Nové technologie se ve výrobě uplatňují pravidelně. Umělá inteligence to ale podle všeho má o něco těžší.
Například v jedné továrně, kde měla pomoct s hodnocením kvality výrobků. Pracovníci dostali jednoduchý úkol: označovat kvalitu jednotlivých kusů pomocí dvou tlačítek. Zelené znamenalo dobrý výrobek, červené špatný. Do továrny zároveň začali přicházet noví lidé, externí tým, který měl zjevně za úkol zavést do procesu umělou inteligenci. Jak přesně to bude fungovat, s pracovníky nikdo neřešil. Ti znejistěli a začali se cítit ohroženi. Situaci se rozhodli řešit po svém: data cíleně sabotovali a tlačítka mačkali náhodně. Po několika měsících pilotního provozu byla data nepoužitelná. Manažer projekt ukončil s tím, že nefunguje. A týmu s umělou inteligencí se do firmy zavřely dveře.
Strach, že pokud lidé převedou své znalosti do digitální podoby, přenechají je AI a díky tomu přijdou o práci, se objevuje napříč odvětvími. Ve výrobě o něco zřetelněji. Další překážkou jsou ti, kteří v takových oblastech pracují desítky let a naopak nevěří, že by se nové technologie mohly naučit totéž, co oni. Oba přístupy vedou k nedůvěře.
Své zkušenosti s tím, jak firmy zavádějí AI, mají i ve společnosti Apertia, která do firem zavádí AI. Popisuje, že jedna výrobní firma například nasadila AI pro plánování směn, systém ale nepočítal s reálnou fluktuací ani historickými daty o nemocnosti, protože ta byla uložená v papírových šanonech. Výsledkem byly nepoužitelné rozpisy.
V jiném případě logistický provider vyvinul vlastní AI pro optimalizaci tras. Dispečeři ji ale po týdnu přestali používat. Výsledky totiž museli ručně přepisovat do fakturace.
A obdobné závěry nechuti k AI nedávno zároveň přinesl průzkum, který si nechala vytvořit i společnost Pipedrive. Vyplynulo z něj, že firmy sice nakupují umělou inteligenci, zaměstnanci jí ale plně nevěří. Do každodenní práce ji zapojila jen čtvrtina z nich. Průzkum byl namířený celosvětově, zaměřoval se konkrétně na obchodníky a z nich pětina uvedla, že si nepřeje, aby AI nástroje dokončovaly úkoly zcela samy. A to vše platí přesto, že víc než polovina obchodníků zároveň přiznává, že stráví každý týden minimálně tři hodiny aktualizací systémů a manuálním psaním reportů, poznámek a další administrativou.
AI? Povinný řádek pro dozorčí radu
Pokud působí uvedené příklady nepovedených AI projektů ve firmách jako výjimečné, zkušenosti dalších odborníků ukazují, že tomu tak není. Podle nich je reálným důvodem pro to, aby si firmy pořídily AI, jednoduše skutečnost že ji mají jejich konkurenti.
Ve zmíněné firmě Apertia občas narazí na společnost, pro kterou je takovou „povinnou položkou“. Tedy kdy jde o výdaj na AI, který prostě musí být, ať už se použije na cokoliv. Když má zakladatel této společnosti David Strejc odhadnout, jaký je podíl smysluplných investic versus těch takzvaně FOMO, tedy motivovaných strachem, že firmy o něco přijdou, nastiňuje, že ta smysluplná by mohla být i jedna z pěti. Zbylé čtyři mnohdy vznikají proto, že „to“ má konkurence.
„AI spadla do stejné škatulky jako ‚digitální transformace‘ před deseti lety: řádek v prezentaci pro dozorčí radu, který se musí odškrtnout. Povinnost je přitom reálná, jenom je jinde: povinné není do AI investovat, povinné je jí rozumět. Firmy místo toho kupují licence a doufají, že kompetence přijde v ceně,“ hodnotí. Další důvody pro zavádění podle něj bývají strach nebo prestiž. „Když se zeptám ‚co to má přinést a jak to poznáte‘, přijde ticho nebo slovo ‚efektivita‘. Mindset je ‚koupit AI‘ – jako by to byl stroj, co se přišroubuje do haly,“ dodává.
S takovou zkušeností není sám. Podobně hovoří i Zuzana Paulová, která vede firmu myHeRoes. „Jsou obory, které jsou konzervativní a k technickým inovacím přistupují opatrně, například stavebnictví, ale naopak v prostředí IT firem se to samo nabízí,“ hodnotí.
AI se podle ní dostala na seznam témat, která firmy řeší, a FOMO mezi nimi také vnímá. „Přesné číslo bych si netroufla odhadovat, ale pocitově je to stále významná část projektů. Typická FOMO investice začíná tím, že se nakoupí licence, aniž by bylo jasné, jaký problém má nástroj řešit nebo jak bude vypadat úspěch. Po několika měsících firma zjistí, že lidé nástroj téměř nepoužívají, nebo že přínosy neumí změřit,“ popisuje.
Skutečnost, že firmy nakupují umělou inteligenci, dnes není překvapení. Na začátku roku zveřejnila Česká asociace umělé inteligence (ČAUI) průzkum, podle kterého plánuje 78 % firem spustit alespoň jeden nový AI projekt. Dvě třetiny firem plánují přitom pro letošek plánovaly navýšit rozpočet na AI o čtvrtinu až skoro o třetinu oproti roku 2025. S tím, že velké podniky investují do AI i desítky milionů korun. Ty menší se odvažují spíše na pilotní projekty v řádu statisíců až jednotek milionů. Přes velké plány ovšem v dubnu ukázala nová data, která vydala Deloitte spolu s ČAUI, a naznačil, že 44 % firem nemá žádný systematický způsob sledování toho, jak se u nich AI využívá.
Nejdřív vybereme. Pak zjistíme, na co to bude
Ve společnosti Contexto Consulting dosud dodávali firmám hlavně marketingové a analytické služby, poptávka je ale nasměrovala i k nabízení pomoci se zaváděním AI. Déle proto pozorují, jak se firmy k problematice staví. Podle partnera firmy Tomáše Vacka začíná řada z nich výběrem nástroje místo definice konkrétního byznysového problému nebo očekávaného přínosu. Na motivaci ze zmíněného FOMO naráží také. „Čisté FOMO bych ze své zkušenosti odhadl řádově na třetinu projektů; další významnou část představují legitimní experimenty, které ale nemají dotaženou cestu do běžného provozu. Typicky se nakoupí licence, spustí pilot nebo postaví ‚AI agent‘, ale neurčí se vlastník projektu, cílová metrika ani to, co se má ve firemních procesech a práci lidí skutečně změnit,“ popisuje.
Výrazně lepší je situace tam, kde se technologie mají nabalit na technologie – tedy pokud se AI má prosadit v samotném IT a softwarových firmách. V této oblasti se pohybuje STRV, která pomáhá zavádět technologie v Česku a ve velkém také americkým startupům. V těchto oblastech je AI podle zdejšího provozního ředitele Jana Kaltouna do určité míry „povinnou položkou“, ale v jiném slova smyslu: protože bez ní firma už opravdu zůstane pozadu.
„Přidaná hodnota v IT, zejména ve vývoji software, je jasná a do jisté míry i měřitelná. V ostatních odvětvích situace není tak jasná a jsme stále ve fázi objevování. Ne nadarmo společnosti jako OpenAI nebo Anthropic investují do vybudování implementačních větví jejich businessů, kde mají takzvaní Forward Deployed Engineers za úkol navnímat procesy uvnitř jejich klientů a aplikovat na ně AI,“ popisuje Kaltoun.
Radikální změna pro reálné užití AI byla podle něj znatelná až loni. Nástroje i způsoby jejich použití se tak dál vyvíjejí. „Až v posledních měsících mám pocit, že začínáme nacházet způsoby použití AI, které přináší měřitelné ROI,“ říká k aplikacím mimo IT a softwarový vývoj.
Problém s AI projekty se podle odborníků objevuje také ve chvíli, kdy se mají dostat z pilotního provozu do běžného fungování firmy. V technologiích je kovaná společnost Trask, která vnímá, že AI často berou firmy jako příležitost. „Určitý tlak shora tu ale bezesporu je. Vedení firem si uvědomuje, že AI může organizaci posunout skokově dopředu nebo jí ušetřit obrovské náklady, a proto často plošně nařizuje, aby každé oddělení aktivně vyhledávalo místa, kam by se dala AI zapojit,“ říká AI expertka firmy Dagmar Bínová.
Část inovací naopak vzniká zdola, kdy zaměstnanci začnou AI používat sami. „Současný mindset je silně hnaný nadšením a možností nevídaně rychlého experimentování. Velmi často tyto inovace vnikají do firem zespodu přes takzvanou shadow AI, kdy jednotliví zaměstnanci sami začnou používat osobní AI pomocníky nebo prototypovací nástroje,“ dodává její kolega Andrej Svitek. I to je problematické, firma pak nemá kontrolu, jaké informace se do AI dostávají, a mnohdy to můžou být tajná data.
Ani přímočaré, ani levné
Kaltoun věří, že AI lze aplikovat v kontextu jakékoliv společnosti i role. Ne vždy ale půjde o generativní AI. „Otázkou je však, co AI znamená v daném kontextu a pro daného klienta. Často se jedná o automatizaci procesů a řešení problémů a cesta nutně nemusí vést přímo přes generativní AI, které je dnes nesmírně populární a stalo se (nesprávně) prakticky synonymem pro AI,“ doplňuje.
Bínová cituje data z Gartneru, podle nichž 74 % finančních ředitelů uvádí, že jim využití AI přináší růst produktivity. Jenže jen 11 procent organizací vidí jasnou návratnost investic do AI. „Když pak dojde na lámání chleba a začne se řešit firemní bezpečnost, governance, rostoucí ceny tokenů a podobně, přichází určité rozčarování, že korporátní nasazení není tak přímočaré ani levné jako používání osobních nástrojů,“ líčí Bínová. A podobný náraz může přijít i v případě, kdy inovaci táhnou zapálení jednotlivci a ne celé týmy. „Pomyslné AI nůžky se uvnitř firmy nebezpečně rozevírají, což projekt dříve či později odsoudí k nezdaru,“ doplňuje odbornice.
„Velkou chybou bývá iluze, že pokud se řešení podařilo odpilotovat za dva dny, musí být firma schopná ho za dva týdny nasadit do ostrého provozu,“ uvádí Svitek. Výsledkům neúspěšných projektů podle něj chybí mimo jiné splnění bezpečnostních standardů nebo dlouhodobá nákladová efektivita při ostrém provozu.
- Chcete mít Lupu bez bannerů?
- Chcete dostávat speciální týdenní newsletter o zákulisí českého internetu?
- Chcete mít k dispozici strojové přepisy podcastů?
- Chcete získat slevu 1 000 Kč na jednu z našich konferencí?
Staňte se naším podporovatelem
