Čísla, která ochlazují nadšení

Autor sloupku v tchajwanském Digitimes, Winston Hsu, upozorňuje na paradox, který letos definuje celý AI průmysl: ceny tokenů klesají, používání AI raketově roste, ale automatizace ve firmách za očekáváním pokulhává. A data mu dávají za pravdu.

Podle výzkumu McKinsey z listopadu 2025 používá AI v alespoň jedné firemní funkci 88 % organizací — to zní skvěle. Jenže když se podíváte na konkrétní nasazení autonomních AI agentů, kteří by samostatně vykonávali pracovní procesy, číslo spadne na pouhých 10 % v jedné funkci. Ještě střízlivější je průzkum společnosti Gartner pro rok 2026: AI agenty má skutečně nasazených jen 17 % firem.

Co je na tom nejzajímavější? Zatímco v benchmarcích si agenti vedou čím dál lépe — podle Stanford HAI 2026 AI Indexu vzrostla úspěšnost agentů na reálných úkolech z 20 % (2025) na 77,3 % (2026) — nasazení v produkci zůstává v řádu jednotek procent. Jinými slovy: modely jsou čím dál chytřejší, ale firmy je pořád nechávají sedět na lavičce.

Proč firmy váhají?

Odpověď není tak jednoduchá, jak by se mohlo zdát. Gartner ve své analýze predikuje, že více než 40 % projektů s agentní AI bude do roku 2027 zrušeno. Důvody? Nejasná návratnost investic, rostoucí náklady a nedostatečná kontrola rizik.

Průzkum PwC mezi 4 500 generálními řediteli to potvrzuje: 56 % CEO uvedlo, že AI doposud nepřinesla ani růst tržeb, ani úsporu nákladů. Přitom dílčí data ukazují, že tam, kde firmy AI nasadily správně, jsou výsledky působivé — +14–15 % produktivity v zákaznické podpoře, +26 % ve vývoji softwaru, až +50 % v marketingu.

Klíčový rozdíl je podle McKinsey v tom, jak firmy k AI přistupují. Organizace, které dosahují nejvyššího dopadu na zisk (tzv. „high performers", asi 6 % firem), jsou třikrát častěji ty, které zásadně přepracovaly své pracovní procesy — ne jen přidaly AI na existující workflow. To vysvětluje propast: experimentovat umí každý, redesignovat procesy téměř nikdo.

Co to znamená pro české firmy?

Česká republika není v AI vakuu. Evropská unie od 2. srpna 2026 spouští druhou vlnu AI Actu — povinnosti pro vysoce rizikové AI systémy a hlášení incidentů podle článku 73. Pro každou českou firmu, která nasazuje AI agenty do oblastí jako personalistika, bankovnictví nebo zdravotnictví, to znamená nové povinnosti: auditní stopu, lidský dohled a transparentnost rozhodování.

Zároveň je tu příležitost. Data ze Stanfordu ukazují, že firmy, které redesignují procesy kolem AI — ne jen přidávají chatboty na web — dosahují až třikrát vyšší návratnosti investic. V Česku, kde je nedostatek kvalifikovaných pracovníků chronickým problémem, by právě agentní AI mohla pomoct. Jen je potřeba k ní přistupovat strategicky, ne jako k technologické hračce.

První vlaštovky už jsou vidět: Česká národní banka buduje vlastní AI centrum pro dohled nad finančním trhem a české firmy hlásí vyšší produktivitu díky AI v e-mailové komunikaci. Jde ale spíš o asistivní nástroje, ne o plně autonomní agenty.

Kolik agentní AI skutečně stojí?

Ceny samotných modelů klesají — a to rychle. Ještě před rokem stál provoz špičkového AI agenta stovky dolarů měsíčně. Dnes? Podívejme se na aktuální ceny za milion tokenů (jednotka, ve které se účtuje zpracování textu):

Poznámka: Ceny přepočteny kurzem 22,70 Kč/USD k 3. 8. 2026.

Leví to je, jenže jeden agent během složité úlohy snadno spotřebuje statisíce tokenů. A to se rychle nasčítá. Studie z července 2026 ukazují, že celkové náklady na provoz (TCO) AI agenta v ostrém provozu se pohybují od 500 do 5 000 Kč měsíčně na jednoho agenta, podle složitosti úloh. Pro srovnání — průměrná hodinová hodnota úkolu, který lidé zadávají Claude.ai, je podle Anthropicu zhruba 48 dolarů (asi 1 090 Kč). Když agent zvládne podobný úkol za pár korun, návratnost je jasná. Ale jen pokud firma proces kolem agenta správně navrhne.

Kde se daří a kde to drhne

Nejlépe si agentní AI vede ve vývoji softwaru. Nástroje jako Claude Code, GitHub Copilot nebo OpenAI Codex používají desítky milionů vývojářů denně. Stack Overflow Developer Survey 2025 ukazuje, že 84 % vývojářů používá nebo plánuje používat AI nástroje a 47 % je používá denně. Claude Sonnet je mezi vývojáři nejobdivovanějším modelem (51,2 %).

Horší je to v oblastech, kde jde o velké peníze a regulaci. Banky, pojišťovny a zdravotnictví — tam, kde by agentní AI mohla ušetřit nejvíc — narážejí na regulatorní překážky, požadavky na auditní stopu a obavy z halucinací. A právem: Index transparentnosti modelů (Stanford HAI) klesl ze 58 bodů v roce 2025 na 40 bodů v roce 2026. Čím jsou modely schopnější, tím méně toho jejich tvůrci zveřejňují o tréninkových datech a vyhodnocování.

Gartner proto varuje před takzvaným „agent washingem" — když výrobce přejmenuje klasického chatbota nebo RPA robota na „AI agenta", aniž by přidal skutečnou autonomii, paměť nebo nástrojové vybavení. Pro firmy je to past: slibná dema, nulové výsledky v produkci.

Závěr: Čeká nás racionální léto

AI agenti nejsou marketingový výmysl. Data ukazují, že jejich schopnosti rostou tempem, které překvapuje i samotné výzkumníky. Ale skutečná automatizace — ta, která mění byznys — je pořád na začátku. Není to selhání technologie. Je to selhání organizací, které neumí přizpůsobit procesy tak rychle, jak se vyvíjejí modely.

Pro české firmy z toho plyne jednoduché ponaučení: nehonit se za každým novým modelem, ale začít redesignovat jedno konkrétní workflow. Vybrat si proces, kde je jasný vstup, výstup a měřitelná úspora. A pak na něm agenta otestovat — s lidským dohledem, auditem a evidencí. Protože to, že AI agent umí, ještě neznamená, že ho firma skutečně používá.