Deloitte je jednou z největších konzultačních firem na světě. Radí vládám, globálním korporacím i lídrům napříč odvětvími v oblasti strategie, technologií a transformace. Díky této pozici její výzkum často zachycuje včasné signály toho, kam se trhy posouvají. Když Deloitte publikuje zjištění o umělé inteligenci, provozních modelech nebo řízení, obvykle to naznačuje změny, kterým bude brzy čelit mnoho organizací.

Stav AI v podnicích 2026 zdůrazňuje klíčový moment v adopci AI. Organizace po celém světě rozšiřují přístup k AI nástrojům a experimentují s novými schopnostmi. Zároveň však mnoho firem stále bojuje s tím, jak proměnit experimentování v měřitelné obchodní výsledky

Přístup k AI roste napříč pracovní silou

Jedním z nejzřetelnějších trendů je rychlé rozšiřování přístupu k AI.

Během jediného roku vzrostl podíl zaměstnanců s přístupem ke schváleným AI nástrojům z méně než 40 % na zhruba 60 %. Některé přední organizace dnes poskytují přístup k AI více než 80 % své pracovní síly.

Samotný přístup však nezaručuje hodnotu. Mezi zaměstnanci, kteří už mají AI nástroje k dispozici, je méně než 60 % skutečně pravidelně používá při každodenní práci. To ukazuje, že mnoho firem je stále v rané fázi adopce, kdy nástroje existují, ale pracovní postupy ještě nebyly přepracovány tak, aby je využívaly efektivně.

Hlavní překážkou je škálování AI za hranice pilotů

Mnoho organizací s AI experimentuje, ale její rozšíření napříč podnikem zůstává obtížné.

Zatím jen přibližně 25 % firem převedlo alespoň 40 % svých AI experimentů do produkce. Více než polovina však očekává, že této úrovně dosáhne v blízké budoucnosti.

Mezera vzniká proto, že pilotní projekty a produkční nasazení mají velmi odlišné požadavky. Pilot může běžet s malým týmem a omezenými daty. Produkční systémy vyžadují:

• integraci se stávajícími systémy

• bezpečnostní a compliance kontroly

• monitoring a údržbu

• spolehlivé datové pipeline

Kvůli této složitosti se mnoho AI projektů zasekne mezi experimentováním a plným provozním nasazením.

Agentní AI je další velkou vlnou

Rostoucím trendem zdůrazněným ve zprávě je nástup agentních AI systémů. Tyto systémy dokážou plánovat úkoly, pracovat s nástroji a vykonávat vícekrokové workflow. Jejich adopce bude vyžadovat pevnější datové základy, lepší integraci systémů a jasné řízení.

Řízení zaostává za adopcí

Adopce AI se zrychluje, ale řízení s ní nedrží krok.

Ačkoli mnoho organizací očekává, že v příštích letech nasadí autonomní AI systémy, jen přibližně 21 % uvádí, že má vyspělé rámce řízení pro tyto systémy.

Protože autonomní AI může jednat přímo uvnitř podnikových procesů, firmy potřebují jasná pravidla pro autonomii rozhodování, lidský dohled a monitoring AI akcí. Bez těchto kontrol je bezpečné škálování AI obtížné.

Fyzická AI se rozšiřuje

Dalším trendem je růst fyzické AI, která propojuje umělou inteligenci s robotikou, senzory a stroji.

Dnes přibližně 58 % organizací už nějakou formu fyzické AI používá a očekává se, že adopce dosáhne zhruba 80 % během následujících dvou let.

Příklady zahrnují robotiku ve výrobě, autonomní logistické systémy a inteligentní monitoring infrastruktury.

Strategie je před exekucí

Mnoho firem věří, že jsou strategicky na AI připravené, ale provozní připravenost často zaostává. Datová infrastruktura, talent a technologická architektura stále potřebují významné zlepšení.

V důsledku toho už hlavní výzvou není definovat AI strategii, ale efektivně ji realizovat.

Firmy se transformují různým tempem

Organizace zavádějí AI na velmi odlišných úrovních.

Zhruba 34 % firem používá AI k zásadní transformaci svého podnikání, zatímco přibližně 30 % přepracovává klíčové procesy s ohledem na AI. Zároveň asi 37 % organizací stále využívá AI jen omezeně bez zásadní provozní změny.

Tato mezera vytváří rostoucí konkurenční rozdíl mezi firmami, které přepracují workflow kolem AI, a těmi, které jen přidají AI nástroje na vrstvu stávajících procesů.

Závěr

Adopce AI se zrychluje, ale největší výzvou je proměnit experimentování ve skutečnou provozní změnu.

Organizace, které uspějí, se zaměří na škálování AI do produkce, přepracování workflow, posílení řízení a vybudování infrastruktury potřebné pro AI ve velkém měřítku.