Fakturu za umělou inteligenci vám dodavatel vystaví bez řečí. Fakturu za práci, kterou jste díky ní nemuseli udělat, vám nevystaví nikdo. Právě mezi těmito dvěma doklady se dnes odehrává podstatná část debaty o firemní AI: na jedné straně přesná částka, na druhé odhad času, nadšení zaměstnanců a naděje, že to celé vydělává. Sportega do téhle debaty přinesla něco užitečnějšího než další příslib revoluce. Ukázala účet a přiznala, kde končí účetnictví a začínají předpoklady.
V rozhovoru pro CzechCrunch z 13. října popisuje ředitel Lukáš Lesovský překlady, dabing videí i zákaznickou podporu na sedmnácti trzích. Za leden až srpen 2026 firma podle zveřejněných údajů zaplatila za vymezený balík AI nástrojů 544 763 korun při obratu 518,6 milionu. Podrobnosti jsme zachytili v rychlé zprávě o využívání AI ve Sporteze. Zajímavější než samotná výše účtu je však otázka, co se za ty peníze skutečně změnilo.
Tisícina obratu není razítko na úspěch
Podíl zveřejněných výdajů na obratu vychází přibližně na 0,105 procenta. To zní skoro zanedbatelně, ale obrat není zisk a nízký podíl nákladů sám o sobě nedokazuje dobrou investici. E-shop neplatí zaměstnance ani dodavatele z působivého procenta na prezentaci. Potřebuje vědět, zda mu nástroj pomohl prodat, obsloužit zákazníka nebo ubrat práci, kterou by jinak opravdu musel zaplatit.
Navíc záleží, co se do kolonky AI vůbec počítá. Spolumajitel Josef Mech v vlastním rozpisu ze 14. září upozorňuje, že zahrnuje i celé softwarové platformy, nikoli jen samotné modely. Jsou mezi nimi překladové nástroje, zpracování faktur i analytika chování zákazníků. Sám odlišuje přímo modelové a AI služby od softwaru, do kterého se AI zabudovala. Číslo je proto výpověď o firemním způsobu evidence, ne univerzální cenovka umělé inteligence.
Tohle rozlišení by mělo předcházet každému firemnímu srovnávání. Jeden podnik započítá jen předplatné chatbotů, druhý také překladovou platformu a třetí práci vlastního integračního týmu. Výsledné procento pak může vypadat příjemně přesně, přestože každý měří něco jiného. Mechův přehled je cenný právě tím, že tuto nečistotu neskrývá. Pro úplnou návratnost je ovšem potřeba ještě práce na zavedení, kontrolách a údržbě; samotný seznam faktur za nástroje ji nenahradí.
Když ušetříte hodinu, mzda se sama nesníží
Mech sestavil model úspor s předpokládanou plně zatíženou hodinou práce za 400 korun, obdobím 35 týdnů a zhruba třiceti aktivními uživateli. Započítal přípravu odpovědí, práci s recenzemi a předpoklad, že každý uživatel ušetří jednu hodinu týdně. Výsledek jeho konzervativního modelu činí 564 tisíc korun, tedy přibližně úroveň zveřejněných výdajů. Nejde o nezávislý audit ani o skutečně naměřenou čistou úsporu. Autor sám píše, že porovnává tvrdé číslo s měkkým.
Ušetřený čas má hodnotu, ale ne vždy podobu peněz, které zůstaly na účtu. Jestli zaměstnanec připraví odpověď rychleji a zbytek dne stejně stráví v práci, firma mu nepřestane platit. Získala kapacitu. Ta se promění v obchodní přínos teprve tehdy, když díky ní vyřídí více dotazů, zkrátí čekání, zvládne sezonní špičku nebo odloží nábor, který by jinak potřebovala.
Představme si podporu, která díky automaticky připraveným odpovědím stihne před Vánoci obsloužit více zákazníků bez přesčasů. Tam může být dopad velmi konkrétní. Pokud ale stejní lidé ušetřenou hodinu spotřebují na opravování chybných překladů nebo na dohledávání údajů, které AI popletla, papírový přínos se rozplyne. Do měření proto patří i opravy a nové povinnosti, ne jen rychlost první verze.
Přepočet času na peníze není podvod. Je to užitečný pracovní model, pokud se tak také označuje. Problém začíná ve chvíli, kdy se odhad kapacity vydává za hotovou finanční návratnost. Podle nás si Sportega zaslouží uznání spíš za zveřejnění předpokladů než za údajnou definitivní odpověď na otázku, kolik AI vydělává. Tu zveřejněné podklady zatím neposkytují.
Objednávka má jednatřicet stavů. Chatbot je musí znát
Nejpřesvědčivější část Lesovského rozhovoru se netýká modelu ani předplatného. Týká se objednávky. Podle ředitele nabízela dodavatelská řešení čtyři stavy objednávek, zatímco Sportega jich ve svém provozu používá 31. Zákazníkovi je přitom celkem jedno, jak elegantně systém odpovídá, pokud nedokáže rozlišit balík připravený k odeslání od zásilky ztracené u dopravce.
Firma si proto podle Lesovského postavila vlastní automatizaci: AI roztřídí dotaz, interní systém doplní data a další model připraví odpověď. Sleduje se také, jak často operátoři návrhy mění. Ředitel uvádí, že automatické odpovídání pouštějí v kategoriích, u nichž dospějí k jistotě o 99,9procentní správnosti. V přečteném rozhovoru ovšem není zveřejněný soubor testů ani metodika, která by nám dovolila toto číslo nezávisle posoudit. Je to firemní tvrzení o nastavení kontroly, nikoli naše měření spolehlivosti.
Tady se ukazuje, proč samotný nákup chatu nestačí. Odpověď „vaše objednávka byla odeslána“ může být jazykově bezchybná a prakticky k ničemu. Dobrá podpora musí vědět, co se děje a co smí udělat dál. Informace o objednávce, pravidla pro změnu adresy a předání problému člověku jsou pro zákazníka důležitější než to, který model právě vyhrál soutěž v psaní hezkých vět.
Podobným směrem míří také Shoptet s koupí Jarabotu, jehož technologii chce postupně nabídnout obchodníkům. Rozšíření těchto nástrojů ale nesmaže rozdíly mezi jednotlivými obchody. Každý bude muset řešit vlastní pravidla a data. Dodavatel může přinést rozhraní a automatizaci; odpovědnost za to, co obchod slibuje zákazníkovi, tím nepřebírá automaticky.
Nejlepší přínos nemusí být úspora
Mechův text obsahuje ještě podstatnější postřeh: některé výstupy by bez AI vůbec nevznikly. Jako příklad uvádí dabing videí do třinácti jazyků, který by firma klasickou cestou podle něj nezadala. Tady nedává smysl tvrdit, že obchod ušetřil celou cenu hypotetického studia. Ta zakázka se neplánovala. Koupil si novou možnost oslovit lidi, ke kterým by jinak jeho obsah v této podobě nedorazil.
Pro obchod působící na sedmnácti trzích je to pochopitelný důvod utrácet. Lesovský říká, že Česko tvoří přibližně čtvrtinu tržeb a firma nechce zahraničním zákazníkům poskytovat ořezaný zážitek. Přeložený poradenský text či dostupné video mohou podpořit tuto strategii. Jestli ji skutečně podpořily, ale musí ukázat výsledky: využití obsahu, spokojenost zákazníků, náklady na obsluhu nebo obchodní výkon. Počet vyrobených jazykových verzí je jen počítadlo výstupů.
Stejnou poctivost je třeba zachovat u dalšího slibného projektu, převodu dodavatelských PDF na produktové záznamy. Mech v zářijovém textu výslovně uvádí, že připravované řešení ještě nebylo v produkci, a proto je do modelu úspor nezapočítal. Říjnový rozhovor popisuje vytěžování PDF mezi využitími AI, ale neumožňuje doložit, že právě celý tento připravovaný postup už běží naostro. Není důvod jeho budoucí přínos přičítat k dnešní návratnosti.
Pro jiné firmy z toho plyne docela praktický postup. Oddělte faktury za nástroje od práce na jejich zavedení, měřte čas včetně oprav a u každého nasazení určete konkrétní výsledek, který má zlepšit. Zvlášť evidujte práci, kterou AI zlevnila, a službu, kterou nově umožnila. U zákaznických odpovědí si navíc předem určete, kdy automat skončí a případ převezme člověk. Bez těchto hranic může levná odpověď vyrobit drahý problém.
Sportega není důkaz, že AI se vyplatí každému e-shopu. Je ale dobrým příkladem, jak o jejím využití mluvit bez kouře kolem: zveřejnit náklady, popsat konkrétní procesy a neskrýt odhady pod účetní přesnost. Podle nás je to zdravější přístup než závod o počet automatizací. Firmy nepotřebují vyhrát soutěž o nejvíc AI v provozu. Potřebují, aby provoz po jejím nasazení fungoval lépe — a aby to dokázaly poznat i jinak než podle delší faktury.
