Podle statistik MIT je pouze 5 % pilotních projektů zaměřených na GenAI úspěšných.
V posledních dvou letech byla generativní umělá inteligence (GenAI) považována za další velkou revoluci ve světě podnikání. Od představenstev velkých korporací až po nejinovativnější startupy všichni sázeli na „radikální transformaci“ a budoucnost, v níž nástroje jako ChatGPT nebo Claude téměř zázračně zvýší příjmy. Realita roku 2025 je však podle zprávy MIT méně optimistická: pouze 5 % projektů generativní umělé inteligence dosahuje dostatečně velkých příjmů, aby byly dlouhodobě ziskové. Zbytek stagnuje a nemá žádný hmatatelný dopad na hospodářský výsledek.
Zpráva s názvem The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, kterou vypracovala iniciativa MIT NANDA, obsahuje podrobnou analýzu. Zkoumala 300 podnikových nasazení GenAI, vedla rozhovory se 150 vedoucími pracovníky a dotazovala se 350 zaměstnanců. Výsledkem je jasný portrét: mezi několika málo společnostmi, které uspěly, a většinou, které neuspěly, je značná propast.
Vedou podniky z generace Z
Aditya Challapally, hlavní autor studie, to shrnuje pozoruhodným srovnáním: startupy vedené devatenáctiletými nebo dvacetiletými lidmi se díky AI dostaly z nuly na 20 milionů dolarů (420 milionů korun) tržeb za rok. Zatímco velké společnosti se všemi zdroji světa nedokážou integrovat stejnou technologii. Rozdíl? Zaměření se na konkrétní problém, jeho precizní provedení a spojení se strategickými partnery.
Klíčovým bodem zprávy je, že problémem není kvalita modelů. Naopak, nástroje, které jsou dnes k dispozici, jsou výkonné a flexibilní. Velkou překážkou je to, co MIT nazývá „mezerou v učení“: neschopnost mnoha organizací přizpůsobit AI svým pracovním postupům a naučit se ji využívat.
Zatímco z hlediska individuálního použití nástroje jako ChatGPT září, protože se přizpůsobí téměř každé situaci, v podnikovém prostředí se tato flexibilita stává překážkou. Pokud není AI dobře integrována do interních procesů, stává se nakonec jen drahou hračkou. A aby toho nebylo málo, mnoho firem stále trvá na budování vlastních řešení od základu. Podle zprávy se vlastní vývoj osvědčuje pouze ve třetině případů, zatímco nákup řešení od specializovaných dodavatelů a vytváření strategických aliancí znásobuje šance na úspěch.
Dalším odhalujícím zjištěním je způsob vynakládání rozpočtů. Více než polovina peněz v oblasti GenAI se vynakládá na prodej a marketing, což jsou honosné oblasti, ale s malou skutečnou návratností. MIT však zjistila, že tam, kde je skutečný dopad, je back-office: automatizace administrativních procesů, snížení nákladů na outsourcing, eliminace externích agentur a optimalizace interních operací. Jinými slovy: skutečná návratnost investic je v „útrobách“ společnosti, nikoli v ohňostrojích zaměřených na zákazníky.
Dopad na pracovní místa
Jedním z citlivých témat je zaměstnanost. Zpráva potvrzuje, že umělá inteligence již mění trh práce, zejména v oblasti zákaznických služeb a administrativních úkolů. Na rozdíl od toho, čeho se mnozí obávali, však nedochází k masovému propouštění. Dochází k tomu, že se opět neobsazují volná pracovní místa.

Zdroj: Youtube.com
AI tedy postupně snižuje počty zaměstnanců, aniž by bylo nutné provádět velké a traumatizující škrty. Jedná se o tichou změnu, která se soustřeďuje především na funkce, které byly dříve outsourcovány jako „s nízkou přidanou hodnotou“.
Dalším fenoménem, který se ve studii odráží, je masivní využívání toho, co nazývají stínovou AI: neautorizovaných nástrojů, jako je ChatGPT, které zaměstnanci na všech úrovních používají tajně, protože za ně řeší okamžité problémy. To poukazuje na nesoulad mezi oficiální politikou firem a skutečnými potřebami jejich zaměstnanců.
Raketový růst AI se neobejde bez omylů
Ne všechny sliby AI, které vídáme v titulcích novin, se promítají do lepších nebo levnějších služeb. Mnoho společností je stále ve fázi pokusů a omylů a jen některé dosahují viditelných výsledků.
Když však funguje, je dopad znatelný. V některých odvětvích se začínají projevovat rychlejší procesy, menší počet zprostředkovatelů a personalizovanější služby. A i když je změna zaměstnanosti jemnější, než se obávalo, již nyní mění podobu pracovních míst, která existují, a která nikoli. Generativní umělá inteligence není pro podniky zázračným řešením. Její úspěch závisí méně na síle modelu a více na tom, jak je integrována, jaké problémy řeší a s kým spolupracuje. A pro většinu podniků je před nimi ještě dlouhá cesta.
Závěrem lze říci, že generativní umělá inteligence nabízí obrovský potenciál, ale její efektivní implementace vyžaduje jasnou strategii, zaměření na konkrétní problémy a ochotu spolupracovat s odborníky v této oblasti. Společnosti, kterým se podaří tyto výzvy překonat, mohou očekávat významné přínosy, zatímco ty, které tak neučiní, riskují zaostávání na stále konkurenčnějším trhu.