Rok 2026 bude turbulentní. Na AI vydělají jen připravení
Vědci právě naučili AI skutečně přemýšlet, investiční boom přitom lehce opadá.
Leden 2026 přinesl jeden z největších posunů v historii umělé inteligence. Poprvé jsme viděli, že AI zvládne nejen hádat správné odpovědi, ale krok za krokem dokazovat matematické úlohy – stejně jako špičkový student.
Zároveň ale narazila na své limity, nadšení z pokroku střídá také střízlivost. Ano, AI mění pravidla hry, ale jen tam, kde jí člověk pomůže pochopit, co ta hra znamená.
Už plní nejrůznější role
Lékařská verze ChatuGPT v USA týdně odpovídá na miliony dotazů pacientů. V odlehlých regionech dokonce supluje roli první zdravotní opory – lidé mu posílají krevní výsledky, zprávy od lékaře, a on jim na základě modelu vysvětlí, co dělat dál. Vyřídí 2 miliony dotazů týdně ke zdravotnímu pojištění a přes 500 tisíc konzultací z míst bez dostupného lékaře.
A co Evropa? Co Česko? V porovnání s tempem nasazování ve Spojených státech nebo v Asii je odpověď zatím spíše symbolická. Místo koordinovaných strategií přichází izolované pilotní projekty, často bez návaznosti, bez rozpočtu a bez výstupní evaluace.
Ve státní sféře téměř žádné reálné nasazení neproběhlo – ministerstva řeší spíše symbolická školení než zavádění. Ve službách a médiích se AI objevuje také spíše jako experiment nebo PR téma než jako transformace procesů.
Ale jedna oblast vyčnívá: průmysl a výroba. Podle dat Svazu průmyslu a dopravy z listopadu 2025 více než 32 % velkých výrobních firem v ČR aktivně využívá AI při plánování logistiky, prediktivní údržbě nebo kontrole kvality.
Vědecký průlom: Nejen chápe, už umí dokazovat
Začátkem roku 2026 systém Numina-Lean Agent vyřešil kompletní sady Putnamových úloh, včetně formálních důkazů. Nešlo o tipování, ale o přesné, na kroky rozdělené argumenty, jaké zvládne jen člověk s hlubokým pochopením struktury problému.
Umělá inteligence v lednu poprvé předvedla myšlení, nejen predikci.
Tohle je zásadní bod zlomu. Umělá inteligence přestává být jen nástrojem pro úsporu času. Stává se spoluautorem poznání.
Investoři už varují nahlas: přijde kolaps
Legendární investor Vinod Khosla v lednu otevřeně prohlásil: „99 % AI startupů shoří. Protože přinášejí leštěné nápady bez praktického dopadu.“ A má pravdu. Stačí se podívat: kolik produktů na umělou inteligenci vám reálně šetří čas? Kolik z nich funguje mimo demo prezentaci? A kolik z nich jen dokazuje, že někdo zvládl přilepit jazykový model na existující rozhraní?
Ve světle nástupu reasoning AI – menších, levnějších a dostatečně schopných modelů – začínají být mamutí investice do stále větších neuronových sítí nejen technologicky sporné, ale i ekonomicky neudržitelné.
Pravda je tvrdá: většina týmů stále neumí AI propojit s daty, procesy ani provozem. Zůstávají u slibů. Mezitím ti, kdo už dávno začali ladit výpočetní infrastrukturu a přemýšleli v nákladech na inferenci, dnes škálují – levně, stabilně a bez pozlátka.
Média se otřásají
Já to v mediálních domech to vidím denně. Najednou je jasné, že stroje zvládnou většinu textů, které jsme roky psali aby „něco bylo“. Jazykové modely odhalily prázdnotu textů bez přidané hodnoty, opsat tiskovku nebo novinku už nestačí.
Současně nám AI odstřihla přístup k publiku. Generativní vyhledávání odpoví rovnou ve výsledcích, bez kliknutí. Návštěvnost z výsledků vyhledávání se propadla o třetinu a bude hůř. Reklama najednou nemá kde vydělávat.
Přežije pouze autor, který je pro čtenáře důvodem zůstat. Velké jazykové modely jsou pouze přirozeným filtrem kvality, nahradí vše zbytečné.
Co zatím neumí
Reasoning AI – tedy modely schopné vícekrokového uvažování – slibují v nejbližších měsících zásadní posun. Jenže realita je složitější. Tyto modely jsou výkonné, ale úzce zaměřené. Mimo svůj trénovaný rámec často selžou.
A běžné otázky – třeba která varianta projektu je reputačně méně riziková – zatím spolehlivě nezvládnou. Chybí jim totiž to hlavní: kontext a cit.
Dosavadní AI zatím nerozumí ani neprogramuje jako člověk. Ne, zatím jen velmi přesvědčivě předstírá. Simon Willison v lednových testech ukázal, že GPT dokáže napsat skript, který na první pohled působí bezchybně – ale obsahuje logické chyby, které by v praxi znamenaly vážné problémy.
Nástroje, které slibují firmám úsporu nákladů, zase často selžou právě tam, kde jde o peníze v praxi. Umí vybrat nejlevnější variantu z tabulky, ale už nepoznají, že doprava trvá týden, že zboží je nespolehlivé, nebo že chyba v objednávce zdrží celý provoz. Umí počítat, ale nechápe, co se nepočítá.
Vyhrát teď neznamená mít nejchytřejší AI, znamená to umět ji propojit se světem. Výhoda nebude v největším modelu, ale v tom, kdo ho zvládne zkrotit rychle, levně a bezpečně. 🔮