- Přehledy IS
- APS (25)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (31)
- CRM (52)
- DMS/ECM - správa dokumentů (19)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (87)
- HRM (28)
- ITSM (6)
- MES (33)
- Řízení výroby (36)
- WMS (28)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (41)
- Dodavatelé CRM (37)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (63)
- Informační bezpečnost (43)
- IT řešení pro logistiku (48)
- IT řešení pro stavebnictví (26)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (27)


















![]() | Přihlaste se k odběru zpravodaje SystemNEWS na LinkedIn, který každý týden přináší výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | ||
Přínos využití AI ve firmách není jen o zpracování většího množství dat, ale především těch správných dat
Umělá inteligence slibuje zásadní proměnu všech aspektů firemních aktivit, přesto řada společností dosud nemá jasno v tom, jak tuto novinku přetavit z pilotního projektu do plného nasazení. Ve stále více digitalizovaném prostředí se potýkají s osamocenými ostrůvky dat roztroušenými po různých systémech, což v konečném důsledku vede k tomu, že mnozí zaměstnanci nedůvěřují datům využívaným k trénování velkých jazykových systémů a mají problém dostat od AI to, co potřebují.


Podle našeho průzkumu „Your Data, Your AI“ je pouze 28 % firemních aplikací propojeno s AI a více než 80 % topmanažerů se potýká s problémem roztříštěnosti dat a komplikovanou snahou je dát nějak dohromady. Je to paradox: zatímco tři čtvrtiny respondentů průzkumu věří, že přesná, úplná a dobře zabezpečená data jsou tím rozhodujícím aspektem při budování důvěry v umělou inteligenci, více než polovina z nich nedůvěřuje datům, která se v současnosti používání pro trénování systémů umělé inteligence. A téměř šest z deseti uživatelů AI na celém světě považuje za velmi obtížné získat od AI to, co chtějí a potřebují.
Budoucnost firemní AI přitom není o zpracování většího množství dat, je o využití toho správného výseku dat z celkového objemu, který má firma k dispozici. Pokud jsou výstupy AI podloženy vlastními firemními daty, přinášejí užitečnější výsledky a v konečném důsledku to vede k větší důvěře v AI k jejímu lepšímu přijetí ze strany zaměstnanců.
Pouze díky konsolidaci svých dat budou společnosti schopny kompletně porozumět chování a potřebám zákazníka. Důvěryhodná data a integrace AI do pracovních postupů napříč všemi odděleními firmy jsou klíčovými faktory, které ovlivňují úspěšné využití AI. Jejich společným nasazením můžou společnosti odblokovat nedůvěru k jejich plošnému používání a dosáhnout měřitelných výsledků automatizace, personalizace a optimalizace díky výkonu AI, včetně vyšší produktivity obchodníků, rychlejšího řešení služeb zákazníkům a nasazování marketingových kampaní s vyšší konverzí.
Integrace AI do pracovního procesu
Potřeba používat AI v reálném čase, kdy ji využívají zaměstnanci firem v oblasti prodeje, služeb, marketingu, obchodu, vývojáři a další zaměstnanci, vysvětluje, proč se firmy přiklánějí ke konverzačním asistentům, aby jejich zaměstnanci mohli pracovat s jakýmikoli daty nebo pracovními postupy v rámci celé firmy.
S konkrétními údaji o zákaznících mohou zaměstnanci generovat užitečné odpovědi, které jsou automaticky podloženy všemi důvěryhodnými daty a metadaty jejich organizace. Od generování zákaznických kampaní až po zodpovídání servisních dotazů, vše je personalizováno na základě konsolidovaných dat – a to vše bezpečně v rámci dat a obchodních procesů jejich společnosti.
Tyto personalizované zákaznické zkušenosti lze získat jen díky výkonné kombinaci dat a CRM. Dnešní zákazníci se rozhodují v řádu milisekund. Pokud jim to neumožníte, můžete přijít o potenciální obchodní příležitost, riskujete špatnou recenzi na sociálních sítích nebo ztrátu reputace.
Ačkoli je generativní umělá inteligence pro většinu společností stále ve fázi testování, její potenciál pro realizaci skutečné transformace firem je obrovský. Ti, kteří dokážou využít svoje data, budou důvěřovat AI a umožní svým zaměstnancům pracovat s ní v reálném čase, budou schopni přejít od pilotního projektu k plnému nasazení a získají tím obrovskou hodnotu, spokojenost zaměstnanců, loajalitu zákazníků a nebývalý firemní růst.
Jak si vybudovat důvěryhodný datový základ
Aby umělá inteligence splnila vaše očekávání, musí být velké jazykové modely (LLM) založeny na důvěryhodných firemních datech. Ale s daty umístěnými v různých vzájemně nepropojených systémech se plošná digitální transformace dělat nedá. A problém nastává i v případě, že jsou data, která používáte jako podklad pro modely AI, neúplná, nesprávná nebo irelevantní. Vede to jen k nekonzistentním a nesprávným výsledkům.
Naopak jednotné zpracování dat umožňuje jejich automatizaci pomocí AI, lepší analýzu a rozhodování. Společné uložení zákaznických a obchodních dat a metadat při využití společného jazyka, který integruje všechny aplikace způsobem, přináší důvěryhodné výsledky bez nákladného trénování jazykových modelů.
Vezměme si například data v reálném čase, kdy potenciální zákazník právě navštívil webové stránky společnosti. Dříve by to obchodní zástupci nedokázali zjistit bez ručního vytahování dat do vlastního reportu. Data v reálném čase přinášejí využitelné poznatky, které umožňují okamžité zapojení zákazníka, což vede k vyšší míře konverze, růstu tržeb a spokojenosti zákazníků.
Důvěra je klíčovým faktorem úspěšného nasazení umělé inteligence ve firmách. Sjednocením a vyčištěním svých dat mohou společnosti zajistit, že modely AI budou pracovat s těmi nejpřesnějšími informacemi.
![]() |
Jakub Opálka Autor článku je Territory Manager společnosti Salesforce. |
Formulář pro přidání akce
26.2. | Webinář: Knowledge Work Automation: Klíč k moderní... |
10.4. | Konference ALVAO Inspiration Day 2025 |