Umělá inteligence ve statistice na pracovišti 2025–2035

Umělá inteligence bude mít v letech 2025 až 2035 dopad na práci podobný jako internet v letech 2000 až 2010.

Automatizace toho či onoho se rozrostla v nenápadné přepracování celých postupů, včetně náboru a péče o zákazníky, ale i psaní textů, výzkumu a grafiky.

Data, která máme k dispozici za roky 2024 až 2025, již ukazují křivku: úroveň přijetí přesahující 70 %, konkrétní zlepšení produktivity a obavy ohledně kreativity, rovnosti a spolehlivosti.

Tato práce shromažďuje nejnovější mezinárodní důkazy o umělé inteligenci v práci, včetně rozsahu jejího používání, odvětví a povolání, kde se nejrychleji šíří, a postojů samotných pracovníků k ní.

Zkoumá metriky, které lze pozorovat: specifické nejčastěji používané aplikace, vliv na produktivitu a inovace a první náznaky návratnosti investic.

Součet těchto čísel dokáže více než jen vykreslit obraz současného stavu umělé inteligence; poukazuje na stavební kameny budoucí ekonomiky práce, v níž bude rozdíl mezi lidmi a algoritmy irelevantní.

Globální míra zavádění umělé inteligence na pracovišti (2019 až 2025)

Během posledních sedmi let se umělá inteligence změnila z okrajové myšlenky na něco, co většina společností tvrdí, že v praxi zavádí.

Podíl společností využívajících umělou inteligenci alespoň v jedné funkci, měřený dlouhodobým globálním průzkumem společnosti McKinsey, během krize COVID-19 klesl, ale od té doby se s nástupem generativní umělé inteligence zvýšil: 72 procent v průzkumu z počátku roku 2024 a 78 procent v našem nejnovějším průzkumu (2025).

Tento nárůst potvrzuje i zpráva o indexu umělé inteligence (AI Index) z roku 2025 od Stanfordského institutu pro umělou inteligenci zaměřenou na člověka, která uvádí, že v roce 2024 umělou inteligenci používalo 78 procent organizací, oproti 55 procentům v roce 2023.

Snímek adopce

*Údaje z počátku roku 2024; několik zpráv z konce roku uvádí, že tento podíl do konce roku 2024 činil přibližně 78 procent, což odpovídá „nejnovější“ úrovni uvedené v průzkumu z roku 2025.

Zdroje: Série průzkumů McKinsey State of AI in the Enterprise (podrobnosti o metodologii a profilech respondentů viz postranní panel „Demografické údaje průzkumu“), přičemž úrovně z let 2024 a 2025 potvrdil Stanfordský index AI.

Co znamenají data

Míra přijetí se od roku 2020 do roku 2022 ustálila na přibližně 50 až 56 procentech, než se v letech 2023 a 2024 zvýšila, jelikož společnosti začaly nasazovat pilotní projekty generativní umělé inteligence do produkčního prostředí, zejména v IT, marketingu a prodeji a aplikacích zákaznických služeb.

To znamená velké množství zavádění nebo napojování umělé inteligence, ale ne nutně hlubokou transformaci obchodních procesů; nicméně je to významný krok k rozšíření „sady nástrojů“ typického zaměstnance.

Komentář analytika

Moje interpretace tohoto trendu je taková, že představuje S-křivku, kterou obvykle vidíme ve vývoji zavádění technologií, s jednou výhradou: v tomto případě bylo pro firmy rychlejší přepnout přepínač k zavádění, než aby z něj vytěžily odpovídající hodnotu.

Mnoho společností se rozhodlo pro „snadnou“ nebo integrovanou umělou inteligenci (například prostřednictvím pluginů nebo funkce copilota), takže čitatel (podíl společností, které umělou inteligenci přijaly) roste rychleji než jmenovatel (hodnota).

S výhledem do budoucna na příští rok nebo dva očekávám, že míra přijetí bude i nadále růst, i když jen mírně, vzhledem k tomu, že už není mnoho prostoru pro další využití, zatímco se pozornost a důraz přesouvají k integraci těchto nástrojů, racionalizaci aplikací a nástrojů a zdokonalování provozního modelu malého počtu kritických obchodních procesů, kde může umělá inteligence vést k nárůstu materiálové efektivity.

Společnosti, které k umělé inteligenci přistupují stejně jako k jakékoli jiné schopnosti (definováním vlastníka, rozpočtu, klíčových ukazatelů výkonnosti [KPI] a procesu pro vyřazení investic, které nesplňují jejich obchodní plán), budou ty, které z přijetí umělé inteligence získají trvalé zlepšení produktivity.

Případy použití v průmyslu (2025)

V roce 2025 jsou trendy v odvětví dostatečně odlišné, aby vedly k investicím.

Dva nejvýznamnější sektory, pokud jde o nasazení generace umělé inteligence v každodenním provozu, jsou technologické a profesionální služby, následované médii a telekomunikacemi a pokročilým průmyslem (který zahrnuje elektronické, letecké a automobilové společnosti), přičemž spotřebitelský průmysl, finance a typicky silně regulovaný sektor s vysokou mírou aktiv jsou na druhém místě (viz postranní panel „Náš průzkum stavu umělé inteligence v roce 2025“).

Sedmdesát jedna procent respondentů nejnovějšího globálního průzkumu společnosti McKinsey o stavu umělé inteligence uvedlo, že jejich organizace nasazují umělou inteligenci generace alespoň v jedné funkci, ale míra se v jednotlivých odvětvích značně liší.

Přehled podle sektorů

Zdroj: McKinsey Global Survey on the State of AI (provedeno ve 2. polovině roku 2024, publikováno v roce 2025). Údaje představují využití generativní umělé inteligence v celém odvětví, což je procento organizací, které používají generativní umělou inteligenci alespoň v jedné obchodní funkci.

Důsledky

Podle mého názoru tyto výsledky odrážejí relativní snadnost začlenění umělé inteligence do obchodních procesů.

Technologické společnosti mají tendenci zabudovávat umělou inteligenci do produktů a služeb; profesionální služby se spoléhají na správu znalostí a psaní. Média a telekomunikace používají umělou inteligenci v provozování služeb.

Zdá se, že zdravotnictví a energetika zaostávají, ne proto, že by chyběly případy užití, ale proto, že pro dosažení produkční připravenosti musí být splněny požadavky, jako je bezpečnost, správa dat a integrace se staršími systémy.

Finance mají tendenci upřednostňovat správu a řízení před zaváděním, což je pomalejší proces, i když pravděpodobně dlouhodobě udržitelnější.

Kromě toho, abychom si rozložení odvětví uvedli do perspektivy, globální podnikatelské prostředí v posledních letech zaznamenalo výrazný nárůst využívání umělé inteligence (viz postranní panel „Vzestup umělé inteligence v podnikání na celém světě“).

Pohled analytika

Pro účely plánování bych předpokládal, že omezením nebude míra přijetí, ale hloubka.

Lídři ve všech odvětvích přecházejí od „přepínání přepínačů“ k zásadnímu přepracování několika vysoce výkonných procesů (například posuzování reklamací, tvorba marketingového obsahu, zákaznická podpora první úrovně, oprava chyb).

Další úroveň diferenciace přijde z datové infrastruktury a řízení rizik: načítání dat integrované s řízenými datovými sadami, sledováním využití a body lidské kontroly.

Dva provozní ukazatele vyspělosti umělé inteligence, které hledám, jsou (1) jediný vlastník pro provozní riziko umělé inteligence a (2) přístup k investičnímu portfoliu, který eliminuje vše, co se nevyplácí ve výpočetních zdrojích.

S tím, jak se spolehlivost a vysvětlitelnost modelů stanou rutinou, doženou ztracenější sektory, a obojí je k sobě blíž, než si myslíte.

Zavádění umělé inteligence podle funkce (2025)

Zde jsou procenta pro rok 2025 rozdělená podle funkcí. Generace umělé inteligence je nejrozšířenější v externích funkcích, funkcích zaměřených na tvorbu obsahu a psaní softwaru a méně častá ve funkcích zahrnujících kapitál nebo přísný dohled.

Tato čísla pocházejí z nového globálního průzkumu společnosti McKinsey (provedeného ve druhé polovině roku 2024, publikovaného v roce 2025) o funkcích, kde se generace umělé inteligence pravidelně používá. Funkce identifikované v průzkumu nazývám „funkčními rolemi“.

Celkově vidíme marketing a prodej na vrcholu, vývoj produktů a služeb, IT a servisní operace uprostřed a řízení rizik a dodržování předpisů, dodavatelský řetězec a výroba vzadu (alespoň prozatím).

Přehled podle typu role (podíl organizací pravidelně používajících generaci umělé inteligence)

Zdroj: McKinsey Global Survey on the State of AI (data za 2. polovinu roku 24, publikováno v roce 2025). Procenta představují „společnosti, které pravidelně používají generování umělé inteligence alespoň v jednom případě užití“ podle funkce. „Správa znalostí“ je označení, které McKinsey používá k agregaci dalších podnikových funkcí.

Klíčové jídlo s sebou

Pozoruji zde dva vzorce. Zaprvé, funkce, které inherentně zahrnují text, obrázky, kód a strukturovaná data (marketing, produkt, IT a vývoj softwaru), se relativně snáze nasazují do modelů.

Za druhé, rizika a dodržování předpisů, dodavatelský řetězec a výroba jsou na seznamu níže, protože zahrnují přísnější kontrolu, přístup k datům a bezpečnostní zdůvodnění.

Kromě toho skutečnost, že celkové přijetí generace umělé inteligence v roce 2024 prudce vzrostlo (viz přijetí generace umělé inteligence v celém podniku), poskytuje určitý kontext pro to, že i ty nejnižší funkce vykazují určitý nárůst.

Názor analytika

Podle mého názoru je rok 2025 posledním rokem, kdy se bude mluvit o penetraci.

Tyto přední funkce nejenže „osvojí umělou inteligenci“ v těchto rolích; komplexně automatizují několik vybraných, často prováděných úkolů v těchto oblastech, jako je plánování kampaní až po A/B testování v marketingu, oprava chyb v softwarovém inženýrství a vyhledávání znalostí s auditem v podpůrných funkcích.

Tři znaky budou signalizovat zralost generace umělé inteligence: (1) určený vlastník provozního rizika umělé inteligence, (2) funkce vyhledávání dat propojené s dobře spravovanými zdroji dat (a nikoli s otevřeným internetem) a (3) proces s pravidly pro ukončení platnosti prototypů, které negenerují dostatečnou hodnotu, aby ospravedlnily jejich spotřebu energie.

Také bych očekával, že funkce na pravé straně grafu (dodavatelský řetězec a výroba) se zvýší s tím, jak se bude pojištění proti vyspělosti nástrojů a syntetických datových kanálů stávat robustnějším. Stručně řečeno: s šířkou generace AI jsme skončili. Je čas na hloubku generace AI.

Vystavení zaměstnanců nástrojům umělé inteligence (2023 až 2025)

V roce 2025 vidíme jasné oddělení mezi typy rolí. Generativní umělá inteligence prostupuje do pracovních pozic s externí, obsahově bohatou stopou nebo do těch, které se podílejí na vývoji softwaru. Méně rozšířená je v kapitálově náročných oblastech podnikání nebo v oblastech náročných na oprávnění.

Nejnovější globální průzkum společnosti McKinsey (provedený ve druhé polovině roku 2024; publikovaný v roce 2025) ukazuje, kde společnosti nyní pravidelně nasazují umělou inteligenci generace AI, a to podle funkcí. Tyto funkce považuji za praktické zástupce „typů rolí“ v organizaci.

Hlavní výsledek: marketing a prodej jsou nejvíce exponované, následované velkým seskupením vývoje produktů nebo služeb, IT a servisních operací. Pole, která dnes nejméně pravděpodobně využijí generaci umělé inteligence, jsou v oblasti správy a řízení, dodavatelského řetězce a výroby.

Přehled podle typu role (podíl organizací pravidelně používajících generaci umělé inteligence)

Zdroj: McKinsey Global Survey on the State of AI (data za 2. polovinu roku 24; publikováno v roce 2025).

Čísla představují „běžné využití generace umělé inteligence v alespoň jednom případě užití“ na funkci. „Správa znalostí“ je souhrnem ostatních obchodních funkcí.

Shrnutí. Jaká jsou zde klíčová pozorování?

Pro mě existují dva. Prvním je, že funkce, které již obsahují hodně textu, obrázků, kódu nebo reprezentace znalostí jako vstupy (tj. marketing, produkt, IT, software), se snáze pronikají. Modely jsou volně dostupné.

Druhým je, že oblasti podniku, které jsou náročnější na povolení nebo aktiva (riziko/dodržování předpisů, dodavatelský řetězec, výroba), jsou na seznamu níže, protože zajištění, kontrola přístupu a právní bezpečnost jsou důležitější než vytváření nových výsledků.

Za zmínku stojí, že celková míra přijetí v podnikání v průběhu roku 2024 vzrostla. Takže i ty, které v zavádění zaostávají, zaznamenávají alespoň určitý nárůst.

Názor analytika.

Jak mám interpretovat tyto výsledky? Domnívám se, že rok 2025 je rokem, kdy penetrace přestane být hlavním tématem.

Nejvyspělejší společnosti sice najdou způsob, jak proniknout do těchto rolí s využitím generace umělé inteligence, ale co je důležitější, využijí ji k přepracování několika klíčových úkolů s velkým objemem od začátku do konce (např. generování nápadů prostřednictvím A/B testování v marketingu, oprava chyb v inženýrství nebo vyhledávání znalostí s trasováním v rámci podpory).

Budu zde hledat tři ukazatele vyspělosti: (1) jednu osobu jmenovanou nositelkou operačního rizika AI, (2) vyhledávací nebo jiné procesy načítání s využitím spravovaných korpusů (na rozdíl od internetu) a (3) portfolio případů užití, které tiše ruší projekty, jež se nevyplácejí za výpočetní náklady.

Jakmile se otázky ověřování a původu stanou rutinní záležitostí, přísněji regulovaná odvětví tuto mezeru zmenší, a to je blíž, než se většina lidí domnívá.

Vliv nástrojů umělé inteligence na produktivitu (2024 až 2025)

Když vstřebávám nejnovější důkazy o vlivu umělé inteligence na produktivitu, všímám si dvou vzorců: existují zde určité hmatatelné výhody (když to uděláte správně) a je zde velká poznámka pod čarou, která říká: „záleží na tom, jak to uděláte.“

Federální rezervní banka v St. Louis zjistila, že „mezi zaměstnanými uživateli generativní umělé inteligence ve Spojených státech pomohla nová technologie koncem roku 2024 strávit 6 až 24.9 procenta z celkové pracovní doby (během týdne používání).“

Jiný článek zjistil, že „každá hodina generativního používání umělé inteligence byla asi o 33 procent produktivnější než typická hodina práce“.

Zde je jednoduchá tabulka pro shrnutí těchto zjištění:

Co nám tato čísla říkají?

Podle mého výkladu z těchto zjištění vyplývá, že když zaměstnanci smysluplně interagují s těmito nástroji, skutečně se projeví zvýšení produktivity.

Skutečnost, že tato dividenda dosahuje vrcholu 24.9 procenta „asistovaných hodin“, však naznačuje, že většina lidí nedovoluje, aby tyto nástroje zabíraly každou jejich pracovní chvíli.

Zvýšení produktivity o 33 procent za hodinu je skvělé, ale týká se pouze hodin, kdy je nástroj používán, nikoli celého týdne.

A v souhrnu za celou ekonomiku se přínosy pohybují v rozmezí 0.3 až 3.0 procentních bodů ročního růstu produktivity.

Jinými slovy, tohle všechno je teprve v plenkách; výhody jsou skutečné, ale stále se soustředí v několika málo oblastech.

Můj pohled

Důsledkem pro manažery je podle mého názoru to, že snadná vítězství v oblasti produktivity s využitím umělé inteligence jsou zde k dispozici, ale realizace těchto zisků v širším smyslu bude vyžadovat přepracování procesů, zvyšování kvalifikace a řízení.

Vedoucí pracovníci se musí posunout od „skvělé, pojďme dát tyto nástroje všem do rukou“ k „které procesy jsme připraveni přepracovat?“ a „které hodiny bude nástroj skutečně podporovat?“.

„Do kterých obchodních procesů můžeme nástroj implementovat a kde budeme moci měřit hodinové zvýšení produktivity?“

Dokud to nebudeme schopni udělat, budeme uvízlí ve světě částečných sloupců (6 až 24.9 procenta asistovaných hodin), nikoli plných sloupců.

Výzvou, která nás čeká, není nalezení dividendy produktivity, ale její institucionalizace, internalizace a šíření v celé organizaci.

V nabídkách práce jsou již jako požadavky uváděny dovednosti v oblasti umělé inteligence.

Trh práce nemá čas o této záležitosti diskutovat; už k mnoha pracovním nabídkám přidal požadavek na „gramotnost v oblasti umělé inteligence“.

LinkedIn nedávno oznámil, že počet pracovních nabídek uvádějících jako požadavek „gramotnost v oblasti umělé inteligence“ – včetně zkušeností s ChatGPT, GitHub Copilot a prompt engineering – se za loňský rok zvýšil více než šestinásobně.

I když jsou takové nabídky práce stále relativně vzácné (tj. 0.2 % všech placených nabídek práce na celém světě), tempo růstu je nezaměnitelné.

Podobně společnost Indeed v lednu 2025 uvedla, že počet pracovních nabídek ve Spojených státech, které odkazují na generativní umělou inteligenci, se za poslední rok zvýšil o 170 %, zatímco procento nabídek zůstává relativně nízké, přibližně 0.3 %.

Přehled zmínek o dovednostech v oblasti umělé inteligence v pracovních inzerátech

Moje interpretace

Toto je klasická situace s „tenkým ocasem, strmým trendem“. Základní úroveň pracovních nabídek, které vyžadují „gramotnost v oblasti umělé inteligence“, je stále nízká (tj. výrazně pod 1 %), ale trend je velmi silný (tj. šestinásobný nárůst za jeden rok na LinkedIn a 2.7násobný nárůst na Indeed).

Je zřejmé, že mnoho pracovních míst se přesouvá od požadavku „dobré“ zkušenosti s nástroji umělé inteligence k požadavku základní úrovně „nezbytné“ gramotnosti v používání nástrojů umělé inteligence.

Tento jazyk se nejprve objevuje v nabídkách práce pro technické pozice (např. vývoj softwaru, datová věda) a konzultační pozice a poté se šíří i do dalších rolí znalostních pracovníků, jak se používání nástrojů umělé inteligence v organizacích stává standardizovanějším.

Názor analytika

Kdybych řídil tým, vnímal bych „gramotnost v oblasti umělé inteligence“ stejně jako nyní vnímám „gramotnost v oblasti tabulkových procesorů“. Není vyžadována pro všechny pozice, ale očekává se u mnoha pozic, které zahrnují analýzu, psaní nebo obsluhu klientů.

Aby se řešila potřeba gramotnosti v oblasti umělé inteligence, měli by personalisté udělat dvě věci. Zaprvé by měli identifikovat role, které vyžadují znalost konkrétních nástrojů umělé inteligence, a zahrnout to do popisu práce.

Díky tomu jsou požadavky na pracovní pozici zakotveny v realitě a uchazeči se tak mohou rozhodnout, zda mají potřebné dovednosti.

Za druhé, měli by novým zaměstnancům poskytovat školení o používání nástrojů umělé inteligence, včetně návodů na používání nejoblíbenějších nástrojů, příkladů akceptovaných případů užití a nástrojů pro měření přínosů každého případu užití.

Je to proto, že se vše jasně definuje: Popisy práce budou stále častěji zahrnovat znalost nástrojů umělé inteligence, jelikož realita způsobu, jakým se práce vykonává, se s popisy práce shoduje.

Nálada pracovníků ohledně umělé inteligence (2025)

Sledoval jsem nedávný výzkum postojů pracovníků k umělé inteligenci v práci. Z toho, co jsem viděl, je patrný pocit optimismu, pocit neklidu a pocit složitosti.

Na jedné straně pracovníci vědí, že se věci změní, na druhé straně si nejsou jisti, co to pro ně osobně bude znamenat.

Čísla

Podle nového průzkumu Pew Research Center mezi americkými pracovníky (začátek roku 2025):

52 % respondentů uvádí, že se obávají, jak bude umělá inteligence využívána na pracovišti. 36 % uvádí, že jsou optimističtí ohledně dopadu umělé inteligence na jejich práci. 16 % uvádí, že část své práce v současné době vykonává s využitím umělé inteligence. 25 % uvádí, že si dokážou představit, že by část své současné práce byla vykonávána s využitím umělé inteligence.

Globální studie provedená společnostmi KPMG International a Melbournskou univerzitou (48 340 účastníků ze 47 zemí) zjistila, že 57 % zaměstnanců přiznává, že v práci skrývali používání nástrojů umělé inteligence.

Tabulka metrik sentimentu pracovníků

Co nám tato čísla říkají

Z mého pohledu vidím v pracovní síle dva směry. Mnoho pracovníků ví o umělé inteligenci a o tom, co dokáže, ale méně se jich cítí zcela bezpečně nebo připraveno.

To, že více než polovina respondentů má obavy, naznačuje, že nasazení a komunikace ještě nejsou na takové úrovni, na jaké by měly být.

To, že solidní třetina respondentů cítí naději, naznačuje, že příležitost je zřejmá a hmatatelná.

Statistika o „skrývání používání“ je obzvláště zajímavá; naznačuje nesoulad mezi nasazením a pohodlím pracovníků (nebo jejich zveřejněním), protože pracovníci nástroje používají, ale možná se necítí bezpečně nebo nemají podporu, aby to otevřeně řekli.

Můj

Myslím, že tyto smíšené výsledky jsou varovným signálem. Myslím, že organizace by neměly předpokládat, že důvěra pracovníků přijde jen proto, že je technologie dostupná.

Organizace spíše potřebují se zaměstnanci spolupracovat na budování důvěry, vyjasňování používání a školení pracovníků.

Moje rada je investovat do jasných zásad týkajících se používání umělé inteligence, zapojit pracovníky do tvorby těchto zásad a sledovat důvěryhodnost spolu s používáním.

Technologie je připravená, ale lidé ještě ne.

Stručně řečeno, máme za sebou fázi šoku a úžasu nad fungující umělou inteligencí a nyní je čas na fázi sladění.

Nejčastěji používané nástroje umělé inteligence (2025)

A co nástroje umělé inteligence, ke kterým zaměstnanci v práci skutečně přistupují? Vidíme zde dva snímky – jeden z vývojářů a druhý z podnikových uživatelů.

Zaměřeno na vývojáře: V segmentu vývojářů vidíme dva nástroje pro produktivitu, které jsou na špici.

V průzkumu Stack Overflow z roku 2025 uvádí 82 % vývojářů, že používají ChatGPT, zatímco 68 % používá GitHub Copilot, následovaný Gemini (47 %), Claude/Claude Code (41 %), Microsoft Copilot (31 %) a Perplexity (16 %). Upozorňujeme, že se jedná o procenta vývojářů, kteří používají jakýkoli nástroj umělé inteligence, nikoli o všech uživatelů.

Podniky: Na straně podniků máme k dispozici data telemetrie prohlížečů z reálného světa, která naznačují podobný příběh: podle zprávy LayerX z roku 2025 tvoří ChatGPT 92 % veškerého využití GenAI v podnicích, následovaný Gemini (15 %), Claude (5 %) a Copilot (2–3 %). Zpráva také odhaduje, že 45 % zaměstnanců používá nějaký nástroj GenAI, což připomíná, jak běžné se tyto nástroje staly.

Přehled: nejpoužívanější nástroje umělé inteligence v praxi (2025)

Kontext: Data Stack Overflow jsou založena na vlastním hlášení vývojářů o používání nástrojů, zatímco data LayerX jsou založena na telemetrických datech podnikových prohlížečů. Obě zprávy byly publikovány v roce 2025.

Výklad

Moje interpretace je jednoduchá: I když je dlouhý ocas skutečně dlouhý, nástrojů, které zaměstnanci v práci skutečně používají, je relativně málo.

ChatGPT je stále vstupními dveřmi pro většinu uživatelů, a to jak pro vývojáře, tak (z hlediska relativní návštěvnosti) pro širší podniky.

Copilot má zvláštní podporu u vývojářů, ale v podnikovém sektoru zaostává, protože většina případů použití se vyskytuje u chatbotů orientovaných na zákazníky, ke kterým se přistupuje prostřednictvím osobních účtů.

Druhý příběh se týká fragmentace: Nástroje jako Gemini, Claude a Perplexity sice mají solidní příklady použití, ale nenahradily univerzální vzorec „otevřete chatbota a získejte odpověď“.

Důsledky plánování

Pokud bych plánoval zavádění, naplánoval bych jeden univerzální nástroj a malý počet specializovaných nástrojů, které by pokryly většinu případů použití.

Klíčem bude správa a integrace: Většinu každodenních dotazů směrovat přes centrálně spravovaný chatbot s přístupem k firemním datům a protokolům, ale zároveň umožnit zaměstnancům bezproblémové vyvolání specializovaných nástrojů (např. kódovacích kopilotů nebo vyhledávacích asistentů) ze stejného rozhraní.

Sledujte nejen aktivní aktivní uživatele (MAU), ale i procento asistovaných úkolů a ušetřený čas na úkol; v tom spočívá jejich hodnota.

To, že se většina vašich zaměstnanců soustředí na jeden nástroj pro správu, není problém; je to příležitost standardizovat výzvy, protokoly a ochranné zábradlí, aby se tyto výhody daly škálovat bez chaosu.

Výsledky produktivity vs. kreativity (2024 až 2025)

Po přezkoumání nejnovějšího výzkumu vidím, že generativní nástroje umělé inteligence mají solidní pozitivní dopad na produktivitu, zatímco dopad na kreativitu je méně výrazný.

To znamená, že firmy se rozvíjejí rychleji, ale je méně zřejmé, že se stávají kreativnějšími.

Klíčové poznatky

V roce 2025 Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj (OECD) zjistila, že pracovníci, kteří používali generativní nástroje umělé inteligence, byli při psaní nebo shrnutí textu přibližně o 40 % rychlejší a kvalita jejich práce byla podle hodnocení hodnotitelů přibližně o 18 % vyšší.

Metaanalýza 28 studií z roku 2025 (zahrnující více než 8 000 účastníků) zjistila, že lidé, kteří pracovali s umělou inteligencí, byli lepší v tvorbě kreativní práce (s efektem g ≈ 0.27), ale že rozmanitost nápadů, které generovali, se snížila (s efektem g ≈ -0.86).

Shrnutí: výsledky produktivity vs. kreativity

Co naznačují čísla

Podle mého výkladu dat je zvýšení produktivity jednodušší. S pomocí nástrojů umělé inteligence pracovníci vykonávají svou práci rychleji a v některých oblastech, jako je psaní a shrnování, odvádějí kvalitnější práci. Dopad na kreativitu je však jemnější.

Je pravda, že lidé, kteří spolupracují s umělou inteligencí na kreativní práci, dosahují lepších výsledků (g ≈ 0.27), ale v důsledku toho trpí rozmanitost nápadů, se kterými přicházejí (g ≈ -0.86). To naznačuje, že systémy umělé inteligence mohou vést lidi k podobným řešením, nikoli ke skutečně originálním.

Názor analytika

Podle mého názoru to znamená, že by firmy měly přistupovat k produktivitě a kreativitě odděleně. Pokud chcete zlepšit rychlost, konzistenci a kvalitu opakujících se úkolů, pak je umělá inteligence jasná volba.

Pokud chcete radikálně inovovat, generovat nápady nebo prozkoumávat zcela nové možnosti, budete muset pečlivěji řídit interakci mezi lidmi a stroji.

Budete chtít umožnit lidem, aby si zachovali svou vlastní svobodu jednání, zajistit rozmanité spektrum vstupů a ujistit se, že stroje nebudou dominovat procesu generování nápadů.

Pokud chcete do poloviny roku 2025 plně využít výhod umělé inteligence, doporučil bych vám postupovat ve dvou směrech: V krátkodobém horizontu byste se měli zaměřit na úkoly, u kterých můžete dosáhnout zrychlení a zlepšení kvality; zároveň byste měli investovat do prostor pro experimentování, kde cílem je divergence (nikoli konvergence).

Umělá inteligence v náboru a automatizaci lidských zdrojů (2025)

Píše se rok 2025 a personální týmy využívají umělou inteligenci a automatizaci při náboru, nástupu a řízení zaměstnanců. Kdysi experimentální pilotní projekty jsou nyní nutností.

Ve skutečnosti 99 % personalistů uvádí, že již ve svém náborovém procesu používají umělou inteligenci, a 98 % z nich hlásí „významná zlepšení“ díky ní.

Podobně 65 % malých podniků uvádí, že již využívají umělou inteligenci pro účely lidských zdrojů (především nábor) a více než polovina plánuje v příštím roce zvýšit investice.

Shrnutí: Klíčové metriky pro nábor a automatizaci lidských zdrojů v roce 2025

Co to tedy doopravdy znamená?

Budu první, kdo řekne, že mě poněkud překvapuje, jak rychle se umělá inteligence v HR uchytila, i když je v náboru stále v rané formě. Rychlý pokrok od experimentálního k téměř všudypřítomnému je ale neočekávaný.

V současné době se automatizuje řada procesů, jako je vyhledávání kandidátů, prověřování životopisů, plánování pohovorů a dokonce i aspekty samotného procesu pohovoru.

Tyto procesy jsou bezpochyby efektivnější. Práce je často hotová rychleji a s menším lidským zásahem.

Ale je tu i rubová strana. Jakmile 99 % personalistů používá umělou inteligenci, sama o sobě už se nestává rozlišovacím prvkem.

Konkurenčním rozlišovacím prvkem bude to, jak to implementujete, jak promyšleně to implementujete, jak spravedlivě to implementujete a jak dobře to integrujete s lidským úsudkem.

Příkladem může být to, že 65 % malých podniků zavedlo umělou inteligenci pro HR procesy (zejména nábor), což naznačuje, že se nejedná o fenomén pouze pro podniky.

Náš názor

Napadají mě dva důležité důsledky pro analytiky.

Zaprvé, řízení, rizika a kontrola se musí dostat z pozadí. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence je nyní nedílnou součástí většiny náborových rozhodnutí, stávají se otázky jako zaujatost, vysvětlitelnost, zkušenosti kandidátů a dodržování předpisů běžnou praxí.

Automatizace sice jistě může pomoci urychlit front-end náboru (sourcing), ale také zásadně mění rozhodovací práva, audit a rovnost. To je transformace, nikoli optimalizace.

Druhou věcí je, že se budete muset zaměřit na spolupráci lidí a umělé inteligence.

Umělá inteligence může rozhodně zrychlit a optimalizovat náborové procesy, ale koneckonců hodnota spočívá v lidském hodnocení; v kulturním souladu, strategickém souladu a souladu s budoucností.

Firmy, které využívají umělou inteligenci k analýze a návrhům, ale zachovávají lidskou debatu o tom, kdo by měl být najat, si povedou lépe než ty, které delegují celé rozhodnutí na umělou inteligenci.

Už jsme za fází, kdy se ptáme, zda lze HR automatizovat. Ano. Otázkou je, jak dobře je automatizováno, řízeno a integrováno s lidskými procesy.

2024 – 2025: Hodnota a návratnost investic do umělé inteligence

A teď k návratnosti investic za období 2024–25. Za prvé, v rámci obchodních funkcí si vedoucí pracovníci nárokují přímé výsledky (zvýšení tržeb, snížení nákladů) v oblasti návratnosti investic ze svých investic do generativní umělé inteligence.

Pokud se však na to podíváte z pohledu podniku, realita je smíšená. Přestože došlo k určitým úspěchům, téměř žádný z nich zatím skutečně významně nezlepšil EBIT v celém podniku.

Podle našeho nejnovějšího globálního průzkumu většina vedoucích pracovníků napříč obchodními funkcemi uvádí, že ve druhé polovině roku 2024 zaznamenala jak úspory nákladů, tak i nárůst tržeb.

Více než 80 procent také neuvádí žádný významný dopad na EBIT na úrovni podniku. Pouze 17 procent uvádí, že 5 procent nebo více z celkového EBIT za uplynulý rok bylo poháněno generativní umělou inteligencí.

Udělejte si shrnutí: Kde se objevuje návratnost investic (podíl respondentů uvádějících hodnotu, podle obchodní jednotky, 2. pololetí 2024) Zdroj: Stav umělé inteligence v roce 2024, McKinsey Global Survey (2025).

Udělejte si shrnutí: Kde se objevuje návratnost investic (podíl respondentů uvádějících hodnotu, podle obchodní jednotky, 2. pololetí 2024) Zdroj: Stav umělé inteligence v roce 2024, McKinsey Global Survey (2025).

Metriky v rámci funkcí ukazují podíl respondentů, kteří uvádějí, že jejich generativní aplikace umělé inteligence přinesly v posledních 12 měsících nové příjmy nebo snížily náklady.

Pokud jde o obchodní výsledky, situace je velmi odlišná: více než 80 procent uvádí, že dosud nezaznamenali významný dopad generativní umělé inteligence na EBIT, a pouze 17 procent uvádí, že generativní umělá inteligence se v uplynulém roce podílela na celkovém EBIT 5 procenty nebo více.

Co tyto údaje představují

Podle mého názoru bychom tohle měli vidět. Řešení, která jsou zřejmá, přinášejí výsledky. Otázkou nyní je, zda se dají škálovat?

Nejvýraznějších výsledků na funkční úrovni se dosahuje v oblastech, které jsou ze své podstaty digitalizované a řízené metrikami: strategie a finance, dodavatelský řetězec, servisní provoz a inženýrství. Koneckonců je snazší měřit nárůst efektivity a výkonu.

Abyste však dosáhli celopodnikového EBITu z těchto bodových optimalizací, musíte udělat více než jen přidat několik dalších nástrojů.

Musíte standardizovat API pro klíčové systémy, přiřadit odpovědnost za rizika a návratnost investic v oblasti umělé inteligence a, co je důležité, reinvestovat ušetřený čas do aktivit s přidanou hodnotou a nenechat ho jen tak unikat.

To je také důvod, proč většina týmů může hrdě hlásit dopad na podnikání, ale finanční ředitel stále není připraven říct, že se transformovala celá společnost.

Názor analytika

Pokud bych měl strategicky plánovat období 2025–2026, plánoval bych návratnost investic na třech propojených frontách:

1. a. na úrovni případů užití (např. zkrácení minut, snížení chyb, % upsellingu na hovor) a. na úrovni portfolia (např. konsolidace nástrojů, ukončení pomalu se rozvíjejícího pilotního projektu, alokace zdrojů umělé inteligence) c. na úrovni podniku (např. EBIT, CCC) s jasným procesem pro zpětné uvolnění zdrojů do podnikání

Víme, že z toho lze získat hodnotu. Data nám to říkají. Stačí jen vytvořit kanály. Musíte tyto lokální výhody propojit s konečným ziskem prostřednictvím správy a řízení, zjednodušení procesů a analytiky.

Když se ohlédneme a prozkoumáme všechny tyto různé ukazatele, vidíme jednu věc velmi jasně: Umělá inteligence není jen na prahu pracoviště. Je již uvnitř.

Vidíme vysokou míru přijetí. Vidíme používání nástrojů. Vidíme smíšené signály ohledně návratnosti investic, ale návratnost investic skutečně vidíme.

Produktivita roste rychleji než kreativita, což znamená, že počáteční fáze této transformace se týká spíše efektivity než radikální inovace.

Základem těchto ukazatelů produktivity je však jemnější vývoj: stálý přesun práce od dělání věcí k rozhodování, řízení a vylepšování věcí.

Do roku 2035 už nebudeme diskutovat o našem využívání umělé inteligence. Budeme hovořit o tom, do jaké míry se nám podařilo vylepšit důvěryhodné systémy, zabezpečit naše data, zvýšit kvalifikaci našich zaměstnanců a – kromě produktivity – zhodnotit naši kolektivní inteligenci a inovace.

Poté, co jsme se ve 20. letech 21. století naučili koexistovat s umělou inteligencí, se ve 30. letech 21. století naučíme s umělou inteligencí spolupracovat.

Data o denním používání umělé inteligence pracovní silou za rok 2025

Do roku 2025 se umělá inteligence stane standardní součástí obchodního života, což znamená, že se na nástroje umělé inteligence bude denně spoléhat stále více pracovníků. Éra občasného používání je dávno pryč, protože mnoho pracovních úkolů je nyní na umělé inteligenci závislých stejně jako na e-mailu a Excelu.

Průměrný týdenní počet hodin ušetřených díky umělé inteligenci

Nejčastěji uváděnou výhodou umělé inteligence v práci je efektivita. Mnoho hodin manuálních úkolů, které dříve vykonávali lidé, nyní řeší umělá inteligence. V roce 2025 pracovníci v průměru ušetří několik hodin týdně. Tento čas se pak věnuje práci s vyšším zatěžováním.

Procento úkolů plně automatizovaných umělou inteligencí

Existuje rostoucí trend, kdy umělá inteligence provádí komplexní úkoly bez jakéhokoli lidského zapojení. V roce 2025 bude velká část každodenních úkolů plně automatizována umělou inteligencí, jako je zadávání dat, plánování a jednoduchá analýza dat. To znamená, že zaměstnanci se mohou soustředit na činnosti vyšší úrovně.

Míra přijetí podle úrovně pracovní pozice (základní úroveň vs. seniorní úroveň)

Rozsah využití umělé inteligence závisí na senioritě zaměstnance. Zaměstnanci na základní úrovni mohou umělou inteligenci používat k věcem, jako je zvyšování kvalifikace, zatímco vedoucí pracovníci ji mohou používat k rozhodování a rozvoji strategií. V roce 2025 je všudypřítomná a rozdíly se liší v tom, jak se používá.

Procento vedoucích pracovníků, kteří používají umělou inteligenci k rozhodování

Stále více vedoucích pracovníků se obrací na umělou inteligenci, aby jim pomohla s rozhodováním. To jim umožňuje zpracovávat větší množství dat, předpovídat výsledky nebo spouštět různé scénáře. Do roku 2025 mnoho lidí začne používat umělou inteligenci k získání druhého názoru.

Jak vnímáte využití umělé inteligence ve vaší společnosti dnes pro interní komunikaci a spolupráci?

Umělá inteligence může pomoci s interní spoluprací. Může pomáhat s přepisováním nebo pořizováním zápisů ze schůzek, psát e-maily a sledovat data nebo informace. To eliminuje tření a udržuje lidi v souladu s týmy. Rok 2025 není výjimkou.

Jaké procento zaměstnanců se obává ztráty pracovních míst v důsledku umělé inteligence?

Navzdory potenciálním výhodám existují mezi zaměstnanci obavy ohledně rozsahu, v jakém může umělá inteligence automatizovat jejich práci. Rok 2025 zůstává v tomto ohledu nevýjimkou.

Vzestup školení v oblasti umělé inteligence na pracovištích

Firmy investují více prostředků do školení svých zaměstnanců v oblasti umělé inteligence. Poptávka po dovednostech v používání umělé inteligence je nyní vysoká. Školení v oblasti umělé inteligence bude v roce 2025 dostupnější. Zvyšování kvalifikace je nedílnou součástí přechodu na umělou inteligenci.

% společností se zásadami pro používání umělé inteligence

Vzhledem k tomu, že se umělá inteligence stále více rozšiřuje, firmy vyvíjejí pokyny pro její používání. Zásady mohou zahrnovat pravidla týkající se ochrany osobních údajů, etiky a pokynů pro používání. V roce 2025 stále více firem formalizovalo pokyny pro používání. Podporuje to zodpovědné přijetí.

Využití umělé inteligence v zákaznických službách

Zákaznický servis je oblast, která je silně podporována nástroji umělé inteligence. Umělá inteligence se používá k odpovídání na běžné otázky, generování konceptů odpovědí a podpůrným agentům. Využití umělé inteligence v této oblasti zvyšuje produktivitu a efektivitu v roce 2025. To ponechává lidským zaměstnancům řešení složitějších situací.

Jaké procento zaměstnanců používá umělou inteligenci pro psaní a tvorbu obsahu?

Umělá inteligence se nejčastěji používá v nástrojích pro psaní, jako jsou nástroje pro psaní e-mailů, psaní zpráv a tvorbu prezentací. Do roku 2025 již mnoho lidí používá nástroje umělé inteligence pro psaní úkolů, což pomáhá týmům komunikovat rychleji a přesněji.

Ve kterých odvětvích zvyšuje umělá inteligence efektivitu práce?

I když umělá inteligence zvyšuje efektivitu práce v mnoha různých odvětvích, procento pracovní síly, která z ní může těžit, se v každém z nich velmi liší. Obecně je toto procento nejvyšší v odvětvích, která se spoléhají převážně na mentální úkoly. Mnoho odvětví již využívá zvýšení efektivity, které jim umělá inteligence v roce 2025 přinese, k provedení změn ve způsobu, jakým řídí své podniky.

Jaké procento organizací používá umělou inteligenci pro analýzu dat?

Umělá inteligence umožňuje analýzu velkých datových sad během několika sekund. Již v roce 2025 existují organizace, které používají umělou inteligenci k rychlému získávání přehledů a shrnutí dat. Analýza dat pomocí umělé inteligence se začíná stávat standardem a používání nástrojů umělé inteligence umožňuje firmám rychleji získávat odpovědi na základě dat.

K čemu lidé používají umělou inteligenci pro řízení projektů?

Umělá inteligence pomáhá týmům, které řídí projekty, s plánováním, sledováním a optimalizací jejich projektů tím, že poskytuje časové harmonogramy, hodnocení rizik a alokaci zdrojů. Umělá inteligence umožňuje v roce 2025 řídit projekty s mnohem větší efektivitou a s mnohem menšími nároky na práci.

Jaké procento lidí se při rozhodování spoléhá na umělou inteligenci?

Přestože se umělé inteligenci důvěřuje více než kdy dříve, stále existují lidé, kteří se jejími radami nechtějí řídit. Určitý počet lidí již v roce 2025 používá doporučení nástrojů umělé inteligence. Jiné procento jí nedůvěřuje. Do roku 2025 bude úroveň důvěry lidí v umělou inteligenci záviset na tom, jak moc ji znají. Důvěra v umělou inteligenci roste a s častějším používáním systémů umělé inteligence roste i tato důvěra.

Závěr

Důkazy jsou k dispozici: umělá inteligence se stává důležitým aspektem práce sama o sobě, spíše než aby byla vnímána pouze jako nový nástroj pro efektivnější vykonávání činností.

Ať už jde o automatizaci podřadných úkolů, pomoc s rozhodováním nebo zlepšení spolupráce v rámci týmů i mezi nimi, technologie umělé inteligence již mají hluboký dopad na práci napříč všemi pracovníky.

Přesto i přes všechny tyto potenciální výhody stále existují značné obavy ohledně otázek, jako je důvěra, jistota zaměstnání a to, jak si lidé a organizace nakonec přizpůsobí své způsoby práce.

A jak se budeme blížit k roku 2035, je pravděpodobné, že budeme svědky i nadále se měnit pracovní procesy, s novými dovednostmi a schopnostmi, které budou nezbytné pro řadu funkcí v celé ekonomice, a s tím, že spolupráce mezi člověkem a umělou inteligencí se stane ještě běžnějším jevem. Největší prospěch z toho budou mít ti, kteří dokážou zjistit, jak umělou inteligenci využít co nejefektivněji.

Zdroje a odkazy

• McKinsey & Company – Stav umělé inteligence: Jak se organizace přepracovávají, aby dosáhly hodnoty (2025)
• Stanfordský institut pro umělou inteligenci zaměřenou na člověka – Zpráva o indexu umělé inteligence za rok 2025
• Federální rezervní banka St. Louis – Dopad generativní umělé inteligence na produktivitu práce (2025)
• HR ponor – Produktivita pracovníků se zvyšuje každou hodinu používání generativní umělé inteligence (2025)
• Ekonomický graf LinkedInu – Zpráva o změně pracovního zaměstnání za rok 2024
• Indeed Hiring Lab – Generativní umělá inteligence v pracovních nabídkách: Aktualizace 2025
• Výzkumné centrum Pew – Američtí pracovníci se spíše obávají než plní nadějí ohledně budoucího využití umělé inteligence na pracovišti. (2025)
• KPMG / Univerzita v Melbourne – Studie důvěry v umělou inteligenci 2025
• Přetečení zásobníku – Průzkum vývojářů 2025
• VrstvaX – Zpráva o podnikové AI a SaaS datové bezpečnosti za rok 2025
• OECD – Vliv generativní umělé inteligence na produktivitu, inovace a podnikání (2025)
• arXiv – Metaanalýza: Spolupráce člověka a umělé inteligence v kreativních úkolech (2025)
• Globální přehled – Zpráva o AI v náboru za rok 2025
• Rochesterský obchodní deník – Umělá inteligence v HR: Nábor, právní rizika a výhody (2025)
• Technické oddělení Apollo – Umělá inteligence na pracovišti: Překvapivé statistiky 2025