Podniková AI v roce 2026, aneb od experimentálního divadla k produkci
Podniky se postupně přesouvají od experimentování s umělou inteligencí k plnění náročných požadavků na dosahování reálné hodnoty v produkčním měřítku. Navzdory významným investicím nepřinesla většina pilotních projektů generativní AI měřitelné výnosy, což vytváří tlak na prokázání návratnosti investic prostřednictvím provozního nasazení.
Nedávný průzkum společnosti Red Hat ukazuje, že 76 % organizací se zatím nedostalo dál než k prozkoumávání možností využití AI, ale v příštím roce plánují investovat do AI v průměru o 32 % více svých prostředků.
Přechod k autonomním systémům agentní AI
Klíčovým posunem, který pozorujeme, je přechod k autonomním systémům agentní AI, které mohou plánovat a provádět vícestupňové pracovní postupy s podnikovými aplikacemi. Začleňování rámců pro specializované agenty, jako je MCP (Model Context Protocol), výrazně urychluje zavádění v této oblasti. Přináší to však i výzvu: podle prvních údajů společnosti Gartner mnoho těchto agentních projektů selže kvůli nedostatečnému řízení a nejasné obchodní hodnotě. Úspěch bude vyžadovat, aby byli AI agenti vnímáni jako digitální kolegové s jasnými hranicemi a odpovědností, nikoli za magická řešení špatně definovaných problémů.
Ekonomika AI nutí firmy k zásadnímu přehodnocení efektivní inference a datové gravitace. Spouštění každého příkazu prostřednictvím prémiových modelů je jako pronájem soukromých letadel pro místní dojíždění – technicky možné, ale ekonomicky neudržitelné. Vidíme, jak inovativní organizace implementují multimodelové strategie, kdy jednoduché úkoly směrují do efektivních modelů s menším počtem parametrů a nákladné pokročilé modely si vyhrazují pro komplexní uvažování.
Přesun AI blíže k datům
Dochází však k hlubší architektonické změně - namísto přesunu podnikových dat do centralizovaných GPU (grafické procesory používané pro akceleraci výpočtů v AI) klastrů přibližujeme inferenci AI blíže k místu, kde se data nacházejí. To zahrnuje RAG postupy (Retrieval-Augmented Generation, AI postup kombinující vyhledávání dat a generování odpovědí) přímo u zdroje dat, edge inferenci pro výrobní haly a distribuované nasazení modelů v regionálních datových centrech. Tento přístup zabraňuje nákladnému přesunu dat a zároveň řeší požadavky na suverenitu a latenci. Kombinace inteligentního směrování modelů s distribuovaným zpracováním může dramaticky snížit náklady na inferenci i režii přenosu dat a zároveň zlepšit kvalitu odezvy.
Observabilita a MLOps jako klíčové prvky AI provozu
Platformní a provozní výzvy roku 2026 se budou soustředit na orchestraci a pozorovatelnost. Agentní AI vyžaduje sofistikované schopnosti MLOps (Machine Learning Operations), monitorování interakcí agentů v distribuovaných systémech, správu trvalého kontextu a paměti napříč relacemi a implementaci ochranných opatření, která dokážou zasáhnout ve chvíli, kdy autonomní systémy překročí své hranice. Vidíme, že podniky požadují platformy, které zvládnou celý životní cyklus, od verzování modelů a A/B testování až po sledování souladu s předpisy a přiřazování nákladů. Úspěšné organizace budou stavět na jednotných platformách, které zacházejí s úlohami AI jako s rovnocennými komponentami vedle tradičních aplikací, což umožní hladkou integraci se stávajícími podnikovými systémy a zároveň zachová flexibilitu pro přijetí nových modelů a rámců.
Realizace hodnoty AI
Trh odměňuje pragmatismus více než sliby - štíhlá portfolia modelů optimalizovaných pro konkrétní úkoly, rozhodnutí o infrastruktuře založená na tom, kde se data nacházejí, spíše než na preferencích dodavatelů, a kontrolní rámce, které propojují výstupy AI s obchodními výsledky. Otázkou není, zda AI transformuje podniky, protože podle prvních důkazů ano, ale zda jsou podniky schopny dosáhnout provozní zralosti, aby mohly realizovat hodnotu AI ve velkém měřítku.
Autor: Robbie Jerrom, vedoucí technolog AI v Red Hatu
