AI adopce není jeden balík: Jak technologie mění práci, firmy a lidi

Když se dnes zeptáte deseti firem, jestli používají AI, pravděpodobně dostanete desetkrát odpověď ano.

Jeden ředitel má Claude. Marketing píše příspěvky přes ChatGPT. Obchodníci si nechávají shrnout zápisy ze schůzek přes Teamsy a Copilota. IT oddělení už jede ve velkém, kóduje výhradně s agenty. A někde ve výrobě už několik let běží prediktivní údržba, které až donedávna nikdo AI neříkal.

Všechny firmy tedy používají AI a přitom každá dělá něco úplně jiného. Možná proto je relativně těžké odpovědět na jednoduchou otázku: Jak daleko vlastně firmy s AI jsou?

AI používá 18 %. Nebo 48 %. Vyberte si.

Podle Českého statistického úřadu používalo v roce 2025 některou z technologií umělé inteligence 17,6 % českých firem s více než deseti zaměstnanci. U velkých firem už to ale bylo 54 % a v IT dokonce 64 %. Ve zpracovatelském průmyslu jsme naopak na 17 %.

Evropská investiční banka přitom ve svém průzkumu zjistila, že generativní AI systematicky používá 48 % českých firem oproti 37 % v EU. Takže 18 %, nebo 48 %? Obojí je správně.

A navíc jsou to „stará“ data. Půlrok s AI je něco jako z druhohor do třetihor. Realita dnes bude zřejmě zase o něco dál. Nicméně o pořadí na žebříčku tolik nejde. Klíčové otázky jsou: A co z toho firma a její lidé reálně mají? Máme lepší produktivitu? Lepší produkt? Budeme propouštět, nebo využijeme kapacitu lidí jinak?

Od „zkusil jsem ChatGPT“ k firmě, která kvůli AI funguje jinak

Tento žebříček už ale důležitý je – ukazuje, jestli jste ve firmě na AI pískovišti, nebo se vám firma mění pod rukama. Tipněte si, jak je to ve vaší organizaci:

EXPLORE → USE → ADOPT → INTEGRATE → REDESIGN

Explore = hraji si s AI. Zkouším, co umí, namátkově ji používám v práci. Občas mi pomůže s odpovědí na e-mail nebo výkladem smlouvy, která právě přišla.

V Use už AI používám při běžné práci. Píše pro mě texty, analyzuje dokumenty, připravuje prezentace, programuje, překládá nebo dělá rešerše. Úkol začínám otázkou: „Jak by to šlo udělat s AI?“

Při Adopt už nejde o jednotlivce. Firma našla konkrétní use cases, které fungují opakovaně. Třeba přípravu nabídek, zpracování meeting notes, podporu zákazníků nebo část programování. Máme sdílené agenty a jednotlivé AI nástroje.

A potom přichází mnohem těžší přechod.

Integrate. AI se musí dostat k firemním datům a propojit se s procesy a systémy. CRM. ERP. Databáze. Dokumentace. Najednou už nestačí licence za dvacet dolarů a nadšený kolega, který umí dobře promptovat. Potřebujete vyřešit data, bezpečnost, procesy, odpovědnost a integraci.

A teprve za tím je Redesign.

Neptáme se už: Jak nám AI pomůže dělat tuto práci rychleji? 
Ptáme se: Kdybychom dnes tuhle práci navrhovali od nuly a měli k dispozici AI, dělali bychom ji vůbec stejně?

Tady už začíná skutečná transformace. Česká data tomu docela odpovídají. V průzkumu Deloitte a České asociace umělé inteligence má nebo připravuje AI strategii už 73 % oslovených firem. Do rozsáhlé transformační změny se ale pouští přibližně jen 20 %.

To je podle mě mnohem přesnější obrázek současnosti než jednoduché „AI už používá polovina firem“.

Experimentujeme hodně. Používáme rychle. Integrujeme podstatně pomaleji. A skutečně redesignujeme zatím výjimečně.

V kanceláři začnete snadno. Ve fabrice už méně.

Rozdíly mezi obory jsou přitom obrovské. V marketingu, administrativě, financích nebo IT je vstupní bariéra minimální. Otevřete prohlížeč a za pět minut můžete experimentovat.

Ve výrobě je situace úplně jiná. Tam AI nebude psát text. Může predikovat poruchu stroje, kontrolovat výrobek kamerou, optimalizovat výrobní plán nebo simulovat změnu celé výrobní linky. Jenže k tomu potřebuje data. A ta obvykle neleží poslušně v jednom Excelu a nečekají, až je někdo nakrmí umělé inteligenci.

Jsou v ERP. Ve starém stroji. V novém stroji. U technologa. Na papíře. A část velmi důležitých informací je stále v hlavě Franty, který tu linku obsluhuje sedmnáct let a podle zvuku pozná, že „to dneska nějak divně vrčí“.

Takže ve výrobních firmách nejde o kvalitu AI modelu. Rozhoduje schopnost firmy propojit technologii s vlastními daty, procesy a především lidmi, kteří jim skutečně rozumějí.

A co s lidmi, když máme AI?

Představme si, že všechno funguje. AI opravdu převezme 30 % rutinní práce účetní. Obchodníkovi ušetří hodinu denně administrativy. Programátor zvládne s AI za den práci, na kterou dříve potřeboval dva. Skvělé. A co teď? Na tuto otázku existují tři zásadně odlišné odpovědi.

Pracovně jim říkám EXTRACT – AUGMENT – MULTIPLY.

EXTRACT: Stejná práce, méně lidí

Nejjednodušší ekonomická úvaha. Pokud deset lidí díky AI zvládne práci patnácti, nepotřebuji patnáct lidí. Získanou produktivitu firma „vytáhne“ především jako úsporu nákladů. Nemusí na tom být vůbec nic iracionálního. Někdy je to ekonomicky správné rozhodnutí. Pro zaměstnance má ale AI v takové firmě poměrně jednoduchou zprávu:

Čím lépe ji naučíme dělat svoji práci, tím méně nás firma bude potřebovat.

Zkuste potom postavit kulturu nadšeného experimentování – obzvlášť když čtete, že například Oracle pod tíhou AI nákladů znovu propouští a rozhodně to nebere po troškách.

AUGMENT: Méně rutiny, hodnotnější práce

Druhá možnost je zajímavější. AI převezme rutinu a člověk se posune k práci, ve které je lidská přidaná hodnota vyšší.

Druhá možnost je zajímavější. AI převezme rutinu a člověk se posune k práci, ve které je lidská přidaná hodnota vyšší. Hezký příklad nabízí IKEA, i když ještě se „starou“ AI. Její chatbot Billie převzal téměř polovinu rutinních dotazů zákazníků a firma od roku 2021 vyškolila 8 500 pracovníků call center také pro roli poradců v interiérovém designu.

Zní to skvěle. Stroj dostal rutinu. Člověk dostal vztah, kreativitu a komplexnější problém.Jenže – dokáže se opravdu každý pracovník call centra stát dobrým interiérovým poradcem? IKEA neříká, kolik lidí přechod nezvládlo, nechtělo nebo firmu opustilo. A právě tady se objevují nové kompetenční nároky. Člověk se musí dokázat adaptovat na novou roli a často se v myšlení dostat o úroveň nad úkoly, které dělal dosud. Hodit se bude schopnost pracovat s komplexitou, kreativita, rozhodování v nejistotě nebo pokročilá práce s klientem.

A to už je slušný úkol pro leadership a HR: pokud nechceme AI dividendu pouze vytěžit snížením počtu lidí, musíme umět lidem pomoci vyrůst do práce, která po automatizaci zůstane.

MULTIPLY: Co nového teď dokážeme dělat – a dřív to nešlo?

Tady jedeme revoluci. Nešetříme pouze čas a nepřesouváme člověka o patro výš. Spojení člověka a AI vytvoří schopnost, kterou předtím neměl ani jeden z nich. Junior může díky AI řešit podstatně složitější problém. Technik dostane okamžitý přístup k know-how celé firmy. Obchodník dokáže před schůzkou analyzovat zákazníka způsobem, na který dříve potřeboval analytický tým.

Nevytváříme jen úsporu. Vytváříme novou kapacitu firmy a základ úspěchu v AI realitě.

Jenže – co když na tu novou práci nemám?

Rádi říkáme, že AI lidi nenahradí. Nahradí je lidé, kteří umějí AI používat. Zní to hezky na LinkedInu. Realita bude pravděpodobně složitější. Ne každý člověk, jehož rutinní práce zmizí, má automaticky schopnost nebo chuť převzít práci vyžadující větší míru úsudku, odpovědnosti, komunikace nebo strategického nadhledu.

Dobrá zpráva je, že komplexnější práce nemusí automaticky znamenat, že potřebujeme samé chytřejší a schopnější lidi. AI může část rozdílu sama vyrovnat – být průvodcem, hlídat postup, nabídnout varianty, připomenout souvislosti nebo dát člověku přístup ke znalostem, které dříve neměl.

Úkolem leadershipu a HR proto nemusí být jen přeškolit účetní na finanční stratégy a operátory na datové analytiky. Zajímavější zadání zní:

Jak s pomocí AI přestavět práci tak, aby naši lidé dokázali vytvářet větší hodnotu, aniž by se z každého musel stát expert, stratég nebo manažer?

A co budoucí senioři?

AI navíc vytváří ještě jeden paradox. Pokud seniorní programátor s AI zvládne práci, na kterou dříve potřeboval dva juniory, je krátkodobě ekonomicky naprosto logické ty dva juniory nenajmout. Jenže odkud vezmeme seniora za deset let?

Rutinní práce totiž nebyla jen levná práce. Byla to také škola.

Junior připravoval analýzy, opravoval jednoduchý kód, kontroloval dokumenty nebo dělal první nabídky. Senior po něm občas musel něco předělat – ale právě při tom se junior učil. Pokud tuto práci převezme AI, možná jsme neodstranili jen náklad.

Možná jsme odstranili první příčky kariérního žebříčku.

Firmy proto budou muset vědomě investovat do lidí, kteří jsou dnes krátkodobě méně efektivní než kombinace seniora a AI, protože bez nich za několik let nebude odkud seniory brát.

A možná časem vzniknou i jakési talentové líhně – firmy, jejichž hodnotou nebude jen to, co junioři vyprodukují dnes, ale jak rychle z nich dokážou vychovat odborníky pro zítřek. Zní to trochu jako fotbalová akademie. Ale ekonomická logika za tím už tak absurdní není.

Největší otázka tedy není, jakou AI si koupíte

AI se mění extrémním tempem. Nástroj, který dnes s nadšením zavádíme, může být za dva roky položkou v menu něčeho úplně jiného. Mnohem zajímavější než otázka, jakou AI si vybereme, se tak stávají odpovědi na jiné otázky:

• Kterou práci chceme skutečně automatizovat?
• Co uděláme s časem, který tím získáme?
• Kteří lidé dokážou převzít komplexnější roli a co budou potřebovat, aby ji zvládli?
• Kde chceme produktivitu vytěžit a kde ji naopak investovat do růstu lidí a nové hodnoty?

A hlavně: Vědí naši lidé, co s nimi v tomhle příběhu vlastně zamýšlíme?

Protože zaměstnanec, kterému v pondělí řekneme, že má nadšeně hledat způsoby, jak pomocí AI automatizovat vlastní práci, a v úterý mu vysvětlíme, že musíme zvýšit produktivitu a snížit headcount včetně jeho pozice, možná nebude ve středu úplně nejaktivnějším členem vašeho AI transformačního týmu.

AI adopce totiž není technologický projekt. Postupně se z ní stává projekt změny práce, rolí, kompetencí a nakonec i vztahu mezi člověkem a firmou.

Technologie budou za dva roky zase jiné. Konkurenční výhodou proto nemusí být firma, která dnes vybere nejlepší AI.

Může jí být firma, která se nejrychleji naučí odpovídat na mnohem těžší otázku: Co díky AI dokážou dělat jinak její lidé?

Přijďte se zapojit do diskuze na třetí ročník konference Nové začátky a odneste si užitečné tipy, jak ve vlastní firmě smysluplně zavést inovativní nástroje a získat pro změnu i své zaměstnance.

Autor: Filip Kvapil, Restartup s.r.o.