Hlavní strana -> Časopis IT Systems -> Rok 2026 -> IT Systems 5/2026 -> AI zvyšuje tržby, ale ne všem stejně
IT SYSTEMS 5/2026 , AI a Business Intelligence , E-commerce B2B/B2C

AI zvyšuje tržby, ale ne všem stejně

Proč některé e-shopy rostou a jiné jen utrácí za nástroje

redakce

Umělá inteligence patří mezi nejčastěji skloňovaná témata současného e-commerce. Řada firem ji nasazuje do marketingu, zákaznické péče, tvorby obsahu nebo práce s produktovými daty. Přesto platí, že stejné technologie nepřinášejí všem stejné výsledky. Zatímco některé e-shopy díky AI rostou, zrychlují provoz a zvyšují marže, jiné pouze přidávají další náklady bez viditelného efektu.


Podle studie „46 E-commerce AI Implementation Statistics That Define Digital Success in 2026“ uvádí 69 % firem využívajících AI růst tržeb a 72 % zároveň snížení nákladů. Tato čísla ale neznamenají, že úspěch je automatický. Spíše ukazují, že rozdíl nevytváří samotný nástroj, ale způsob jeho nasazení. Zjednodušeně řečeno: mnoho e-shopů si AI osahalo, ale jen menší část ji skutečně přetavila do každodenní reality. A právě zde se může v roce 2026 rozhodovat o tom, kdo získá náskok.

AI sama problém nevyřeší

„Mnoho firem vstupovalo do AI s představou rychlého zázraku. Stačí koupit nový software, aktivovat několik funkcí a výsledky se dostaví. Praxe je však složitější. Pokud má e-shop nepřesná data o produktech, neaktuální skladové informace, nekonzistentní cenotvorbu nebo roztříštěné interní procesy, umělá inteligence tyto nedostatky spíše zvýrazní než odstraní.
Typickým příkladem jsou doporučovací systémy. Pokud produktový katalog obsahuje chyby, chybějící parametry nebo špatně zařazené položky, AI nebude doporučovat lépe. Jen rychleji zopakuje stávající nepřesnosti. Totéž platí u automatizace kampaní nebo cenotvorby. Jinými slovy: kvalitní AI stojí na kvalitních datech,“ říká Adam Rožánek, ředitel internetového obchodu Trenýrkárna.cz.

Kdo roste nejrychleji

Největší přínosy dnes zpravidla vidí firmy, které mají zvládnuté základy. Mají čistá data, propojené systémy, jasně definované procesy a vědí, co chtějí měřit. Teprve na tomto základě dokáže AI přinášet skutečný výkon.
„V marketingu to znamená přesnější cílení kampaní, lepší práci s publiky a efektivnější rozdělení rozpočtů. V provozu jde o predikci poptávky, plánování zásob nebo automatické řízení priorit. V zákaznické péči pak o rychlejší třídění dotazů, návrhy odpovědí a vyšší dostupnost podpory.
Firmy, které AI zapojují systematicky, navíc často zjišťují, že největší přínos nepřichází v jedné oblasti, ale v součtu desítek menších zlepšení. O pár procent vyšší konverze, o něco nižší náklady na akvizici, méně chyb na skladu, rychlejší reakce zákazníkům. Dohromady jde o výrazný rozdíl,“ říká Kamil Brabec z Vuch.

Kde firmy nejčastěji ztrácejí peníze

Na opačné straně stojí společnosti, které AI zavádějí bez strategie. Nakoupí více nástrojů najednou, ale neřeší jejich propojení ani odpovědnost za výsledky. Marketing používá jeden systém, zákaznická péče druhý, produktový tým třetí. Data zůstávají oddělená a vedení neví, co skutečně funguje.
„Častým problémem je také absence měření návratnosti. Firma sice ví, že používá AI copywriting nebo chatbot, ale neví, zda díky tomu opravdu roste obrat, klesají náklady nebo se zlepšuje spokojenost zákazníků. Bez jasných KPI se investice snadno mění v drahý experiment,“ říká Marek Pščolka ze specializované platformy Žaluzieee.

Rok 2026 bude o návratnosti, ne o dojmu

První vlna AI byla o tom, kdo ji zkusí. Druhá vlna je o tom, kdo na ní vydělá. E-shopy už nebudou hodnotit, zda AI používají, ale zda jim přináší měřitelný přínos.
Úspěšnější budou ti, kteří začnou méně u nástrojů a více u procesů. Nejprve si uklidí data, nastaví cíle a vyberou konkrétní oblasti s největším potenciálem. Až poté přidají technologii.
Proto dnes neplatí, že AI automaticky zvyšuje tržby. Platí spíše to, že dobře řízená firma s kvalitními daty dokáže AI proměnit v růst. Ostatní riskují, že budou jen utrácet za další software, který jejich problémy nevyřeší.
„V Trenýrkárna.cz se nám daří AI zapojovat hlavně tam, kde má přímý dopad na výkon. Velký posun vidíme v cenotvorbě, administrativních automatizacích příjmu, sledování konkurence a navazující optimalizaci kampaní podle marže či skladové dostupnosti. Právě propojení více procesů dohromady nám přináší největší efekt,“ dodává Adam Rožánek z Trenýrkárna.cz.
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.

Inzerce

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita a datového prostředí

Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.