Firmy sázejí na AI miliardy, výsledky se ale neukazují. Co odhalil průzkum 6 000 manažerů
Téměř 6 000 nejvyšších manažerů ze čtyř zemí přiznává: umělá inteligence zatím firmám žádnou produktivitu nepřinesla. Proč se přínosy neukazují a co si z toho má odnést český podnikatel.
Umělá inteligence je dnes ve firmách všude — a přesto skoro nikde nepřináší měřitelný zisk. Nová studie Národního úřadu pro ekonomický výzkum (NBER) se zeptala téměř 6 000 nejvyšších manažerů ze čtyř zemí a výsledek je vytrízlivující: 89 % z nich nezaznamenalo za poslední tři roky žádný dopad AI na produktivitu. Pro českého podnikatele je to méně špatná zpráva, než se zdá — a víc návod, jak s technologií zacházet.
Čísla, která kazí náladu na konferencích
Studii sestavily výzkumné týmy centrálních bank — Federálního rezervního systému v Atlantě, Bank of England, německé Bundesbanky a australské Macquarie University. Od listopadu 2025 do ledna 2026 položily identické otázky téměř šesti tisícům ředitelů, finančních ředitelů a vrcholových manažerů v USA, Británii, Německu a Austrálii. Výsledek je jedno z nejrozsáhlejších srovnání toho, jak firmy AI skutečně používají, ne jak o ní mluví v tiskových zprávách.
Zásadní zjištění se dají shrnout do několika řádků. Přijetí AI je masové — 69 % firem ji už nějakou formou používá, v USA dokonce 78 %. Nejčastějším nasazením je generování textu přes velké jazykové modely, které využívá 41 % podniků. Jenže dopad? Více než 90 % manažerů neviditelo žádnou změnu v zaměstnanosti a 89 % žádný posun v produktivitě, měřené tržbami na zaměstnance. I ta menšina, která nějaký efekt zaznamenala, hlásí v průměru mizivé zvýšení produktivity o 0,29 %.
Zajímavé je, kolik času manažeři s AI vlastně tráví: v průměru jen 1,5 hodiny týdně. Řadoví zaměstnanci v USA o něco víc, zhruba 1,8 hodiny. Nasazení nástroje do firmy tedy zdaleka neznamená, že ho lidé skutečně používají naplno. A právě tady začíná vysvětlení celého paradoxu.
Proč se přínosy neukazují (a proč to není důvod k panice)
První vysvětlení je banální, ale klíčové: znalostní práce se špatně měří. Šéf umělé inteligence Microsoftu Mustafa Suleyman sám přiznal, že návratnost investice do asistenta Copilot je těžké vyčíslit, protože „velká část znalostní práce se nepromítá přímo do horního ani spodního řádku výsledovky". Když právník díky AI napíše smlouvu o hodinu rychleji, ale tu hodinu stráví jiným úkolem, v tržbách na zaměstnance se nic nezmění — přestože reálná hodnota vznikla.
Velká část znalostní práce se nepromítá přímo do horního ani spodního řádku výsledovky.
Druhý důvod je historický. Ekonomové mu říkají J-křivka produktivity: nová obecná technologie nejdřív náklady zvýší, protože firmy musí přebudovat procesy, přeškolit lidi a naučit se ji používat, a teprve po letech přijdou plody. Stejný vzorec provázel elektřinu i osobní počítače — trvalo víc než dekádu, než se investice do IT v 80. letech projevily v datech o produktivitě. NBER studie tenhle scénář nevyvrací, spíš potvrzuje: firmy jsou uprostřed nákladné fáze učení.
Že nejde o osamocené zjištění, dokládají i další data. Poradenská PwC zjistila, že víc než polovina firemních lídrů zatím nezaznamenala ani růst tržeb, ani úsporu nákladů. Deloitte našel podobný obrázek: jen 20 % firem dosáhlo díky AI vyšších tržeb, přestože si to za cíl dalo 74 % z nich. Očekávání zkrátka běží daleko před realitou.
Co si z toho má odnést český podnikatel
Paradoxně nejzajímavější část studie je ta, kde se manažeři dívají dopředu. Přestože dnes žádný efekt nevidí, do budoucna čekají hodně: v příštích třech letech odhadují růst produktivity o 1,4 % a pokles zaměstnanosti o 0,7 %, přičemž dvě třetiny úbytku pracovních míst mají přijít nikoli z propouštění, ale z omezeného náboru. To je pro české firmy důležitý signál — konkurenční tlak nepřijde jako náhlá vlna výpovědí, ale jako tichá změna toho, koho a kolik lidí budou soupeři vůbec potřebovat najímat.
Praktický závěr proto nezní „AI je bublina, počkejme si". Zní spíš „přestaňte měřit AI podle toho, jestli hned zvedne tržby". Firmy, které z technologie něco vytěží, nejsou ty, co koupí licenci a doufají — jsou to ty, které kolem konkrétních procesů postaví novou rutinu a naučí lidi ji používat každý den, ne 1,5 hodiny týdně.
- Vybírejte úzké, opakované úlohy s jasným výstupem — příprava nabídek, třídění poptávek, rešerše — ne mlhavé „zefektivnění všeho".
- Měřte čas a chyby, ne jen tržby. Ušetřená hodina a nižší chybovost jsou reálná hodnota, i když je výsledovka hned neukáže.
- Počítejte s fází učení. Prvních pár měsíců bude AI spíš nákladem — to je normální průběh J-křivky, ne selhání nástroje.
- Investujte do lidí, ne jen do licencí. Rozdíl mezi 1,5 hodinou týdně a každodenním používáním rozhoduje o návratnosti.
- Sledujte nábor konkurence. Pokud soupeři rostou bez nabírání, tichá výhoda z AI se možná už projevuje.
Studie NBER není verdiktem nad umělou inteligencí, je momentkou z jejího nejtěžšího období — chvíle, kdy už stojí peníze, ale ještě nevydělává. Pro podnikatele, který nechce naletět hype ani ho zaspat, je to vlastně dobrá zpráva: náskok si teď nekoupíte za předplatné, ale vybudujete ho trpělivou prací na procesech. A přesně v tom mají menší, hbité firmy proti korporátům výhodu.