AI nedává smysl bez dopadu na zákazníka. Implementovat ji jen kvůli technologii je slepá cesta, říká Jan Vacek z DHL

13 ledna, 2026

Logistika patří mezi obory, kde má AI obrovský potenciál — ale zároveň i vysoké nároky na bezpečnost, integraci a reálný dopad na zákazníka. „AI neimplementujeme proto, že je to trend. Každé řešení musí zlepšit službu pro zákazníka,“ říká Jan Vacek, VP, Head of Domain and strategic Engagement ITS DGFF a ITS PRG Site Head z DHL, v novém dílu podcastu Adastry.

Sledujte celý rozhovor v angličtině:

Poslechněte si podcast v angličtině:

V podcastu popisuje, jak DHL přistupuje k adopci umělé inteligence na enterprise úrovni – od přísného důrazu na bezpečnost dat až po budování interní AI komunity napříč stovkami zaměstnanců. Klíčovou roli hraje malý centrální tým, který vyhodnocuje nové nástroje, a zároveň otevřený přístup, který umožňuje jednotlivým týmům AI aktivně využívat ve svých projektech.

Jedním z konkrétních use casů jsou AI voice agenti v zákaznické komunikaci. Ti dnes dokážou vést plnohodnotné hovory, reagovat v reálném čase a mít okamžitý přístup ke všem potřebným datům. Výsledky jsou srovnatelné s lidskými operátory, ale adopce ze strany zákazníků zatím naráží na přirozenou nedůvěru.

Zásadní změnu přináší AI také do vývoje softwaru. Podle Vacka není největší přínos v samotném psaní kódu, ale v tom, že umožňuje business uživatelům rychleji definovat požadavky a vytvářet prototypy. Díky tomu se výrazně snižuje množství reworku a zrychluje time-to-market.

DHL zároveň zdůrazňuje, že AI není jen technologická změna, ale především změna mindsetu. Největší výzvou tak není technologie samotná, ale její přijetí napříč organizací a schopnost najít rovnováhu mezi inovací, governance a reálným byznysovým přínosem.

• Jak nastavit AI strategii ve velké organizaci?
• Proč je bezpečnost důležitější než rychlost?
• A jak zabránit tomu, aby se z AI stal „agent zoo“ bez kontroly?

Přečtěte si podcast jako rozhovor

(Rozhovor byl zkrácen a upraven pomocí ChatGPT)

Ivana Karhanová: Můžeš na začátek krátce představit svou roli v DHL a jak souvisí s tématem AI?

Jan Vacek: Rád. Možná začnu krátce DHL obecně. Většina lidí nás zná díky žlutým dodávkám, to je naše Express divize. Máme ale i další části – contract logistics, freight forwarding, e-commerce a v Německu Deutsche Post. Jsme globální hráč s více než 600 tisíci zaměstnanci. Zároveň máme v Praze datové centrum, které vzniklo už na začátku roku 2000 jako velká investice. Dnes je velmi úspěšné a pracuje v něm více než 1000 lidí.

Moje role je dvojí. Na globální úrovni mám na starosti delivery pro jednu z business domén. Zároveň působím jako site manager v Praze, kde máme velké datové centrum s více než tisícem lidí. V této roli se věnuji iniciativám, které pomáhají zapojení zaměstnanců, jejich rozvoji a spolupráci napříč týmy, včetně AI aktivit a její adopce.

Ivana Karhanová: Impulzem k tomuto rozhovoru byl tvůj LinkedIn post o tom, jak v DHL vzděláváte zaměstnance v oblasti AI. Jaký je váš cíl v jejím využití?

Jan Vacek: Když mluvím o AI, je pro mě důležité ji zasadit do širšího kontextu. Často se dnes řeší, jestli je to hype, nebo něco, co zásadně změní svět. Pravda je někde uprostřed. Když se podíváme historicky, lidstvo se vždy snažilo zjednodušit si práci. Typickým příkladem je zemědělství – dříve na něm pracovala velká část populace, po příchodu industrializace a mechanizace už jen malé procento.

Technologie jdou tímto směrem dlouhodobě. Dnes jsme sice digitálně propojení, ale stále existuje spousta manuální práce – například programování je stále velmi náročné na lidskou práci. AI v tomto vidíme jako další krok, který může práci zjednodušit a zpříjemnit.

Ivana Karhanová: Bavíme se o enterprise využití, ne o osobním použití typu ChatGPT, správně?

Jan Vacek: Přesně tak. A na této úrovni jsou zásadní dvě věci.

První je bezpečnost. Logistika je velmi silně integrované prostředí mezi námi, našimi dodavateli a zákazníky. Právě proto je to sektor, který je velmi atraktivní pro hackery. Existují dokonce skupiny, které se na logistiku cíleně zaměřují, a nedávno jsme viděli, že jeden z našich konkurentů tím byl zasažen. Proto je pro nás bezpečnost absolutní „red line“. Někdy to znamená jít pomaleji, ale nemůžeme si dovolit kompromis.

Ivana Karhanová: Co to znamená v praxi, když chcete nasadit AI projekt?

Jan Vacek: Nemáme „hotovou“ AI strategii – a myslím si, že ani nikdo jiný ji nemá. Je to dynamické.

Máme malý centrální tým, který hodnotí nové nástroje a platformy. Když vidíme potenciál, následuje důkladné bezpečnostní posouzení. Teprve potom řešení nasazujeme ve větším měřítku.

Ivana Karhanová: Můžeš uvést konkrétní use case?

Jan Vacek: Jedním z nich je agentní AI v zákaznické komunikaci. V podstatě nahrazuje klasické call centrum.

AI agent volá zákazníkovi a na začátku musí říct, že jde o AI. A tady vidíme zajímavou věc – velká část lidí po této informaci hovor ukončí. Je to ukázka toho, že adopce je i o změně mindsetu.

Pokud ale lidé v hovoru zůstanou, kvalita interakce je velmi vysoká. Výsledky jsou srovnatelné s lidskými operátory. AI má navíc okamžitý přístup ke všem datům a dokáže reagovat rychle a konzistentně.

Ivana Karhanová: Jaké z toho máte hlavní poučení?

Jan Vacek: Technologie funguje. Otázka není, jestli AI dokáže doručit kvalitu. Výzvou je, jestli ji lidé přijmou. To bude nějakou dobu trvat.

Ivana Karhanová: Můžeš sdílet další use cases?

Jan Vacek: Vyberu jeden spíš z technologické oblasti. Jedním z velkých témat, které teď vidíme, je například vibe coding. Určitě jsi zaznamenala různé nástroje, které to umožňují, a bude jich přibývat.

Když se podíváme na to, jak jsme dříve vyvíjeli aplikace, vibe coding zatím – alespoň v tuto chvíli – neumožňuje vytvářet enterprise-ready aplikace. My provozujeme vlastní letadla a vlastní logistickou síť, která podporuje každodenní operace. Tam nechceš mít „black box“ kód, kterému plně nerozumíš.

To hlavní poučení pro nás ale je, že je potřeba dívat se na celý vývojový cyklus jako celek. Často vidíme, že se lidé soustředí na otázku: dokážeme psát kód rychleji? Ano, s AI dokážeme. Ale to není finální cíl.

Pokud se podíváš na celý proces vývoje, začíná requirements managementem a analýzou, pak přichází samotné kódování, následně testování a teprve potom jde řešení do produkce. Kódování je jen jedna část celého cyklu.

A právě tady vidíme největší přínos vibe codingu – v té první fázi, tedy v definici požadavků. Umožňuje totiž business uživatelům, product managerům nebo stakeholderům nepřipravovat jen dokumentaci nebo epiky, ale rovnou vytvořit něco, co je víc než jen prototyp – téměř funkční verzi aplikace.

Ivana Karhanová: Tedy sdílet i vizuální představu toho, jak má aplikace fungovat a vypadat?

Jan Vacek: A nejen to. Dříve jsme měli wireframy nebo klikací modely, ale tohle je krok dál. Můžeš mít téměř produktovou verzi aplikace a v tu chvíli si jako product manager uvědomíš: možná to můžu zjednodušit, něco změnit, upravit strukturu. A to má v praxi obrovský dopad – výrazně to snižuje potřebu reworku během vývoje.

Ivana Karhanová: Takže říkáš, že hlavní přínos vibe codingu není v samotném psaní kódu, ale v tom, že umožňuje lidem bez technického backgroundu lépe formulovat své požadavky a představy směrem k IT?

Jan Vacek: Přesně tak. IT pak může pracovat mnohem efektivněji, protože se vyhne situaci, kdy se něco vyvine a za dva sprinty se to celé předělává. Neříkám, že vibe coding není užitečný i pro tvorbu jednoduchých aplikací. Ale pokud se bavíme o enterprise prostředí, jeho největší přínos je právě v této části procesu.

Ivana Karhanová: Jak pracujete se změnou mindsetu zaměstnanců?

Jan Vacek: To je asi nejtěžší část. Proto jsem na začátku mluvil o té kulturní změně.

V teorii máš dvě možnosti – buď AI úplně demokratizuješ a necháš každého dělat cokoliv, ale tím ztrácíš kontrolu. Nebo to naopak silně centralizuješ a necháš to na malém týmu, ale tím zase přicházíš o potenciál zbytku organizace.

My jdeme hybridní cestou. Máme menší tým, který má na starosti platformy, ale zároveň je otevíráme ostatním týmům, aby je mohly využívat ve svých projektech.

Co je potřeba si hlídat, je, že v takto velké organizaci nezačneš dělat stejné věci na více místech paralelně. Proto je pro nás důležité budovat komunitu a sdílet, co už se povedlo, aby na to ostatní mohli navazovat.

Ivana Karhanová: Jak zajistíte, aby byly všechny týmy propojené a nedocházelo k duplikaci?

Jan Vacek: Jedním z nástrojů je právě AI komunita napříč firmou. Snažíme se, aby v ní byla zastoupena všechna oddělení. Cílem není zakázat, aby někdo řešil podobný use case jinde, ale bylo by chybou, kdyby začínali od nuly ve chvíli, kdy už někdo dosáhl určitého pokroku. V takovém případě by měli navázat a stavět na tom dál.

Ivana Karhanová: Jak ta komunita funguje v praxi?

Jan Vacek: Je to v zásadě klasická komunita. Využíváme interní komunikační kanály, dáváme lidem prostor sdílet zkušenosti, organizujeme workshopy a vzdělávací sessiony. Je to spíš neformální – nemáme nastavené striktní KPI typu kolik use casů musí vzniknout nebo kolik řádků kódu má být vygenerováno. Velikost se liší podle oddělení, ale princip je, že chceme mít zastoupení napříč firmou. Některé týmy jsou otevřenější, jiné skeptičtější – je to i o kulturních rozdílech mezi zeměmi. A protože jsme globální organizace, komunita funguje primárně virtuálně a lokální akce ji doplňují.

Ivana Karhanová: Co naopak v adopci AI nefunguje?

Jan Vacek: Určitě příliš striktní řízení přes KPI a detailní měření všeho. Můžeš mít tendenci říkat: tady jsou metriky, sledujme přesně, kolik kódu AI vygenerovala, kolik toho kdo využil. Ale realita je taková, že pokud to přeženeš, lidé to začnou používat „bokem“ a nebudou o tom otevřeně mluvit. A tím můžeš potlačit právě tu zvědavost a ochotu experimentovat, kterou potřebuješ. Zároveň ale nemůžeš jít úplně opačným směrem a nechat všechno bez kontroly. Musíš z toho mít i reálný business přínos. Takže je to o hledání rovnováhy – a tu stále hledáme.

Ivana Karhanová: Jak tedy měříte úspěch AI?

Jan Vacek: Měření máme, ale snažíme se být opatrní v tom, jak detailní je. Sledujeme adopci, náklady, rychlost – time to market – a určité proxy metriky efektivity. Neznamená to, že neměříme vůbec, ale nechceme jít do extrémního detailu, který by měl negativní dopad na chování lidí.

Ivana Karhanová: Jak řešíte governance, aby nevznikla „agentní zoo“?

Jan Vacek: To označení se mi líbí. Stejně jako u každé velké transformace je klíčové, že řízení přichází shora – je to téma na úrovni boardu. Na procesní úrovni se vracíme k tomu, co jsem zmiňoval – bezpečnost, integrace do celého ekosystému a také kontrola nákladů.

Už ve fázi výběru řešení musíme mít jasno, jaké jsou rizika, jak to zapadá do architektury a jaký to bude mít finanční dopad.

Ivana Karhanová: Kdo by měl přinášet inovace v AI – business nebo IT?

Jan Vacek: Ideálně oba, ale pokud si mám vybrat, tak řeknu třetí možnost – zákazník. AI bychom neměli nasazovat pro AI samotnou. V logistice je to velmi jednoduché – pokud nasadím AI, musím si položit otázku, jak to pomůže zákazníkovi. Rychlejší doručení, lepší služba, vyšší kvalita. Tohle typicky přináší business, někdy velmi konkrétně, někdy jen jako problém, který chce vyřešit. A IT pak hledá, jak to technologicky naplnit.

Ivana Karhanová: Myslíš si, že tě AI jednou nahradí?

Jan Vacek: Ano. Myslím, že bychom všichni měli počítat s tím, že se role budou měnit. Nikdo dnes neví, jak to bude za pět nebo deset let, ale je jisté, že se věci budou vyvíjet. Důležité je být otevřený změně, nebýt rezistentní a být připravený se učit nové věci.

Ivana Karhanová: A jak bude podle tebe vypadat role lidí v budoucnu?

Jan Vacek: Můžeme se podívat na příklad robotizace ve skladech. Lidé se báli, že přijdou o práci. Ve skutečnosti jim roboti pomáhají s fyzicky náročnými činnostmi a jejich práce se změnila.

Podobně to vidím u AI. Můžeš si představit extrém, že firmy budou řízené AI, ale to je podle mě přehnané. Spíš se posune role managementu – bude víc o práci s informacemi, které AI poskytuje, a o lepším rozhodování. Lidský element tam zůstane.

Ivana Karhanová: Díky moc za rozhovor.

Jan Vacek: Díky za pozvání.