Shrnutí pro vedení
- 67 % českých podniků s obratem nad 500 mil. Kč aktivně pilotuje nebo nasazuje generativní AI do provozních procesů — meziroční nárůst o 29 procentních bodů.
- Hybridní cloudová architektura se stala dominantním modelem: 58 % respondentů provozuje workloady napříč veřejným cloudem, privátní infrastrukturou a edge uzly.
- Správa dat a regulatorní soulad (zejména NIS2 a EU AI Act) zůstávají primární bariérou pro škálování AI iniciativ u 72 % dotázaných organizací.
Každoroční výzkum cz1 Research v oblasti podnikové IT transformace letos zahrnul 412 respondentů z řad CIO, CTO a vedoucích digitalizace ze společností napříč výrobním, finančním, logistickým a veřejným sektorem. Šetření probíhalo od října do prosince 2025 a výsledky reflektují reálný stav implementací, nikoli pouhé záměry. Letošní ročník je pozoruhodný zejména tím, že poprvé v historii průzkumu přesáhl podíl organizací aktivně provozujících AI v produkčním prostředí nadpoloviční hranici.
Česká republika v kontextu středoevropského regionu vykazuje nadprůměrné tempo adopce cloudových technologií, přičemž se zároveň potýká s charakteristickými strukturálními výzvami — nedostatkem kvalifikovaných pracovníků v oblasti datového inženýrství, fragmentovaným přístupem k datové architektuře a rostoucí regulatorní zátěží plynoucí z evropského legislativního rámce. Tato zpráva analyzuje, kde se české organizace nacházejí na cestě k plně digitalizovanému podniku, a identifikuje oblasti, v nichž je prostor pro zrychlení nejmarkantnější.
Kontext a metodologie
Studie vychází z kombinace kvantitativního dotazníkového šetření a 28 hloubkových rozhovorů s vedoucími pracovníky v oblasti IT a digitální strategie. Vzorek zahrnuje organizace s ročním obratem od 200 mil. Kč do přesahu 10 mld. Kč, přičemž 61 % respondentů pochází z privátního sektoru a 39 % ze státní správy a veřejných institucí. Geograficky jsou respondenti koncentrováni v Praze (54 %), Brně (21 %) a zbývajících krajích (25 %).
Pro zajištění srovnatelnosti s předchozími ročníky byly zachovány identické definice klíčových pojmů — „aktivní nasazení AI" je definováno jako provoz minimálně jednoho AI modelu v produkčním prostředí s měřitelným dopadem na obchodní procesy. „Hybridní cloud" označuje architekturu, v níž organizace vědomě spravuje workloady napříč alespoň dvěma odlišnými infrastrukturními prostředími. Tato metodologická konzistentnost umožňuje spolehlivé meziroční srovnání.
Pilíř I: Generativní AI přechází z laboratoře do provozu
Od experimentů k měřitelné hodnotě
Rok 2025 lze s jistotou označit za zlomový v kontextu generativní AI v českém podnikovém prostředí. Zatímco v roce 2024 dominovaly pilotní projekty a proof-of-concept iniciativy, letošní data ukazují zásadní posun: 67 % respondentů hlásí, že alespoň jeden generativní AI systém přešel do produkčního provozu. Nejčastěji se jedná o asistenci při tvorbě dokumentace a reportingu (43 % implementací), automatizaci zákaznické komunikace (38 %) a analýzu nestrukturovaných dat z interních zdrojů (31 %).
Klíčovým faktorem tohoto přechodu je zrání nástrojů pro podnikové nasazení. Organizace již neinvestují primárně do budování vlastních modelů od základu, ale do integrace komerčních velkých jazykových modelů do stávající IT architektury prostřednictvím API a specializovaných middleware vrstev. Tento přístup zkracuje dobu od experimentu k produkci a zároveň umožňuje lepší kontrolu nad datovou bezpečností a soulad s regulatorními požadavky.
Odvětvové rozdíly v tempu adopce
Analýza dat odhaluje výrazné odvětvové rozdíly. Finanční sektor a pojišťovnictví vykazují nejvyšší míru produkčních nasazení (81 %), přičemž dominantním případem užití je automatizace zpracování dokumentů a detekce anomálií. Výrobní podniky zaostávají (52 %), avšak v tomto segmentu zaznamenáváme nejrychlejší meziroční růst — zejména v oblasti prediktivní údržby a optimalizace výrobních linek. Veřejný sektor zůstává konzervativnější (41 %), kde hraje klíčovou roli regulatorní obezřetnost a potřeba transparentnosti algoritmického rozhodování.
- Automatizovaná tvorba a sumarizace interní dokumentace a reportů (43 %)
- Asistované zpracování zákaznických dotazů a reklamací (38 %)
- Extrakce a klasifikace dat z nestrukturovaných dokumentů (31 %)
- Podpora softwarového vývoje a code review (27 %)
- Automatizace compliance kontroly a právní analýzy (19 %)
- Generování marketingového obsahu s lidskou supervizí (16 %)
Pozoruhodný je také posun v modelu řízení AI iniciativ. V roce 2024 bylo 68 % AI projektů iniciováno a řízeno výhradně IT oddělením. V letošním průzkumu toto číslo kleslo na 44 %, přičemž roste podíl projektů vedených byznysovými liniemi za technické asistence IT. Tento posun naznačuje rostoucí AI gramotnost managementu a schopnost definovat obchodní požadavky, které technologie teprve naplňuje — nikoli naopak.
Pilíř II: Cloudová architektura a datová infrastruktura
Hybridní cloud jako nový standard
Debata „cloud vs. on-premise" je v českém podnikovém prostředí z velké části uzavřena. Hybridní model, kombinující veřejný cloud, privátní datová centra a stále častěji také edge computing, se etabloval jako dominantní architektonický přístup. 58 % respondentů označuje svou infrastrukturu za hybridní, 24 % operuje primárně ve veřejném cloudu a pouhých 18 % zůstává u výhradně privátní nebo on-premise infrastruktury — přičemž i v této skupině většina plánuje hybridizaci do dvou let.
Volba konkrétního cloudového poskytovatele odráží jak technologické, tak geopolitické úvahy. Lokální dostupnost cloudových regionů hraje stále větší roli: po otevření datových center hyperscalerů v regionu CEE zaznamenáváme výrazný nárůst adopce u organizací, pro které byla latence nebo požadavky na datovou rezidenci historicky bariérou. Zároveň roste zájem o multi-cloud strategie, motivovaný snahou o diverzifikaci rizik a zachování vyjednávací pozice vůči dodavatelům.
Datová architektura jako strategická priorita
Pokud existuje jeden téma, které rezonuje napříč všemi hloubkovými rozhovory, je to datová architektura. Organizace si stále více uvědomují, že kvalita a dostupnost dat je limitujícím faktorem pro jakoukoli AI iniciativu — a že technologická investice do AI modelů přináší zlomek potenciální hodnoty bez odpovídající investice do datové infrastruktury.
Data mesh jako architektonický přístup k decentralizaci vlastnictví dat zaznamenal v ČR výrazný nárůst zájmu: 34 % respondentů uvádí, že aktivně implementuje nebo plánuje implementaci principů data mesh. Tento přístup, který přesouvá odpovědnost za datové produkty na domény blíže byznysovým procesům, nachází odezvu zejména v organizacích s komplexní organizační strukturou, kde centralizovaný datový tým představuje úzké hrdlo.
Regulatorní rámec jako katalyzátor i brzda
Implementace směrnice NIS2 a příprava na EU AI Act formují IT agendu českých organizací způsobem, který nemá v nedávné historii precedent. 72 % respondentů identifikuje regulatorní soulad jako jednu z top tří priorit IT investic pro rok 2026. Na jedné straně tato regulatorní tlak vytváří nové výdaje a administrativní zátěž; na druhé straně řada CIO uvádí, že NIS2 jim paradoxně pomohla prosadit investice do kybernetické bezpečnosti a datové správy, které byly dříve v interním schvalovacím procesu odkládány.
EU AI Act, jehož plná aplikovatelnost nastupuje postupně do roku 2027, je v českých organizacích vnímán s kombinací obezřetnosti a pragmatismu. Klasifikace AI systémů do rizikových kategorií vyžaduje systematický inventář nasazených řešení — a mnoho organizací zjišťuje, že takový inventář dosud neexistuje. Tato „AI inventarizace" se stává samostatným projektem s nezanedbatelnými nároky na čas a zdroje.
Perspektiva zákazníka: Rozhovor s CTO
„Největší chybou, které jsme se v roce 2023 dopustili, bylo zahájit AI iniciativu bez předchozí konsolidace datové vrstvy. Strávili jsme šest měsíců budováním modelů na datech, jejichž kvalita a konzistentnost neodpovídaly produkčním nárokům. Dnes víme, že investice do datové správy, datového katalogu a jasného vlastnictví dat není příprava na AI — je to podmínka sine qua non. Teprve na tomto základě mohou modely přinášet skutečnou hodnotu pro byznys, nikoli jen impresivní ukázky na prezentacích."— Ing. Tomáš Blažek, CTO, Meridian Logistics Group a.s. (Praha)
Meridian Logistics Group, jeden z předních středoevropských logistických operátorů, prošel v letech 2023–2025 rozsáhlou transformací datové infrastruktury. Ing. Blažek popisuje cestu od fragmentovaného prostředí s více než 40 izolovanými systémy k centralizované datové platformě schopné obsluhovat jak analytické workloady, tak AI modely v reálném čase. Klíčovým rozhodnutím bylo přijetí architektury lakehouse, která kombinuje flexibilitu data lake s výkonem a governance tradičního datového skladu.
„Governance není sexy téma, ale je to to, co rozhoduje o dlouhodobé udržitelnosti," zdůrazňuje Blažek. „Bez jasných pravidel pro datovou kvalitu, lineage a přístupová práva se každá AI iniciativa po čase promění v technický dluh. My jsme se naučili tuto lekci tvrdou cestou — a dnes z ní těžíme, protože naše datová platforma nám umožňuje nasazovat nové AI use cases v řádu týdnů, nikoli měsíců."
Otázky a odpovědi: Co organizace skutečně řeší
Co přijde dále: Výhled na roky 2026–2028
Na základě identifikovaných trendů a záměrů respondentů lze formulovat několik predikcí pro střednědobý horizont. Agentic AI — systémy schopné autonomně plánovat a vykonávat komplexní úkoly s minimální lidskou intervencí — se z akademické diskuse přesouvá do podnikové reality. 41 % respondentů uvádí, že aktivně sleduje nebo pilotuje agentic AI řešení, přičemž nejčastěji citovanými oblastmi jsou automatizace IT operací, orchestrace supply chain a asistovaná zákaznická podpora.
Paralelně roste zájem o suverénní AI infrastrukturu — modely a výpočetní kapacity provozované pod plnou kontrolou organizace nebo v rámci regulovaného cloudového prostředí. Tento trend je poháněn kombinací regulatorních požadavků (zejména v bankovnictví a zdravotnictví), citlivostí dat a strategickými úvahami o technologické nezávislosti. Investice do GPU infrastruktury pro trénink a fine-tuning modelů zaznamenaly v ČR meziroční nárůst o 340 %, byť z relativně nízké základny.
Konsolidace dodavatelského ekosystému je dalším předpokládaným vývojem. Organizace, které v posledních třech letech experimentovaly s řadou point solutions pro různé AI a analytické potřeby, hlásí rostoucí únavu ze správy fragmentovaného portfolia nástrojů. Preference se přesouvá k integrovaným platformám schopným pokrýt celý životní cyklus dat a AI — od ingestion přes governance až po nasazení a monitoring modelů v produkci.
Vzdělávání a upskilling zůstávají kritickým tématem. Technologická transformace předbíhá schopnost organizací vychovat nebo přilákat potřebné talenty. 83 % respondentů plánuje v roce 2026 investovat do interních vzdělávacích programů zaměřených na AI gramotnost — a to nejen pro technické profese, ale pro celou organizaci. Tento posun od technologické k organizační transformaci je možná nejdůležitějším signálem, který letošní průzkum přináší.
Klíčová zjištění — Co tato zpráva znamená pro vaši organizaci
- Generativní AI překročila fázi experimentů: 67 % velkých českých podniků ji provozuje v produkci. Organizace, které dosud testují, riskují ztrátu konkurenční pozice.
- Datová infrastruktura je limitujícím faktorem AI škálování — investice do datové kvality, governance a architektury jsou podmínkou pro udržitelnou AI hodnotu.
- Regulatorní rámec (NIS2, EU AI Act) je třeba vnímat jako strategickou příležitost k systémovému zlepšení datové správy, nikoli pouze jako compliance náklad.
- Hybridní cloud je de facto standard; klíčovou výzvou se stává optimalizace nákladů a správa komplexity multi-cloudového prostředí.
- Personální deficit v datovém inženýrství a AI architektuře je akutnější než nedostatek datových vědců — organizace by měly přehodnotit priority náboru a interního vzdělávání.
Komentáře čtenářů (3)
Velmi relevantní zjištění ohledně datové infrastruktury jako limitujícího faktoru. Přesně tuto zkušenost jsme prožili i u nás — investovali jsme do AI nástrojů dříve, než jsme měli konsolidovaná data, a výsledkem byl projekt, který musel být v podstatě restartován. Doporučení pro každého CIO: nejprve datová strategie, pak AI strategie, nikoli naopak.
Číslo 72 % organizací identifikujících regulatorní soulad jako top prioritu mě nepřekvapuje — spíše bych čekala ještě vyšší hodnotu. EU AI Act je v praxi mnohem komplexnější, než jak je prezentován v obecných přehledech. Inventarizace AI systémů, o které zpráva hovoří, je skutečně samostatný projekt s nezanedbatelnými nároky. Oceňuji, že studie toto téma nezjednodušuje.
Výrok Tomáše Blažka z Meridian Logistics přesně vystihuje situaci, kterou vidím i v našem segmentu. Přechod na lakehouse architekturu byl pro nás rovněž zásadním krokem. Co bych doplnil: governance dat není jen technologická otázka, ale především organizační — vyžaduje změnu kultury a jasné přidělení odpovědností na byznysové straně. Bez toho žádná technologická platforma nepomůže.