Firmy chtějí software, který rozhoduje sám

Zeptejte se zaměstnance obchodního oddělení, jestli ví o reklamaci, kterou právě řeší podpora. Často to neví. Systémy jednotlivých oddělení bývají dnes navzájem odděleny a každý se učí zvlášť.

Podle zprávy Uniphore a MIT Technology Review je to právě roztříštěnost, kterou má řešit „agentní podnik“, firma, v níž část práce zvládají autonomní softwaroví agenti. Studie na Zenodo se o ní v abstraktu nezmiňuje.

Práce The Era of Agentic Enterprise vyšla v čísle časopisu IJAMRED za květen–červen 2026 a je archivována také prostřednictvím Zenodo. Jde o koncepční rámec, nikoli o experiment.

Jádro myšlenky je jednoduché. Dosavadní automatizace dělá to, co jí někdo předem nastavil. Agentní umělá inteligence se podle studie opírá o softwarové agenty, kteří dokážou:

Autoři mluví o přechodu od „pasivní automatizace“ k „proaktivním, autonomním rozhodovacím entitám“.

Studie pracuje s cyklem Observe–Reason–Act–Learn (ORAL), tedy „pozoruj – uvažuj – jednej – uč se“, který má umožňovat průběžné přizpůsobování systému. Agent sleduje dění v podniku, vyhodnotí ho, provede krok a z výsledku si vezme poučení pro příště. Spolupracující agenti dohromady tvoří víceagentní systémy, tedy něco jako tým, v němž má každý svou úlohu. Právě ty podle autorů mohou zásadně proměnit podnikové procesy.

Studie zkoumá pojmové základy, architekturu (tedy to, jak by takový systém byl poskládán), použití, výhody i výzvy. Za výhody označuje efektivitu, škálovatelnost (schopnost růst bez nárůstu práce úměrného velikosti) a inovace. Konkrétní příklady ani čísla abstrakt neuvádí.

Firma Uniphore ve spolupráci s MIT Technology Review s odkazem na prognózu společnosti Gartner uvádí, že celosvětové výdaje na AI mají v roce 2026 dosáhnout přibližně 2,53 bilionu dolarů, tedy o 44 % více než v roce 2025.

Zpráva zároveň tvrdí, že většina firem zatím díky AI neroste v tržbách. Často prý dochází k roztříštěnosti: každá funkce funguje sama o sobě dobře, podnik jako celek se však učí málo. Je to jako orchestr, v němž každý hráč ovládá svůj part, ale nikdo nehraje podle společné partitury.

Firmy, které prý dosahují trvalých výnosů, údajně nejdřív přepracují procesy a teprve potom zvolí model. Doporučuje také připravit data tak, aby je agenti skutečně mohli používat, a nikoli jen shromažďovat. Jde o tvrzení zprávy, ne o zjištění studie zveřejněné na Zenodo.

Studie nekončí nadšením. Autoři v abstraktu upozorňují na problémy spojené s řízením, etikou a důvěrou; v samotném textu k nim přidávají také odpovědnost, kybernetická rizika a překážky při zavádění.

Kdo odpovídá, když agent udělá chybný krok? Jak poznat, proč se rozhodl tak, jak se rozhodl? A kolik samostatnosti mu lze svěřit? Práce tyto otázky podrobně neřeší, ale jako podmínky odpovědného nasazení uvádí systémy, jejichž rozhodnutí lze vysvětlit, lidský dohled, pravidla pro dodržování předpisů a etické zásady pro AI. Jinými slovy: než firma agentovi něco svěří, musí vědět, kdo ho hlídá, komu se zodpovídá a proč mu lze věřit.

Pro evropské firmy je to téma zvlášť citlivé, protože v Evropě platí pravidla pro umělou inteligenci a ochranu dat. Studie ani její abstrakt je výslovně nezmiňují.