Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Analýzy - 3. 3. 2026 - redakce

Nejčastější příčiny, proč AI projekty ve firmách selhávají,

a doporučení, jak se jim vyhnout

Po období intenzivních investic do umělé inteligence přichází fáze, kdy firmy začínají vyhodnocovat skutečné přínosy. Z dat McKinsey & Company vyplývá, že méně než 30 % AI projektů v podnikovém prostředí dosáhne plánované návratnosti investic. Řada iniciativ končí bez výraznějších výsledků – často bez veřejného přiznání neúspěchu.



Technologie obvykle problémem nebývá

Zkušenosti z praxe ukazují, že samotná technologie většinou nepředstavuje hlavní bariéru. Modely jsou dostupné, nástroje stabilní a náklady na jejich provoz postupně klesají. Slabé místo se obvykle nachází uvnitř organizace; v nepřipravenosti procesů, chybějící odpovědnosti a nedostatečné komunikaci.
„Vidíme to opakovaně: management přijde nadšený z konference, kde viděl demo nějakého AI řešení. Chce totéž za šest týdnů. Nikdo se přitom nezeptá, jestli má čistá data, zda jsou procesy vůbec popsané, nebo kdo to bude v praxi používat," říká David Strejc, zakladatel společnosti Apertia Tech, která AI řešení implementuje a při analýzách neúspěšných implementací identifikuje několik typických, opakujících se příčin:

1. Nerealistická očekávání managementu

AI není univerzální řešení, které okamžitě automatizuje celý provoz. Vyžaduje postupné ladění, dohled a vyhodnocování. Projekty s očekáváním rychlé a výrazné návratnosti bývají často ukončeny předčasně.
 

2. Nejasná odpovědnost za projekt

Bez jednoznačného interního vlastníka dochází k přenášení odpovědnosti mezi IT a byznysovým oddělením. Výsledkem je zpomalení rozhodování a ztráta priority.

3. Chybějící definice úspěchu

Bez předem stanovených a měřitelných cílů nelze objektivně vyhodnotit přínos projektu. Pokud nejsou určeny konkrétní parametry – například úspora času, snížení chybovosti nebo zkrácení reakční doby – nelze projekt efektivně řídit.

4. Nekonzistentní a nepřipravená data

„Nejčastěji slyšíme: máme data v Excelu, v poštovní schránce a v hlavách lidí, kteří u nás už nepracují. Pak se diví, že AI nedává smysluplné výstupy," popisuje Strejc reálnou situaci z praxe.

5. Nedostatečné zapojení zaměstnanců

Systém navržený bez účasti lidí, kteří s daným procesem denně pracují, bývá v praxi odmítán nebo obcházen. To výrazně snižuje jeho přínos.
Pokud firma zaměstnancům neukáže, jak AI jejich práci usnadní, nikoliv nahradí, skončí projekt tichým bojkotem,

Lidský faktor jako klíčová proměnná

Zkušenosti z digitálních transformací potvrzují, že největší riziko neleží v technologii, ale v přijetí změny. Podle Gartneru selhalo 80 % neúspěšných digitálních transformací primárně z důvodů na straně lidí, nikoliv kvůli technickým limitům.
 „Nejen pro AI technologie platí, že zaměstnanci mají často z nového IT řešení strach. Strach ze ztráty práce, strach z toho, že nebudou rozumět novému nástroji, strach z toho, že budou vypadat hloupě. Pokud firma tento strach neadresuje otevřeně a neukáže, jak AI jejich práci usnadní – nikoliv nahradí – projekt skončí tichým bojkotem," vysvětluje David Strejc.
 
V průmyslovém prostředí, kde jsou procesy dlouhodobě standardizované a odpovědnost jasně rozdělena, může být změna pracovních postupů citlivým tématem. Transparentní komunikace a postupné zavádění jsou proto zásadní.

Tři principy, které zvyšují šanci na úspěch

Z dosavadních implementací vyplývají tři základní principy, které pomáhají minimalizovat riziko neúspěchu:
  1. Zaměřit se na konkrétní a ohraničený problém – Namísto rozsáhlé transformace celé organizace je efektivnější začít jedním jasně definovaným procesem – například konkrétním reportem, rutinní administrativní agendou nebo vybranou částí zákaznické komunikace. Pilotní projekt umožní ověřit přínos a nastavit další postup.
  2. Vytvořit interní podporu projektu – Identifikace zaměstnanců, kteří mají k technologiím pozitivní vztah, pomáhá urychlit adopci. Praktická zkušenost sdílená mezi kolegy má větší dopad než formální rozhodnutí vedení.
  3. Stanovit měřitelné cíle od začátku – Každý projekt by měl mít definované parametry úspěchu; například procentuální snížení nákladů, zrychlení procesu nebo redukci chybovosti v konkrétním časovém horizontu. Bez těchto metrik je obtížné projekt obhájit při pravidelném vyhodnocování.

Od experimentů k systematické implementaci

České firmy se podle dostupných dat pohybují v evropském průměru v oblasti adopce AI. Pilotní projekty jsou běžné, plně produkční nasazení zatím méně časté. Podle Evropské komise by však v roce 2026 mělo implementovat alespoň jeden podnikový proces s využitím AI více než 40 % středních a velkých firem v EU. „Ti, kteří se poučili z prvních neúspěchů a dnes postupují systematicky, získají konkurenční výhodu, která bude v příštích třech letech těžko dosažitelná. AI nepočká na firmy, které nejsou připravené," uzavírá David Strejc.

 
  

- PR -

Když chcete lepší sklad, ale nechcete měnit celý systém

Q.WMS přináší rychlé výsledky bez nákladného upgradu


Ve skladech se často rozhoduje o tom, jestli firma vydělává, nebo jen „točí“ zásoby. Přesto se i dnes setkáváme s prostředím, kde se zboží hledá „po paměti“, procesy jsou závislé na konkrétních lidech a ERP systém plní spíše roli evidence než aktivního nástroje řízení. Přitom cesta ke zlepšení nemusí znamenat výměnu celého ERP systému, a tak nemusí být složitá ani nákladná.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita 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.

Časopis IT Systems / Odborná příloha
Aktuální číslo časopisu IT Systems Aktuální číslo časopisu příloha #1
Více o časopisu IT Systems
Kalendář akcí
   červen - 2026   
Po Út St Čt Pá So Ne
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293012345
6789101112
IT Systems podporuje
6.10. Unicorn Banking Forum 2016

Formulář pro přidání akce

Další vybrané akce
26.6. Certifikace ISO prakticky
Další akce
RSS kanál