Co by měly podniky vlastnit ve svém AI stacku?

Další fáze transformace pomocí AI bude záviset na tom, co se firmy mohou naučit z každého rozhodnutí, které AI učiní, a také na tom, kdo toto poznání vlastní

Debaty o AI se soustředily na jednu hlavní otázku: co tyto modely dokážou? Testovaly se podle benchmarků, pilotně nasazovaly a vzbuzovaly úžas — a pro fázi experimentování to byla správná otázka. Dnes už ale není ta pravá.

V této další fázi — v agentické firmě — AI nejen odpovídá na otázky, ale také vykonává práci, sleduje změny, připravuje výstupy a podílí se na klíčových rozhodnutích, která posouvají podnikání vpřed. Tato změna nabírá na rychlosti: podle studie generálních ředitelů IBM z roku 2026 očekávají generální ředitelé, že se do roku 2030 téměř zdvojnásobí podíl provozních rozhodnutí učiněných AI, a dosáhne 48 %. Jakmile AI začne práci vykonávat, a ne ji pouze popisovat, strategická otázka se mění z „Co tento model dokáže?“ na „Co se moje firma naučí pokaždé, když učiní rozhodnutí, a kdo toto poznání vlastní?“

Pokud se hodnota podniku vytváří rozhodnutí po rozhodnutí, pak je jeho nejdůležitějším aktivem v éře AI smyčka, která organizaci umožňuje učit se z každého rozhodnutí: z kontextu, v němž vzniklo, z důkazů, které k němu vedly, z jeho výsledku i ze vzorců, které tyto prvky propojují. Vlastněte tuto smyčku a každé rozhodnutí zpřesní to následující. Pokud ji nezískáte, budete automatizovat činnosti, aniž byste si budovali konkurenční výhodu.

Když se na to podíváme z jiné perspektivy, změní se téměř vše na tom, jak by měl seriózní podnik navrhnout svou AI.

Chyba spočívající v sázce na jediný model pro celou firmu

Obvyklým instinktem bylo konsolidovat výběrem předního poskytovatele modelů, sjednotit se na jeho řešení a vybudovat na něm vše ostatní. Myslím si však, že je to chyba, i když ne z důvodu, který se obvykle uvádí.

Obvyklou námitkou je závislost na dodavateli a jeho vyjednávací síla při stanovování cen. To jsou skutečné problémy, ale až druhořadé. Hlubší problém spočívá v motivacích a v tom, kam směřuje vaše poznání. Poskytovatelé modelů podnikají v oblasti vývoje nejlepších univerzálních modelů na světě a dosahují toho tím, že se učí z jejich používání. Pokud prostřednictvím jediného poskytovatele zpracováváte vlastní rozhodnutí, data a pracovní postupy své firmy, předáváte mu svůj nejvýraznější odlišující prvek — záznam toho, jak vaše firma přemýšlí — přestože jeho motivací je zobecnit jej. Vaše konkurenční výhoda se stává vstupem pro komoditní produkt, který si mohou koupit i vaši konkurenti.

Vývoj na špičce oboru postupuje příliš rychle na to, abyste mohli sázet na to, že některý model zůstane dlouho nejlepší. Správná architektura by naopak měla podnikům umožnit směrovat úlohy k modelu nebo specializovanému agentovi, který se pro danou úlohu hodí nejlépe, a zároveň vlastnit rámec pro agenty a učicí smyčku, které zachycují, jak podnik funguje a jak rozhoduje. Modely se mohou měnit; tento vlastní základ zůstává váš a jeho hodnota časem roste.

Tento vlastní základ může mít také měřitelnou strategickou hodnotu. Studie IBM rovněž zjistila, že generální ředitelé, kteří do vlastních modelů a agentů AI začleňují vlastní data a duševní vlastnictví, očekávají, že v roce 2030 bude 13 % jejich tržeb pocházet z produktů a služeb, které dnes nenabízejí.

Nemůžete vytvořit každého agenta — a ani byste se o to neměli pokoušet

Vlastnit svůj rámec, učicí smyčku a směrování neznamená, že musíte vytvářet každého agenta, který na nich funguje. Hlavního podnikového agenta — toho, který rozumí vaší organizaci, jejím prioritám a vašim vlastním datům — máte vytvořit a vlastnit vy. Podnikatelská činnost se však rozprostírá napříč oblastmi, které žádný tým nedokáže všechny ovládnout: prodejem, personalistikou, právem, financemi, tržním zpravodajstvím a dalšími. Každé z nich nejlépe poslouží specializovaný agent, který vyniká právě v dané oblasti.

Žádný podnik nedokáže interně vytvořit špičkového agenta pro každou funkci. Není to závod v soupeření o zdroje, který můžete vyhrát. Úspěšným přístupem je silný hlavní agent, který koordinuje soubor specializovaných dílčích agentů, z nichž každý lze přizpůsobit požadavkům vaší firmy a každý se prostřednictvím čistého rozhraní napojuje na váš rámec. Podniky jsou však s budováním takové architektury stále teprve na začátku. Průzkum společnosti Deloitte z roku 2026 zjistil, že škálované zavádění koordinovaných víceagentových řešení napříč funkcemi má pouze 15 % organizací.

Skutečná práce vedoucích pracovníků podniků má tedy dvě části: vytvořit hlavního agenta, který udává směr, a učicí smyčku, z níž čerpá, a poté určit vítěze mezi specializovanými agenty a začlenit je. Vlastněte to, jehož hodnota se násobí; tam, kde se nenásobí, spolupracujte s partnery.

Specializovaný agent versus pouhá nadstavba

Specializovaný agent musí nabídnout něco, co podnik nedokáže snadno vytvořit znovu. Dlouhodobou konkurenční výhodu tvoří vlastní data spolu s účelově vytvořeným rámcem pro jejich vyhledávání a analýzu. Agent je jen tak dobrý, jako jsou informace, které dokáže najít, a jako jeho schopnost porozumět tomu, co našel.

Právě podle této laťky by se vedoucí pracovníci podniků měli rozhodovat, co vytvořit vlastními silami a kde spolupracovat s partnery. Pokud určitá schopnost závisí na jedinečném obsahu, odborných znalostech v daném oboru a dlouho budované infrastruktuře vytvořené pro konkrétní účel, její interní obnova pravděpodobně nepřinese konkurenční výhodu. Tyto zdroje raději zaměřte na vlastní data, smyčku rozhodování a vrstvu orchestrace, které jsou jedinečně vaše.

Čemu vítězové porozumějí

Firmy, které uspějí v éře agentní AI, budou ty, které svou architekturu postaví na tom, co jim postupem času umožňuje být jedinečně chytřejší. Budou vlastnit zpětnovazební smyčku, která jim umožní učit se z každého rozhodnutí, a kolem ní zapojí nejlepší specializované agenty, místo aby se snažily vybudovat všechno samy.

Cílem není vlastnit každou část AI stacku. Jde o to vlastnit ty části, v nichž se vaše výhoda násobí, a ve zbytku navazovat partnerství. Propojenost není totéž co inteligence. V podniku využívajícím agentní AI znamená inteligence vlastnit to, co přináší stále větší výhodu, a ve zbytku navazovat partnerství.