Praha 31. srpna 2026 – S rostoucím zapojením umělé inteligence do firemních procesů roste také význam jasně nastavených pravidel pro její používání. Ve chvíli, kdy AI přestává být nástrojem jednotlivců a začíná pracovat s firemními daty nebo vstupovat do důležitých procesů, musí mít organizace přehled o tom, jaké nástroje zaměstnanci využívají, k jakým účelům a jakým způsobem jsou jejich prostřednictvím zpracovávána data. Součástí AI strategie by proto od začátku měly být také jasně definované odpovědnosti, pravidla pro práci s daty a průběžná kontrola používaných řešení.
Důležitou roli přitom hraje také regulatorní připravenost. Požadavky na využívání AI se budou dále vyvíjet a firmy musí být schopné na nové podmínky reagovat, aniž by tím ohrozily fungování svých klíčových procesů. Centralizované řízení AI umožňuje organizacím lépe kontrolovat, kde a jak jsou jednotlivé modely využívány, chránit citlivá data a zároveň zachovat dohledatelnost a transparentnost jejich používání. Bezpečnost, odpovědnost a soulad s regulatorními požadavky by proto neměly být dodatečnou vrstvou, ale přirozenou součástí způsobu, jakým firma AI zavádí a dlouhodobě řídí.
Pět fází adopce AI. Mnoho firem zůstává ve fázi experimentování
Podle zkušeností odborníků společnosti Seyfor, kteří se zaměřují na zlepšení efektivity firemních procesů, prochází většina firem při zavádění umělé inteligence pěti postupnými fázemi. První představuje seznámení zaměstnanců s AI a odbourávání obav z jejích možností. Firmy podporují používání nástrojů umělé inteligence při běžné práci a zaměstnanci zjišťují, kde jim mohou pomoci šetřit čas.
Následuje období experimentování. Jednotlivci nebo celé týmy začínají používat různé veřejně dostupné AI služby podle vlastních preferencí. Někdo pracuje s ChatGPT, jiný s Claude, Gemini nebo specializovanými nástroji pro překlady či grafiku. Tento přístup přináší rychlé první výsledky, zároveň ale vytváří prostředí, ve kterém každý používá jiné nástroje, jiné postupy a často i odlišná pravidla pro práci s firemními daty. V této fázi firma zároveň testuje použití AI pro různé scénáře a začíná vyhodnocovat její přínos.
„Experimentování je přirozenou součástí adopce AI a firmy by ho rozhodně neměly potlačovat. Zároveň je ale potřeba si uvědomit, že jde pouze o přechodnou fázi. Již v této fázi je však vhodné vyhodnocovat časový, kvalitativní a potažmo i peněžní přínos zapojení AI do jednotlivých procesů v rámci chodu společnosti. Jakmile začne umělá inteligence vstupovat do důležitých firemních procesů, nestačí už spoléhat na to, že každý zaměstnanec používá jiný nástroj podle vlastního uvážení. Firma potřebuje získat nad využíváním AI stejnou kontrolu, jakou má nad ostatními podnikovými řešeními,“ říká Ondřej Kužela, manažer týmu pro implementaci AI ve společnosti Seyfor.
Klíčovým krokem je třetí fáze, která nabízí dvě cesty
Za nejdůležitější fázi považují odborníci standardizaci, během níž firmy přestávají řešit jednotlivé AI nástroje a začínají budovat jednotné prostředí pro jejich správu. „V této fázi lze již hovořit o AI transformaci firmy. Zároveň musí společnost v tuto chvíli zvolit jednu ze dvou cest,“ zdůrazňuje Kužela ze Seyforu.
Většina organizací volí hotové cloudové služby externích poskytovatelů. Ty umožňují rychlé zavedení AI bez významnějších investic do vlastní infrastruktury a bez nutnosti zajišťovat provoz celé platformy vlastními silami. O aktualizace, rozvoj i provoz se stará dodavatel služby. Výhodou je také snadný přístup k nejmodernějším AI nástrojům a modelům, z nichž řadu není možné provozovat přímo na vlastní infrastruktuře firmy. Organizace tak může využívat aktuální technologické možnosti bez nutnosti budovat a průběžně modernizovat odpovídající vlastní technologické zázemí. Je však potřeba počítat s tím, že zpracování dat probíhá v infrastruktuře poskytovatele. Organizace proto mají menší možnosti ovlivnit technické prostředí, ve kterém jsou data zpracovávána, nebo pružně přizpůsobovat platformu vlastním požadavkům.
Druhou možností je vybudování vlastní podnikové AI platformy, která může běžet na interní infrastruktuře nebo ve firemním cloudu. Takové řešení logicky umožňuje mnohem víc přizpůsobit jednotlivé procesy konkrétním potřebám firmy, zachovat kontrolu nad firemními daty a podle potřeby využívat různé specializované modely nebo AI služby pro různé typy úloh.
Vlastní infrastruktura přináší firmě především větší nezávislost na externích poskytovatelích a událostech, které nemůže sama ovlivnit. Může jít o změnu cenových nebo licenčních podmínek, omezení dostupnosti služby nebo nové regulatorní požadavky. Firma má současně větší kontrolu nad provozními náklady a nad prostředím, ve kterém jsou její data zpracovávána. Ani vlastní infrastruktura však není univerzálním řešením. Nejpokročilejší proprietární AI modely jsou dostupné pouze jako externí služby, proto může být pro řadu organizací vhodná kombinace obou přístupů. Citlivá data a vybrané procesy mohou zůstat ve vlastním prostředí, pro jiné úlohy lze využívat nejvýkonnější modely dostupné v cloudu.
„Tou skutečnou změnou je vytvoření prostředí, ve kterém firma není závislá na jednom dodavateli nebo jedné technologii. AI se dnes vyvíjí mimořádně rychle a model, který je nejlepší dnes, může být velmi brzy překonaný. Nebo může nastat situace, během níž aktuální legislativa některý z nástrojů omezí nebo znemožní používat. Organizace by proto měly stavět architekturu tak, aby mohly jednotlivé modely podle potřeby zaměnit, aniž by musely přenastavovat způsob práce zaměstnanců,“ vysvětluje Ondřej Kužela.
Řada firem se ve fázi experimentování nebo standardizace zasekne a neví, jak dál. Nejde o nezájem, ale o chybějící vlastní zkušenost – bez ní si lze jen obtížně představit, jak AI skutečně zapojit do firemních procesů. „Řešení pak často hledají v nákupu hotového nástroje, ten ale sám o sobě způsob práce ve firmě nezmění. V takové situaci se vyplatí nevynalézat kolo a inspirovat se u organizací, které už podobnou cestu prošly. Přesně tento účel budou mít například workshopy a přednášky významných osobností byznysu na konferenci AI Horizons, která proběhne letos v září. I my tam budeme,” dodává Kužela ze Seyforu.
AI potřebuje jednotná pravidla, transparentnost a bezpečnost
S rostoucím využíváním AI ale roste také potřeba jasných a jednotných pravidel, která podpoří inovace a současně zajistí odpovědné používání těchto technologií. Klíčové je vytvořit prostředí, ve kterém budou organizace i uživatelé vědět, za jakých podmínek jsou AI systémy vyvíjeny a používány a kdo nese za jejich fungování odpovědnost.
Vedle jednotného regulatorního rámce je zásadní také transparentnost a bezpečnost. Uživatelé by měli mít možnost rozpoznat, kdy komunikují s AI nebo kdy její výstupy ovlivňují rozhodování. Organizace by zase měly být schopné vysvětlit, jak s daty pracují a jaká opatření přijímají k minimalizaci rizik. Důvěryhodná AI přitom nevzniká pouze splněním legislativních požadavků – vyžaduje průběžnou kontrolu, ochranu dat, jasně nastavené odpovědnosti a bezpečnost jako nedílnou součást celého životního cyklu technologie.
„Umělá inteligence přináší obrovské příležitosti, ale důvěru si získá pouze tehdy, pokud budou pravidla jejího používání jasná, srozumitelná a stejná pro všechny. Transparentnost a bezpečnost nesmí být vnímány jako překážka inovací. Naopak jsou předpokladem toho, aby firmy, instituce i veřejnost mohly AI využívat naplno a s důvěrou,“ říká Lucie Jahnová, ředitelka týmu kybernetické bezpečnosti v Seyforu.
Optimalizace mění samotné firemní procesy
Ve čtvrté fázi už firma nepoužívá AI pouze jako nástroj, který zaměstnancům usnadňuje jednotlivé úkoly v rámci stávajících postupů. Začíná přehodnocovat samotné procesy a hledat oblasti, ve kterých lze díky novým možnostem některé kroky změnit, spojit nebo úplně odstranit. Současně mohou vznikat nové procesy a způsoby práce, které dříve nebyly bez využití AI možné nebo by byly příliš časově a personálně náročné.
„V této fázi už nestačí vzít existující proces a pouze do něj přidat AI. Firma by se měla znovu podívat na celý způsob práce a položit si otázku, zda jsou všechny jednotlivé kroky stále potřeba. Některé může umělá inteligence převzít, jiné úplně eliminovat a v některých případech umožní vytvořit zcela nový postup. Největší přínos AI proto nemusí spočívat v tom, že stávající práci uděláme rychleji, ale že ji začneme dělat jinak,“ vysvětluje Kužela.
Poslední fází je škálování napříč celou firmou
V této fázi již není AI platforma nástrojem jednotlivých zaměstnanců, ale stává se přirozenou součástí všech klíčových procesů, propojuje data a sdílí firemní znalosti týmů a oddělení. Využívá společná pravidla a pomáhá optimalizovat práci napříč celou organizací.
Centralizované řízení zároveň ještě víc snižuje riziko závislosti na jednom konkrétním modelu nebo dodavateli. Pokud se změní technologické možnosti, obchodní podmínky nebo regulatorní požadavky, může organizace jednotlivé modely nahradit, aniž by ztratila historii, nastavené procesy nebo dohledatelnost již vytvořených výstupů.
„Mnoho firem si dnes myslí, že mají AI strategii, protože jejich zaměstnanci používají několik agentů. Ve skutečnosti mají jen první zkušenosti s umělou inteligencí. Skutečná AI transformace přichází ve chvíli, kdy firma dokáže její možnosti promítnout do fungování celé organizace a systematicky rozhodovat, které činnosti mají dál vykonávat lidé a které může převzít nebo podpořit AI. Výsledkem není jen rychlejší provádění stejných úkolů. Mění se samotné procesy, rozdělení práce i způsob fungování jednotlivých týmů,“ uzavírá Ondřej Kužela ze společnosti Seyfor.
Zdroj: Seyfor
Často kladené otázky
Jaké jsou fáze adopce AI ve firmách?
Firmy procházejí pěti fázemi, od seznámení se s AI po standardizaci a optimalizaci.
Jaké jsou dvě cesty standardizace AI?
Firmy mohou zvolit hotové cloudové služby nebo vybudovat vlastní podnikové AI platformy.
Jaká je role bezpečnosti a transparentnosti v AI?
Bezpečnost a transparentnost jsou klíčové pro důvěru a odpovědné používání AI.
