S klienty při tvorbě strategie často narážíme na využití AI. Ta je všude, ale strategie pro její využití často chybí.
Přitom právě nejúspěšnější firmy ukazují, že cesta k efektivnímu nasazení AI nevede přes nákup „chytrých“ nástrojů, ale přes promyšlenou práci s daty, lidmi a procesy.
Pojďme se podívat, co funguje v praxi — a jak se inspirovat přístupem těch, kteří AI využívají naplno.
Proč většina AI projektů selhává
Podle nejnovějších studií selhává až 80 % podnikových AI projektů. Většina firem dělá stejnou chybu: místo aby začaly u identifikace problémů, které AI může pomoci vyřešit a pevných datových základů, vrhají se po nejnovějších nástrojích. Výsledkem jsou zklamání, slepé uličky a nízká návratnost investic.
Je to tedy jako s tvorbou marketingové strategie, musíme jít do hloubky, pochopit, kde nám AI může pomoci, do procesu tvorby a implementace zapojit všechny členy týmů, a výsledek se s velkou pravděpodobností dostaví.
Jak tedy na to, aby se AI stala skutečným obchodním přínosem — ne jen hračkou pro inovátory? Zde je 6 principů, které oddělují úspěšné firmy od těch, které se v AI ztratí.
1. Základy leží v datech, ne v modelech
Nejčastějším důvodem selhání AI projektů nejsou špatné modely, ale slabá datová infrastruktura. Až 75 % hodnoty AI pochází z dobře strukturovaných, dostupných a propojených dat — ne z algoritmů.
Klíčové otázky:
- Máme potřebná data?
- Jsme schopni je aktivně využívat a propojit napříč odděleními?
- A jak to můžeme udělat:
Vytvořte robustní datovou infrastrukturu, která přežije jednotlivé AI aplikace, nástroje, dodavatele i trendy. A sledujte, jak se AI skutečně používá — nejen kdo má přístup, ale kdo ji aktivně využívá v rozhodování.
2. Neřešte technologii, řešte problémy a mapujte
Nejlepší AI projekty nezačínají otázkou „Jaký nástroj koupíme?“, ale „Jaký problém potřebujeme vyřešit?“Identifikujte konkrétní bolestivé body v pracovních postupech, kterým vaši lidé denně čelí. Udělejte si interní audit: jak vypadají klíčové pracovní postupy? V jakých částech těchto postupů můžete AI využít? Teprve poté najděte správnou technologii.
Zůstaňte věrní problému, ne řešení. Identifikujte kritické body v každodenním provozu a stavte na nich.
Balancujte:
- velké změny pro malý počet lidí
- malé změny, které pomůžou mnoha
3. Získejte si manažery v první linii a měňte popisy rolí
Klíčová je podpora a aktivita manažerů v první linii – znají práci do hloubky, jsou upřímní, kritičtí a mají reálnou důvěryhodnost u svých kolegů.
Vyškolte je v mapování procesů, k provádění auditů pracovních postupů a naučte je identifikovat úkoly vhodné pro AI:
- Rozložte pracovní role na konkrétní úkoly.
- Identifikujte, co může být automatizováno, rozšířeno nebo transformováno.
- Zapojte zaměstnance do změny – nejlépe vědí, co dělají.
Tím se z AI stane nástroj pro každodenní zlepšování, ne direktiva od vedení. A nezapomeňte upravit oficiální popisy práce tak, aby zahrnovaly AI. Není to volba – je to nová realita.
4. Důvěra přichází s praktickou zkušeností a validací, ne s vysvětlováním
Namísto nekonečných prezentací o výhodách AI postavte důvěru na důkazech a praktické zkušenosti.
Dejte lidem skutečné výzvy, ve kterých použijí AI, nejprve klidně neúspěšně – a pak je naučte, jak na to správně. Tento moment „aha“ vytvoří trvalé zapojení.
Začněte v malém – v reálném kontextu, a ukažte relevanci.
Příklad: Mayo Clinic testuje AI modely v různorodých prostředích, populacích i scénářích. Důvěra nevzniká vysvětlováním efektivity ale tím, že model prokazatelně funguje.
5. AI strategie musí zůstat dynamická a být průběžně měřena
AI není projekt typu „spuštěno – hotovo“. To, co funguje dnes, může být za půl roku přežité. AI se vyvíjí rychle – a firmy s ní musí držet krok. Nebojte se toho, ale pracujte s tím. Měřte dopad i vyspělost AI v čase.
Moderna například používá vlastní AI fitness skóre, které sleduje:
- jak často se AI používá,
- jak je propojena s daty,
- zda vede k reálným obchodním výsledkům.
6. Škálujte, validujte rychle, nebo běžte dál
AI má smysl pouze ve škále. Pilotní projekty izolují znalosti a brání budování kultury sdílení a učení. Umožněte přístup všem. Nechte týmy učit se navzájem a postupně budujte kolektivní kompetenci.
Nasazení AI nesmí trvat měsíce. Pilotujte v týdnech. Pokud řešení nepřináší reálný přínos do 2–3 týdnů, nebojte se jej ukončit. Zvolte nejprve případy použití s vysokou hodnotou a nižší složitostí.
Cílem jsou rychlá vítězství, která ukazují návratnost a motivují k dalším krokům.
Závěrem: AI jako dům
Nečekejte na „dokonalou připravenost“. AI se nepřizpůsobí vám — musíte se přizpůsobit vy jí. Ale pokud to uděláte chytře, výsledky překonají očekávání.
Představte si nasazení AI jako stavbu domu. Nemůžete začít stavět střechu nebo nakupovat okna (AI modely), dokud nemáte pevné základy (datová infrastruktura), jasný plán (zmapované procesy) a otevřené manažery v první linii (lidé). A stejně jako architekt neustále reviduje plány podle okolností, i vy musíte reagovat na nové možnosti a potřeby.
S větší jemností. A laskavostí – vůči sobě i ostatním.
