Většina firem s AI jen hraje divadlo. Skutečný zisk přináší každé desáté, říká šéf BCG X

Revoluce v produktivitě, nebo masové propouštění. Nebo obojí zároveň. Kolem umělé inteligence se šíří nadšení i obavy. Firmy po celém světě za ni utrácejí miliardy, jenže očekávaný růst zisků ve většině případů nepřichází. Andrej Levin, který vede technologickou divizi poradenské společnosti BCG X ve střední Evropě, vidí problém v tom, kdo transformaci ve firmách řídí. „Mnozí jsou fascinovaní samotnou technologií, nikoliv penězi, které by mohla přinést,“ říká. Vysvětluje také, proč AI sama o sobě nezvyšuje zisk a proč by čekání na dokonalejší verze AI mohlo být strategickou chybou. Popisuje, jak poznat firmy, které z umělé inteligence dokážou udělat skutečný byznys.

Nedávný spor kolem nejvýkonnějšího modelu Fable 5 od společnosti Anthropic ukázal, jak citlivé je téma bezpečnosti umělé inteligence. Firma ho po zásahu amerických úřadů dočasně stáhla, později znovu zpřístupnila v upravené podobě, aby nebyl snadno zneužitelný. Co to o vývoji AI vypovídá?

Že postupuje rychleji, než vznikají pravidla i odpovídající bezpečnostní opatření. To vidí každý, kdo se tím oborem zabývá. Vedle technologického rozměru hraje silnou roli i geopolitika. Hraje se o to, kdo bude určovat pravidla a kdo získá konkurenční výhodu. AI je dnes strategická technologie pro firmy i celé státy. Čím výkonnější modely máme, tím víc si uvědomujeme jejich rizika. Proto se otevírá zásadní otázka: uvádět nové modely co nejrychleji, nebo je nejdřív důkladně prověřit? Zatím nikdo nemá jednoznačnou odpověď.

Bude tedy podobných státních zásahů přibývat?

Pravděpodobně ano. Než se nové technologie dostanou na trh, budou častěji procházet testováním a bezpečnostním posouzením, aby bylo jasnější, jaká rizika přinášejí. Zároveň očekávám, že regulátoři budou aktivnější a nastaví pravidla, která by měla zabránit větším problémům. Regulace bude nevyhnutelnou součástí dalšího vývoje AI. Současně ale platí, že pokud zpomalíte americké nebo evropské firmy, vzniká prostor pro konkurenci z Číny. Debata tudíž nebude zcela jednoduchá.

Co to znamená pro firmy, které AI nasazují?

Většina paradoxně nevyužívá naplno existující modely. Odhaduji, že až 90 procent by v této fázi z nejnovější generace nemělo žádný užitek. Sice nabízejí vyšší výkon, ale za vyšší cenu.

Andrej Levin

Foto: HN – Lukáš Bíba

Je seniorním partnerem v poradenské společnosti Boston Consulting Group. Z hamburské kanceláře vede technologickou a inovační divizi firmy BCG X pro střední Evropu. Zaměřuje se na transformaci podniků s využitím umělé inteligence. Zároveň stojí za globálním produktem Auto.AI.

Proč mnoho AI projektů nepřináší očekávanou návratnost?

Firmy často zaměňují hodnotu za zisk. AI sice dokáže ušetřit čas nebo zrychlit část nějakého procesu. Ale to samo o sobě nezvyšuje provozní zisk. Jestliže zbytek firmy funguje postaru, jeden rychlejší krok nic neřeší. Finanční ředitelé to vidí jasně. Náklady na licence, tokeny, konzultanty i výpočetní výkon jsou skutečné. Pokud se po roce neprojeví ve výsledovce, nadšení rychle končí. Největší problém spočívá v tom, že AI transformaci často vedou technologové, kteří jsou přirozeně fascinovaní samotnou technologií. A nikoliv penězi, které by mohla přinést. Nejlepší výsledky přitom přinášejí projekty, které řídí lidé odpovědní za byznys a procesy. Ti se od začátku ptají, jak nová technologie vytvoří skutečný zisk, ne jen vyšší produktivitu.

Začíná tam, kde se skutečné výsledky nedostavují, přicházet únava z AI?

Vnímám dva druhy únavy. První je skutečně finanční. Projevuje se tam, kde AI zatím nepřinesla očekávanou přidanou hodnotu, zisk se nezměnil. V tomto případě to bude spíše naštvání než únava. Druhý typ souvisí s první vlnou AI, která přišla před dvěma třemi lety. Firmy se jako první svezly na této vlně nadšení, nasadily tehdy drahé modely. Jenže ty jsou výrazně slabší než modely dnešní, častěji halucinují nebo nejsou dostatečně bezpečné. Mnoho organizací k AI ztratilo důvěru. Ti, kteří přišli později, dostávají za nižší cenu výrazně lepší technologii a zavádějí ji ve chvíli, kdy jsou zaměstnanci i zákazníci mnohem lépe připraveni.

Trochu to připomíná přístup Applu, který raději čeká, až technologie dozraje. Platí i pro AI, že stojí za to počkat třeba ještě dva roky?

To už bych považoval za riziko. AI je teď mnohem vyspělejší než před dvěma lety a poměr mezi investicí a přínosem je výrazně lepší. Zároveň ji nasazuje prakticky každý, těžko byste našel šéfa společnosti, který o tom neuvažuje. Pokud budete čekat příliš dlouho, nemusíte jen přijít o zkušenosti, ale možná také zjistíte, že vás konkurence mezitím předběhla. Apple je zajímavý příklad. Dlouhodobě sázel na perfekcionismus, ale právě u AI mu hrozí, že mu ujede vlak. Pro manažery je to důležitá lekce: najít správnou rovnováhu mezi rychlostí a snahou o dokonalost. Myslím, že v AI dokonalost neexistuje. Potřebujete bezpečnost a kvalitu, ale firmy, které experimentují a jsou ochotné podstoupit rozumné riziko, se učí mnohem rychleji.

V BCG jste pojmenovali a personifikovali čtyři fáze na cestě k úspěšnému využití AI. Od Iluzionisty, který vytváří jen zdání hodnoty, přes Teoretika, jenž o AI hlavně mluví, a Showmana, který předvádí působivé aplikace bez dopadu na výsledky, až po Money Makera, který AI promění ve skutečný finanční přínos. Ve které kategorii se nyní nachází většina organizací?

Odhadem 60 až 80 procent firem na světě spadá do kategorie Showman. Money Maker je zatím menší skupina, možná kolem deseti procent. Snažíme se popsat a pochopit jejich společné znaky, protože na nich může stát další vlna AI transformace.

Co mají společného?

Už jsme to trochu naznačili. Jde o kvalitu vedení a jeho motivaci. Je posedlé umělou inteligencí, nebo usiluje o vytváření hodnoty? Pokud firma zavádí AI jen proto, že je to zrovna cool, obvykle nikam nedojde. Tvorba hodnoty přitom nutně nemusí znamenat propouštění zaměstnanců a osekávání nákladů. Stačí si klást otázky jako: Jak mohu využít AI při hledání nových dodavatelů, snížení nákladů na materiál a lepšímu vyjednávání? Nebo: Jak mohu pomocí AI zvýšit produktivitu strojů a zlepšit jejich údržbu? Či dokonce: Jak vylepšit cenotvorbu nebo lépe hledat nové zákazníky? Náklady na zaměstnance tvoří jen nepatrnou část koláče tvorby hodnoty.

Záleží úspěšné zavádění AI na velikosti firmy, na odvětví, kde působí, či její technologické vyspělosti?

Ze všech proměnných, které jsme analyzovali, vyčnívala jedna, a to právě zmiňovaná kvalita vedení. Výrazně předčila vliv ekonomického cyklu, regionu i odvětví. Jde o dvacet až padesát členů vrcholového vedení firmy. Během posledních let vznikly v řadě firem projekty na využívání umělé inteligence zdola. Jenže pokud šéf obchodu nemá představu, jak AI změní obchod, nebo šéf nákupu neví, jak s ní bude vypadat nákup, zůstanou tyto projekty ve fázi experimentu. Nejvýše v kategorii Showman.

Podle čeho tedy poznat kvalitní vedení nebo kvalitního lídra pro éru AI?

Není to jednoduché, spolupracujeme s behaviorálními vědci, abychom lépe pochopili, koho hledáme. U manažerů nejde o věk. To je jeden z největších mýtů, že v nejmenší míře jsou přijetí AI otevřeni staří manažeři. Tudíž nehledáme mladé, ale lidi, kteří se dokážou neustále učit, přehodnocovat vlastní zkušenosti a znovu se učit. Mnoho úspěšných manažerů se dostalo na vrchol díky určitému způsobu práce a pak už hlavně spravují to, co umí. Jenže svět se mění příliš rychle. Nejlépe si vedou lídři, kteří nikdy nepřestali s učením a aktivně přemýšlejí o tom, jak AI promění oblast, za niž zodpovídají.

Mnoho lidí se obává, že je AI připraví o práci. Kde už nahrazuje konkrétní profese?

Nemusí jít o náhradu „stroj za člověka“. Představte si, že zaměstnanec stojí 80 tisíc eur ročně a vedle toho je stroj, který stejnou práci vykoná za pět tisíc. Samozřejmě si vyberete stroj. Ale co kdyby člověk a stroj společně za 85 tisíc eur dosáhli dvojnásobného výkonu? Pak má smysl si zaměstnance nechat. Samozřejmě, budou profese, které zaniknou. Záleží na oboru, ale prakticky všechny kancelářské profese se budou muset proměnit. Ať už pracujete v médiích, v poradenství, nebo na manažerské pozici, každá jednotlivá práce je umělou inteligencí silně ovlivněna. Kdo bude jen bránit status quo, bude mít problém. Podobnou změnu jsme zažili před dvaceti lety s nástupem IT, jen je teď mnohem rychlejší. A současně nové profese kvůli AI vzniknou.

Podceňuje se při téhle transformaci v podnicích lidská stránka?

Rozhodně. Nedělám si starosti o technologie. Neřeším, jak výkonné budou příští modely ani kolik budou stát tokeny. Firmy brzdí lidé, procesy a schopnost změnu přijmout. V BCG používáme jednoduché pravidlo 70–20–10. Jen deset procent úspěchu představuje samotná AI, dvacet procent tvoří infrastruktura a sedmdesát procent práce s lidmi. Právě tam firmy investují nejméně, přestože právě to rozhoduje o úspěchu transformace.

Co by tedy firmy měly dělat? Jak to vyřešit?

Nejprve musí dát lidem bezpečný přístup k nástrojům. Pak potřebuje vedení, které půjde příkladem. Existuje dost šéfů, před nimiž je rozumné využívání AI skoro důvodem k omluvě. Mělo by to být přesně naopak. Když někdo z mého týmu připraví dlouhý dokument bez AI, spíš se ptám, proč s tím ztrácel tolik času. Samozřejmě vždy je nutné text projít a zkontrolovat. Transformace začíná ve chvíli, kdy vedení dává jasně najevo, že AI patří ke každodenní práci, a zaměstnanci ji přijmou za svou. Teprve tehdy se firma skutečně mění. Nakoupit licence samo o sobě nic nevyřeší.

Jak AI využíváte vy osobně?

Především jako osobního asistenta. Vytvořil jsem vlastní nástroje, které trénuji na konkrétní úkoly, jako je psaní posudků. Při práci pro klienty si v rámci našich týmů díky AI udržuji kontext jednotlivých projektů. Před schůzkou se během chvíle dostanu k tomu, co jsme řešili minulý týden nebo co se mezitím změnilo. Hodně využívám AI také při prototypování. Když chci někomu vysvětlit vizi, místo PowerPointu během pár minut vytvoříme vizualizaci, jednoduchou aplikaci nebo syntetická data. Díky tomu dostaneme nápady velmi rychle k našemu vedení. Stejně zásadně se změnil i výzkum. AI mi místo Googlu pomáhá s rešeršemi, zapisováním schůzek nebo tvorbou prezentací. Modely se postupně naučily můj styl i kontext práce, takže jsou dnes mnohem užitečnější než před pár lety.

Existují situace, ve kterých byste AI nepoužil?

Především když jde o hodnocení lidí. V takových případech je lidský úsudek nenahraditelný a model může být do určité míry zaujatý. Stejně opatrný jsem u všeho, co jde přímo ke klientovi. Musím přesně rozumět tomu, co je napsané, a být schopen se pod výstup podepsat. V BCG navíc věnujeme velkou pozornost odpovědnému využívání AI. Jsou oblasti, kde jsou hranice jasně dané, například u právního poradenství. Žádný jazykový model není právník. Dokonce mám v Claude nastaveného asistenta, který mě upozorňuje, když se pohybuji v citlivé oblasti nebo překračuji pravidla pro odpovědné používání AI.

Jak pracujete s halucinacemi modelů?

Dá se jim výrazně předcházet. Základem je kvalitní prompt. Hodně času jsem věnoval tomu, jak prompty psát, a průběžně je vylepšuji. Často nejdřív požádám Claude, aby můj prompt sám zlepšil. Důležité je také přidat kontrolní mechanismy. Nechám model ověřovat vlastní odpověď, požaduji explicitní odkazy na zdroje. Omezím rozsah dat, která jsou pro daný úkol relevantní, místo aby vycházel z celého internetu. Tím se riziko halucinací výrazně snižuje. A nakonec je dobré nezapomínat, že chyby nedělá jen AI. I lidé si špatně pamatují, špatně interpretují informace nebo něco domyslí. Lidská komunikace nikdy nebyla bezchybná. V mozku dokonce časem dochází k určitému přepisování vašich vlastních vzpomínek.

Máte klienty z různých oborů. Který z nich se s AI proměňuje nejrychleji?

Především je to tam, kde se pracuje s daty, textem nebo opakujícími se procesy. Software se změnil prakticky celý, vývojáři pracují úplně jinak než před dvěma lety. Totéž platí pro marketing nebo tvorbu obsahu. Naopak fyzická odvětví, jako výroba cementu nebo lokální služby, se mění mnohem pomaleji.

Vidíte rozdíly mezi Evropou, Spojenými státy a Čínou?

Rozdíly existují, ale ne takové, jak si lidé často myslí. Spojené státy dominují ve vývoji modelů a infrastruktury. Je tu Nvidia, OpenAI, Anthropic, všechny firmy v Silicon Valley. To však neznamená, že běžné americké firmy zavádějí AI lépe než evropské. Když srovnáme automobilky, energetické firmy, maloobchod nebo průmyslové podniky, výrazný rozdíl nevidíme. Ve skutečnosti probíhají dva závody.

Jaké?

První o to, kdo vyvine nejlepší modely a bude vlastnit technologii. A druhý, kdo ji dokáže nejlépe využít v byznysu. Právě tam vidím velkou příležitost pro Evropu. Zároveň bychom ale neměli rezignovat na evropské technologie. Bude těžké držet krok s americkými nebo čínskými modely, přesto Evropa potřebuje vlastní AI ekosystém, talenty i know-how. Nejen kvůli inovacím, ale i jako strategickou pojistku pro případ, že by se přístup ke špičkovým zahraničním modelům z geopolitických důvodů změnil.

Pro Česko i pro Německo je stále zásadní automobilový průmysl. Kde v něm vidíte největší vliv AI?

Nejrychleji se projevuje v prodeji, marketingu nebo nákupu, kde pomáhá s cenotvorbou, plánováním zásob nebo předvídáním poptávky. Každá chyba v plánování znamená slevy a zbytečně ztracené peníze. Zapojení AI do vývoje nových aut bude trvat déle. Ale když se podíváte na velkou automobilku, neexistuje oddělení, které by nepřemýšlelo, jak AI změní jeho fungování. Spolupracujeme například s BMW. V prodeji dokážou díky datům z propojených vozů připravovat vysoce personalizované nabídky. Když vám končí leasing, systém ví, jak auto používáte, a dokáže doporučit vhodný další model. Stejně zajímavý je nákup. Automobilka ročně nakupuje materiál za desítky miliard eur od různých výrobců. Pokud AI pomůže snížit náklady v dodavatelském řetězci, projeví se to okamžitě na její ziskovosti.

Znamená to časem i levnější auta, hlavně elektromobily, aby zdejší automobilky udržely krok s čínskou konkurencí?

Doufám. Evropské automobilky jsou pod obrovským tlakem a potřebují být efektivnější. Nejde jen o propouštění, ale hlavně o to, odstranit plýtvání. Když díky AI lépe odhadnete poptávku nebo velikost skladových zásob, ušetří obrovské částky.

Myslíte, že si přes AI budeme auta rovnou kupovat?

To ještě ne. Auto je příliš velká investice. Spíš se stane prvním poradcem. S OpenAI jsme vytvořili prototyp avatara, který zákazníkovi doporučí vůz podle jeho potřeb. Je dostupný nepřetržitě, zná celý modelový program a dokáže vést velmi osobní rozhovor. Lidé se navíc AI často ptají na věci, které by v autosalonu nevyslovili. Třeba které auto nejvíc zapůsobí na sousedy. Zákazník tedy přijde do showroomu perfektně připravený, ale samotný obchod se dál bude uzavírat osobně.

To mě navádí na otázku, jestli je umělá inteligence dnes přeceňovaná, nebo naopak podceňovaná.

Rozhodně přeceňovaná. Existuje kolem ní hodně přehnaných očekávání, často bez reálného základu. Jenže i když z ní odfiltrujete všechen hype, zůstane něco natolik zásadního, že si to zaslouží pozornost. Je to zcela jiná situace než u metaverza nebo blockchainu. Během covidu jsme měli pocit, že už nikdy nebudeme chodit do kanceláře a budeme žít ve virtuálním světě. Blockchain měl zase změnit každou transakci. Ty technologie nezmizely, ale jejich skutečný dopad je mnohem menší, než se čekalo.

U AI tedy vidíme něco jiného?

Pokud novou technologii používá reprezentativní vzorek společnosti, je velmi pravděpodobné, že se stane trvalou součástí života. ChatGPT má zhruba 950 milionů uživatelů týdně. Ženy tvoří 52 procent, muži 48 procent. Medián věku se pohybuje mezi 36 a 42 lety a více než 16 procent uživatelů je starších 66 let. To je u technologické platformy neobvyklé, odráží se tu struktura celé společnosti. Do předchozích technologických vln se mnohem více zapojovali muži a mladší uživatelé. AI mění způsob, jakým lidé pracují i přemýšlejí. Zároveň vidíme investice, vývoj i technologickou infrastrukturu, která za tím stojí. Máme poměrně jasnou představu o tom, co přijde v příštích měsících a letech. Pokud byly poslední čtyři roky divoké, další budou ještě intenzivnější.