Data RSM ukazují, že vztah českých firem k umělé inteligenci je zatím spíše opatrný. Jako jednu ze svých hlavních strategických oblastí označilo AI jen 22 % dotázaných. Ze zbývajících firem, pro které AI není strategickou prioritou, ji 9 % nepovažuje za důležitou vůbec a dalších 8 % se jí v organizaci nevěnuje a vůbec ji nevyužívá. Zbylé firmy pak umělou inteligenci vnímají jako důležitou, ale spíše na provozní než na strategické úrovni. Výrazné jsou ale rozdíly napříč obory. Zatímco v IT a technologiích řadí AI mezi hlavní strategické oblasti 91 % firem, ve stavebnictví, developmentu, státní správě nebo zemědělství jde spíš o okrajové téma.

 

„AI už firmy dnes vnímají jako důležitou, ale ne vždy ji někdo skutečně řídí. Problém většinou nebývá nezájem, ale chybějící vlastník tématu. Prvním krokem by mělo být určit, kdo má AI ve firmě na starost – vedení, IT, byznys nebo compliance – a jak se o ní rozhoduje," říká Zuzana Kubíková, Head of Management Consulting z RSM.

Největší bariéra není technologie samotná, ale bezpečné a řízené použití v reálném provozu (45 %). Otázka kyberbezpečnosti je pro firmy složitá, jelikož často přesně nevědí, co všechno mají kontrolovat - vstupní data, nástroje, přístupy, výstupy, integrace, i chování zaměstnanců. Pouze 15 % firem přitom naráží při integraci AI na odmítání nebo obavy zaměstnanců a nedostatek financí jako hlavní bariéru vnímá jen 11 % firem. 

Druhou nejčastěji zmiňovanou brzdou je výběr správné technologie. Nástroj by přitom měl přijít až poté, co si firma jasně popíše proces, kterému chce pomoci, tedy jaká data má k dispozici, jaký výstup potřebuje, jaká jsou rizika a kdo za něj zodpovídá. Pokud firma neví, může vycházet z běžných use casů pro danou oblast, ať jde o finance, HR nebo obchod, nebo využít poradenství firem, které se touto problematikou specializovaně zabývají.

 

„Firmy jsou při zavádění AI opatrnější, protože si hlídají druhou stranu mince, a to bezpečnost. To je v pořádku, ale nemělo by to být důvodem AI odkládat. Princip zůstává stále stejný. Dřív jsme využívali makra, později RPA a automatizaci, teď jsme na úrovni AI, a zabezpečení je potřeba řešit na všech úrovních stejně jako dřív, jen je komplexnější," vysvětluje Lucie Odehnalová, Senior Consultant v RSM. 

 

Za rostoucím používáním AI ve firmách přitom podle RSM stojí i takzvaná „Shadow AI“ - tedy situace, kdy zaměstnanci sami od sebe vkládají firemní nebo osobní data do veřejně dostupných AI nástrojů, aniž by o tom vědělo IT oddělení nebo vedení firmy. Riziko spočívá hlavně v tom, že se citlivá data, jako jsou smlouvy, mzdové údaje nebo interní strategické materiály, dostanou mimo kontrolu firmy a zpětně se dá jen těžko ověřit, jak s nimi konkrétní nástroj dál nakládá a kde končí. 

„Pokud firma lidem nedá bezpečnou a použitelnou alternativu, stejně si najdou cestu k veřejným nástrojům mimo kontrolu IT. Proto je potřeba nastavit jasná pravidla, co se do AI smí a nesmí zadávat, a kdo schvaluje nové use casy," dodává Zuzana Kubíková.

Dopad AI se přitom netýká jen procesů, ale začíná se promítat i do personálního obsazení. Podle průzkumu RSM zhruba každá sedmá firma u nás kvůli zavádění AI už alespoň částečně omezila počet zaměstnanců. 

Jako nejúčinnější nástroj pro rozšíření AI mezi zaměstnance firmy nejčastěji uvádějí praktická školení na konkrétní role a use casy (39 %), následují jasná pravidla a doporučené postupy (28 %) a snadný přístup k nástroji, tedy jednotné přihlašování, licence a integrace (25 %). Roli hrají i interní AI ambasadoři v týmech (19 %) a podpora vedení firmy (17 %).

Klíčovou, a přitom značně podceňovanou, částí zavádění AI je měření přínosů. Jako hlavní metriku firmy nejčastěji sledují úsporu času a produktivitu (34 %), méně už snížení nákladů (20 %) nebo kvalitu výstupů, tedy přesnost a chybovost (18 %). Celá třetina firem ale žádné metriky nesleduje a ani to neplánuje, a dalších 24 % ani neví, jaké metriky by mělo sledovat.

„Určit si status quo je pracné, ale klíčové. Kolik proces, který chci propojit s AI, stojí, kolik na něm pracuje lidí a jaká je jeho chybovost. Jen když znám stav před změnou, můžu pak porovnávat, co mi AI skutečně ušetřila, a přenést to do řeči nákladů. Součástí úspěchu je také i tzv. change management. Pokud zaměstnanci nebudou vědět, co změna znamená pro ně, a firma to neodkomunikuje otevřeně, bude i další podobný projekt v budoucnu narážet na nedůvěru," uzavírá Lucie Odehnalová.