Agentní umělá inteligence se od běžných chatbotů liší tím, že nedává pouze odpovědi na jednotlivé dotazy. Dokáže si úkol rozdělit na několik kroků, vyhledat potřebné informace, pracovat s podnikovými systémy a výsledek průběžně upravovat. Ve firmách tak může například zpracovat faktury, vytáhnout z nich údaje, porovnat je s interními pravidly a připravit podklady pro účetnictví nebo obchodní rozhodnutí.
Právě práce s dokumenty patří mezi oblasti, kde se přínos agentů projevuje nejrychleji. Systém může z různých smluv a příloh sestavit jednotný přehled, upozornit na chybějící ustanovení nebo převést podklady do formátu požadovaného zákazníkem či úřadem. Úkol, který dříve vyžadoval ruční třídění a několik kol kontroly, může podle Hospodářských novin trvat desítky minut. Výsledek ale stále závisí na tom, zda má agent přístup ke správným a dostatečně strukturovaným datům.
Podle globálního průzkumu poradenské společnosti McKinsey z června a července 2025 uvedlo 23 procent respondentů, že jejich organizace agentní AI už rozšiřuje alespoň v jedné podnikové funkci. Dalších 39 procent začalo s testováním. Nejčastěji se agenti objevují v informačních technologiích a při práci se znalostmi, například u podpory uživatelů nebo při vyhledávání a zpracování odborných informací. ([mckinsey.com](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai?form=MG0AV3&utm_source=openai))
Bez kvalitních dat se automatizace zastaví
Největší překážkou není samotný jazykový model, ale podnikového prostředí, do kterého má být zapojen. Data bývají rozptýlena v účetních programech, e-mailech, tabulkách a archivech. Část dokumentů může být neúplná, duplicitní nebo vedena v odlišných formátech. Agent pak sice dokáže úkol provést rychle, ale může pracovat s chybným vstupem a výsledek předat dál bez dostatečné kontroly.
Deloitte ve svých analýzách upozorňuje, že nástup generativní a agentní AI zvyšuje nároky na kvalitu dat, jejich správu i zabezpečení. Ve čtvrtletním průzkumu z roku 2024 uvedlo 75 procent dotázaných organizací, že kvůli generativní AI zvýšily investice do řízení životního cyklu dat. Mezi hlavní rizika patří ochrana citlivých informací, bezpečnost, pravidla pro ukládání dat a jejich přesnost. U agentů jsou tyto otázky důležitější, protože systém může nejen vytvořit text, ale také provést akci v podnikovém systému. ([www2.deloitte.com](https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/tech-trends/2025/tech-trends-ai-agents-and-autonomous-ai.html?utm_source=openai))
Podniky proto zavádějí pravidla, která určují, k jakým datům agent smí přistupovat, které kroky může provést samostatně a kdy musí výsledek schválit člověk. Deloitte předpovídal, že v roce 2025 spustí agentní pilotní projekty nebo ověřování konceptu čtvrtina firem používajících generativní AI; do roku 2027 by tento podíl mohl vzrůst na polovinu. Přechod od ukázkové aplikace k běžnému provozu ale vyžaduje propojení datových zdrojů, dohledatelnost rozhodnutí a pravidelné vyhodnocování chyb. ([deloitte.com](https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2025/autonomous-generative-ai-agents-still-under-development.html?utm_source=openai))
Zdroj: Hospodářské noviny
Tento článek byl vytvořen s pomocí umělé inteligence a redakčně zkontrolován.