Běžné generativní AI aplikace pro podnikání, které můžete implementovat již dnes

Hlavní body

Co je generativní AI?

Generativní AI využívá algoritmy strojového učení a hlubokého učení k vytváření nového obsahu na základě vzorců v rozsáhlých datových souborech.

Na rozdíl od diskriminační AI, která klasifikuje existující data, generativní modely syntetizují nový text, obrázky, kód a multimediální obsah, který se podobá trénovacím vzorcům, ale zůstává originální.

Tato technologie se vyvinula z raných neuronových sítí, jako byl perceptron z roku 1957, a chatbotů, jako byl ELIZA z roku 1961.

Vysoká kvalita generování se stala možnou po vzniku generativních soupeřících sítí (Generative Adversarial Networks) v roce 2014, následovaných velkými jazykovými modely založenými na transformátorech, které kombinují miliardy parametrů k vytvoření souvislého a kontextově relevantního výstupu.

McKinsey odhaduje, že generativní AI by mohla globální ekonomice přinést 2,6 až 4,4 bilionu dolarů.

Proč je to důležité

Generativní AI přináší měřitelné zvýšení efektivity, které má přímý dopad na provozní náklady a konkurenceschopnost.

Organizace využívající tuto technologii hlásí úspory ve výši 10 až 15 procent v nákladech na výzkum a vývoj, zatímco softwarové týmy automatizují 20 až 45 procent inženýrských úkolů.

Zlepšení zákaznických služeb se jeví jako obzvláště přesvědčivé. Společnost Gartner předpovídá, že do roku 2026 přijme generativní AI 50 procent organizací poskytujících zákaznické služby, což potenciálně sníží náklady na pracovní sílu v kontaktních centrech o 80 miliard dolarů.

První uživatelé, jako je Klarna, dokazují tento potenciál, protože jejich AI agent zvládá pracovní zátěž 700 lidských agentů na 23 trzích.

Tyto zvýšení efektivity se sčítají napříč odděleními, což týmům umožňuje přesměrovat úsilí na strategickou práci s vysokou přidanou hodnotou a zároveň udržet nebo zlepšit kvalitu služeb.

Běžné případy použití generativní AI v podnikání

Moderní podniky nasazují generativní AI v pěti hlavních oblastech, které vykazují jasnou návratnost investic a zlepšení provozu.

1. Zákaznická podpora

Agenti využívající umělou inteligenci se starají o klasifikaci ticketů, vícejazyčné odpovědi a samoobslužné pokyny, přičemž jsou k dispozici 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. Implementace společnosti Klarna poskytuje nepřetržitou asistenci odpovídající 700 lidským agentům, což zkracuje dobu řešení a snižuje provozní náklady.

Virtuální asistent Empolis Buddy společnosti KUKA je příkladem průmyslového využití, který čerpá z technických příruček a standardních operačních postupů a poskytuje okamžité odpovědi týkající se výroby produktů. Systém, postavený na platformě Amazon Bedrock, eliminuje zpoždění, která jsou obvykle spojena se složitými dotazy týkajícími se produktů.

2. Tvorba obsahu

Marketingové týmy využívají LLM k vytváření příspěvků na sociálních médiích, e-mailových kampaní a obsahu blogů, které zvyšují míru personalizace. Společnost NC Fusion po zavedení Microsoft Copilot zkrátila čas potřebný k sepsání e-mailu z 60 minut na 10 minut, čímž se trojnásobně zvýšila míra zapojení do kampaně.

Díky tomuto zrychlení mohou marketingové týmy testovat více kreativních variant, rychleji reagovat na změny na trhu a udržovat konzistentní hlas značky napříč kanály, aniž by musely proporcionálně zvyšovat počet zaměstnanců.

3. Vývoj softwaru

Asistenti pro kódování generují funkce, navrhují refaktoringy a vytvářejí dokumentaci. Společnost JetBrains uvádí, že 77 procent vývojářů zaznamenalo zvýšení produktivity. Tato technologie zpracovává opakující se vzorce kódování, zatímco vývojáři se mohou soustředit na architekturu a řešení složitých problémů.

Brazilská společnost Condor vyvinula generativního asistenta s umělou inteligencí, který byl vycvičen na základě historických IT ticketů a poskytuje kontextově citlivé odpovědi, které zkracují dobu odezvy servisního střediska a zlepšují míru vyřešení při prvním kontaktu.

4. Optimalizace procesů

Zpracování dokumentů a analýza pracovních postupů těží z možností umělé inteligence v oblasti rozpoznávání vzorů. Trh zdravotního pojištění Covered California automatizoval ověřování dokumentů o nároku na pojištění pomocí služby Google Cloud Document AI, čímž se míra ověřování zvýšila z 28 až 30 procent na 84 procent, přičemž se očekává, že překročí 95 procent.

Toto vylepšení eliminuje překážky spojené s manuální kontrolou a zároveň zachovává přesnost dodržování předpisů, což dokazuje, jak umělá inteligence transformuje administrativní procesy náročné na pracovní sílu.

5. Návrh produktu

Generativní modely urychlují prototypování a studie proveditelnosti napříč odvětvími. Evozyne a ProT-VAE od společnosti NVIDIA generují miliony proteinových sekvencí během několika sekund, čímž zkracují měsíce trvající výzkumné cykly na týdny a umožňují výzkumníkům modifikovat více než polovinu aminokyselin proteinu v jediných iteracích.

Společnost GenMat zabývající se materiálovým inženýrstvím využívá generativní modely k simulaci vlastností nových materiálů, čímž zkracuje posuzování proveditelnosti a usměrňuje investice do výzkumu bez nutnosti rozsáhlých laboratorních testů.

Tyto aplikace ukazují, jak generativní AI překračuje hranice jednoduché automatizace a umožňuje nové přístupy k inovacím a objevům.

Budoucí obchodní aplikace generativní AI

V příštích dvou až pěti letech se generativní AI pravděpodobně stane součástí standardních obchodních operací, přičemž pokrok se zaměří na specializované aplikace a zlepšení správy.

Mezi klíčové trendy, které formují tuto oblast, patří rychlé přijetí ze strany podniků. Společnost Gartner předpovídá, že do roku 2026 bude generativní AI pro práci využívat více než 100 milionů lidí. Agentické systémy AI schopné provádět víceúrovňové úkoly se stanou běžnějšími a nabídnou prvotním uživatelům významné konkurenční výhody díky vyšší návratnosti investic a provozní efektivitě.

Regulační rámce se budou i nadále zpřísňovat, přičemž požadavky na systémy s vysokým rizikem podle zákona EU o umělé inteligenci vstoupí v platnost v srpnu 2026. Jiné jurisdikce pravděpodobně zavedou podobné mechanismy dohledu, které budou od organizací vyžadovat rozvoj robustních řídících schopností.

Dopady na pracovní sílu zůstávají významné, přičemž studie naznačují, že generativní AI by mohla automatizovat 20 až 45 procent úkolů v oblasti vývoje softwaru a potenciálně transformovat 40 procent všech pracovních míst. Úspěšné organizace budou klást důraz na zvyšování kvalifikace a spolupráci mezi lidmi a AI spíše než na jednoduché strategie nahrazování.

Tyto vývojové trendy směřují k podnikatelskému prostředí, ve kterém se znalost umělé inteligence stává spíše konkurenční výhodou než volitelnou výhodou.

Výpočet dopadu na podnikání a návratnosti investic generativní AI

Porozumění finančním dopadům generativní AI vyžaduje zkoumání jak přímých úspor nákladů, tak multiplikátorů produktivity v různých organizačních funkcích.

Organizace měří návratnost investic pomocí několika klíčových ukazatelů:

Studie Google Cloud z roku 2025 zjistila, že 52 procent vedoucích pracovníků používá AI agenty, přičemž 74 procent z nich dosáhlo návratnosti investic již během prvního roku. U 53 procent implementací došlo k nárůstu tržeb o 6 až 10 procent, zatímco 56 procent zaznamenalo celkový růst podnikání.

Kvantifikace návratnosti investic však zůstává náročným úkolem. Navzdory očekáváním návratnosti 3,50 dolaru za každý investovaný dolar má 60 procent finančních a technických ředitelů potíže s měřením konkrétního přínosu generativní AI k obchodním výsledkům, což poukazuje na rozpor mezi vnímanou hodnotou a zdokumentovanou návratností.

Jak se vyhnout výzvám generativní AI

Navzdory prokázaným výhodám čelí implementace generativní AI technickým, etickým a provozním výzvám, které vyžadují pečlivé řízení a realistická očekávání.

Mezi běžné výzvy při implementaci patří:

Rámec řízení rizik umělé inteligence NIST identifikuje rozměry rizik v jednotlivých fázích životního cyklu umělé inteligence a zdůrazňuje, že generativní umělá inteligence může zesílit stávající rizika umělé inteligence a zároveň vytvořit nepředvídané zranitelnosti.

Organizace často nemají přehled o složení trénovacích dat, což ztěžuje předvídání nebo prevenci problematických výstupů.

Přetrvávající mylná představa naznačuje, že generativní AI zcela nahradí lidské pracovníky. Ve skutečnosti tato technologie vyniká v automatizaci rutinních úkolů, zatímco se potýká s etickými dilematy, strategickými rozhodnutími a složitým uvažováním o příčinách a následcích, které vyžadují lidský úsudek a dohled.

Úspěch vyžaduje začít s úzkými případy použití, přísně hodnotit výstupy a zachovat lidský dohled nad rozhodnutími s vysokými riziky.

Často kladené otázky

Počáteční náklady se značně liší v závislosti na složitosti použití a integračních požadavcích. Většina úspěšných implementací začíná pilotními programy, které vyžadují skromné investice, a poté se rozšiřují na základě prokázané hodnoty.

Očekávání okamžitých, transformativních výsledků bez řádného plánování. Úspěšné implementace začínají úzkými případy použití, stanoví kritéria hodnocení a postupně rozšiřují rozsah.

Největší výhody jsou patrné v oblasti zákaznických služeb, vývoje softwaru, marketingu a odvětvích s intenzivním výzkumem. Konkrétní aplikace jsou však důležitější než odvětví.