Ještě před rokem převažoval mezi investičními analytiky spíše zdrženlivý pohled na přínos umělé inteligence pro firemní výsledky. Nejnovější analýza společnosti Fidelity International však naznačuje obrat. AI se postupně přesouvá z pilotních projektů do běžného provozu a u části firem se začíná měřitelně promítat do ziskovosti.

Podle aktuálního průzkumu analytického týmu Fidelity International téměř polovina analytiků očekává, že v roce 2026 bude mít umělá inteligence pozitivní dopad na hospodářské výsledky společností, které sledují. Ještě v roce 2024 tento názor zastávala zhruba čtvrtina z nich. Posun odráží skutečnost, že firmy již AI nenasazují pouze experimentálně, ale stále častěji ji využívají v produkčních řešeních.

Od slibů k praxi

„Co se změnilo, je skutečnost, že firmy již AI bezprostředně nasazují,“ uvádí Lee Sotos, analytik Fidelity zaměřený na americký bankovní sektor. Zatímco dříve byly příklady využití umělé inteligence spíše obecnou součástí prezentací, dnes se podle něj jedná o konkrétní nástroje integrované do každodenního provozu bank.

Zásadní posun je patrný zejména ve finančním sektoru. Banky využívají AI nejen ke snižování nákladů, ale stále častěji také k tvorbě nových zdrojů příjmů – například v oblasti kapitálových trhů, personalizovaných nabídek pro retailové klienty nebo správy majetku. Umělá inteligence zde pomáhá lépe identifikovat investiční příležitosti či obchodní potenciál jednotlivých klientů.

Provozní efektivita napříč sektory

Vedle financí analytici Fidelity identifikují další odvětví, kde by se přínosy AI měly projevit již v horizontu příštích 12 měsíců. V čele stojí komunikační služby, kde všichni oslovení analytici očekávají pozitivní dopad alespoň u části firem. Umělá inteligence zde například umožňuje efektivnější řízení provozu telekomunikačních sítí a optimalizaci spotřeby energie.

„Během posledních 12 měsíců jsem díky konzultacím s managementem začal víc věřit, že AI může zefektivnit provoz telekomunikačních společností. Například základnové stanice, což jsou pozemní servery zajišťující mobilní pokrytí, může AI pružněji zapínat a vypínat podle aktuálního využití, což znamená efektivnější spotřebu energie.“

Kazayuki Soma, analytik zaměřený na Japonsko.

Zvýšení efektivity však experti pozorují i v průmyslu, energetice, těžbě surovin či spotřebitelském maloobchodu. V Číně se AI podle analytiků uplatňuje od návrhu sportovního oblečení až po provoz restauračních řetězců. Velké technologické společnosti, jako jsou Google, Meta, Amazon nebo Microsoft, pak hledají cesty, jak umělou inteligenci propojit se svými stávajícími reklamními a obsahovými modely a tím dále rozšířit příjmovou základnu.

Který sektor bude v roce 2026 benefitovat?

Druhotné dopady

Infrastruktura a energie

Rostoucí využívání AI má i významné nepřímé dopady. Jedním z nich je intenzivní budování datových center, která jsou technologickým základem pro provoz pokročilých modelů. Ta jsou však energeticky velmi náročná a zvyšují poptávku po surovinách, jako je měď, i po stabilních zdrojích energie. Analytici Fidelity upozorňují, že čistě obnovitelné zdroje zatím nedokážou pokrýt nepřetržitý provoz datových center. Do popředí se proto znovu dostávají zdroje jako zemní plyn, jádro či v některých regionech i uhlí, které dokážou zajistit stabilní dodávky energie 24 hodin denně.

Dopad na pracovní trh a mzdy

Krátkodobě se zavádění umělé inteligence ve firmách často zaměřuje na úsporu nákladů – především mzdových. Analytici již nyní pozorují případy, kdy společnosti dokážou navyšovat tržby o desítky procent bez odpovídajícího růstu počtu zaměstnanců. To otevírá otázky dopadů na zaměstnanost, mzdy i spotřebitelskou poptávku.

Zároveň však část analytiků upozorňuje na možný „efekt bohatství“. Vyšší efektivita firem může podpořit hodnotu akciových trhů, z čehož by mohly těžit především movitější skupiny investorů. Tento efekt by podle nich mohl alespoň částečně tlumit negativní makroekonomické dopady slabší tvorby pracovních míst.

Otazníky pro rok 2026

Navzdory rostoucímu optimismu zůstávají kolem umělé inteligence významné nejistoty. Ne všechny projekty nutně přinesou očekávanou návratnost a část kapitálových výdajů do AI infrastruktury se může ukázat jako neefektivní. Otázkou zůstává také dlouhodobá ziskovost samotných firem vyvíjejících velké jazykové modely, jejichž investiční nároky často výrazně převyšují současné příjmy.

Jak však shrnují analytici Fidelity International, vývoj nelze posuzovat pouze optikou minulých dat. Technologie se rychle zlepšují a jejich přeměna v komerčně využitelné produkty postupuje rychleji než v předchozích technologických cyklech. Pro investory i vedení firem tak zůstává klíčovou výzvou najít rovnováhu mezi obezřetností a rizikem, že přílišná zdrženlivost povede ke ztrátě dlouhodobé konkurenceschopnosti.