8 oblastí digitální transformace, které v roce 2026 sleduji

Digitální transformace není nákup dalšího softwaru. Mění způsob, jakým firma pracuje s procesy a daty a jak rozděluje odpovědnost.

Výběr se zaměřuje na oblasti využitelné napříč firemními procesy a na správu systémů a dat. Blockchain mezi 8 vybraných oblastí neřadím. Samotné 5G uvádím jen jako technologii podporující IoT.

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 původní verzi článku z roku 2024 se tato kapitola soustředila hlavně na chatovací nástroje s generativní AI. Pro rok 2026 do přehledu zařazuji také propojení AI s dokumenty, CRM, helpdeskem, účetními systémy a interními znalostmi.

Dalším praktickým směrem jsou AI agenti. 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.

U nás se AI osvědčuje hlavně při 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. Teprve měření ukázalo, kde AI šetří čas a kde vytváří chybné nebo nepodložené odpovědi.

Samostatný chatbot může být vhodným začátkem. Bez napojení na firemní systémy nemění jejich data ani automaticky nespouští další kroky.

2. Hyperautomatizace přechází do běžného provozu

Hyperautomatizace je systematický přístup k vyhledávání, posuzování a automatizaci navazujících firemních a IT procesů. Propojuje workflow, robotickou automatizaci označovanou jako RPA, API, analýzu procesů a AI a zahrnuje také kontrolu výsledku.

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.

Tento přístup se nehodí pro proces, který se každý týden mění nebo nemá jasného vlastníka. Automatizace takové nedostatky neodstraní. Pouze zajistí, že se stejný chybný postup provede rychleji a ve větším rozsahu.

3. Kvalita dat a API rozhodují o výsledku

Blockchain měl v původním seznamu vlastní kapitolu. Může poskytnout sdílený a dohledatelný záznam o cestě výrobku od výroby po prodej. Takové využití nezmizelo, ale mimo úzce vymezené případy 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 neurčí, který údaj platí. Nekvalitní data pouze zpracují rychleji.

API zůstává základním způsobem, jak si aplikace předávají data, požadavky a informace o jejich stavu. Před propojením proto řeším, kdo je vlastníkem údajů, co se stane při výpadku a jak zabránit duplicitnímu zpracování. Právě těchto 5 otázek si ověřuji před integrací.

Pro propojení AI nástrojů s externími systémy lze použít také Model Context Protocol neboli MCP. Sjednocuje způsob, jakým AI nástroje přistupují k datům a funkcím, a může zjednodušit napojení modelů na další systémy. Neopraví však chybné údaje, příliš široká oprávnění ani nejasně rozdělenou odpovědnost.

4. Kybernetická bezpečnost se rozšiřuje o odolnost

S rostoucí digitalizací přibývají systémy, účty a data, které musí firma chránit. V roce 2024 se článek soustředil hlavně na šifrování a biometrické ověřování. Dnes se pozornost rozšířila také 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. Technické zabezpečení proto musí doplnit srozumitelný postup pro situace, kdy přijde neobvyklý požadavek na platbu, přihlášení nebo předání dat.

Začal bych 4 oblastmi: přehledem účtů a oprávnění, vícefaktorovým ověřováním, ověřenou obnovou záloh a jasným postupem pro podezřelé požadavky. Rozsah opatření se musí řídit konkrétním rizikem. Jednorázový nákup bezpečnostního produktu ochranu firmy nezajistí.

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

Vedle těchto platforem lze při vývoji použít také generativní AI. Uživatel popíše aplikaci běžným jazykem a model připraví rozhraní, databázi nebo část kódu. Pro tento způsob práce se často používá označení vibe coding. Při tvorbě prototypu může být rychlý. U systému s citlivými daty, složitými oprávněními a dlouhou životností však samotný výstup modelu nestačí.

V původním textu jsem 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 vyžaduje stejnou odpovědnost za správu a další rozvoj jako kód napsaný jiným způsobem.

6. Rozvoj cloudu doprovází větší kontrola nákladů

Cloudové služby se rozvíjejí i v roce 2026. Lze je rychle nasadit a jejich kapacitu měnit podle aktuální potřeby.

Původní verze očekávala posun ke strategii cloud-first a používání více cloudů. Dnes už ani jedno nepovažuji za samostatný cíl. Potřebuji vědět, která data do cloudu patří, kolik služba skutečně stojí, jak získám data zpět a co udělám při výpadku nebo změně dodavatele.

V původním textu jsem 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 přenos dat mohou postupně zvýšit celkové náklady.

U AI služeb se cena často odvíjí od objemu zpracování. Zkušební a ostrý provoz proto mohou mít výrazně odlišné náklady. Pro průběžné řízení spotřeby a výdajů za cloudové služby se používá označení FinOps. Pro začátek potřebuji 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 umělé inteligenci a strojovém učení už zařízení nemusí všechna získaná data pouze odesílat. Část dat 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. Zpracování přímo v zařízení snižuje prodlevu i objem přenášených dat.

Samotné rozšiřování 5G sítí už v tomto přehledu nevedu jako samostatný transformační trend. 5G zde uvádím jako technologii, která může podporovat IoT, mobilní pracovníky a privátní sítě. Pro firemní provoz jsou podstatná především zařízení, jejichž data vedou ke konkrétnímu rozhodnutí nebo spouštějí navazující proces.

U každého zařízení je nutné řešit aktualizace, přístupová práva a dobu podpory. Senzor je z hlediska správy dalším počítačem připojeným k síti, i když má jednodušší podobu a omezenou funkci.

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

8. Správa AI a digitálních nástrojů dohání jejich nákup

V původní verzi z roku 2024 tento trend chyběl. Technické spuštění cloudové služby nebo AI nástroje může trvat několik minut. Evidence, pravidla používání a kontrola výsledků jsou samostatná práce.

Tyto otázky patří do technologické governance, tedy do řízení nástrojů, dat, dodavatelů a odpovědností. V roce 2026 už nejde jen o připravovaná pravidla. Nařízení EU 2024/1689 stanoví, že AI Act se obecně použije od 2. srpna 2026, zatímco některá ustanovení se používají už od roku 2025. Zákon č. 264/2025 Sb., který převádí směrnici NIS2, je účinný od 1. listopadu 2025. Termíny české úpravy uvádím také v přehledu nových povinností pro rok 2026.

Konkrétní dopad těchto pravidel se liší podle činnosti a role firmy. Obecný článek proto nemůže nahradit posouzení konkrétní situace.

U nás správa nástrojů neznamená rozsáhlou administrativu. Potřebuji ale vědět, jaké systémy používáme, kdo je spravuje, jaká data zpracovávají a jak se ukončí jejich používání. U AI navíc určujeme, které výstupy musí zkontrolovat člověk a kde se použití nástroje zaznamenává.

Samotný zákaz nepovolených nástrojů může jejich používání přesunout mimo dohled firmy. Lepší kontrolu umožňuje schválený způsob použití a pravidla nastavená podle skutečného rizika.

Mezi úskalí digitální transformace patří chybějící vlastník procesu, nepoužitelná data nebo neurčené měřítko úspěchu. Nástroj bez vazby na konkrétní provoz přidá především další náklady, uživatelské účty a povinnosti spojené se správou.