Příští krize umělé inteligence nebude selháním modelu. Bude to selhání systémů.

Umělá inteligence a agentic AI byly v posledních letech v podnikovém prostředí velmi diskutovaným tématem a množství investic a tempo trhu jsou klíčovými ukazateli rostoucích očekávání od AI. Jen v lednu 2026 bylo do AI společností, včetně OpenAI a CoreWeave, investováno několik miliard dolarů, což signalizuje, že AI bude i nadále prioritou v podnikovém prostředí v příštích letech.

Tyto rostoucí investice se zdají být zaměřeny na přechod AI ze experimentální fáze do produkční nasazení. Ve skutečnosti recentní zpráva Cockroach Labs – The State of AI Infrastructure 2026 ukázala, že 98 % globálních technologických lídrů uvedlo, že alespoň jeden AI projekt přešel z pilotní fáze do produkční fáze v minulém roce, s cílem dosáhnout skutečné návratnosti investic. Nicméně, jak organizace pokračují v přechodu do produkční fáze, jedna otázka se objevuje hrozivě: zda infrastruktura může podporovat poptávku a tempo, ve kterém se tyto AI projekty rozšiřují?

Proč současná infrastruktura nevyhovuje požadavkům AI

Zátěže AI představují nové výzvy v podnikovém prostředí, se kterými se dříve nikdo nevyrovnal. Značně: maloobchodníci očekávají nárůst provozu na svých stránkách během akcí Black Friday a Cyber Monday, stejně jako společnosti zabývající se sportovními sázkami znají, že Super Bowl Sunday povede k nárůstu provozu na jejich stránkách. Tyto nárůsty však všechny pocházejí z lidské činnosti, která poskytuje přestávky v použití a nejsou neustále spuštěny.

Systémy, které mnoho společností používá pro stavbu svých AI projektů, byly postaveny pro lidský provoz s kliky, pauzami a špičkovými časy. AI agenty nefungují tímto způsobem; běží na strojové rychlosti 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. S rychlým vznikem autonomních, strojově řízených zátěží se architektury blíží svým limitům, se kterými nebyly původně navrženy. A pokud maloobchodníci a sázkové společnosti již nyní mají problém zvládnout lidskou aktivitu, nejsou vůbec připraveni zvládnout neustále fungující AI agenty.

V současné době již organizace zažívají v průměru 86 výpadků ročně. Kromě toho 83 % věří, že jejich data infrastruktura selže kvůli hmotnosti AI v příštím roce, a 34 % neočekává, že vydrží déle než 11 měsíců. A poptávka po AI se pouze zrychluje. Modernizace již není pouze příjemnou možností, ale nutností.

Rizika ponechání infrastruktury beze změn

Zatímco většina organizací si je vědoma infrastrukturních požadavků, které AI potřebuje k hladkému chodu, většina z nich zůstává nepřipravena provést nezbytné změny, aby zabránila systémovým selháním. Téměř dvě třetiny (63 %) technologických lídrů říkají, že jejich týmy podceňují, jak rychle poptávka po AI překročí stávající data infrastrukturu, což ukazuje, že zatímco se dělá pokrok v nasazování AI, nic se nedělá pro prevenci katastrofy. Zatímco systémové upgrade a restrukturalizace mohou vypadat jako dlouhodobá a nákladná investice, náklady na AI související s výpadky jsou ještě významnější.

V současné době více než polovina (57 %) organizací odhaduje, že pouze jedna hodina AI souvisejícího výpadku by stála 100 000 dolarů nebo více, a čím větší je organizace, tím větší jsou náklady. I když operace běží 99,9 % času, 0,1 % se rovná 9 hodinám výpadku ročně, během nichž lze ztratit 100 000 dolarů nebo více za hodinu; ztracené příjmy, na které většina z nich nezapočítala. Pro sezónní zátěže a extrémní špičky (například Black Friday a Super Bowl Sunday) organizace riskují ztrátu, která může definovat jejich podnikání. Kromě finančních ztrát čelí společnosti ztrátě důvěry spotřebitelů. Důvěra je již nyní křehká, pokud jde o výpadky, a 50 % online nakupujících je pravděpodobně přepne na jinou značku, pokud dojde k výpadku nebo chybnému odbavení. Sázky pro udržení online operací jsou na svém historickém maximu.

Dosažení provozní odolnosti pomocí distribuovaných architektur

Pokud jde o přestavbu infrastruktury pro podporu intenzivních požadavků AI zátěží, provozní odolnost musí být na předním místě strategie. S rostoucí AI infrastrukturou (55 %), zkoumáním nových použití (51 %) a posilováním odolnosti (51 %) vznikají jako nejlepší strategie pro boj s hmotností AI, začínající od základů pro dodání provozní odolnosti je klíčové. Tuto realitu lze dosáhnout, pokud jsou AI-připravené základy, náklady, měřítko a odolnost na prvním místě, a to je místo, kde distribuované databázové architektury přicházejí do hry.

Lídři technologií uvádějí, že začleňování vyšších příjmů (50 %), lepší pozorovatelnosti pro kontrolu nákladů (48 %) a elastické škálovatelnosti pro přizpůsobení se nepředvídatelným AI zátěžím (47 %) jsou nejpotřebnějšími prvky pro úspěch. Díky své schopnosti škálovat bezproblémově poskytují distribuované SQL databáze podnikům elastické škálování, které je nezbytné pro vývoj společně s AI zátěžemi, kromě toho, že se zotavují z selhání bez manuálního zásahu.

Jako u všech migrací trvá přechod z legacy na moderní systémy čas. V průměru trvá přechod na distribuované architektury kolem 10 měsíců a stojí kolem 200 000 dolarů. Společnosti, které tento krok podnikají, zjistí, že úspory mohou být až 700 000 dolarů již v prvním roce. S silnou návratností investic již v prvním roce umožní investice do modernizovaných základů, aby obrovské investice do AI přinesly výnosy v dlouhodobém horizontu, aniž by se musely obávat měřítka nebo potenciálních rizik výpadku.

Vyjít vstříc poptávce po AI, než bude příliš pozdě

Odolnost byla největším a nejnaléhavějším výzvám v infrastrukturních aplikacích a nyní je čas řešit problémy, než systémy kolabují a vezmou s sebou návratnost investic do AI projektů. Agentic AI urychluje vše v podnikovém prostředí, od potenciálního příjmu po očekávání zákazníků a zátěže. Při tomto urychlení AI také odhaluje architektonickou křehkost a nízkou důvěru technologických lídrů v infrastrukturu, která je nezbytná pro podporu rostoucích zátěží.

Při přechodu do další éry AI zátěží se lídři přesunou od otázky, jak rychle lze AI přijmout, k otázce, zda jejich infrastruktura přežije, až AI dosáhne plného rozsahu. Fixací základních infrastrukturních problémů a přijetím databází, které podporují měřítko, flexibilitu a konzistenci potřebné pro udržení AI systémů, budou lídři připraveni čelit AI v roce 2026 a dále.