Sourcing Intelligence: Proč se 89 % B2B kupujících spoléhá na umělou inteligenci – a stále vyhledává lidské znalosti

Člověk versus stroj? Perfektní nastavení pro globální trh s nákupem

Globální B2B zadávání zakázek prochází bezprecedentní transformací. Toxická směs geopolitického napětí, zranitelných dodavatelských řetězců a přísných požadavků ESG nutí společnosti radikálně přehodnotit své strategie zajišťování zdrojů. Umělá inteligence (AI) se v této nestabilní éře prezentuje jako údajný zachránce a slibuje rychlou analýzu dat, obrovské úspory nákladů a plně automatizované procesy během několika sekund. Převládajícím narativem je, že ti, kdo tento technologický skok ignorují, zůstanou pozadu. Euforie obklopující algoritmickou všemocnost však odhaluje nebezpečné slepé místo. Systémy AI vyhlazují nuance, filtrují základní empirická data a selhávají přesně tam, kde je to v komplexním světě zadávání zakázek nejdůležitější: při budování skutečné důvěry a posuzování nepředvídaných krizí. Tento článek zkoumá, proč se strojová dokonalost může rychle stát konkurenční nevýhodou, proč je skutečná autenticita měnou budoucnosti a jak strategická syntéza datově řízené AI a lidského úsudku tvoří základ pro úspěšné globální zajišťování zakázek zítřka.

Proč je lidská expertíza na globálním trhu B2B zadávání veřejných zakázek nenahraditelná – a proč se vybroušená dokonalost umělé inteligence stává konkurenční nevýhodou

Nová oblast napětí: datové stroje versus tržní informace

Globální B2B nákup prošel v posledních třech letech většími změnami než v předchozích dvou desetiletích. Souběh narušení dodavatelského řetězce souvisejících s pandemií, rychlý rozvoj generativní umělé inteligence, přísnější předpisy ESG a zásadní generační posun v nákupních odděleních rozpoutal dynamiku, která nenechá žádnou společnost bez povšimnutí. Digitální platformy slibují plně automatizované párování dodavatelů během hodin namísto týdnů, systémy umělé inteligence analyzují miliony datových bodů v reálném čase a autonomní nákupčí vyjednávají nabídky bez lidského zásahu. Ti, kteří se v tomto prostředí nadále spoléhají na čistě analogové procesy, nepopiratelně ztrácejí půdu pod nohama.

Tato euforie obklopující algoritmickou všemocnost však vytváří slepé místo, které se může pro společnosti v oblasti globálního sourcingu ukázat jako nákladné. Systémy umělé inteligence vyhlazují rozdíly, srovnávají osobnosti a vytvářejí bezproblémový průměrný konsenzus. Ti, kteří se spoléhají výhradně na strojově generované informace o zadávání veřejných zakázek, riskují, že na nestabilních trzích ztratí přesně to, na čem záleží: schopnost činit kontextové úsudky, pěstovat vztahy a interpretovat signály, které žádná datová sada nezachycuje.

Topografie globálního trhu s veřejnými zakázkami v roce 2026

Strukturální síly, které dnes formují globální trh s veřejnými zakázkami, jsou mnohostranné a v některých případech protichůdné. Na jedné straně je tu pokračující dominance Číny: navzdory celním hrozbám a geopolitickému napětí plánují dvě třetiny společností na celém světě v roce 2025 udržet nebo dokonce rozšířit své obchody s Čínou. Čína hraje klíčovou roli, zejména v oblasti prvků vzácných zemin a surovin pro digitalizaci a energetickou transformaci; v případě rafinérských produktů mají Německo a EU v současnosti na Čínu jen malou šanci. Nejedná se o krátkodobou závislost, ale o strukturální základ, který lze navzdory evropským protichůdným krokům posouvat jen pomalu.

Na druhou stranu jsou komoditní trhy pod neustálým tlakem. Geopolitické napětí, strukturální posuny a vysoké náklady nadále formují globální komoditní trhy. Trh s mědí zaznamenal ve druhém čtvrtletí roku 2025 extrémní cenové výkyvy: Poté, co v dubnu cena klesla na 8 540 dolarů za tunu, dosáhla v červnu ročního maxima 10 100 dolarů za tunu – což je prudký nárůst, který přímo odráží eskalaci obchodu způsobenou americkými cly na dovoz mědi až do výše 50 procent. Hliník se nachází v podobně volatilním prostředí: Globální zásoby byly v červnu 2025 přibližně o 67 procent nižší než v předchozím roce, zatímco geopolitický vývoj a americká cla způsobují další narušení trhu.

Tato volatilita není dočasným jevem. Pro nákup komodit to znamená, že cenová a měnová rizika rostou paralelně a rozhodnutí musí být činěna pod větším časovým tlakem. Za těchto podmínek se informace v reálném čase a nástroje pro analýzu dat stávají stále důležitějšími pro informovaná a flexibilní rozhodnutí. Data v reálném čase však nejsou sama o sobě vysvětlující; vyžadují interpretaci.

Nearshoring, Friendshoring a nová geografie důvěry

Na otázku, jak se firmy s touto křehkostí vyrovnávají, se objevuje jasná odpověď: prostřednictvím geografické restrukturalizace svých dodavatelských řetězců. Vzhledem k geopolitickým krizím se 80 procent německých společností zabývajících se spotřebním zbožím a maloobchodem opět více zaměřuje na regionální sourcing a 83 procent investuje do tzv. friendshoringu – soustředění se na dodavatele v politicky spřízněných zemích. V praxi nearshoring často znamená přemístění výrobních kapacit do východní Evropy, Turecka nebo severní Afriky, což má za následek výrazně kratší dodací lhůty a zvýšenou reakční schopnost, ale také klade nové nároky na hraniční procesy, celní odbavení a infrastrukturu.

Toto „friendshoring“ je mnohem víc než jen logistická úprava. Je to geopolitické rizikové rozhodnutí, které hluboce ovlivňuje hlavní obchodní operace. Reorganizace dodavatelských řetězců podél politických os důvěry vyžaduje základ regionálních znalostí, sítí a kulturních kompetencí, které žádný algoritmus nemůže spontánně poskytnout. Diverzifikace dodavatelů s cílem snížit závislost na jednotlivých regionech a zemích je strategickou reakcí na destabilizované globální dodavatelské řetězce – a předpokládá vědět, komu důvěřovat. Důvěra se nebuduje na datech, ale na zkušenostech.

Evropští tvůrci politik reagují zákonem o kritických surovinách: S minimálními kvótami 10 procent pro domácí těžbu strategických surovin, 40 procent pro zpracování a 25 procent pro recyklaci do roku 2030 stanovuje EU jasné standardy pro soběstačné dodávky surovin. Velké společnosti s více než 500 zaměstnanci a ročními tržbami přes 150 milionů eur jsou od 24. května 2025 povinny provádět každé tři roky posouzení rizik svého dodavatelského řetězce surovin. To vytváří strukturální požadavky na dodržování předpisů, které vyžadují hloubkovou analýzu a znalost trhu – nikoli pouhou agregaci dat.

Čeho může umělá inteligence ve skutečnosti dosáhnout v procesu zadávání veřejných zakázek

Síla umělé inteligence v oblasti zadávání veřejných zakázek je skutečná a působivá. Systémy umělé inteligence nové generace využívají rozsáhlé jazykové modely k kontextovému pochopení požadavků na zadávání veřejných zakázek, využívají grafové databáze k mapování vztahů s dodavateli a neustále zlepšují kvalitu párování prostřednictvím učení z zpětné vazby od uživatelů. Co dříve trvalo týdny – od definice požadavků a identifikace dodavatelů až po výběr – lze nyní zvládnout během hodin. 74 procent manažerů zadávání veřejných zakázek plánuje do roku 2026 zvýšit své investice do automatizace a automatizace může zkrátit dobu cyklů až o 50 procent.

V oblasti optimalizace nákladů přináší umělá inteligence hmatatelné výsledky. Podle analýzy BCG může konzistentní používání umělé inteligence dosáhnout úspor až 5 procent v přímém zadávání zakázek a 15 procent v nepřímém zadávání zakázek. Umělá inteligence snižuje náklady na zadávání zakázek identifikací neefektivních výdajů, podporou dynamického stanovování cen a posílením jednání s dodavateli. Prostřednictvím monitorování v reálném čase a prediktivní analýzy umělá inteligence včas detekuje potenciální rizika pro dodavatele, což umožňuje proaktivní řízení narušení provozu. Společnosti B2B těží z až o 50 procent vyšší míry uzavírání obchodů díky implementaci podporované umělou inteligencí – za předpokladu, že je kvalita podkladových dat dostatečná. Toto poslední upozornění je klíčové.

Umělá inteligence automatizuje časově náročné úkoly, jako je výzkum, analýza, kontrola smluv a odsouhlasování faktur. Zlepšuje kvalitu rozhodování prostřednictvím rozpoznávání vzorců ve velkých datových sadách zakázek, podporuje přesnější prognózy a usnadňuje včasné posouzení rizik. Týmy zabývající se zadáváním zakázek mohou lépe vyhodnocovat vztahy s dodavateli, protože umělá inteligence průběžně sleduje výkonnost, spolehlivost a rizika. Přidaná hodnota je zřejmá a neměla by být podceňována.

Systematická omezení strojově řízené inteligence v oblasti zadávání veřejných zakázek

Navzdory těmto ukazatelům výkonnosti se umělá inteligence v oblasti B2B zadávání veřejných zakázek setkává se strukturálními omezeními, která jsou v praxi často podceňována. První a nejzásadnější omezení se týká schopnosti vytvářet si úsudky v situacích, které postrádají historické precedenty. Umělá inteligence dokáže analyzovat, strukturovat, shrnovat a formulovat informace – ale skutečná orientace vzniká pouze prostřednictvím vědomého myšlení a lidského úsudku. V jednáních, kde hraje roli reputace, historie vztahů a kulturní kontext, algoritmy pouze reprezentují průměrné chování minulých transakcí.

Druhým omezením je fenomén algoritmického vyrovnávání. Generativní systémy umělé inteligence usilují o neutralitu a vyhlazují rozdíly, dokud nezůstane pouze povrchní průměr. V platformách pro zadávání zakázek, které používají umělou inteligenci pro doporučení dodavatelů, to vede k systematickému filtrování silných rozlišovacích charakteristik. Pro algoritmus jednoduše neexistuje nic bez strukturovaného datového bodu. Společnosti, které se spoléhají na seznamy doporučení generované umělou inteligencí, tak pravidelně přicházejí o dodavatele, kteří sice nemají dokonalou digitální prezentaci, ale disponují vzácnými znalostmi trhu nebo privilegovanými dodavatelskými sítěmi.

Třetí hranice se týká důvěry a budování vztahů. Sedmdesát procent kupujících v segmentu B2B preferuje dodavatele s jasnou a otevřenou komunikací, zejména v dobách nejistoty. Tento druh důvěry se nebuduje pouze na technologii, ale na transparentních procesech a zodpovědném nakládání s daty. V rámci rozhodnutí o zadávání veřejných zakázek v segmentu B2B, která často zahrnují značné investice a dlouhodobé závazky, 72 procent osob s rozhodovací pravomocí konzultuje před výběrem nového dodavatele alespoň tři různé referenční zdroje. Tento proces prověřování je ze své podstaty lidský: rozhovory s kolegy, konzultace s odborníky a hodnocení osobních zkušeností.

A konečně existuje čtvrté, méně diskutované omezení: závislost na kvalitě dat. Pokud je kvalita vstupních dat nízká, i ta nejsofistikovanější umělá inteligence bude generovat chybná doporučení. Přibližně 18 procent poskytovatelů B2B stále nevidí žádné konkrétní využití umělé inteligence ve svých organizacích. Demokratizace pokročilých informací o zadávání veřejných zakázek prostřednictvím umělé inteligence sice vytváří nové příležitosti – zejména pro malé a střední podniky – ale zároveň představuje výzvy v oblasti kvality dat, nákladů, nedostatků v dovednostech a etických aspektů, které je třeba pečlivě řešit.

Suroviny, globální nákup a obchod - Obrázek: Xpert.Digital

Nejmodernější nákladní letadla, optimalizované dopravní trasy a multimodální logistické řetězce jsou zaměnitelné – lze je koupit, pronajmout nebo outsourcovat. Co se za peníze nekoupí, jsou přímé kontakty s výrobci v peruánských dolech, spolehlivé dodavatelské vztahy v zemích SNS a roky budované důvěry na trzích, které jsou pro cizince neznámé. Rozhodující konkurenční výhoda v globálním obchodu s komoditami nespočívá v přepravě zboží z bodu A do bodu B, ale ve znalosti původu zboží, jeho produkce a způsobu, jak k němu získat přístup dříve, než ostatní vůbec zjistí, že trh existuje. Cenu určuje ten, kdo vlastní síť. Platí ji všichni ostatní.

Více informací zde:

• Integrovaný sourcing a obchodní dům: Suroviny, globální sourcing a obchod

Autentičnost jako konkurenční faktor: Co ničí vybroušený jazyk umělé inteligence

Zatímco umělá inteligence nepochybně dosahuje zvýšení efektivity v provozním zadávání veřejných zakázek, v oblasti tržního positioningu a budování důvěry vyvstává nový problém: inflace zaměnitelného obsahu. Čím více společností používá texty generované umělou inteligencí, hodnocení dodavatelů a komunikační moduly, tím homogennější se stává informační prostředí – a tím cennější se stávají ti, kteří hovoří s vlastním úsudkem, skutečnými zkušenostmi a jasnou osobností.

Podle nedávné studie společnosti Nosto 86 procent spotřebitelů uvádí, že autenticita je klíčová při rozhodování, které značky podpořit. Tato dynamika je ještě výraznější v kontextu B2B. Nákupní rozhodnutí v segmentu B2B jsou složitá, dlouhodobá a zahrnují vysoké náklady. Důvěra určuje, zda jsou objednávky zadávány, zda se předpokládá tolerance k riziku a zda jsou vydávána doporučení. Autentičnost, spolehlivost a odbornost jsou nezbytné pro udržitelné vztahy se zákazníky. Ve světě, kde se i lídři na trhu mohou stát neviditelnými kvůli systémům umělé inteligence, protože jejich produktová data jsou skryta v PDF souborech nebo existují protichůdné informace mezi jejich webovými stránkami a tiskovými zprávami, se konzistentní obsah stává strategickou výhodou.

Tvrzení o pozici, která nejsou podložena odpovídajícími úspěchy a skutečnými odbornými znalostmi, se rychle ukážou jako nevěrohodná. Platí to i naopak: ti, kteří skutečně disponují vzácnými odbornými znalostmi v konkrétních oblastech odvětví a sdělují je s autentickým stylem, spíše než aby je skrývali za jazykem vyleštěným umělou inteligencí, dosahují odlišnosti, kterou nelze algoritmicky replikovat. Poctivost a transparentnost jsou nezbytné pro budování důvěry a zákazníci rychle rozpoznají, zda je někdo skutečně odhodlán ke spolupráci a partnerství, nebo pouze používá optimalizovaný jazyk.

Strategická konfigurace Sourcing Intelligence: Člověk a stroj

Skutečnou otázkou není, zda je v globálním sourcingu lepší umělá inteligence nebo lidské znalosti. Jde o to, jak lze oba prvky nakonfigurovat tak, aby se optimálně doplňovaly. 71 procent společností plánuje v budoucnu úžeji spolupracovat s IT sourcingovými konzultanty, částečně proto, aby lépe zastupovaly své zájmy vůči poskytovatelům cloudových služeb. To odráží základní pochopení, že digitální transformace nefunguje optimálně bez lidského vedení a dohledu.

Nejproduktivnější přístup vypadá takto: AI přebírá datově náročné, opakující se a rychlostně kritické úkoly – monitorování tržních cen, databáze dodavatelů, včasná varování před riziky a kontroly souladu s předpisy. Lidská expertíza se stará o kontextově závislou interpretaci, budování vztahů, strategickou klasifikaci a konečný úsudek. Odpovědnost zůstává lidská, protože každé rozhodnutí má důsledky a důsledky vždy ovlivňují lidi. Tato dělba práce není dočasným stavem na cestě k úplné automatizaci – je to trvalý model pro komplexní trhy.

Zatímco B2B nákupčí používají generativní nástroje umělé inteligence jako výchozí bod pro výzkum, stále častěji se obracejí na kolegy, odborníky a samotné dodavatele, aby ověřili výsledky těchto nástrojů. Tento posun je zásadní: umělá inteligence sice zvládne počáteční úroveň shromažďování informací, ale rozhodnutí v náročných situacích týkajících se zdrojů – vyjednávání během nedostatku komodit, změna dodavatele v politicky citlivých regionech, posuzování dlouhodobé spolehlivosti – vyžadují to, co umělá inteligence strukturálně poskytnout nemůže: zakotvené znalosti odvozené z osobních zkušeností v konkrétních odvětvích a na konkrétních trzích.

Odborné znalosti v oboru jako nenapodobitelná výhoda

V současné debatě o narušení fungování umělé inteligence se často přehlíží skutečnost, že know-how specifické pro danou oblast na specializovaných průmyslových trzích nelze nahradit školicími daty. Strojírenství, energetická infrastruktura, intralogistika – to jsou oblasti, kde vývoj trhu, regulační signály a technologické trajektorie vyžadují roky analýzy, než budou jakákoli hodnocení spolehlivá. Trhy se surovinami pro kritické minerály, jako je lithium, kobalt nebo vzácné zeminy, se řídí geopolitickou logikou, která zastarává rychleji než jakýkoli soubor historických dat.

B2B zadávání veřejných zakázek v těchto odvětvích je postaveno na důvěře. Zdlouhavé rozhodovací procesy zahrnující více osob s rozhodovací pravomocí na straně klienta vyžadují hloubkovou analýzu. Nesrovnalosti mezi různými komunikačními kanály mohou rychle podkopat důvěryhodnost dané pozice. Konzistenci – v jazyce, úsudku a přístupu – nelze generovat algoritmicky; je výsledkem skutečného přesvědčení a solidní odbornosti. Například v energetickém sektoru rozhodnutí nečiní dodavatel s nejlepším SEO profilem, ale ten, jehož odbornost je důvěryhodná a o kom se předpokládá, že bude jednat vhodně i v nepředvídaných situacích.

K tomu se přidává týmový rozměr. Dobře koordinovaný tým specialistů z různých oblastí B2B – strojírenství, energetika, digitální technologie, logistika – dokáže navázat spojení, která zůstanou neviditelná pro jednoho specialistu nebo čistě datově řízený systém. Mezioborová expertíza je surovinou pro získávání informací v pravém slova smyslu: nejde o pouhé zpracování dat, ale o síťové myšlení napříč odvětvími, technologiemi a hranicemi trhu.

Viditelnost v éře algoritmického předvýběru

Další aspekt, který stále více vystavuje firmy na trhu B2B tlaku: 89 procent nákupčích B2B již používá umělou inteligenci ve svém procesu zadávání veřejných zakázek. Pro ně nikdo, kdo by se ve výsledcích neobjevil, jednoduše neexistuje. Nedávná studie společnosti TrustRadius ukazuje, že 72 procent osob s rozhodovací pravomocí se během svého výzkumu setkává s přehledy poháněnými umělou inteligencí a 90 procent z nich přistupuje k citovaným zdrojům, aby si ověřilo informace. To znamená: První fáze výběru je algoritmická, druhá lidská – a právě v této druhé fázi je rozhodující skutečný věcný obsah.

Generativní systémy umělé inteligence se snaží zůstat neutrální a vyhlazovat nesrovnalosti, aby dosáhly faktického průměru. Pro experty na zadávání veřejných zakázek a platformy se skutečnou hloubkou na specializovaných trzích to představuje příležitost, nikoli hrozbu. Ti, kteří disponují strukturovaným, věcným a přesným obsahem na konkrétní témata – komoditní trhy, srovnání obchodních platforem, dodavatelé strojírenství, dodržování ESG standardů – budou systémy umělé inteligence přednostně citováni a překonají tak generalisty s povrchním obsahem. Viditelnost v éře umělé inteligence není otázkou rozpočtu, ale hloubky.

ESG, compliance a nový rozměr etického zadávání veřejných zakázek

Regulační vývoj zásadně změnil požadavky na globální zadávání veřejných zakázek. Zákon EU o kritických surovinách (CSDDD) a zákon Ujgurů o prevenci nucené práce (Uyghur Forced Labor Prevention Act) v USA – tyto předpisy zavazují společnosti aktivně sledovat a zajišťovat transparentnost ve svých dodavatelských řetězcích, a to daleko nad rámec tradičních auditů dodavatelů. Digitalizované dodavatelské řetězce jsou dvakrát transparentnější a o 30 procent dochvilnější než jejich nedigitalizované protějšky, ale rozpočtová omezení a měnící se priority brzdí pokrok mnoha společností.

Skryté nebezpečí se neskrývá ve známém, ale v neviditelném: probíhající sankce mezi EU a Čínou, náhlé narušení dodavatelského řetězce, závislost na surovinách, které se mohou stát nedostupnými během politického napětí, a rostoucí kybernetická rizika v kritické infrastruktuře. Vedoucí zadávání veřejných zakázek, jehož úkolem je předvídat tato neviditelná rizika, modelovat scénáře a zavádět proaktivní strategie zadávání veřejných zakázek, potřebuje více než jen ovládací panel. Mlčení není známkou bezpečnosti, ale varovným signálem. I zde je lidský úsudek nenahraditelný – ne proto, že by umělá inteligence nedokázala generovat scénáře, ale proto, že zvažování důsledků jednání je aktem odpovědnosti, který nelze delegovat.

Udržitelnost v dodavatelském řetězci vnímá jako konkurenční výhodu 83 procent německých firem – avšak pouze 57 procent z nich zahájilo odpovídající iniciativy k realizaci tohoto cíle. Tato mezera mezi cílem a realitou je charakteristická pro transformační fázi, v níž provozní požadavky stále zastiňují strategické závazky.

Syntéza: Získávání informací jako kombinace dat a úsudku

To, co nás praxe učí, je zároveň střízlivé i inspirativní: Ani jedna strana – ani čistě datově řízený stroj, ani izolovaný expert – nemůže poskytnout kvalitu, kterou globální trh s veřejnými zakázkami ve své současné složitosti vyžaduje. Syntéza je jedinou schůdnou cestou. Umělá inteligence poskytuje rychlost, hloubku dat a škálovatelnost. Lidská odbornost poskytuje kontext, důvěru a schopnost správně interpretovat neočekávané.

Sourcingová inteligence v nejpravdivějším slova smyslu tedy není technologie, ale kompetence – organizační schopnost, která kombinuje strukturovanou analýzu dat se spolehlivým porozuměním trhu, skutečnými sítěmi kontaktů a jasnými hodnotami. Tuto kombinaci nelze libovolně reprodukovat. Vyvíjí se v průběhu času, prostřednictvím zkušeností na konkrétních trzích, chyb a oprav, navázaných vztahů a hlubokých znalostí odvětví. V době, kdy jsou systémy umělé inteligence schopny automatizovat generické zadávací služby během několika minut, nespočívá trvalá konkurenční výhoda v samotné automatizaci, ale v tom, co automatizovat nelze: autentická kompetence, osobnost a dobře zavedená souhra rozmanitých odborných znalostí v rámci týmu.

Firmy, které tomu rozumí, používají umělou inteligenci takovou, jaká je: jako mocný nástroj v zkušených rukou. Nic víc, ale zároveň nic míň.

Konrad Wolfenstein

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

• Kontakt: [email protected]

• Tel.: +49 7348 4088 961

LinkedIn
 

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a ekonomice - Obrázek: Xpert.Digital

Oblasti zájmu v průmyslu: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více informací zde:

• Centrum pro expertní podnikání

Tematické centrum nabízející poznatky a odborné znalosti:

• Znalostní platforma zahrnující globální a regionální ekonomiky, inovace a trendy specifické pro dané odvětví
• Soubor analýz, poznatků a podkladových informací z našich klíčových oblastí zaměření
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Centrum pro firmy hledající informace o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru