Miliarda AI agentů míří do firem. Většina se ptá na špatné otázky

Miliarda agentů, 217 miliard akcí denně

Čísla, která kolem agentní AI kolují, jsou tak velká, že ztrácejí představivost. Zkuste si to převést na běžný provoz: 1 miliarda agentů vykonávajících 217 miliard akcí denně znamená, že každá vteřina dne nese zhruba 2,5 milionu rozhodnutí, která místo člověka udělá software. To není sci-fi — to je trajektorie, kterou v tuto chvíli odhadují analytici a kterou potvrzuje i tempo, jakým podniky nasazují autonomní agenty do produkčního provozu.

Důležité je ale rozlišit, co agentní AI vlastně je. Klasický chatbot odpoví, když se zeptáte. Agent dostane cíl, sám si rozvrhne kroky, zavolá potřebné nástroje a průběžně koriguje svoje chyby — podobně jako zaměstnanec, který dostane zadání a už se neptá na každý dílčí krok. Tento posun od konverzačního asistenta k orchestrace celých procesů je přesně to, co se na trhu za poslední čtvrtletí projevilo nejvýrazněji.

Špatné otázky: modely místo strategie

Tady začíná hlavní problém, na který upozorňuje i materiál, z něhož tento text vychází. Většina firem přistupuje k AI technicky, místo aby přistupovala strategicky. Řeší, který model je „nejlepší“, kolik stojí token a kdo ho dodá — tedy věci, které se za půl roku změní. Jenže to je jako řešit, jestli si na stavbu domu pořídíte zelené, nebo modré kladivo. Nejdřív potřebujete vědět, co stavíte a pro koho.

Správná otázka podle autorů zní jinak: podporuje tento agent naši obchodní strategii, nebo jsme si ho pořídili jen proto, že to dělají všichni? Firma by měla být schopná říct, jaký konkrétní proces agent zrychlí, kolik ušetří lidské práce a jak se jeho výstup měří. Když tyto odpovědi chybí, je jen otázkou času, kdy projekt tiše skončí.

Governed by Design: kontrola se musí navrhnout, ne přidat dodatečně

Právě tady přichází koncept, který prosazuje vývojářská firma Mobcoder AI pod názvem „Governed by Design“. Myšlenka je jednoduchá a pro každého, kdo někdy viděl projekt, kde se „bezpečnost dodělává nakonec“, i povědomá: bezpečnost, správa a shoda s předpisy se nemají k AI systému přišroubovat zpětně, ale mají být součástí architektury od prvního dne.

V praxi to znamená, že agent nemá jen „nějaká“ oprávnění, ale přesně vymezený rozsah — co smí číst, co smí měnit, co se loguje a kde je člověk, který akci schválí. Mobcoder v září 2026 rozšířil vývojové kapacity pro agentní AI a zakázkové LLM na trhy v USA, Kanadě, Indii, SAE, Singapuru a Saúdské Arábii. Pro čtenáře je ale podstatné jádro myšlenky, ne rozsah působnosti jednoho dodavatele: governance není brzda vývoje, ale předpoklad, že agenta vůbec pustíte k reálným datům.

Čísla, která by měla firmy probudit

Že to není jen teorie, ukazuje pár tvrdých údajů. 95 % globálních organizací deklaruje, že chce vybudovat vlastní AI a datovou platformu — ale úspěšně se to daří jen 13 % z nich. Mezi záměrem a výsledkem zeje propast, která nevzniká nedostatkem výkonu modelů, ale špatným řízením.

Stejně varovné je i číslo o správě rizik. Pouze 21 % podniků má v tuto chvíli zavedenou zralou governance pro autonomní AI agenty, zatímco 94 % firem přiznává obavy z nekontrolovaného bujení agentů napříč organizací. A nejostřejší odhad dodává Gartner: až 40 % projektů agentní AI bude do roku 2027 zrušeno, a to především kvůli špatnému vývojovému postupu a takzvanému „agent washing“ — tedy klamavému označování obyčejných chatbotů za agenty.

Agent washing je samostatná kapitola. Prodejci rádi přelepí starý chatovací bot nálepkou „AI agent“, protože to lépe prodává. Zákazník pak platí za autonomii, kterou ve skutečnosti nedostal, a po roce zjistí, že „agent“ pořád jen odpovídá na dotazy a nic samostatně nevykonává.

Co to znamená pro české firmy a EU AI Act

Pro českou firmu to má přímý dopad. Agentní systémy, které rozhodují o lidech, financích nebo smlouvách, spadají v Evropě pod režim EU AI Act a řada z nich míří do kategorie s vyššími požadavky na transparentnost, dokumentaci a dohled. Firma, která agenta nasadí bez jasné governance, tak neriskuje jen špatně utracený rozpočet, ale i nesoulad s regulací.

Praktická rada, kterou si z toho odnesete: než začnete řešit model, vyřešte tři věci — jaký proces agent reálně zvládne od začátku do konce, kdo nese odpovědnost za jeho chyby a kde přesně končí jeho pravomoci. Teprve s těmito odpověďmi dává smysl vybírat mezi modely a dodavateli. Model se za půl roku vymění, špatně navržená governance vás bude pronásledovat roky.