České firmy s AI otálí: Jak (ne)umíme využít AI a co s tím?

3 září, 2025

Zatímco svět v oblasti umělé inteligence rychle postupuje kupředu, Evropa si často zachovává opatrnější přístup. Česká republika se v mnoha ohledech drží ještě více zpátky. O tom, proč je adopce umělé inteligence u nás pomalejší, co brzdí firmy v jejím nasazení a kde má AI největší přínos pro průmysl, jsme hovořili s Ondřejem Vaňkem, vedoucím AI divize ve společnosti Adastra. V rozhovoru přináší konkrétní zkušenosti z praxe, ukazuje, co opravdu funguje, a pojmenovává, co českému prostředí chybí k většímu posunu. Z dostupných analýz vyplývá, že Evropa se v oblasti adopce umělé inteligence pohybuje pomalejším tempem než Spojené státy. Co možná překvapí ještě víc, je skutečnost, že Česká republika je podprůměrem EU.

Rozhovor s Ondřejem Vaňkem

Čím si to vysvětlujete?

Evropský přístup k novým technologiím je obecně zdrženlivější než ten americký nebo čínský. Zatímco mimo Evropu převládá tlak na rychlé výsledky a obchodní úspěch, v EU hraje významnou roli důraz na ochranu základních práv, transparentnost a dohled. Typickým příkladem je nejen GDPR, ale i aktuálně platné nařízení AI Act, které upravuje vývoj a využívání umělé inteligence v celé Unii. Tento regulační rámec sice zavádí přísnější pravidla a může zpomalovat technologické zavádění, ale na druhé straně vytváří stabilní a odpovědné prostředí, kde jsou zájmy jednotlivce lépe chráněny. V konečném důsledku jde o nalezení rovnováhy mezi rychlostí inovací a společenskou odpovědností.

A jak si v tomto ohledu stojí Česko?

Máme ambici být součástí technologické špičky, ale realita je složitější. Oproti zemím jako Německo nebo Nizozemsko ztrácíme v investicích, infrastruktuře i v propojení mezi firmami, univerzitami a startupy. Jsme národ pragmatiků a často čekáme, až se něco osvědčí jinde, než se do toho pustíme. Chybí větší důvěra, chuť riskovat a otevřenější spolupráce mezi výzkumným a komerčním světem.

Máme v Evropě příklady, ze kterých bychom si mohli vzít víc než inspiraci?

Ano, právě Nizozemsko může být dobrým vzorem. V inovačních centrech tam spolupracují univerzity, startupy, inkubátory i velké podniky. Výzkum se přímo napojuje na potřeby průmyslu a výsledky se rychle převádějí do praxe. Nejde jen o technologii, ale i o kulturu spolupráce a ochotu sdílet zkušenosti. Takový model bychom potřebovali rozvíjet i u nás.

V jakých oblastech vidíte největší potenciál umělé inteligence pro český průmysl?

Velký přínos umělé inteligence vnímáme především ve výrobním sektoru. Právě ten tvoří základ naší ekonomiky a je úzce spojen s vývozem. Schopnost vyrábět efektivně rozhoduje o tom, zda obstojíme v mezinárodní konkurenci. AI pomáhá například s plánováním výroby, řízením údržby, předcházením poruchám nebo zlepšováním logistiky. České firmy mají často dobře zavedené procesy a zároveň disponují velkým množstvím provozních dat. To vytváří příznivé prostředí pro zavádění pokročilých systémů, které se dokážou učit, reagovat a optimalizovat v reálném čase.

Silnou pozici máme také v oblasti kyberbezpečnosti. Česká republika je domovem firem jako Gen Digital (dříve Avast) nebo Kerio, které se dlouhodobě řadí mezi světovou technologickou špičku. V tomto oboru se AI běžně využívá například k odhalování neobvyklého chování v síti, analýze bezpečnostních incidentů nebo automatickému vyhodnocování rizik. Vývoj v této oblasti u nás probíhá velmi dynamicky, a to nejen ve firmách, ale také na univerzitách a ve výzkumných centrech. Stále větší prostor získává i energetika. Ještě nedávno šlo o konzervativní segment s pomalým tempem digitalizace. Díky silnějším investicím v posledních letech se ale situace mění. Energetické společnosti zavádějí chytrá řešení pro řízení spotřeby, predikci poruch nebo správu obnovitelných zdrojů. Umělá inteligence se využívá ke zpracování provozních dat v reálném čase a pomáhá reagovat na změny poptávky i nabídky. Tento posun je dobře patrný nejen u velkých hráčů, ale i v menších technologických firmách, které přinášejí inovativní řešení.

Celkově platí, že AI se nejlépe uplatní tam, kde existují data, jasné procesy a potřeba reagovat rychle a přesně. Český průmysl má v tomto ohledu silnou startovní pozici.

Podle některých statistik využívá umělou inteligenci méně než 10 procent firem v Česku

Co je hlavní překážkou? Jsou to finance, obavy, nebo nedostatek času?

Každá statistika vždy záleží na metodice a způsobu dotazování. Číslo deset procent vnímáme jako velmi opatrný odhad. Z naší zkušenosti vyplývá, že většina firem se o umělou inteligenci aktivně zajímá. Mnohé z nich s technologií již pracují, jen to neoznačují jako oficiální projekt. Někde jde o pilotní testy v omezeném rozsahu, jinde už jsou řešení nasazená v ostrém provozu a přinášejí konkrétní výsledky.

Nelze tedy říci, že devadesát procent firem AI vůbec nevyužívá. Realita je spíš taková, že velká část podniků už učinila první kroky. Jen se o tom zatím tolik nemluví. Navíc se situace rychle vyvíjí. Nástroje jako ChatGPT nebo Copilot výrazně přispěly k tomu, že se umělá inteligence dostala blíž k běžným uživatelům. Mnoho lidí si na vlastní kůži vyzkoušelo, že jim AI dokáže sepsat zprávu, analyzovat text nebo navrhnout řešení problému. A to okamžitě vyvolává otázku, jak tuto efektivitu přenést do každodenní práce v týmu nebo ve firmě.

Přenést AI z fáze zkoušení do plného provozu ale není jednoduché. Nestačí jen chtít. Je třeba mít k dispozici odpovídající infrastrukturu, připravená data, nastavené procesy a kompetentní lidi, kteří rozumějí jak technologiím, tak byznysu. Právě v tomto bodě se často objevují potíže. Nejde o jednu konkrétní překážku, ale o soubor faktorů, které se navzájem ovlivňují. Chybí technická připravenost, strategická vize nebo odvaha pustit se do větší změny. A v některých případech i čas, kapacity nebo vnitřní důvěra, že AI může opravdu pomoci. Důležité je začít tam, kde to dává největší smysl a kde lze rychle ukázat přínos. Právě první úspěchy často otevírají dveře pro další kroky.

Jaké způsoby nasazení AI ve firmách nejčastěji vídáte? A jaká mají úskalí?

Často se setkáváme se dvěma scénáři. Ten první je bottom-up přístup, kdy s AI začíná nějaký konkrétní tým nebo oddělení. Ti ale většinou bojují s rozpočtem a musí dokazovat vedení, že AI má smysl a přinese výsledky. Klíčové je v tomhle případě začít něčím menším, co rychle ukáže přínos a pak teprve postupně stavět větší strategii. To je mimochodem něco, s čím firmám často pomáháme.

Druhý scénář je top-down přístup, kdy s AI přijde vedení. Tam zase bývá problém s rezistencí v jednotlivých odděleních, protože to znamená práci navíc. Tady se nám osvědčilo pořádat workshopy „AI Days“, které pomůžou lidem zapojit se a pochopit, že AI jim může práci usnadnit. A pak je tady role inovačního ředitele, ale ti často stojí mimo strukturu firmy a je tedy složité z jejich pozice něco skutečně prosadit.

V Adastře často fungujeme jako most, který propojuje stranu vedení i konkrétní oddělení. Rozumí jejich potřebám a zároveň hlídá, aby se technologie opravdu adoptovala a měla jasný byznysový dopad. Uvnitř firmy se tohle těžko dělá, protože člověk vždycky víc inklinuje k jedné straně. My dialog vedeme paralelně. Na jedné straně s managementem a na druhé s týmy, které s AI budou pracovat v praxi. Tak se nám daří dosahovat skutečně hmatatelných výsledků při zavádění AI.

Co bývá pro firmy největší problém?

Nejde o jeden konkrétní bod. Někdy chybí kvalitní data, jindy nejsou připravené procesy, nebo scházejí potřebné kompetence. AI potřebuje prostředí, kde se dá škálovat a spravovat. Pokud někdo plánuje výrobu v Excelu, je to těžko udržitelné. Přechod na robustnější řešení není o malých krůčcích, ale o skoku. A ne každá firma na to má odvahu nebo kapacitu. Když k tomu přidáte odpor k novinkám, který v některých firmách panuje, je jasné, proč se změny dějí pomalu.

Proč firmy tak často zůstávají u Excelu?

Protože je dostupný, známý a snadno upravitelný. Ale jakmile se v něm začne řešit plánování napříč odděleními, stává se to neudržitelné. Firmy se často obávají, že přejít na pokročilejší nástroj, třeba AI optimalizaci, bude náročné a zdlouhavé. Ale pravda je, že právě v této oblasti máme projekty, kde se investice vrací už během 3 až 6 měsíců.

A to nemluvím jen o úspoře nákladů — výrazně se zrychlí a zpřesní celý proces plánování, firma získá větší flexibilitu, plánování se zdigitalizuje a hlavně zprůhlední. Najednou všichni vidí, co se plánuje, proč a s jakými daty. AI tedy nemusí znamenat revoluci ze dne na den, ale postupné zlepšování procesů, které přináší výsledky velmi rychle.

Adopce AI v ČR

Adopce AI v ČR je zatím v porovnání s Evropou a zbytkem světa nízká.

Evropa zaostává v adopci za USA

V adopci AI zaostávají Evropské organizace za svými protějšky v USA o 45 až 70 procent.

(McKinsey, říjen 2024)

ČR v Evropě

Dle statistik Eurostat vyplývá, že 14 % evropských firem využívá AI. V ČR je to 11 % firem, což je cca Evropský průměr, ale například výrazně za Německem s 20 %.

Jak vypadá spolupráce s firmou, která chce začít s AI?

Pokud s AI teprve začíná, často celý proces odstartujeme workshopem AI Days. Během něj představíme, co dnes AI v daném odvětví skutečně umí, jaké jsou osvědčené příklady, a hlavně zapojíme klíčové lidi z firmy. Společně pak vygenerujeme první sadu AI use casů, které dávají smysl právě pro jejich byznys. Na AI Days pak můžeme navázat přípravou strategie a roadmapy s prioritami, kde už jasně definujeme, co má největší byznysový přínos, jaké projekty jsou rychle nasaditelné a co bude vyžadovat větší změny.

A co je důležité — celou dobu zohledňujeme, jak budou projekty nasaditelné v ostrém provozu a škálovatelné. Protože experimenty jsou fajn, ale AI firmě začne skutečně vydělávat nebo šetřit až ve chvíli, kdy běží naplno v běžném provozu. Pokud už firma AI testuje, ale nedaří se jí nasazení, analyzujeme slabá místa a nastavíme další kroky. První měsíc je hlavně o pochopení firmy, jejích cílů, IT situace a vnitřních bariér. Fungujeme jako partner, který pomáhá vše propojit a uvést do pohybu.

Zvete do těchto AI Days i další firmy?

Ano. Někdy zveme i zákazníky, kteří s námi už spolupracovali. Umožňujeme jim sdílet zku- šenosti mezi sebou. Když není konkurenční napětí, vytváří se důvěra a otevřená diskuze. Uspořádali jsme například workshop, kde jeden klient pozval šest dalších firem, a společně jsme rozebírali konkrétní projekty. Mnohokrát funguje lépe, když mluví klient než my. Naši roli pak vidíme spíš v tom, že poskytneme kontext, technologie a podporu.

Na konferenci Digitální Česko zaznělo, že některé firmy už mají funkční řešení, ale nikdo se jich nepřijde zeptat, jak to dokázaly. Je to opravdu tak?

Bohužel ano. Často vidíme, že české pobočky nadnárodních firem vybudují inovativní systém, ale pak čekají na souhlas nebo směr ze zahraničí. Pokud je centrála v konzervativní zemi jako Německo, může se celý proces zbrzdit o roky. Přitom české týmy mají schopnosti i výsledky, jen jim chybí prostor je uplatnit.

Můžete firmám pomoci sladit lokální snahu s rozhodnutím centrály?

Ano. Adastra působí i v zahraničí, takže rozumíme oběma stranám. Víme, co chce centrála, co potřebuje lokální tým, a hledáme řešení, které je přijatelné pro všechny. Pomáháme třeba v případech, kdy česká firma používá jinou technologii než mateřská. Učíme je, jak se domluvit, sladit postupy a využít AI bez zbytečných střetů.

Jaká byla vaše dosud největší transformace v oblasti AI a digitalizace?

Určitě musím zmínit spolupráci se Škoda Auto. Je to jeden z příkladů, kde jsme skutečně posunuli jak datovou infrastrukturu, tak využití pokročilé analytiky a umělé inteligence. Škoda dokázala díky těmto nástrojům optimalizovat výrobu i logistiku do takové míry, že šetří obrovské prostředky. Zároveň se tím zvýšila spolehlivost a škálovatelnost provozu.

Co je důležité – ten systém funguje nonstop. Veškeré know-how lidí, kteří roky plánovali procesy ručně, jsme převedli do systému, který teď funguje automatizovaně. A to neznamená, že ty lidi nahradíte. Znamená to, že jejich zkušenosti žijí dál v systému a oni se můžou posunout k náročnějším úkolům. Ale nejsou to jen velké firmy. Pracujeme i s menšími výrobci, jako je GZ Media nebo Bednar FMT. I tam se nám podařilo nastavit výrobu tak, že plánování už není závislé na jednotlivcích a jejich ručních tabulkách. Firma může růst bez obavy, že ji bude brzdit vlastní systém.

Co byste firmám poradili na závěr?

Nebát se. AI tady je a zůstane. Je normální mít z nového respekt, ale nechat se paralyzovat strachem je škoda. Tak jako kdysi vlaky nahradily koňské povozy, i dnes se posouváme do další fáze. Některé profese zaniknou, ale jiné vzniknou. Historie ukazuje, že s technologiemi přichází víc práce, ne méně. AI nám pomáhá pracovat chytřeji, rychleji a s větším smyslem. Kdo se toho chopí včas, může hodně získat.

Příklady úspěšných projektů

AI optimalizace ve výrobě: Bednar FMT zvýšil kapacitu o tržby v hodnotě 1,75 milionů eur ročně

Český výrobce zemědělské techniky Bednar FMT nahradil ruční plánování výroby systémem postaveným na umělé inteligenci. Ve spolupráci s Adastrou dokázal automatizovat predikce, lépe využít kapacity a pružněji reagovat na změny v poptávce. Díky tomu firma zkrátila plánovací cykly z dnů na hodiny a zvýšila roční kapacitu výroby o tržby v hodnotě 1,75 milionů eur.

Hyundai díky AI plánuje výrobu za 5 minut a šetří 13 milionů korun ročně

Hyundai Motor Manufacturing Czech zavedl systém optimalizace výrobního plánu a lakovny postavený na umělé inteligenci. Nové řešení zkrátilo čas plánování z několika hodin na pouhých 5 minut a přineslo výrazné úspory ve spotřebě materiálu díky vyšší sekvenčnosti barev ve výrobě. Roční úspora dosahuje 13 milionů korun a návratnost investice trvala pouhé tři měsíce. AI pomohla dosáhnout 74% zlepšení v oblasti základní vrstvy laku (primer) a 54% zlepšení při aplikaci vrchního laku (topcoat), což vedlo k nižší spotřebě materiálu, menšímu množství zmetků a efektivnější výrobě.