
Kde ve firmě vzniká CX a proč to není jen práce podpory
Rychlá podpora nevyřeší chyby, které vznikají už v nabídce, objednávce nebo fakturaci. Zákaznickou zkušenost proto musí firma řídit napříč odděleními.

Umělou inteligenci dnes řeší firmy od výroby po software. Jenže spousta těch investic není moc promyšlená. Hezky to ukazuje případ z jedné české továrny. Dělníci měli u kontroly kvality mačkat dvě tlačítka, zelené za dobrý kus, červené za špatný. Mezitím do firmy nastoupil externí tým, který tam měl zavést AI. Nikdo dělníkům nevysvětlil, co to pro ně znamená. Ti dostali strach, že přijdou o práci, a začali tlačítka mačkat náhodně. Po pár měsících byla data k ničemu a projekt skončil.
Není to výjimka. Jinde nasadili AI na plánování směn, jenže systém nepočítal s nemocností, protože ta ležela v papírových šanonech. Rozpisy byly nepoužitelné. Logistická firma si postavila AI na plánování tras a dispečeři ji po týdnu odložili, protože výsledky stejně museli ručně přepisovat do fakturace.
Lidé z praxe to vidí podobně. David Strejc z firmy Apertia odhaduje, že smysluplná je tak jedna investice do AI z pěti. Zbytek vzniká proto, že „to“ má konkurence. „AI spadla do stejné škatulky jako digitální transformace před deseti lety, řádek v prezentaci pro dozorčí radu, který se musí odškrtnout,“ říká. Povinnost je podle něj jinde: ne do AI investovat, ale rozumět jí. Firmy místo toho koupí licence a doufají, že kompetence přijde v ceně.
Čísla to potvrzují. Podle průzkumu Deloitte a České asociace pro umělou inteligenci nemá 44 procent firem žádný způsob, jak sledovat, kde a jak se u nich AI vlastně používá. Než firma koupí další licenci, vyplatí se nahlas říct, jaký problém má nástroj vyřešit, kdo za něj odpovídá a podle čeho se pozná, že funguje. Bez toho zůstane na disku jako placený řádek, který nikdo neotevře.

Rychlá podpora nevyřeší chyby, které vznikají už v nabídce, objednávce nebo fakturaci. Zákaznickou zkušenost proto musí firma řídit napříč odděleními.

Jedna nevyjasněná výjimka může změnit databázi, oprávnění i cenu vývoje. Zadání proto kontroluji podle toho, jak drahé je rozhodnout pozdě.

AI pilot nezačíná výběrem modelu, ale měřením procesu, skutečnými daty a předem určenou stopkou.
Napište nám, co u vás řešíte. Společně probereme, jestli vám můžeme pomoci.