Tuzemské firmy využívají umělou inteligenci podprůměrně. Často v nich bují šedá AI

Jak začlenit umělou inteligenci do byznysu tak, aby přinášela zisk a konkurenční výhodu. To je jedna z hlavních otázek, kterou firmy řeší. Přitom jen málo společností si nastavilo pravidla, jakým způsobem s AI zacházet.

„Když jsme se našich členských firem ptali, co je pro ně v poslední době výzva, vyšla nám umělá inteligence. Firmy přitom neřeší technický problém, ale spíše leadership,“ vysvětluje Michaela Stachová, ředitelka Business Leaders Forum. Tuzemská platforma odpovědného podnikání a udržitelného rozvoje se proto tímto tématem začala zabývat a vytvořila AI Kompas.

Statistiky ukazují, že 95 procent AI projektů selhává. „Házíme na lidi jeden AI projekt za druhým, aniž bychom jim dali směr a řízení. Až 88 procent respondentů uvádí, že jejich firma pravidelně využívá AI alespoň v jedné obchodní funkci, ale jen po povrchu. Není začleněna v klíčových činnostech firmy,“ doplňuje šéfka platformy.

Česko v AI zaostává

Ředitel České asociace umělé inteligence Lukáš Benzl minulý týden na setkání organizovaném Business Leaders Forum uvedl, že v Česku adaptovalo podle nedávného evropského průzkumu AI do byznys procesů 17,6 procenta firem. „To je evropský podprůměr a teď nás přeskočili i Slováci, což je ostuda,“ dodal.

O něco lepší čísla vzešla z průzkumu provedeném asociací ve spolupráci s Hospodářskou komorou ČR mezi více než tisícovkou firem. Z něj vyplynulo, že AI používá polovina firem, 40 procent to chce letos změnit a dvě třetiny podniků plánují na AI navýšit rozpočet.

Problém v souvislosti s AI vzniká v oblasti řízení rizik a etiky. Polovina firem totiž neví, zda má nějaký ukotvený rámec. „Ale pomalu vznikají první směrnice, které mohou používat. Jinak riskují šedou AI, kdy ji všichni používají a nikdo to neví, což je špatně,“ vysvětluje Benzl.

Projekty umělé inteligence podle něj selhávají i proto, že ji lidé bojkotují ze strachu, že je AI nahradí. „Tohle musí komunikovat vedení, protože 61 procent lidí vnímá rostoucí rizika,“ dodává Benzl s tím, že pomoci může třeba AI ambasador ve firmě. Ten obvykle projekty řídí a lidé se na něj mohou obracet s dotazy.

Každý má svůj šedý nástroj

„Na jedné straně roste tlak na využívání AI ze strany managementu a firmy zavádějí KPI na její používání,“ uvádí Šimon Mudra, Data Protection Officer & Responsible AI ze společnosti Vodafone. Firmy obvykle sázejí na to, že nasazením AI ušetří. Na druhé straně ale podle Mudry roste používání umělé inteligence ze strany zaměstnanců se všemi dopady, jako je vynášení firemních problémů do veřejných chatů AI.

Firmy se tak podle něj potýkají se šedou AI, kdy lidé používají veřejně dostupné nástroje, přičemž každé oddělení, nebo dokonce zaměstnanec si vybere svůj vlastní nástroj. Chybí řízení dat, nikde není popsáno, která data jsou na vstupu a která generuje AI. „Když se pak špatně vygenerují výsledky a na základě nich padnou špatná rozhodnutí, vše se násobí,“ shrnuje Šimon Mudra.

Proto je podle něj zapotřebí vytvořit bezpečné a organizované prostředí pro používání AI. Firma sama musí stanovit jasná pravidla, k kakým datům umělou inteligenci „pustí“. „Celá AI je postavená na licenčním modelu. Když ho tam pustí a za několik let zjistí, že 80 procent toho, co jí vydělá peníze, je z AI, je to problém,“ dodává Mudra ze společnosti Vodafone, jež se nově připojila k iniciativě AI Kompas.

Kde se investice vracejí nejrychleji

Iniciativa AI Kompas není jen o zavádění nových nástrojů, ale především o tom, jak touto změnou provést firmy a lidi. Mezi hlavní cíle projektu patří propojit AI s firemní kulturou a hodnotami organizace, efektivně řídit rizika a rozvíjet příležitosti s důrazem na skutečný dopad, nikoliv jen na mechanickou výkonnost systémů. A zároveň podporovat udržitelnost a naplňování cílů v oblasti ESG.

Firemní praxe přitom ukazuje, že nejde o hypotetické, ale o praktické přínosy s měřitelnými dopady. Nejčastější implementace AI se dnes soustředí do několika oblastí, kam patří prediktivní údržba průmyslových zařízení snižující prostoje a náklady na servis, energetická optimalizace provozů a datových center vedoucí k významným úsporám energie, finanční forecasting a řízení cash flow zvyšující přesnost predikcí, automatizace účetních, auditních a dokumentačních procesů redukující manuální práci a chybovost, detekce podvodů a řízení rizik ve finančních službách nebo optimalizace dodavatelských řetězců prostřednictvím predikce poptávky a plánování zásob.

Tyto případy se napříč studiemi i korporátní praxí objevují jako oblasti s nejrychlejší návratností investic. Současně přitom patří mezi ty, kde bez jasného řízení, datové governance a odpovědnosti vznikají největší rizika, na která dnes iniciativy typu AI Kompas reagují.