AI automatizace: Co to je a proč na ni narazíš čím dál častěji 

Automatizace zasahuje čím dál víc do našeho pracovního i osobního života. Zejména díky umělé inteligenci dnes zvládne mnohem víc než jen opakovat předem nastavené úkoly. V tomhle průvodci se podíváme na rozdíl mezi tradiční automatizací, AI automatizací (včetně AI workflow) a AI agenty. Dozvíš se taky, kde na AI automatizaci narazíš v praxi a jaké nové profese s sebou tenhle trend přináší.  

Automatizace se dělí na 3 hlavní kategorie: 

• tradiční automatizace (bez AI), 
• AI automatizace, včetně AI workflow (s AI, ale bez autonomie), 
• AI agenty (s autonomií). 

Mrkneme taky i na pojem hyperautomatizace, byť nejde o typ automatizace, ale spíš strategii firmy, která může zahrnovat všechny výše uvedené úrovně. 

Kategorie	Definice	Příklad
Klasická automatizace	Pevně definovaná pravidla, skripty, RPA (= robotická automatizace procesů) bez AI	Automatické zálohy, odeslání e-mailu
AI automatizace (včetně AI workflow)	AI zpracovává nejednoznačné vstupy, optimalizuje workflow	Třídění e-mailů, zpracování faktur, AI workflow
AI agenti	Autonomní systémy, plánují více kroků, pracují s cílem	Agent připraví prezentaci, vyřídí refundaci

Klasická automatizace: Základní kámen 

Automatizace je způsob, jak se zbavit rutiny. 👉 V nejširším pojetí klasická automatizace představuje nahrazení nepříjemných, opakujících se úkolů stroji nebo softwarovými programy.  

Představ si třeba: 

• Výrobní pás, který pořád dokola dělá stejnou věc. 
• Program, který automaticky vyplňuje data. 
• Systém, který pošle e-mail, jakmile se nový odběratel přihlásí k newsletteru. 

V IT jde hlavně o skripty a nástroje, které například zpracují faktury, spustí zálohu nebo nastaví server. 

Tradiční automatizace funguje na předem nastavených pevných pravidlech (IFTTT – If This Then That, tedy „pokud tohle → tak tohle“) – je spolehlivá a rychlá, ale má své limity.  

Když se úkoly mění nebo když přijde nutnost pracovat s nejednoznačnými daty jako jsou e-maily, obrázky či hlasové záznamy, tradiční nástroje často nestačí. Tady už přichází na řadu AI automatizace (AI automation). 

AI automatizace: Chytřejší a flexibilnější 

Když mluvíme o AI automatizaci, jde o automatizaci jakéhokoli úkolu pomocí AI.  

S přechodem k AI automatizaci teprve začíná ta pravá jízda. Umělá inteligence totiž přidává automatizaci schopnosti, které dřív dokázal jen člověk: 

• Umí se učit z dat a situací. A zlepšuje se. 
• Rozumí i složitým nebo nejednoznačným vstupům – textu, obrazu, hlasu. 
• Dokáže rozpoznat vzory. 
• Snadno škáluje – zvládne obrovské objemy procesů bez útlumu. 

⚠️ ️ Pořád nejde o autonomii (jako u AI agentů). 
⚠️ Stále jde o plnění pravidel, i když flexibilnější.  

AI automatizace využívá umělou inteligenci k automatizaci rutinních a opakujících se procesů a úloh, jako je zákaznický servis, HR nebo marketingové kampaně. Pomáhá firmám, jednotlivcům i týmům šetřit čas, snižovat náklady, zvyšovat produktivitu práce a uvolňuje ruce na strategické úlohy. 

💡 Příklad z praxe: místo toho, aby člověk ručně kontroloval každou e-mailovou žádost, AI zvládne text přečíst, roztřídit a nasměrovat ke správnému týmu. 

AI workflow automation: Propojení celého procesu

AI workflow automation je forma AI automatizace. Neznamená to, že by AI jednala úplně autonomně a bez kontroly. Pořád funguje v rámci jasně daných pravidel a scénářů – rozdíl je v tom, že v některých krocích explicitně vstupuje AI, která vyhodnocuje situaci a rozhoduje, jakým směrem se proces dál vydá.

AI automatizace může být jednoduchá (například třídění e-mailů), nebo komplexnější – právě ve formě AI workflow, tedy propojeného procesu, který počítá s více variantami vývoje.

Automatizace totiž nemusí řešit jen jednotlivé úkoly. Často jde o celý řetězec kroků – tzv. workflow.

Představ si třeba proces schvalování dovolené nebo zpracování objednávky:
žádost přijde → AI ji vyhodnotí podle nastavených pravidel (např. dostupnost, cena, termín) → pokud je vše v pořádku, AI žádost schválí → data se propíšou do systému → vytvoří se faktura → odešle se potvrzení.

A teď to důležité: workflow nepočítá jen s ideální variantou, zvládá i „unhappy path“.
Pokud AI vyhodnotí, že podmínky splněné nejsou (například už není volná kapacita, cena není platná nebo chybí data), proces se přepne do jiné větve – žádost se zamítne, případně se předá člověku k ručnímu posouzení a odešle se zpětná informace.

Klasická automatizace zvládne jednotlivé kroky. AI workflow automation jde dál – propojí celý proces dohromady a pomocí AI se učí, jak ho zrychlit a zefektivnit. Když se něco změní (třeba jiný formát faktury nebo nová pravidla schvalování), AI se přizpůsobí bez nutnosti složitého přeprogramování.  

Díky tomu mají firmy méně manuální práce a hladší provoz. 

Jak to vypadá v praxi: AI workflow v dev týmu 👨🏻‍💻

Typickým příkladem AI workflow je využití AI při code review ve vývojovém týmu. 😉

Po vytvoření změny (pull requestu) na GitHubu se změny automaticky odešlou do jazykového modelu, který kód zkontroluje. AI vyhodnotí jeho kvalitu, navrhne oblasti ke zlepšení a přidá komentáře přímo ke konkrétním částem kódu.

• Pokud je kód v pořádku, AI udělí „sign-off“ a umožní jeho sloučení do hlavní větve.
• Pokud najde zásadní problémy, workflow sloučení zablokuje a odešle upozornění vývojáři, který má změny na starosti.

Tady je krásně vidět, že AI není jen „chytrý nástroj na jeden úkol“, ale aktivní součást celého procesu, který řeší jak ideální scénář, tak i problémové situace.

Hyperautomatizace: Maximum z AI a automatizace 

Hyperautomatizace není technologie sama o sobě, ale spíš strategický přístup, kdy firma využívá různé technologie (RPA, AI, integrace, analytiku, orchestrace, monitorování) k maximalizaci automatizace procesů. 

Hyperautomatizace: 

• propojuje různé technologie (RPA, AI, machine learning, NLP, analytiku, integrace API…), 
• cílem je automatizovat co nejvíc procesů napříč celou firmou, nejen jednotlivé úkoly nebo workflows, 
• zahrnuje i orchestrace (tj. propojení a řízení více automatizovaných procesů dohromady), 
• propojuje různé automatizované úkoly do jednoho funkčního celku – od zákaznického servisu přes účetnictví až po logistiku, 
• je to směr, kterým dnes míří velké firmy, protože jim přináší největší úspory a zároveň flexibilitu, jak rychle reagovat na změny. 

AI agenti: Kam to celé směřuje 

Když už nejde jen o automatické provádění úkolů, ale o systémy, které po definování cíle dokáží samy plánovat, rozhodovat a reagovat na nové situace v reálném čase, mluvíme o AI agentech. Tedy: 

• dostanou cíl, ne úkol, 
• samy plánují kroky, 
• reagují v reálném čase, 
• umí se rozhodovat na základě stanoveného cíle, 
• multi-step rozhodování. 

Automatizace vs. AI automatizace vs. AI agent 

👉 Rozdíl v kostce: 

• Klasická automatizace = sleduje pevně daný scénář. 
• AI automatizace = dokáže vyhodnocovat data a pružně reagovat. 
• AI agenti = jdou ještě dál – fungují autonomně a umí řešit komplexní úkoly téměř jako člověk.

Kategorie	Klasická automatizace	AI automatizace	AI agenti
Definice	Vykonává předem nastavené úkoly podle pevných pravidel.	Využívá umělou inteligenci (strojové učení, NLP, LLM) k tomu, aby zvládla i složitější úkoly.	Autonomní systémy, které plánují, rozhodují a vykonávají úkoly samostatně.
Jak funguje	„Pokud–tak“ logika (IFTTT). Nedělá nic navíc, jen přesně vykoná, co máš napsané.	Umí data analyzovat, učit se z nich, rozpoznává vzory a dokáže se rozhodovat se podle kontextu.	Kombinují AI + automatizaci + autonomii. Mají schopnost dlouhodobě sledovat cíl a k němu se adaptivně přibližovat.
Schopnosti	Spolehlivá, rychlá, ale nepružná. Umí jen deterministické úkoly – výsledek je vždy stejný. Neumí pracovat s nejednoznačnými daty.	Zvládá nejednoznačné nebo nestrukturované vstupy, přizpůsobuje se změnám, kombinuje i více kroků a hledá nejvhodnější cestu.	Vysoce adaptivní, řeší komplexní úkoly bez detailních instrukcí. Simulují lidské chování a rozhodování. Samy si vybírají nástroje a postupy. Umí řešit komplexní, nestrukturované problémy.
Omezení	Funguje jen na jasně definované úkoly. Omezené použití.	Vyžaduje kvalitní data a nastavení modelů.	Můžou být méně spolehliví, složití na implementaci a dražší.
Příklady použití	Každý den v 18:00 odešle newsletter. Automaticky uloží přílohy z e-mailu na Google Drive.	Třídí zákaznické e-maily podle obsahu (na jednoduché odpoví sama, složitější předá člověku). Detekuje podvodné transakce Analyzuje CV uchazečů a vyhodnotí, kdo je nejvhodnější kandidát.	I agent, který má za úkol připravit obchodní prezentaci… Sám vyhledá data, analyzuje konkurenci, vygeneruje návrh slidů a pošle ti draft. Nebo agent, který za tebe kompletně vyřídí proces rezervace služeb (vyhledá, porovná, domluví).

Kde všude najdeš AI automatizaci v akci? Konkrétní příklady 

„Automatizace testování tu byla dávno před příchodem AI, opakovaně spouštěla stejné scénáře a šetřila práci testerům, i když vyžadovala hodně ruční přípravy. Dnes AI v testování pomáhá zejména s údržbou testů, generováním návrhů nebo vizuálním porovnáním.  

I když ještě nejde o plně autonomní testování, směřujeme k tomu, že AI bude čím dál víc doplňovat běžné testovací procesy a uvolní ruce testerům pro kreativní scénáře, kde je lidský úsudek stále klíčový.“   

– Štefan Tusjak, lektor Testing Akademie a procesní technolog 

Oblast	Co AI automatizace dělá?	Příklad z praxe	Výsledek pro firmu/uživatele
Zákaznický servis	Chatboti a asistenti zvládají obsloužit stovky požadavků najednou, třídí je a řeší nebo předávají lidem.	AI chatbot odpoví na 80 % dotazů na e-shopu, aniž by se musel zapojit člověk. Složitější otázky (např. reklamace) předá specialistovi.	Rychlejší reakce, méně přetížený support tým, vyšší loajalita zákazníků a zisk.
Marketing	Personalizované kampaně řízené AI šetří čas a zvyšují konverze.	AI analyzuje chování uživatelů a automaticky jim posílá e-maily s produkty, které je s největší pravděpodobností zaujmou.	Cílenější komunikace, lepší výsledky kampaní a nižší náklady na marketing.
Softwarové testování	AI generuje testy, detekuje chyby a snižuje náročnost manuálních testů.	AI nástroj automaticky prochází kód, nachází bezpečnostní chyby a navrhuje, jak je opravit.	Kvalitnější kód, rychlejší vývoj a méně chyb v produkci.
HR a finance	Zpracování dat, faktur, nebo HR procesy jsou efektivnější.	AI automaticky zpracuje příchozí faktury, vytáhne z nich klíčová data (dodavatel, částka, datum) a pošle je na schválení.	Méně rutiny pro zaměstnance, úspora času a snížení chybovosti.
Řízení procesů	AI pomáhá optimalizovat složité firemní procesy, například v logistice nebo výrobě.	Ve výrobní hale AI sleduje stav strojů a předpovídá, kdy bude potřeba provést údržbu, aby se předešlo neplánovaným odstávkám.	Zvýšení produktivity, snížení provozních nákladů a efektivnější využití zdrojů.
Zdravotnictví	Automatizace administrativy a zpracování dat šetří čas lékařů.	AI automaticky přepisuje poznámky lékařů během vyšetření do digitální podoby, třídí je a připravuje podklady pro další oddělení.	Kratší čekací doby pro pacienty a více času pro lékaře na péči.
Vzdělávání	AI pohání adaptivní výuku, která se přizpůsobuje tempu a stylu studenta.	Učební platforma s AI generuje personalizované testy a materiály pro každého studenta zvlášť.	Lepší zapojení studentů, rychlejší pokrok a personalizovaná zkušenost.

💡 Všechny příklady, které vidíš, jsou primárně AI automatizace.  

🤖 U AI agentů by bylo vidět vícekrokové, samostatné rozhodování v reálném čase – třeba AI, která dostane úkol „vyřeš refundaci zákazníka“ a sama si zjistí transakci, zkontroluje stav, napíše e-mail a provede vrácení peněz. 

Další příklad agentické AI? 👉 AI agent dostane úkol „Připrav obchodní prezentaci pro klienta na téma AI automatizace“. Agent si sám najde relevantní data, analyzuje konkurenci, vygeneruje návrh slidů a vytvoří podkladový text, který zašle ke schválení. Nejde jen o jeden dílčí úkol (jako třídění e-mailů), ale o celý proces, který agent řídí autonomně. 

AI automatizace dnes: Globální trendy a fakta z roku 2025 

Z nejnovějších průzkumů a studií vyplývá: 

• Trh s AI dosahuje už téměř 400 miliard dolarů (2025) a roste tempem skoro o 36 % ročně. (Exploding Topics) 
• Investice do AI rostou více než o 70 % ročně a AI se integruje do většiny firemních procesů. 
• 83 % firem už má AI jako prioritu ve svých plánech. (Exploding Topics) 
• Do roku 2030 může AI zautomatizovat až 92 milionů pracovních míst a zároveň vytvořit 170 milionů nových. (WEF) 
• 30 % procent podniků zautomatizuje více než polovinu svých síťových aktivit (= veškeré činnosti a procesy související se správou, provozem a zabezpečením počítačových sítí ve firmě či organizaci) do roku 2026. (Gartner) 
• Automatizace s využitím AI, především AI agentů, může snížit provozní náklady o 30 % a zvýšit produktivitu prodeje o 25 %. (Emergen Research) 

Takže pokud se ptáš, jestli tahle vlna dorazí i k nám – nemusíš čekat, už tu je a bude jen sílit. 🌊 

Nástroje pro AI automatizaci 

Nejznámější platformy jako Make.com, n8n, UiPath nebo Zapier zjednodušují život i lidem bez hlubokých znalostí programování. ♾️  

S minimem kódu ti umožní propojit různé služby a sestavit AI automatizaci rychle. Stačí ti klikání, tahání bloků nebo zadávání textových promptů.  

Konkrétní příklad s n8n 

Představ si, že chceš automatizovat proces, při kterém přijde e-mail s fakturou, tu je třeba uložit a informovat účetní oddělení. 

1. Trigger: n8n sleduje tvůj e-mail. 
2. Akce 1: Jakmile přijde e-mail s přílohou a slovem „faktura“ v předmětu, n8n se spustí. 
3. Akce 2: Automaticky uloží fakturu (přílohu) do složky na Google Drive. 
4. Akce 3: Pošle zprávu do Slacku (nebo na e-mail) účetnímu oddělení s odkazem na uloženou fakturu. 

Tento jednoduchý „workflow“ ti ušetří spoustu času a minimalizuje riziko, že se na fakturu zapomene. 

Role AI automatizace v IT a nové profese 

Automatizace řízená AI není jen o skriptech. Je to svět, kde technika skutečně pomáhá optimalizovat, predikovat a rozhodovat – i tam, kde data nejsou jasná. Nezastavitelný růst adopce AI a automatizačních nástrojů to jen potvrzuje. 

Co nám říkají data? 📊 

• Nárůst poptávky po AI a automatizačních expertech – oproti loňsku se počet pracovních nabídek pro tyhle role zdvojnásobil (tvoří již 6 % všech nových pracovních pozic), i když celkový IT hiring mírně klesá. (Magnit) 
• Podíl AI pozic v IT roste – v USA už tvoří přes 8 % všech softwarových pracovních nabídek, což je nejvyšší podíl za posledních 6 měsíců. (Aura) 
• 90 % firem do roku 2026 bude řešit nedostatek IT dovedností a automatizace bude klíčová. (IDC) 
• Roste význam „skill-based“ náboru, kdy firmy kladou důraz na schopnosti, ne jen na diplomy.  

Výsledek? Do budoucna budou vítané skill-hybridní profese. Takže pokud rozumíš byznysu i AI technologiím, máš neskutečnou výhodu. 

Mzdy vybraných pozic (USA / Evropa) 

Role	Průměrný plat (ročně)	Zdroj
Automation Architect	~ $137 061 (Salary.com) / $165 610 (Glassdoor)	Salary.com, Glassdoor
AI Solution Architect	~ $202 157 (Glassdoor)	Glassdoor
AI Solutions Architect (Evropa)	~ €88 000 (Německo), ~€91 000 (UK), až €120 000 (Švýcarsko)	DigitalDefynd Education

Klíčové role zaměřené na architekturu a AI automatizaci 

Tyto pozice vyžadují nejen programování, ale i schopnost porozumět obchodním procesům a umět je optimalizovat skrze AI. 

Automation Architect 

Navrhuje a koordinuje strategie automatizace napříč firmou. Zajišťuje, aby řešení byla škálovatelná, efektivní a dobře integrovaná do stávající IT infrastruktury. 

AI Solution Architect 

Propojuje AI modely s IT systémy a infrastrukturou. Vede technickou část projektů a navrhuje architekturu komplexních AI řešení. 

Specializace a aplikace AI v automatizaci 

Inženýr strojového učení (Machine Learning Engineer) 

Vytváří a ladí modely strojového učení pro predikce a automatizované rozhodování. Často stojí u jádra AI automatizačních řešení. 

Robotický inženýr s AI zaměřením (Robotics Engineer) 

Vyvíjí robotické systémy schopné automatizovat složité úkoly, typicky ve výrobě, logistice nebo zdravotnictví. 

Inženýr pro AI automatizaci (AI Automation Engineer) 

Specializuje se na automatizaci firemních procesů pomocí AI a RPA nástrojů. Překlenuje svět IT a byznysu. 

Softwarový inženýr pro AI (AI Software Engineer) 

Staví systémy, které interpretují vizuální data – od rozpoznávání obrazu po autonomní vozidla. 

Inženýr počítačového vidění (Computer Vision Engineer) 

Vyvíjí řešení, která rozumí a generují lidský jazyk – chatboti, hlasoví asistenti, překladače nebo diagnostická zdravotní zařízení. 

Inženýr zpracování přirozeného jazyka (NLP Engineer) 

Vyvíjí AI systémy, které rozumí, zpracovávají a generují lidskou řeč, využívané například v chatbotech či hlasových asistentech. 

Pozice související s automatizací 

Tyhle role mají širší pole působnosti a jsou důležité jako součást širšího ekosystému AI, který podporuje nebo doplňuje automatizační procesy. 

Datový vědec (Data Scientist) zaměřený na AI 

Analyzuje velké datové sady a tvoří prediktivní modely. Jeho práce pomáhá firmám dělat rozhodnutí podpořená daty na základě analýzy a AI. 

Produktový manažer AI (AI Product Manager) 

Řídí strategii, vývoj a uvedení produktů poháněných umělou inteligencí na trh. Kombinuje hluboké technické znalosti s obchodními cíli. 

Prompt Engineer 

Role zaměřená na optimalizaci dotazů pro LLM a generativní AI systémy tak, aby byla produkce co nejpřesnější a relevantní. Specializuje se na generativní AI, která může být využita i v automatizaci, např. automatizované generování textů. 

Specialista na etiku AI (AI Ethics Specialist) 

Hlídá férové a odpovědné využívání AI – od ochrany dat až po prevenci zaujatosti v modelech. 

Jak se připravit na kariéru v AI automatizaci? 

Láká tě kariérní cesta v oblasti AI a automatizace? Tyhle dovednosti se ti budou určitě hodit. 👇 

• Programovací jazyky: zejména plynulost v Pythonu. 
• Analýzu dat: schopnost zpracovávat a interpretovat rozsáhlé datové sady. 
• Nástroje AI: praxi s TensorFlow, PyTorch a podobnými frameworky. 
• Cloudové platformy: zkušenosti s AWS, Azure nebo Google Cloud pro nasazení AI řešení. 
• Automatizační nástroje: znalost RPA a automatizace infrastruktury. 
• Neustálé vzdělávání: sledování nejnovějších trendů a technologií prostřednictvím kurzů a reálných projektů. 

Výzvy a rizika: Na co při automatizaci nezapomenout ⚠️ 

• Ochrana dat a soukromí je klíčová a bez správných opatření může vzniknout průšvih. 
• AI může některá místa nahradit, ale zároveň vznikají úplně nové příležitosti a pozice, které by bez AI automatizace vůbec nedávaly smysl. 
• Implementace automatizace není hračka, vyžaduje čas, znalosti a někdy i rekvalifikaci týmů. 
• Je třeba myslet i na etiku a regulace, protože AI nese i zodpovědnost. 

Automatizace jako příležitost 

AI automatizace mění práci v IT i dalších odvětvích. Pokud teprve začínáš, nauč se s ní – a pokud už v IT děláš, čím efektivněji ji zvládneš využívat, tím větší výhodu a náskok získáš.  

👉 Vyzkoušej nástroje jako Make.com, Zapier nebo n8n. 
👉 Nauč se jazyk jako Python, který je pro AI automatizaci must-have. 
👉 A jestli chceš praktický návod, mrkni na naši AI Akademii s Davidem Šetkem – naučíš se s ní pracovat od základů přes skripty s ChatGPT API, n8n a Google Apps Script až po tvorbu AI agentů.