SOLVO BRIEF

The Future of AI
Solvo, leden 2026

AI jako „magie“ i obyčejná „komodita“

Myšlenky top expertů na umělou inteligenci, které stojí za to šířit

Za AI si budeme platit měsíčně jako za elektřinu.

Umělá inteligence se stane komoditou.

Demokratizace dat: každý na ně bude mít právo.

Je nebezpečné outsourcovat lidský úsudek.“

Náklady se snižují 10 000×, rychlost roste 10 000×.

Umělá inteligence už dávno není futuristická kulisa z konferenčních pódií ani rekvizita ze sci-fi. Dnes je to technologie, která v reálném čase přepisuje ekonomiku, práci i společenské vztahy a zároveň rozmazává hranice toho, co je v digitálním prostoru „pravda“.

V tomto duchu se neslo setkání špičkových expertů na AI pořádané institutem Solvo Ivany Tykač. Do Prahy dorazili lidé, kteří jsou ve svých oborech skutečný „premium brand“: od technologického vývoje přes investice až po akademii a behaviorální vědy.

1. AI nezpomaluje. Naopak: jsme teprve na začátku

Jedno z nejsilnějších poselství večera znělo jasně: vývoj AI nebude brzdit, bude zrychlovat. A důvod je ekonomický.

Za explozí schopností stojí jednoduchá rovnice: velká příležitost přitahuje velké investice, ty urychlují pokrok a pokrok zpětně vytváří ještě větší příležitost.

Zásadní je i bezprecedentní koncentrace kapitálu. Zatímco dřívější technologické vlny rozprostíraly investice do stovek projektů, dnes míří extrémní objemy prostředků do několika málo modelů a platforem. Výsledek? Výkon letí nahoru, cena padá dolů.

2. Mezní náklady tvorby obsahu klesají k nule

Klíčovou myšlenku večera lze shrnout do jedné věty: generativní AI snižuje mezní náklady tvorby obsahu prakticky na nulu.

A „obsah“ dnes neznamená jen texty a obrázky. Patří sem kódování a vývoj, právní dokumenty a smlouvy, marketingové materiály, zdravotnické zprávy, analýzy, reporting, administrativa i návrhy ve výzkumu a vývoji od chemie přes materiály až po farmacii.

Výsledkem je dramatická změna: práce, která byla ještě nedávno dostupná jen firmám s velkými týmy specialistů, se zrychluje a zlevňuje. Něco, co dřív vyžadovalo týdny, dnes často vznikne během pár minut.

3. AI je magie… a navíc levná

V debatě se opakovaně vracel paradox, který jeden z řečníků trefně nazval „commoditized magic“.

Slavný sci-fi spisovatel Isaac Asimov kdysi prohlásil, že extrémně sofistikovaná technologie je k nerozeznání od magie. A tam už s AI někde jsme. Jenže vývoj utíká dopředu tak překotně, že se umělá inteligence zároveň mění v komoditu: levnou, dostupnou a snadno kopírovatelnou.

Pro byznys i investory jde o zásadní změnu pravidel hry. To, že jste první, už nemusí stačit. Dlouhé vývojové cykly ztrácejí význam, protože konkurence dokáže produkt napodobit během dnů. Switching costs (náklady na přechod od jedné služby k druhé) u SaaS (software as a service) služeb klesají. A licenční modely se začínají rozpadat: místo „platby za přístup“ vstupuje stále častěji do hry „platba za odvedenou práci“.

V takovém světě roste hodnota toho, co se obtížně kopíruje: unikátní data, hluboká doménová expertíza a schopnost vytvořit tzv. data flywheel - systém, který generuje další data a díky nim se sám zlepšuje. Pomoct může i distribuce a přímý vztah se zákazníkem. Ale tato výhoda bude v čase mizet s postupující komoditizací.

4. Agentní AI: od „udělej XY“ k „vyřeš můj problém“

Zatímco u klasické automatizace člověk umělé inteligenci říká postup krok za krokem, agentní systém funguje jinak: člověk popíše cíl a AI si sama navrhne kroky, použije nástroje a ověří výsledek.

Přirovnání z diskuse bylo výstižné: juniorovi dáte přesné instrukce. Seniorovi dáte zadání a čekáte řešení. Právě tímto směrem se AI podle expertů posouvá, od vykonavatele k „profesionálovi“. Zadáváme problém, ne proces.

5. Proč zatím nelze z AI „vytřískat“ maximum?

V praxi se ukazuje, že největší brzdou často není technologie, ale připravenost organizací.

Chybí lidé, kteří umí AI testovat, integrovat a vyhodnocovat. Data bývají neuspořádaná, neúplná, „špinavá“ a v praxi nepoužitelná. Neexistují jasné „best practices“ pro měření kvality výstupů a validaci toho, co model skutečně dělá. Rychlost změny je navíc extrémně vysoká, takže tradiční organizační rytmus přestává stačit.

Během debaty zazněl i praktický rámec, který stojí za zapamatování: implementace AI je jen z malé části technologický problém. Technologie tvoří zhruba 10 % úspěchu, infrastruktura a data dalších 20 % a celých 70 % je o lidech, procesech a kultuře.

6. Trh práce: riziko se přesouvá na „bílé límečky“

Dřívější automatizace ohrožovala hlavně manuální a rutinní práci. Nástup generativní AI ale začíná zasahovat i profese, které byly dlouho považované za „bezpečné“. Třeba právní služby, administrativa, analytika nebo částečně i consulting.

Nečekaným trendem je také zrychlení časových horizontů. To, co se očekávalo až v roce 2030, může dorazit podstatně dřív. Firmy i instituce budou muset reagovat rychleji, než byly zvyklé.

7. AI vstupuje do křehkého a nejistého světa

Technologický optimismus narušily názory z oboru sociální psychologie: Hlavní teze byla jednoduchá a znepokojivá: AI nepřichází do stabilního prostředí. Vstupuje do světa, kde lidé trpí digitální samotou. Žijí v polarizovaném světě, kterým otřásají válečné konflikty, společenská polarizace a eroze důvěry.

Spoléhat se v takovém prostředí na technologii, která „odpoví na všechno“, je extrémně lákavé, ale zároveň riskantní. Lidé ztrácejí společnou realitu, roste nedůvěra v instituce, vědu i média. A tak vzniká ideální půda pro manipulaci, konspirace a personalizované dezinformace.

8. Největší hrozba? Outsourcing lidského úsudku

Necháme AI rozhodovat za sebe? Z pohodlnosti? Ano, největší hrozbou nemusí být samotná existence superinteligence, ale postupný outsourcing lidského úsudku.

Nebezpečí totiž nespočívá jen v tom, že stroje budou příliš chytré, ale že lidé přestanou používat vlastní hlavu, protože pro ně bude jednodušší nechat vše rozhodnout a potvrdit „strojem“.

Současné AI systémy jsou často optimalizované tak, aby působily příjemně a souhlasně. „Engagement“ uživatele je pro ně prioritní. A tak nebezpečí hrozí hlavně dětem a mladým lidem, kteří ještě nemusí mít dostatečně rozvinuté kritické myšlení.

9. Evropa versus USA a Čína: jiné výhody, jiná kultura rizika

Debata se nevyhnula ani geopolitice. Evropa má podle řečníků špičkové vědce, inženýry a průmyslové know-how. Zároveň ale naráží na konzervativnější kapitál, nižší toleranci rizika, pomalejší škálování a byrokracii.

Proč Evropa zaostává? V diskusi zaznělo, že Silicon Valley není jen „místo“, ale hlavně „kultura“. A ta se kopíruje jen těžko. Přesto se experti tvářili, že Evropa má šanci chytit druhý dech. Starý kontinent má historii budování velkých věcí a potenciál probudit se, pokud začne více podporovat odvahu, ambici a schopnost škálovat. Případně si importuje zahraniční vědce a inženýry, kteří si s sebou přivezou progresivnější „mindset“.

Co dál?

Otázka evidentně nezní „regulace versus inovace“. Správná odpověď kombinuje vícero vrstev. Firmy by měly přestat čekat na dokonalost a začít budovat vlastní AI jako součást své organizace. Měly by pracovat s daty jako se strategickým aktivem a měnit procesy i kulturu. A ne jen „kupovat“ nástroje.

Akademie by měla učit praktické využití AI, posilovat širší vzdělání (kritické myšlení, filozofii, etiku) a fungovat jako most mezi technologiemi a společností.

A vlády? Ty by měly podporovat infrastrukturu a datovou suverenitu, investovat do talentu a přechodu pracovních sil, vytvářet veřejně odpovědné instituce pro dohled nad AI - a zároveň posilovat sociální soudržnost, protože technologie sama společnost neopraví.

Možná nejdůležitější závěr celého večera byl ale ještě jednodušší: budoucnost AI není jen technologická otázka. Je to otázka toho, v jaké společnosti ji používáme, kdo k ní má přístup, kdo nastavuje pravidla a zda si uchováme schopnost rozhodovat sami za sebe.

Na jedné straně stojí příslib demokratizace znalostí, průlomů ve vědě a návratu času lidem. Na druhé straně riziko, že AI urychlí přesně ty krize, které už dnes prožíváme: polarizaci, osamělost a rozpad důvěry.