Na konferenci o umělé inteligenci v Ho Či Minově Městě, kterou 18. srpna navštívilo více než 1 000 účastníků z řad obchodních lídrů, technologů, startupů a investorů, zaznělo varování: většina malých a středních podniků (MSP) zůstává u AI na povrchu. Podle zástupců akademické sféry a průmyslu přibližně 74 % MSP používa umělou inteligenci pouze na základní úrovni a jen zanedbatelné procento dosahuje skutečné zralosti.
Rychlé prototypy, složité nasazení
Reprezentant hongkongské společnosti A1P, technický ředitel pro AI Vulcan Zhao, popsal trend zrychlení vývoje prototypů. Týmy nyní často dovedou během jednoho dne vytvořit demonstraci funkční AI aplikace po návštěvě u klienta. To však podle něj neřeší zásadní problém: přechod z fungujícího dema k robustnímu, provozně stabilnímu systému je složitý.
„Vytvořit demo s umělou inteligencí dokážeme za den, ale spustit ho v reálném životě je mnohem těžší.“
Zhao zdůraznil potřebu jasně definovat vstupy a výstupy, ošetření chyb, výjimek, interakci s uživatelem a integraci do stávající infrastruktury. Bez těchto prvků je podle něj spolehlivost systémů hlavní překážkou u přechodu do produkčního provozu. Upozornil také na riziko nadměrného slibování výsledků, které projekty oslabuje už v rané fázi.
Dovednosti a zralost jako hlavní bariéry
Akademické zjištění, které na konferenci prezentoval docent Dr. Le Hoanh Su z Katedry informačních systémů Vietnamské národní univerzity v Ho Či Minově Městě, poskytuje kvantifikaci problémů v terénu. Podle něj:
- 74 % MSP používá AI pouze na základní úrovni;
- 55 % firem identifikuje nedostatek dovedností jako hlavní překážku;
- pouze 1 % podniků dosáhlo skutečné zralosti v oblasti AI.
Tato čísla ukazují, že samotná dostupnost nástrojů nestačí. Mnohé firmy mají technologii k dispozici, ale chybí jim porozumění vlastní pozici na cestě k plnohodnotné adopci AI, strategie integrace či dlouhodobé řízení projektů.
Důsledky pro podniky a politiku
Konsekvence dlouhodobého setrvávání na základní úrovni využití AI jsou vícerozměrné. Firmy riskují, že nevyužijí potenciál pro zvyšování efektivity, personalizaci služeb či lepší rozhodování na datech. Z makroekonomického pohledu omezená adopce snižuje přínos digitalizace pro konkurenceschopnost sektoru.
Řešení podle účastníků konference vyžaduje kombinaci opatření:
- cílené vzdělávání a přebudování dovedností zaměstnanců,
- podpora projektového řízení a standardizace nasazení AI,
- realistické očekávání ze strany vedení firem a investorů, aby se zabránilo přehnanému marketingu produktů.
Konference ukázala rozdíl mezi možností rychle postavit funkční prototyp a reálnou schopností udržet AI řešení v provozu s požadovanou spolehlivostí a integrací. Statistiky prezentované odborníky z univerzit a praxe poskytují jasný obrázek, kde leží prioritní překážky: v lidských zdrojích a v procesu přeměny prototypu na provozuschopný systém.
| Ukazatel | Hodnota |
|---|---|
| MSP používající AI na základní úrovni | 74 % |
| Firem uvádějících nedostatek dovedností jako hlavní bariéru | 55 % |
| Podniků s vysokou zralostí v AI | 1 % |
Pro firmy i tvůrce politik je klíčové zaměřit se na praktické kroky, které pomohou zlepšit přechod od experimentu k produkci. Bez toho zůstane většina podniků na základní úrovni využití, přičemž potenciál umělé inteligence zůstane nevyužitý.
