Tři základní pilíře pro provoz agentní AI ve velkém měřítku.

Pokud je agentní AI správně nasazená, může se stát motorem dlouhodobé transformace firmy, přinášet vyšší tržby, lepší zákaznickou zkušenost (CX) a nižší odchodovost zákazníků.

Výzkum společnosti McKinsey zjistil, že firmy využívající agentní AI k poskytování personalizované komunikace napříč více kanály dosahují o 15–20 % vyšší spokojenosti zákazníků a zároveň snižují náklady na zákaznickou obsluhu o 20–30 %.

Vedle těchto úspěchů ale existuje i druhá realita, kterou potvrzují statistiky a kterou náš tým v Konectě pozoruje také v oblasti zákaznické zkušenosti (CX).

Data společnosti Deloitte ukazují, že zatímco 38 % organizací agentní AI aktivně testuje, pouze 11 % ji úspěšně provozuje v produkčním prostředí. Podle BCG získává 60 % firem ze svých investic do AI jen malou nebo žádnou významnou obchodní hodnotu. Průzkum McKinsey AI Trust Maturity Survey 2026 zjistil, že pouze přibližně 30 % organizací dosáhlo vyspělé úrovně řízení agentní AI. Firmy, které mají jasně stanovenou odpovědnost a vlastníky jednotlivých oblastí, přitom dosahují výrazně vyšší úrovně vyspělosti než ty, které je nemají.

Jednoduše řečeno: zatímco ukázky dodavatelů a pilotní projekty často fungují dobře, samotné nasazení, provoz a škálování agentní AI bývá mnohem pomalejší, rizikovější nebo obtížněji měřitelné, než se původně očekávalo.

Nasazení AI agenta do ostrého provozu je totiž pouze začátkem. Další úspěch do značné míry závisí na tom, jak důsledně je agentní AI řízena po spuštění. Právě to je výzva takzvaného provozu „Day 2“.

Dokážete přesně vidět, co vaši AI agenti dělají – tedy zajistit dostatečnou viditelnost a dohled? Rozumíte přesně tomu, proč to dělají – tedy dokážete jejich rozhodování vysvětlit? A můžete si být jistí, že jejich postup je správný a v souladu s pravidly a předpisy?

Na základě zkušeností společnosti Konecta, která každý den zpracovává miliony zákaznických interakcí podporovaných AI napříč různými odvětvími, uvádíme tři klíčové faktory úspěchu pro spolehlivé řízení agentní AI už od prvního dne.

Náklady na výpočetní výkon a ukládání dat pro AI se stávají stále větším tématem. Nepředvídatelné náklady na cloud mohou velmi rychle oslabit důvěru vedení v celý AI program. Nedávná studie společnosti Vanson Bourne pro Tangoe zjistila, že kvůli technologiím spojeným s AI vzrostly cloudové náklady v průměru o 30 % a 72 % vedoucích pracovníků uvádí, že výdaje za cloud jsou pro ně stále obtížněji řiditelné.

Ne každý úkol přitom potřebuje nejdražší dostupný model. V mnoha našich případech použití je rozdíl ve výkonu mezi menším, levnějším modelem a novějším, dražším modelem pouze 1–5 %. Zvýšení nákladů o více než 200 % kvůli pětiprocentnímu zlepšení kvality se většinou nevyplatí. Existují samozřejmě situace, kdy je nutné použít nejvýkonnější model, ale těch je jen velmi málo.

Bez společného přehledu o nákladech a kvalitě hrozí, že firmy budou zbytečně utrácet, nebo naopak přehlédnou možnost, kdy by malé navýšení rozpočtu mohlo výrazně zlepšit kvalitu. Součástí řešení jsou FinOps dashboardy, které v reálném čase sledují přesnou spotřebu tokenů a výpočetní náklady jednotlivých modelů. Skutečná hodnota ale vzniká teprve ve chvíli, kdy se tato data propojí také s měřením kvality odpovědí.

Díky tomu lze jednotlivé úlohy dynamicky směrovat na model, který pro daný úkol nabízí nejlepší poměr ceny a výkonu, a zabránit tak překročení rozpočtu ještě dříve, než k němu dojde.

Problém „čiernej skrinky“ pri AI naďalej pretrváva. Tradičný monitoring bol navrhnutý najmä na sledovanie technického stavu IT platforiem – napríklad latencie, rýchlosti, priepustnosti alebo odolnosti systému. AI agent pritom môže podľa týchto ukazovateľov fungovať bez problémov a zároveň zákazníkom sebavedomo poskytovať úplne nesprávne odpovede. Pozorovateľnosť agentnej platformy preto musí fungovať na úplne inej úrovni a využívať dáta, ktoré z agentnej AI spravia systém, ktorý možno priebežne sledovať a zlepšovať v reálnom čase.

Organizácie môžu mať obavy aj z uzavretých AI modelov dodávateľov, ktorých rozhodovanie nie je možné dostatočne vysvetliť. Tieto modely sa niekedy môžu správať nepredvídateľne alebo nevhodne, napríklad v dôsledku aktualizácií modelu alebo charakteru tréningových dát. Zároveň sa výrazne vyvíja aj oblasť pravidiel a regulácie, ktoré musia organizácie dodržiavať. Patria sem napríklad poradný orgán OSN pre AI, americké exekutívne nariadenie týkajúce sa AI a európsky AI Act.

Preto by malo byť možné každé rozhodnutie AI spätne dohľadať, zaznamenať a plne auditovať. Oplatí sa sledovať napríklad:

• Účinnosť promptov. Aj malá zmena formulácie môže výrazne ovplyvniť výsledok. Prompt, ktorý dobre funguje pri jednom modeli, môže pri inom dosahovať výrazne horšie výsledky.
• Presnosť a oporu v zdrojoch. Zodpovedá odpoveď skutočnosti a dokáže AI agent uviesť, z čoho pri svojej odpovedi vychádzal?
• Halucinácie. AI agent, ktorý sebavedomo poskytuje nezmyselné alebo nepravdivé informácie, môže rýchlo stratiť dôveru používateľov a spôsobiť firme vážne problémy s kvalitou aj reputáciou.

Výskum ukazuje, že napriek rastúcej dôvere zákazníkov v AI v zákazníckom servise považuje drvivá väčšina z nich (87 %) za nevyhnutné mať v prípade potreby možnosť hovoriť s ľudským operátorom.

Riešením je postaviť AI do úlohy skutočného kopilota pre tímy v prvej línii. Rutinné požiadavky možno plne automatizovať. Pri zložitejších prípadoch môže AI prevziať veľkú časť práce, napríklad zhrnúť potrebný kontext alebo pripraviť návrh odpovede, no finálne odoslanie by mal mať vždy pod kontrolou človek.

Ľudskú úlohu možno vnímať ako „kotvu dôvery“ – človek nastavuje hranice, rieši výnimky a dohliada na to, aby sa AI správala spôsobom, na ktorý sa môžu spoľahnúť zákazníci aj regulačné orgány. Hodnota ľudí spočíva v ich úsudku, empatii a schopnosti zasiahnuť presne tam, kde automatizácia naráža na svoje limity.

Ak je tento priebežný proces učenia správne nastavený, môže postupne zvyšovať mieru automatizácie a zároveň automaticky presmerovať emočne citlivé alebo zložité prípady späť na špecializovaných ľudských operátorov.

Rozdiel medzi pilotnou fázou a produkčnou prevádzkou v skutočnosti spočíva najmä v prevádzkovej disciplíne. Organizácie, ktoré začnú riešiť prevádzku „Day 2“ až dodatočne, budú pilotné projekty spúšťať stále dookola. Tie, ktoré už od prvého dňa začlenia do bezpečnej agentnej AI pripravenej na firemné použitie pozorovateľnosť, riadenie a ľudský dohľad, majú väčšiu šancu dostať sa medzi 11 % organizácií, ktoré už AI úspešne prevádzkujú v produkcii, a udržať sa tam.

Skutočnou víziou agentnej AI je samooptimalizujúci sa systém – spätnoväzbová slučka, v ktorej každá vyriešená, eskalovaná alebo upravená interakcia zlepšuje tú nasledujúcu. Kvalitné dáta o tom, čo funguje, spojené v jednom integrovanom pohľade, umožňujú, aby sa z dnešného efektívneho AI agenta stal zajtra ešte inteligentnejší. Výsledok sa napokon prejaví v tom najdôležitejšom ukazovateli – v spokojných zákazníkoch, z ktorých sa mnohí budú opakovane vracať.

Chcete ísť viac do hĺbky? Pozrite si náš trojkrokový sprievodca škálovaním agentnej AI v zákazníckej skúsenosti (CX).