Technika a trh

Filip Dvořák, Firemní efektivita Kde má AI ve smysl a kde je zbytečná?

14 | Technika & trh | 7-8/2026
AI V PRAXI
AI v praxi












Nejdrší vzorec, který vídám, je velký jazykový
model nasazený na úlohu, která je ve skutečnosti
deterministická: párování dodach listů s faktu-
rami, vytahová položek z objednávek, kontroly
podle jasných pravidel. Velký model to zvládne
ale pomaleji, dráž a pokaždé trochu jinak, takže
za něj musíte postavit lidskou kontrolu. A to je ta
skutečná past: největším nákladem špatně nasazené
AInebývá faktura zatokeny, alelidé, kteří poní uk-
zejí. Druhý vzorec je „chatbot jako strategie“: rma
pořídí chatbota, kterého nikdo nepoužívá, zatímco
proces stisíci hodinami práce týdží l postaru.
etí jsou piloty bezmetriky když předem neřek-
nete, které číslo semá zlepšit, nezlepší sežádné.



Položte si tři otázky: Má stejný vstup vést vždy kestej-
nému výstupu? Umíte správ výsledek popsat
pravidly? Poběží tovevelkém objemu? Dvakrát ano
znamená, že generativ model do úlohy nepatří
vší tam jen náklady a nejistotu. Ještě užiteč-
nější je architektonický pohled: jazykový model patří
na okraj procesu, tam, kde do rmy vstupuje neu-
spořádasvět poptávky vevolném textu, komu-
nikace sezákazníkem. Uvnitř procesu, kde už jsou
data strukturovaná a pravidla jasná, vládnout
determinismus: klasický software, optimalizace,
malý model natrénovaesně najednu věc. Firmy,
které generativní model pustí doprostřed procesu,
platí dvakrát: zatokeny izanejistotu.




Existuje astojí víkend, ne projekt. Vezměte sto sku-
tečných ípadů z vlastního provozu etně těch
ošklivých a nechte na nich naslepo soutěžit tři
modely: velký, sední, malý. Měřte kvalitu, cenu
zaípad aodezvu. Pokud model icetkrát levnější
projde vaší sadou stejně dobře, dosud jste přepláceli.
Žebříčky totiž měří univerzální schopnosti, jenže
vaše úloha je úzká a naúzkých úlohách se ma
modely velkým běž vyrovnají. A test opakujte
každé čtvrtletí: poměr ceny a výkonu se posouvá
po měsících a model, který byl nejlepší volbou
vlednu, bývá napodzim třetí.









Technika a trh