Co je agentní transformace a proč na ní záleží

Termín agentní transformace (Agentic Transformation) popisuje zásadní posun v nasazení umělé inteligence ve firmách. Už nejde jen o chatboty, kteří odpovídají na předem definované otázky, ani o jednoduchou automatizaci opakujících se procesů. Agentní AI znamená autonomní softwarové agenty, kteří samostatně uvažují, rozhodují se v nejednoznačných situacích a provádějí složité pracovní postupy s minimálním lidským dohledem.

Koncept získal pozornost díky čerstvému sloupku v Daily FT, kde regionální viceprezident Salesforce pro jižní Asii vykreslil konkrétní vizi pro Srí Lanku. Jeho argumentace má ale univerzální platnost — od Colomba po Prahu.

Podle globálního výzkumu společnosti McKinsey je pouze 1 % firem plně vyspělých v adopci AI. Salesforce zároveň zjistil, že 93 % pracovníků po celém světě zatím plně nedůvěřuje výstupům umělé inteligence pro pracovní účely. Právě tato „propast důvěry" je podle autora hlavní překážkou, kterou musí firmy překonat, pokud chtějí z agentní AI skutečně těžit.

Jak agentní AI mění klíčové sektory

Sloupek na Daily FT identifikuje tři oblasti, kde autonomní agenti přinesou největší dopad. Jde o sektory, které jsou relevantní i pro českou ekonomiku.

Finanční služby: Od „když-pak" k autonomní důvěře

Český bankovní sektor už prošel digitální transformací — mobilní bankovnictví je standardem a otevřené bankovnictví (PSD2) otevřelo dveře fintechům. Dalším krokem je autonomní důvěra. Agentní AI dokáže analyzovat celý finanční život zákazníka — od investiční historie po výdajové vzorce — a nabídnout personalizované finanční poradenství v reálném čase. Nejde přitom jen o privátní bankovnictví pro nejbohatší klientelu, ale o dostupnou službu pro širokou populaci. Zároveň agentní systémy zvládnou vyřizovat KYC procesy, schvalování úvěrů nebo mezinárodní obchodní finance s nonstop efektivitou.

Zdravotnictví: Víc času na pacienty, míň papírování

České zdravotnictví se potýká s chronickým nedostatkem personálu a administrativní zátěží. AI agenti mohou převzít „detektivní práci" diagnostické triáže — procházet anamnézy, laboratorní výsledky a zobrazovací vyšetření a připravovat podklady pro rozhodnutí lékaře. Současně zvládnou koordinovat následnou péči, sledovat dodržování léčebných protokolů a zajišťovat, aby se na žádného pacienta nezapomnělo. Člověk zůstává v rozhodovací smyčce — finální verdikt vždy náleží lékaři — ale agent mu uvolní ruce pro to, co umí nejlépe: osobní kontakt s pacientem.

Vzdělávání: Osobní učitel pro každého studenta

České školství čelí výzvě individualizace výuky. Třídy jsou různorodé, tempo každého žáka jiné. Agentní AI může fungovat jako vždy dostupný studijní společník, který se v reálném čase přizpůsobuje tempu, jazyku a kontextu každého studenta. Učitelům zároveň odebere rutinní administrativu — hodnocení testů, evidenci docházky, přípravu podkladů — a umožní jim soustředit se na to, co je nenahraditelné: rozvoj kritického myšlení, etiky a lidských dovedností.

Lidský faktor zůstává klíčový

Přes veškerý potenciál platí zásadní princip: člověk musí zůstat v rozhodovací smyčce (Human in the Loop). Agentní AI zvládne prověřit tisíc životopisů nebo optimalizovat energetickou síť, ale finální rozhodnutí — zejména ta s kulturním, etickým nebo právním přesahem — musí zůstat na lidech. V evropském kontextu to navíc vyžaduje EU AI Act, který od srpna 2026 zavádí povinnosti pro vysoce rizikové AI systémy včetně transparentnosti a lidského dohledu.

Co to znamená pro české firmy

České podniky nejsou v oblasti AI pozadu — podle dat Českého statistického úřadu používá nějakou formu umělé inteligence přibližně 11 % firem s více než 10 zaměstnanci, což je mírně nad průměrem EU. Problém je ale v hloubce nasazení: většina zůstává u základní automatizace a pilotních projektů.

Agentní transformace vyžaduje tři věci:

1. Robustní správu dat. Firmy musí začít zacházet s daty jako se strategickým aktivem — zajišťovat jejich čistotu, bezpečnost a etické získávání. Bez kvalitních dat nefunguje ani sebelepší AI model.

2. Spolupráci napříč ekosystémem. České univerzity (ČVUT, Masarykova univerzita, Univerzita Karlova) produkují špičkové AI talenty. Firmy musí stavět mosty mezi akademickým výzkumem a firemní praxí. Příkladem dobré cesty je Czech AI Factory v Ostravě nebo aktivity prg.ai v Praze.

3. Zodpovědnou regulaci. Vláda by měla vytvářet prostředí, které inovace podporuje, ale zároveň stanovuje jasnou odpovědnost za výstupy AI systémů. EU AI Act je rámec — teď jde o to, jak ho Česko implementuje v praxi.

Agentní transformace není sci-fi. Je to realita, která už mění bankovnictví, zdravotnictví a vzdělávání od jihovýchodní Asie po střední Evropu. Otázka pro české firmy už nezní zda agentní AI nasadit, ale jak rychle a zodpovědně to udělat.