Pracovní zdlouhavost v produktivitě: Projekty umělé inteligence nepřinášejí měřitelné výnosy 95 % firem a jak se tomu (musí) vyhnout

Důležité vědět! Paradox umělé inteligence: Proč miliardy dolarů investovaných do firem mizí

Navzdory bezprecedentním investicím ve výši 30 až 40 miliard dolarů do generativní umělé inteligence se 95 procentům společností nedaří dosáhnout měřitelné návratnosti svých investic. Tato znepokojivá statistika, kterou odhalila komplexní studie MIT z roku 2025, odhaluje dramatický rozdíl mezi očekáváními a realitou. Zatímco se tato technologie denně objevuje v titulcích a je oslavována jako klíč k budoucí životaschopnosti, drtivá většina společností nedokáže ze svých iniciativ v oblasti umělé inteligence generovat skutečnou hodnotu.

Propast GenAI: Neviditelná propast napříč ekonomikou

Massachusettský technologický institut (MIT) pro tento jev vytvořil termín „GenAI Divide“ – hlubokou propast mezi několika málo společnostmi, které těží z umělé inteligence, a masami uvízlými v nekonečných pilotních fázích. Tato propast se neprojevuje jako technický problém, ale jako organizační selhání s dalekosáhlými důsledky.

Čísla mluví sama za sebe: Pouze 5 procent pilotních projektů integrované umělé inteligence v současné době generuje měřitelnou hodnotu, zatímco zbývajících 95 procent nevykazuje žádný dopad na konečný výsledek. Tento rozdíl je o to výraznější vzhledem k vysoké míře přijetí spotřebitelských nástrojů, jako jsou ChatGPT a Microsoft Copilot. Přibližně 80 procent organizací tyto platformy testuje a téměř 40 procent je již implementovalo.

Výsledky výzkumu jsou založeny na systematické analýze více než 300 veřejných implementací umělé inteligence a strukturovaných rozhovorech se 153 manažery z různých odvětví. Studie, provedená mezi lednem a červnem 2025, odhaluje čtyři charakteristické vzorce rozdělení GenAI: omezené narušení pouze ve dvou z osmi hlavních sektorů, korporátní paradox s vysokou pilotní aktivitou, ale nízkým škálováním, investiční zvýhodnění ve prospěch viditelných funkcí a implementační výhodu externích partnerství oproti internímu vývoji.

Pracovní slop: Skrytý jed produktivity umělé inteligence

Jeden obzvláště škodlivý jev, který výzkum identifikoval, se nazývá „workloop“ – spojení slov „work“ (práce) a „slop“ (nepořádek) – což je popis obsahu generovaného umělou inteligencí, který se na první pohled jeví jako profesionální, ale při bližším zkoumání se ukáže jako neúplný a nepoužitelný. Tato zdánlivě uhlazená, ale bezobsažná práce přesouvá zátěž z tvůrce na příjemce, čímž celkovou pracovní zátěž spíše zvyšuje, než aby ji snižovala.

Dopad Workslopu je významný: 40 procent z více než 1 150 dotázaných zaměstnanců na plný úvazek v USA uvedlo, že v uplynulém měsíci obdrželi takový obsah. Zaměstnanci odhadují, že do této kategorie spadá v průměru 15,4 procenta pracovních dokumentů, které obdrží. Obzvláště postiženy jsou profesionální služby a technologický průmysl, kde se tento jev vyskytuje neúměrně často.

Finanční náklady jsou značné: Každý incident Workslop stojí firmy v průměru 186 dolarů měsíčně na zaměstnance. Pro organizaci s 10 000 zaměstnanci to představuje roční ztrátu produktivity přes 9 milionů dolarů. Sociální a emocionální náklady jsou však potenciálně ještě významnější. 53 procent příjemců uvádí podrážděnost, 38 procent se cítí zmateně a 22 procent považuje obsah za urážlivý.

Důvěra mezi kolegy výrazně trpí: Asi polovina příjemců vnímá kolegy, kteří posílají zprávy Workslop, jako méně kreativní, schopné a spolehlivé. 42 procent je považuje za méně důvěryhodné a 37 procent za méně inteligentní. Třetina postižených by v budoucnu raději s takovými kolegy spolupracovala méně. Toto narušování pracovních vztahů ohrožuje kritické prvky spolupráce, které jsou nezbytné pro úspěšné přijetí umělé inteligence a řízení změn.

Strukturální mezera ve vzdělávání: Proč firmy selhávají

Ústřední problém nespočívá v samotné technologii, ale v zásadní mezeře ve znalostech, která ovlivňuje jak systémy umělé inteligence, tak i organizace. Současné generativní systémy umělé inteligence nemohou trvale ukládat zpětnou vazbu, přizpůsobovat se organizačním kontextům ani neustále zlepšovat svůj výkon. Tato omezení vedou i profesionály, kteří ChatGPT používají denně a soukromě, k odmítání interních implementací umělé inteligence ve svých společnostech.

Obzvláště pozoruhodný příklad poskytla právnička, která uvedla, že nástroj její společnosti pro analýzu smluv v hodnotě 50 000 dolarů trvale dosahoval horších výsledků než její předplatné ChatGPT v hodnotě 20 dolarů. Tento rozpor zdůrazňuje paradox, že spotřebitelské nástroje často přinášejí lepší výsledky než drahá podniková řešení, přestože obě jsou založena na podobných modelech.

Podceňovaná slabina podnikové umělé inteligence – a jak ji spotřebitelské nástroje předbíhají

Výraznou převahu levných spotřebitelských nástrojů umělé inteligence, jako je ChatGPT, nad drahými podnikovými řešeními lze vysledovat k několika konkrétním příčinám. Hlavním problémem je, že podnikové systémy umělé inteligence, ačkoli jsou vysoce specializované a drahé, jsou často vyvíjeny bez ohledu na kritické potřeby uživatelů a dynamický vývoj modelů. Spotřebitelské nástroje jsou často flexibilnější, intuitivnější a lépe optimalizované díky milionům uživatelských interakcí. Podnikové systémy jsou na druhou stranu omezeny složitými integracemi, datovými sily a rigidními pracovními postupy a často trvale neukládají zpětnou vazbu.

Klíčovým problémem je nedostatečná přizpůsobivost: Podniková řešení se implementují jednou a poté se vyvíjejí jen pomalu, zatímco spotřebitelské nástroje umělé inteligence jsou průběžně trénovány na základě zpětné vazby od uživatelů a aktuálních znalostí. S ChatGPT mohou uživatelé klást otázky přímo v dialogu, měnit vstupy a okamžitě dostávat optimalizovaný výsledek. Mnoho podnikových řešení je naopak silně založeno na formulářích a používá předdefinované, často zastaralé textové moduly – což je činí velmi neflexibilními a nereagujícími.

K tomu se přidávají vysoké nároky na integraci a administraci: Drahá řešení musí být přizpůsobena podnikovým procesům, zásadám ochrany dat a rozhraním a kvůli nadměrným systematickým omezením již nedokážou držet krok s rychlostí inovací spotřebitelských nabídek. Zejména pro specifické úkoly, jako je analýza smluv, jsou generické modely často ještě výkonnější, protože pokrývají širší znalosti a uživatelé je mohou přímo ovládat pomocí lepších pokynů. Vlastní podnikové umělé inteligence často postrádají smysluplnou databázi a nemohou se samostatně rozšiřovat a učit se kontextu.

Všechny tyto aspekty nakonec vedou k paradoxní situaci: Ačkoli se na zdánlivě přizpůsobenou podnikovou umělou inteligenci vynakládají velké částky peněz, její výsledky jsou často méně relevantní, praktičtější nebo přesnější než výsledky levnějších, flexibilních spotřebitelských řešení, která lze přímo a bezproblémově přizpůsobit specifickým potřebám uživatelů.

Neviditelné limity běžných nástrojů umělé inteligence

Nástroje pro spotřebitelskou umělou inteligenci jsou obecně optimalizovány pro široká, běžná témata a obecné úkoly. Trénovací data, na kterých jsou založeny, obvykle pocházejí z veřejně dostupných zdrojů, jako je internet, veřejné texty a běžné každodenní příklady. Díky tomu jsou obzvláště efektivní pro běžné otázky, obecné texty nebo standardní procesy – například tvorbu marketingových textů, odpovídání na e-maily nebo automatizaci jednoduchých rutinních procesů.

Čím specializovanější jsou však požadavky, tím více se obecná spotřebitelská umělá inteligence dostává na své limity. Pokud jde o úkoly specifické pro dané odvětví nebo kritické pro podnikání, těmto nástrojům obvykle chybí potřebné podrobné informace, specifická data nebo specifické školení. Úkoly, jako jsou analýzy smluv zahrnující složitou právní terminologii, technické zprávy nebo vysoce přizpůsobené procesy B2B, často nelze efektivně automatizovat, protože umělá inteligence postrádá znalosti relevantního kontextu nebo jej nedokáže spolehlivě interpretovat.

To je nejzřetelnější ve vysoce specializovaných odvětvích a u individuálních, specifických požadavků dané společnosti. Čím méně informací je volně dostupných – například o klíčovém produktu společnosti nebo důvěrných interních procesech – tím vyšší je míra chyb u spotřebitelské umělé inteligence. V důsledku toho takové systémy riskují, že budou vydávat nesprávná nebo neúplná doporučení, a v nejhorším případě mohou dokonce bránit procesům kritickým pro podnikání nebo vést k chybným úsudkům.

V praxi to znamená, že spotřebitelské nástroje umělé inteligence obvykle postačují pro běžné úkoly; s rostoucí specializací se však výrazně zvyšuje míra selhání těchto nástrojů. Společnosti, které se spoléhají na znalosti specifické pro dané odvětví, přesnou validaci procesů nebo vysokou úroveň přizpůsobení, proto z dlouhodobého hlediska těží z vlastních podnikových řešení se specializovanými databázemi a školením na míru.

Skutečnou překážkou škálování umělé inteligence není inteligence: Když se vysoká očekávání flexibility zpomalí

Překážky úspěšného škálování umělé inteligence jsou rozmanité: v první řadě je to neochota zavádět nové nástroje, následovaná obavami o kvalitu modelu. Obzvláště zajímavé je, že tyto obavy o kvalitu nejsou způsobeny objektivními nedostatky ve výkonu, ale spíše skutečností, že uživatelé jsou zvyklí na flexibilitu a reaktivitu spotřebitelských nástrojů, a proto považují statické podnikové nástroje za nedostatečné.

Rozdíl je ještě výraznější u kriticky důležitých úkolů: Zatímco 70 procent uživatelů preferuje umělou inteligenci pro jednoduché úkoly, jako je psaní e-mailů nebo základní analytika, 90 procent dává přednost lidským zaměstnancům pro složité projekty nebo zákaznický servis. Dělicí čára není založena na inteligenci, ale spíše na schopnosti pamatovat si, přizpůsobovat se a neustále se učit.

Stínová ekonomika umělé inteligence: Tajná revoluce umělé inteligence na pracovišti

Souběžně s neuspokojivými oficiálními iniciativami v oblasti umělé inteligence vzkvétá „stínová ekonomika umělé inteligence“, v níž zaměstnanci používají osobní nástroje umělé inteligence pro pracovní úkoly, často bez vědomí nebo souhlasu IT oddělení. Rozsah je pozoruhodný: Zatímco pouze 40 procent společností uvádí, že si zakoupilo oficiální předplatné umělé inteligence, zaměstnanci ve více než 90 procentech dotázaných společností uvádějí, že pravidelně používají osobní nástroje umělé inteligence pro pracovní účely.

Tato paralelní ekonomika odhaluje důležitý bod: Jednotlivci mohou úspěšně překlenout propast generace GenAI, pokud mají přístup k flexibilním a responzivním nástrojům. Organizace, které tento vzorec rozpoznávají a staví na něm, představují budoucnost zavádění umělé inteligence v podnikech. Progresivní společnosti již začínají tuto propast překlenovat tím, že se učí ze stínového používání a analyzují, které osobní nástroje přinášejí hodnotu, než si pořídí podnikové alternativy.

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

Špatná alokace investic: lesk místo obsahu

Dalším kritickým aspektem rozdílu mezi GenAI je patrný investiční model: Přibližně 50 procent rozpočtů GenAI směřuje do prodejních a marketingových funkcí, přestože automatizace back-office často přináší lepší návratnost investic. Tato zkreslenost neodráží skutečnou hodnotu, ale spíše snadnější alokaci metrik ve viditelných oblastech.

Prodej a marketing dominují v rozpočtu nejen kvůli své viditelnosti, ale také proto, že výsledky, jako je objem demonstrací nebo doba odezvy na e-maily, přímo korelují s metrikami představenstva. Právní, nákupní a finanční oddělení naopak nabízejí jemnější zvýšení efektivity, jako je méně porušení předpisů, optimalizované pracovní postupy nebo zrychlené uzavření měsíce – důležitá, ale obtížně komunikovatelná vylepšení.

Tato investiční zkreslení udržuje propast mezi GenAI tím, že směřuje zdroje k viditelným, ale často méně transformativním případům užití, zatímco příležitosti s nejvyšší návratností investic zůstávají nedostatečně financovány v oblasti back-office. Hledání sociální validace navíc ovlivňuje nákupní rozhodnutí silněji než kvalita produktu: doporučení, stávající vztahy a vstupy rizikového kapitálu zůstávají silnějšími prediktory přijetí podniky než funkčnost nebo sada funkcí.

Strukturální rozdíly: Podniková umělá inteligence versus spotřebitelská umělá inteligence

Zásadní rozdíly mezi podnikovou a spotřebitelskou umělou inteligencí vysvětlují mnoho pozorovaných problémů. Spotřebitelská umělá inteligence se zaměřuje na zlepšení zákaznické zkušenosti a personalizaci jednotlivých uživatelů, zatímco podniková umělá inteligence je navržena tak, aby optimalizovala organizační procesy, zajistila dodržování předpisů a poskytovala škálovatelná řešení pro komplexní obchodní požadavky.

Podniková umělá inteligence vyžaduje hluboké odborné znalosti v dané oblasti a k ​​dosažení výsledků řízených ukazatelů výkonnosti (KPI) často využívá techniky řízeného učení. Musí se integrovat do komplexního IT prostředí, splňovat regulační požadavky a implementovat robustní opatření pro zabezpečení dat. Spotřebitelská umělá inteligence naopak upřednostňuje snadné použití a okamžité uspokojení, často na úkor zabezpečení a dodržování předpisů.

Tyto strukturální rozdíly vysvětlují, proč stejný základní model funguje skvěle v spotřebitelských aplikacích, ale selhává v podnikovém prostředí. Podniková umělá inteligence musí být nejen technicky funkční, ale také se musí integrovat do stávajících obchodních procesů, splňovat požadavky správy a řízení a prokazovat dlouhodobou tvorbu hodnoty.

Strategie úspěchu: Jak pět procent překonává propast

Těch několik málo společností, které úspěšně překlenou propast mezi generací umělé inteligence (GenAI), se řídí rozpoznatelným vzorem. Startupy v oblasti umělé inteligence zacházejí méně jako s dodavateli softwaru a spíše jako s poskytovateli podnikových služeb, srovnatelně s konzultačními firmami nebo partnery pro outsourcing obchodních procesů. Tyto organizace vyžadují hlubokou soulad s interními procesy a daty, hodnotí nástroje na základě provozních výsledků spíše než na základě modelových benchmarků a nasazení považují za společný vývoj skrze raná selhání.

Zvláště pozoruhodné je, že externí partnerství mají zhruba dvojnásobnou míru úspěšnosti než interní vývoj. Zatímco 67 procent strategických partnerství vede k úspěšnému nasazení, pouze 33 procent interních vývojových snah tohoto cíle dosahuje. Tato partnerství často nabízejí rychlejší zhodnocení investic, nižší celkové náklady a lepší soulad s provozními pracovními postupy.

Úspěšní nákupčí identifikují iniciativy v oblasti umělé inteligence od manažerů první linie, nikoli od centrálních laboratoří, což umožňuje držitelům rozpočtu a správcům domén identifikovat problémy, vyhodnocovat nástroje a řídit jejich zavádění. Toto zadávání veřejných zakázek zdola nahoru, spolu s odpovědností vedení, urychluje zavádění a udržuje provozní způsobilost.

Narušení specifické pro dané odvětví: Technologie vede, ostatní váhavě následují

Rozdíl mezi GenAI je na úrovni odvětví jasně patrný. Navzdory vysokým investicím a rozsáhlé pilotní aktivitě pouze dva z devíti hlavních sektorů – technologie a média/telekomunikace – vykazují jasné známky strukturálního narušení. Všechny ostatní sektory zůstávají uvězněny na špatné straně transformace.

Technologický průmysl zažívá nové hráče, kteří získávají podíl na trhu, a změny v pracovních postupech. Média a telekomunikace zažívají vzestup obsahu založeného na umělé inteligenci a měnící se dynamiku reklamy, a to i přes pokračující růst zavedených společností. Profesionální služby vykazují nárůst efektivity, ale zákaznický servis zůstává do značné míry nezměněn.

Situace je obzvláště dramatická v tradičních odvětvích: Energie a materiály vykazují téměř nulové přijetí a minimální experimentování. Vyspělá odvětví se omezují na pilotní projekty údržby bez zásadních změn v dodavatelském řetězci. Tento rozdíl mezi investicemi a disrupcemi demonstruje mezeru v GenAI na makroúrovni – rozsáhlé experimentování bez transformace.

Německá perspektiva: zvláštní výzvy a příležitosti

Německé firmy čelí specifickým výzvám při zavádění umělé inteligence. Pouze šest procent německých firem je optimálně připraveno na umělou inteligenci, což je pokles oproti předchozímu roku. V mezinárodním srovnání se Německo v Evropě umístilo na šestém místě, pokud jde o firmy plně připravené na umělou inteligenci.

Obzvláště problematické je, že 84 procent německých manažerů se obává negativních důsledků, pokud v příštích 18 měsících neimplementují své strategie v oblasti umělé inteligence. Zároveň tři čtvrtiny německých společností nezavedly politiky v oblasti umělé inteligence. Pouze 40 procent má dostatek specializovaného personálu k splnění požadavků na umělou inteligenci.

Mezi hlavní překážky pro německé firmy patří nedostatek kvalifikovaných pracovníků (34 procent ve srovnání s 28 procenty celosvětově), problémy s kybernetickou bezpečností a dodržováním předpisů (33 procent) a problémy se škálovatelností datové infrastruktury (25 procent). Tyto problémy zhoršují regulační nejistoty, kulturní výhrady a určitá míra technologického skepticismu.

Nicméně se objevují příležitosti: německé firmy mohou spojit své silné stránky v oblasti přesnosti a kvality s inovacemi v oblasti umělé inteligence. V odvětvích, jako je strojírenství a automobilový průmysl, může umělá inteligence pomoci optimalizovat procesy a dále zlepšovat kvalitu výrobků. Specializovaná umělá inteligence se neunaví ani po tisících iterací a dokáže vyždímat i těch posledních pár procent k dosažení dokonalosti.

Agentická umělá inteligence: Další evoluční fáze

Řešením mezery ve vzdělávání je tzv. agentická umělá inteligence – třída systémů, které integrují perzistentní paměť a iterativní učení od základů. Na rozdíl od současných systémů, které pokaždé vyžadují plný kontext, si agentické systémy uchovávají perzistentní paměť, učí se z interakcí a dokáží autonomně řídit složité pracovní postupy.

První firemní experimenty s agenty zákaznického servisu, kteří zpracovávají kompletní dotazy od začátku do konce, agenty finančního zpracování, kteří monitorují a schvalují rutinní transakce, a agenty prodejního kanálu, kteří sledují zapojení napříč kanály, ukazují, jak autonomie a paměť řeší identifikované klíčové mezery.

Infrastruktura pro podporu tohoto přechodu se rozvíjí prostřednictvím frameworků, jako je Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) a NANDA, které umožňují interoperabilitu a koordinaci agentů. Tyto protokoly vytvářejí tržní konkurenci a nákladovou efektivitu tím, že umožňují specializovaným agentům spolupráci, namísto nutnosti monolitických systémů.

Praktická řešení pro firmy

Společnosti, které se snaží překlenout propast mezi GenAI, by měly sledovat několik strategií. Zaprvé je zásadní vyhnout se nerozlišujícím nařízením: Když manažeři neustále a všude prosazují AI, modelují tím nedostatek úsudku při aplikaci technologie. GenAI není vhodná pro všechny úkoly a nedokáže číst myšlenky.

Myšlení zaměstnanců hraje klíčovou roli: Výzkum ukazuje, že zaměstnanci s kombinací vysoké míry samostatnosti a vysokého optimismu – tzv. „piloti“ – používají v práci GenAI o 75 procent častěji než „cestující“ s nízkou mírou samostatnosti a nízkým optimismem. Piloti používají umělou inteligenci vhodně k dosažení svých cílů a ke zvýšení své kreativity, zatímco cestující s větší pravděpodobností používají umělou inteligenci k tomu, aby se práci vyhnuli.

Zvláštní důraz by měl být kladen na návrat ke spolupráci. Mnoho úkolů nezbytných pro úspěšnou práci s umělou inteligencí – poskytování podnětů, zpětná vazba, popis kontextu – je založeno na spolupráci. Dnešní práce vyžaduje stále větší spolupráci, a to nejen s lidmi, ale i s umělou inteligencí. Workslop je vynikajícím příkladem nové dynamiky spolupráce, kterou umělá inteligence zavádí a která spíše brzdí produktivitu, než ji zlepšuje.

Faktory organizačního úspěchu a řízení změn

Úspěšná implementace umělé inteligence vyžaduje specifické organizační struktury. Nejúspěšnější společnosti decentralizují implementační pravomoci a zároveň si zachovávají odpovědnost. Umožňují manažerům první linie a odborníkům z dané oblasti identifikovat případy užití a vyhodnocovat nástroje, spíše než se spoléhat výhradně na centralizované funkce umělé inteligence.

Poučení se z ekonomiky stínové umělé inteligence je obzvláště důležité. Mnoho z nejsilnějších podnikových nasazení začalo s uživateli s vysokou kvalifikací – zaměstnanci, kteří již experimentovali s nástroji pro osobní produktivitu, jako je ChatGPT nebo Claude. Tito „prozumenti“ intuitivně chápou možnosti a omezení GenAI a stávají se prvními zastánci interně schválených řešení.

Měření a komunikace úspěchu vyžaduje nové přístupy. Zatímco tradiční softwarové metriky se zaměřují na funkčnost a přijetí uživateli, podniková umělá inteligence musí být hodnocena na základě obchodních výsledků a vylepšení procesů. Společnosti se musí naučit kvantifikovat a komunikovat jemná, ale důležitá vylepšení, jako je méně porušení předpisů nebo zrychlení pracovních postupů.

Uzavírající se okno příležitosti

Možnost překlenout propast mezi generací umělé inteligence (GenAI) se rychle zmenšuje. Firmy stále více požadují systémy, které se časem přizpůsobují. Microsoft 365 Copilot a Dynamics 365 již integrují perzistentní paměť a zpětnovazební smyčky. Beta verze paměti ChatGPT od OpenAI signalizuje podobná očekávání i u univerzálních nástrojů.

Startupy, které jednají rychle a tuto mezeru překlenou vývojem adaptivních agentů, kteří se učí ze zpětné vazby, používání a výsledků, mohou vybudovat trvalé produktové příkopy jak prostřednictvím dat, tak hloubky integrace. Okno příležitostí je omezené: Pilotní projekty již probíhají v mnoha odvětvích. V nadcházejících čtvrtletích několik společností naváže vztahy s dodavateli, které bude téměř nemožné rozbít.

Organizace, které investují do systémů umělé inteligence, jež se učí z jejich dat, pracovních postupů a zpětné vazby, vytvářejí náklady na přechod, které se měsíčně hromadí. CIO firmy poskytující finanční služby s obratem 5 miliard dolarů to shrnul: „V současné době vyhodnocujeme pět různých řešení GenAI, ale systém, který se nejlépe učí a přizpůsobí našim specifickým procesům, nakonec získá naši zakázku. Jakmile investujeme čas do trénování systému, aby porozuměl našim pracovním postupům, náklady na přechod se stanou neúnosnými.“

Propast mezi umělou inteligencí (GenAI) je skutečná a hluboká, ale ne nepřekonatelná. Společnosti, které chápou základní příčiny – propast ve znalostech, problémy s organizačním designem a investiční zkreslení – a jednají podle toho, mohou skutečně využít transformační sílu umělé inteligence. Čas na akci je však omezený a náklady na čekání exponenciálně rostou.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

 

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

 

 

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru