AI dluh: Nový typ rizika spojeného s rychlým nasazením umělé inteligence

S nástupem autonomních AI agentů se v praxi začíná projevovat nový typ systémového rizika – tzv. AI dluh (AI Debt). Tento pojem označuje kumulaci nekvalitní práce a špatných rozhodnutí, které vznikají v důsledku unáhleného nebo nesprávného využívání AI nástrojů. Podle nové studie od Asany se s tímto problémem potýká nebo počítá téměř 80 % firem po celém světě.

Co je to AI dluh?

AI dluh lze přirovnat k technickému dluhu v IT – jde o následek špatně navrženého nebo uspěchaného řešení, které sice krátkodobě přináší efekt, ale dlouhodobě způsobuje problémy. V kontextu AI jde například o:

• špatně nastavené workflow mezi lidmi a AI agenty,
• nekvalitní výstupy AI, které musí následně upravovat lidský tým,
• nebo neřešené chyby způsobené autonomními agenty, které se šíří systémem dál.

Studie Asana State of AI at Work 2025 odhalila, že 79 % firem očekává vznik AI dluhu právě kvůli nevhodnému použití autonomních AI nástrojů. Autonomní agenti se od klasických chatbotů liší tím, že mohou samostatně rozhodovat, pamatovat si minulé úkoly a aktivně provádět akce bez přímého dohledu člověka.

Důsledky AI dluhu pro firmy

AI dluh může mít dalekosáhlé dopady na různé oblasti podnikového provozu:

1. Kyberbezpečnost: Chybná rozhodnutí autonomní AI mohou vést k chybné konfiguraci systémů, neautorizovaným přístupům, ztrátě dat nebo k vytvoření nových vektorů útoku.
2. Produktivita a kvalita výstupů: Podle výzkumu BetterUp Labs a Stanford Social Media Lab způsobuje tzv. workslop (nekvalitní, zbytečný AI obsah) až dvě hodiny zbytečné práce týdně na osobu, což může znamenat milionové ztráty ročně.
3. Morálka zaměstnanců: Když AI „nefunguje správně“, musí chyby opravovat lidé. Tento přístup demotivuje, způsobuje frustraci a může vést k odchodu klíčových zaměstnanců.

Proč k AI dluhu dochází?

Firmy často implementují AI nástroje pod tlakem konkurence – bez důkladné analýzy potřeb, rizik nebo schopnosti technologie integrovat do stávajících procesů. Studie Asany uvádí, že 58 % organizací přijalo AI primárně kvůli tlaku trhu, ne kvůli vlastní připravenosti.

Jak se vyhnout AI dluhu? Doporučení pro firmy

1. Zavést strategii pro adopci AI: AI nesmí být „přilepeným řešením“ – její využití musí vycházet z jasně definovaných potřeb, s posouzením bezpečnostních a provozních rizik.
2. Vytvořit AI governance framework: Definujte, kdo je zodpovědný za dohled nad AI, jaká pravidla platí pro nasazení nových modelů a co se stane v případě chybného rozhodnutí AI agenta.
3. Vzdělávat zaměstnance: Lidé musí rozumět tomu, jak AI funguje, co může a nemůže dělat, a jak mají výstupy AI kontrolovat a korigovat. Kritické myšlení a dovednost ověřovat fakta jsou klíčové.
4. Testovat AI v chráněném prostředí (sandbox): Nasazení by mělo probíhat postupně a s možností návratu – ideálně odděleně od produkčního prostředí, aby nedošlo k eskalaci chyb.
5. Monitorovat výstupy a sbírat zpětnou vazbu: Sledujte kvalitu výstupů, množství oprav a čas, který tým tráví „doháněním“ AI chyb. Tyto metriky vám napoví, zda AI přináší hodnotu – nebo dluh.

AI dluh není hypotetické riziko, ale reálný problém s dopady na kyberbezpečnost, efektivitu i lidský kapitál. Firmy by neměly AI zavádět pouze proto, že „se to dnes dělá“, ale na základě promyšlené strategie, která kombinuje technologii, procesy a odpovědnost.

Zdroj: asana.com

Zdroj ilustračního obrázku: Igor Omilaev on Unsplash