Firmy se vrhají do umělé inteligence s velkými očekáváními, ale realita je drsná. Nová zpráva z MIT, nazvaná The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, odhaluje, že až 95 % pilotních programů s generativní AI v podnicích nedokáže přinést rychlý růst příjmů. Místo toho většina z nich uvízne na mrtvém bodě a nepřináší žádný viditelný vliv na hospodářské výsledky. Tato zpráva vychází ze 150 rozhovorů s vedoucími pracovníky, průzkumu mezi 350 zaměstnanci a analýzy 300 veřejných nasazení AI. Autorka článku v magazínu Fortune, Sheryl Estrada, se na toto téma bavila s Adityou Challapallym, hlavním autorem zprávy a výzkumníkem v projektu NANDA na MIT.
Aditya Challapally vysvětluje, že některé velké firmy a mladé startupy s generativní AI opravdu vynikají. Například startupy vedené devatenáctiletými nebo dvacetiletými zakladateli dokázaly zvýšit své příjmy z nuly na 20 milionů dolarů během jednoho roku. Dělají to tak, že se zaměřují na jediný problém, provádějí ho důkladně a spolupracují s firmami, které jejich nástroje využívají. Ale pro 95 % firem v datech zprávy implementace generativní AI selhává. Hlavní problém není v kvalitě AI modelů, ale v mezeře v učení jak nástrojů, tak organizací. Vedoucí pracovníci často obviňují regulace nebo výkon modelů, ale výzkum MIT poukazuje na chybnou integraci do firemních procesů.
Generické nástroje jako ChatGPT fungují skvěle pro jednotlivce díky své flexibilitě, ale v podnicích selhávají, protože se neučí z pracovních postupů a nepřizpůsobují se jim, jak říká Aditya Challapally. Data navíc odhalují nesoulad v rozdělování zdrojů. Více než polovina rozpočtů na generativní AI jde do nástrojů pro prodej a marketing, přesto největší návratnost investic přichází z automatizace back-office – tedy zrušení outsourcingu obchodních procesů, snížení nákladů na externí agentury a zefektivnění operací.
Co rozhoduje o úspěchu nasazení AI?
Způsob, jakým firmy přijímají AI, hraje klíčovou roli. Nákup AI nástrojů od specializovaných dodavatelů a budování partnerství uspěje asi v 67 % případů, zatímco interní vývoj uspěje jen v jedné třetině. Tento poznatek je zvláště důležitý v regulovaných odvětvích jako finanční služby, kde mnoho firem v roce 2025 buduje vlastní proprietární systémy generativní AI. Výzkum MIT ale naznačuje, že samostatný postup vede k mnohem více neúspěchům.
Firmy v průzkumu často nechtěly sdílet míru svých selhání, jak poznamenal Aditya Challapally. Téměř všude, kam se výzkumníci podívali, se podniky snažily vytvářet vlastní nástroje, ale data ukazují, že zakoupená řešení přinášejí spolehlivější výsledky. Další důležité faktory pro úspěch zahrnují posílení manažerů na nižších úrovních – nejen centrálních AI laboratoří – aby řídili přijetí, a výběr nástrojů, které se hluboce integrují a přizpůsobují v čase.
Změny na pracovním trhu už probíhají, zejména v zákaznické podpoře a administrativních rolích. Místo masového propouštění firmy spíš neobsazují uvolněné pozice. Většina změn se soustředí na práce, které byly dříve outsourcovány kvůli své nízké hodnotě. Zpráva také zdůrazňuje rozšířené používání "stínové AI" – neautorizovaných nástrojů jako ChatGPT – a trvalý problém s měřením vlivu AI na produktivitu a zisky.
Budoucnost AI v podnicích
Nejpokročilejší organizace už testují agentické AI systémy, které se učí, pamatují a jednají samostatně v určených hranicích. To naznačuje, jak by mohla vypadat další fáze AI v podnicích. Zpráva MIT zdůrazňuje, že úspěšné případy vedou k významným transformacím, jako je rychlý růst příjmů u startupů, ale většina firem musí přehodnotit svůj přístup, aby se vyhnula selhání.
