AI agenti v roce 2026: co umí a proč firmy stále potřebují lidi

Aktualizováno na November 23, 2025 6 minuty čte

AI agenti se posunuli od hype k běžné součásti práce. V roce 2026 plánují kroky, volají nástroje, získávají data a vracejí výsledky, které zapadají do každodenní práce. Týmy šetří hodiny na třídění, reportingu a rutinním psaní, aniž by ztratily kontrolu.

Vítězný model nejsou agenti místo lidí. Funguje kombinace agentů + lidí, vedená jasnými cíli, zábranami (guardrails) a týdenními metrikami.

Co je vlastně AI agent v roce 2026

AI agent vezme cíl, převede ho na plán, použije povolené nástroje nebo data a vrátí zpět výsledky. Může připravit odpovědi, spouštět pracovní postupy nebo aktualizovat záznamy, přičemž rizikové kroky vždy vyžadují schválení. Agenti žijí uvnitř vašeho technologického stacku, ne v oddělených tabech.

Moderní agenti jsou záměrně úzce specializovaní. Každý dělá jednu práci, loguje každý krok a hraniční případy eskaluje na člověka. Tato specializace udržuje chování předvídatelné, náklady stabilní a audity přehledné.

Mnoho týmů zavádí human-in-the-loop (člověk v rozhodovacím cyklu) jako výchozí vzor. Agent připraví návrh nebo akci; člověk ji zkontroluje a schválí. Tento postup vyvažuje rychlost s bezpečností a odpovědností.

Některé firmy používají multiagentní pracovní postupy. Jeden agent plánuje, druhý získává znalosti a další kontroluje kvalitu, než cokoli odejde ven. Dělení práce škáluje výkon a zároveň udržuje výstupy konzistentní.

Co agenti umí už dnes (s reálním ROI)

Podpora & zákaznický servis

Agenti třídí tickety, navrhují první odpovědi a připojují odkazy na znalostní bázi s citacemi. Lidé doladí tón a stisknou Odeslat, což chrání kvalitu servisu i hlas značky.
Příklad: Vytvořit vysvětlení refundace pomocí interních pravidel a poslat ho ke schválení v helpdesku. KPI: průměrná doba vyřízení a FCR (first-contact resolution).

Znalosti s RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) odpovídá na dotazy primárně z vašich dokumentů. Odpovědi obsahují zdroje, takže recenzenti mohou přesnost ověřit před publikací.
Příklad: Odpovědět na „Jaké máme okno pro vrácení zboží?“ s odkazem na přesnou sekci interní politiky. KPI: přesnost odpovědí a pokrytí citacemi v pevně definované hodnoticí sadě.

Sales & marketing ops

Agenti shrnují hovory, zapisují čisté poznámky do CRM, plánují follow-upy a tvoří nabídky ze schválených šablon. Obchodníci tráví více času prodejem a méně psaním.
Příklad: Po discovery callu automaticky vytvořit rekapitulaci s potřebami klienta a dalšími kroky. KPI: čas do odpovědi a rychlost postupu v pipeline na obchodníka.

Engineering & IT

Agenti vytvářejí kostry testů, shrnují logy a zakládají tickety s reprodukovatelnými kroky. Vývojáři se soustředí na návrh, bezpečnost a dlouhodobé opravy místo repetitivní dřiny.
Příklad: Parsovat logy služby a připojit minimální repro do issue trackeru. KPI: mean time to repair (MTTR) a míra chyb, které uniknou do produkce.

Bezpečnostní operace

Agenti seskupují hlučná upozornění, obohacují signály kontextem a navrhují další kroky. Lidský analytik potvrdí závažnost, koordinuje reakci a zajistí přesnou komunikaci.
Příklad: Spojit neúspěšná přihlášení a změny oprávnění do jednoho draftu incidentu. KPI: mean time to triage a poměr skutečně pozitivních výstrah.

Analytika & reporting

Agenti stahují KPI, vysvětlují změny a označují odlehlé hodnoty, které si zaslouží pozornost. Manažeři dostávají týdenní reporty a tráví méně času hledáním signálu v datech.
Příklad: V pondělí poslat shrnutí metrik s delty a pravděpodobnými příčinami. KPI: latence rozhodnutí od obnovení dat po přijatou akci.

Realita roku 2026

Adopce roste, ale největší hodnotu přinášejí oblasti s jasně daným rozsahem a metrikami. Široké pokusy automatizovat „všechno“ zvyšují riziko a snižují důvěru.

Všude vítězí model agent + člověk nad plnou autonomií. Agenti připravují, hledají a navrhují; lidé rozhodují, schvalují a vysvětlují. Tato kombinace chrání zákazníky a drží výsledky konzistentní.

Proč jsou lidé pořád klíčoví

Strategie a kompromisy řídí každé nasazení. Agenti optimalizují uvnitř rámce; lidé tento rámec definují a volí, co měřit a kdy zastavit.

Nuanse a empatie stále vyžadují lidský úsudek. Posledních 10 % případů formuje vztahy a důvěru ve značku víc než jakákoli zkratka.

Odpovědnost a vysvětlitelnost jsou zásadní. Zákazníci i regulátoři očekávají jasného vlastníka výsledků, s přehledem o schváleních a auditech.

Bezpečnost a řízení rizik se nedají přeskočit. Prompt injection, nebezpečná práce s výstupy a příliš široká oprávnění nástrojů vyžadují guardrails od prvního dne.

Důkaz hodnoty udržuje momentum. Jmenovaná odpovědná osoba, která týdně reportuje náklady, kvalitu a rychlost, drží piloty poctivé a v pohybu.

Bezpečný vzor zavádění (Delegate, Verify, Act)

Vstupy: guardrails a přístup. Dejte agentům jen nástroje, které potřebují, a držte se principu nejmenšího privilegia. Validujte vstupy, redigujte citlivá data a dopředu definujte povolené akce.

Zpracování: retrieval a schválení. Používejte RAG, aby odpovědi citovaly vaše zdroje. Vlivné akce (refundace, změny dat, zákaznické zprávy) chraňte schvalováním human-in-the-loop.

Výstupy: validace a audit. Čistěte výstupy, logujte prompty a volání nástrojů a udržujte auditní stopu. Mějte připravenou „kartu bezpečnosti agenta“ s účelem, nástroji, hranicemi, metrikami a postupem rollbacku.

Pokud chcete vedenou praxi s RAG, schvalováním a evaluací, přidejte se do dalšího běhu Data Science & AI Bootcamp. Postavíte portfolio projekty s mentorskou zpětnou vazbou a code review.

30–60–90denní plán, jak prokázat ROI

Dny 1–30: Scope a demo. Vyberte jeden pracovní postup v jednom týmu, třeba návrhy odpovědí v podpoře nebo týdenní KPI reporty. Postavte demo jen ve stagingu s citacemi a schvalováním, pak změřte výchozí dobu zpracování a chybovost.

Dny 31–60: Zpevnění a měření. Přidejte validaci vstupů, rate limiting a eskalační cesty. Zapněte tracing, nastavte týdenní přehled výsledků a zaznamenávejte vzory selhání v krátkých provozních manuálech.

Dny 61–90: Pilot a rozhodnutí. Nasazujte za přepínačem funkce pro malou skupinu uživatelů. Škálujte jen tehdy, když splníte prahové hodnoty KPI, například 20 % rychlejší vyřízení nebo 10bodové zlepšení FCR.

Dovednosti, které se vyplatí v roce 2026 (a kde je získat)

LLM + RAG. Pochopte context window, embeddingy, chunkování, re-ranking a citace. Hodnoťte kvalitu vyhledávání (retrievalu) i odpovědí na stabilním test setu v Data Science & AI.

API a integrace. Skutečná hodnota vzniká propojováním nástrojů. Trénujte REST, webhooky a eventy; navrhujte idempotentní, testovatelné funkce v Web Development.

LLMOps a evaluace. Používejte kontejnery, CI/CD, telemetrii a sledování nákladů. Dejte latenci, přesnost a cenu za úlohu na dashboard, který vedoucí opravdu čtou.

Bezpečnost a governance. Modelujte hrozby v agentních tocích, vynucujte least privilege a testujte prompt injection i nebezpečnou práci s výstupy. Zrychlete svůj růst v Cybersecurity.

UX zaměřené na člověka. Rozhraní budují důvěru. Navrhujte jasná schválení, vysvětlení a fallbacky, kterým uživatelé rozumí, v UX/UI Design.

Kariérní základy. Portfolia a koučink zrychlují nábor. Projděte si Kariérní služby a pak se podívejte na Možnosti financování, abyste si naplánovali start.

Jak vypadá úspěch v tomto roce

Očekávejte rychlejší první návrhy v podpoře, sales ops a dokumentaci. Začnete blíž k hotové verzi a snížíte množství přeposílání mezi týmy.

Očekávejte čistší předávání práce s kontextovými souhrny a návrhy dalších kroků. Lidé tráví méně času rekonstruováním historie a více času řešením problémů.

Očekávejte dřívější signál ze shrnutých logů a KPI alertů. Lídři přestanou lovit data a začnou jednat na základě trendů a anomálií.

Každý přínos přivažte ke konkrétnímu KPI a datu. Týdenní důkazy jsou silnější než sebehezčí slide deck.

Poslední krok

Vyberte si svou cestu na Prozkoumat programy a vytipujte si dva tracky, které odpovídají vašim cílům. Pokud chcete vedený plán, domluvte si hovor přes Kariérní služby.
Uděláte z roku 2026 rok, kdy nasadíte bezpečnou a užitečnou automatizaci.