Od experimentování k integraci: Jak funguje umělá inteligence

Stejně jako u bezpočtu inovací, technologických pokroků a dokonce objevů, které jsou dnes součástí našeho každodenního života, máme tendenci pozorovat ho s určitým podezřením, z neznalosti a dokonce ze strachu, když přijde nový nástroj nebo vynález. Umělá inteligence dnes není výjimkou.

Během několika let se AI změnila z vnímání jako technologie nebo experimentu a stala se jednou z velkých strategických priorit organizací. Navzdory nadšení a rozšiřování pilotních projektů je však pro mnoho společností nadále obtížné skutečně transformovat své procesy a škálovat hodnotu AI v rámci svých struktur. A podle studie Engineering Pulse 2026 společnosti Capgemini se 71 % vedoucích inženýrů domnívá, že umělá inteligence by mohla být transformativní za pouhé tři roky. Očekávání jsou vysoká, ale co se pak pokazí?

Problém možná není samotná AI, ale způsob, jakým se ji organizace snaží začlenit. V mnoha případech je umělá inteligence nadále používána z „malého rohu“: jsou vyvíjeny specifické pilotní programy v kontrolovaných prostředích a pro velmi specifické případy použití, které skutečně fungují. Když se však pokusíte integrovat tyto piloty do samotné společnosti a do reálných procesů, situace se stává složitější. V tomto scénáři je evidentní rozdíl mezi izolovaným použitím AI a organizační transformací ve velkém měřítku.

Je jasné, že AI tu zůstane. Čím dříve jej tedy přestaneme chápat jako izolovaný nástroj a začneme jej integrovat jako a veřejné služby Čím více uvnitř společnosti, tím dříve můžeme využít její plný potenciál. Stalo se tak s příchodem internetu, cloudu nebo nověji práce na dálku. Nebo dokonce stejným způsobem, jakým dnes chápeme elektřinu nebo vodu jako nedílnou součást našeho každodenního života, by se umělá inteligence měla vyvinout v přístupný, bezpečný a průřezový nástroj a učinit z ní součást provozní struktury společnosti. Kromě vytváření izolovaných vylepšení se tedy může stát skutečnou pákou pro transformaci.

Společným cílem je přejít k této transformaci, přepracovat vše od procesů po obchodní architekturu, včetně kultury a způsobu, jakým lidé sami pracují a komunikují s technologiemi. Někdy dochází k pokusům o škálování umělé inteligence, aniž by byly nejprve vyřešeny klíčové problémy, které mohou představovat překážku: kvalita, kybernetická bezpečnost, soukromí, dodržování předpisů, důvěra, data, zapojení a příprava lidského týmu, stejně jako integrace nových modelů a agentů umělé inteligence s technologiemi a IT systémy, které již v organizaci existují.

V inženýrských prostředích se tato složitost dále znásobuje: data koexistují v různých formátech a systémech, přičemž řešení musí fungovat s vysokou úrovní přesnosti, zabezpečení a spolehlivosti. Bez těchto základů může umělá inteligence vytvářet slibné pilotní projekty, ale sotva skutečnou a udržitelnou transformaci.

Někdy dochází k pokusům o škálování umělé inteligence bez předchozího vyřešení klíčových problémů, které mohou být překážkou.

Jakmile budou tyto bariéry překonány, je nutné pochopit, že AI přestane být jednorázovým nástrojem a stane se a veřejné služby více v rámci společnosti, přirozeně integrované do procesů a každodenního života týmů. Budoucnost inženýrství nezahrnuje úplnou automatizaci, ale spíše hybridní modely, ve kterých lidé a umělá inteligence, stejně jako další technologie, integrovaným způsobem spolupracují. Lidské týmy pokračují a budou nadále poskytovat úsudek, dohled, kreativitu a schopnost rozhodovat. Hodnota není nahradit lidské znalosti, ale učinit je agilnějšími a škálovatelnějšími.

Ve chvíli, kdy přestane být umělá inteligence vnímána jako „nová“ technologie a stane se součástí způsobu fungování společnosti, začne transformace. Nejde o to více a více využívat AI, ale spíše dosáhnout její integrace a dostupnosti, aby mohla přidávat hodnotu všude tam, kde je potřeba. Stejně jako dnes otočíme kohoutkem a neptáme se sami sebe, jak se k ní voda dostane, společnosti nakonec budou používat AI bez obav o infrastrukturu, která ji podporuje. K tomu jsou však zapotřebí tyto „potrubí“, tedy data, integrované systémy, správa, bezpečnost a skutečně průřezová vize technologie.

Eva Cesteros, generální ředitelka Capgemini Engineering ve Španělsku