Revoluce AI-First: Strategický plán pro novou éru práce

Úsvit éry AI-First: Od nástroje k základu

Jádrem přístupu AI-first je strategické a kulturní myšlení, v němž umělá inteligence není doplňkem nebo funkcí, ale základním stavebním kamenem, kolem kterého jsou koncipovány a budovány produkty, služby a obchodní modely. Jde o posun od používání AI ke zlepšení stávajícího stroje k tomu, aby se AI stala samotným strojem.

Tento přístup představuje závazek k přerodu (reinvention) spíše než k pouhé evoluci. Zahrnuje začátek od nuly a přehodnocení toho, co je možné, namísto pouhé optimalizace již existujícího. Paradigma AI-first je novodobým fenoménem, který umožnil vzestup výkonných, univerzálních modelů jako jsou velké jazykové modely (LLM), které transformovaly AI ze specializované aplikace na konfigurovatelnou technologii pro všeobecné použití.

Spektrum integrace AI: Tři úrovně transformace

Pro účely této analýzy rozlišuji tři fundamentálně odlišné přístupy k integraci AI, které tvoří spektrum od jednoduchého vylepšení po kompletní transformaci:^*

• AI-Enabled (Evoluční přístup): Přístup "přišroubuj to". Společnosti vezmou své stávající produkty a pracovní postupy a přidají funkce AI, aby je vylepšily, zrychlily nebo zefektivnily. Příkladem může být Shopify, které přidává AI pro zjednodušení nastavení obchodu, nebo Duolingo, které využívá AI pro chytřejší lekce. Tento přístup generuje hodnotu prostřednictvím zvýšení produktivity a úspory nákladů, ale zásadně nemění obchodní model.

• AI-Augmented (Kolaborativní přístup): Model zaměřený na posílení lidských schopností, kde AI funguje jako "kopilot". Je rozšířený v odvětvích, kde je lidská odbornost nenahraditelná, jako je zdravotnictví, právo nebo poradenství. Cílem je postupná inovace a menší narušení stávajících procesů.

• AI-First (Revoluční přístup): Zde se jedná o radikální transformaci, kde jsou produkty "zrozeny z AI". Obchodní modely existují díky tomu, co AI jedinečně umožňuje. Příkladem je Perplexity, které přetvářející vyhledávání v konverzaci, nebo Character.ai, které vytváří celé zážitky postavené na AI agentech. Tento přístup se zaměřuje na vytváření hodnoty zítřka, nikoli jen na optimizaci hodnoty včerejška.

^* Poznámka: Tento rámec vytvořený pro účely této studie. Etablované poradenské firmy jako Gartner, Forrester nebo McKinsey používají vlastní modely zralosti AI (např. Gartner 5úrovňový AI Maturity Model, BCG DRI Framework). Jednotlivé termíny "AI-enabled", "AI-augmented" a "AI-first" jsou v průmyslu používány, ale ne vždy v této konkrétní trojdílné taxonomii.

Historická analogie: Od Mobile-First k AI-First

Přechod k AI-first se nápadně podobá revoluci "mobile-first" z desátých let 21. století. Přístup mobile-first nebyl jen o responzivním designu; byl to zásadní posun v myšlení, který upřednostňoval omezení a kontext mobilních uživatelů. Klíčový rozdíl však spočívá v ohnisku změny. Zatímco mobile-first se soustředil na nové zařízení, což si vynutilo změnu rozhraní a přístupu, AI-first se týká nového očekávání inteligence, což si vynucuje změnu ve způsobu, jakým je vytvářena a dodávána hodnota. Uživatelé dnes očekávají prediktivní, adaptivní a personalizované zážitky.

Tento posun není pouze technologickou volbou, ale kulturním a strategickým mandátem. Rozdíl spočívá v otázkách, které si vedení klade. Přístup AI-enabled se ptá: "Jak můžeme využít AI ke zlepšení našeho současného procesu?" Naproti tomu přístup AI-first klade otázku: "Kdybychom dnes začínali s AI od nuly, jaký by náš proces byl?" Stejně jako společnosti, které ignorovaly mobilní posun, ztratily relevanci, firmy, které nepochopí paradigma AI-first, riskují, že budou přeskočeny konkurenty zrozenými v éře AI, kteří fungují s menšími starými zátěžemi a rychlejšími zpětnovazebními smyčkami.

Navíc tento přechod představuje fundamentální změnu ve způsobu interakce člověka se strojem – od výpočetních systémů založených na příkazech k systémům založeným na záměru. Tradiční programování a uživatelská rozhraní jsou založena na příkazech: uživatel zadává explicitní, krok za krokem instrukce. Nové paradigma se posouvá od toho, že počítačům říkáme, co mají dělat, k tomu, že jim říkáme, jaký výsledek chceme. Produkty AI-first, zejména ty poháněné generativní a agentní AI, jsou navrženy tak, aby interpretovaly cíl na vysoké úrovni a autonomně vymyslely kroky k jeho dosažení. Tím se AI-first stává nejen obchodní strategií, ale také dalším významným paradigmatem uživatelského zážitku (UX), které následuje po grafickém uživatelském rozhraní (GUI).

Strategická implementace a obchodní transformace

Obchodní argumenty pro transformaci AI-First: Více než jen zvýšení efektivity

Společnosti s přístupem AI-first získávají významnou konkurenční výhodu díky rychlejšímu vývoji produktů, lepšímu rozhodování a dokonalejším zákaznickým zážitkům. Mohou fungovat efektivněji, rychle škálovat a jsou atraktivnější pro investory. Primárním cílem není jen snižování nákladů, ale vytváření nových zdrojů hodnoty. To zahrnuje hyper-personalizaci ve velkém měřítku, proaktivní řízení rizik a schopnost objevovat nové příležitosti v rozsáhlých datových souborech.

Produkty řízené AI mohou dosáhnout masivního přijetí uživateli v bezprecedentní rychlosti. ChatGPT dosáhl 100 milionů uživatelů za pouhé dva měsíce (leden 2023), což je milník, jehož dosažení trvalo internetu sedm let a Instagramu dva a půl roku. Toto není pouze inkrementální zlepšení – jde o exponenciální skok, který podle analýzy UBS z února 2023 činí ChatGPT nejrychleji rostoucí spotřebitelskou aplikací v historii. To ukazuje potenciál pro exponenciální, nikoli pouze inkrementální růst.

Navzdory tomuto potenciálu existuje významný a nebezpečný rozdíl mezi tím, co vedoucí pracovníci říkají, že s AI dělají, a tím, co se skutečně děje v praxi. Průzkum společnosti McKinsey z července 2024 ukazuje, že již 71% společností jsou "pravidelnými uživateli" generativní AI – nárůst z 65% pouze několik měsíců předtím. Tento prudký růst však kontrastuje s daty amerického statistického úřadu (US Census Bureau), který zjistil, že v nedávném dvoutýdenním období použilo AI obecně pouze 5,4% firem.

Tento zdánlivý rozpor vysvětluje rozdíl v metodice: McKinsey průzkum je vážen podle velikosti firem (velké firmy mají větší váhu), zatímco Census počítá každou firmu stejně, což znamená, že dominují malé firmy s 1-10 zaměstnanci. Když Federal Reserve Board aplikoval srovnatelnou metodiku, zjistil adopci v rozmezí 20-40%. To naznačuje, že "používání" je u velkých firem často již strategickou integrací, zatímco malé firmy jsou stále ve fázi experimentování nebo ještě nezačaly. Mnoho společností tak uvízlo v uspokojení z "AI-enabled" přístupu, zaměňujíce používání několika nástrojů AI za skutečnou transformaci AI-first. To vytváří obrovskou příležitost pro skutečné AI-first společnosti získat rozhodující výhodu, zatímco konkurenti jsou stále ve fázi pilotních projektů.

Pilíře úspěšné strategie AI-First: Rámec organizační připravenosti

Úspěšný přechod na model AI-first vyžaduje pevné základy v několika klíčových oblastech:

• Vedení a kulturní soulad: Přechod musí být řízen shora dolů. Vyžaduje kulturu, která podporuje experimentování, neustálé učení a rozhodování založené na datech. Připravenost na AI je stejně tak o kultuře jako o technologii.

• Datová infrastruktura: Vysoce kvalitní, dostupná a dobře spravovaná data jsou životodárnou mízou každého systému AI. Organizace musí odstranit datová sila a investovat do robustních datových pipeline, protože AI je jen tak dobrá, jako data, na kterých je trénována.

• Technické a strategické schopnosti: Firmy musí zhodnotit svou technickou infrastrukturu (např. škálovatelná cloudová řešení) a zajistit, aby přechod na AI-first byl v souladu s klíčovými strategickými cíli. Přetvoření společnosti kolem AI, která nepřináší hmatatelné zlepšení oproti stávajícím metodám, představuje značné riziko.

• Finanční závazek a tržní poptávka: Přijetí AI vyžaduje značné a trvalé investice. Ty musí být vyváženy jasnou tržní poptávkou a ochotou zákazníků interagovat s produkty a službami řízenými AI.

Strategie AI-first navíc zásadně mění tradiční nákladovou strukturu podniku. Posouvá výdaje od lidí (v souhrnu) k technologiím, což vede k vytváření štíhlejších, specializovanějších a lépe placených týmů. Výdaje na lidské zdroje, marketing a zákaznickou podporu klesají, protože tyto úkoly přebírají AI agenti, zatímco výdaje na technologie prudce rostou.

Případové studie vedení v oblasti AI-First

Některé z nejúspěšnějších světových společností již demonstrují sílu přístupu AI-first:

Google: Přešel na model AI-first, kde je AI jádrem všeho od vyhledávání a map až po interní softwarové inženýrství, a je tak schopen předvídat potřeby uživatelů.

Netflix: Je příkladem personalizace ve velkém měřítku. Jeho doporučovací systém není jen funkcí, ale jádrem obchodního modelu. Využívá AI k předpovídání, co budou uživatelé sledovat, čímž snižuje odliv zákazníků a zvyšuje jejich zapojení.

Amazon: Využívá algoritmické doporučovací systémy od konce 90. let, postupně integrující pokročilejší strojové učení a neuronové sítě. Podle analýzy McKinsey z roku 2013 ovlivňuje jejich doporučovací engine přibližně 35% toho, co zákazníci nakupují (ačkoli akademický výzkum University of Florida z roku 2018 navrhuje konzervativnější odhad kolem 11% přírůstkového dopadu). S ročními příjmy Amazonu přes 575 miliard dolarů (2023) to znamená, že algoritmické doporučování – kombinující collaborative filtering z roku 1998 s moderním strojovým učením – generuje desítky až stovky miliard dolarů hodnoty ročně. Toto demonstruje sílu dlouhodobé investice do algoritmických systémů, které se postupně transformovaly z jednoduchých doporučení na sofistikovanou AI platformu optimalizující celý e-commerce a logistický řetězec.

Klarna: V únoru 2024 Klarna oznámila, že její AI asistent vykonává ekvivalent práce 700 agentů na plný úvazek. První měsíc provozu: 2,3 milionu konverzací (dvě třetiny všech zákaznických interakcí), doba řešení klesla z 11 minut na méně než 2 minuty. Důležitá aktualizace (květen 2025): Klarna revidovala svůj přístup "pouze AI" po zjištění, že vedl k nižší kvalitě služeb v některých složitých případech. Společnost nyní používá hybridní model AI-člověk, kde AI zpracovává dvě třetiny dotazů (nyní jako ekvivalent 800 agentů), zatímco lidští agenti se zaměřují na komplexní situace vyžadující empatii a kreativní řešení problémů. CEO Sebastian Siemiatkowski uvedl: "Z perspektivy značky je kritické, že zákazník ví, že vždy bude dostupný člověk, pokud ho chce." Tento vývoj ilustruje, že i nejlepší AI implementace vyžadují iteraci a že optimální přístup často kombinuje silné stránky AI i lidí.

Pracovní síla AI-First: Nový mandát pro talenty

Nové definice rolí: Dopad na popisy pracovních pozic a náborové praxe

Přechod na AI-first mění trh práce. V pracovních inzerátech se stále častěji objevují pozice jako "AI Specialist", "AI Engineer", "AI Consultant" a "AI Product Manager", což signalizuje formalizaci odborných znalostí v oblasti AI v rámci firemních struktur. Ještě důležitější je, že dovednosti v oblasti AI se stávají předpokladem pro tradiční role. Inzeráty nyní explicitně hledají kandidáty s "myšlením AI-first", a to i pro pozice jako softwarový inženýr, což ukazuje, že se jedná o horizontální požadavek, nikoli jen o vertikální specializaci. Poptávka se soustředí na profesionály, kteří dokáží propojit technologii s byznysem a zajistit, aby iniciativy v oblasti AI byly v souladu se strategickými cíli a přinášely hmatatelnou hodnotu.

Nezbytné dovednosti a kompetence pro éru AI-First

Pro úspěch v prostředí AI-first jsou klíčové jak kognitivní, tak technické dovednosti:

• Základní kognitivní dovednosti: Nejžádanější jsou dovednosti zaměřené na člověka: analytické myšlení, kreativní myšlení, odolnost, flexibilita a motivace k celoživotnímu učení.

• Specifické technické dovednosti v oblasti AI:
   ○ Prompt Engineering: Schopnost vytvářet efektivní příkazy (prompty) pro řízení AI modelů se stává klíčovou dovedností, která určuje kvalitu obsahu generovaného AI.
   ○ Datová gramotnost a základy AI: Porozumění základům fungování AI, jejím omezením a schopnost pracovat s daty jsou nezbytné pro všechny zaměstnance, nejen pro datové vědce.
   ○ Kritické hodnocení: Schopnost kriticky posuzovat výstupy AI z hlediska přesnosti, zkreslení a relevance je prvořadá. Uživatelé jsou v konečném důsledku zodpovědní za obsah, který používají, i když byl vygenerován AI.

Nejhodnotnější dovedností v oblasti AI se stává metakognitivní schopnost – vědět, jak s AI spolupracovat. Důraz se přesouvá od vykonávání úkolů k efektivnímu delegování a spolupráci s ne-lidskou inteligencí. Analogie s "novým juniorním kolegou" je zde výstižná: je nutné poskytnout kontext o firmě, definovat cíl, specifikovat cílovou skupinu a nastavit tón. Pokročilí uživatelé dokonce žádají AI, aby jim pomohla formulovat lepší dotaz tím, že se sama zeptá na doplňující informace. To není znalost konkrétního příkazu, ale vyšší dovednost strukturování kolaborativního dialogu. Budoucí školení by se proto měla zaměřit méně na "jak používat nástroj X" a více na "jak formulovat problémy pro AI spolupracovníka".

Pohled z české praxe: Důraz na změnu myšlení

V českém prostředí je jedním z hlavních propagátorů myšlení AI-first expert na digitální trendy a inovace Filip Dřímalka. Ten považuje schopnost uvažovat v kontextu AI za jednu z klíčových vlastností u svých spolupracovníků a zaměstnanců. Podobně Jindra Fáborský, zakladatel Marketing Festivalu, zdůrazňuje, že podnikatelé dnes nepotřebují marketingovou teorii, ale právě "AI-first mindset". Jeho kurz "AI First" se proto nezaměřuje na výčet technologií, ale primárně na změnu myšlení a praktické zařazení AI nástrojů do každodenní práce s cílem ušetřit čas a energii na činnosti, které mají skutečnou hodnotu.

"Mandát AI-First": Případová studie Shopify

Společnost Shopify zavedla politiku, která ztělesňuje myšlení AI-first. Její CEO Tobias Lütke vydal v březnu 2025 interní memo (zveřejněné 7. dubna 2025), podle kterého musí týmy nejprve prokázat, že řešení pomocí AI není možné, než požádají o najmutí nového člověka. Přesné znění: "Před žádostí o více zaměstnanců a zdrojů musí týmy prokázat, proč nemohou dosáhnout cíle pomocí AI."

Tato politika institucionalizuje myšlení AI-first tím, že nutí každý tým, aby nejprve zvážil automatizaci a efektivitu řízenou AI. Není to pouze prohlášení principů – zahrnuje konkrétní opatření prosazování: otázky o používání AI byly přidány do hodnocení výkonu od dubna 2025, platí pro všechny zaměstnance včetně CEO, a týmy musí prokázat nemožnost AI řešení před získáním nových pozic. Lütke uvedl, že vidí zaměstnance "přispívat 10x více než se dříve považovalo za možné" díky reflexivnímu používání AI. CFO Jeff Hoffmeister na investorské konferenci Morgan Stanley v březnu 2025 potvrdil, že společnost dokáže "udržet počet zaměstnanců relativně stabilní" díky AI produktivitě. Znalost AI se tak stává klíčovou součástí hodnocení výkonu a kariérního postupu.

Tento trend není ojedinělý. Společnosti jako Klarna (před revizí na hybridní model) a Duolingo také veřejně přecházejí na strategie pracovní síly AI-first, což vede ke snížení závislosti na externích pracovnících pro úkoly, které lze automatizovat, jako je tvorba obsahu a zákaznická podpora. Generální ředitel Amazonu podobně naznačil, že společnost bude v budoucnu potřebovat méně lidí na určité role.

Zároveň se "AI gramotnost" vyvíjí z "příjemné" digitální dovednosti na "nezbytný" požadavek z hlediska dodržování předpisů. Zavedení regulací, jako je EU AI Act, formalizuje potřebu školení pracovní síly. Článek 4 regulace (EU) 2024/1689, která vstoupila v platnost 2. února 2025, vyžaduje: "Poskytovatelé a uživatelé AI systémů přijmou opatření zajišťující dostatečnou úroveň AI gramotnosti svého personálu a dalších osob." Definice AI gramotnosti zahrnuje "dovednosti, znalosti a porozumění umožňující informované nasazení AI systémů a povědomí o příležitostech a rizicích AI." Ačkoli v současnosti za nedodržení nehrozí přímé pokuty, může to být přitěžující okolností v právních sporech. To povyšuje školení v oblasti AI z pouhé iniciativy na zvýšení produktivity na záležitost firemního řízení a managementu rizik.

Praktický průvodce rozvojem myšlení AI-First

Základní principy myšlení "AI-First": Od příkazů ke kontextu

Osvojení si myšlení AI-first vyžaduje změnu přístupu k řešení problémů a interakci s technologií. Nejde o učení se konkrétních nástrojů, ale o osvojení si nového způsobu delegování a spolupráce.

• Přistupujte k AI jako k novému kolegovi: Expertka Anna Bohoněk přirovnává práci s AI k zaškolování nového juniorního kolegy. Nestačí zadat úkol; musíte poskytnout kontext o firmě, cílech, hodnotách a cílové skupině. Stejně tak je třeba přistupovat k jazykovému modelu.

• Poskytněte hluboký kontext: Místo opakovaného vysvětlování v každém dotazu využijte funkce jako "Custom Instructions" v ChatGPT. Zde můžete trvale uložit informace o vaší roli, firmě, stylu komunikace a cílech. AI pak bude poskytovat mnohem relevantnější a kvalitnější výstupy přizpůsobené na míru.

• Nechte si poradit od AI (Meta-prompting): Jednou z nejúčinnějších technik je požádat AI, aby vám pomohla vytvořit lepší zadání. Expertka Lenka Stawarczyk doporučuje prompt: "Než mi odpovíš, doptej se mě na vše, co potřebuješ vědět, abys odpověděl co nejlépe." Tím AI odhalí mezery ve vašem zadání a pomůže vám lépe definovat problém, což šetří čas a dramaticky zvyšuje kvalitu výsledku.

• Iterujte a veďte dialog: Neočekávejte dokonalou odpověď na první pokus. Považujte AI za partnera pro brainstorming, nikoli za prodejní automat. Poskytujte zpětnou vazbu, zpřesňujte zadání a veďte s ní dialog, dokud nedosáhnete požadovaného výsledku.

Rámec pro integraci AI do každodenních pracovních postupů: Konkrétní příklady

AI lze systematicky začlenit do pracovních procesů napříč různými fázemi práce, což ilustrují následující praktické příklady:

• Ideace a brainstorming: Využijte AI ke generování široké škály nápadů pro projekty, marketingové kampaně nebo výzkumné otázky. To poskytuje silný výchozí bod pro lidskou kuraci a další rozvoj.

• Syntéza a strukturování informací:
   ○ Zápisy z porad: Místo ručního přepisování a formátování nahrajte své poznámky do ChatGPT, který je automaticky zpřehlední a strukturuje do použitelných výstupů a akčních kroků.
   ○ Dlouhé texty: Nechte AI identifikovat klíčové myšlenky z dlouhých článků nebo studií, abyste rychle extrahovali to podstatné pro marketingová sdělení nebo interní rešerše.
   ○ Myšlenkový chaos: Nástroje jako Audiopen umožňují nadiktovat nestrukturovaný tok myšlenek a AI je převede do uspořádaného textu.

• Tvorba a úprava obsahu:
   ○ Texty a slogany: Použijte AI k odstranění nesrozumitelné "vaty" z textů, k jejich formátování pro různé platformy (např. LinkedIn) nebo k vymýšlení chytlavých sloganů.
   ○ E-maily a zprávy: Využijte AI k rychlému generování odpovědí na méně důležité e-maily, což vám uvolní mentální kapacitu pro strategické úkoly.

• Strategická a analytická práce:
   ○ Tvorba person: Vytvářejte detailní zákaznické persony pomocí specializovaných AI agentů ("Persona Builders"), kteří pomohou zmapovat motivace, obavy a přání vašich zákazníků.
   ○ Strukturování dat: Převeďte nestrukturovanou komunikaci nebo data do přehledných tabulek. Tento formát je pro lidský mozek snáze pochopitelný a usnadňuje rozhodování a analýzu.

• Automatizace úkolů: Využijte nástroje jako Zapier k propojení různých aplikací a automatizaci vícestupňových pracovních postupů, čímž uvolníte značné množství času od opakujících se administrativních úkolů.

Doporučené nástroje a vzdělávací zdroje

Pro rozvoj dovedností AI-first je k dispozici široká škála nástrojů a zdrojů:

• Univerzální LLM: ChatGPT, Claude, Google Gemini (dříve Bard) pro širokou škálu textových úkolů.

• Specializované nástroje: Audiopen pro strukturování myšlenek z hlasových poznámek, Gamma nebo Beautiful.ai pro prezentace s podporou AI, Fireflies.ai pro přepis schůzek.

• Vzdělávací kurzy a programy:
   ○ Praktické kurzy: Kurz "AI First" od Jindřicha Fáborského je určen pro podnikatele a malé a střední firmy a zaměřuje se na praktickou aplikaci a změnu myšlení.
   ○ Strategické programy: Program "AI Strategy and Leadership" od MIT xPRO je zaměřen na vedoucí pracovníky a soustředí se na datovou strategii, implementaci a řízení.
   ○ Online zdroje: Na platformách jako YouTube a vzdělávacích webech (např. aidetem.cz, jsns.cz) existuje řada bezplatných zdrojů, které poskytují návody, prompty a tutoriály pro začátečníky.

Navigace výzvami a budoucí horizonty

Etické aspekty a zmírňování rizik

Přechod na AI-first s sebou nese nové a naléhavé požadavky na robustní "AI governance" jako klíčovou obchodní funkci. Etická a praktická rizika nejsou okrajovými případy, ale stávají se ústředním bodem nasazení AI ve velkém měřítku.

• Odpovědnost a ručení: Klíčovou nezodpovězenou otázkou je, kdo nese odpovědnost, když systém AI udělá škodlivou chybu – vývojář, nasazující společnost, nebo uživatel? Tato nejednoznačnost narušuje důvěru a komplikuje nápravu.
• Zkreslení a spravedlnost: Modely AI trénované na historických datech mohou udržovat a dokonce zesilovat stávající společenské předsudky, což vede k diskriminačním výsledkům v oblastech jako nábor, úvěrování nebo trestní soudnictví.
• Transparentnost a vysvětlitelnost: Mnoho pokročilých modelů AI funguje jako "černé skříňky", což ztěžuje pochopení jejich rozhodovacího procesu. Tento nedostatek transparentnosti je hlavní překážkou v oblastech s vysokými sázkami, kde jsou vysvětlení klíčová.
• Soukromí a bezpečnost dat: Obrovské množství dat potřebných k trénování modelů AI vyvolává značné obavy o soukromí. Zajištění etického a bezpečného nakládání s daty je primární výzvou.
• Řízení a lidský dohled: Je nezbytné udržovat systémy s "člověkem ve smyčce" (human-in-the-loop), kde mají lidé konečné slovo v kritických rozhodnutích, což zabraňuje plné a nekontrolované automatizaci v citlivých oblastech. EU AI Act je klíčovým legislativním úsilím k prosazení těchto principů.

Za hranicemi humbuku: Kritika a realita implementace

Navzdory optimismu naráží zavádění AI-first na značné praktické překážky:

• Paradox produktivity: Mnoho firem zjišťuje, že čas ušetřený díky AI se často ztrácí v nutnosti ověřovat, upravovat a kontextualizovat její výstupy. U zavedených procesů může být pokračování ve starém způsobu méně rizikové a efektivnější než integrace chybující AI. Případ Klarny (květen 2025) toto dobře ilustruje – přístup "pouze AI" vyžadoval revizi na hybridní model.

• Vysoké náklady a nejistota návratnosti investic: Investice potřebné pro skutečnou transformaci AI-first – do technologií, talentů a datové infrastruktury – jsou značné a návratnost investic není vždy okamžitá ani jasná.

• Výzvy v komunikaci mezi člověkem a AI: Efektivní spolupráce závisí na komunikaci, která zůstává výzvou kvůli omezením AI v chápání nuancí a kontextu. AI, která není proaktivní ve své komunikaci, je často vnímána spíše jako nástroj než jako skutečný spoluhráč.

• Kulturní odpor: Největší překážkou je často lidský faktor. Nedostatek kultury experimentování, strach ze ztráty zaměstnání a organizační setrvačnost mohou zastavit i nejlépe naplánované strategie AI.

Další hranice: Od AI-First ke světu Agent-First

Konečná trajektorie hnutí AI-first nesměřuje k pouhé spolupráci člověka s AI, ale k autonomii AI pod vedením člověka. Další evolucí je "agentní AI" – autonomní systémy navržené k dosahování složitých cílů s omezeným lidským dohledem. Nejsou to jen reaktivní chatboti, ale proaktivní řešitelé problémů.

AI agentovi může být zadán cíl na vysoké úrovni (např. "naplánuj marketingovou kampaň pro náš nový produkt") a on samostatně zformuluje plán, rozdělí ho na dílčí úkoly, provede je (např. vyhledávání na webu, psaní kódu) a poučí se z výsledků.

Toto paradigma posouvá koncept AI z nástroje, který používáte, na "virtuálního kolegu", kterému delegujete úkoly. To bude mít hluboké důsledky pro organizaci práce a směřuje k budoucnosti, kde lidští profesionálové budou působit jako stratégové a dohlížitelé nad týmy AI agentů. Jde o konečnou realizaci paradigmatu výpočetních systémů založených na záměru a logický, i když potenciálně disruptivní, závěr paradigmatu AI-first.

Závěr: Vytýčení kurzu v budoucnosti AI-First

Přístup AI-first představuje pro podniky existenční volbu. Společnosti, které se mu přizpůsobí, budou definovat budoucnost, zatímco ty, které zůstanou u pouhého vylepšování stávajících procesů, riskují, že budou zaostávat. Cesta k transformaci vyžaduje odhodlání a strategický přístup. Klíčové kroky zahrnují pěstování kultury reinvence, investice do dat a dovedností, zahájení s iniciativami s vysokým dopadem a zavedení silného etického řízení.

Budoucnost patří těm, kteří nejen používají AI, ale budují svět, který je možný pouze díky ní. S nástupem věku AI agentů se tato transformace ještě zrychlí. Pro vedoucí pracovníky je proto klíčové zahájit cestu AI-first okamžitě, protože v tomto novém konkurenčním prostředí je čas rychle se zkracujícím aktivem.

Jak však ukazují reálné případy jako revize přístupu Klarny, cesta k AI-first není přímočará. Vyžaduje experimentování, iteraci a ochotu učit se z chyb. Optimální strategie často kombinuje silné stránky AI – rychlost, škálovatelnost, konzistenci – se silnými stránkami lidí – kreativitou, empatií, kontextovým porozuměním. V této rovnováze leží klíč k udržitelnému úspěchu v éře AI-first.