AI dělá jen polovinu práce. Proč ji většina firem nedokáže využít naplno?

Článek vychází ze zprávy společnosti KPMG International z roku 2025, která analyzuje využívání umělé inteligence v globálním retailu. Výzkum kombinoval kvantitativní data od více než 500 retailových společností s kvalitativními rozhovory s manažery z různých segmentů – od módy, elektroniky a FMCG až po luxury retail a e-commerce. Kromě zkušeností s implementací AI se zpráva zaměřuje také na návratnost investic, překážky škálování a organizační připravenost. Součástí výzkumu byla také analytická část, která mapovala potenciál generativní AI napříč funkcemi a procesy v rámci podniků.

Retail potřebuje víc než jen chatboty

Ačkoliv AI běžně zajišťuje personalizaci, prediktivní analytiku a základní automatizaci služeb, většina firem je zatím v počáteční fázi. Jen 24 % společností má jasnou vizi, jak má AI transformovat jejich podnikání.

Až 74 % retailových značek považuje za největší překážku práci s daty. Buď jsou nekvalitní, roztříštěné mezi různé systémy, nebo chybí propojení mezi odděleními. Bez jednotného pohledu na zákazníka, zásoby či prodejní data je pro AI nemožné fungovat naplno a přinášet konzistentní výsledky napříč celou firmou.

Mnoho firem dnes AI využívá jen ve formě malých, oddělených projektů – například jako chatbot v zákaznické podpoře nebo nástroj pro personalizaci newsletterů. Tyto pokusy však často zůstávají izolované, bez propojení na jiná oddělení či klíčové obchodní cíle. Výsledkem je, že AI sice funguje, ale její přínos je omezený. Nepřenáší se do celého byznysu a nemá reálný dopad na efektivitu, růst či zákaznickou zkušenost. Právě to je důvod, proč mnoho značek uvízne ve fázi tzv. „AI pilotů“, aniž by technologie přinášela strategickou hodnotu.

AI v retailu pod tlakem očekávání

Firmy, které už s AI reálně pracují, hlásí první výsledky. Více než dvě třetiny zaznamenaly vyšší efektivitu a přes polovinu také růst výnosů. To zároveň zvyšuje očekávání do budoucna – až 71 % společností věří, že jim AI v průběhu příštího roku přinese návratnost investic přesahující 10 %.

Pro mnoho firem to však znamená i tlak na rychlé a viditelné výsledky, zejména pokud jde o větší nebo veřejně obchodované společnosti. Retailoví lídři vnímají AI jako zdroj konkurenční výhody, ale ukazuje se, že bez jasné strategie, kvalitní datové infrastruktury a organizační připravenosti zůstanou přínosy omezené. Nestačí jen spustit jednotlivé AI nástroje. Klíčové je vytvořit podmínky, ve kterých mohou fungovat napříč celou firmou.

Ačkoliv firmy věří, že jim AI přinese konkurenční výhodu, zároveň čelí tlaku, aby to dokázaly čísly. A ideálně co nejdřív. Zejména ve velkých či veřejně obchodovaných firmách očekávají akcionáři i vedení rychlou návratnost investic. Nestačí tedy ukazovat jen potenciál nebo pilotní výsledky – důležité jsou konkrétní přínosy pro byznys.

Překážky růstu

Zavádění AI v retailu brzdí řada praktických překážek. Nejčastěji jde o nedostatek interních kapacit a dovedností. Mnoho firem jednoduše nemá lidi, kteří by s AI uměli efektivně pracovat.

Závažným problémem jsou také data: až tři čtvrtiny retailových firem zápasí s jejich kvalitou, roztříštěností v různých systémech a chybějícím propojením mezi odděleními. K tomu se přidávají obavy z bezpečnostních incidentů a právních rizik, zejména při práci s osobními údaji.

Významnou brzdou bývá i odpor uvnitř organizace – ať už jde o nezájem zaměstnanců, nebo o lídry, kteří nedokážou prosadit změnu způsobu práce.

Mnoho firem se navíc spoléhá na zastaralé organizační struktury, které neumožňují flexibilně zavádět nové technologie napříč odděleními.

Bez aktivního leadershipu a koordinovaného přístupu se tak velká část AI iniciativ časem rozpadne nebo uvízne na mrtvém bodě.

Inspirujte se, jak využít AI v retailu

KPMG ve zprávě shromáždila několik příkladů toho, jak značky využívají AI v praxi. Zatímco Amazon či Zara nasazují dynamickou cenotvorbu, která reaguje v reálném čase na poptávku i konkurenci, značky jako Sephora a Nike zlepšují zákaznickou zkušenost pomocí personalizovaných doporučení a chatbotů napojených na nákupní historii či věrnostní programy. H&M či Balmain zase přinášejí virtuální zkoušení produktů pomocí AI avatarů, což výrazně snižuje počet vrácených objednávek.

Adidas a Walmart využívají prediktivní modely pro optimalizaci zásob, čímž zkracují dodací lhůty a snižují ztráty. Zajímavé jsou i netradiční aplikace: LEGO testuje AI nástroje pro tvorbu interaktivních příběhů kolem produktů.

Zajímavým příkladem netradičního využití AI je projekt Liquid Sound, který kombinuje hudbu a vůně. Zákazník si zvolí hudební podklad nebo náladu a algoritmus na základě toho navrhne parfém s odpovídajícím charakterem. Výsledná vůně tak vzniká jako osobní „překlad“ hudební emoce do světa čichu.
Tyto příklady ukazují, že AI dnes v retailu neslouží jen ke snižování nákladů, ale čím dál častěji jako nástroj pro zvyšování hodnoty značky, zážitku a inovací, které by bez ní nebyly realizovatelné.

AI tedy není jen nástrojem pro snížení nákladů, ale také cestou k inovacím a novým formám zákaznické interakce.

Jak přejít od AI pokusů k reálné změně

Aby umělá inteligence nezůstala jen jako chatbot na webu nebo nástroj pro personalizaci newsletteru, je třeba ji začít vnímat jako součást byznysu. Ze studie KPMG vychází model tří fází, které ukazují, jak mohou firmy naplno využít potenciál AI.

1. Základy – začít jednoduše, ale cíleně

• Určete, kdo má ve firmě AI na starosti – ať už je to IT, marketing nebo někdo, kdo rozumí zákazníkům a datům.

• Vyberte si několik konkrétních oblastí, kde může AI rychle pomoci (např. doporučení, automatizace podpory, predikce).

• Ujasněte si, co chcete sledovat – např. rychlost reakcí, míru konverze nebo snížení vratek.

• Začněte s jednoduchými nástroji (např. AI v cloudu nebo v rámci CRM), které není třeba složitě programovat.

2. Vložit AI do běžné práce

• Když už AI něco dělá, zkuste ji zapojit i do dalších procesů – od cenotvorby až po logistiku.

• Propojujte nástroje a oddělení – AI potřebuje data z více stran, aby mohla fungovat naplno.

• Sledujte, co reálně přináší – nejen ušetřený čas, ale i dopad na zákaznickou zkušenost.

3. Posunout se dál

• Postupně můžete začít přemýšlet, jak by AI mohla změnit to, co nabízíte – nové produkty, služby nebo způsob prodeje.

• Využívejte data i mimo vaši firmu – trendy, otevřené modely, spolupráce.

• Uvažujte o AI jako o součásti celkového zážitku – nejen jako o nástroji efektivity, ale i inovace.