AI se v roce 2026 měla posunout od experimentů k reálnému využití. Podařilo se to?

Umělá inteligence už ve firmách dávno není jen tématem několika experimentálních týmů. Její používání se rychle rozšířilo a pozornost se postupně přesouvá k další otázce: dokážou firmy dostat AI z pilotních projektů do běžného provozu?
‍

Nejnovější studie a data publikovaná v roce 2026 ukazují, že tento posun skutečně probíhá. Zároveň ale potvrzují, že mezi funkčním experimentem a řešením, které firma dokáže dlouhodobě používat a škálovat, zůstává značný rozdíl.
‍

Čím dál častěji přitom nejde pouze o schopnosti samotné technologie. Úspěšnou AI implementaci ovlivňují také data, integrace, procesy, governance a připravenost celé organizace.

Z pilotu do produkce vede delší cesta, než se zdá

Deloitte ve svém globálním průzkumu oslovil 3 235 seniorních business a IT leaderů ve 24 zemích. Pouze 25 % organizací převedlo alespoň 40 % svých AI experimentů do produkčního nasazení.

‍

Pilot může ověřit, že konkrétní use case technicky funguje. Skutečná AI implementace ale začíná až ve chvíli, kdy se řešení propojí s reálnými daty a systémy, začlení do každodenních procesů a firma dokáže zajistit jeho dlouhodobý provoz. Největší problém tak nemusí být vymyslet další AI pilot, ale dostat ty úspěšné do běžného fungování firmy.

Názorným příkladem může být společnost BMW. Ta ukazuje, jak může pokročilý pilot fungovat přímo v reálném výrobním prostředí. Systém GenAI4Q v závodě v Regensburgu využívá AI k vytváření doporučení pro kontroly kvality při montáži vozidel. Přestože ho BMW stále oficiálně označuje jako pilotní projekt, systém pracuje s reálnými výrobními daty a vytváří individuální doporučení pro kontroly přibližně 1 400 vozidel vyrobených každý den.

Používat AI není totéž jako transformovat firmu

Používání jednotlivých AI nástrojů samo o sobě ještě nemusí znamenat hlubší změnu fungování společnosti.
‍

Data z roku 2026 ukazují, že řada organizací využívá umělou inteligenci především ke zlepšování současného způsobu práce. Část firem už kolem ní redesignuje klíčové procesy nebo ji využívá k hlubší transformaci podnikání.
‍

Jednotlivé AI řešení může zaměstnanci ušetřit čas nebo zjednodušit konkrétní úkol. Širší přínos ale vzniká až ve chvíli, kdy se technologie propojí s workflow, firemními systémy a způsobem rozhodování. Právě v tomto bodě se používání jednotlivých nástrojů začíná měnit ve skutečnou AI transformaci.

Jednou z největších bariér mohou být data

Velmi výrazný rozdíl je vidět právě v připravenosti firemních dat.

‍

Accenture analyzovalo 2 000 firem v 15 zemích a devíti odvětvích. Většina respondentů uvedla, že jejich organizace už překročila pilotní fázi nebo zahájila koordinované nasazování pokročilé AI.
‍

Jen 7 % firem ale dosáhlo úrovně datové připravenosti potřebné pro škálování generativní, agentní a fyzické AI. To ukazuje poměrně zásadní problém: ambice firem mohou postupovat rychleji než jejich data.
‍

Překážkou přitom nemusí být samotné množství informací. Problémem bývají data rozdělená mezi různé systémy, jejich nízká kvalita, chybějící kontext nebo nejasná pravidla přístupu. Při větším škálování se právě tyto nedostatky začínají projevovat mnohem výrazněji.

Lepší model je sám o sobě nevyřeší.

‍

To je důležité zejména s nástupem agentní AI. Na rozdíl od běžných AI asistentů, kteří především generují odpovědi nebo obsah, mohou agentní systémy samostatně provádět kroky v rámci firemních procesů. O to důležitější jsou kvalitní data, správně nastavené přístupy a jasná pravidla řízení.

‍

S rostoucí AI automatizací proto nebude rozhodovat jen to, co model dokáže, ale také k jakým datům má přístup a jak bezpečně je celé řešení propojené s dalšími firemními systémy.

Škálování není jen technologický problém

Podobný obrázek ukazuje také výzkum Capgemini mezi 1 505 manažery na úrovni director a výše z velkých firem napříč 15 odvětvími.

‍

Mezi hlavní podmínky úspěšného škálování respondenti řadili podporu vedení, governance a etické frameworky a škálovatelnou datovou infrastrukturu.

Technologie je tedy jen jedna část celé skládačky.

‍

Firma může mít kvalitní AI řešení i zajímavý use case, ale pokud není jasné, kdo za něj odpovídá, jak se mají změnit procesy nebo jak bude jeho používání kontrolováno, může se projekt při přechodu do většího měřítka rychle zastavit.

‍

Rozdíl je vidět také mezi připraveností jednotlivců a samotných organizací.

McKinsey pracovalo se vzorkem 750 zaměstnanců používajících AI, přičemž organizační připravenost hodnotilo 608 leaderů. Celkem 70 % respondentů se cítilo osobně připraveno pracovat s AI, zatímco pouze 27 % leaderů považovalo svou organizaci za připravenou na změny potřebné pro agentní budoucnost.

Samotný nákup licencí nebo školení zaměstnanců proto nestačí. S AI se musí postupně měnit také workflow, role, odpovědnosti a způsob rozhodování.

Rok 2027 může být o schopnosti dostat AI do běžného provozu

Rok 2026 ukazuje, že firmy se od experimentování skutečně posouvají dál.

Největší rozdíl ale může vznikat až v další fázi. Přístup ke kvalitním AI modelům bude mít stále více organizací. Samotná technologie proto nemusí být tím, co bude firmy odlišovat. Důležitější může být schopnost vybrat správné projekty, připravit pro ně data a procesy a následně je bezpečně provozovat ve větším měřítku.

‍

Pro management to může znamenat větší důraz na tři věci:
‍

• vybírat piloty podle toho, zda mají jasnou cestu k reálné AI implementaci,
  ‍
• řešit data, integrace a odpovědnost ještě před samotným škálováním,
  ‍
• měřit skutečné využívání a dopad na procesy, ne počet vytvořených experimentů.

Rok 2027 tak nemusí být o tom, kdo spustí nejvíce nových AI projektů. Rozhodovat může spíš to, kdo dokáže ty správné dostat z experimentu do každodenního fungování firmy. Schopnost dostat AI do reálného provozu je přitom jen jedna část celé rovnice.

‍

Stejně důležité je, zda tyto projekty firmě skutečně přinášejí měřitelnou hodnotu. Na skutečný přínos rostoucích investic do AI jsme se zaměřili v našem předchozím článku.