Zpráva Unframeo trendech v podnikové AI: Od experimentu s AI v roce 2024 k měřitelnému dopadu v roce 2025

Překvapiví průkopníci a nové překážky: Klíčová zjištění ze zprávy Unframeo trendech v podnikové umělé inteligenci

Krajina umělé inteligence v podnicích se dramaticky změnila. Co bylo v roce 2024 stále experimentální oblastí, se do roku 2025 vyvíjí v nepostradatelný obchodní nástroj. Regulovaná odvětví nečekaně přebírají vedení, zatímco tradiční překážky jsou nahrazovány novými výzvami. Tato transformace představuje zlomový bod ve způsobu, jakým organizace fungují, rozhodují se a vytvářejí hodnotu.

Přechod z výkonné úrovně na operační úroveň

Po dlouhou dobu bylo rozhodování o strategiích v oblasti umělé inteligence výhradně záležitostí šéfa. V roce 2024 se o implementacích umělé inteligence diskutovalo výhradně s vedoucími pracovníky velkých společností s více než 5 000 zaměstnanci. Tento exkluzivní okruh se značně rozšířil. Dnes, zatímco 65 procent osob s rozhodovací pravomocí v oblasti umělé inteligence stále zastává vedoucí pozice, stále více vedoucích oddělení a provozních manažerů se podílí na utváření strategie umělé inteligence.

Tento vývoj signalizuje zásadní posun v organizační struktuře. Umělá inteligence se transformuje z inovační iniciativy řízené shora dolů na integrovanou odpovědnost napříč všemi úrovněmi managementu. Technologie již není vnímána jako izolovaný nástroj, ale jako nedílná součást obchodních procesů. Tato demokratizace rozhodování v oblasti umělé inteligence vede k širšímu závazku organizace a urychluje implementaci v různých obchodních oblastech.

Dopad této změny je patrný v praktické implementaci projektů umělé inteligence. Zatímco iniciativy v oblasti umělé inteligence v minulosti často vznikaly v izolovaných inovačních laboratořích, nyní jsou vyvíjeny a implementovány přímo v rámci provozních obchodních jednotek. Tato blízkost k praktickému uplatnění vede k realističtějším očekáváním a cílenějším řešením.

Regulovaná odvětví jako průkopníci revoluce umělé inteligence

Jedním z nejpřekvapivějších vývojů je vedoucí role regulovaných odvětví v zavádění umělé inteligence. Zatímco v roce 2024 bylo vyvážené rozdělení mezi telekomunikace, technologie, finance, zdravotnictví a výrobu, dnes dominují v implementaci umělé inteligence finanční služby s 27 procenty, zdravotnictví s 21 procenty a pojišťovnictví s 18 procenty.

Tento posun je v rozporu s rozšířeným předpokladem, že přísné požadavky na dodržování předpisů brání zavádění umělé inteligence. Tato odvětví naopak aktivně využívají umělou inteligenci k prevenci podvodů, modelování rizik a optimalizaci péče o pacienty. Vysoké sázky a přísné požadavky na dodržování předpisů v těchto sektorech paradoxně urychlují její zavádění, protože systémy umělé inteligence nabízejí přesnost a sledovatelnost, což je obzvláště cenné v regulovaném prostředí.

Ve finančním sektoru umělá inteligence způsobuje revoluci ve vztazích se zákazníky prostřednictvím 360stupňového přehledu o zákaznících a automatizovaného monitorování dodržování předpisů. Banky využívají umělou inteligenci pro postupy „know your customer“ a monitorování praní špinavých peněz, což jim nejen pomáhá plnit regulační požadavky, ale také zvyšuje provozní efektivitu. Automatizace reportingu pro investory výrazně zrychluje procesy a snižuje lidské chyby.

Zdravotnictví využívá umělou inteligenci pro sjednocené získávání znalostí napříč vědeckým, regulačním a komerčním obsahem. Inteligentní řízení v terénu a medicíně optimalizuje péči o pacienty, zatímco automatizované obchodní plánování a generování návrhů zefektivňuje administrativní procesy. Tyto aplikace demonstrují, jak umělá inteligence nejen zajišťuje dodržování předpisů ve vysoce regulovaném prostředí, ale také aktivně přispívá ke zlepšení kvality služeb.

Pojišťovny se ve velkém měřítku obracejí k automatizovanému zpracování pojistných událostí a detekci podvodů. Dynamické hodnocení rizik a prediktivní analýza trendů odlivu zákazníků a pojistných událostí umožňuje pojišťovnám být proaktivní, nikoli reaktivní. Tyto aplikace ukazují, jak umělá inteligence transformuje tradiční obchodní modely a otevírá nové zdroje hodnoty.

Skok v oblasti zralosti od průzkumu k škálování

Křivka vyspělosti umělé inteligence ukazuje významný pokrok v celé korporátní krajině. Podíl společností ve fázi průzkumu dramaticky klesl z předchozích úrovní na pouhých 19 procent, zatímco ve fázi škálování se zvýšil na působivých 36 procent. Pouze 16 procent společností však plně integrovalo umělou inteligenci do svých obchodních procesů.

Tento pokles průzkumu odráží odklon od tzv. inovačního divadla. Společnosti se posouvají od pouhých experimentů k udržitelné a opakovatelné obchodní hodnotě. Relativně nízká míra plné integrace ve výši 16 procent však zdůrazňuje rostoucí výzvy při přechodu od úspěšných pilotních projektů k implementaci v celém podniku.

Fáze škálování představuje specifické výzvy, které se liší od počátečních překážek implementace. Společnosti musí řešit složité integrační problémy, řídit procesy řízení změn a zajistit, aby systémy umělé inteligence byly v souladu se stávajícími pracovními postupy a firemní kulturou. Tato fáze vyžaduje nejen technické znalosti, ale také organizační transformaci a kulturní změnu.

Omezený podíl plně integrovaných společností ukazuje, že transformace umělé inteligence je dlouhodobý proces, který jde daleko za pouhou implementaci technologií. Úspěšná plná integrace vyžaduje zásadně revidované obchodní procesy, nové dovednosti zaměstnanců a často i strukturální změny ve vedení organizace.

Posun v implementačních překážkách

Bariéry škálování umělé inteligence se zásadně změnily za méně než rok. Zatímco v roce 2024 byly hlavními výzvami vysoké náklady, zabezpečení a dodržování předpisů a integrace, v roce 2025 dominovala v prvních 55 procentech případů kvalita a dostupnost dat, následované zabezpečením, dodržováním předpisů a integrací.

Tato změna je významná, protože rozpočty již nejsou primární překážkou. Týmy se nyní potýkají s problémy týkajícími se důvěryhodných dat a integrace ekosystémů. Uvědomění si, že modely umělé inteligence jsou jen tak silné, jako data, která poskytují, se ve velkém měřítku stává bolestně zřejmým. Společnosti si uvědomují, že úspěšná implementace umělé inteligence vyžaduje solidní strategii pro datovou základnu.

Problémy s kvalitou dat se projevují v různých rozměrech. Problémy s datovými sily brání konzistentnímu využívání informací napříč hranicemi oddělení. Nekonzistentní datové formáty a neúplné datové sady vedou k nespolehlivým výstupům umělé inteligence. Samotný objem dat zahlcuje stávající kapacity zpracování a vyžaduje nové přístupy k infrastruktuře.

Dodržování předpisů a integrace zůstávají klíčovými výzvami, ale jejich význam se v kontextu datových otázek posunul. Požadavky na dodržování předpisů se nyní týkají nejen samotné aplikace umělé inteligence, ale celého řetězce zpracování dat. Integrace již neznamená pouze technické propojení systémů umělé inteligence, ale spíše jejich bezproblémové začlenění do datově řízených obchodních procesů.

Rozhodovací inteligence jako strategická priorita

Jedním z nejvýraznějších vývojů je nástup rozhodovací inteligence jako určující priority pro podnikovou umělou inteligenci. Šedesát šest procent společností uvádí produktivitu a přístup k znalostem jako svůj nejdůležitější cíl. Zatímco zákaznická zkušenost a efektivita zůstávají důležité, důraz se přesunul k dostupnějšímu a akčně orientovanému využívání informací.

Tento posun odráží rostoucí uvědomění si, že skutečná síla umělé inteligence spočívá v tom, že pomáhá organizacím vidět, chápat a rozhodovat se rychleji, spíše než jen automatizovat známé procesy. Rozhodovací inteligence transformuje nestrukturované vstupy, jako jsou tabulky, finanční zprávy, PDF soubory a smlouvy, na praktické poznatky.

Nástroje, které tuto transformaci pohánějí, jsou rozmanité a vzájemně propojené. Společnosti investují do sledovatelnosti prostřednictvím pokročilého reportingu, business intelligence a analytiky. Vyhledávání v celém podniku, které sjednocuje datová sila, umožňuje znalosti na vyžádání. Extrakce a abstrakce transformují nestrukturované informace na praktické poznatky.

Automatizace a agenti umělé inteligence navíc umožňují převést tyto poznatky do pracovních postupů, což podporuje včasná rozhodnutí a efektivní akce. Toto vrstvení technologií vytváří komplexní ekosystém pro inteligentní rozhodování, který jde nad rámec tradiční analytiky.

Stáhněte si zprávu Unframe o trendech v podnikové umělé inteligenci za rok 2025

Klikněte zde pro stažení:

• Webové stránky Unframe AI: Zpráva o trendech v podnikové AI za rok 2025 ke stažení

Vývoj případů užití

Vývoj případů užití umělé inteligence ukazuje výrazný posun od specializovaných technických oblastí k širším podnikovým aplikacím. Zatímco v roce 2024 dominovaly nejvlivnější případy užití IT provoz, zákaznická zkušenost a bezpečnost, do roku 2025 bude využití šířeji rozloženo mezi podnikové vyhledávání, podporu rozhodování a nástroje pro zapojení zákazníků.

Tento vývoj signalizuje, že umělá inteligence již není omezena pouze na technické týmy, ale stává se každodenním nástrojem dostupným všem oddělením. Demokratizace používání umělé inteligence vede k přirozenější integraci do stávajících pracovních postupů a snižuje překážky jejího přijetí.

Posun směrem k systémům podpory rozhodování odráží rostoucí význam rozhodovací inteligence. Společnosti si uvědomují, že umělá inteligence může nejen automatizovat procesy, ale také zlepšit kvalitu a rychlost strategických rozhodnutí. Tyto případy užití mají často přímější dopad na obchodní výsledky než pouhé zvýšení efektivity.

Nástroje pro zapojení zákazníků těží ze schopnosti umělé inteligence vytvářet personalizované zážitky ve velkém měřítku. Tyto aplikace jdou nad rámec jednoduchých chatbotů a zahrnují inteligentní systémy doporučování, prediktivní péči o zákazníky a dynamické přizpůsobení obsahu. Dopad na spokojenost a loajalitu zákazníků je měřitelný a přímo souvisí s obchodními výsledky.

Nákupní kritéria v průběhu času

Kritéria pro rozhodování o zadávání veřejných zakázek v oblasti umělé inteligence se výrazně posunula, což odráží rostoucí vyspělost trhu. Zatímco v roce 2024 byla nejvyšší prioritou rychlost implementace, následovaná adaptabilitou a integrací, do roku 2025 kompatibilita se stávajícím technologickým stackem předstihla rychlost.

Tento posun naznačuje zrání podniků. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence je zabudována do kritických operací, organizace oceňují bezproblémovou interoperabilitu před rychlým nasazením. Zatímco nákladová efektivita zůstává prvořadá, rychlost a kompatibilita technologických stacků se staly klíčovými faktory.

Upřednostňování kompatibility odráží praktické zkušenosti s implementací umělé inteligence. Společnosti zjistily, že izolovaná řešení umělé inteligence, která se dobře neintegrují se stávajícími systémy, z dlouhodobého hlediska vytvářejí více problémů, než kolik jich řeší. Zaměření na interoperabilitu ukazuje hlubší pochopení složitosti nasazení umělé inteligence v celém podniku.

Bezpečnost a dodržování předpisů se stávají stále důležitějšími kritérii nákupu, i když nejsou na vrcholu. To odráží rostoucí regulaci oblasti umělé inteligence a uznání, že bezpečnostní problémy mohou ohrozit celou iniciativu v oblasti umělé inteligence. Společnosti hledají řešení, která jsou od základů postavena s ohledem na bezpečnost a dodržování předpisů.

Hybridní přístup jako dominantní strategie

Tradiční debata o tom, zda se má stavět, versus kupovat, se vyvinula v sofistikovanější hybridní přístup. Do roku 2025 bude hybridní přístup dominovat se 40 procenty, zatímco čistě interní vývoj bude tvořit 15 procent, stejně jako exkluzivní nákup hotových řešení. Dalších 15 procent se bude spoléhat na strategická partnerství.

Tento vývoj odráží poznání, že podniková umělá inteligence vyžaduje jak rychlost, tak i kontrolu. Hybridní přístup umožňuje urychlené nasazení, kde je to možné, a zároveň přizpůsobuje řešení v citlivých nebo regulovaných oblastech. Tato rovnováha mezi standardizací a přizpůsobením se stává optimální strategií pro většinu společností.

Hybridní přístup se projevuje v různých podobách. Některé společnosti začínají se standardními řešeními a postupně si vyvíjejí vlastní komponenty, jakmile získají zkušenosti a identifikují specifické požadavky. Jiné používají modulární architektury, které jim umožňují kombinovat různé komponenty od různých dodavatelů a integrovat vlastní vývoj dle potřeby.

Flexibilita hybridního přístupu se ukazuje jako obzvláště cenná v rychle se rozvíjejícím technologickém sektoru. Společnosti mohou reagovat na nový vývoj, aniž by musely přepracovat celou svou infrastrukturu umělé inteligence. Tato agilita se stává rozhodující konkurenční výhodou v prostředí, kde se technologie umělé inteligence vyvíjejí každý měsíc.

Výzvy a strategie pro škálování

Škálování iniciativ v oblasti umělé inteligence představuje specifické výzvy, které se liší od problémů s počáteční implementací. Klíčovým prvkem je kvalita dat, protože nedostatečná nebo nekonzistentní data mohou vést k nespolehlivým výsledkům v oblasti umělé inteligence a podkopat důvěru v systém.

Organizace vyvíjejí různé strategie k řešení těchto výzev. Zavedení komplexních rámců pro správu dat se stává prioritou pro zajištění kvality, zabezpečení a dodržování předpisů. Automatizované ověřování a čištění dat se stávají standardními součástmi vývoje umělé inteligence.

Integrace stávajících systémů často vyžaduje zásadní architektonická rozhodnutí. Mnoho společností investuje do platforem pro správu API a architektur mikroslužeb, aby zlepšily flexibilitu a škálovatelnost svých implementací umělé inteligence. Tato technická rozhodnutí mají dlouhodobé důsledky pro schopnost společnosti absorbovat a využívat inovace v oblasti umělé inteligence.

Řízení změn se stává klíčovým faktorem úspěchu při škálování umělé inteligence. Transformace pracovních postupů a přepracování rolí vyžaduje pečlivé plánování a komunikaci. Úspěšné organizace významně investují do školení a rozvíjejí interní šampiony umělé inteligence, kteří fungují jako multiplikátoři jejího zavádění.

Budoucnost podnikové umělé inteligence

Vývoj v roce 2025 naznačuje několik důležitých trendů pro nadcházející roky. Konvergence umělé inteligence s dalšími technologiemi, jako je internet věcí, edge computing a kvantové výpočty, vytvoří nové aplikační příležitosti. Zároveň se bude i nadále vyvíjet regulační prostředí a vytvářet jasnější rámce pro správu a dodržování předpisů v oblasti umělé inteligence.

Role umělé inteligence v rozhodování se bude i nadále prohlubovat. Ve specializovaných oblastech se stanou realitou autonomní rozhodovací systémy schopné činit určitá obchodní rozhodnutí bez lidského zásahu. Tento vývoj vyžaduje nové modely řízení a přístupy k řízení rizik.

Personalizace systémů umělé inteligence se bude zvyšovat s tím, jak se firmy naučí využívat svá specifická data a odborné znalosti v dané oblasti k odlišení se od konkurence. Základní modely budou stále více sloužit jako výchozí bod, který bude následně upraven pro konkrétní aplikace a odvětví. Tento vývoj dále zvýší důležitost kvality dat a odborných znalostí v dané oblasti.

Společenské dopady transformace umělé inteligence budou vyžadovat větší pozornost. Firmy budou stále více odpovědné za sociální a etické důsledky svých systémů umělé inteligence. To bude vyžadovat nové formy zapojení zúčastněných stran a transparentnosti.

Doporučení pro manažery

Tento vývoj poskytuje konkrétní doporučení pro společnosti, které chtějí rozvíjet nebo revidovat svou strategii v oblasti umělé inteligence. Posilování datových základů by mělo být nejvyšší prioritou, protože kvalita dat je klíčovým faktorem úspěchu umělé inteligence. To zahrnuje kontrolu datových kanálů, investice do struktur správy a řízení a jmenování odpovědných vlastníků dat.

Pro dlouhodobý úspěch bude klíčové propojit iniciativy v oblasti umělé inteligence s měřitelnými obchodními výsledky. Každá iniciativa v oblasti umělé inteligence by měla být propojena s konkrétními metrikami, jako je růst tržeb, provozní efektivita nebo dodržování předpisů. Pravidelné kontroly zajišťují soulad s podnikovou strategií.

Zaměření na vysoce dopadné a škálovatelné případy užití, jako je rozhodovací inteligence, pracovní postupy zvyšující produktivitu a zapojení zákazníků, může položit základy pro úspěšnou transformaci umělé inteligence. Vytvoření plánu, který rychle přejde od pilotních projektů k celopodnikovému přijetí, je klíčové pro realizaci obchodní hodnoty.

Plánování bezproblémové integrace od samého začátku a rozpočtování integračních projektů zabraňuje pozdějšímu nákladnému přepracování. Výběr platforem, které se snadno integrují se stávajícím technologickým stackem, a zvážení moderního přístupu „vytvoř a koupi“ poskytuje nezbytnou flexibilitu pro budoucí vývoj.

Transformace podnikové umělé inteligence z experimentálních přístupů na strategické obchodní nástroje je již v plném proudu. Organizace, které tomuto vývoji porozumí a proaktivně jej utvářejí, budou vítězi další fáze digitální transformace. Čas experimentů skončil – nyní se vše točí kolem strategické implementace a udržitelné obchodní hodnoty.