Digitální transformaci v roce 2026 určuje 8 trendů v technologiích

Mezi hlavní technologické trendy pro rok 2026 řadím AI zabudovanou do firemních procesů, hyperautomatizaci, práci s daty a API, kybernetickou odolnost, low-code a no-code vývoj doplněný AI, cloud s kontrolou nákladů, chytré IoT na okraji sítě a správu AI i dalších digitálních nástrojů.

Digitální transformací tu nemyslím nákup dalšího softwaru. Jde o změnu procesů, práce s daty a rozdělení odpovědností pomocí technologií. Blockchain už mezi 8 hlavních obecných trendů pro malé a střední firmy neřadím. Samotné 5G se přesunulo z přehledu trendů do běžné technologické infrastruktury.

1. Umělá inteligence se stěhuje z chatu do procesů

Umělá inteligence se ve firemní digitální transformaci používá několik let a její využití se dál rozšiřuje. V roce 2024 se pozornost soustředila hlavně na generativní chat. V roce 2026 se AI propojuje s dokumenty, CRM, helpdeskem, účetními systémy a interními znalostmi.

Za další praktický směr považuji AI agenty. Dokážou naplánovat několik kroků, použít dostupné nástroje a výsledek zapsat zpět do systému. Jejich samostatnost má zatím zřetelné limity. Bez jasně nastavených oprávnění, kontroly výsledků a náhradního postupu při výpadku mohou chybu rozšířit do několika systémů současně.

V malé firmě vidím smysl hlavně ve třídění požadavků, navrhování odpovědí, vyhledávání ve firemních dokumentech a kontrole opakujících se úloh. Když jsme pořídili 5 licencí za 7 800 Kč měsíčně, našli jsme 13 podstatných chyb ve 40 výstupech. Až měření ukázalo, kde AI šetří čas a kde vytváří chybné nebo nepodložené odpovědi.

Samostatný chatbot může být snadným začátkem, protože bez napojení na firemní systémy nemění jejich data ani nespouští další kroky.

2. Hyperautomatizace přechází do běžného provozu

Podle definice Gartneru je hyperautomatizace systematický přístup, při němž organizace rychle vyhledávají, prověřují a automatizují co nejvíce firemních a IT procesů pomocí více technologií a nástrojů.

Hyperautomatizace propojuje workflow, robotickou automatizaci označovanou jako RPA, API, analýzu procesů a AI. Neřeší jen provedení jednotlivých úloh. Zahrnuje také vyhledávání vhodných příležitostí k automatizaci a kontrolu celého procesu.

V původním článku byla hyperautomatizace označena za budoucnost práce. Dnes ji považuji spíš za praktickou metodu. Objednávka může přijít e-mailem, AI z ní získá údaje, pravidla zkontrolují povinná pole, API odešle data do dalšího systému a nejasnou výjimku předá člověku. Běžná automatizace řeší jednotlivý krok. Hyperautomatizace propojuje celý sled kroků a kontroluje jeho výsledek.

Nehodí se pro proces, který se každý týden mění nebo nemá jasného vlastníka. Automatizace jeho nedostatky neodstraní a může je pouze rychleji opakovat.

3. Kvalita dat a API rozhodují o výsledku

Blockchain měl v původním seznamu vlastní kapitolu. Může poskytnout bezpečný a transparentní záznam o cestě výrobku od výroby po prodej. Takové použití nezmizelo, ale pro většinu malých a středních firem nejde o hlavní směr digitální transformace.

Větší význam mají dostupnost dat, jejich kvalita a propojení systémů. Když je stejný zákazník vedený ve 3 systémech pokaždé jinak, AI ani automatizace nepoznají, který údaj platí. Nekvalitní data pouze zpracují rychleji.

API zůstává základním způsobem, jak si aplikace předávají data a informace o jejich stavu. Před propojením proto řeším, kdo je vlastníkem údajů, co se stane při výpadku a jak zabránit duplicitnímu zpracování. Právě tyto otázky si ověřuji před integrací.

Pro propojení AI nástrojů s externími systémy vznikl také Model Context Protocol neboli MCP. Standardizuje způsob, jakým AI nástroje přistupují k datům a funkcím. Může tím zjednodušit jejich propojení s dalšími systémy. Neopraví však chybné údaje, příliš široká oprávnění ani nejasnou odpovědnost.

4. Kybernetická bezpečnost se mění v odolnost

S rostoucí digitalizací se rozšiřuje také počet systémů, účtů a dat, které musí firma chránit. V roce 2024 se článek soustředil hlavně na šifrování a biometrické ověřování. Dnes se pozornost rozšířila na správu identit, přístupová práva, aktualizace, obnovu ze záloh, dodavatele a reakci na incident.

Generativní AI usnadňuje tvorbu přesvědčivých podvodných zpráv i hlasových hovorů. O úspěchu útoku přesto často rozhoduje reakce konkrétního člověka. Jak ukazují bezpečnostní incidenty, největší slabinou zůstává rozhodování lidí.

V malé firmě bych začal 4 oblastmi: přehledem účtů a oprávnění, vícefaktorovým ověřováním, ověřenou obnovou záloh a jasným postupem pro podezřelé požadavky. Rozsah opatření se musí řídit rizikem konkrétní firmy. Jednorázový nákup produktu bezpečnost nevyřeší.

5. Low-code a no-code doplňuje vývoj pomocí AI

Low-code a no-code platformy poskytují vizuální vývojové prostředí. Uživatelé v něm mohou vybírat komponenty aplikací, propojovat je a vytvářet vlastní nástroje. Marketingový tým může například pomocí no-code platformy připravit aplikaci pro správu kampaní, aniž by musel psát kód nebo celý vývoj zadat IT oddělení.

Při vývoji lze vedle těchto platforem použít také generativní AI. Uživatel popíše aplikaci běžným jazykem a model připraví rozhraní, databázi nebo část kódu. Často se používá označení vibe coding. Pro prototyp může být tento postup rychlý. U systému s citlivými daty, složitými oprávněními a dlouhou životností samotné zadání modelu nestačí.

Původní text tvrdil, že low-code a no-code výrazně zkracují vývoj a snižují potřebné odborné znalosti. To platí u jednodušších interních nástrojů. U důležitého firemního procesu je stále nutné vyřešit testování, oprávnění, integrace, zálohy a budoucí údržbu. Vygenerovaný kód zůstává kódem a někdo musí odpovídat za jeho správu i další rozvoj.

6. Transformace cloudu pokračuje s větší kontrolou nákladů

Dalším trendem, který pokračuje i v roce 2026, je rozvoj cloudových služeb. Ty lze rychle nasadit a jejich kapacitu měnit podle aktuální potřeby firmy.

Původní verze očekávala posun ke strategii cloud-first a používání více cloudů. Dnes už ani jedno nepovažuji za cíl samo o sobě. Firma potřebuje vědět, která data do cloudu patří, kolik služba skutečně stojí, jak získá data zpět a co udělá při výpadku nebo změně dodavatele.

Původní text mezi výhody bez výhrady řadil také nákladovou efektivitu. To bylo příliš obecné tvrzení. Cloud může snížit počáteční investici, ale průběžné platby, nevyužité licence a poplatky za přenosy dat mohou postupně zvýšit celkové náklady. Pro průběžné řízení spotřeby a nákladů cloudových služeb se používá označení FinOps. Malá firma k tomu potřebuje především přehled používaných služeb, jejich vlastníků, skutečného využití a podmínek pro odchod.

7. IoT se propojuje s edge AI a 5G

Internet věcí neboli IoT se používá několik let. Díky pokroku v oblasti umělé inteligence a strojového učení už zařízení nemusí všechna získaná data pouze odesílat. Část z nich mohou vyhodnotit přímo u zdroje.

Tomuto přístupu se říká edge AI. Kamera může vyhodnotit závadu bez odeslání celého záznamu do cloudu. Senzor může upozornit na neobvyklé vibrace stroje. Měřidlo může předat pouze změnu, která vyžaduje reakci. Tím se snižuje prodleva i objem přenášených dat.

Samotné rozšiřování 5G sítí už za samostatný transformační trend nepovažuji. Z očekávání pro rok 2024 se stala infrastruktura, která podporuje IoT, mobilní pracovníky a privátní sítě. Pro firemní praxi jsou podstatná především zařízení napojená na konkrétní rozhodnutí nebo navazující proces.

IoT se nevyplatí tam, kde na upozornění nikdo nereaguje nebo kde ruční měření spolehlivě pokryje potřebu. Senzor bez navazujícího procesu pouze vytváří další data, která firma musí přenášet, ukládat a spravovat.

8. Správa AI a digitálních nástrojů dohání jejich nákup

V původní verzi z roku 2024 tento trend chyběl. Dnes lze cloudovou službu nebo AI nástroj zapnout během několika minut. Zjistit, jaká data do něj lidé vložili, kdo má přístup a kdo odpovídá za výsledek, může trvat podstatně déle.

Tyto otázky spadají do technologické governance, tedy řízení nástrojů, dat, dodavatelů a odpovědností. Jejich význam zvyšují také pravidla pro AI a kybernetickou bezpečnost, včetně evropského AI Actu a NIS2. Konkrétní dopad se liší podle činnosti a role firmy. Obecný článek proto nemůže nahradit posouzení konkrétní situace.

V malé firmě tím nemyslím rozsáhlou administrativu. Potřebuji ale vědět, jaké systémy používáme, kdo je spravuje, jaká data zpracovávají a jak se ukončí jejich používání. U AI navíc určuji, které výstupy musí zkontrolovat člověk a kde se použití nástroje zaznamenává.

Samotný zákaz nepovolených nástrojů často přesune jejich používání mimo dohled firmy. Vhodnější je nabídnout schválený způsob použití a nastavit pravidla podle skutečného rizika.

AI, hyperautomatizace, cloud ani IoT nepředstavují nákupní seznam. Nejčastější úskalí digitální transformace nevznikají kvůli nedostatku nových technologií, ale tam, kde chybí vlastník procesu, použitelná data nebo předem určené měřítko úspěchu. Bez této vazby na provoz firmě nový nástroj přinese další náklady, účty a povinnosti spojené se správou.