2026: Rok, kdy investoři sázejí na „nudnou“ umělou inteligenci

Honba za dalším okázalým modelem umělé inteligence je lákavá, podobně jako dekadentní dezert. Ale tento dort není o nic víc pořádnou večeří, než je další nástroj umělé inteligence řešením obchodního problému. Skutečný úspěch s umělou inteligencí pramení ze zdravých návyků, jako jsou čistá data, transparentnost a architektura, která roste s vaším podnikáním. Když lídři investují do tohoto základu, získají schopnost rychle se pohybovat, jakmile cukrová horečka odezní a udeří další nová vlna umělé inteligence.

Tohle myslím tím „nudnou umělou inteligencí“. Ne nudnou ani neambiciózní, ale disciplinovanou. Nudná umělá inteligence se zaměřuje na spolehlivost před novostí, integraci před experimentováním a výsledky před ukázkami. Je to nenápadná práce čištění dat, modernizace systémů, řízení modelů a zavádění umělé inteligence do každodenních pracovních postupů, kde tiše přináší hodnotu.

Tento základ umožňuje organizacím rychle se rozvíjet, aniž by se zvyšovalo riziko. Mohou s jistotou zavádět nové modely, agenty a funkce, protože neznehodnocují nefunkční procesy ani křehké systémy. Nudná umělá inteligence umožňuje budoucí inovace.

Honba za lesklým objektem umělé inteligence

Mentalita zlaté horečky v oblasti umělé inteligence obvykle pramení z pocitu, že organizace zaostávají, a zároveň z tlaku na rychlé přijetí nejnovějších inovací. To je ještě umocněno nařízeními vrcholového managementu a představenstva, marketingem konkurence a investory, kteří se snaží dostat napřed. Příliš rychlý postup však může snadno mít následky a vést k běžným úskalím, jako jsou fragmentované pilotní projekty, neřízené toky dat a neškálovatelné prototypy. Navzdory tomuto spěchu řada studií, včetně často citovaného výzkumu MIT, naznačuje, že pouze asi 5% Pilotní programy umělé inteligence dosahují rychlého zvýšení tržeb, ale přitom nemají téměř žádný měřitelný dopad na zisk a ztrátu.

Díky umělé inteligenci jsme rychlejší než kdy dřív, ale když jsou základní návyky chybné, tato rychlost znásobuje riziko místo hodnoty. S ohromujícím 92% Pokud jde o firmy, které plánují letos zvýšit své investice do umělé inteligence, nesmíme před tímto růstem zavírat oči bez solidního základu umělé inteligence.

Řešení technického dluhu v éře umělé inteligence

Podle některých odhadyUSA disponují zastaralým a „nemotorným starým“ softwarem v hodnotě více než 1.5 bilionu dolarů. Mnoho organizací, které čelí nákladům na jeho opravu, jednoduše vrství umělou inteligenci na stárnoucí systémy, aniž by se zabývaly podkladovými daty a architekturou. Problém je v tom, že v éře generativní umělé inteligence jsou modely jen tak dobré, jako data, na kterých se za nimi nachází. Bez čistých, dobře spravovaných a přístupných dat připravených pro umělou inteligenci, i ty nejpokročilejší programy LLM poskytují povrchní výsledky. Příprava dat pro umělou inteligenci není vzrušující práce, ale je nezbytná. Organizace, které tuto disciplínu zpožďují, pouze urychlují hromadění technického dluhu a omezují svou schopnost proměnit investice do umělé inteligence ve skutečnou hodnotu.

Technický dluh představuje cenu spojenou s volbou levného krátkodobého řešení namísto investice do lepšího, dlouhodobého řešení, které je možná na začátku dražší. Děje se to z různých důvodů, včetně obav ohledně nákladů, etiky, soukromí, ztráty pracovních míst a nedostatku odborných znalostí. Bez ohledu na výmluvu je výsledkem to, že společnosti mohou čelit vyšším finančním nákladům, větší zranitelnosti a dlouhodobým obchodním problémům.

Technický dluh nahromaděný nyní určí, zda budou firmy konkurovat za 5–10 let. Vítězi v oblasti umělé inteligence nebudou ti, kteří se budou honit za humbukem, ale ti, kteří budou dělat „neglamuroznou“ práci na budování čistých systémů připravených na budoucnost.

Stavba základů před věží

Z mých zkušeností vyplývá, že projekty umělé inteligence, které se snaží být jedničkou, nejúžasnější a nejnapínavější na trhu, obvykle zažívají největší selhání. Viděl jsem to znovu a znovu. Skutečnými MVP jsou přitom praktické a praktické nástroje, které lidem nenápadně usnadňují život, pomáhají jim rychleji vyhledávat informace a zefektivňují každodenní úkoly. Místo snahy přepsat celý postup se tyto nástroje plynule začlení do stávajících pracovních postupů a zvládnou práci s minimálním přerušením. Automatizace všedních činností vás sice nedostane na hlavní pódium, ale zvýší produktivitu, rozšíří vaše operace a udrží vaši firmu v udržitelném chodu.

Nakonec, okázalé dema upoutají pozornost, ale úspěch závisí na položení správných základů hned na začátku. Firmy by se měly zaměřit na hladkou integraci pracovních postupů, solidní platformy a skutečné výsledky, na kterých záleží víc než na lesklých funkcích. Abych toho dosáhl, rád se řídím jednoduchým kontrolním seznamem:

✅ Zaměřte se na řešení reálných problémů a zavádění praktických nástrojů umělé inteligence do stávajících pracovních postupů.

✅ Položit základní základy – zefektivnit systémy, vyčistit data, vybudovat robustní architektury.

✅ Zajistěte řízení, jasnou komunikaci a škálujte řešení, která přidávají pouze skutečnou hodnotu.

Vybudováním tohoto základu před pokusem o rozšíření věže umělé inteligence si organizace připraví půdu pro plné využití výhod udržitelné umělé inteligence a získají trvalou strategickou a konkurenční výhodu.

Proč dnes úspěch umělé inteligence vyžaduje také sjednocené vedení

A tato potřeba silného základu se neomezuje jen na technologie – rozšiřuje se i na sladění vedení. I ty nejpraktičtější a nejpodloženéjší iniciativy v oblasti umělé inteligence se mohou zastavit, pokud se vedení nepohybuje synchronizovaně. Umělá inteligence dospěla do takové míry, že IT samo o sobě nemůže posouvat inovace vpřed. Dnes skutečný úspěch v oblasti umělé inteligence vyžaduje plně sladěné a koordinované vedení.

Ukazují to nová data 31% Američtí technologickí lídři hlásí užší spolupráci mezi CIO, CAIO a CEO než před pouhým rokem, což je z velké části způsobeno potřebou plnit obchodní cíle poháněné umělou inteligencí. Strategie umělé inteligence zaniká, když ji „vlastní“ pouze jedno oddělení samostatně. Toto kombinované partnerství vzkvétá, když se uplatňují tři principy: jednotná strategie založená na umělé inteligenci, jasné a transparentní řízení a prosazování kultury inovací. Když lídři jednají společně, organizace si mohou vybudovat takovou operační páteř, která umožní umělé inteligenci bezpečně a konkurenceschopně škálovat.

Toto je další disciplína, která stojí za tím, co nazývám „nudnou umělou inteligencí“, a je to to, co může snadno oddělit ty, kteří se na trhu objevují brzy, od těch, kteří jsou stvořeni pro dlouhodobé uplatnění.

Tiché základy, dlouhotrvající dopad

Nejrychleji na návratnosti investic do umělé inteligence profitují společnosti s lídry a investory, kteří oddělí připravenost od humbuku tím, že se zaměří na základy: investice do čistoty dat, modernizaci základních systémů a implementaci inteligentní automatizace již dnes. Další vlna dopadných projektů umělé inteligence nebudou okázalé a radikální; budou to praktické a „nudné“ nástroje, které zefektivní pracovní postupy a zvládnou opakující se úkoly.

Tím, že „nudná umělá inteligence“ lidi osvobozuje od rutinní práce, umožňuje jim soustředit se na to, co dělají nejlépe – tvorbu, propojování a inovace. Skutečná hodnota umělé inteligence jde nad rámec pouhého zvyšování rychlosti nebo efektivity, ale také vytváří prostor pro představivost, spolupráci a smysluplnou práci. Ti, kteří se rozhodnou tento přístup přijmout, si zajistí skutečný úspěch v roce 2026 a dále.