Firmy chtějí AI. Často ale nevědí, kde začít

Zájem o generativní AI v posledních letech prudce roste. Na odborných konferencích, pracovních setkáních i poradách managementu se stále častěji řeší, jak nové technologie využít a neztratit krok s konkurencí. Očekávání bývají vysoká. Mnoho firem si od AI slibuje rychlé výsledky, vyšší efektivitu nebo lepší rozhodování.

Podle Jána Zajíce, Head of Data & AI v BIQ Group, však organizace často narážejí na stejný problém. Přemýšlejí o konkrétním nástroji nebo technologii dříve, než si ujasní, jaký problém chtějí skutečně řešit.

„Firmy často očekávají téměř stoprocentní úspěšnost a okamžité výsledky. Jakmile řešení nedosáhne očekávání, nadšení rychle opadá. Přitom umělá inteligence není zázračný nástroj, který sám vyřeší dlouhodobé problémy organizace,“ říká Ján Zajíc.

Podobná situace není nová. Za posledních dvacet pět let prošel svět IT několika výraznými vlnami – od podnikových informačních systémů přes business intelligence až po současný rozmach AI. Společným jmenovatelem bývá snaha získat lepší přehled o fungování firmy a podpořit rozhodování na základě dat. Často však chybí jasně definované cíle, prioritizace nebo konkrétní scénáře využití.

Prvním krokem proto není implementace AI, ale identifikace oblastí, kde může přinést reálnou hodnotu. Firmy potřebují vědět, jaké procesy chtějí zefektivnit, jak budou přínosy měřit a jaké výsledky od projektu očekávají.

Teprve poté dává smysl řešit technologii. A právě v této fázi se často ukáže, že největší výzvou nejsou algoritmy ani výpočetní výkon, ale data.

Úspěšná AI stojí na datech, procesech a dlouhodobé strategii

Mnoho organizací stále podceňuje rozsah změn, které úspěšné nasazení AI vyžaduje. Ve skutečnosti nejde o jednorázový projekt ani o implementaci jednoho nástroje. AI řešení se postupně vyvíjejí spolu s firmou a musí být schopná reagovat na její růst, změny procesů i nové požadavky byznysu.

Základem je proto vytvoření jednotné datové základny, která propojí informace napříč organizací a umožní jejich efektivní využití. V praxi celý proces začíná analýzou současného stavu, identifikací datových zdrojů a nastavením jejich sběru. Následuje sjednocení, čištění a příprava dat tak, aby byla využitelná pro analytiku i budoucí AI řešení.

Až nad takto připravenými daty vznikají dashboardy, reporty a nástroje podporující data-driven rozhodování. Teprve následně přichází prostor pro pokročilejší analytiku, strojové učení nebo generativní AI.

„Budujeme jednotnou datovou základnu pro celou firmu. Teprve na ní může vzniknout skutečná data science, strojové učení nebo AI řešení, která jsou dlouhodobě udržitelná a dokážou růst společně s organizací,“ vysvětluje Ján Zajíc.

Důležitou roli přitom hraje také cloudová infrastruktura. Ta umožňuje flexibilně škálovat výkon, analytické nástroje i samotné AI služby podle aktuálních potřeb firmy. Organizace tak nemusí budovat složitá řešení od začátku a mohou se soustředit na to nejdůležitější – využití dat pro lepší řízení a rozhodování.

Shrnutí: Budoucnost patří firmám, které zvládnou pracovat s daty

Umělá inteligence bezpochyby mění způsob fungování firem. Přináší nové možnosti automatizace, analýzy dat i podpory rozhodování. Současně však odhaluje slabá místa organizací, které dlouhodobě podceňovaly správu dat nebo jejich kvalitu.

Firmy, které chtějí využít potenciál AI naplno, proto musí začít mnohem dříve než výběrem konkrétního nástroje. Potřebují jasnou strategii, definované cíle a kvalitní datovou základnu, na které lze stavět další rozvoj.

AI není cílový stav ani jednorázová investice. Je součástí dlouhodobé transformace, která propojuje technologie, data a byznys. Organizace, které tento základ vybudují dnes, budou mít výrazně lepší pozici při zavádění nových AI řešení i při budoucím růstu.