Využití AI agentů: digitální kolegové, kteří mění pravidla hry

Pokud je cílem firmy skutečně „využít potenciál AI agentů naplno“, nestačí je jen vyzkoušet v izolovaných pilotních projektech. Musí být integrováni do strategického záměru, datové infrastruktury i firemní kultury. Níže rozebírám klíčové výzvy, ale i osvědčené přístupy, které pomohou firmám udělat z AI agentů skutečné spojence v růstu. Spousta firem začíná AI agenty jako piloty nebo technologické hračky. Výsledek bývá roztříštěný — různé týmy si staví vlastní “své” agenty, bez jednotné správy nebo cíle. Lepší cesta je: identifikovat vzory opakujících se procesů napříč firmou, které lze automatizovat či podporovat externím agenty, a definovat jasnou strategii. CIO a vedoucí technologií by měli sehrát roli mostu mezi technologií a byznysem. Je vhodné volit platformy, které umožňují konsolidaci, snadné nasazení a bezpečnost – například Salesforce Agentforce, která je příkladem technologie koncipované jako jednotná agentní vrstva.

Bez kvalitních dat nebude agent fungovat spolehlivě. Je nezbytné mít přístup ke konzistentním, aktuálním a kontextovým datům z různých systémů – CRM, ERP, interní znalostní báze, externí API. Zde pomáhá sjednocená datová vrstva či “data cloud”, která umožní propojit strukturovaná i nestrukturovaná data bez nutnosti rozsáhlých datových přesunů. Nutné je také řídit kvalitu dat, transparentnost, spravovat metadata, zajistit, že agent rozumí kontextu (např. vztahy mezi entitami, historie změn). Firmy, zejména v regulovaných odvětvích (finance, zdravotnictví, veřejný sektor), musí mít plnou kontrolu nad tím, co agent ve firmě dělá — co rozhodl, proč, a mít možnost zasáhnout. To zahrnuje auditní logy, vysvětlitelnost (explainability) rozhodování agenta, pravidla governance a mechanismy zásahu. Bez těchto prvků hrozí, že agent padne pod podezření z chyb nebo dokonce z nežádoucích aktivit, a výsledek je ztráta důvěry uživatelů.

Agentní AI nelze vnímat jako technologii pro technologii. Musí mít jasně definovaný přínos: zrychlení procesů, uvolnění kapacit lidí, lepší zkušenost zákazníka, nižší náklady. Při každém projektu musí být měřitelné cíle — nejen technologické, ale ekonomické. Cílem manažerů by mělo být nasazení těch agentů, které skutečně přináší hodnotu, a postupné škálování tam, kde fungují. Agenti AI nejsou tu pro to, aby “nahradili lidi” — ale aby je podpořili, odlehčili od rutinní práce a dali prostor kreativnější činnosti. Klíčová role připadá změnovým agentům – lidem uvnitř organizace, kteří technologii chápou, začnou s ní pracovat a motivují ostatní. Edukace, školení, vysvětlování smyslu agenta pro jednotlivce — to vše pomáhá odbourávat obavy z „nahrazení“. Může se vyplatit využít gamifikaci, interní soutěže, piloty s rychlým úspěchem, aby lidé uviděli přínos „na vlastní oči“.

V zákaznické podpoře agent sleduje stav požadavků, automaticky reaguje na běžné dotazy, eskaluje složitější případy. V plánování a koordinaci agent dokáže sjednat schůzky, naplánovat návazné kroky, upozornit na konflikty či duplicity. V marketingu agent analyzuje chování uživatelů, navrhuje personalizované kampaně, reaguje na trendy v reálném čase. (Startupy už dnes testují agenti pro správu komunitních diskuzí a marketingových impulsů.) V interní automatizaci agent dohlíží na firemní procesy, připomíná úkoly, monitoruje KPI, generuje reporty. Je ovšem důležité upozornit: agenti pracují velice rychle — ale nejsou bezchybní. Musí existovat dohled, kontrola výstupů, kontinuální ladění. Na co si tedy dát pozor?

• Přepočet očekávání – AI agenti nejsou všemocní. Nedělají “zázraky” samovolně; potřebují rámec, data, dohled a iteraci.

• Bezpečnost a soukromí dat – přístup agentů k citlivým informacím musí být limitován, šifrován a auditován.

• Chyby, zkreslení, omyly – i agent může chybovat (např. na základě nedostatečných dat). Je třeba mít fallback plány a mechanismy korekce.

• Závislost na platformách – volba technologie, která vás nezamkne, nebo umožní migraci je klíčová.

• Legislativa a regulace – pravidla kolem AI, ochrany osobních údajů, odpovědnosti budou hrát roli (zejména v Evropě).

Doporučený postup pro firmy, které chtějí začít:

• Mapování příležitostí – identifikujte interní procesy, kde by agent mohl přinést největší přínos (např. opakující se dotazy, rutinní workflow).

• Pilot s jasným cílem – spusťte vybraný use case, měřte dopad, sbírejte zpětnou vazbu uživatelů.

• Budování datové vrstvy – připravte síť datových zdrojů, sjednocovací vrstvu, mechanismy řízení kvality.

• Hraniční kontrola a dohled – nasadit logování, auditní mechanizmy, pravidelná revize rozhodnutí agenta.

• Školení a komunikace – edukujte zaměstnance o tom, co agenti umí a proč, zapojte interní ambassadory.

• Iterace a škálování – rozšiřujte využití agentů tam, kde pilot funguje, učte se z chyb, optimalizujte.

• Strategie, governance a roadmapa – agentní AI musí být integrována do širší digitální vize firmy.

AI agenti představují technologii s obrovským potenciálem – pokud je správně uchopíte. Nejde pouze o další technologii v portfoliu, ale o novou třídu digitálních spolupracovníků, kteří mohou firmám pomoci rozbít úzká místa, automatizovat opakující se úlohy a uvolnit lidské kapacity pro kreativní a strategickou práci. Klíčem k úspěchu je kombinace technologie, dat a lidí. Ti lídři – zejména CIO, technologické týmy a zodpovědní manažeři – kteří dokážou tyto prvky spojit, promění AI agenty z experimentu na skutečného motor růstu.