Vývoj vnitřně jako nákladová past: Proč je většina firem ve svém přístupu k umělé inteligenci zcela mylná a šetří peníze na špatném místě

Pravidlo 80/20 pro umělou inteligenci: Ti, kdo tuto strategii ignorují, ohrožují budoucnost své společnosti

Éra drahých, ale zbytečných experimentů s umělou inteligencí skončila. Zatímco se po celém světě investují miliardy do budování vlastní umělé inteligence, nedávná studie Massachusettského technologického institutu (MIT) odhaluje drsnou pravdu: 95 procent těchto pilotních projektů žalostně selhává v generování skutečné obchodní hodnoty. Místo optimalizace procesů se zvrhávají v nekonečné a extrémně nákladné „vědecké projekty“. Toto bolestivé zjištění v současnosti vede k bezprecedentnímu posunu na podnikovém trhu. Nové, nevyhnutelné motto zní: nakupovat místo stavět. Místo vázání vzácných zdrojů vývojářů na proprietární systémy, které jsou v době svého dokončení již zastaralé, se průkopníci nyní spoléhají na tzv. pravidlo 80/20 a modulární platformní přístupy. Tato analýza odhaluje, proč je konvenční software „univerzální“, proč přizpůsobené služby umělé inteligence – jako jsou ty od začínajícího startupu Unframe AI – revolucionizují trh a která strategická rozhodnutí určí úspěch či neúspěch v globální konkurenci do roku 2026.

Každý, kdo se ve věku umělé inteligence stále spoléhá na interní vývoj, nejenže spaluje peníze, ale také svou budoucnost

Otázka, zda by si firmy měly vyvíjet svá řešení umělé inteligence interně, nebo si je nakupovat od specializovaných dodavatelů, patří mezi nejnaléhavější strategická rozhodnutí roku 2026. Zatímco do generativní umělé inteligence proudí miliardy, široce citovaná studie Massachusettského technologického institutu (MIT) zjistila, že ohromujících 95 procent všech pilotních projektů umělé inteligence ve firmách nedokáže vygenerovat měřitelnou obchodní hodnotu. Zároveň aktuální tržní data odhalují dramatický posun: během pouhého jednoho roku se poměr interního vývoje k outsourcingu řešení umělé inteligence téměř obrátil. Právě v tomto dynamickém prostředí se společnosti jako izraelsko-německý startup Unframe AI staví do pozice radikálně nového obchodního modelu, který zásadně zpochybňuje tradiční pravidla podnikového softwaru.

Následující analýza zkoumá ekonomické, technologické a strategické dimenze debaty o výstavbě versus koupi, přičemž čerpá z nedávných tržních dat od společností Menlo Ventures, Gartner, McKinsey a MIT a zasazuje zjištění do kontextu reálné společnosti působící uprostřed tohoto transformačního procesu.

Trh v měnících se podmínkách: 37 miliard dolarů a nepříjemná pravda

Čísla mluví sama za sebe. Podle třetí výroční zprávy společnosti Menlo Ventures o stavu generativní umělé inteligence v podnicích utratily organizace po celém světě v roce 2025 za generativní umělou inteligenci přibližně 37 miliard dolarů, což je trojnásobný nárůst oproti 11,5 miliardám dolarů v předchozím roce. To znamená, že generativní umělá inteligence již představuje šest procent celého globálního trhu se softwarem – míra penetrace na trh, která je v historii softwarového průmyslu bezprecedentní. Nejméně deset produktů umělé inteligence nyní generuje roční opakující se tržby přesahující jednu miliardu dolarů a více než padesát jich překročilo hranici 100 milionů dolarů.

Za těmito působivými souhrnnými čísly se však skrývá mnohem rafinovanější realita. Gartner předpovídá globální výdaje na umělou inteligenci ve výši 2,52 bilionu dolarů pro rok 2026, což představuje 44% nárůst oproti předchozímu roku. Gartner však výslovně zařazuje odvětví umělé inteligence do tzv. propasti deziluze pro rok 2026 a varuje, že umělá inteligence bude ve většině případů firmám prodávána prostřednictvím stávajících dodavatelů softwaru, nikoli jako součást odvážných projektů. Podle analytika Gartneru Johna-Davida Lovelocka se musí nejprve projevit lepší předvídatelnost návratnosti investic, než se umělá inteligence bude moci skutečně škálovat.

Rozdíl mezi objemem investic a skutečnou tvorbou hodnoty je ústředním rozporem současného boomu umělé inteligence. Společnosti investují rekordním tempem, ale většina těchto investic se promrhá na experimenty, pilotní projekty a ověřování konceptů, které nikdy nedosáhnou produkční připravenosti. To vyvolává základní strategickou otázku: Je moudřejší vyvíjet řešení umělé inteligence interně, nebo si je koupit?

Hlavní obrat: Proč firmy masivně přestávají vyvíjet vlastní umělou inteligenci

Snad nejvýraznějším zjištěním roku 2025 je úplný obrat poměru vývoje a nákupu řešení s umělou inteligencí. Podle společnosti Menlo Ventures je nyní 76 procent všech případů použití umělé inteligence ve firmách pokryto zakoupenými řešeními, přičemž pouze 24 procent je vyvíjeno interně. Ještě v roce 2024 byl poměr téměř 50:50, přičemž 47 procent bylo vyvinuto interně a 53 procent bylo zakoupeno. Během pouhých dvanácti měsíců se tak trh radikálně změnil.

Tento posun není náhodný, ale je výsledkem bolestných zkušeností. Společnost S&P Global Market Intelligence v průzkumu mezi více než 1 000 společnostmi v Severní Americe a Evropě zjistila, že 42 procent společností do roku 2025 opustí většinu svých iniciativ v oblasti umělé inteligence – což je dramatický nárůst oproti pouhým 17 procentům v roce 2024. V průměru bylo 46 procent všech studií proveditelnosti v oblasti umělé inteligence ukončeno před dosažením produkční připravenosti. Společnost RAND Corporation potvrzuje, že více než 80 procent všech projektů v oblasti umělé inteligence selže – dvakrát tolik než projekty v oblasti technologií bez umělé inteligence.

Důvody neúspěchu interních vývojových projektů jsou mnohostranné. Společnost McKinsey uvádí, že přibližně 85 procent všech projektů ověření konceptu umělé inteligence nikdy nepokročí za pilotní fázi. Analýza 1 000 vedoucích pracovníků z 59 zemí, kterou provedla společnost Boston Consulting Group, zjistila, že pouze 26 procent společností si vyvinulo schopnost překonat fázi ověření konceptu a pouhá čtyři procenta trvale generují významnou hodnotu umělé inteligence. Analytici společnosti Gartner dokonce předpovídají, že do roku 2027 bude více než 40 procent projektů umělé inteligence založených na agentech opuštěno kvůli rostoucím nákladům, nejasné obchodní hodnotě nebo nedostatečným kontrolám rizik.

V tomto kontextu se masivní přechod k outsourcingu jeví jako racionální reakce trhu na vlnu selhání. Poselství od firemních kupujících je jasné: rychlost tvorby hodnoty je důležitější než dokonalá individuální úprava. Zakoupená řešení umělé inteligence dosahují produkční připravenosti výrazně rychleji a mohou se pochlubit téměř dvojnásobnou mírou konverze oproti tradičnímu softwaru. Podle společnosti Menlo Ventures se 47 procent zakoupených řešení umělé inteligence dostane do produkčního procesu.

Studie MIT a selhání podnikové umělé inteligence: Anatomické vyšetření

Studie MIT NANDA s názvem „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ (Rozdíl v genealogii umělé inteligence: Stav umělé inteligence v podnikání v roce 2025), kterou vedl Aditya Challapally z MIT Media Lab, se stala nejcitovanějším zdrojem informací o strukturálním selhání projektů umělé inteligence v podnicích. Studie je založena na 150 rozhovorech s vedoucími pracovníky, průzkumu mezi 350 zaměstnanci a analýze 300 veřejných nasazení umělé inteligence. Její zjištění vykreslují drsný obraz selhání: 80 procent organizací zkoumá nástroje umělé inteligence, 60 procent vyhodnocuje podniková řešení, 20 procent spouští pilotní projekty, ale pouze pět procent dosahuje produkčního procesu s měřitelným dopadem na podnikání.

Klíčové zjištění studie je pozoruhodné, protože vyvrací běžné výmluvy. Problémem není kvalita modelů umělé inteligence, nedostatečná infrastruktura ani primárně regulační překážky. Skutečným úzkým hrdlem je to, co vědci z MIT nazývají „mezera ve vzdělávání“: podnikové systémy, které se nepřizpůsobují, neukládají zpětnou vazbu a neintegrují se do pracovních postupů. Generické nástroje, jako je ChatGPT, fungují skvěle pro jednotlivé uživatele, protože jsou flexibilní. V podnikových kontextech se však stávají statickými akademickými projekty, které se ani neučí z kontextu, ani se v průběhu času nezlepšují.

Další zjištění studie je obzvláště odhalující: Nákup nástrojů umělé inteligence od specializovaných poskytovatelů a budování partnerství je úspěšné v přibližně 67 procentech případů, zatímco interní vývoj je úspěšný pouze asi v třetině. Toto zjištění je obzvláště relevantní pro finanční sektor a další vysoce regulovaná odvětví, kde se mnoho společností v roce 2025 stále pokoušelo interně vytvářet proprietární generativní systémy umělé inteligence. Data MIT naznačují, že společnosti selhávají mnohem častěji, když postupují samostatně.

Další systematická chyba se týká nesprávného přidělování zdrojů. Více než polovina rozpočtů na generativní umělou inteligenci jde do prodejních a marketingových nástrojů, zatímco studie MIT identifikuje nejvyšší návratnost investic v automatizaci back-office – tedy v eliminaci outsourcingu obchodních procesů, snižování nákladů na externí agentury a zefektivňování procesů. Společnosti proto investují nejen nesprávně do typu implementace, ale často i do nesprávných oblastí použití.

Pravidlo 80/20 pro podnikovou umělou inteligenci: Nové strategické paradigma

Z konvergence různých zdrojů dat a analýz odvětví se stále více vynořuje strategické paradigma, které lze popsat jako pravidlo 80/20 pro podnikovou umělou inteligenci. Pozorovatelé odvětví a data od analytiků, jako jsou Gartner a Deloitte, naznačují, že většina společností by měla zvolit hybridní přístup: 80 procent požadavků na umělou inteligenci je pokryto zakoupenými nebo předplatitelskými řešeními, zatímco 20 procent je řešeno interně vyvinutými řešeními na míru, kde je klíčová hluboká integrace nebo jedinečné duševní vlastnictví.

Toto rozdělení 80/20 se odráží i v praxi. Mezi případy užití, které se ideálně hodí pro zadávání veřejných zakázek, patří IT systémy pro správu ticketů, vyhledávací funkce založené na znalostech, generování marketingového obsahu, extrakce dat z nestrukturovaných dokumentů a standardizovaná řešení pro reporting. Vývoj v rámci firmy zůstává rozumný tam, kde existují obavy týkající se duševního vlastnictví nebo kde řešení s využitím umělé inteligence představuje strategický rozlišovací prvek, jako například v základních bankovních systémech, proprietárních obchodních algoritmech nebo modelech pro rozhodování kritických pro podnikání.

Ekonomická logika tohoto rozdělení je přesvědčivá. Outsourcing nabízí rychlejší dosažení hodnoty, předvídatelné náklady prostřednictvím modelů předplatného, ​​nepřetržité inovační cykly od poskytovatele a zamezení interních vývojových zpoždění. Vývoj interně na druhou stranu váže omezené zdroje vývojářů, vytváří technický dluh a nese základní riziko, že interně spuštěné řešení bude v době svého dokončení již technologicky zastaralé, protože základní modely umělé inteligence se mezitím vyvinuly.

Investiční společnost Andreessen Horowitz (a16z) tento trend potvrzuje ve své analýze 100 podnikových CIO: V poslední době došlo k významnému posunu od interního vývoje k outsourcingu, protože ekosystém aplikací umělé inteligence začíná dozrávat. Zejména rozdíly v dynamickém výkonu mezi různými modely a klesající náklady činí stále rozumnějším outsourcovat průběžné vyhodnocování a optimalizaci pro každý případ užití specializovanému týmu pro aplikace umělé inteligence u externího poskytovatele, než aby se o to staral interně.

Konec univerzálního řešení: Proč je standardizovaný software zastaralý

Po desetiletí se tradiční podnikový software řídil jednoduchým principem: jeden produkt pro všechny. Standardizovaná řešení byla navržena tak, aby sloužila co největšímu publiku se stejnou škálou funkcí. Toto paradigma je ve věku umělé inteligence pod obrovským tlakem. Vzorec se změnil: „Jedno řešení pro všechny“ se stává „Jedno řešení pro nikoho“.

Tento posun má hluboké ekonomické příčiny. Společnosti mají stále rozmanitější požadavky, které zobecněná řešení již nemohou splňovat. Rostoucí složitost obchodních procesů, heterogenita IT prostředí a rostoucí očekávání uživatelů, kteří jsou zvyklí na personalizovaný zážitek z soukromého používání ChatGPT a podobných nástrojů, činí nezbytné přístupy šité na míru.

Personalizace s využitím umělé inteligence umožňuje softwarovým platformám přizpůsobit se v reálném čase chování, preferencím a specifickým obchodním výzvám každého uživatele. Mezní náklady na personalizaci dramaticky klesají díky generování kódu, refaktoringu a testování s využitím umělé inteligence – ne na nulu, ale dostatečně nízko na to, aby se zásadně přehodnotil obchodní model dodávek softwaru. To otevírá možnosti modelů, kde každý zákazník po registraci obdrží logicky izolovanou cloudovou verzi softwaru, která je přesně přizpůsobena jeho specifickým potřebám.

Souběžně se mění i cenové modely. Ceny založené na výsledcích stále více nahrazují tradiční model založený na licencích nebo počtu míst. Společnost Gartner předpověděla, že do roku 2025 bude více než 30 procent podnikových SaaS řešení integrovat komponenty založené na výsledcích, oproti přibližně 15 procentům v roce 2022. Společnost Bessemer Venture Partners ve své aktuální cenové příručce popisuje, jak společnosti založené na umělé inteligenci z velké části opouštějí ceny SaaS založené na počtu míst ve prospěch modelů založených na využití, výstupech a výsledcích, které přímo propojují tržby s měřitelnými výsledky. Příklady jako Intercom s 0,99 dolaru za vyřešený požadavek nebo Salesforce s 2 dolary za konverzaci ilustrují směr, kterým se tato situace ubírá.

Modulární princip: Jak modulární platformy umělé inteligence dobývají trh

Klíčovým architektonickým paradigmatem, které získává na popularitě v segmentu podnikové umělé inteligence, je modulární přístup, často popisovaný jako princip stavebních bloků podobný Legu. Základní myšlenkou je, že namísto budování monolitických, rigidních systémů umělé inteligence jsou řešení sestavována z opakovaně použitelných, zaměnitelných stavebních bloků, které lze flexibilně kombinovat a nahrazovat podle potřeby.

Tento princip nabízí tři klíčové výhody: Zaprvé, flexibilitu při přidávání a nahrazování komponent, jakmile budou k dispozici lepší technologie. Zadruhé, schopnost aktualizovat nástroje umělé inteligence bez nutnosti přestavby celé infrastruktury. Zatřetí, rychlost, s jakou lze vytvářet hodnotu, a zároveň si zachovat přizpůsobivost. V odvětví, kde se základní modely vyvíjejí každý týden, není tato flexibilita příjemným bonusem, ale zásadní nutností.

Praktickou implementaci tohoto principu lze ilustrovat na příkladu extrakce dat. Vyvíjí se počáteční modul pro zpracování komerčních nájemních smluv, tj. komplexních dokumentů o rozsahu 80 až 90 stran. Tento modul je navržen tak, aby byl natolik obecný, že jej lze s minimálními úpravami použít pro finanční reporty v Excelu, životopisy nebo případy užití založené na obrázcích. Každý nový modul rozšiřuje knihovnu a je okamžitě k dispozici dalším zákazníkům. Tento princip škálovatelné opětovné použitelnosti je ekonomickým jádrem modelu platformy: Mezní náklady na každou další implementaci dramaticky klesají, zatímco kvalita se zvyšuje s rostoucím množstvím zkušeností.

V praxi modulární architektura umělé inteligence také znamená, že různé modely Foundation lze použít pro různé úkoly – například GPT pro logické uvažování, Gemini pro architektonické úkoly a Claude pro precizní práci – aniž by to ovlivnilo celkové řešení. Tato agnosticismus LLM je dalším klíčovým rozlišovacím prvkem ve srovnání s interním vývojem, který je obvykle vázán na konkrétní model a s každou změnou modelu vyžaduje značné úsilí při migraci.

Platforma spravované umělé inteligence – obrázek: Xpert.Digital

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

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

Klíčové výhody na první pohled:

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

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstanou 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. Postaráme se o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

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

Více informací zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Unframe AI: Případová studie nového obchodního modelu podnikové umělé inteligence

Izraelsko-německý startup Unframe AI poskytuje poučnou případovou studii pro praktickou implementaci popsaných tržních trendů. Společnost byla založena v dubnu 2024 Shayem Levim, Larissou Schneider a Adim Azaryou. Levi dříve spoluzakládal společnost Noname Security a jako technický ředitel ji před jejím prodejem společnosti Akamai za přibližně 500 milionů dolarů transformoval na prvního jednorožce v sektoru kybernetické bezpečnosti API. Schneider má více než deset let zkušeností v sektoru podnikových technologií, včetně vedoucích pozic ve společnostech Nutanix a Noname Security, a akademické vzdělání z Hult International Business School v San Franciscu.

V dubnu 2025 se Unframe vymanil z utajeného režimu s celkovým kolem financování ve výši 50 milionů dolarů, rozděleným na počáteční kolo ve výši 20 milionů dolarů a kolo série A ve výši 30 milionů dolarů vedené společností Bessemer Venture Partners. Mezi další investory patřily TLV Partners, Craft Ventures, Third Point Ventures, SentinelOne Ventures, Cerca Partners a Terra Nova Ventures. Za necelý rok společnost dosáhla ročních opakujících se tržeb (ARR) v řádu milionů dolarů a získala desítky velkých podnikových zákazníků po celém světě, včetně společností Cushman & Wakefield a Nomura.

To, co Unframe od mnoha konkurentů, je jeho obchodní model. Platforma je založena na tzv. Blueprint přístupu, metodologii, která poskytuje rozsáhlým jazykovým modelům potřebný kontext pro generování výsledků specifických pro danou doménu, aniž by vyžadovala rozsáhlé školení nebo doladění modelu. Společnost je LLM-agnostická, což znamená, že zákazníci mohou přepínat mezi různými veřejnými a soukromými modely, aniž by byli vázáni na konkrétní ekosystém. Cena je stanovena na osobu a rok v úrovních (Malá, Střední, Velká, Extra velká), přičemž všechny služby přizpůsobení a práce lídrů v oblasti produktů AI jsou zahrnuty v předplatném – žádné skryté náklady ani další poplatky.

Snad nejradikálnějším aspektem obchodního modelu je princip platby orientované na výsledky: zákazníci platí pouze tehdy, když vidí skutečný dopad. V odvětví, kde 95 procent projektů umělé inteligence selhává, je to odvážný slib, který může fungovat pouze tehdy, pokud implementace skutečně vytvářejí hodnotu. Podle společnosti je dodací lhůta od úvodní konzultace k plně přizpůsobenému řešení připravenému k produkci obvykle dny, spíše než měsíce nebo roky, které jsou v tomto odvětví standardní.

1 670 případů užití a konec v dohledu: Realita poptávky po umělé inteligenci ve velkých společnostech

Rozsah výzvy, které velké korporace čelí při implementaci umělé inteligence, lze ilustrovat konkrétním příkladem. Vedoucí pracovník pro umělou inteligenci v jedné ze tří největších investičních bank na Wall Street nahlásil 1 670 nevyřízených případů použití umělé inteligence, které byly předloženy jejímu oddělení provozem a které bylo třeba implementovat do konce roku 2026. Hodnocení tohoto manažera bylo jednoznačné: i s neomezenými interními vývojovými zdroji by nebylo možné tento objem interně zvládnout. Bylo zapotřebí škálovatelného přístupu.

Tento příklad v žádném případě není výjimkou. JPMorgan Chase nyní provozuje více než 1 000 případů užití umělé inteligence v produkčním prostředí, a to v oblasti řízení rizik, marketingu, odhalování podvodů a zákaznických služeb. Bank of America vyčlenila do roku 2025 4 miliardy dolarů ze svého 13miliardového technologického rozpočtu na umělou inteligenci. Citigroup pilotně otestovala umělou inteligenci založenou na agentech pro 5 000 zaměstnanců a zahájila celofiremní iniciativu systematické integrace umělé inteligence do všech svých procesů. Tato čísla ilustrují, že poptávka po implementacích umělé inteligence ve velkých podnicích daleko převyšuje dostupnou interní kapacitu.

Data společnosti McKinsey ukazují, že zatímco 88 procent organizací používá umělou inteligenci alespoň v jedné obchodní funkci, pouze sedm procent ji rozšířilo v celé společnosti. Velká většina se nachází v přechodné fázi mezi experimentováním (32 procent), pilotním testováním (30 procent) a škálováním (31 procent). Největší překážkou současné transformace umělé inteligence je rozdíl mezi tím, co firmy chtějí s umělou inteligencí dělat, a tím, co skutečně mohou implementovat.

V této souvislosti je zřejmé, proč hybridní modely, které kombinují výhody interního vývoje (adaptabilita, kontrola) s výhodami outsourcingu (rychlost, škálovatelnost, nižší zátěž na údržbu), nabývají na významu. Partnerství se specializovaným poskytovatelem platformy umožňuje společnostem systematicky řešit exponenciálně rostoucí počet nevyřízených případů užití umělé inteligence, aniž by musely zahlcovat interní týmy.

Paradox správy a řízení: Když se agenti umělé inteligence vymknou kontrole

Kromě ekonomických aspektů rozhodování o tom, zda se má vybudovat systém versus koupit, existuje často podceňovaný rozměr: správa a řízení. Toto téma nabývá na významu s nástupem systémů umělé inteligence založených na agentech – tedy agentů umělé inteligence, kteří nejen poskytují informace, ale mohou také autonomně provádět akce v rámci podnikových systémů.

Výrazný příklad z pojišťovnictví ilustruje tento problém. IT manažer velké pojišťovny na západním pobřeží USA byl svými manažery konfrontován s požadavkem na vytvoření agentů s umělou inteligencí, aniž by bylo jasné, jakým způsobem by se dali využít. Myšlenka pouhého poskytnutí nástroje obchodním jednotkám pro nezávislé vytváření agentů s umělou inteligencí s sebou nese značná rizika: Stovky tisíc neudržovaných agentů s umělou inteligencí, kteří provádějí autonomní akce v rámci společnosti ve vysoce regulovaném odvětví, představují noční můru pro správu a řízení.

Regulační požadavky tento problém dále zhoršují. Zákon EU o umělé inteligenci, platný od srpna 2024, zavádí do roku 2026/2027 rostoucí povinnosti pro vysoce rizikové systémy umělé inteligence, včetně požadavků na posuzování shody, označení CE a transparentnost pro obecné modely umělé inteligence. Singapurský rámec pro umělou inteligenci založenou na agentech vyžaduje definici tzv. akčního prostoru (které nástroje a systémy může agent používat) a také jasné limity autonomie s lidským dohledem. Rámec NIST pro řízení rizik v oblasti umělé inteligence nabízí strukturu pro řízení rizik neutrální vůči dodavatelům, kterou stále častěji přijímají i americké společnosti.

Dimenze správy a řízení má významné důsledky pro rozhodnutí o vytvoření versus koupi. Společnosti, které si vyvíjejí umělou inteligenci interně, musí nezávisle budovat a udržovat kompletní infrastrukturu správy a řízení: brány životního cyklu, cykly recertifikace, mapy modelů, testování červeným týmem, monitorování po uvedení na trh a pracovní postupy incidentů. Specializovaní poskytovatelé platforem mohou tyto požadavky na správu a řízení centrálně řešit a nabízet je jako součást svého standardního řešení, čímž výrazně snižují pracovní zátěž jednotlivých zákazníků. V době, kdy regulační požadavky na systémy umělé inteligence exponenciálně rostou, se odborné znalosti v oblasti správy a řízení stávají pro poskytovatele platforem klíčovou konkurenční výhodou.

Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) neboli létání naslepo: Co odlišuje úspěšné projekty s umělou inteligencí od těch neúspěšných?

Data hovoří jasně: Rozhodujícím faktorem úspěchu projektů umělé inteligence není samotná technologie, ale spíše definice jasných kritérií úspěchu před spuštěním. Studie MIT označuje za primární příčinu neúspěchu nedostatečné sladění mezi technologií a obchodními procesy. Společnosti se pokoušely vnutit generativní umělou inteligenci stávajícím procesům s minimálními úpravami, místo aby nejprve definovaly požadovaný obchodní dopad a implementaci striktně sladily.

Podle současných osvědčených postupů zahrnuje vícerozměrný rámec klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) pro projekty umělé inteligence šest dimenzí: dopad na podnikání (růst tržeb, snížení nákladů), provozní efektivita (rychlost procesů, snížení chyb), zmírňování rizik (dodržování předpisů, prevence podvodů), strategická hodnota (pozice na trhu, inovační kapacita), ekonomická efektivita (náklady na výsledek) a míra přijetí (přijetí uživateli, penetrace).

Praktická implementace je to, co odděluje vítěze od poražených. Úspěšné společnosti si definují konkrétní, měřitelné cíle ještě před zahájením projektu – například 96% přesnost s mírou úplnosti odpovědí přes 90 procent. Stanovují si kritéria, s nimiž se porovnávají, a vytvářejí transparentnost ohledně toho, jak přesně vypadá úspěch, ještě před napsáním prvního řádku kódu.

Naproti tomu většina firem nedokáže odpovědět na vágní otázku: „Co vlastně můžeme s umělou inteligencí dělat?“ Tento průzkumný, nestrukturovaný přístup vede k tomu, co odborníci z oboru nazývají vědeckými projekty: technicky zajímavé demonstrace bez jakékoli významné obchodní hodnoty. Důsledkem je nekonečný cyklus experimentů, které se nikdy nedostanou do produkce.

Důsledky pro rozhodnutí o vytvoření versus koupi jsou značné. Interní vývojové týmy se obvykle zaměřují na technologickou proveditelnost a obchodní dopad považují za druhořadý faktor. Specializovaní poskytovatelé platforem, kteří účtují na základě výsledků, jsou naopak existenčně závislí na poskytování obchodní hodnoty od prvního dne, protože jejich obchodní model by se jinak zhroutil. Toto strukturální sladění pobídek je často podceňovanou výhodou modelu nákupu.

Výhoda rychlosti: Proč je čas nejtěžší měnou v ekonomice umělé inteligence

V ekonomice umělé inteligence je čas rozhodujícím konkurenčním faktorem. Technologický vývoj postupuje tak rychle, že interně vyvinuté řešení může být v době svého dokončení již zastaralé. V tradičních podnikových prostředích se doba mezi konceptem interního systému umělé inteligence a jeho připraveností k provozu obvykle pohybuje od 19 do 24 měsíců: jeden až dva měsíce pro posouzení potřeb, tři až čtyři měsíce pro pilotní testování a další měsíce pro schválení rozpočtu, výběr dodavatele, právní a bezpečnostní kontroly, integraci a nakonec pro zavedení do provozu.

Během tohoto období se objevují desítky nových modelů Foundation, vznikají a mizí celé kategorie produktů a výkon v benchmarkech se řádově zlepšuje. Společnost Menlo Ventures dokumentuje, že výdaje na kódové agenty a tvůrce aplikací s umělou inteligencí explodovaly z téměř nuly na několik miliard dolarů, protože modely nyní dokáží interpretovat celé kódové základny a zcela autonomně provádět vícestupňové úkoly. To, co začíná jako špičkový interní vývoj, riskuje, že se po dokončení stane reliktem.

Specializovaní poskytovatelé platforem zkracují tento časový rámec z měsíců na dny nebo týdny. Centrálně absorbují složitost neustálých změn modelů, aktualizací a bezpečnostních záplat, což umožňuje jednotlivým podnikovým zákazníkům využívat výhod, aniž by museli alokovat vlastní zdroje. Toto sdružování rychlosti inovací je klasickým příkladem úspor z rozsahu: to, co by jedna společnost nikdy nezvládla tak rychle, se prostřednictvím platformy stává možným pro mnoho lidí současně.

Zpráva a16z dále ukazuje, že rozdíly ve výkonu mezi různými modely jsou stále nepatrnější, zatímco cenové rozdíly zůstávají značné. V této situaci se konkurenční výhoda přesouvá od výběru modelu k čisté rychlosti implementace a integraci procesů – konkrétně k silným stránkám specializovaných platforem.

Strategická výjimka: Kdy má interní vývoj stále smysl

Navzdory všem argumentům ve prospěch outsourcingu existují jasně definované oblasti, kde je vývoj řešení umělé inteligence interně strategicky výhodný. Tyto oblasti obvykle sdílejí jednu nebo více z následujících charakteristik: vysoká relevance k duševnímu vlastnictví společnosti, přímá vazba na hlavní podnikání jako strategický diferenciátor nebo případy užití, kdy se samotné řešení umělé inteligence stává produktem k prodeji.

Základní bankovní systém založený na proprietárních algoritmech, který představuje skutečnou konkurenční výhodu v modelování rizik, je klasickým příkladem rozumného interního vývoje. Podobně proprietární obchodní strategie, kde je ústřední logika umělé inteligence a její sdělení externímu poskytovateli představuje nepřijatelná rizika. Ve farmaceutickém průmyslu může být molekulární výzkum řízený umělou inteligencí tak hluboce propojen s DNA společnosti, že outsourcing není ani praktický, ani žádoucí.

Výzvou pro osoby s rozhodovací pravomocí však je brutálně upřímné rozlišování mezi skutečnými strategickými odlišnostmi a nechvalně známým syndromem „nebylo to vynalezeno zde“. Mnoho společností přeceňuje strategický význam případů užití, které jsou ve skutečnosti pouze standardními funkcemi. IT systém pro prodej ticketů, vyhledávání založené na znalostech nebo generování marketingového obsahu obvykle nespadají do kategorie strategické odlišnosti a pokud jsou vyvíjeny interně, vytvářejí pouze nákladné vývojové závazky.

Doporučení analytiků z oboru se jednoznačně shoduje: 20procentní podíl interního vývoje by měl být striktně omezen na ty oblasti, které skutečně vytvářejí jedinečnou konkurenční výhodu, zatímco zbývajících 80 procent by měly specializované platformy pokrýt rychleji, efektivněji a s výrazně menším rizikem.

Překročení údolí zklamání: Pohled do roku 2026 a dále

Gartnerova předpověď, že umělá inteligence do roku 2026 dosáhne vrcholu deziluze, by v žádném případě neměla být zaměňována za pesimistický signál. Tato fáze cyklu humbuku kolem umělé inteligence spíše představuje zdravý bod, kdy nerealistická očekávání ustupují realitě a firmy začínají chápat skutečné silné stránky a omezení technologie. Je to fáze, ve které čisté experimentování ustupuje chladnému výpočtu návratnosti investic.

Čísla naznačují, že tento proces zrání je již v plném proudu. Globální výdaje na umělou inteligenci ve výši 2,52 bilionu dolarů v roce 2026 a předpokládaný nárůst na 3,3 bilionu dolarů v roce 2027 ukazují, že ochota investovat zůstává absolutně silná, a to i přes zklamání z jednotlivých projektů. Očekává se, že umělá inteligence bude v roce 2026 tvořit 41,5 procenta všech výdajů na IT a tento podíl by mohl v roce 2027 vzrůst na více než 50 procent. Jen investice do infrastruktury povedou v roce 2026 k 49% nárůstu výdajů na servery optimalizované pro umělou inteligenci.

Nemění se objem investic, ale jejich struktura. Společnosti jsou stále selektivnější při výběru svých projektů v oblasti umělé inteligence a upřednostňují osvědčené výsledky před spekulativním potenciálem. Éra experimentování s umělou inteligencí ustupuje éře produkce umělé inteligence – a tato produkce se kupuje, nikoli staví. Pro poskytovatele platforem, kteří prokazatelně přinášejí měřitelnou obchodní hodnotu, se otevírá trh téměř historických rozměrů. Pro společnosti, které stále váhají mezi stavbou a nákupem, je rozhodnutí stále jasnější: Ve světě, kde se rychlost stala nejcennější měnou a 95 procent interních projektů umělé inteligence selhává, je nákup specializovaných řešení nejen pragmatičtější, ale také jedinou ekonomicky výhodnější strategií pro drtivou většinu případů užití.

Vítězi z této transformace budou ty společnosti, které budou mít odvahu radikálně zaměřit své zdroje na skutečně strategických 20 procent a pro zbývajících 80 procent se spoléhat na chytré partnery – partnery, kteří dodávají rychleji, levněji a s prokazatelně vyšší mírou úspěšnosti. Zbytek zůstane uvízlý v deziluzi, zaskočen vlastní pomalostí v odvětví, které neprojevuje slitování s váhavými.

Konrad Wolfenstein

Rád/a bych sloužil/a jako váš osobní poradce.

mě kontaktovat wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi na +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

LinkedIn