Nástroje majú, ambície tiež. Koncepciu a pripravenosť tímov už menej. Často vidíme, že potenciál AI sa nevyužíva naplno, alebo sa ide po povrchu. Dôsledok je, že sa míňa čas a peniaze bez konkrétnych výsledkov. Znie vám to povedome?
Za posledné 2 roky sme robili AI inventúru príležitostí pre firmy rôznych veľkostí – od startupov cez 20-členné tímy až po veľké firmy či korporácie so stovkami zamestnancov. Hoci sa každá líši v kontexte, odvetví a pripravenosti, v tom, ako k AI pristupujú, je viacero podobností.
A ako pracujú firmy, ktoré berú AI vážne a strategicky?
Nezačínajú ďalším nástrojom ani generickým AI školením. Začínajú tým, že sa zorientujú, analyzujú podrobne stav, definujú si východiská a zmapujú príležitosti. Súčasne sa snažia pochopiť limity a obmedzenia.
Tu začína to, čo voláme AI inventúra príležitostí. A nie, nezačína sa to hneď workshopom, ale mapovaním a diagnostikou.
Rýchla navigácia článkom:
Prečo volíme najprv mapovanie a diagnostiku a až potom workshop, návrhy, riešenia či nástroje?
Väčšina firiem chce skočiť rovno na riešenia: „Ukážte nám AI nástroj na optimalizáciu predaja“ alebo „Potrebujeme automatizovať customer support“. Sú to relevantné úvahy, ale bez poznania aktuálneho stavu nevieme, či je firma pripravená, či sú dáta v potrebnej kvalite a hlavne, či je tím schopný využívať pokročilé AI nástroje.
Tento prístup rieši skôr symptómy, nie príčiny.
Predstavte si lekára, ktorý vám predpíše lieky bez vyšetrenia. Možno trafí, možno nie. S AI je to podobné – nástroj môže byť skvelý, ale ak nerieši váš skutočný problém, investovali ste čas a peniaze do ničoho. Často vidíme, že tímy sa po prvotnom nadšení zaseknú a vrátia sa k starým návykom. Preto začíname mapovaním, aby sme získali objektívny obraz o tom, čo sa reálne deje v dennej operatíve.
Ako prebieha štandardný proces AI inventúry
Fáza 1: Mapovanie a diagnostika (AI dotazník)
Naše mapovacie dotazníky nie sú len o zaškrtávaní políčok. Sú cieleným nástrojom, , ktorý sa prispôsobuje každej firme a situácii, tak aby sme získali prehľad a pochopeni stavu. Mapujeme najmä:
Čítať ďalej…
- Aktuálne pochopenie AI – Aká je úroveň znalostí v tíme? Rozumejú ľudia základom, alebo je AI pre nich stále mágia? Vedia efektívne promptovať a kde sú knowledge gapy?
- Používanie nástrojov – Aké nástroje už používajú a ako? Oficiálne schválené alebo tajné experimenty? Je AI súčasťou bežných workflows? Vieme to pomerne presne zmapovať.
- AI governance a bezpečnosť – Existujú pravidlá čo sa smie a čo nie? Ako riešite citlivé dáta? Kde sú bezpečnostné obavy?
- Pain pointy a bottlenecky – Kde ľudia trávia čas repetitívnymi úlohami? Kde sa zdržiavajú procesy? Čo ich frustruje? Kde vidia potenciál pre AI vo svojej dennej agende?
A veľa ďalšieho – vždy šité na mieru firme, odvetviu, aktuálnej AI zrelosti. Proces je dizajnovaný tak aby zmapoval aktuálny stav.
Online dotazník posielame približne 2-3 týždne pred uskutočnením prvých sedení. Vyplňajú ho kľúčoví ľudia naprieč firmou – nie len manažment, ale aj tí, čo AI v praxi používajú alebo budú. niekde ideme aj cestou celofirmeného zmapovania, vždy je to na dohode s manažmentom.
Čo nám to pomohlo odhaliť v praxi?
V jednom prípade dotazník odhalil, že marketing používa ChatGPT denne na tvorbu konceptov, sales experimentuje s Claude na prípravu cold callov, IT má nasadený Copilot. Ale nikto o nástrojoch kolegov nevedel, chýbala koordinácia a systém. V inom prípade sa ukázalo, že firma má nástroje a zaplatené licencie, ale ľudia ich takmer nepoužívajú. Nie pre nedostatok školenia – ale pre nejasné procesy kedy a na čo ich vlastne majú a možu používať. Chýbala im koncepcia, a governance, nie know-how.
A presne preto robíme mapovanie. Bez toho nie je možné efektívne pripraviť analytické a strategické workshopy, ktoré riešia skutočné výzvy konkrétnej firmy, nie generické best practices a návody z internetu.
Fáza 2: Analytický workshop s manažmentom
Tento workshop prebieha spravidla osobne. Analyzovať stratégie a diskutovať o trade-offoch si vyžaduje hĺbkovú konverzáciu, zoom call nestačí. Prechádzame mapu stavu z dotazníkov a hľadáme, kde sú najväčšie gaps, kde už to funguje, kde sú príležitosti, kde hrozby.
A potom začína tá najdôležitejšia časť – hĺbková diskusia cielená na špecifiká a výzvy konkrétnej firmy a tímov.
Tu sa každý projekt radikálne líši. Tu sa zároveň najviac ukáže pridaná hodnota a individuálny prístup.
- Kompletné zmapovanie a pochopenie aktuálneho stavu firmy.
- Lepšie definované priority – viete, čo robiť hneď a čo počká.
- Pochopenie trade-offov – reálnych možností, obmedzení a limitov.
- Náčrt ďalšieho postupu ušitý presne na váš firemný kontext.
Žiadne generické odporúčania ale konkrétne cielené výstupy aplikovateľné pre vašu firmu.
Pozrieť si príklady z praxe (adopcia, technológie, tímy)
1. Otázka adopcie: Ako reálne zvýšiť využívanie AI?
V jednej veľkej firme sme riešili primárne adopciu AI nástrojov. Nástroje mali, licencie platili, školenia absolvovali. Ale využitie? Sotva 10-15 % zamestnancov ich používalo pravidelne.
Otázka nebola „aké nástroje kúpiť“, ale „ako zmeniť mindset práce s AI“. Diskutovali sme o tom, prečo ľudia nástroje nepoužívajú – nie z nedôvery k AI, ale z nejasnosti čo sa od nich očakáva.
Chýbali jasné use casy. Chýbali príklady „toto je OK použiť, toto nie“. Spolu sme hľadali riešenia aplikovateľné pre konkrétnu situáciu a podmienky firmy.
Výsledok workshopu? Jasný plán na podporu a motiváciu využívania, roadmapa rozvojových aktivít pre tímy, manažérov, nie nákup ďalších nástrojov.
2. AI stack dilema: Strategické rozhodnutie na roky dopredu
Inde sa jednalo o fundamentálnu voľbu architektúry. Stredne veľká firma využívala Google Workspace, zamestnanci boli zvyknutí na Gemini a aj ChatGPT. Ale vedenie zvažovalo aj prechod na Microsoft kvôli enterprise bezpečnostným požiadavkám a lepšej integrácii s ich on-premise systémami v budúcnosti.
Google/Gemini ekosystém kde už pracujú, alebo Microsoft ekosystém kvôli compliance a bezpečnosti? Každá cesta má iné implikácie – pre zamestnancov, pre IT, pre rozpočet, pre budúcu škálovateľnosť, pre využitie AI v rámci daného ekosystému.
Strategická diskusia v tomto prípade išla okolo trade-offov: výkon vs. cena vs. bezpečnosť. A hlavne – čo je pre túto konkrétnu firmu kritické, čo je nice-to-have.
3. AI asistenti pre tímy: Od individuálnych pokusov k systematickému zdieľaniu
Pri diagnostike sme vo firme narazili na problém, ktorý brzdí mnohé tímy. Zamestnanci aktívne používali ChatGPT a Gemini. Jednalo sa o pokročilé využívanie avšak na individuálnej báze, nevedeli si vytvárať a zdieľať AI asistentov naprieč firmou. Dôsledok? Nižšia efektivita v tímových aktivitách – riešil podobné veci ale samostatne.
Navrhli sme hands-on workshop kde sme sa naučili vytvárať, zdieľať a využívať Custom GPT a Gems ako aj knižnice promptov. Ukázali sme si ako prakticky navrhnúť AI asistenta pre konkrétny tímový proces či rolu. Naučili sme sa ako ich zdieľať s kolegami a v tímoch. A tiež ako ich spoločne iterovať a zlepšovať.
Výsledok? Tímy prešli od individuálneho používania AI k systematickému budovaniu interných AI asistentov, ktorých si zdieľajú a spoločne rozvíjajú.
Fáza 3: Strategický workshop – od mapovania ku stratégii
Po analytickej fáze prichádza spravidla hands-on strategický workshop, kde sa výstupy z mapovania a analytickej fázy preklápajú na konkrétne kroky a iniciatívy.
Niekde sa definuje strategický rámec a high-level roadmapa, inde praktický AI guidance – návod krokov, či konkrétny AI toolbox.
Čítať viac: Čo sa deje na workshope a aké sú výstupy?
Tu už nejde o mapovanie a popis stavu. Sústredíme sa na konkrétne možnosti využitia AI v praxi. Ukážeme si konkrétne riešenia, prístupy a nástroje relevantné pre prioritizované oblasti z analytickej fázy.
Rýchle ukážky a prototypy
Často si prechádzame aj live demonštrácie ako by mohli konkrétne use cases fungovať. Niekedy pred alebo priamo na workshope vytvoríme funkčný prototyp – napríklad Custom GPT/Gem/Copilot Agenta pre špecifický proces, automatizovaný workflow, alebo AI-asistovanú analýzu, prípadne aplikáciu pomocou vibe coding prístupu.
Prioritizácia aktivít a roadmapa adopcie
Spoločne určíme, čo má zmysel riešiť ako prvé, čo môže počkať, a prečo. Navrhneme kroky pre postupnú adopciu AI s ohľadom na realitu firmy – zdroje, kapacity, aktuálnu pripravenosť.
Štandardné výstupy tejto fázy:
- Zoznam prioritných oblastí pre AI implementáciu.
- Návrh optimálneho AI stacku a AI toolboxu pre vašu firmu.
- Prototypy kľúčových riešení alebo návrhy technického prístupu.
- Náčrt roadmapy s odporúčaným postupom adopcie.
- Odporúčania pre ďalšie kroky podľa kontextu firmy.
Po strategickom workshope sa cesty rozbiehajú podľa toho, čo firma aktuálne potrebuje. Pre niektoré firmy je roadmapa a ukážky využitia vo forme prototypu postačujúce a môžu pokračovať sami. Iné firmy potrebujú pokračovať v spolupráci. A sú aj také čo sa rozhodnú pre kontinuálnu podporu cez službu AI SaaS (AI Support as a Service), kde dostávajú AI support na mesačnej báze.
AI inventúra príležitostí často odhalí potreby ísť hlbšie do jednotlivých oblastí a cielene pokračovať s implementáciou AI.
Fáza 4: Kroky šité na mieru
Výstupy preklápame do reality – od rýchlych riešení (Quick Wins) až po dlhodobú transformáciu. Cieľom je, aby AI nezostala len na papieri, ale stala sa pevnou súčasťou vašej operatívy.
Čítať viac: Príklady nadväzujúcich krokov
1. Preškolenie tímov na reálnych úlohách
Keď je stratégia jasná, treba ju dostať k ľuďom. Špecializované tréningy pre rôzne role – predajcovia potrebujú naučiť sa iné AI zručnosti než dátoví analytici. Marketéri iné než projektový manažéri.
Ide o hands-on workshopy kde ľudia pracujú na reálnych úlohách zo svojej práce, nie na teoretických príkladoch.
2. Prototypy a pilotné projekty
Niekde vytvoríme funkčný prototyp konkrétneho riešenia. Napríklad Custom GPT pre sales tím na prípravu cold callov. Alebo automatizáciu mesačného reportingu ktorá šetrí 10 hodín práce mesačne. Niekde sa pustíme do vývoja aplikácie na mieru pomocou vibecodingu. Niečo hmatateľné, čo ukáže potenciál. Niečo, s čím môžu ľudia experimentovať, testovať, dať feedback a iterovať.
3. AI transformačný program
Väčšie firmy potrebujú viac než workshop, prototypy, či aplikáciu na mieru. Potrebujú exekučný plán rozložený v čase – kto, čo, kedy, s akými zdrojmi, s akým rozpočtom. Najkomplexnejšie transformačné programy vyžadujú aj element kultúrnej zmeny a jasný komunikačný plán.
Pri týchto celofiremných projektoch vytvárame AI transformačné programy s roadmapou rozloženú na štvrťroky, s jasnými míľnikmi, s pridelenou zodpovednosťou, s meraním progresu.
4. AI governance framework
Pre korporácie s bezpečnostnými a compliance požiadavkami je kritické nastaviť pravidlá hry predtým, než sa pustia do adopcie.
Čo sa smie používať, čo nie. Ako sa schvaľujú nové nástroje. Ako sa monitoruje použitie. Čo robiť pri incidente. Zmyslom AI governance nie je brániť inováciám, ale vytvoriť bezpečný priestor pre experimenty.
Čo reálne získate? (Hodnota inventúry)
Je dôležité si uvedomiť, že žiadne dva projekty nevyzerajú úplne rovnako. A to je presne pointa.
AI inventúra príležitostí nie je šablóna, ktorá sa dá aplikovať rovnako na každú firmu. Je to proces cielene šitý na mieru konkrétnej firmy, ich kontextu, ich výziev, ich zrelosti, ich ambícií.
To, čo možno firmy často oceňujú viac než plány, postupy, roadmapy, sú to tieto veci:
- Jasná predstava o realite: Budete vedieť, čo AI skutočne dokáže a čo je len marketingový hype.
- Spoločné pochopenie v tíme: Konečne IT, biznis a manažment budú konečne hovoriť rovnakým jazykom.
- Koniec neistoty: Potvrdíme vám správny smer alebo včas korigujeme kurz.
- Akčný plán na zajtra: Dostanete zoznam okamžite aplikovateľných krokov, nie abstraktnú víziu.
Postrehy z praxe: Čo sme sa naučili?
Počas našich aktivít vidíme isté vzory naprieč firmami, ktoré sa opakujú. Pochopenie týchto pascí je kľúčom k úspešnej adopcii.
Čítať viac: 5 najčastejších vzorcov, ktoré brzdia firmy
1. Nástroje bez koncepcie:
Firmy často majú AI nástroje, ale chýba im koncepcia kedy a ako ich používať. Majú ChatGPT, Copilot, rôzne experimentálne riešenia. Ale nik nevie presne kedy má použiť čo, na aké typy úloh, s akými bezpečnostnými pravidlami.
2. Sila nudných úloh:
Najväčšie príležitosti nie sú v trendy AI projektoch. Sú v „nudných“ opakujúcich sa úlohách – príprava reportov, spracovanie emailov, analýza dát, dokumentácia procesov. Nie je to vzrušujúce, ale šetrí to desiatky hodín mesačne.
3. Podceňovanie kultúrnej zmeny:
Nástroj nestačí. Treba zmeniť aj procesy, očakávania, meranie výkonu, hodnotenie práce. Inak ľudia budú nástroje ignorovať, aj keby boli dokonalé.
4. Strach z nejasnosti:
Ľudia sa neboja AI, boja sa nejasnosti. Neboja sa, že ich AI priamo nahradí. Boja sa skôr, že robia niečo, čo nemajú robiť. Alebo, že nerobia niečo, čo by mali. Jasné pravidlá, jasné príklady, jasné očakávania – to je to, čo ľudia potrebujú najviac.
5. Momentum „Quick Wins“:
Malý úspech v jednoduchom use case vytvorí dôveru a chuť experimentovať ďalej. Zle realizovaný veľký strategický projekt bez viditeľných výsledkov vyčerpá energiu.
Autor:
Braňo Šmidt, Co-founder & CEO transformio
Ste pripravení prejsť od AI chaosu k riadenému systému?
Umelá inteligencia vo firme už nie je o experimentoch, ale o efektivite a konkurenčnej výhode. Premeňte náhodné pokusy na jasnú stratégiu, ktorá šetrí čas vašim ľuďom a peniaze vášmu biznisu.
