Rostoucí účet za umělou inteligenci může znamenat, že ji firma konečně zapojuje do provozu. Příklad Sportegy ale ukazuje také to, proč samotná cena licencí nestačí k posouzení návratnosti.
Sportega za leden až srpen 2026 vykázala výdaje na nástroje zahrnuté do svého AI rozpočtu ve výši 544 763 korun, zatímco za celý rok 2025 to bylo 321 573 korun. Josef Mech ve svém zářijovém přehledu upozorňuje, že do částky patří také širší softwarové platformy, například pro překlady. Úspory přitom vyčísluje pomocí modelu, takže zveřejněná čísla nelze číst jako prokázanou finanční návratnost.
Zákazník potřebuje vědět víc než „odesláno“
Pro vývojáře a provozovatele e-shopů je zajímavé především to, jak Sportega propojuje AI s vlastními procesy. Lukáš Lesovský v rozhovoru pro CzechCrunch popisuje, že firma pracuje s 31 stavy objednávek. Obecné rozdělení na zaplacenou, nezaplacenou či odeslanou objednávku jí pro podporu nestačilo.
Rozdíl má praktický význam. U právě baleného zboží už například nemusí být možné změnit adresu. U zásilky ztracené v přepravě zase informace o odeslání neřeší zákazníkův problém.
Sportega proto podle Lesovského používá postup, ve kterém AI nejprve rozpozná typ dotazu, interní systém doplní potřebná data a další AI připraví odpověď. Firma následně sleduje zásahy operátorů a podle jejich výsledků postupně uvolňuje vybrané kategorie k automatickému odbavení.
Z toho plyne důležitá otázka pro každého, kdo podobné řešení připravuje: má systém k dispozici informace potřebné ke správné odpovědi? Dobře formulovaný text zákazníkovi nepomůže, pokud vychází z neúplného stavu objednávky.
Automatizace potřebuje cestu k člověku
Pohled dodavatele podpory doplňuje případová studie NK Expand. Podle ní vlastní AI řešení Sportegy odbavuje jednodušší e-mailovou komunikaci, zatímco operátoři řeší případy vyžadující individuální posouzení nebo citlivější přístup. Složitější situace mohou konzultovat s českým interním týmem. Jde o popis dodavatele služby, nikoli nezávislé vyhodnocení účinnosti automatizace.
Pro menší e-shop z toho vychází rozumný začátek: vybrat jednu opakovanou kategorii dotazů a nechat AI připravovat návrhy odpovědí ke schválení. Teprve naměřená chybovost, čas oprav a četnost předání člověku ukážou, zda má smysl další automatizace.
Překladový model je jen část řešení
Podobnou logiku lze najít v lokalizaci. Lukáš Varaja v popisu překladových procesů Sportegy z února 2025 uvádí kombinaci překladové platformy memoQ, strojového překladu a nástrojů OpenAI. Podstatnou roli mají strukturované exporty obsahu, terminologické slovníky a rozdělení textů podle požadované úrovně kontroly. Prémiovým produktům firma věnuje zvláštní péči. Jde o tehdejší popis fungování, nikoli potvrzení dnešní sestavy nástrojů.
Ušetřená hodina ještě není nižší výdaj
Mechův model pracuje mimo jiné s oceněním hodiny práce na 400 korun a s předpokládanou úsporou času uživatelů. Výsledkem je odhad přínosu kolem 564 tisíc korun. Autor sám rozlišuje účetně doložené náklady a odhadované úspory.
Při vlastním vyhodnocení je proto potřeba sledovat, co se s uvolněnou kapacitou stalo. Pomohla zvládnout více objednávek? Zkrátila čekání zákazníků? Omezila přesčasy? Právě takové výsledky dávají časové úspoře konkrétní hodnotu.
Do nákladů projektu je vhodné zahrnout také integraci, kontrolu výstupů a údržbu. Před napojením objednávkových dat je navíc potřeba prověřit podmínky jejich zpracování u dodavatele a nastavit rozsah přístupů. Zvláštní kontrolu si zaslouží odpovědi o reklamacích, vrácení zboží a dalších právech zákazníka.