Jeden nejmenovaný kávový řetězec nasadil chytrý nástroj, který měl za personál počítat zásoby — kolik kávy je v regálech, kdy doobjednat. Mělo to lidem ušetřit otravnou práci. Po pár měsících ho zase vypnuli a vrátili se k počítání rukama.
Proč? Ne proto, že by ten nástroj neuměl počítat. Počítal dokonale. Jenže počítal ze špatných čísel. Nikdo mu totiž neřekl jednu lidskou samozřejmost: zaměstnanci si taky dělají kafe. A to nikdo nikam nezapíše.
Spočítejte si to se mnou. Pět lidí na provozovně, každý dvě kávy denně — deset káv. Za týden sedmdesát. Za měsíc skoro tři sta káv, které „zmizí" a v žádném systému nejsou. Stroj pak hlásí stavy, které nesedí s realitou, člověk mu přestane věřit — a projekt jde do koše.
A oprava? Nebyla to chytřejší AI. Byla to jediná věc: tlačítko „zaměstnanecká káva — máte nárok na dvě denně, zdarma". Najednou data sedí. Problém zmizel. Ne díky technologii — ale díky tomu, že někdo počítal s tím, že na druhé straně pultu stojí člověk.
Tohle není výjimka. Je to vzorec. MIT loni zveřejnilo studii (The GenAI Divide: State of AI in Business 2025), podle které 95 % firemních AI pilotů nepřinese měřitelný výsledek. Devadesát pět procent. A — pozor — sami autoři jako jednu z hlavních příčin jmenují kvalitu dat.
Když se to čte, první reakce bývá: „Tak ona ta AI ještě neumí, co slibuje." Jenže to je špatná stopa. Většina těch projektů nepadla na tom, že by model byl hloupý. Padla na něčem, o čem se nemluví, protože to nezní sexy.
A ta logika je úplně jednoduchá. Garbage in, garbage out — nasypte stroji zkreslená data a vrátí vám zkreslené odpovědi, ať je sebechytřejší. A když k tomu přidáte ještě pár vlastních chyb, ony se nesečtou — ony se násobí. Zkreslený vstup krát vaše chyby se rovná paskvil. Ne „o něco horší výsledek". Paskvil.
AI nepadá na technologii. Padá na procesu, který nikdo nepopsal.
Představte si, že chcete „zautomatizovat objednávky". Zní to jako jeden úkol. Ve skutečnosti se za tím schovává deset kroků, které na sebe navazují: jak přijde poptávka, kdo ji vidí, co se stane, když zboží není skladem, jak se to řekne zákazníkovi, kdy se vystaví faktura, co když platba nedorazí…
A teď ta nepříjemná pravda: ve většině firem ten proces buď nikdo nikdy nepopsal, nebo je popsaný, ale nikdo ho nedodržuje. Každý to dělá trochu po svém, leccos drží jen v hlavě jednoho člověka, „však my víme, jak to chodí".
Když do takového prostředí přijde AI, nestane se zázrak. Stane se to, že automatizujete proces, který sám o sobě nefunguje. A pak se divíte, že to drhne — i když ta nejdražší část toho projektu nakonec nebyla AI, ale obyčejná otázka „jak to u vás vlastně funguje?", na kterou nikdo neuměl pořádně odpovědět.
Proto první věc, kterou děláme, není kód. Je to posadit se a pochopit, co se u vás opravdu děje. Někdy ten proces spolu musíme teprve poskládat. A teprve potom má smysl předat tu nudnou část stroji.
Nejtěžší na AI není AI
Točím se kolem umělé inteligence přes dva roky. A tady je věc, kterou bych řekl každému, kdo s ní chce začít: nejtěžší na AI není AI. Nejtěžší je naučit se s ní mluvit — a vědět, co po ní vlastně chci.
Mám na to oblíbený příklad. Kdyby stačilo AI říct „zařiď, ať mi každý měsíc přijde milion na účet", byli bychom všichni boháči. Ona to neudělá — ne protože je hloupá, ale protože za tím milionem jsou desítky procesů, které na sebe navazují. A ty peníze nakonec stejně přijdou jen jako vedlejší produkt toho, že děláte dobře práci, která vás baví.
AI se nedá nainstalovat jako krabice, kterou zapojíte do zásuvky. Je to dlouhodobé soužití člověka a stroje. A jako u každého soužití je nejtěžší ta lidská část.
Lidský faktor není překážka. Je to celé téma.
Z těch devadesáti pěti procent, co nedopadnou, jde drtivá většina za tím, čemu se říká „lidský faktor". Manažer si představuje něco jiného, než firma reálně potřebuje. Lidé se neumí AI dobře zeptat. Proces nesedí. Někdo zapomněl na zaměstnaneckou kávu. Nikdo nemá čas to dotáhnout.
Spousta firem to bere jako problém, který je potřeba obejít. My to bereme jako práci. Protože přesně tady jsme užiteční — ne v tom napsat chytrý kód, ale v tom přeložit mezi člověkem a strojem. Pochopit, co kadeřnici, malíře nebo pekaře baví a co ho brzdí. Odebrat tu rutinu. A nechat ho vrátit se k tomu, co umí.
Je to podobné, jako když lidé přecházeli od ruční práce k parnímu stroji. Stroj nikoho nenahradil přes noc. Trvalo to a bolelo to — ne kvůli strojům, ale kvůli lidem, kteří se s nimi museli naučit žít. My pomáháme přesně tenhle přechod přežít. Bez paniky, bez kouzelných slibů, krok za krokem.
A ano — i my děláme bordel
Aby to nevyznělo, že máme patent na rozum: i u nás se chybuje. Někdy něco rozbiju v pondělí ráno sám. Rozdíl je v tom, že systém to drží i tak — AI hlídá na pozadí, testy běží, a když něco spadne, ozve se to nejdřív nám, ne vašemu zákazníkovi.
To je vlastně celé naše tajemství. Ne dokonalá AI, která nikdy nechybuje. Ale poctivý systém, který počítá s tím, že lidé jsou lidi — a nechá je být.