Deloitte patrí medzi najväčšie konzultačné spoločnosti na svete a radí vládam, globálnym korporáciám aj lídrom odvetví v oblasti stratégie, technológií a transformácie. Vďaka tejto pozícii jej výskum často zachytáva včasné signály toho, kam sa odvetvia posúvajú. Keď Deloitte publikuje zistenia o umelej inteligencii, prevádzkových modeloch alebo riadení (governance), zvyčajne to naznačuje zmeny, ktorým bude čoskoro čeliť mnoho organizácií.

The State of AI in the Enterprise 2026 správa poukazuje na kľúčový moment v adopcii AI. Organizácie po celom svete rozširujú prístup k AI nástrojom a experimentujú s novými schopnosťami. Zároveň však mnohé firmy stále zápasia s tým, ako premeniť experimentovanie na merateľné obchodné výsledky.

Prístup k AI rastie naprieč pracovnou silou

Jedným z najzreteľnejších trendov je rýchle rozširovanie prístupu k AI.

V priebehu jediného roka sa podiel zamestnancov s prístupom k schváleným AI nástrojom zvýšil z menej než 40 percent na približne 60 percent. Niektoré popredné organizácie dnes poskytujú prístup k AI viac než 80 percentám svojej pracovnej sily.

Samotný prístup však nezaručuje hodnotu. Spomedzi zamestnancov, ktorí už majú AI nástroje k dispozícii, ich menej než 60 percent skutočne používa pravidelne pri každodennej práci. To ukazuje, že mnohé firmy sú stále v ranej fáze adopcie, keď nástroje existujú, ale pracovné postupy ešte neboli prepracované tak, aby ich využívali efektívne.

Hlavnou bariérou je škálovanie AI mimo pilotov

Mnohé organizácie s AI experimentujú, no škálovanie naprieč podnikom zostáva náročné.

Zatiaľ iba približne 25 percent firiem presunulo aspoň 40 percent svojich AI experimentov do produkcie. Viac než polovica však očakáva, že na túto úroveň sa dostane v blízkej budúcnosti.

Rozdiel vzniká preto, že pilotné projekty a produkčné nasadenia majú veľmi odlišné požiadavky. Pilot môže fungovať s malým tímom a obmedzenými dátami. Produkčné systémy vyžadujú:

• integráciu s existujúcimi systémami

• bezpečnostné a compliance kontroly

• monitorovanie a údržbu

• spoľahlivé dátové pipeline

Pre túto komplexnosť sa mnohé AI projekty zaseknú medzi experimentovaním a plným prevádzkovým nasadením.

Agentická AI je ďalšou veľkou vlnou

Rastúcim trendom, ktorý správa zvýrazňuje, je nástup agentických AI systémov. Tieto systémy dokážu plánovať úlohy, interagovať s nástrojmi a vykonávať viac-krokové pracovné postupy. Ich adopcia si vyžiada silnejšie dátové základy, lepšiu integráciu systémov a jasné riadenie (governance).

Riadenie (governance) zaostáva za adopciou

Adopcia AI sa zrýchľuje, no riadenie (governance) s ňou nedrží krok.

Hoci mnohé organizácie očakávajú, že v nasledujúcich rokoch nasadia autonómne AI systémy, iba približne 21 percent uvádza, že má vyspelé rámce riadenia (governance) pre tieto systémy.

Keďže autonómna AI môže konať priamo v rámci podnikových procesov, firmy potrebujú jasné pravidlá pre autonómiu rozhodovania, ľudský dohľad a monitorovanie AI akcií. Bez týchto kontrol je bezpečné škálovanie AI náročné.

Fyzická AI sa rozširuje

Ďalším trendom je rast fyzickej AI, ktorá spája umelú inteligenciu s robotikou, senzormi a strojmi.

Dnes približne 58 percent organizácií už využíva fyzickú AI v nejakej forme, a očakáva sa, že adopcia dosiahne približne 80 percent v priebehu nasledujúcich dvoch rokov.

Príklady zahŕňajú robotiku vo výrobe, autonómne logistické systémy a inteligentné monitorovanie infraštruktúry.

Stratégia je pred realizáciou

Mnohé firmy si myslia, že sú na AI strategicky pripravené, no prevádzková pripravenosť často zaostáva. Dátová infraštruktúra, talenty aj technologická architektúra stále potrebujú výrazné zlepšenie.

Výsledkom je, že hlavnou výzvou už nie je definovať AI stratégiu, ale efektívne ju realizovať.

Firmy sa transformujú rôznou rýchlosťou

Organizácie prijímajú AI na veľmi odlišných úrovniach.

Približne 34 percent firiem využíva AI na zásadnú transformáciu svojho podnikania, kým okolo 30 percent prepracúva kľúčové procesy okolo AI. Zároveň približne 37 percent organizácií stále používa AI len obmedzene bez výraznej prevádzkovej zmeny.

Tento rozdiel vytvára rastúcu konkurenčnú priepasť medzi firmami, ktoré prepracujú pracovné postupy okolo AI, a tými, ktoré len pridajú AI nástroje na existujúce procesy.

Záver

Adopcia AI sa zrýchľuje, no najväčšou výzvou je premeniť experimentovanie na skutočnú prevádzkovú zmenu.

Organizácie, ktoré uspejú, sa zamerajú na škálovanie AI do produkcie, prepracovanie pracovných postupov, posilnenie riadenia (governance) a budovanie infraštruktúry potrebnej na podporu AI vo veľkom meradle.