Poznatky přímo z firem ukazují tři časté slepé uličky – a také způsob, jak se jim vyhnout.
1. Adopce: Licence a tokeny nestačí. Role manažerů je vyčíslitelná
První slepá ulička se objevuje už při samotném zavádění AI. Firmy často volí plošný přístup – pořizují licence pro celé týmy, organizují stejná školení pro všechny zaměstnance a úspěch měří počtem spotřebovaných tokenů. Jenže lidé vstupují do adopce s velmi rozdílnou úrovní znalostí i potřeb.
„Účastníky akademií, které pro firmy organizujeme, necháváme zhodnotit, jak intenzivně AI využívají. Často se při tom ukazuje, že i ti, kdo se považují za pokročilé uživatele, pracují s bezplatnými generativními nástroji jen na velmi základní úrovni. Pokud už AI ve firmě používáte, ptejte se spíše, jaké procesy lidé díky ní zlepšili nebo jaké nové produkty pomohla vytvořit. Tomu pak přizpůsobte licence, do nichž pro jednotlivé týmy investujete,“ vysvětluje Jakub Heikenwälder ze sítě Red Button.
Místo spotřebovaných tokenů sledujte smysluplnější ukazatele – například počet zdokumentovaných a nasdílených experimentů, redesignované procesy, konkrétně ušetřený čas nebo pokles nákladů v jednotlivých use casech.
Právě experimentování patří k nejvíce podceňovaným, ale zároveň nezbytným součástem adopce AI. Aby přinášelo výsledky, vyhraďte si na něj čas stejně, jako by šlo o pravidelnou schůzku. Mělo by jít minimálně o 30 minut týdně, a to odděleně od běžných pracovních úkolů.
Nezastupitelnou roli při efektivním uplatnění AI ve firmě mají rovněž manažeři. Společnost Gallup ve svém reportu uvádí, že pokud manažer aktivně podporuje využívání AI, zaměstnanci jsou téměř stonásobně častěji přesvědčeni o jejím přínosu.
2. Technologie: Desítky předplatných, průměrné výsledky. Nástrojový turismus se nevyplácí
Řada firem i jednotlivců podléhá dojmu, že lepší výsledky přinese nový AI nástroj. Neustálé testování novinek, přepínání mezi aplikacemi a povrchní znalost desítek řešení ale vytvářejí spíše pocit aktivity než skutečnou produktivitu. Tento fenomén označují experti jako nástrojový turismus. Přepínání kontextu přitom může snižovat kognitivní kapacitu až o 20 %.
„U většiny běžných pozic se vyplatí vybrat dva až tři nástroje, které člověk používá nejčastěji, a naučit se v praxi uplatnit 80 až 90 % jejich možností. Hluboká znalost několika řešení přináší výrazně lepší výsledky než povrchní orientace v desítkách aplikací,“ říká Heikenwälder.
Manažerům doporučuje pravidelně revidovat počet aktivních předplatných a ověřovat jejich reálné využití. Zaměstnanci by si měli alespoň jednou měsíčně vyhodnotit, které nástroje jim přinášejí konkrétní hodnotu, a které pouze spotřebovávají čas a pozornost.
Opomíjeným krokem pro maximální vytěžení potenciálu AI je pořádek v souborech a zdrojích, ze kterých má AI čerpat. „Běžně vidíme nasazování AI chatbotů pro interní i externí komunikaci, ale ne vždy jsou v pořádku data, ze kterých vychází. Chatbot tak někdy čerpá třeba ze tří různých druhů smluvních podmínek nebo různých verzí ceníku,“ upřesňuje Heikenwälder.
3. Produktivita: Přidaná hodnota je výchozí bod. Jinak je AI jako kanón na vrabce
Podle reportu State of the Global Workplace 2026 od Gallupu vnímá 65 % zaměstnanců AI jako přínos pro svou osobní produktivitu. Jen 12 % z nich je ale přesvědčeno, že skutečně změnila způsob práce ve firmě. Z pohledu managementu je obraz ještě skeptičtější: 89 % manažerů nevidí za poslední tři roky žádný dopad AI na produktivitu organizace. McKinsey zároveň uvádí, že zatímco 88 % organizací využívalo k listopadu 2025 AI alespoň v jedné podnikové funkci, pouze 7 % ji dokázalo nasadit napříč celou organizací.
Podle Heikenwäldera je jedním z hlavních důvodů skutečnost, že firmy často automatizují procesy, které samy o sobě nepřinášejí hodnotu: „Když desetkrát rychleji děláte věc, která nedává smysl, máte desetkrát více nesmyslných výstupů. Firmy by proto neměly začínat výběrem nástroje. Nejprve si musí ujasnit, kdo je jejich zákazník, jaké problémy řeší a kde vzniká skutečná přidaná hodnota. Teprve potom má smysl hledat, jak ji pomocí AI posílit.“
Vzorec úspěchu: HT × B = BV
Celou logiku úspěšné adopce AI shrnuje Jakub Heikenwälder do jednoduchého vzorce, který zní HT × B = BV. Zdůrazňuje, že samotná technologie hodnotu nevytváří. Tu přináší až člověk, který dokáže určit směr, dodat kontext a ověřit výsledky ve spojení s jasně definovaným byznysovým cílem. Bez něj zůstane i sebelepší AI pouze výkonným motorem běžícím naprázdno.
HT představuje člověka exponovaného technologiemi. Jeho nezastupitelnou rolí je přinášet iniciativu, úsudek a zodpovědnost za vstupy i výstupy. Právě člověk také určuje hodnoty, rozvíjí talenty a rozhoduje o směru.
T zastupuje technologie – nejen AI, ale také automatizaci a další digitální nástroje. Ty lidem pomáhají dosahovat cílů rychleji, kvalitněji a efektivněji. Právě zde se nejvýrazněji projevuje nárůst osobní efektivity.
B znamená byznys – od zákazníka přes procesy až po tvorbu hodnoty. A právě tuto část většina organizací při zavádění AI opomíjí.
BV symbolizuje Byznys Value, tedy skutečnou hodnotu pro byznys. Pokud AI nasadíte do procesu, který vás z byznysového hlediska nikam neposune, možná ho urychlíte. K Byznys Value vás to ale neposune.
Tip pro praxi
Z oblastí, kde firmy zatím zdaleka nevyužívají potenciál AI, zmiňuje Jakub Heikenwälder hraní rolí a simulace různých person – například zákazníka, konkurenta nebo obchodního partnera. S jejich pomocí lze konzultovat plánované kroky, rychle získat zpětnou vazbu nebo připravit první návrh výstupu.
AI může být cenným partnerem také při hledání nových obchodních modelů. Zkuste se jí například zeptat: „Jak bys dnes postavil naši firmu s možnostmi AI a automatizace?“