Rok 2026: umělá inteligence pod tlakem „tvrdých čísel“
Po letech, kdy umělá inteligence dominovala titulkům hlavně díky velkým slibům, se může rok 2026 stát bodem zlomu. Technologie se začne posuzovat méně podle toho, co „jednou umožní“, a více podle toho, co už dnes dokáže přinést do rozpočtů firem a do kvality služeb. V praxi to znamená jediné: AI bude muset prokázat měřitelný dopad na produktivitu, náklady, bezpečnost a ziskovost.
AI se posouvá z fáze fascinace do fáze vyhodnocování návratnosti investic. Kdo nepřinese výsledky, začne ztrácet důvěru trhu i zákazníků.
Zdravotnictví: diagnostika, léky i provoz nemocnic
Nejviditelnější přínos může přijít ve zdravotnictví, kde se AI stále rychleji prosazuje v klinické praxi i v zákulisí. Algoritmy už dnes umějí analyzovat snímky z magnetické rezonance či rentgenu a v řadě úloh se dostávají na úroveň zkušených specialistů. Pro systémy zdravotní péče to otevírá prostor ke zkrácení čekacích dob, lepšímu třídění pacientů a přesnějšímu rozhodování v případech, kde čas hraje klíčovou roli.
Podstatná je i oblast vývoje léčiv. Pokud AI urychlí hledání kandidátních molekul nebo zpřesní odhad účinnosti a vedlejších účinků, mohou farmaceutické firmy zkrátit výzkumné cykly a snížit náklady. Vedle medicínského dopadu je to i silný byznysový argument: rychlejší vývoj znamená vyšší efektivitu kapitálu a potenciálně lepší marže.
Neméně důležité je řízení nemocnic. AI se může uplatnit v plánování kapacit, optimalizaci směn, zásobování či v předvídání nárazových situací. V roce 2026 tak může být vítězem ten, kdo spojí přesnost modelů s dobře zvládnutou implementací do každodenního provozu.
Průmysl: méně prostojů, chytřejší výroba, odolnější řetězce
V průmyslu se AI stále častěji mění z experimentu na nástroj, který šetří peníze. Nejrychlejší návratnost může nabídnout prediktivní údržba: místo nákladných havárií a výpadků strojů přichází včasné varování a plánovaný servis. Navazuje optimalizace výrobních linek, kde modely pomáhají ladit parametry, zvyšovat výtěžnost a snižovat energetickou i materiálovou náročnost.
Velkým tématem jsou také dodavatelské řetězce. Po zkušenostech posledních let firmy hledají způsoby, jak lépe předvídat zpoždění, výkyvy poptávky a rizika u subdodavatelů. AI může v reálném čase kombinovat data z výroby, logistiky i trhu a posílit schopnost reagovat dřív, než problém dopadne na zákazníka.
Finance: lepší řízení rizik i boj s podvody
Finanční sektor tradičně přijímá nové technologie rychle, protože práce s daty je jeho přirozeným prostředím. V roce 2026 se může AI výrazněji projevit v řízení rizik, detekci podvodů a personalizaci služeb. Pokročilá analýza transakcí dokáže odhalit podezřelé vzorce včas, zatímco přesnější modely rizika mohou bankám i investičním společnostem pomoci lépe oceňovat úvěry, portfolia a kapitálové požadavky.
Energetika: stabilnější sítě a chytřejší baterie
Často přehlíženým, ale strategickým polem je energetika. S rostoucím podílem obnovitelných zdrojů roste i složitost řízení sítí. AI zde může pomoci s vyvažováním výroby a spotřeby, optimalizací distribuce a zejména s řízením bateriových úložišť, která se postupně stávají klíčovou součástí moderní infrastruktury.
Regulace a kyberbezpečnost: cena za širší nasazení
Čím více se AI rozšíří, tím více porostou nároky na dohled, auditovatelnost a ochranu dat. Zvlášť ve zdravotnictví, financích a energetice bude rozhodovat nejen výkon modelů, ale i to, zda jsou bezpečné, transparentní a odolné vůči zneužití. Krátkodobě to může zpomalit nasazování, dlouhodobě však přísnější pravidla pomohou oddělit funkční řešení od pouhého marketingu.
Rok 2026 tak může potvrdit, že AI není jen módní vlna. Skuteční vítězové budou ti, kdo ji dokážou proměnit v provozní zlepšení a měřitelný finanční efekt — a zároveň ustojí tlak na bezpečnost, soulad s regulací a odpovědné nakládání s daty.
Zdroj: investicniweb.cz