Agenti změny: Jak autonomní AI agenti revolucionalizují podnikání

Umělá inteligence vstupuje do nové fáze v podnikové sféře: přichází éra autonomních AI agentů. Nejde už jen o chatboty nebo statické skripty, ale o softwarové entity řízené cíli, které dokážou vnímat, rozhodovat se a jednat s minimálním lidským vedením. Firmy, které dosud využívaly menší AI proof-of-concept (PoC) projekty, nyní hledají cesty, jak tyto agenty nasadit v širším měřítku napříč svými procesy — přechází tak od pouhého mediálního humbuku k reálným podnikatelským dopadům. Tato zpráva vysvětluje, co jsou AI agenti, čím se liší od tradiční automatizace a jak je podniky posouvají od pilotních testů až k zisku. Zaměříme se na úspěšné příklady z praxe v různých oborech, ukážeme, jak měřit návratnost investice (ROI), probereme překážky adopce (integrace, řízení změny, talenty, datová infrastruktura) a představíme trendy (multiagentní systémy, open-source frameworky, ekosystémy dodavatelů), které formují budoucnost autonomních podnikových workflow. Cílem je nabídnout komplexní, ale čtivý přehled pro lídry a stratégy, kteří se o tento převratný trend zajímají.

Co jsou AI agenti (a jak se liší od tradiční automatizace)?

AI agenti jsou softwarové programy poháněné umělou inteligencí, které dokáží autonomně plnit úkoly jménem uživatelů nebo systémů dynamickým plánováním workflow a vyvoláváním potřebných nástrojů ibm.com ibm.com. Na rozdíl od jednoduchého chatbota nebo pevně napsaného skriptu může AI agent činit rozhodnutí, přizpůsobovat se novým informacím a na vlastní popud směřovat k definovanému cíli. V praxi tito agenti často využívají pokročilé modely AI (zejména velké jazykové modely) jako svůj „mozek“, v kombinaci s integracemi nástrojů (API, databáze, další software), což jim umožňuje vnímat svět i mimo jejich původní trénink ibm.com. Znamená to, že agent nejen generuje obsah nebo odpovědi, ale rovněž dokáže vykonávat úkoly — například vyhledávat informace, aktualizovat záznamy, tvořit e-maily nebo řídit celé podnikové procesy — a to vše v poloautonomní smyčce vnímání, uvažování a jednání ibm.com ibm.com.

Oproti tomu tradiční automatizační nástroje (například RPA boti nebo jednoduché skripty) sledují předem daná pravidla a workflow. Vynikají při opakovaných, strukturovaných úlohách, ale nedovedou řešit nové situace ani se učit v čase. Dokonce i mnozí AI asistenti před nástupem agentních AI byli omezeni jen na zodpovídání dotazů nebo predikce, bez samostatného jednání. AI agenti přinášejí „inteligentní automatizaci 2.0“, která funguje s mnohem větší autonomií a přizpůsobivostí než dřívější nástroje aitoday.com aitoday.com. Jak poznamenává Gartner, tato nová vlna agentních systémů může brzy rozhodovat o stále větší části firemních rozhodnutí — odhaduje se, že do roku 2028 by AI agenti mohli dělat 15 % každodenních rozhodnutí aitoday.com.

Pro větší přehled uvádíme níže v tabulce hlavní rozdíly mezi AI agenty a tradiční automatizací:

Atribut	Tradiční automatizace	Autonomní AI agenti
Autonomie	Provádí přednastavená pravidla; vyžaduje explicitní zadání pro každý krok.	Řízený cíli a nezávislý; analyzuje kontext a rozhoduje bez krokového lidského vedení aitoday.com.
Přizpůsobivost	Rigidní – má problémy s výjimkami nebo změnami; je křehký při proměnlivých podmínkách.	Přizpůsobivý – učí se z dat a reaguje na aktuální kontext nebo nečekané situace aitoday.com.
Rozsah	Úzké úkoly (např. zadávání dat, skriptované dotazy) v izolovaných doménách.	Široké úkoly a více-krokové workflow – zvládá složité procesy napříč oblastmi (např. komplexní řízení dodavatelského řetězce) aitoday.com.
Učení	Žádné samo-učení; zlepšení vyžaduje manuální přeprogramování nebo aktualizace.	Průběžné učení – využívá strojové učení pro zlepšování výkonu v čase s více daty a zpětnou vazbou aitoday.com.
Iniciativa	Reaktivní – jedná pouze při spuštění nebo v rámci přednastavených mezí.	Proaktivní – dokáže si stanovit dílčí cíle, vyhledávat informace a převzít iniciativu k dosažení cíle aitoday.com ibm.com.
Integrace	Často v izolaci; napojení na jiné systémy nebo rozšíření schopností vyžaduje custom vývoj.	Integrativní – jednoduše se napojuje na API, databáze a jiné agenty; dokáže spolupracovat v týmech agentů na komplexních úkolech aitoday.com.
Správa, governance	Pravidlové zábrany jsou zabudované, ale mají omezený rozsah (dělá jen, co je zadáno).	Flexibilní zábrany – lze programovat s politikami/etickými omezeními a kreativně pracovat v těchto mezích (např. podnikové AI agenty s ohranami pro zajištění souladu a bezpečnosti) aitoday.com.

Stručně řečeno: AI agenti přináší skutečnou nezávislost a kognitivní schopnosti do automatizace. Například tradiční automatizovaný systém naplní report každý den, pokud bude správně naprogramován; AI agent si však může všimnout anomálie v datech, rozhodnout se ji prověřit v jiném systému, změnit report tak, aby problém zvýraznil, a dokonce i upozornit manažera — a to vše bez explicitního zadání, jak se má v konkrétní situaci chovat. Právě tato proaktivita a kontextová citlivost činí AI agenty tak silnými. Proto také 90 % IT ředitelů věří, že mnoho podnikových procesů lze díky dynamickému rozhodování AI agentů zásadně vylepšit aitoday.com.

Od pilotních projektů k ostrému provozu: škálování AI agentů v podnicích

Mnoho podniků chce z AI agentů vytěžit maximum, ale přechod od zkušebních pilotů k plošnému nasazení je významnou výzvou. Ačkoli velká část firem s AI experimentuje – 78 % společností v roce 2025 využije AI alespoň v jedné obchodní funkci – skutečně celopodnikových výsledků dosáhne jen zlomek. Pouze okolo 25 % AI iniciativ přinese očekávanou návratnost investic (ROI) a jen 16 % skutečně nasadí AI v rámci celé organizace barnraisersllc.com. Jinými slovy, je zde významná mezera mezi nadějnými PoC a rentabilními, plně provozními AI agenty.

Obrázek: Podniková adopce AI vs. výsledky (procento organizací). Zatímco pilotní adopce AI (včetně AI agentů) je velmi vysoká, jen málo firem dosahuje výrazného ROI nebo naplno škáluje tato řešení napříč společností barnraisersllc.com. To podtrhuje obtížnost přechodu od izolovaných úspěchů ke skutečně integrované a transformační změně.

Přenos PoC do produkce si žádá překlenutí technických, organizačních a strategických bariér. Úspěšné firmy často začínají cíleným pilotem v jedné oblasti – ideálně na procesu, kde AI agent může rychle vyřešit jasně definovaný problém a přinést měřitelný přínos appian.com. Rychlá vítězství jsou klíčová: například když AI agent zkrátí dobu zpracování faktur o 36 % v jednom oddělení appian.com nebo vyřeší IT helpdesk tickety o 83 % rychleji appian.com, je snazší přesvědčit další stakeholdery a získat podporu. Odsud je škálování dále věcí několika osvědčených postupů:

Posoudit připravenost dat a infrastruktury: Robustní datové toky a integrační architektura jsou páteří škálování AI. Firmy musí zajistit, aby relevantní data (informace o zákaznících, logy, transakce atd.) byla přístupná a vysoké kvality před použitím agenty appian.com. Často to znamená rozbourat datová sila nebo migrovat na cloudové platformy, které mohou agenty napájet v reálném čase.
Zabudovat správu a dohled: Jak agenti přebírají více autonomních rozhodnutí, podniky zavádějí mantinely, monitoring a kontrolu s lidským zapojením. Běžným přístupem je běh agentů v rámci orchestrace, kde je každá akce auditovatelná a v souladu s obchodními pravidly appian.com. Například firmy omezují určité kroky agentů (např. finanční transakce nebo mazání dat), které vyžadují lidské schválení, nebo využívají režimy pouze pro čtení, dokud se nevytvoří důvěra langchain.com langchain.com.
Iterovat a rozšiřovat případy použití: Namísto „velkého třesku“ organizace postupně rozšiřují nasazení AI agentů do nových procesů a oddělení. Každé nasazení poskytuje zpětnou vazbu – přijetí uživateli, chybové situace, úpravy procesů – které ovlivňují další kroky. Organizace, které dobře škálují, vytvářejí interní rámce (někdy Centra excelence) pro tvorbu šablon úspěšných nasazení agentů a sdílení nejlepší praxe.
Řízení změny: Přechod na workflow řízený AI agenty musí zahrnovat školení zaměstnanců, redefinici rolí a komunikaci přínosů (více v sekci Výzvy). Firmy, které efektivně škálují AI, investují do vzdělávání uživatelů, aby zaměstnanci věděli, jak spolupracovat s AI agenty, a zároveň aktivně reagují na obavy, aby podpořily kulturu přijímání automatizace místo strachu z ní.

Povzbudivé je, že průmyslové průzkumy ukazují, že hybatelem jsou právě AI agenti. Více než polovina firem (51 %) uvádí, že má agenty již v provozu, a 78 % plánuje implementovat AI agenty do produkce v blízké budoucnosti langchain.com. Nejagresivněji nyní přijímají AI agentů středně velké firmy (100–2000 zaměstnanců; 63 % má agenty v produkci) langchain.com, ale dokonce i 90 % ne-technologických firem plánuje nebo testuje nasazení agentů – téměř na úrovni technologického sektoru langchain.com. Stručně řečeno, chuť je zde obrovská – a jak budou rámce i odborné znalosti uzrávat, lze očekávat masovější přechod firem od pilotů k plně škálovanému nasazení. Další sekce se zaměří na to, jak tyto reálné implementace vypadají a jak firmy obhajují své investice.

AI agenti v praxi: reálné příklady napříč obory

AI agenti již přinášejí hodnotu v mnoha sektorech, automatizují komplexní úkoly a rozšiřují možnosti lidských týmů. Níže je několik reálných příkladů úspěšných implementací AI agentů, každá z jiného odvětví a pro jiný účel:

Farmaceutický výzkum a vývoj (AstraZeneca): Vývoj nových léků je tradičně pomalý a nákladný. AstraZeneca nasadila AI agenta pro analýzu rozsáhlých biomedicínských dat a nalezení vhodných cílů pro lék na chronické onemocnění ledvin. Výsledkem bylo zkrácení doby objevování kandidátů o 70 %, což výrazně urychlilo vstup do klinických testů barnraisersllc.com. Tento akcelerovaný proces snížil náklady a umožnil dřívější uvedení život zachraňujících léků na trh.
Finanční služby (American Express): Amex čelil milionům dotazů a transakcí zákazníků, proto zavedl AI agenta (konverzační chatbot s možností zpracování transakcí) pro běžné zákaznické interakce. Agent nyní samostatně řeší významnou část dotazů, což přineslo 25% úsporu nákladů na zákaznický servis a zlepšilo dobu odezvy. Díky dostupnosti 24/7 AI agent zvýšil spokojenost zákazníků o 10 % díky rychlejší a pohotové podpoře barnraisersllc.com.
Bankovnictví (Bank of America): Virtuální asistent Bank of America „Erica“ je AI agent zvládající jak hlasové dotazy, tak monitorování podvodů. Od spuštění Erica zvládla více než miliardu interakcí se zákazníky, čímž ulevila živým operátorům. Výsledkem byl pokles zátěže call centra o 17 %, což umožnilo lidským pracovníkům věnovat se komplexnějším úkolům barnraisersllc.com.
Maloobchod & e-commerce (H&M): Globální módní řetězec H&M nasadil AI agenta jako digitálního nákupního asistenta ve svých online kanálech. Agent nabízí personalizovaná doporučení produktů, odpovídá na časté dotazy a pomáhá při nákupu. Výsledky jsou působivé: 70 % zákaznických dotazů je nyní vyřešeno bez zásahu člověka, míra konverzí během AI-asistovaných sezení vzrostla o 25 % a doba odezvy se ztrojnásobila, což výrazně zkvalitnilo zákaznickou zkušenost barnraisersllc.com.
Výroba & logistika (Siemens): Ve výrobních operacích Siemens využil AI agentů k optimalizaci plánování a rozvrhování výroby. Agent zpracovává online výrobní data a v reálném čase upravuje plány, což vedlo ke zkrácení výrobního cyklu o 15 % a snížení nákladů na výrobu o 12 % v pilotním provozu barnraisersllc.com. Schopnost AI systému předvídat a odstraňovat úzká místa navíc pomohla dosáhnout 99,5% včasnosti dodávek barnraisersllc.com – výrazné zvýšení spolehlivosti.
Supply chain (Unilever): Unilever, globální výrobce spotřebního zboží, nasadil AI agenty v dodavatelském řetězci pro predikci poptávky a správu zásob. Díky prediktivní analytice agentů předcházel výpadkům ve skladu, snížil náklady na skladování o cca 10 % a optimalizoval logistiku tak, že snížil přepravní náklady o 7 % barnraisersllc.com. Tyto efektivity jasně ukazují roli agentů při optimalizaci rozsáhlých a složitých řetězců.
Zdravotnictví (Mass General Hospital): Lékaři v Mass General trávili příliš času dokumentací. Nemocnice pilotovala AI agenta, který automatizoval tvorbu klinických zápisů a aktualizoval pacientské záznamy. Agent naslouchá během návštěvy pacienta a generuje návrh zápisu pro lékaře. To výrazně šetří čas – doba věnovaná dokumentaci se snížila o 60 %, což umožnilo lékařům více se věnovat pacientům a snížilo vyhoření barnraisersllc.com.
Maloobchodní provoz (Walmart): Walmart řešil inventární potíže nasazením robotických AI agentů na prodejní plochy. Tito agenti skenují regály, identifikují chybějící či špatně umístěné zboží a spouštějí kroky k nápravě. Výsledkem bylo snížení přebytků zásob o 35 % (díky včasným upozorněním zabránili přeplnění i výpadkům) a zlepšení přesnosti evidence zásob o 15 %, což pozitivně ovlivnilo prodeje i snížení plýtvání barnraisersllc.com.
Pojišťovnictví (různé): Pojišťovny už nasazují AI agenty pro underwriting a likvidaci pojistných událostí. Například autonomní agenti podstupující pojistné riziko ihned stáhnou data z přihlášek, zdravotních záznamů i třetích stran a vyhodnotí risk. Jeden z agentů pojišťovny generoval skóre rizika a doporučení krytí, čímž zkrátil dobu rozhodování z dnů na sekundy. Agenti také vytahují klíčové informace z dokumentů likvidací, urychlují schvalování i odhalují podvody. Tato řešení vedla k rychlejšímu vydání pojistek a snížení „claims leakage“, což posílilo klíčové ukazatele efektivity sektoru appian.com appian.com.

Tyto příklady ukazují všestrannost AI agentů. Od asistentů pro zákazníky až po optimalizátory „za oponou“ agenti zvyšují produktivitu, šetří náklady a zlepšují kvalitu služeb. Důležité je, že nejčastěji zvládají komplexní nebo rozsáhlé úkoly – tedy ty, které dříve nešlo vůbec automatizovat nebo vyžadovaly zásadní lidský dohled. Společným motivem je, že AI agenti přebírají těžkou analytickou a rutinní rozhodovací práci, čímž uvolňují lidské odborníky pro strategičtější úkoly. A jak je vidět výše, výsledky často měříme v tvrdých penězích (úspory, navýšení výnosů) nebo v klíčových ukazatelích výkonnosti (rychlost, efektivita, spokojenost zákazníků).

ROI AI agentů: měření úspěšnosti a ziskovosti

Stejně jako u každé zásadní technologické investice, i AI agenti musejí prokázat svou návratnost investic (ROI), aby získali široké uznání v nejvyšším vedení firem. Měření ROI AI agenta zahrnuje sledování jak hmotných přínosů (např. úspora nákladů, zvýšení produktivity, nárůst tržeb), tak nehmotných či strategických přínosů (např. lepší zákaznická zkušenost, rychlejší rozhodování, zlepšení souladu s předpisy). Naštěstí stále více případových studií dokazuje, že dobře nasazení AI agenti mohou přinést výrazné výnosy a objevují se také zavádějící osvědčené postupy pro kvantifikaci jejich dopadu.

Klíčové metriky ROI: Firmy hodnotí projekty AI agentů z několika pohledů stack-ai.com:

Úspora času: Snad nejjednodušší metrika – kolik času lidské práce ušetří agent automatizací úkolu? Například pokud AI agent zkrátí generování zprávy z 60 minut na 5 minut a tento úkol se provádí 100krát za měsíc, úspora času je 55 minut * 100 = 5 500 minut (asi 92 hodin) měsíčně. Násobením plně zatíženou hodinovou mzdou zaměstnanců, kteří by to jinak dělali, získáte peněžní hodnotu úspory času stack-ai.com. V jednom případě byla tato úspora spočítána na přibližně 4 583 USD za měsíc za tento úkol stack-ai.com. Podobné analýzy lze provádět u zákaznických agentů, kteří vyřizují dotazy rychleji, atd.
Zvýšení propustnosti/výstupu: Kolik více práce lze zpracovat? Například právní AI agent, který kontroluje smlouvy, může týmu umožnit zvládnout dvakrát více smluv týdně. Zvýšený výstup lze převést na zvýšení tržeb (např. více vyřízených prodejů) nebo větší kapacitu přijímat nové zakázky bez navýšení počtu zaměstnanců.
Snížení nákladů: Zahrnuje přímé úspory na mzdách (menší potřeba přesčasů či dokonce přeřazení zaměstnanců), stejně jako sekundární úspory. Například společnost General Mills ušetřila více než 20 milionů USD na logistických nákladech díky používání AI k optimalizaci tras barnraisersllc.com. Podobně American Express snížil provozní náklady na zákaznický servis (o 25 %) automatizací interakcí barnraisersllc.com. Náklady na špatnou kvalitu či chyby mohou též klesat – AI agenti se neunaví, takže chybovost u zadávání dat či monitorovacích úkolů často klesá.
Efektivita a doba cyklu: Metriky jako doba zpracování, délka procesu nebo zlepšení úrovně služby jsou klíčové. Například Acclaim Autism využil „agentní AI“ ve zdravotnictví ke zrychlení vyřizování určitých workflow o 83 %, což znamenalo rychlejší přístup pacientů k péči appian.com. Rychlejší procesy zlepšují spokojenost zákazníků a umožňují zvládnout vyšší objem (což se váže zpět k výstupu a tržbám).
Růst tržeb: Některé AI agenty přímo přispívají k tržbám. Agent pro podporu prodeje, který doporučuje další vhodné nabídky nebo identifikuje možnosti křížového prodeje, může zvýšit průměrnou hodnotu objednávky nebo konverzní poměr. Příklad H&M ukazuje na 25% nárůst konverzí při asistovaných relacích chatbota barnraisersllc.com, což se přímo pojí s nárůstem tržeb. Stejně tak AI agenti, kteří zlepšují udržení zákazníků (díky lepší službě), chrání a rozšiřují tržby.
Zlepšení kvality a souladu s předpisy: Tyto přínosy se obtížněji měří finančně, ale jsou důležité. AI agenti mohou monitorovat transakce z hlediska souladu 24/7, v reálném čase hlásit problémy a zaznamenávat každý krok pro audit. To může zabránit nákladným pokutám nebo ztrátám. Například zavedení AI ve firmě PayPal k detekci podvodů a kybernetickému zabezpečení přineslo 11% snížení ztrát z podvodů barnraisersllc.com – což je okamžitý vliv na ziskovost – a to při obrovských objemech transakcí. V pojišťovnictví AI agenti včas odhalují podvodné žádosti a šetří tak výplaty. Ve výrobě agenti předvídající selhání zařízení předcházejí nákladným prostojům.

Aby bylo možné rigorózně měřit ROI, firmy často provádějí porovnání základní linie a po implementaci. To může znamenat A/B testování (jedna skupina transakcí obsluhovaná lidmi, druhá agenty – pro porovnání výsledků), nebo analýzy před a po na klíčových metrikách. Kriticky je třeba započítat také investiční náklady – včetně softwaru, integrace, školení i řízení změn – a sledovat, jak se přínosy kumulují v čase. Mnoho úspěšných projektů začíná v omezeném rozsahu, kde lze rychle prokázat návratnost během měsíců, nikoli let, a tím obhájit další rozšíření.

Reálné výsledky čím dál častěji potvrzují návratnost investic do AI agentů. Výzkum McKinsey ukazuje, že firmy využívající AI automatizaci hlásí průměrnou návratnost 25–30 % u těchto projektů metaphorltd.com. To souzní s dříve uvedenými případovými studiemi. Například po nasazení AI agentů:

General Mills předpokládá ve výrobě snížení odpadu o více než 50 milionů USD díky využití dat o výkonu v reálném čase barnraisersllc.com.
Siemens dosáhl výrobních efektivit, které vedly ke zkrácení produkčních cyklů a úsporám nákladů (cca 12% pokles nákladů), což zvýšilo ziskovost výrobní linky metaphorltd.com.
H&M nejen zvýšil konverze prodejů (nárůst tržeb), ale s automatizací 70 % dotazů nejspíš ušetřil i náklady na pracovní sílu v zákaznické podpoře.
Erica od Bank of America zlepšila zákaznickou zkušenost a současně podle všeho odvedla dostatek hovorů, aby ročně ušetřila miliony na nákladech kontaktního centra (17 % hovorů méně řešeno nákladnými lidskými agenty barnraisersllc.com).

Obchodní přínos AI agentů je ještě silnější, když zohledníme sekundární benefity. Zvýšená spokojenost zákazníků podporuje větší loajalitu i celoživotní hodnotu zákazníka. Rychlejší inovační cykly (například 70% rychlejší objevování ve firmě AstraZeneca barnraisersllc.com) znamenají konkurenční výhodu, kterou je těžké vyčíslit, ale je nesmírně cenná. A některá nasazení AI agentů otevírají nové zdroje příjmů – např. fintech společnost uvede AI asistenta a přiláká zákazníky, kteří chtějí dostupná doporučení 24/7.

Stručně řečeno, měření ROI AI agentů spočívá v kombinaci tvrdých čísel a strategické hodnoty. Sledováním úspor času a nákladů, zvýšení výkonu i zlepšení kvality podniky stále častěji dokážou vytvořit přesvědčivý argument, že autonomní agenti nejsou jen technologickým experimentem, ale aktivem zvyšujícím ziskovost. Další výzvou je zajistit jejich úspěšné nasazení a škálování – což nás přivádí k překážkám, které musejí organizace překonat.

Výzvy při zavádění AI agentů (integrace, řízení změn, talent, data atd.)

Implementace AI agentů ve firemním prostředí není záležitostí „zapoj a používej“. Organizace stojí před řadou výzev na cestě od počátečního nasazení k úspěchu v rozsahu. Níže uvádíme klíčové překážky – a také, kde je to vhodné, jak je firmy překonávají:

Integrace a úzká místa infrastruktury: Jednou z hlavních překážek je propojení AI agentů se zastaralými systémy a workflow. Velké podniky často běží na desítky let starých databázích, ERP systémech nebo vlastních aplikacích. Zapojení nového AI agenta do tohoto uzlu může být složité. Asi 70 % firem uvádí, že infrastrukturní a integrační problémy jsou hlavní překážkou zavádění AI aitoday.com. Pokud agent nemá přístup ke správným datům, nebo nemůže vykonávat úkony v klíčových systémech, je jeho užitečnost omezená. Aby to firmy překonaly, vznikají řešení umožňující snazší integraci – např. „Agentforce“ konektory od Salesforce či různí Copiloti od Microsoftu, které propojí AI plynule se stávajícím softwarovým ekosystémem aitoday.com. Některé firmy testují AI agenty v oddělených prostředích nebo v cloudu paralelně s legacy systémy, aby vychytaly integrační vady ještě před ostrým nasazením aitoday.com. S tím souvisí i problém výpočetních zdrojů: pokročilí AI agenti (s LLM) jsou nároční na výpočetní výkon. Firmy proto investují do škálovatelných cloudových zdrojů či optimalizovaného hardwaru a poskytovatelé jako Google pracují na nástrojích, které snižují nutnost drahých GPU pro AI aitoday.com.
Kvalita a dostupnost dat: AI agenti jsou jen tak dobří, jaká data a znalosti jim poskytujete. Mnohé organizace zjišťují, že jejich data jsou roztříštěná, nedostatečná nebo nejsou připravena pro AI. V jednom průzkumu uvedlo 42 % respondentů, že nemají dostatečná vlastní data pro správné trénování AI modelů aitoday.com. Data mohou být navíc nekonzistentní či nekvalitní, což vede ke špatným rozhodnutím AI. Firmy to řeší upfront investicemi do datového inženýrství – sjednocují datové zdroje, čistí a označují data, někdy vytvářejí syntetická data k doplnění mezer aitoday.com. Například zdravotnické firmy pro AI trénink používají simulovaná pacientská data, aby doplnily reálná data a přitom zachovaly soukromí aitoday.com. Klíčové je mít dobré datové řízení: zajištění datové bezpečnosti, souladu (např. GDPR, HIPAA) i bezpečnosti při zpracování citlivých informací AI agenty. Robustní governance frameworky a audity pomáhají toto riziko řídit; 61 % top manažerů uvádí, že upřednostňuje „zodpovědné AI“ strategie pro oblast ochrany soukromí a eliminace bias aitoday.com.
Nedostatek talentu a dovedností: Technologie může být špičková, ale stále potřebujete lidi, kteří jí rozumí. Je dobře známý nedostatek AI a ML odborníků – datových vědců, AI inženýrů nebo i projektových manažerů schopných řídit AI projekty. Tento nedostatek dovedností je řazen mezi top výzvy pro zavádění AI globálně aitoday.com. Firmy často těžko nacházejí dost expertů a musejí sahat po externích konzultantech, což není dlouhodobě udržitelné. Lídři proto škálují schopnosti vlastních zaměstnanců aitoday.com. Skvělým příkladem je masivní AI tréninkový program AT&T, který dal desítkám tisíc zaměstnanců vzdělání v datové vědě a AI nástrojích aitoday.com. Budováním interního týmu AI schopných zaměstnanců se firmy méně spoléhají na několik specialistů a zároveň odbourávají obavy zaměstnanců ze zaostání. Mnohé podniky navíc přecházejí na uživatelsky přívětivé AI platformy (low-code/no-code AI nástroje), takže i netechnici mohou nastavovat a využívat AI agenty aitoday.com. Tato demokratizace AI výrazně urychluje adopci navzdory omezeným lidským zdrojům.
Řízení změn a odpor ke kultuře: Zavedení AI agentů může vyvolat obavy pracovníků. Zaměstnanci mají strach, že „roboti jim vezmou práci“ nebo se cítí ohroženi novou technologií, které nerozumí. Studie uvádí, že 42 % firemních lídrů zaznamenalo napětí nebo „roztržení týmů“ v důsledku zavádění AI a popsala i případy, kdy zaměstnanci AI projekty záměrně podkopávali aitoday.com. Lidský faktor může AI projekty nepozorovaně torpédovat, pokud není dobře řízen. Firmy potřebují silný postup řízení změn: jasně komunikovat smysl AI agentů (často jako nástrojů pro posilování zaměstnanců, nikoliv jejich nahrazení), zapojit pracovníky do procesu a zdůraznit, jak AI zbaví rutinní práce a umožní jim věnovat se smysluplnějším úkolům aitoday.com. Mnozí úspěšní zavádějící určují AI ambasadory či agenty změny v každém oddělení – respektované zaměstnance, kteří technologii propagují a pomáhají ostatním zvykat si aitoday.com. Klíčové je průběžné školení a transparentnost o vývoji pracovních rolí. Pokud zaměstnanci jasně vidí „co z toho budou mít“ a cítí se součástí transformace (ne její obětí), dá se odpor proměnit v nadšení.
Provozní a compliance výzvy: Zavádění autonomních agentů v rozsahu přináší výzvy ve správě a dohledu. Jak zajistit, že rozhodnutí AI jsou správná, etická a v souladu s předpisy? Firmy se obávají tzv. „černých skříněk“ (neprůhledných AI rozhodnutí) aitoday.com, proto budují governanční komise a AI etické směrnice. Mnohé firmy zavádějí pravidelné audity AI výstupů (na bias či chyby) a požadují, aby byly kroky agentů sledovatelné a pokud možno vysvětlitelné aitoday.com. Praktickou výzvou je i údržba – AI agenti vyžadují monitoring a aktualizace (např. aktualizace a přeučování modelů, úpravy promptů nebo nástrojů při změně prostředí). Organizace zjišťují, že potřebují disciplínu MLOps (machine learning operations) stejně jako je tomu u DevOps ve vývoji softwaru. To zahrnuje průběžné hodnocení, detekci anomálií (aby agent „neulétl“) a záložní mechanismy pro případné předání lidem, když je to třeba langchain.com langchain.com. Samozřejmostí je bezpečnost: AI agenti s přístupem k systémům musí mít správu přístupů, monitoring pro zneužití a ochranu před útoky či zlovolnými vstupy.
Finanční ospravedlnění a trpělivost: Nakonec musejí firmy počítat s časovou osou ROI a potřebou obhájit rozpočet. Ačkoliv jsme tu zmínili četné případě ROI, realita je taková, že některé AI projekty vyžadují čas na vyladění. První piloty nemusí ukázat dramatické výsledky kvůli malému rozsahu či počátečním zádrhelům. To vede k netrpělivosti stakeholderů. Obchodní lídři někdy čekají okamžité výhry a mohou stáhnout financování, pokud se rychle nedočkají výsledků. Jak už jsme zmínili, jen cca 25 % firem má dojem, že očekávanou ROI z AI skutečně dostává barnraisersllc.com, což je zčásti způsobeno vysokými očekáváními. Úspěšné podniky proto nastavují realistické milníky a KPI v rámci AI projektů aitoday.com. Místo vágních cílů jako „dosáhnout digitální transformace“ sledují konkrétní metriky (např. snížit náklad na zpracování faktury o 20 %, zlepšit NPS o 5 bodů díky rychlejší službě) aitoday.com. Jasně komunikují, že adopce AI je cesta – počáteční fáze jsou hlavně o učení a budování kapacit, s tím, že výnosy rostou v čase. Týmy tak při silné vazbě na obchodní cíle prokážou dílčí hodnotu a udrží podporu vedení i v rané fázi s vysokou investicí a rozbíhající se návratností aitoday.com.

Stručně řečeno, adopce AI agentů je stejně otázka lidí a procesů jako otázka technologie. Integrace lze zvládnout s dobrou IT architekturou, datové problémy řešit silnou správou dat, dovednosti vybudovat školením. Firmy však musejí tyto oblasti aktivně řešit. Ty, které tak učiní, proměňují výzvy ve „strategické příležitosti“ – například využijí impuls AI k modernizaci IT architektury (a vyřeší tak potíže s integrací nejen pro AI) nebo ke zvýšení digitální gramotnosti celé pracovní síly aitoday.com. Odměnou za překonání těchto překážek je výrazné posílení konkurenční výhody prostřednictvím AI agentů, místo zaseknutí se v pilotní fázi.

Nové trendy a budoucí výhled AI agentů

Oblast AI agentů se rychle vyvíjí. Co bylo špičkové minulý rok, může být další rok běžné, a na obzoru jsou nové koncepty. Zde se zaměříme na některé nově vznikající trendy, zastoupení dodavatelů a budoucí výhled AI agentů v podnikových prostředích:

Multiagentní systémy a autonomní spolupráce

Proč používat jednoho AI agenta, když jich můžete mít více? Multiagentní systémy (MAS) zahrnují více AI agentů, kteří spolupracují – přičemž každý z nich může mít specializovanou roli – s cílem dosáhnout širších cílů. V multiagentním nastavení mohou agenti spolupracovat, komunikovat nebo dokonce vyjednávat mezi sebou – napodobují tým spolupracovníků, jen v podobě softwaru. Tento přístup vyniká při řešení rozsáhlých a složitých problémů, které by byly pro jediného agenta příliš náročné. Podle IBM může multiagentní systém zahrnovat stovky nebo dokonce tisíce agentů, kteří kolektivně řeší různé aspekty úkolu ibm.com. Každý agent v systému má své vlastnosti a autonomii, ale společně vykazují koordinované chování směřující ke společnému cíli ibm.com.

Například v řízení dodavatelského řetězce, jeden agent může sledovat zpoždění u dodavatelů, další optimalizuje úroveň zásob a třetí řídí logistiku tras – společně koordinují udržení optimálního chodu celého řetězce. Výhodou MAS je škálovatelnost a odolnost – úkoly lze rozdělit a pokud má jeden agent problém, ostatní se mohou přizpůsobit. Multiagentní systémy umožňují také specializaci (každý agent může být odborníkem v dílčí oblasti nebo používat jiný model/nástroj) a poté agregaci vědomostí. Studie ukazují, že kolektivní chování dobře navržených multiagentních systémů může překonat jednotlivé agenty díky sdílení informací a zkušeností ibm.com. Například objev jednoho agenta může informovat ostatní, což eliminuje zbytečné opakování a urychluje řešení problémů ibm.com ibm.com.

S prvními praktickými implementacemi MAS se začínáme setkávat již nyní. Některé finanční obchodní platformy používají několik agentů, z nichž každý sleduje různé tržní indikátory a společně rozhodují o obchodech. V projektovém řízení multiagentní přístup přiřazuje různé agenty na plánování, řízení rizik a alokaci zdrojů, kteří spolupracují na průběžné úpravě plánů projektů. Technologické firmy i výzkumné laboratoře také experimentují s tzv. „swarm AI“, kde jednodušší agenti následují jednoduchá pravidla, ale společně vykazují emergentní inteligentní chování (inspirované mravenčí kolonií nebo hejny ptactva). Ačkoliv jde stále o vznikající oblast, budoucnost pravděpodobně přinese autonomní workflow tvořená mnoha agenty, kteří si mezi sebou předávají úkoly – v podstatě AI montážní linku schopnou s minimálním lidským zásahem realizovat komplexní podnikové procesy od začátku do konce.

Open-source frameworky a ekosystémy AI agentů

Klíčovým trendem, který pohání rozvoj AI agentů, je boom open-source frameworků a nástrojů pro jejich tvorbu. Dříve mohly autonomní agenty vytvářet jen firmy s rozsáhlými AI výzkumnými týmy. Dnes už je ekosystém knihoven a platforem tak pestrý, že snižuje vstupní bariéru dramaticky. Například LangChain je open-source framework, který si získal oblibu pro vývoj agentů a workflow s využitím LLM. Nabízí stavební bloky pro propojení jazykových modelů s nástroji, pamětí a vlastním logickým řízením, což usnadňuje prototypování složitého agentního chování analyticsvidhya.com analyticsvidhya.com. Jeho modulární design umožňuje vývojářům kombinovat komponenty například pro návazné kroky úvah, či integraci různých datových zdrojů analyticsvidhya.com. Růst komunity kolem LangChain produkuje množství konektorů a osvědčených postupů, což jej drží na špici vývoje agentů analyticsvidhya.com. Rozšíření jako LangGraph umožňují i vizuální návrh multiagentních interakcí a stavovějších operací, což podporuje sofistikované multiaktorové workflow včetně řešení chyb a paralelizace analyticsvidhya.com analyticsvidhya.com.

Mezi další významné frameworky patří Microsoft Semantic Kernel (pomáhá vnášet promptování a AI dovednosti do aplikací), Microsoft Autogen a OpenAI „Agents“ API, CrewAI, LlamaIndex a experimentální platformy jako AutoGPT a BabyAGI, které si získaly pozornost díky pokusům o plně autonomní smyčky úkolů. Tyto frameworky obvykle nabízejí předpřipravená řešení běžných výzev ve vývoji agentů: správa dlouhodobé paměti, plánování dílčích úkolů, integrace nástrojů (pro prohlížení webu, matematické výpočty, dotazy do databází apod.) i protokoly pro komunikaci mezi agenty. Jinými slovy, umožňují vývojářům soustředit se na byznys logiku agenta namísto znovuvymýšlení základní AI infrastruktury analyticsvidhya.com analyticsvidhya.com. Pro podniky je to klad – interní týmy mohou pomocí těchto frameworků výrazně rychleji přizpůsobit agenty vlastním potřebám. Open-source navíc znamená bohatství komunitních vylepšení a transparentnost (klíčové pro důvěru a kontrolu).

Nad rámec frameworků zahrnuje celkový ekosystém AI agentů knihovny pro specifické funkce (např. porozumění přirozenému jazyku, plánování či práci s obrazem) i komunitní huby, kde si odborníci sdílejí „recepty“ na agenty a tipy k promptování. Pozorujeme také trend open-source agentů – předpřipravených agentních modelů, které může kdokoli použít či doladit. Například Meta Open Agent (hypotetický příklad) nebo komunitní agenti pro úkoly jako psaní kódu, výzkum atd., sdílení na GitHubu. Otevřenost této vlny urychluje inovace – i firmy, které později použijí proprietární řešení, těží z nápadů a standardů vznikajících v otevřených projektech. Je pravděpodobné, že open-source frameworky budou dále dospívat a mohou se sjednocovat do standardizovaných stacků pro vývoj agentů v podnicích (podobně jako ve webovém vývoji určité frameworky převládly). CIO by to měli sledovat – silný framework urychluje AI inovace a brání zaškatulkování do jednoho dodavatele.

Podnikové prostředí dodavatelů: AI agenti jako služba

Není překvapením, že jak technologičtí giganti, tak startupy začínají nabízet řešení AI agentů pro podniky. To zahrnuje jak integraci agenta do stávajících produktů, tak samostatné „agentní platformy“. Několik trendů:

Nabídky technologických gigantů: Microsoft, Google, IBM, Amazon a Salesforce vkládají AI agenty do svých podnikových softwarů. Microsoft uvedl Copilot AI asistenty napříč Office 365, Dynamics, GitHub a dalšími – lze je považovat za specializované agenty pro produktivitu, vývoj softwaru a CRM úkoly. Microsoft dále nabízí Azure OpenAI Service, kde mohou firmy s podnik. správou nasadit vlastní agenty pomocí OpenAI modelů. Google zavádí Duet AI do Workspace a cloudových služeb – AI spolupracovník v dokumentech, schůzkách i zákaznickém servisu. Salesforce uvedl Einstein GPT a Agent funkce (např. zmíněný Agentforce), aby AI mohla aktivně působit v CRM platformě (např. automaticky logovat hovory, tvořit e-maily, či dokonce samostatně oslovovat zákazníky). IBM WatsonX platforma obsahuje nástroje pro tvorbu a správu AI workflow a IBM explicitně vyvinulo frameworky pro orchestrace agentů a volání nástrojů ibm.com ibm.com, což značí posun ke správně řízenému nasazení agentů v podnikové sféře.
Specializované startupy: Mnoho startupů se zaměřuje na podnikové AI agenty. Moveworks například poskytuje AI agenta pro IT helpdesky, který autonomně řeší zaměstnanecké IT tikety (odemčení účtů, odpovědi na technické dotazy atd.) – využívají ho již mnohé velké firmy pro odlehčení 1. úrovně podpory. Aisera nabízí obdobně zákaznickou a IT obsluhu. Adept AI vyvíjí agenta, který dokáže používat libovolný software jako člověk (model ACT-1), s cílem automatizovat znalostní činnosti sledováním práce lidí s aplikacemi. Další startupy cílí na agenty pro vertikály: zdravotnické boti pro příjem pacientů, finanční výzkumní analytici, HR onboarding agenti atd. Tyto firmy většinou nabízejí agenty „jako službu“, kdy dodají modely a integrace a klient dodává data a definuje cíle.
Automatizační platformy slučující se s AI: RPA (Robotic Process Automation) dodavatelé jako UiPath, Automation Anywhere a Appian rychle přidávají AI agentní funkce do svých platforem. Uvědomují si, že skriptované roboty mají své limity, proto integrují LLM a AI rozhodování, aby umožnili inteligentnější automatizaci. Například Appian (platforma pro automatizaci podnikových procesů) zdůrazňuje řadu případů použití AI agentů – od zákaznického servisu po compliance a HR, které lze zakomponovat do workflow appian.com appian.com. Tyto platformy často umožňují firmám navrhnout procesy a vložit do nich AI agentní komponenty, které zvládnou nestrukturované úkoly (např. pochopení e-mailu nebo rozhodnutí) appian.com appian.com. Sbližování těchto oblastí znamená, že firmy mohou rozšířit nástroje pro workflow automatizaci o AI agenty, místo aby agenty chápaly jako úplně samostatný projekt.
Služby a konzultace: Kvůli vysokému zájmu zavedly všechny velké poradenské firmy (Accenture, Deloitte, PwC ad.) nabídky pro implementaci AI agentů. PwC dokonce nedávno uvedla bezpečnou sadu nástrojů přímo pro podnikové AI agenty s řízeným přístupem k nástrojům aitoday.com. Jde v zásadě o chráněné prostředí, kde lze bezpečně nasadit agenty s přístupem k vnitropodnikovým systémům – ukazuje to, že poptávka v korporátní sféře je vždy spojena s nároky na bezpečnost a compliance, které dnes poskytovatelé aktivně řeší. Lze čekat, že poradenské firmy budou dodávat stále více „AI agentních šablon“ a akcelerátorů, vyladěných pro odvětví (např. hotový agent pro bankovní compliance či řešení telekomunikačních incidentů).

Pro podnikové zájemce znamená rozmanitá nabídka, že mají na výběr: mohou si postavit vlastní agenty pomocí open-source nástrojů, pořídit hotové agentní produkty, nebo použít hybridní přístupy (platformy, které umožní další přizpůsobení). Nejlepší přístup závisí na konkrétním využití a interních schopnostech. Některé firmy to budou kombinovat – například rychle nasadí osvědčeného agenta na zákaznický servis, ale pro unikátní interní úkoly vyvinou svůj speciální agentní tým, pokud mají potřebné experty a touhu po odlišení. Důležité je, že jak dodavatelé posilují nabídku „agentní AI“, lze očekávat rychlý pokrok v uživatelské přívětivosti, integracích i podnikových funkcích (bezpečnost, compliance logování aj.) těchto produktů.

Budoucí výhled: Směřujeme k autonomnímu podniku

Při pohledu do budoucnosti naznačuje vývoj, že AI agenti se stanou nedílnou součástí podniku budoucnosti – skutečně autonomního podniku, kde budou rutinní rozhodnutí a procesy probíhat z velké části bez dozoru, řízené umělou inteligencí. Jsme teprve na počátku této vize. Během příštích 3–5 let můžeme očekávat následující:

Širší, strategické role: Dnešní agenti často zvládají specifické úkoly. Budoucí agenti (nebo kolektivy agentů) převezmou strategičtější či komplexnější rozhodování. Například místo pouhého plánování schůzek se může AI agent stát AI projektovým manažerem, který autonomně rozděluje úkoly týmu, sleduje pokrok a zapojuje lidi pouze při kreativním nebo kriticky důležitém schvalování. Podniky budou agentům svěřovat vyšší funkce v závislosti na důvěře v jejich výkon a kontrolní mechanismy. Jak to shrnul jeden odborník z oboru: AI agenti se posouvají od úzkých pilotních projektů ke škálovaným nasazením a s tím, jak technologie zraje, budou „přebírat strategičtější role napříč odvětvími“ appian.com.
Standardizace a osvědčené postupy: Podobně jako se vyvinul webový vývoj nebo cloudová řešení, i vývoj AI agentů pravděpodobně projde standardizací architektur a metodik. Pojmy jako orchestraci agentů, správu paměti a zpětnou vazbu budou doprovázet dobře definované vzory. Firmy si vytvoří interní směrnice, kdy využít AI agenta oproti tradiční softwarové alternativě, jak provádět hodnocení rizik a jak dlouhodobě monitorovat výkon agentů (AI governance se stane stálým tématem na úrovni vedení).
Regulace a etika: S velkou mocí přichází i větší kontrola. Můžeme očekávat vznik regulačních rámců, které zajistí, že AI agenti budou fungovat eticky a transparentně, zvlášť v citlivých oblastech jako finance, zdravotnictví či HR. Agent bude možná muset vysvětlit své rozhodování v regulovaných případech (např. proč AI agent zamítl žádost o úvěr). Regulátoři mohou zavést certifikace či audity autonomních systémů. Podniky, které si proaktivně vytvoří etický kodex (vyhýbání se zaujatosti, ochrana soukromí apod.), získají náskok před konkurencí.
Modely spolupráce člověk–AI: Namísto pouhého nahrazování lidských rolí budou mnohé firmy propracovávat modely spolupráce, kde budou lidé a agenti pracovat bok po boku. Představte si „digitálního kolegu“, který za vás vyřídí přípravu a rutinní úkoly, zatímco člověk kontroluje a činí finální rozhodnutí. Mohou vzniknout nové pracovní pozice – například „supervizor AI agentů“ nebo „manažer AI strategie“ – zaměřené na řízení flotily agentů, podobně jako dnes správce sociálních sítí řídí značkové boty, nebo Center of Excellence pro automatizaci dohlíží na RPA boty.
Multimodální a fyzičtí agenti: Dosud jsme probírali softwarové agenty, kteří pracují s daty a textem. V budoucnu budou agenti zasahovat i do fyzického světa. Kombinace robotiky a AI agentů přinese autonomní agenty do skladů, maloobchodů (jak tomu je u robotů na skenování regálů ve Walmartu), nemocnic (robotičtí asistenti pro sestry) a dále. Tito fyzičtí AI agenti rozšíří automatizaci od čistě digitálních úkonů k fyzickým aktivitám. Hranice mezi „robotem“ a „AI agentem“ se bude stírat, protože roboti se stanou ztělesněnými agenty.
Podniky s trvalým učením: Vrcholnou vizí je podnik, kde se AI agenti neustále učí a optimalizují každý aspekt provozu – v podstatě samořídicí firma. Každý proces poskytuje data, která agenti analyzují za účelem zlepšení. Postupem času by firemní AI „mozek“ (soubor agentů) mohl tvořit konkurenční výhodu, umožňující rychlejší rozhodování a dřívější rozpoznání příležitostí či rizik oproti konkurenci. Firmy jako Amazon již průkopnicky zavádějí automatizaci a rozhodování řízené AI ve velkém měřítku; nadcházející AI technologie pro agenty toto posune ještě výrazněji do hlavního proudu.

Na závěr lze říci, že AI agenti představují zásadní posun v tom, jak se dnes práce vykonává. Vyvíjejí se z experimentálních chatbotů na spolehlivé autonomní spolupracovníky, kteří dokáží podpořit efektivitu, inovace a růst. Podniky, které je umí efektivně využít, získají významný náskok – dosáhnou rychlejších operací, lepšího zákaznického servisu a rozhodování založeného na datech v měřítku, které nejsou pro lidi dosažitelné. Výzvy a učící křivky budou, ale trend je zřejmý: podnik budoucnosti je „agentní“ podnik, kde lidé stanovují cíle a vize a AI agenti svědomitě vykonávají mnoho kroků potřebných k jejich dosažení.

Odkazy: Informace a příklady uvedené v této zprávě pocházejí z různých aktuálních zdrojů, včetně případových studií z praxe, výzkumů firem jako McKinsey a Gartner, dokumentace dodavatelů a expertních analýz (odkazy najdete v průběhu textu). Tyto zdroje odrážejí stav adopce a dopadu AI agentů v letech 2024–2025, tedy období, kdy mnoho organizací přešlo od pouhého experimentování s AI k jejímu zavádění do provozu. Jak vždy platí, další vývoj může situaci dále změnit, proto neustálé učení a adaptace zůstávají klíčové pro každý podnik, který usiluje o AI transformaci. barnraisersllc.com aitoday.com