Generativní AI: Přelomová změna nebo jen dočasný rozruch?

Generativní AI: Přelomová změna nebo jen dočasný rozruch?

Systémy generativní umělé inteligence, jako je ChatGPT či Microsoft Copilot, čím dál častěji zaplňují titulky a proměňují způsob digitální komunikace. Nová zpráva Federálního rezervního systému přitom naznačuje, že umělá inteligence rozhodně není pouze dalším krátkodobým technologickým trendem. Fed generativní AI označuje za klíčovou sílu, která má potenciál zásadně změnit globální produktivitu. Cesta k široce rozšířenému růstu produktivity však nebude okamžitá a tento přechod bude jak postupný, tak i výrazně složitý.

Pohled Fedu: Generativní AI je novou realitou

Ve své detailní bílé knize Rada guvernérů Federálního rezervního systému zkoumá, zda se současný rozruch kolem generativní AI podobá nafouklé bublině, nebo zda signalizuje dlouhodobý ekonomický přerod. Jejich závěr je jasný: generativní umělá inteligence se velmi pravděpodobně stane významným makroekonomickým činitelem, jehož dopady na produktivitu práce mohou být srovnatelné s historickými inovacemi, jako byla elektřina nebo mikroskop.

Ačkoli již řada firemních lídrů i zastánců AI dlouhodobě vyzdvihuje její potenciál pro navýšení produktivity, vyjádření Fedu představuje významný signál důvěry ze strany jedné z nejvlivnějších finančních institucí na světě. Přesto však Fed zůstává ve svém optimismu opatrný a upozorňuje na klíčové výzvy a nejasnosti spojené s dalším vývojem.

Pochopení vlivu generativní AI na technologie

Tři základní typy převratných technologií

Fed dělí významné inovace do tří kategorií, aby lépe zasadil potenciál umělé inteligence do širších souvislostí. První skupinu reprezentují výjimečné vynálezy jako žárovka, která okamžitě zvýšila produktivitu prodloužením pracovní doby, avšak po masovém rozšíření už žádné další zisky nepřinesla. Taková technologie poskytne jednorázový posun, ale její efekt časem dosáhne maxima.

AI coby technologie obecného určení

Druhá — a z hlediska dopadů nejvýznamnější — kategorie zahrnuje technologie obecného určení (GPTs), jakými jsou například elektrický generátor či počítač. Tyto systémy nejenže po svém uvedení výrazně navýšily produktivitu, ale zároveň se neustále vyvíjely a staly se základem pro nová využití a další inovace. Podle Fedu již generativní AI nese všechny základní znaky GPT. Dokladem toho jsou například oborové jazykové modely typu LegalGPT, určené pro právníky, či asistenti typu Microsoft Copilot, kteří výrazně zjednodušují pracovní postupy.

Dynamiku růstu této oblasti potvrzuje i rychlý rozvoj nových AI frameworků, autonomních modelů schopných samostatného plnění úloh i klíčové aktualizace jako Deepseek R1. Společnosti mezi sebou soupeří ve vylepšování modelů, poháněné snahou o dosažení obecné umělé inteligence (AGI), což predikuje extrémně rychlý vývoj jádra těchto technologií a další vlnu inovací a aplikací.

AI jako nový mikroskop pro vědecký pokrok

Třetí typ tvoří nástroje, které ekonomové nazývají „vynálezy metod vynalézání“ — jako je mikroskop nebo knihtisk. Tyto vynálezy nejsou omezeny na jednorázové zlepšení, ale opakovaně otevírají cestu k novým poznatkům a vědeckým průlomům. Generativní AI plní stále více tuto roli – umožňuje nové postupy ve výzkumu, zrychluje hledání léčiv i objevování vesmíru.

Významný nárůst zmínek o AI v odborných publikacích a prudké zvýšení četnosti odkazů na umělou inteligenci při prezentacích ve firmách od roku 2023 nasvědčují zásadnímu nástupu AI do oblasti inovací, zejména mezi digitálně orientovanými podniky.

Funkce generativní AI zvyšující produktivitu

To, co odlišuje generativní AI od předchozích digitálních nástrojů, je její flexibilita, škálovatelnost a kapacita zpracovávat složitá, nestrukturovaná data. Hlavní funkce zahrnují:

• Zpracování přirozeného jazyka: Zjednodušuje interní komunikaci i kontakty se zákazníky.
• Automatizované generování obsahu: Urychluje psaní textu, tvorbu kódu, marketing a analytické činnosti.
• Integraci do existujících pracovních postupů: Nástroje jako Microsoft Copilot a LegalGPT vestavují AI přímo do platforem pro zvýšení výkonu, což usnadňuje přijetí ve sféře práva, financí i firemní administrativy.
• Rychlou přizpůsobivost: API a open-source frameworky umožňují firmám „šití na míru“ modelů AI i pro velmi specializované úkoly, například finanční modelování nebo lékařskou diagnostiku.

Srovnání a výhody

Na rozdíl od tradiční automatizace či starších AI systémů jsou generativní modely navrženy tak, aby se učily a adaptovaly v rozmanitých odvětvích. Zatímco původní firemní aplikace přinášely efektivitu zejména v rutinních procesech, generativní AI vnáší do ekonomiky znalostí kreativitu a schopnost řešit náročné úkoly.

• Univerzálnost: Uplatnění najde při programování, v kreativním designu, při syntéze dat, zákaznickém servisu i v oblasti výzkumu.
• Škálovatelnost: Cloudová AI může být nasazena v globálních týmech, což ji činí dostupnou pro malé i velké podniky.
• Průběžné zlepšování: Modely se pravidelně aktualizují, což znamená, že přínosy pro produktivitu se v čase kumulují.

Překážky na cestě: Výzvy adopce a rizika trhu

Pomalý, ale vytrvalý pokrok

Přestože potenciál generativní AI je zřetelný, Fed zdůrazňuje, že dosažení širokých přínosů pro produktivitu bude trvat roky či desetiletí. Největší výzvu nepředstavuje ani tak náročnost technologií, ale rychlost, s jakou jsou firmy a zaměstnanci schopni měnit pracovní postupy a osvojovat si nové nástroje. Zatímco např. finanční sektor je v implementaci v čele, většina ne-technologických či nevědeckých odvětví stále výrazně zaostává. U velkých korporací je adopce podstatně vyšší než v segmentu malých a středních podniků, což zanechává v celkové produktivitě výraznou mezeru.

K zásadnímu zrychlení celosvětové adopce AI je navíc třeba vyspělější uživatelská rozhraní, napojení na robotiku i škálovatelní AI agenti. Fed tuto fázi přirovnává ke dlouhému čekání na masové rozšíření počítačů, jejichž skutečný dopad na produktivitu začal být výrazný až koncem 20. století.

Ekonomické dopady a investiční rizika

Jedním z varování Fedu je i hon za vybudováním digitální a fyzické infrastruktury pro masový nástup AI. Jak roste objem generativních AI úloh, bude nutné investovat obrovské sumy do datových center, cloudové infrastruktury a energetiky. Fed upozorňuje, že pokud růst investic do AI předstihne skutečnou tržní poptávku, může vést k ekonomické nestabilitě – podobně jako se to stalo při železničním boomu a krachu v 19. století.

Podle prognóz Goldman Sachs se hmatatelné přínosy generativní AI pro produktivitu práce a HDP v USA projeví nejdříve v roce 2027, přičemž nejvyšší nárůst lze očekávat kolem 30. let tohoto století, kdy se digitální transformace stane všudypřítomnou.

Generativní AI: Význam pro trh a strategie do budoucna

Přes veškeré výzvy panuje mezi tvůrci politik a technologickými odborníky shoda, že generativní AI bude tvořit základ příští vlny digitální produktivity. S pokračující integrací do podnikových aplikací a cloudových ekosystémů se její přínosy – od automatizace složitých úloh přes urychlování výzkumu až po podporu kvalifikovaného rozhodování – dále znásobí.

Tempo i rozsah této transformace však závisí na tom, jak rychle dokážou firmy všech velikostí AI řešení nasadit a škálovat. Strategie v oblasti rozvoje talentů, úprav procesů i budování odpovídající infrastruktury určí do deseti let, kdo bude mezi lídry trhu a kdo mezi opozdilci.

Závěr: Na prahu nové revoluce produktivity

Podrobná analýza od Fedu jednoznačně ukazuje, že generativní AI není jen módním výstřelkem. Přestože cesta k masivnímu ekonomickému dopadu bude dlouhá a postupná, očekávaná revoluce v produktivitě se může svou velikostí vyrovnat největším technologickým zlomům historie. Pro organizace, které chtějí zůstat v čele inovací, je klíčové investovat do vzdělávání v oblasti AI, přizpůsobení procesů a vybudování škálovatelné infrastruktury, aby mohly plně využít potenciál této technologie.