Umelá inteligencia sa stáva štandardnou súčasťou firemných stratégií, no väčšina investícií zatiaľ neprináša očakávané výsledky. Zatiaľ čo technologickí giganti ako SAP presadzujú zodpovednú a integrovanú AI, prax ukazuje, že len samotný nákup licencií nestačí. Skutočný prínos prichádza až so zmenou procesov, investíciou do ľudí a dôrazom na bezpečnosť.

O tejto téme sa detailne hovorilo na konferencii SAP Connect for Data and AI.

•Zdroj: TOUCHIT.sk

Úspech nie je samozrejmosť

Až 74 % firiem podľa prezentovaných dát nedokáže doložiť konkrétny prínos z nasadenia AI a až 95 % investícií nemá merateľnú návratnosť. Napriek tomu existuje takzvaný „5-percentný klub“ spoločností, ktoré dosahujú preukázateľne vysoké výnosy po nasadení AI. Rozdiel spočíva v systematickom prístupe, ktorý presahuje samotnú technológiu.

•Zdroj: TOUCHIT.sk

Rýchlosť šírenia AI je aktuálne bezprecedentná. Kým klasický telefón potreboval desaťročia na masovú adopciu, ChatGPT dosiahol 100 miliónov používateľov len za dva mesiace. Technológia však neprichádza s univerzálnym návodom na použitie. Firmy si musia definovať vlastné scenáre, pripraviť dáta a prispôsobiť interné procesy.

Investície do AI infraštruktúry sú masívne. Podľa uvedených čísel kapitálové výdavky v roku 2025 dosiahli približne 400 miliárd dolárov a v roku 2026 majú smerovať k neuveriteľnej hodnote 720 miliárdr. Súčasne sa mení model financovania. Éra plošných dotácií končí a firmy prechádzajú na platby za reálnu spotrebu, teda za tzv. tokeny. Príkladom je situácia, kde spoločnosť Uber údajne minula celý ročný cloudový rozpočet na AI asistované programovanie už počas prvých štyroch mesiacov roka.

Štyri najčastejšie chyby pri nasadzovaní AI

Prvá vlna nasadení odhalila opakujúce sa problémy, ktoré bránia úspechu. Týkajú sa najmä podcenenia prípravy, nerealistických očakávaní a ignorovania bezpečnosti.

1. Licencie bez zmeny práce nefungujú

Častou chybou je nákup prístupov k AI nástrojom a ich distribúcia zamestnancom ale bez jasného plánu. Ak chýba školenie, úprava pracovných postupov a meranie prínosu, používanie technológie po niekoľkých týždňoch prirodzene upadá. Zároveň vzniká fenomén „Shadow AI“, keď si ľudia hľadajú lepšie a dostupnejšie nástroje mimo schválených systémov. To zvyšuje riziko úniku citlivých firemných dát. Podľa prieskumu až 67 % manažérov verí, že cez neschválené nástroje im už dáta unikli.
Odporúčaný investičný rámec je 10-20-70. Teda iba 10 % rozpočtu by malo smerovať do samotných AI modelov, 20 % do technológií a infraštruktúry a až 70 % do ľudí a procesov.

2. Prehnané očakávania od AI v zákazníckej podpore

Príkladom je spoločnosť Klarna, ktorá nahradila veľkú časť zákazníckej podpory umelou inteligenciou. Podľa zdieľaných údajov sa čas riešenia požiadavky skutočne skrátil z 11 na rekordné 2 minúty. Zákaznícka spokojnosť však pritom klesla o 22 % a firma musela prijímať prepustených ľudí naspäť. Problémom bolo nasadenie AI na úlohy, ktoré presahovali jej aktuálne reálne schopnosti, a chýbajúci proces na riešenie komplikovaných prípadov. AI zvláda dobre ohraničené úlohy, no pri komplexných situáciách je stále potrebný hybridný model s ľudskou kontrolou.

3. Procesy, ktoré brzdia výsledky

Ak firma nasadí AI bez toho, aby prehodnotila a upravila svoje pracovné postupy, investícia sa v praxi neprejaví. Je nutné jasne definovať, kto schvaľuje výstupy umelej inteligencie, aké dáta môže používať, ako sa výsledky auditujú a kde je hranica jej autonómie.

4. Autonómni agenti bez bezpečnej infraštruktúry

Autonómni AI agenti dnes dokážu pracovať so súbormi, e-mailami a inými systémami. Bez kontrolných mechanizmov predstavujú vážne bezpečnostné riziko. V prezentácii boli spomenuté prípady, keď interný agent spoločnosti Meta údajne sprístupnil citlivé dáta alebo keď AI kompletne zmazala e-mailový účet riaditeľky pre AI bezpečnosť. V inom incidente prišla firma PocketOS o produkčnú databázu zákazníkov vrátane záloh po zásahu AI agenta. Také veci sa dnes stávajú.

Podľa citovaných štatistík až 35 % manažérov nedokáže okamžite vypnúť škodlivého agenta a 47 % bezpečnostných šéfov pozoruje aktivity mimo povoleného rozsahu. Nevyhnutnosťou je preto bezpečná agentná architektúra, ktorá zahŕňa riadenie oprávnení, audit, ľudskú kontrolu pri citlivých krokoch a mechanizmy na okamžité vypnutie.

Zodpovedná AI integrovaná v systémoch

Spoločnosť SAP predstavuje prístup, ktorý označuje ako Business AI. Jeho cieľom je integrovať inteligentné funkcie priamo do jadra podnikových systémov ako S/4HANA alebo SuccessFactors. Umelá inteligencia tu nefunguje ako samostatný nástroj, ale ako asistent, ktorý pomáha zamestnancom plniť úlohy efektívnejšie priamo v prostredí, ktoré poznajú. Cieľom nie je nahradiť ľudí, ale poskytnúť im pomocníka.

•Zdroj: TOUCHIT.sk

Kľúčová je pritom kvalita dát. Podnikové systémy (ERP) obsahujú štruktúrované a overené dáta, ktoré sú základom pre spoľahlivé fungovanie AI. Bez nich hrozí, že umelá inteligencia bude produkovať nepresné výsledky, takzvané halucinácie.

Dôraz na bezpečnosť a ľudskú kontrolu

SAP ako nemecká firma kladie dôraz na súlad s európskou legislatívou, napríklad s pripravovaným AI Act. Tento prístup sa podľa spoločnosti líši od menej regulovaných trhov. Kľúčovým princípom je zachovanie ľudskej kontroly, známej ako „human oversight“. Aj keď AI automatizuje procesy, finálne rozhodnutia a dohľad zostávajú v rukách človeka.

•Zdroj: TOUCHIT.sk

Cesta k inteligentnému podniku

Umelá inteligencia už nie je len technologickým trendom, ale strategickým nástrojom, ktorý rozhoduje o konkurencieschopnosti. Firmy, ktoré sa chcú zaradiť do úspešnej menšiny, musia postupovať systematicky. Namiesto bezhlavého nasadzovania technológií je potrebné upraviť procesy, pripraviť dáta, zaškoliť ľudí a predovšetkým zaistiť bezpečnosť. Úspech neprichádza rýchlo, ale je výsledkom trpezlivého a zodpovedného prístupu.

Zdroje: vlastné, SAP