Článek
V posledních letech jsme sledovali doslova bouřlivý nástup umělé inteligence. Každý měsíc se objevovaly nové ohromující ukázky toho, co modely dokážou, a média se předháněla v nadšených předpovědích, jak AI promění ekonomiku, průmysl i náš každodenní život.
Jenže ta prvotní euforie, kdy jsme měli pocit, že se svět mění před očima, už pomalu vyprchala. Neznamená to, že by vývoj ustal – modely se dál zlepšují – ale přichází čas, kdy další velké skoky nejsou otázkou jednoho chytrého triku nebo nové verze algoritmu. Teď už vyžadují obrovské investice do výpočetní infrastruktury, energetických zdrojů a výroby špičkových čipů, což jsou kroky, které se měří na roky, ne na týdny.
Pokroky tak přicházejí spíš po menších krocích, které už na první pohled nepůsobí tak ohromujícím dojmem jako ty, jež nás uchvacovaly v počátcích tohoto boomu.
Současné velké jazykové modely jsou stále především sofistikované stroje na odhadování pravděpodobného dalšího slova. Nejde o inteligenci v lidském smyslu, ale o mechanismus, který na základě naučených vzorců předpovídá, co má následovat.
A přesto se během svého vývoje neplánovaně naučily něco, co překvapilo i jejich tvůrce: schopnost doplňovat lidské myšlení, navrhovat nečekané souvislosti, ukazovat nové směry výzkumu a pomáhat při prozkoumávání složitých problémů.
Nebyla to „pravá“ AI, ale vzniklo tím jakési kognitivní partnerství, které dokázalo podpořit lidskou tvořivost i schopnost uvažovat. Jenže tato tvář AI se postupně vytratila pod tlakem komercionalizace – dnes se většina použití redukuje na generování kódu, automatizaci rutinní komunikace a vyplňování compliance požadavků.
Kreativní práce nebo práce s komplexními myšlenkami ustoupila do pozadí a koncový uživatel dostává spíš rychlé, jednoduché odpovědi než prostor k hlubší spolupráci.
To, co nás čeká teď, už nebudou další virální videa a ohromující ukázky schopností. Místo toho přichází doba tiché integrace AI do běžných procesů, kde se její přítomnost nebude tolik ukazovat, ale o to více bude cítit na výsledcích.
- V kancelářích uvidíme, že více kódu vznikne díky automatizovaným nástrojům, ale poslední slovo bude mít zkušený vývojář.
- V zákaznickém servisu zmizí většina běžných dotazů ještě dřív, než se dostanou k člověku, a složitější případy přijdou na stůl specialistům.
- Ve zdravotnictví modely projdou tisíce snímků a upozorní na ty, které stojí za bližší prohlídku, ale rozhodnutí o diagnóze zůstane v rukou lékaře.
Klíčovou prioritou se teď stává efektivita – snižování nákladů a dosažení stejné kvality při použití menších, úspornějších modelů. „DeepSeek efekt“ z počátku roku ukázal, že optimalizace může otřást trhem stejně jako příchod nového velkého modelu.
Menší a levnější modely, které běží lokálně na telefonech a laptopech, by navíc mohly přinést zásadní změnu v ochraně soukromí a otevřít cestu k aplikacím, které dnes kvůli citlivosti dat není možné provozovat v cloudu. Pokud se tento trend prosadí, může výrazně proměnit způsob, jakým AI používáme v běžném životě i v podnikání.
Tyto posuny možná nepůsobí tak efektně jako předvedení nového modelu na pódiu, ale jejich dopad na produktivitu může být mnohem větší. Klíčem je nasazovat AI tam, kde se dá výsledek rychle a levně ověřit, a kde zkrácení času nebo snížení nákladů neohrozí kvalitu výsledku.
To znamená dobře promyšlené procesy, jasně nastavené kontrolní mechanismy a prostředí, ve kterém AI doplňuje lidské schopnosti, ne je nahrazuje.
Pro zakladatele firem to znamená méně honby za drobnými procenty v testovacích žebříčcích a více hledání konkrétních odvětví a úloh, kde má AI měřitelný dopad.
Pro investory to znamená zaměřit se na projekty s jasnou návratností a spolehlivým způsobem ověřování výsledků.
A pro politiky to znamená méně teoretických debat a více praktických kroků – například rychlejší povolovací procesy pro výstavbu datových center nebo posílení energetických sítí, aby vůbec bylo na čem provozovat výpočetně náročné modely.
Nečekejme, že se vrátíme do světa před rokem 2022. Možnosti jsou dnes větší než dřív, ale cesta k jejich naplnění je delší a náročnější, než jsme si původně mysleli.
Další velký průlom přijde – možná z univerzitní laboratoře, možná z obrovského průmyslového projektu – ale do té doby je naším hlavním úkolem něco mnohem méně vzrušujícího: začlenit současné nástroje do každodenního provozu tak, aby byly spolehlivé, efektivní a přinášely skutečnou hodnotu.
A právě tato „nudná“ práce v zákulisí rozhodne o tom, kdo bude z AI v příštích letech skutečně těžit.
