8 Minuty
Umělá inteligence se neustále rozvětvuje — od autonomních agentů přes roboty v reálném světě až po národní strategie pro zachování kontroly nad daty a modely. V tomto přehledu popisujeme tři klíčové trendy — agentní AI, fyzická AI a suverénní AI — proč jsou důležité, jak ovlivní průmysl a společnosti a jaké jsou rané predikce na rok 2026.
Co je agentní AI a proč na ni záleží?
Agentní (agentic) AI označuje systémy, které jednají autonomně: sledují cíle, plánují sérii kroků, učí se z výsledků a spolupracují s lidmi i jinými agenty. Na rozdíl od statických modelů, které pouze poskytují predikce, agentní AI může řídit vícekrokové procesy a adaptovat se na proměnlivé podmínky v provozu. Výsledkem je potenciál pro vyšší efektivitu, nové obchodní modely a uvolnění lidských kapacit pro kreativnější a strategičtější úkoly.
Příklady použití agentní AI
- Zákaznická podpora: autonomní agenti třídí a řeší většinu tiketů, přičemž k člověku postoupí jen komplexní případy.
- Řízení dodavatelského řetězce: agenti optimalizují zásoby, logistiku a nákup v reálném čase podle aktuálních dat a předpovědí poptávky.
- Finance: automatizované řízení portfolií, detekce podvodů a sledování souladu s předpisy pomocí agentů, kteří se učí z nových vzorů.
Implementace agentní AI je však zatím v raných fázích. Většina velkých organizací testuje pilotní projekty nebo má omezené nasazení, zatímco plné škálování do produkce je u menšiny. Na druhou stranu veřejné mínění (například v anketách profesionálních sítí) ukazuje značný optimismus — téměř polovina dotázaných očekává výraznou transformaci organizací během dvou až tří let.
Rizika a governanční aspekty
Agentní systémy otevírají nové bezpečnostní a etické otázky: kdo nese odpovědnost za chybná rozhodnutí agenta, jak zabránit nežádoucímu chování v dynamickém prostředí a jak zajistit transparentnost rozhodovacích postupů? Odborníci doporučují, aby organizace při zavádění agentů zároveň budovaly governance rámce, definovaly SLA, monitorovaly chování agentů v reálném čase a zaváděly kontrolní mechanismy.
Fyzická AI: jak inteligence vstupuje do reálného světa
Fyzická AI integruje algoritmy s hardwarem — roboty, autonomními vozidly, senzory IoT a digitálními dvojčaty (digital twins). Cílem je, aby stroje dokázaly vnímat prostředí, rozhodovat a fyzicky zasáhnout. To otevírá možnosti v průmyslové výrobě, logistice, zemědělství i zdravotnictví: od inteligentních výrobních linek až po drony doručující zásilky nebo nositelná zařízení, která monitorují vitální funkce pacientů.
Praktické nasazení a omezení
- Výroba: robotické buňky s vizuální kontrolou a prediktivní údržbou minimalizují prostoje a snižují chybovost.
- Logistika: autonomní vozíky a drony zrychlují expedici a optimalizují skladové toky.
- Zdravotnictví: senzory a robotická asistence pomáhají monitorovat pacienty a poskytovat přesnou terapii v reálném čase.
Přesto je tempo adopce fyzické AI pomalejší než u čistě softwarových modelů. Důvody jsou praktické: vysoké pořizovací náklady na hardware, nutnost robustních bezpečnostních sítí, složitá integrace s existující infrastrukturou a přísné regulatorní požadavky. Kromě toho jsou důležité aspekty kybernetické bezpečnosti — fyzická zařízení představují reálné riziko, pokud jsou kompromitována.
.avif)
Bezpečnost a spolupráce člověk–stroj
Bezpečnostní opatření musí kombinovat mechanické prvky (nouzové zastavení, světelné závory, senzory kolizí) s odolným softwarovým zabezpečením a auditovatelnými logy. Efektivní spolupráce mezi lidmi a fyzickými AI systémy závisí na intuitivních rozhraních, přehledné telemetrii a cíleném přeškolení pracovních týmů, aby se zaměstnanci stali operátory a dohledovými specialisty spíše než manuálními vykonavateli.
Suverénní AI: když data a modely zůstávají doma
Suverénní AI (sovereign AI) se soustředí na kontrolu nad daty, výpočetní infrastrukturou a modelovými váhami v rámci národních nebo regionálních hranic. V době zesilujících regulačních tlaků a geopolitických rizik organizace i státy hledají způsoby, jak zajistit, aby citlivá data a kritické výpočty nepřesáhly hranice, kde by mohla podléhat cizím zákonům nebo být zneužita.
Proč firmy investují do suverénních řešení
Pro sektory jako bankovnictví, zdravotnictví, telekomunikace nebo energetika je lokalizace dat a výpočtů často nezbytná z důvodu regulace, ochrany duševního vlastnictví a národní bezpečnosti. Suverénní AI pomáhá splnit požadavky na data residency, snižuje závislost na zahraničních poskytovatelích cloudových služeb a může posílit důvěru zákazníků i státních institucí.
Technologie a strategie pro suverenitu
- Edge computing a lokální clustery pro citlivé zpracování dat.
- Multicloudové strategie s kontrolou lokace dat a šifrováním modelových vah.
- Transparentní audity, provenance dat a nástroje pro vysvětlitelnost modelů (explainability).
Regulace v EU, rostoucí zájem o ochranu kritické infrastruktury a veřejné debaty o kybernetické bezpečnosti posouvají suverénní AI na vyšší prioritu v boardroomech. Organizace, které dokáží nabídnout lokálně hostované, auditovatelné a regulacím odpovídající AI řešení, budou mít konkurenční výhodu při vstupu na určité trhy.
Co si myslí lidé — názory odborníků a veřejnosti
Ačkoli průzkumy mezi vedoucími pracovníky a širší veřejností se liší v detailech, obecné sentimenty se opakují: agentní AI vyvolává očekávání rychlých transformací, fyzická AI má vysoký potenciál, ale její rozšíření je brzděno náklady a bezpečnostními obavami, a suverénní AI je vnímána jako strategická nutnost v regulovaných odvětvích.
Organizační lídři častěji zmiňují potřebu governance, compliance a investic do lidských zdrojů — především do nových rolí jako agent ops, specialisté kyberbezpečnosti pro fyzické systémy a experti na datovou suverenitu. Mezitím veřejnost na profesních sítích často očekává, že automatizace ušetří čas a náklady, ale zároveň vyvolává otázky okolo pracovních míst a etiky.
Prognózy pro rok 2026: tři scénáře pro každý trend
Agentní AI — tři rané předpovědi
- Škálování pilotů do produkce: Agentní systémy budou přecházet z experimentů do provozu, zejména ve větších firmách s potřebným kapitálem a odborníky.
- Governance a compliance v popředí: Očekávejte povinné frameworky pro testování, monitorování a audit autonomních agentů.
- Upskilling a nové role: Investice do školení zaměstnanců a vytvoření týmů pro správu agentů (agent ops).
Fyzická AI — tři rané předpovědi
- Postupné přijetí v asset-heavy sektorech: Výroba, logistika, zdravotnictví a zemědělství budou první, kdo masivně nasadí fyzickou AI.
- Důraz na bezpečnost: Fyzická opatření i softwarové fail-safe mechanismy se stanou standardem.
- Lepší integrace člověk–stroj: Intuitivní rozhraní a přeškolení pracovníků zrychlí kooperaci a zvýší produktivitu.
Suverénní AI — tři rané předpovědi
- Vyšší regulační kontrola: Vlády zavedou přísnější pravidla pro datovou lokalizaci, auditovatelnost modelů a kybernetickou bezpečnost AI systémů.
- Růst poptávky po suverénních řešeních: Firmy budou vyžadovat lokálně hostované modely, multicloudové a edge strategie.
- Vznik regionálních AI hubů: Investice do místních ekosystémů, vědy a infrastruktury vytvoří konkurenceschopné národní centrály AI.
Expert Insight
„Agentní a fyzická AI přinášejí bezprecedentní možnosti automatizace, ale úspěch závisí na zodpovědném nasazení. Firmy musí vyvážit rychlost inovací s robustní governance a investicemi do lidských kompetencí,“ říká Dr. Jana Novotná, ředitelka výzkumu v Institutu inteligentních systémů. „Suverénní AI navíc není pouze otázkou legislativy — jde o strategii, jak získat důvěru zákazníků a zajistit resilience proti geopolitickým rizikům.“
Technologie, které stojí za těmito trendy
Z technického pohledu stojí za rozvojem těchto oblastí několik klíčových stavebních kamenů: pokročilé modely založené na transformerech a reinforcement learningu pro agentní chování, senzory a verifikovatelný firmware pro fyzické systémy, a šifrování, isolace dat a orchestrace multicloudu pro suverénní AI. Také digitální dvojčata pomáhají testovat nasazení fyzických agentů v simulovaném prostředí dříve, než vstoupí do reálného provozu.
.avif)
Jak se připravit — doporučení pro organizace
- Vypracovat roadmapu: identifikujte, kde agentní nebo fyzická AI přinese nejvyšší ROI a začněte s piloty.
- Budovat governance: definujte odpovědnosti, monitoring a eskalační postupy pro autonomní systémy.
- Investovat do lidí: školení, nové role (agent ops, bezpečnost pro fyziku) a change management usnadní přechod.
- Plánovat datovou suverenitu: vyhodnoťte, které datové toky musí zůstat lokální, a zvažte multicloud a edge architektury.
Umělá inteligence se rychle vyvíjí. Agentní, fyzická i suverénní AI nabízejí odlišné přínosy a výzvy — a úspěch v příštích letech bude záviset na tom, jak dobře organizace sladí technologii, bezpečnost a lidské dovednosti s regulatorní realitou.
Zanechte komentář