2026: Rok doménově specifické umělé inteligence v podniku

Pro podniky, které se předhánějí v integraci umělé inteligence, se jedna překážka neustále objevuje bez ohledu na to, jak rychle technologie postupuje: halucinace. Nedávný... Bain & Company Zpráva zjistila, že kvalita výstupu zůstává hlavní překážkou přijetí GenAI, a to i přes výrazný nárůst experimentování a investic v korporacích v loňském roce. Problém dále zhoršují asistenti umělé inteligence, jako jsou ChatGPT, Copilot a Perplexity, kteří podle jedné zprávy zkreslují obsah zpráv. 45% času, uvedení chybějícího kontextu, zavádějící detaily, nesprávná uvedení zdrojů nebo zcela vymyšlené informace.

Přecházíme z fáze „wow“ umělé inteligence do fáze výkonu, kde je měřitelný dopad důležitější než novost. Tyto nepřesnosti nejen naruší důvěru, ale také ohrozí rozhodování v podniku. Jediný halucinující vhled může vést k poškození reputace, chybné strategii nebo... nákladné provozní chybyPřesto mnoho organizací nadále nasazuje univerzální modely umělé inteligence, které nejsou vytvořeny pro specializované pracovní postupy a regulační omezení jejich odvětví, aby se vyhnuly zaostávání za svými konkurenty.

Rizika spoléhání se na univerzální umělou inteligenci

Univerzální modely mají jednoznačně své silné stránky. Jsou vysoce efektivní pro generování širokých nápadů, tvorbu návrhů a urychlování rutinních komunikačních úkolů. S tím, jak podniky rozšiřují používání umělé inteligence do specializovanějších nebo regulovanějších pracovních postupů, se začínají objevovat nové kategorie rizik. Halucinace jsou jen jednou částí rizikové krajiny. K nim se přidává rostoucí sada vysoce rizikových zranitelností, jako jsou jailbreaky, prompt injections a únik citlivých dat. Tyto hrozby se stávají ještě naléhavějšími, když se umělá inteligence dotkne kritických pracovních postupů.

Začátkem tohoto roku se v žádostech o zdravotní péči objevilo několik případů klinicky významné halucinace, včetně zvýšené pravděpodobnosti chybné diagnózy. To odhalilo zvýšené nebezpečí používání nespecializovaných modelů v prostředí s vysokými sázkami. Špatně interpretovaný lékařský souhrn nebo nesprávné doporučení by mohlo mít kromě narušení jinak efektivních pracovních postupů i život ohrožující následky.

Není divu, že 72 % společností z indexu S&P 500 nyní hlásí rizika související s umělou inteligencí, což je nárůst z pouhých 12 % v roce 2023. Jejich obavy sahají od ochrany osobních údajů a zaujatosti až po únik duševního vlastnictví a dodržování předpisů, což signalizuje širší posun: správní rady společností a investoři stále častěji berou rizika spojená s umělou inteligencí se stejnou vážností jako kybernetickou bezpečnost.

Přechod na specializované systémy umělé inteligence

Rok 2025 dokázal, že samotný rozsah již nepohání velké průlomy. Zatímco raná léta GenAI byla definována heslem „Čím větší, tím lepší“, my jsme dosáhli plató, kde zvyšování velikosti modelu a trénovacích dat přináší pouze drobné zisky.

Specializované modely umělé inteligence zaměřené na konkrétní oblast se nesnaží vědět všechno; místo toho jsou navrženy tak, aby věděly, na čem záleží v kontextu konkrétního odvětví nebo pracovního postupu.

Účelově vytvořená umělá inteligence přináší tři klíčové výhody:

1. Vyšší přesnost: Modely založené na informacích z firem a odvětví překonávají široké modely v přesnosti a spolehlivosti.
2. Rychlejší návratnost investic: Protože tyto systémy mapují přímo na definované úkoly a pracovní postupy, dosahují měřitelného dopadu rychleji.
3. Bezpečnější nasazení: Účelově vytvořené systémy se přirozeněji shodují s předpisy specifickými pro daný sektor, snižují rizika a usnadňují interní přijetí.

Trh s umělou inteligencí reaguje odpovídajícím způsobem: nástroje jako Harvey (právní operace), Projekt Mercury od OpenAI (finanční modelování a analýza) a Anthropic Claude pro biologické vědy (vědecký výzkum a objevy) odrážejí širší směr specializace.

Důvod je jednoduchý: pouze 39% společností v současné době hlásí přímý zisk z investic do umělé inteligence, což naznačuje, že generické nástroje samy o sobě nepřinášejí návratnost investic na podnikové úrovni.

Zajišťování skutečné a měřitelné návratnosti investic do umělé inteligence

Účelově vytvořená umělá inteligence vzkvétá, když je aplikována na strukturované, opakovatelné a jasně definované pracovní postupy. Namísto nabízení širokých, ale povrchních znalostí napříč miliony témat tyto systémy poskytují přesný výkon v úkolech, jako je analýza fúzí a akvizic, dodržování předpisů, bodování rizik, tvorba zákaznických profilů a provozní prognózy.

Rozdíl je funkční i ekonomický. Společnosti, které přecházejí od experimentování k rozsáhlému zavádění, stále častěji posuzují investice do umělé inteligence optikou návratnosti investic. Mnohé z nich dosahují nejlepších výsledků a sdílejí tři priority:

• Cílený dopad zaměřený na danou práci: Umělá inteligence musí hmatatelně zlepšit produktivitu, ziskovost nebo rozhodování, nejen generovat působivé výstupy.
• Regulační sladění: Nástroje vyrobené s ohledem na shodu s předpisy snižují tření v následných fázích výroby.
• Přijetí pracovní síly: Zvyšování kvalifikace, správa věcí veřejných a kulturní připravenost jsou stejně důležité jako technická výkonnost.

Při hodnocení dodavatelů by se společnosti měly ujistit, že systém je nastaven tak, aby odpovídal rozhodnutím, která skutečně potřebují učinit. Začněte s přesností: dokáže model zvládnout terminologii, omezení a okrajové případy vaší oblasti? Poté se zaměřte na transparentnost. Dodavatelé by měli být schopni vysvětlit, na čem je model založen, na jakých zdrojích dat se opírá a zda jsou jeho výstupy jasně citovatelné. V podnikovém prostředí je odpověď, kterou lze dohledat až k důvěryhodnému zdroji, stejně důležitá jako samotná odpověď. Nakonec zhodnoťte, jak snadno systém zapadá do stávajících pracovních postupů. Nejsilnější nasazení umělé inteligence jsou ta, kterým mohou týmy důvěřovat, které mohou spravovat a integrovat bez zbytečné složitosti.

Budoucnost důvěryhodné podnikové umělé inteligence je specifická pro danou doménu

S tím, jak se podniky přesouvají od humbuku kolem umělé inteligence k provozní realitě, se důvěra a spolehlivost stanou určujícími atributy úspěšného nasazení. Samotné škálování již nezaručuje průlomy ve výkonu. Další fáze zavádění umělé inteligence v podnicích bude definována relevancí a hodnotou poznatků, které modely poskytují.

Rok 2026 dokončí přechod od generativní umělé inteligence jako izolovaných nástrojů k integrovaným systémům. Bude to také rok, kdy se umělá inteligence stane proaktivnější, integrovanější a specifičtější pro dané odvětví. Generativní umělá inteligence ustoupí do pozadí, protože se propojí s každým produktem, službou a pracovním postupem. Rozdíl v konkurenci přinese systémy, které chápou kontext a přinášejí měřitelný dopad. V roce 2026 bude skutečná hodnota plynout z používání modelů navržených pro rozhodnutí, která podniky skutečně potřebují činit.