Tři nejdůležitější trendy AI pro rok 2026

Rok 2026 nepřináší jen závod o „chytřejší“ modely. Hlavní změnou je přerod AI v provozní systémy: mají vykonávat vícekrokové úkoly, být nasazeny napříč organizací a zároveň splňovat požadavky na náklady, bezpečnost i dohled.

1. AI agenti míří do reálných pracovních procesů

AI se posouvá za hranice chatbotů a generování obsahu. Takzvaní agenti mohou používat nástroje, pracovat s podnikovými daty a navazovat na existující workflow, například při programování, zákaznické podpoře, provozních úkonech nebo zpracování dat.

Podstatná otázka proto nezní, zda firma agenty používá, ale zda je dokáže bezpečně řídit: nastavit jejich oprávnění, měřit kvalitu výsledků, řešit chyby a určit, kdy musí rozhodnutí potvrdit člověk. Deloitte uvádí, že firmy přecházejí od experimentů ke škálování a 85 % z nich očekává úpravu agentů pro vlastní potřeby. Jen přibližně jedna z pěti organizací však má vyspělý model řízení autonomních agentů. 129

2. Rychlejší uvažování, multimodalita a AI pro vědu

Nejvyspělejší modely zlepšují schopnosti v komplexním uvažování, programování i multimodálních úlohách, tedy v práci s kombinací textu, obrazu a dalších druhů vstupů. Stanfordský AI Index uvádí, že výkon na benchmarku SWE-bench Verified, který hodnotí řešení softwarových úloh, vzrostl během jediného roku z 60 % téměř na 100 %. 4

Současně se AI stále výrazněji prosazuje ve vědě — v biologii, chemii, fyzice i astronomii. V přírodních vědách dosáhl počet publikací souvisejících s AI v roce 2025 zhruba 80 150, meziročně o 26 % více. AI tak bude důležitá nejen jako univerzální kancelářský nástroj, ale také jako specializovaná vrstva pro výzkum a odborné obory. 3

3. Infrastruktura, náklady na inferenci a řízení rizik se stávají rozhodujícími

S masovým používáním modelů roste význam inference — průběžného výpočtu potřebného pro obsluhu uživatelských dotazů. Stanford upozorňuje, že při nasazení modelu ve velkém měřítku může kumulovaná energie spotřebovaná inferencí během několika měsíců překonat jednorázovou energetickou cenu trénování. 1

Vedle čipů, cloudové kapacity a optimalizace nákladů proto poroste význam datové suverenity, bezpečnosti, souladu s pravidly a možnosti systém auditovat. Zvlášť důležité je to proto, že více než 90 % významných AI modelů v roce 2025 vytvořil průmysl a nejvýkonnější systémy jsou zároveň méně transparentní: jejich tvůrci často nezveřejňují trénovací kód, velikost datových sad, počet parametrů ani délku trénování. 2

Shrnutí: Vítězi roku 2026 nemusí být nutně organizace s nejvýkonnějším modelem. Výhodu získají ty, které dokážou AI agenty spolehlivě začlenit do práce, využít modely pro specializované úlohy a udržet pod kontrolou provozní náklady i rizika.

Zdroje

• Stanford HAI, 2026 AI Index Report — výzkum a vývoj, věda a přehled hlavních zjištění. 1234
• Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026. 912