Umelá inteligencia sa počas niekoľkých rokov presunula z technologických oddelení priamo do každodennej práce finančných manažérov, účtovníkov, obchodníkov, personalistov aj členov vedenia spoločností, pričom rýchlosť jej rozšírenia vytvára dojem, že firmy, ktoré ju nezačnú intenzívne využívať, budú automaticky zaostávať. Ekonomická realita je podstatne zložitejšia, pretože samotné používanie AI ešte nevytvára úsporu nákladov ani dodatočný výnos a medzi zakúpením technologického nástroja a jeho merateľným vplyvom na hospodársky výsledok zostáva priestor, ktorý musí vyplniť kvalitne nastavený proces, správne dáta, zodpovednosť a controlling.
Výsledky PwC Global CEO Survey 2026 ukazujú tento rozdiel pomerne presvedčivo. Dodatočné výnosy v dôsledku zavádzania AI zaznamenalo počas predchádzajúcich dvanástich mesiacov 23 % slovenských generálnych riaditeľov a zníženie nákladov uviedlo 28 % respondentov. Súčasne až 57 % slovenských CEO uvádza, že zavedenie umelej inteligencie ich spoločnosti neprinieslo ani vyššie výnosy, ani nižšie náklady. Pozitívny efekt súčasne v oboch oblastiach zaznamenalo 16 % slovenských respondentov.
Tieto čísla predstavujú dôležitú informáciu najmä pre firmy, ktoré už nakúpili licencie, vytvorili interné AI iniciatívy alebo svojim pracovníkom umožnili využívať generatívnu umelú inteligenciu pri každodenných úlohách. Technologická adopcia postupuje rýchlejšie ako schopnosť podnikov pretaviť získanú časovú úsporu do výsledovky, pričom práve v tomto bode sa rozhoduje o ekonomickom prínose celej investície.
Úspora času ešte nemusí znamenať úsporu nákladov
Pri hodnotení prínosu umelej inteligencie sa vo firmách veľmi často objavuje argument, že zamestnanec zvládne určitú úlohu rýchlejšie, pričom takto vyčíslená časová úspora sa následne začne prezentovať ako finančná úspora. Z pohľadu manažérskeho účtovníctva však medzi týmito dvoma veličinami existuje zásadný rozdiel, pretože skrátenie pracovného času potrebného na vykonanie jednej činnosti sa do hospodárskeho výsledku premietne až vtedy, keď firma dokáže uvoľnenú kapacitu ekonomicky využiť.
Predstavme si spoločnosť, v ktorej pracuje dvadsať administratívnych a odborných pracovníkov s priemerným celkovým mesačným nákladom na jedného zamestnanca vo výške 4 000 eur. Celkové personálne náklady tejto skupiny predstavujú 80 000 eur mesačne, teda 960 000 eur ročne. Ak používanie AI skráti čas potrebný na vybrané administratívne, analytické a komunikačné činnosti v priemere o 5 %, firma získava pracovnú kapacitu, ktorej nákladová hodnota zodpovedá približne 4 000 eurám mesačne a 48 000 eurám ročne.
Z účtovného pohľadu však personálne náklady po zavedení AI automaticky neklesnú na 76 000 eur mesačne, pretože pracovné zmluvy, mzdy a odvody zostávajú zachované. Firma získala kapacitu, ktorú môže využiť na spracovanie väčšieho množstva objednávok, rýchlejšiu prípravu ponúk, kvalitnejší controlling, aktívnejšiu komunikáciu so zákazníkmi alebo činnosti, ktoré pred zavedením AI pracovníci z časových dôvodov nevykonávali. Ekonomický prínos vzniká práve prostredníctvom využitia tejto kapacity, prípadne prostredníctvom možnosti zvládnuť rast spoločnosti bez proporcionálneho zvyšovania počtu pracovníkov.
Tento rozdiel je mimoriadne dôležitý pri zostavovaní business case, teda ekonomického zdôvodnenia investície do AI. Manažment by mal oddelene sledovať úsporu pracovného času, uvoľnenú kapacitu, skutočne realizovanú nákladovú úsporu a dodatočný výnos vytvorený vďaka vyššej produktivite. Pokiaľ sa všetky tieto veličiny zlúčia do jediného čísla označeného ako úspora, firma môže výrazne nadhodnotiť návratnosť svojej investície.
Práve tento problém pomáha vysvetliť výsledky PwC, podľa ktorých 57 % slovenských CEO zatiaľ nezaznamenalo v dôsledku AI ani zvýšenie výnosov, ani zníženie nákladov. Zaujímavý je pritom ďalší údaj prieskumu, podľa ktorého až 79 % slovenských CEO považuje svoju firemnú kultúru za podporujúcu zavádzanie AI a 77 % hodnotí technologické prostredie ako pripravené, zatiaľ čo prístup AI k dokumentom a dátam uvádza iba 19 % slovenských spoločností.
Firma teda môže mať pozitívny postoj vedenia, technologické nástroje aj zaplatené licencie, pričom ekonomický efekt zostáva obmedzený, pretože umelá inteligencia pracuje mimo hlavných podnikových procesov a bez dostatočného prepojenia na firemné dáta.
Od jednotlivých promptov k zmene procesu
Vývoj na trhu zároveň naznačuje, že dostupnosť umelej inteligencie medzi pracovníkmi už prestáva byť hlavnou bariérou. Deloitte vo svojej štúdii State of AI in the Enterprise 2026 uvádza, že prístup pracovníkov k schváleným AI nástrojom vzrástol počas jediného roka približne o 50 %. Medzi zamestnancami, ktorí majú k AI prístup, ju takmer 60 % využíva pri každodennej práci.
Z manažérskeho pohľadu preto vzniká ďalšia otázka, ktorá sa týka rozdielu medzi individuálnou produktivitou pracovníka a produktivitou celého procesu. Zamestnanec môže pomocou generatívnej AI pripraviť e mail za dve minúty namiesto desiatich, analyzovať dokument za pätnásť minút namiesto hodiny alebo vytvoriť prvý návrh reportu výrazne rýchlejšie, pričom celý firemný proces môže napriek tomu trvať rovnako dlho, pokiaľ zostávajú nezmenené následné schvaľovania, manuálne prepisovanie údajov, čakanie na rozhodnutie ďalšieho pracovníka alebo duplicitné kontroly.
Práve preto by implementácia AI mala začínať procesnou analýzou, ktorá identifikuje jednotlivé činnosti, ich trvanie, náklady, počet opakovaní, chybovosť a väzby na ďalšie pracovné kroky. Až následne možno kvalifikovane rozhodnúť, ktorá časť procesu má potenciál na automatizáciu alebo asistované spracovanie.
Ako vypočítať návratnosť AI v podmienkach konkrétnej firmy
Predstavme si finančné oddelenie, ktoré mesačne spracuje 1 500 dodávateľských faktúr, pričom kontrola, priradenie nákladového strediska, dohľadanie objednávky, zaúčtovanie a príprava jednej faktúry na schválenie zaberú v priemere šesť minút. Celý proces tak spotrebuje približne 150 pracovných hodín mesačne. Pri úplnom náklade práce 25 eur za hodinu predstavuje nákladová hodnota tejto kapacity 3 750 eur mesačne, respektíve 45 000 eur ročne.
Ak automatizácia skráti priemerný čas spracovania jednej faktúry zo šiestich na tri minúty, časová náročnosť klesne zo 150 na 75 hodín mesačne. Firma tým získa 75 hodín pracovnej kapacity mesačne, ktorej nákladová hodnota predstavuje 1 875 eur mesačne a 22 500 eur ročne. Táto suma ešte nepredstavuje automatickú úsporu v hospodárskom výsledku, pretože personálne náklady môžu zostať nezmenené. Ekonomický efekt vznikne podľa toho, ako podnik uvoľnenú kapacitu využije.
Význam automatizácie sa zvýrazní pri raste spoločnosti. Ak počet faktúr vzrastie o 30 percent na 1 950 mesačne, pôvodný proces by pri šiestich minútach na faktúru potreboval 195 pracovných hodín mesačne. Automatizovaný proces s časom troch minút na faktúru potrebuje pri rovnakom objeme iba 97,5 hodiny. Rozdiel predstavuje 97,5 hodiny mesačne s nákladovou hodnotou 2 437,50 eura, respektíve 29 250 eur ročne. Pokiaľ vďaka tejto kapacite spoločnosť zvládne rast bez dodatočného náboru alebo dokáže pracovníkov presunúť na činnosti vytvárajúce vyššiu ekonomickú hodnotu, časová úspora sa postupne premieňa na merateľný finančný prínos.
Kvalitné vyhodnotenie AI projektu potrebuje východiskový stav, pretože bez neho firma po niekoľkých mesiacoch nedokáže objektívne určiť, čo technológia skutočne zmenila. Pred implementáciou by preto mala poznať minimálne objem spracovaných prípadov, priemerný čas jednej operácie, celkový personálny náklad procesu, počet chýb a opráv, dobu spracovania od začiatku po ukončenie procesu a podľa charakteru činnosti aj jej vplyv na tržby alebo zákaznícku skúsenosť.
Ak napríklad obchodné oddelenie pripravuje 400 cenových ponúk mesačne a jedna ponuka vyžaduje priemerne 30 minút práce, proces spotrebuje 200 pracovných hodín. Pri úplnom náklade práce 30 eur na hodinu predstavuje náklad pracovnej kapacity 6 000 eur mesačne. Pokiaľ AI skráti prípravu podkladov a prvého návrhu ponuky o tretinu, firma získava približne 67 hodín mesačne, ktorých nákladová hodnota predstavuje približne 2 000 eur.
Zaujímavejší ekonomický efekt však môže vzniknúť na strane výnosov. Ak rýchlejšie spracovanie umožní obchodníkom pripraviť o 80 relevantných ponúk mesačne viac a spoločnosť pri desaťpercentnej úspešnosti získa osem dodatočných objednávok s priemernou príspevkovou maržou 700 eur, mesačný príspevok na úhradu fixných nákladov a tvorbu zisku môže vzrásť o 5 600 eur. Pri takomto modeli už vedenie nehodnotí AI podľa počtu používateľov alebo vytvorených promptov, ale podľa jej vplyvu na ekonomiku procesu.
Takýto výpočet je podstatne užitočnejší ako všeobecné konštatovanie, že pracovníci vďaka AI pracujú rýchlejšie, pretože umožňuje porovnávať jednotlivé projekty medzi sebou a smerovať kapitál do oblastí s najvyšším očakávaným efektom.
Dôležitosť tejto disciplíny potvrdzujú aj globálne údaje z PwC Global CEO Survey 2026. Prieskum vychádza z odpovedí 4 454 generálnych riaditeľov z 95 krajín a teritórií.
Výsledok prieskumu: Aký vplyv mala AI na nasledujúce oblasti vo vašej spoločnosti za posledných 12 mesiacov?
Sem vlozit obrazok z prilohy
Zdroj: PwC Global CEO Survey 2026
Najväčšia príležitosť AI môže byť vo výnose, nie v znižovaní počtu ľudí
Diskusia o umelej inteligencii sa v podnikoch často koncentruje na personálne náklady, hoci dlhodobý ekonomický potenciál môže byť podstatne širší. Zvýšenie produktivity umožňuje firme spracovať väčší objem zákaziek s existujúcou kapacitou, skrátiť reakčný čas na požiadavky zákazníkov, zlepšiť dostupnosť informácií pre manažment, presnejšie plánovať výrobu alebo zásoby a presunúť odborných pracovníkov od rutinného spracovania dát k činnostiam s vyššou pridanou hodnotou.
Pre finančné riadenie z toho vyplýva potreba sledovať AI investície v širšom kontexte ako iba prostredníctvom redukcie nákladov. Pri niektorých procesoch bude správnym cieľom zníženie ceny jednej transakcie, pri ďalších skrátenie času spracovania, zvýšenie kapacity, zníženie chybovosti alebo rast príspevkovej marže a pri odborných profesiách môže byť najväčším prínosom schopnosť pracovníka spracovať väčší objem informácií a venovať viac času rozhodnutiam, ktoré vyžadujú skúsenosť a úsudok.
Práve preto by každá významnejšia AI iniciatíva mala mať vlastníka ekonomického výsledku a vopred stanovené ukazovatele, podľa ktorých vedenie po troch, šiestich alebo dvanástich mesiacoch vyhodnotí jej úspešnosť. IT oddelenie môže zodpovedať za technickú funkčnosť riešenia, pričom finančný riaditeľ, controlling alebo vlastník príslušného procesu by mali vedieť preukázať, či sa zmenila ekonomika činnosti, pre ktorú bola technológia zavedená.
AI ako súčasť finančného a procesného riadenia firmy
Najväčší rozdiel medzi experimentovaním s AI a jej ekonomicky úspešným zavedením vzniká vo chvíli, keď vedenie prestane hodnotiť samotný nástroj a začne merať proces, ktorý má technológia zlepšiť. Počet zakúpených licencií, používateľov alebo vytvorených AI asistentov poskytuje informáciu o adopcii, zatiaľ čo vedenie spoločnosti potrebuje poznať predovšetkým náklad na jednotku výkonu, čas spracovania, kapacitu tímu, kvalitu výstupu, dodatočnú maržu a návratnosť vložených prostriedkov.
Pre malé a stredné spoločnosti môže byť tento prístup dokonca jednoduchší ako pre veľké korporácie, pretože vedenie často pozná jednotlivé procesy veľmi detailne a dokáže rýchlejšie prepojiť technologickú zmenu s konkrétnym ekonomickým ukazovateľom. Namiesto plošného zavádzania desiatok nástrojov môže podnik vybrať niekoľko opakovaných procesov s vysokou spotrebou pracovného času, odmerať ich súčasný stav, zaviesť riešenie a po stanovenom období porovnať výsledok.
Výsledky slovenského CEO prieskumu pritom naznačujú, že priestor na takýto posun zostáva značný. Slovenské firmy deklarujú vysokú kultúrnu aj technologickú pripravenosť na AI, pričom finančné efekty zatiaľ zaznamenáva podstatne menšia časť podnikov. Ďalšia fáza adopcie preto bude pravdepodobne menej závislá od otázky, ktorý nástroj firma používa, a oveľa viac od toho, ktoré procesy s jeho pomocou zmenila a akú ekonomickú hodnotu dokázala z tejto zmeny vytvoriť.
Pre manažment zostáva rozhodujúca schopnosť premeniť technologický potenciál na čísla, ktoré sa postupne objavia v produktivite, marži, cash flow a napokon v hospodárskom výsledku. Firma, ktorá túto väzbu dokáže merať, získava zároveň oveľa kvalitnejší podklad na rozhodovanie o ďalších investíciách do AI, pretože namiesto všeobecného presvedčenia o potrebe digitalizácie pracuje s konkrétnou návratnosťou kapitálu.