Ak môže rovnakú AI používať každý, kde vznikne konkurenčná výhoda?

Autor: Marek Rodák

Oblasť: AI Governance Aktualizované: september 2026 Predstavme si dve firmy v rovnakom odvetví. Obe si môžu kúpiť ChatGPT.

Obe majú prístup ku Gemini. Obe môžu používať AI nástroje v CRM, marketingu, analytike či programovaní. Obe si môžu najať konzultanta a počas niekoľkých týždňov zaviesť prvé automatizácie. Ak má teda technológiu k dispozícii prakticky každý, vzniká zaujímavá otázka:

Ako môže byť AI konkurenčnou výhodou? Samotný prístup k modelu pravdepodobne nebude stačiť. Je to podobné ako pri internete. V deväťdesiatych rokoch mohla byť firemná webová stránka konkurenčnou výhodou. O niekoľko rokov neskôr ju mal každý. Výhodu už nevytvárala existencia internetu, ale spôsob, akým firma dokázala pomocou neho zmeniť predaj, distribúciu, komunikáciu alebo celý obchodný model.

Pri umelej inteligencii sa môže odohrávať rovnaký proces, len podstatne rýchlejšie. Florida International University vo svojom materiáli o konkurenčnej výhode AI pomenúva niekoľko typických oblastí: dátovú analytiku, predikcie, kybernetickú bezpečnosť, automatizáciu procesov, personalizáciu a prácu so zákazníckymi informáciami. Zároveň zdôrazňuje potrebu správne vybrať use case, nástroje, rozvíjať zručnosti ľudí a kvalitne riadiť dáta. To je dobrý základ. V roku 2026 však už môžeme ísť ďalej.

Konkurenčná výhoda z AI pravdepodobne vzniká v kombinácii piatich vecí: procesu, dát, ľudí, rýchlosti implementácie a governance.

Samotný model sa stáva komoditou

Ešte pred niekoľkými rokmi bol prístup k veľmi schopnému jazykovému modelu výnimočný. Dnes si môže malá firma za relatívne nízku cenu kúpiť schopnosti, ktoré boli donedávna dostupné iba veľkým technologickým spoločnostiam. Dokáže: analyzovať dokumenty,

generovať text, pracovať s tabuľkami, programovať, prekladať,

vyhodnocovať obrázky, vyhľadávať informácie, a čoraz častejšie aj vykonávať viacstupňové pracovné postupy. OECD v roku 2026 upozorňuje, že výkonnosť foundation modelov sa ďalej zvyšuje, ich ceny zároveň klesajú a technologické vedenie medzi poskytovateľmi sa môže meniť.

To znamená, že kúpiť „najlepší model“ nemusí byť dlhodobo udržateľná stratégia. O niekoľko mesiacov môže byť lepší iný. A konkurencia ho môže používať tiež. Trvalejšia výhoda preto musí vzniknúť okolo modelu.

Prvá výhoda: lepší proces

Predstavme si poisťovňu, ktorá spracúva poistné udalosti. Firma A poskytne pracovníkom generatívnu AI. Zamestnanci si pomocou nej pripravujú e-maily a sumarizujú dokumenty. Produktivita mierne stúpne.

Firma B urobí niečo iné. Rozoberie celý proces poistnej udalosti. Zistí, ktoré dokumenty prichádzajú. Ktoré údaje sa musia extrahovať.

Kde vznikajú chyby. Kde človek čaká. Ktoré rozhodnutia sú rutinné. Ktoré vyžadujú odborný úsudok.

Následne AI zapojí priamo do workflowu. Dokument automaticky klasifikuje. Údaje extrahuje. Porovná ich so zmluvou.

Pripraví podklady. Označí nejasnosť. A človeku predloží prípad na rozhodnutie. Obe firmy používajú podobnú AI.

Výsledok je úplne odlišný. McKinsey vo svojej analýze z augusta 2026 formuloval podobný záver: firmy, ktoré z AI vytvárajú významnejšiu hodnotu, nevyhrávajú iba preto, že majú lepšiu technológiu. Výhodu vytvára ich schopnosť rýchlo aplikovať technológiu na reálne obchodné problémy a následne úspešné riešenia škálovať. To je možno najdôležitejší rozdiel medzi AI adopciou a AI transformáciou.

Druhá výhoda: vlastné dáta

Veľký jazykový model pozná veľa o svete. Nemusí však poznať vašu firmu. Nevie automaticky: ktorý zákazník má problém,

aké boli posledné objednávky, ktoré produkty majú najvyššiu maržu, ako sa mení sklad, aké reklamácie prichádzajú,

čo sa stalo na minulom stretnutí, ktorý proces spôsobuje najviac chýb. To sú firemné dáta. A práve tie môžu byť podstatne ťažšie kopírovateľné než samotný AI model.

FIU správne upozorňuje, že AI je iba taká užitočná, ako sú dáta, s ktorými pracuje, a kvalitná dátová stratégia preto patrí medzi predpoklady úspešného nasadenia. Tu vzniká významný rozdiel medzi firmami. Jedna má desať rokov údajov roztrúsených v Exceloch, e-mailoch a osobných priečinkoch. Druhá má konsolidované CRM, dobre popísané produkty, kvalitné transakčné dáta a prístupové pravidlá.

Ktorá z nich bude schopná AI využiť efektívnejšie? Pravdepodobne druhá. AI tak paradoxne zvyšuje hodnotu jednej veľmi starej disciplíny: data managementu.

Zlé dáta sa s AI nestanú lepšími

AI dokáže zo zlého dátového základu vytvoriť veľmi presvedčivý výsledok. Práve to môže byť nebezpečné. Ak má firma: nesprávne kategórie,

duplicity, neaktuálne záznamy, chýbajúce údaje, nekonzistentné názvy,

alebo historicky skreslené rozhodnutia, model môže tieto problémy ďalej prenášať. Rýchlejšia analýza zlých dát nie je konkurenčnou výhodou. Je rýchlejšou cestou k zlému rozhodnutiu.

Preto je dátová pripravenosť jedným zo základných predpokladov AI maturity. A práve v tejto oblasti má Slovensko stále rezervy.

Slovenské firmy už AI používajú viac, ale stále zaostávajú

OECD Economic Survey: Slovak Republic 2026 prináša zaujímavý obraz. V roku 2023 uvádzalo používanie AI približne 7 % slovenských podnikov. V roku 2025 už 18 %. Adopcia sa teda výrazne zvýšila.

Slovensko však stále zaostáva za priemerom EÚ a rozdiel je citeľný najmä pri malých a stredných podnikoch. Rozdiely medzi sektormi sú zároveň obrovské. V slovenskom ICT sektore používalo v roku 2025 AI približne 50 % podnikov. V profesionálnych, vedeckých a technických službách 28 %. Vo výrobe je adopcia nižšia, ale niektoré slovenské priemyselné segmenty sú naopak nad európskym priemerom. V roku 2024 používalo AI napríklad 18 % podnikov vo výrobe strojov a zariadení a 16 % v automobilovom priemysle.

Pre Slovensko je to dôležitá informácia. AI konkurencieschopnosť nemusí znamenať iba slovenský chatbot. Veľký potenciál máme práve tam, kde už ekonomika silná je: výroba,

automotive, strojárstvo, logistika, shared services,

finančné služby.

V priemysle nemusí AI písať ani jednu vetu

Verejná diskusia si AI často spája s generatívnymi modelmi. Vo výrobnej firme však môže byť hodnotnejšia úplne iná AI. Model sledujúci vibrácie stroja. Počítačové videnie kontrolujúce výrobok.

Algoritmus optimalizujúci spotrebu energie. Predikcia potreby náhradného dielu. Optimalizácia trasy. Plánovanie výroby.

OECD medzi relevantnými priemyselnými aplikáciami pre Slovensko uvádza prediktívnu údržbu, optimalizáciu výrobných plánov, energetickú spotrebu, logistiku, riadenie zásob, kontrolu kvality a robotiku. A tu sa ukazuje ďalší rozdiel medzi AI ako módou a AI ako konkurenčnou výhodou. Najhodnotnejší use case firmy vôbec nemusí obsahovať chatbot.

Tretia výhoda: ľudia, ktorí vedia AI použiť

Ďalším častým omylom je predstava, že AI znižuje význam ľudských schopností. V skutočnosti môže zvýšiť rozdiel medzi človekom, ktorý vie AI efektívne využiť, a človekom, ktorý ju používa povrchne. OECD v júni 2026 uviedla, že nedostatok schopností patrí medzi hlavné bariéry adopcie AI. Zároveň upozorňuje na zaujímavú vec:

pokročilé technické AI schopnosti nebude potrebovať väčšina pracovníkov. Menej než 1 % pracovníkov potrebuje schopnosti typu vývoj modelov alebo pokročilé AI programovanie. Pre oveľa väčšiu skupinu budú dôležitejšie: digitálne schopnosti,

práca s dátami, ich interpretácia, riešenie problémov, kreativita,

manažérske schopnosti. To zásadne mení predstavu firemného AI vzdelávania. Nemusíme z každého účtovníka vytvoriť machine-learning inžiniera. Potrebuje však vedieť:

kedy AI použiť, ako jej poskytnúť správny kontext, ako skontrolovať výsledok, čo do systému nevkladať,

kedy výstupu neveriť, a ako AI zaradiť do svojej odbornej práce.

Na Slovensku môžu byť schopnosti väčšou bariérou než technológia

OECD pri Slovensku upozorňuje práve na tento problém. V roku 2024 malo základné digitálne schopnosti približne 51,3 % Slovákov, kým priemer EÚ bol 55,6 %. Firmy zároveň hlásili nedostatok schopností najmä v pokročilejších oblastiach. Pri AI uvádzalo tento problém 59 % podnikov v citovanom slovenskom prieskume, pri programovaní 36 % a dátovej analýze 35 %. To znamená, že konkurenčný boj o AI nebude iba technologický.

Bude vzdelávací. Firma s prístupom k rovnakému modelu, ale s lepšie pripravenými ľuďmi môže mať výraznú výhodu.

Štvrtá výhoda: rýchlosť učenia firmy

Predstavme si dve organizácie. Obe začnú experimentovať s AI v januári. Prvá vytvorí jeden veľký projekt. Šesť mesiacov pripravuje zadanie.

Následne obstará nástroj. Po roku ho začne implementovať. Druhá začne piatimi malými experimentmi. Po mesiaci dva zastaví.

Dva upraví. Jeden funguje. Zmeria výsledok. Zachytí proces.

Vyškolí ľudí. A použije rovnaký model pri ďalšom workflowe. Po roku môže mať druhá firma desať funkčných AI procesov. Prvá stále jeden veľký projekt.

Tu vzniká organizačná schopnosť učiť sa. Práve tú McKinsey označuje za jeden z dlhodobejších zdrojov konkurenčnej výhody: nie konkrétny nástroj, ale schopnosť organizácie opakovane identifikovať, implementovať a škálovať AI inovácie. To je podstatný rozdiel. Model zastará.

Organizačná schopnosť zavádzať nové modely nemusí.

Piata výhoda: kvalitná governance

Na prvý pohľad môže governance pôsobiť ako opak konkurenčnej výhody. Pravidlá. Kontroly. Schvaľovanie.

Risk assessment. To predsa všetko spomaľuje. Zle nastavená governance určite môže. Ale jej absencia spomaľuje firmu iným spôsobom.

Zamestnanci nevedia: ktorý nástroj môžu používať, aké dáta doň môžu vložiť, či môžu AI pripojiť k CRM,

kto schváli experiment, či treba právne stanovisko. Výsledkom býva jeden z dvoch extrémov. Shadow AI.

Ľudia používajú nástroje bez kontroly. Alebo paralýza. Nikto nepoužíva nič, pretože sa bojí. Dobrá AI governance vytvára bezpečný priestor na experimentovanie.

Povie: toto môžete. Toto nie. Toto možno po schválení.

Pri tomto riziku potrebujeme kontrolu. Tu stačí experimentovať. Taká governance už nie je brzda inovácie. Je jej infraštruktúrou.

Najväčšou výhodou môže byť schopnosť škálovať bez chaosu

Firma dokáže pomerne ľahko spustiť jeden AI pilot. Problém prichádza pri päťdesiatich. Každé oddelenie začne používať iný nástroj. Dáta sa posielajú rôznym poskytovateľom.

Nikto nemá inventár. Nie je jasné, ktorý proces používa aký model. Prompty a postupy žijú iba u jednotlivcov. Licencie sa duplikujú.

A nikto nemeria výsledok. V takom okamihu už väčšie používanie AI nemusí znamenať väčšiu konkurenčnú výhodu. Môže znamenať väčší chaos. Preto sa s rastom adopcie musí meniť aj riadenie.

Najskôr stačí politika používania. Neskôr potrebujeme: inventár systémov, vlastníkov use cases,

risk classification, meranie výsledkov, riadenie dodávateľov, kontrolu oprávnení,

monitorovanie a pravidelné hodnotenie.

FIU správne upozorňuje na pracovné miesta, ale obraz je komplikovanejší

Pôvodný materiál Florida International University argumentuje, že podobne ako predchádzajúce technologické revolúcie AI pracovné miesta skôr transformuje než eliminuje. Myšlienka transformácie je dôležitá. Ako univerzálne tvrdenie je však príliš silná. Aktuálne dáta OECD ukazujú komplexnejší obraz.

AI môže prácu: automatizovať, dopĺňať, vytvárať nové úlohy,

zvyšovať produktivitu, ale pri niektorých profesiách aj znižovať dopyt po ľudskej práci. OECD preto hovorí, že AI často ľudskú prácu dopĺňa, ale zároveň existuje reálne riziko displacementu, najmä pri rutinných a opakovateľných úlohách. To je pre firmy podstatné.

AI stratégia nemôže byť iba technologická stratégia. Musí byť aj workforce strategy.

Firma potrebuje vedieť, čo urobí s ušetreným časom

Predstavme si 100 zamestnancov. AI každému ušetrí dve hodiny týždenne. Firma tým teoreticky získala 200 hodín kapacity. Čo sa s nimi stane?

Ak nič, produktivita na papieri nemusí vytvoriť žiadnu hodnotu. Ak zamestnanci kapacitu použijú na: viac zákazníkov, vyššiu kvalitu,

nové produkty, rýchlejšie inovácie, výsledok môže byť veľmi odlišný. Preto nestačí merať „time saved“.

Treba určiť aj value capture. Ako firma ušetrenú kapacitu premení na ekonomický výsledok? Toto je jedna z najčastejšie prehliadaných otázok AI ROI.

AI môže dokonca zvýšiť význam manažmentu

Ak AI umožní jednotlivcom a tímom zvládnuť viac práce, vzniká paradox. Technická realizácia môže byť jednoduchšia. Ale výber toho, čo má zmysel realizovať, bude ešte dôležitejší. Ak dokážeme vytvoriť desaťnásobne viac produktov, kampaní, analýz či experimentov, potrebujeme lepšie rozhodovať:

ktoré z nich vôbec robiť. OECD preto zdôrazňuje význam manažérskych schopností pri adopcii AI. Technológiu treba integrovať do existujúcich systémov, workflowov a organizačných procesov, čo si vyžaduje zmenu riadenia, nie iba technické znalosti. Budúci AI líder teda nemusí byť najlepší prompt engineer. Môže byť človek, ktorý dokáže správne prepojiť:

problém, dáta, technológiu, proces,

ľudí a ekonomický výsledok.

To je možno najdôležitejšia korekcia celej debaty. ChatGPT nie je konkurenčná výhoda. Gemini nie je konkurenčná výhoda. Agent sám osebe nie je konkurenčná výhoda.

Ak ho môže kúpiť každý, výhoda sa rýchlo komoditizuje. Oveľa ťažšie sa kopíruje: kvalitný interný dataset, dobre navrhnutý proces,

roky firemného know-how, schopní zamestnanci, rýchla kultúra experimentovania, funkčná technologická architektúra

a governance, ktorá dovolí bezpečne škálovať. Práve kombinácia týchto prvkov vytvára AI capability organizácie. A tá už môže byť skutočnou konkurenčnou výhodou.

Pre Slovensko je toto obzvlášť dôležité

Slovenská ekonomika nebude súťažiť so Spojenými štátmi v počte foundation modelov. Nemusí. Má silnú priemyselnú základňu, výrobu, automotive, logistiku, finančné a podnikové služby. Práve v týchto sektoroch môže AI zvyšovať produktivitu procesov, ktoré už existujú.

OECD odhaduje, že AI by mohla počas nasledujúceho desaťročia zvýšiť ročný rast produktivity práce na Slovensku približne o 0,2 až 0,8 percentuálneho bodu. To je významný potenciál. Nie je však automatický. OECD zároveň upozorňuje na presne tie slabiny, ktoré môžu prínos obmedziť:

nižšiu adopciu medzi SME, nedostatok zručností, problémy s dátovou pripravenosťou, prístup k investíciám a infraštruktúre

a neistotu spojenú s reguláciou. Technológia teda existuje. Otázkou je, ako rýchlo ju dokážeme premeniť na produktivitu.

AI sa bude meniť. Modely budú výkonnejšie. Ceny sa zmenia. Vzniknú nové nástroje.

Niektoré dnešné platformy zaniknú. Preto nemá veľký zmysel čakať na moment, keď bude technologické prostredie stabilné. Pravdepodobne dlho nebude. Rozumnejšie je budovať schopnosti, ktoré zostanú hodnotné aj pri zmene modelu:

rozumieť vlastným procesom, mať poriadok v dátach, vzdelávať ľudí, experimentovať v malom,

merať výsledky, vedieť rýchlo meniť technológiu a mať jasné governance pravidlá. Taká firma nemusí vedieť, ktorý AI model bude najlepší v roku 2028.

Bude pripravená použiť ten, ktorý najlepší bude. A práve to je podstatou konkurenčnej výhody. Nie vlastniť dnešnú technológiu. Ale vytvoriť organizáciu, ktorá sa dokáže rýchlejšie než konkurencia učiť, kde technológia vytvára hodnotu, a bezpečne ju tam nasadiť.

O autorovi

Marek Rodák sa venuje oblasti AI Governance, teda praktickému riadeniu používania umelej inteligencie v organizáciách so zameraním na AI audit, identifikáciu use cases, dátovú pripravenosť, rozvoj AI gramotnosti, riadenie rizík a bezpečné zavádzanie AI do podnikových procesov. Aktualizované: september 2026

Metodika článku

Východiskovým materiálom je článok Florida International University - College of Business: _The Competitive Advantage of Using AI in Business_ od Janelle Bombalier. Zdroj identifikuje AI ako nástroj na dátovú analytiku, prediktívne rozhodovanie, kybernetickú bezpečnosť, automatizáciu rutinných činností, optimalizáciu procesov a personalizáciu. Zároveň odporúča organizáciám identifikovať potreby, vybrať vhodné nástroje, rozvíjať schopnosti pracovníkov a zabezpečiť kvalitný data management. Ide o popularizačný materiál univerzitnej business school, nie empirickú štúdiu firemnej produktivity. Niektoré formulácie preto v článku nekopírujem ako fakty. Najmä tvrdenie, že technologický pokrok historicky pracovné miesta iba transformuje namiesto ich eliminácie, je príliš všeobecné. Aktuálnu situáciu na pracovnom trhu preto porovnávam s OECD, ktorá rozlišuje automatizáciu, augmentáciu, tvorbu nových úloh a potenciálny displacement pracovníkov.

Zároveň nepreberám tvrdenie pôvodného zdroja, podľa ktorého cross-selling a upselling tvoria až 35 % príjmov Amazonu. V poskytnutom materiáli k nemu nie je uvedený primárny zdroj a ide o často opakované internetové tvrdenie, ktoré nie je vhodné bez ďalšieho overenia prezentovať ako aktuálny fakt. Pre slovenský kontext používam OECD Economic Surveys: Slovak Republic 2026, publikovaný v roku 2026, ktorý analyzuje adopciu AI, produktivitu, zručnosti, dáta a regulačné bariéry slovenských podnikov.

Hlavné zdroje

Florida International University - College of Business: _The Competitive Advantage of Using AI in Business._ Východiskový prehľad možností AI v dátovej analytike, automatizácii, personalizácii a firemnom rozhodovaní. OECD: _OECD Economic Surveys: Slovak Republic 2026 - Reaping the economic benefits from AI._ Analýza adopcie AI na Slovensku, produktivity, odvetvových rozdielov, zručností, dátovej infraštruktúry a prekážok SME.

OECD: _Skills in the AI age_, júl 2026. Dokument analyzuje schopnosti potrebné v prostredí AI a upozorňuje, že väčšina pracovníkov nebude potrebovať pokročilé programovanie AI, ale digitálne, dátové, manažérske a ľudské schopnosti. OECD: _AI and skills: What we know so far_, jún 2026. Nedostatok schopností patrí medzi hlavné bariéry adopcie AI; pracovníci s podporou vzdelávania častejšie hlásia pozitívne výsledky z používania technológie.

McKinsey: _The new management playbook for AI: How to move faster and create more value_, august 2026. Analýza argumentuje, že udržateľná výhoda nevzniká iba z používaného AI nástroja, ale z organizačných schopností potrebných na rýchle zavádzanie a škálovanie technológie pri riešení obchodných problémov. OECD: _Artificial Intelligence Markets_, 2026. Analýza vývoja AI trhov vrátane koncentrácie výpočtovej kapacity, dát a schopností a súčasného rastu výkonu a poklesu cien foundation modelov.