64 bilionů dolarů a cesta k 140 bilionům

Podle zprávy EY stojí globální infrastruktura před historickou výzvou. Ačkoliv do digitálních nástrojů a modernizace v posledních letech plynuly obrovské sumy, produktivní přínosy zůstávaly často lokalizované na úrovni jednotlivých projektů. Investice se nescelily napříč programy ani portfolii. Výsledkem je globální deficit 64 bilionů dolarů, který se do poloviny století může vyšplhat na potřebu 140 bilionů dolarů nových investic.

Tato čísla nejsou abstraktní. V evropském kontextu znamenají tlak na dokončení dopravních koridorů, modernizaci energetických sítí v souladu s Green Dealem nebo renovaci vodohospodářského infrastrukturního majetku. I v České republice se potýkáme s dlouhodobými zpožděními klíčových staveb — od dálnice D35 přes železniční modernizace až po přípravu vysokorychlostních tratí. Právě zde může agentní AI nabídnout konkrétní řešení.

Proč infrastruktura stagnuje? Fragmentace dat a chybějící koordinace

EY ve své studii upozorňuje, že produktivitu infrastruktury nebrzdí nedostatek inovací, ale roztříštěnost systémů, dat a zainteresovaných subjektů. Většina velkých projektů dnes závisí na manuální koordinaci a periodickém reportingu. Data jsou uzavřena v oddělených silách, což omezuje viditelnost napříč celým životním cyklem stavby — od plánování přes realizaci až po údržbu.

Jedním z nejdražších důsledků této fragmentace je rework — opravné práce, které podle odvětvových standardů mohou dosahovat až 15 % celkových nákladů projektu. V přepočtu na globální škálu jde o stovky miliard ztracené hodnoty ročně. Tyto ztráty nejsou způsobeny chybou jednotlivých inženýrů, ale systémovým selháním komunikace mezi nástroji, které jednotlivé týmy používají.

Agentní AI jako „inteligenční vrstva“

Zatímco klasické umělé inteligence často fungují jako izolované nástroje — například pro analýzu dokumentů nebo predikci rizik — agentní AI představuje autonomní softwarové agenty, kteří dokáží plnit složité úkoly napříč různými systémy bez nutnosti neustálého lidského dohledu. V kontextu infrastruktury EY tento koncept popisuje jako intelligence layer, tedy inteligenční vrstvu, která „sedí“ nad existujícími systémy a propojuje je.

Namísto toho, aby se projektový manažer musel ručně proklikávat mezi rozpočtovým softwarem, CAD nástroji, harmonogramy a stavebními deníky, agentní AI tyto zdroje kontinuálně sleduje v reálném čase. Když detekuje rozpor mezi plánem a skutečnými náklady, automaticky jej nasměruje odpovědným osobám. Když identifikuje riziko zpoždění způsobené dodavatelským řetězcem, okamžitě upozorní všechny zainteresované strany.

Důležité je zdůraznit, že cílem není nahradit lidi, ale odprostit je od časově náročné administrativy. Jak uvádí Aurelia Costache, partnerka pro poradenství a vedoucí oblasti AI v EY Rumunsko: „Skutečný přínos agentní AI spočívá v jasnějších poznatcích, nejen v automatizaci. Správné nasazení podporuje rychlejší realizaci projektů a zároveň drží lidi pevně v řídicí pozici.“

Pět pilířů řízení: bez důvěry to nepůjde

Pro úspěšné nasazení agentní AI v tak citlivé oblasti, jakou je kritická infrastruktura, nestačí pouze technologie. EY proto ve zprávě představila rámec řízení založený na pěti kritických oblastech:

• Odpovědnost a právní odpovědnost — musí být jasné, kdo nese odpovědnost za rozhodnutí, které agent zprostředkoval.
• Transparentnost a vysvětlitelnost — agenti musí umět své závěry obhájit, nikoli fungovat jako „černá skříňka“.
• Suverenita dat a obchodní důvěrnost — zvláště v infrastruktuře jde o citlivé informace o stavu majetku, rozpočtech i národní bezpečnosti.
• Lidský dohled a kompetence — odborníci musí rozumět tomu, co AI dělá, a být schopni zasáhnout.
• Systémová odolnost — celý ekosystém musí být navržen tak, aby selhání jednoho agenta neohrozilo celý projekt.

Tento rámec není jen teoretický. Je v souladu s požadavky EU AI Act, který klade důraz právě na transparentnost, lidský dohled a zodpovědnost při nasazování umělé inteligence v kritické infrastruktuře. Pro české stavební firmy, správce dopravních sítí i veřejné investory to znamená, že případné nasazení agentní AI bude muset splňovat přísné evropské standardy — což je ale zároveň příležitost vybudovat si náskok před konkurencí, která tato pravidla ignoruje.

Co to znamená pro Česko a Evropu?

Zatímco zpráva EY má globální záběr, její závěry jsou relevantní i pro českou a evropskou scénu. Evropská unie plánuje do roku 2030 masivní investice do obnovitelných zdrojů, elektrizačních sítí a dopravní infrastruktury. Realizace těchto projektů však naráží na stejné bariéry: roztříštěná data mezi ministerstvy, kraji, dodavateli a dozorci.

V Česku jsou příkladem komplexních projektů s vysokým rizikem zpoždění a překročení rozpočtu právě dopravní stavby. Agentní AI by teoreticky mohla pomoci s predikcí rizik na základě dat z předchozích projektů, automatizací kontrol rozpočtů nebo koordinací mezi subdodavateli. V praxi však bude klíčové, aby se takové nástroje nejprve osvědčily v pilotních projektech — například u velkých dopravních staveb řízených státem nebo při modernizaci železničních koridorů.

Technologicky jsou agentní systémy dostupné již dnes — společnosti jako Microsoft, Google nebo specializovaní vývojáři nabízejí platformy pro tvorbu autonomních agentů. Pro český trh však zůstává výzvou přizpůsobení těchto řešení místní legislativě, jazykovým požadavkům a specifickému prostředí veřejných zakázek.

Závěr: Produktivita je nezbytná, ne volitelná

Agentní AI není zázračný lék na všechny problémy infrastruktury. Bez správných dat, jasných procesů a lidské expertizy mohou být i nejchytřejší agenti bezmocní. Zpráva EY ale jasně ukazuje, že produktivní posun je nezbytný, pokud má svět šanci zaplnit obrovskou investiční mezeru. Ztráta 15 % nákladů na rework je v éře, kdy každý dolar počítá, prostě neúnosná.

Pro české čtenáře a odborníky je zpráva signálem, že budoucnost stavebnictví a infrastruktury nebude patřit pouze těžké technice, ale také chytré koordinaci dat. A že agentní AI může být právě tím spojovacím článkem, který dlouho chyběl.