impetroAIAI Digest

Archiv

47 vydání v archivu · filtrujte podle zdroje, tématu nebo data.

ObdobíVšeDnesPosledních 7 dníPosledních 30 dníPosledních 90 dní
Zrušit

4 novinky · zobrazeno 1–4

úterý 29. září 2026

McKinsey Insights28. 9.AI adopceFiremní transformaceManagement AIMcKinsey

WIRED: The AI playbook top companies use

WIRED novinářka Katie Drummond mluví s Danem Swanem z McKinsey o tom, proč plné využití potenciálu AI vyžaduje, aby firmy přešly od pilotních experimentů k zásadnímu přebudování (rewiring) svých procesů a organizace. Newsletter dále odkazuje na článek o budování konkurenčních výhod pomocí AI nad rámec základní parity ("AI table stakes") a na nový manažerský playbook popisující, jak AI urychlit rozhodování a tvorbu hodnoty. Jde o shrnutí tří provázaných McKinsey insights zaměřených výhradně na firemní adopci a řízení AI transformace.

Proč to je důležité: Pro české B2B firmy je klíčové poselství, že konkurenční výhoda z AI nevzniká z izolovaných pilotů, ale ze systémové změny procesů, řízení a organizace – to je přímo aplikovatelné na plánování vlastní AI adopce.

pátek 25. září 2026

McKinsey Insights24. 9.McKinseyAI agentiTrendy AIAI infrastruktura

Inside the AI revolution: 4 trends to watch

McKinsey ve svém Technology Trends Outlooku identifikuje 14 technologických trendů, z nichž čtyři označuje za hnací síly AI revoluce: agentní vývoj softwaru, agentní AI, AI pro vědecký výzkum a inženýrství a AI infrastrukturu a architektury modelů. Agentní vývoj softwaru mění roli inženýrů z programátorů na dohlížitele nad AI agenty, kteří plánují, píší kód, testují a nasazují změny. Agentní AI popisuje systémy schopné samostatně plánovat a provádět vícekrokové úlohy s minimálním lidským zásahem a koordinovat se s dalšími agenty. AI pro vědu urychluje výzkum v oborech jako materiálová věda, chemie či klimatologie propojením generativních modelů s experimentální validací. Čtvrtý trend zahrnuje základní modely (LLM, multimodální a reasoning modely) a podpůrnou infrastrukturu – datacentra, cloud a tréninkové rámce.

Proč to je důležité: Pro firmy to znamená, že skutečná hodnota AI nespočívá jen v nasazení nástrojů, ale ve změně provozních modelů – například přechodu na menší týmy dohlížející nad AI agenty. Investice do AI infrastruktury a agentních systémů se stávají klíčovým faktorem konkurenceschopnosti napříč obory od softwarového vývoje po vědecký výzkum.

pondělí 7. září 2026

McKinsey Insights6. 9.AI leadershipAI adopceMcKinsey

How CEOs are leading through the AI shift

McKinsey publikuje sérii podcastových rozhovorů Senior Partnera Erica Kutchera s CEO velkých firem o zavádění AI. CEO Invesco Andrew Schlossberg kombinuje top-down a bottom-up přístup – AI nástroje dal do rukou všem zaměstnancům a nechává vznikat nápady zdola, zároveň zdůrazňuje důvěru jako klíčový faktor. CEO Snowflake Sridhar Ramaswamy predikuje, že AI umožní psát software mnohem širšímu okruhu lidí, což mění nároky na přerozdělení práce v týmech. Co-CEO Hines Laura Hines-Pierce vidí přínos AI v tom, že uvolní lidi od počítačů pro práci v reálném světě – budování vztahů, vyhledávání obchodů, dohled nad výstavbou. CEO Goldman Sachs David Solomon reflektuje AI-fueled budoucnost firmy a vlastní zkušenosti z vedení v turbulentních obdobích.

Proč to je důležité: Pro české B2B lídry jde o konkrétní příklady, jak nastavit rovnováhu mezi centrálně řízenou a organicky vznikající AI adopcí ve firmě – užitečné jako inspirace pro vlastní AI governance, nikoli jen hype.

pátek 4. září 2026

McKinsey Insights3. 9.AI adopceROIAI agentiMcKinsey

AI adoption is surging. Where's the ROI?

Nejnovější McKinsey výzkum State of AI ukazuje, že podíl velkých podniků škálujících autonomní AI agenty vzrostl na 40 % oproti loňským 27 %. Téměř třetina firem nyní vyvíjí software interně pomocí agentického kódování (agentic coding). Navzdory rostoucí adopci zůstává dopad na EBIT na úrovni celého podniku beze změny na 37 %. Autoři Dan Tinkoff, Lieven Van der Veken, Michael Chui a Tara Balakrishnan zkoumají, co dělají jinak organizace, které z nasazení AI skutečně těží měřitelnou hodnotu.

Proč to je důležité: Pro české firmy jde o varování, že masové nasazení AI samo o sobě negarantuje návratnost - rozhodující je škálování napříč podnikem a přestavba procesů, ne jen pilotní projekty.