V předchozím článku jsme si otevřeně pojmenovali výzvu, které čelí mnoho firem na cestě k implementaci AI agentů: digitální dluh. Zastaralé procesy, nepropojené systémy a chaos v datech jsou tichou bariérou, která brání využití plného potenciálu umělé inteligence. Dobrou zprávou je, že tato bariéra není nepřekonatelná. Naopak, práce na vybudování pevných digitálních základů je nejen nezbytným předpokladem pro úspěšnou AI, ale zároveň zásadně zlepší fungování vaší firmy i bez ohledu na ni.
Jak tedy postavit mosty, po kterých se vaši budoucí AI agenti budou moci bezpečně pohybovat a efektivně plnit své úkoly? Cesta vede přes systematickou práci na třech klíčových pilířích: Procesech, Systémech a Datech.
Pilíř 1: Jasné a optimalizované firemní procesy
Představte si AI agenta jako nesmírně schopného a rychlého zaměstnance. I ten nejlepší pracovník ale potřebuje vědět, co má přesně dělat, v jakém pořadí a za jakých podmínek. AI agenti automatizují vaše procesy. Pokud jsou vaše procesy nejasné, zbytečně složité nebo plné výjimek, AI agent si s nimi neporadí o nic lépe než člověk – spíše hůře, protože mu chybí lidská intuice a schopnost improvizace.
Prvním a často nejdůležitějším krokem je proto zmapování a analýza vašich klíčových firemních procesů. Jak opravdu probíhá zpracování objednávky? Kudy přesně teče informace od poptávky k fakturaci? Identifikace úzkých hrdel, zbytečných kroků a ručních předávání je klíčová. Mnohdy zjistíte, že k výraznému zvýšení efektivity stačí „jen“ trochu pozměnit a optimalizovat stávající procesy, aniž byste hned museli zavádět nový drahý software. Tento krok by měl vždy vycházet z předem definované strategie: Které procesy jsou pro firmu nejdůležitější? Které nejvíce brzdí růst? Co chceme digitalizací a automatizací dosáhnout?
Výsledkem by měly být jasně popsané, standardizované a optimalizované procesy, které jsou připravené na automatizaci.
Pilíř 2: Správné a propojené IT systémy
IT systémy tvoří digitální páteř vaší firmy. Jsou to nástroje, ve kterých se procesy odehrávají a data žijí. Pro úspěch s AI agenty je nezbytné mít systémy, které nejen podporují optimalizované procesy, ale také spolu dokáží komunikovat a sdílet data.
Vaše stávající ERP, CRM a další systémy: Častou obavou je, že digitalizace znamená okamžitou a nákladnou výměnu všech stávajících systémů. Ve většině případů to tak ale není a ani by nemělo být. Pokud vaše základní systémy (jako je ERP) fungují a pokrývají klíčové potřeby, není obvykle nutné je nahrazovat. Klíčem je maximálně je využít a zaměřit se na jejich integraci. Moderní systémy nabízejí rozhraní (API), která umožňují snadné propojení s jinými aplikacemi a přístup k datům pro AI agenty. Cílem je, aby systémy spolu „mluvily“.
Vyplnění mezer pomocí Low-Code / No-Code platform: Co dělat, když pro specifickou potřebu vaší firmy na trhu neexistuje ideální „krabicový“ software, nebo když potřebujete rychle digitalizovat a automatizovat agendy, které dnes „žijí“ v neefektivních excelových tabulkách? Zde přicházejí na řadu Low-Code a No-Code platformy. Tyto nástroje umožňují s minimálním nebo žádným programováním vytvářet specializované aplikace na míru vašim potřebám. Jsou ideální pro převod právě těch zmiňovaných excelových „databází“ a s nimi spojených procesů do strukturovaných, sdílených a automatizovatelných aplikací. Rychle vyplní funkční mezery a propojují jinak izolované činnosti s ostatními systémy.
Pilíř 3: Kvalitní a dostupné Data
Data jsou krví moderního podnikání a palivem AI. AI agenti potřebují data k tomu, aby mohli analyzovat, rozhodovat se a jednat. Pokud jsou vaše data roztříštěná, neúplná, nekonzistentní nebo nepřístupná, AI agenti nebudou schopni efektivně fungovat.
Práce s daty zahrnuje několik kroků: Audit dat (kde data máte a v jaké kvalitě), čištění dat (odstranění duplicit, oprava chyb, doplnění chybějících informací) a standardizace dat (zajištění jednotných formátů a kategorií). Zásadní je také konsolidace dat. Data z prodeje, marketingu, výroby a účetnictví jsou často v různých systémech. Pro komplexní analýzu a rozhodování AI agentů je ideální je sjednotit. K tomu slouží datové sklady nebo jiné typy datových platforem, které shromažďují, transformují a strukturalizují data z různých zdrojů na jednom místě, připravená pro snadný přístup a analýzu ze strany AI.
Vždy se strategií v zádech
Je klíčové si uvědomit, že všechny tyto kroky – optimalizace procesů, zavádění systémů, správa dat – nejsou cílem samy o sobě. Měly by být vždy pevně ukotveny v jasně definované digitální strategii vaší firmy. Strategie by měla říkat, proč tyto změny děláte, čeho jimi chcete dosáhnout (např. zvýšení prodeje, snížení nákladů, zlepšení zákaznické spokojenosti) a jak tyto kroky povedou k využití technologií jako je AI pro dosažení těchto cílů. Bez strategie hrozí, že zavedete technologie, které nebudou vzájemně kompatibilní, nebo digitalizujete neefektivní procesy.
Jak tyto základy přímo umožňují AI agenty?
S dobře definovanými a optimalizovanými procesy ví AI agent, co má dělat. S propojenými systémy má přístup k potřebným nástrojům pro provádění akcí. A s kvalitními a konsolidovanými daty má palivo pro analýzu, učení (pokud je součástí jeho funkce) a informované rozhodování. Pevné základy zkrátka dávají AI agentům kontext, data a schopnost efektivně zasahovat tam, kde je to nejvíce potřeba.
Závěr
Vybudování pevných digitálních základů je nezbytným předpokladem pro úspěšné nasazení AI agentů a celkovou digitální transformaci vaší firmy. Je to investice, která se vrátí v podobě vyšší efektivity, lepšího rozhodování a schopnosti rychleji inovovat. A pamatujte, ne vždy to znamená bourat vše staré. Často stačí optimalizovat procesy, chytře integrovat stávající systémy a cíleně vyplnit mezery moderními nástroji, jako jsou low-code platformy, a samozřejmě dát do pořádku svá data.
Chcete analyzovat připravenost vaší firmy na digitální budoucnost a AI? Potřebujete pomoci s definováním strategie digitalizace, optimalizací procesů nebo budováním datové základny? Jsme zde, abychom vám pomohli postavit pevné mosty k úspěchu.
Nenechte si ujít další díly naší série, kde se podrobněji podíváme na konkrétní příklady využití AI agentů v praxi!
