříč odvětvími hlásí agresivní navyšování AI rozpočtů – ale s tlakem na viditelný efekt, ne „jen experimenty“.

Háček?

Až 95 % AI pilotů podle MIT selže na měřitelné návratnosti. Důvodem nebývá „slabý model“, ale špatně zvolený use-case, chabá integrace procesů a chybějící změna práce lidí. 

A i když šéf Goldman Sachs David Solomon není vyloženě „medvěd“, veřejně říká dvě důležité věci: počítejte s výběrem z trhu (drawdownem) a ne všichni AI hráči vyhrají – bude hodně poražených. 

Co z toho plyne pro firmy?

„AI může skvěle vydělávat, ale jen tam, kde řeší skutečný provozní problém a je pevně přibytá do procesu. Jinde je to drahá hračka,“ upozorňuje lektor našeho AI oddělení a YouTuber, Marek Bartoš.

Kde AI v byznysu opravdu vydělává (a jak to poznáš dopředu)?

Začni u tření, ne u technologie. Vyber si body, které tě ve firmě, při podnikání nebo v běžném životě opravdu pálí. Co mezi nimi může být? Tak například:

  • čekání na schválení nějakého dokumentu,
  • přepisování schůzek,
  • duplicitní dotazy,
  • neustálé dohledávání informací).

Bez toho je to 50/50.

Nástroje umělé inteligence, které dnes dělají rozdíl?

  • Přepis a sumarizace schůzek → akční body, úkoly, follow-upy za minuty.
  • Zpracování faktur (AP/AR) → rozpoznání, kontrola, párování, workflow.
  • „AI zaměstnanci“ pro rutinní agendy → odpovědi na časté dotazy, příprava podkladů, exporty a kontrolní seznamy.

3 krátké příběhy z praxe

  • Obchod – „Zmizely mi follow-upy.“
    AI dělá přepis, připraví shrnutí pro CRM a pošle úkoly. Výsledek? Více dotažených příležitostí, méně ručního psaní.
  • Finance – „Účetní přepisují faktury a honí schválení.“
    AI vytěží data, zkontroluje náležitosti, spustí schvalování a prováže s ERP. Méně chyb, rychlejší uzávěrky.
  • Operativa/Backoffice – „Topíme se v opakujících se dotazech a exportech.“
    AI asistent odpovídá na FAQ, připraví exporty, založí tickety. Tým se věnuje věcem s vyšší hodnotou.

Jak „nechytit“ AI bublinu ve vlastní firmě?

Přesně proto jsme pro vás připravili „mini-checklist“:

  • Use-case má P&L metriku (čas, chybovost, cash-flow, NPS).
  • Integrace do systémů (ERP/CRM/DMS/RPA), ne mít jen chat.
  • Vlastník procesu a školení lidí jsou připravené.
  • Bezpečnost/datová politika vyřešena (co jde ven, co běží lokálně).
  • Pilot ≤ 6–8 týdnů, jasný „go/no-go“ práh.
  • Plán scale-upu (co a jak rozšířím, až to funguje).

Jak vám s tím pomůžeme my?

Chceš, aby tým uměl AI používat v praxi? Mrkni na naše kurzy od úplných základů po tvorbu vlastních automatizací.

Přestaňte jen chatovat. Naučte se stavět vlastní AI agenty a automatizace v nástrojích jako Make.com, které budou pracovat za vás.

Diskuze

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *

Přejít nahoru