Hlavní vzkaz letošního Gartner IT Symposia (které začalo včera v Barceloně) je vcelku jasný: CIO a IT lídři musejí hledat (a najít) „zlatou střední cestu k hodnotě“ – mezi slepou vírou v AI a jejím odmítáním. Důvod je prostý: jen zhruba jedna z pěti AI iniciativ se dostane na reálné měřitelné ROI a 95 % AI iniciativ podle CFO nenaplní původní očekávání – tedy v podstatě selže (podobná data jsme nedávno citovali také z meta studie MIT). Tajemství úspěchu je přitom v jediném slově: připravenost. A jde jak o samotnou technologii, tak o nás – tedy naše data, procesy, zaměstnance.
Gartner to rámuje dvojicí ukazatelů: AI připravenost (umí nám technologie v daném use-case přinést hodnotu?) a lidská připravenost (máme procesy, dovednosti a struktury, jak tu hodnotu zachytit?). Většina organizací se neodlepí ode dna a není to vina AI. Ta v posledních měsících zraje o poznání rychleji než lidé. Ale i AI má stále svá „ale“ – u generativních modelů počítejte s chybovostí až 25 % a během používání se neučí a nezlepšuje.
Staré dobré pravidlo „dejte do smyčky člověka“ přestává fungovat, protože AI umí dělat chyby rychleji, než je vaši zaměstnanci stihnou kontrolovat. Recept doporučovaný analytiky zní: „Definujte přesnost“ – nastavte formální metriky, porovnávejte modely a definujte práh dostatečně dobrého podle rizikovosti úlohy.
Zrcadlem trendů jsou pochopitelně dnes na maximum vyhypovaní AI agenty. 40 % CIO je již adoptuje, je ale veřejným tajemstvím, že ne všechny agenty jsou si rovny. Konverzační agenty umějí hezky mluvit, ale nerozhodují a nerozvažují. Skutečná přidaná hodnota se rodí u autonomních, rozhodovacích agentů, které zvládají komplexní úlohy end-to-end. Jinými slovy: nespokojte se s chytřejším chatem, chtějte zdůvodnění, rozhodování a exekuci.
CFO mezitím řeší jiný problém: AI nemá jednoduchou jasnou cenovku jako dům na klíč, je to stále spíš stavba svépomocí, u níž musíte počítat s vícenáklady a vícepracemi: ke každým 100 dnům implementace připočtěte ~25 dnů tréninku lidí a dalších 100–200 dnů změnového řízení. CFO pak zcela logicky ztrácejí přehled o nákladech, které se valí ve vlnách. A to jsme se ani nezačali bavit o záludnostech dodavatelských AI ekosystémů (který z dodavatelů má skutečně vlastní model, vlastní infrastrukturu?)
📩 Odebírejte ZDARMA náš newsletter Inside Observer.
Hlavní postřehy z letošního IT sympozia
Mizející příležitosti
„Lidská“ část je těžší než technologie. Navzdory dramatickým titulkům stojí za letošními redukcemi počtu pracovníků AI jen asi v procentu případů. Skutečným viníkem změn na pracovním trhu je mizení příležitostí – rostoucí opatrnost v náborech juniorů a přesun práce k seniorům posíleným nástroji.
AI dnes ostatně nabízí lepší strategické možnosti než škrty. Kromě možnosti škálovat lépe práci seniorů jde třeba o redukci podvodů nebo rozvoj a využívání nových dovedností. Po „prompt engineeringu“ přichází context engineering – schopnost dodat AI celý rámec, omezení a návod, aniž (pokaždé znovu a znovu) píšete romány.
Behaviorální výzvy
Současně vznikají nové vedlejší účinky behaviorální povahy: například vývojář, který s AI asistencí pravidelně neprogramuje, postupně své schopnosti ztrácí (nebo přinejmenším nerozvíjí a neudržuje v poměru k vývoji schopností AI). Na opačném konci spektra jsou nové „švýcarské armádní nože“ – zvědavci, kteří AI používají na cokoli. Problém je, že 91 % organizací tyto změny a posuny vůbec nesleduje. A do roku 2030 nás přitom čeká paradox přebytečné kapacity: AI uvolní ruce – a bude na vás, lídrech IT a byznysu, abyste je zaměstnali tvorbou nové hodnoty, ne čekáním na práci.
Šokové vlny
A naopak, když se připravenost technologií i lidí potká, přicházejí „šokové vlny“. Tradiční magisterský diplom přestává být zásadní ekonomickou výhodou, nastupují talenty s hlubokou (často i certifikovanou) znalostí AI, kterou na škole získat ani nemohli.
Zrod digitálních „AI národů“
Zatímco mezi jednotlivými AI službami probíhá zuřivý boj o uživatele a někdy i otevřená cenová válka a CIO zjišťují, že ke každému pořízenému AI nástroji se v průměru váže deset skrytých nákladových položek, velcí hráči na poli AI investují za čtvrtletí do infrastruktury víc, než je roční HDP bezmála poloviny (47 %) světových ekonomik.
Cena míří k nule
Cena za „obecné GenAI“ konverguje k nule – platit se bude především za AI, která řeší ošklivé doménové problémy nebo zvedá klíčové kompetence. A práce? Představte si svět, kde AI avatary a „dvojčata“ expertů udrží know-how v chodu i po odchodu lidí, plně autonomní procesy poběží 24 x 7. Zní to děsivě? Jen pokud se budeme křečovitě držet rolí minulosti. Budoucí role definujeme my, ne AI. Zatím.
Co by měl CIO udělat zítra?
Zkalibrujte přesnost. Zaveďte metriky kvality výstupů, A/B porovnávání modelů a „good-enough“ prahy podle rizika use-casu.
Mapujte use-casy (například pomocí GPS „Gartner Positioning System“). Kde jsme s AI i lidmi a co musíme doplnit, abychom postoupili o patro výš.
Navrhněte agentní architekturu. Tu se skutečnými agenty, tedy od konverzace k autonomnímu rozhodování, s jasnými mantinely a odpovědnostmi. Zapomeňte, že (v dohledné době) bude „jedna mega AI na všechno“.
Rozpočtujte „vícenáklady“. Nejde o to, stavět AI na koleně, ale o zahrnutí implementací + tréninku + změn. Finance potřebují rytmus a stropy, jinak se AI stane černou dírou.
Ošetřete svrchovanost dodavatelů a dat. Kritéria odolnosti vůči výdajové bouři i regulatorním zásahům mějte černé na bílém.
Budujte kontextové inženýrství a skenujte chování zaměstnanců. Sledujte riziko atrofie dovedností i výskyt nedoceněných „švýcarských nožů“ – volnou kapacitu směrujte tam, kde lze vytvářet další hodnotu.
Zlatá cesta k hodnotě není nejkratší ani nejhladší. Ale když zvládnete přesnost, náklady a dodavatele – a zároveň přenastavíte dovednosti i chování lidí – přestanete čekat a děsit se, co AI udělá s námi, a začnete určovat, co má AI (ne)dělat pro vás.
Zaujal Vás tento článek?