Od retailu po stavebnictví: Jak čtyři české firmy nasadily AI, která skutečně rozhoduje a koná

O umělé inteligenci se dnes mluví hlavně v souvislosti s pilotními projekty a novými modely. Mnohem zajímavější otázkou ale je, co se stane ve chvíli, kdy AI převezme konkrétní část firemního procesu a začne pracovat s reálnými daty. Právě to ukazují následující čtyři implementace z českých firem.

AI dnes dokáže během několika sekund připravit underwritingový report, samostatně odbavit rutinní telefonát zákazníka, sestavit a dokončit online nákup nebo řídit automatické třídění stavebního odpadu. Na první pohled jde o čtyři odlišné projekty. Ve skutečnosti je spojuje stejný princip: AI je propojená s podnikovými systémy, pracuje s aktuálními daty a vykonává konkrétní činnosti v každodenním provozu.

Všechny čtyři implementace vznikly ve spolupráci s českou technologickou společností BigHub. Na příkladech z retailu, pojišťovnictví, zákaznické péče a stavebnictví ukazují, jak vypadá AI nasazená v produkčním prostředí, kde rozhoduje spolehlivost, bezpečnost a skutečný přínos pro byznys.

Košík.cz: Jak AI mění způsob online nakupování

Nakupování potravin přes internet je sice logisticky vyladěné do detailu, ale samotné klikání se roky nezměnilo: proklikáváte kategorie, vyhledáváte položky a ručně házíte zboží do košíku. Lídr online prodeje potravin Košík.cz se proto rozhodl tento zavedený model zbořit.

Ve spolupráci s BigHub vytvořil prvního plně transakčního AI nákupního asistenta, díky kterému lze provést celý nákup až po doručení přímo v rozhraní ChatGPT (na OpenAI App Marketplace).

Jak to funguje v praxi?

Zákazník jednoduše napíše lidskou řečí, co zrovna potřebuje: „Chci uvařit thajské kari pro pět lidí, vyber ingredience, které jsou zrovna v akční nabídce.“

AI nákupní agent pak během chvilky projde pět kroků:

1. Pochopí záměr: Přeloží volný text do strukturovaného zadání.
2. Najde a napáruje zboží: Prohledá obří katalog Košíku (který je čtyřikrát větší než u běžného supermarketu) a vybere nejvhodnější položky.
3. Sestaví nákupní košík: Přidá správné množství a předloží přehledné shrnutí ke schválení.
4. Nakonfiguruje doručení: Zadává adresu, vybere volné okno pro dovoz i preferovaný způsob platby.
5. Dokončí nákup: Potvrdí objednávku a pošle ji rovnou do skladu k zabalení. Zákazník přitom ani na vteřinu neopustí okno chatu.

Technologie pod kapotou

Největším oříškem nebylo naučit ChatGPT odpovídat, ale propojit ho se živými daty. Ceny i zásoby potravin na skladě se totiž mění každou minutu. BigHub proto navrhl architekturu na otevřeném standardu Model Context Protocol (MCP). Ten funguje jako univerzální most – bezpečně propojuje AI model s rozhraním obchodu, aniž by firmu uzamkl v jediném proprietárním řešení.

„Průlom je v tom, že jsme dali agentovi ruce. Nechali jsme ho sáhnout do našeho skladu, vidět reálné ceny v reálném čase a skutečně zarezervovat produkty pro zákazníka.“

Jan Kopecký, produktový ředitel Košík.cz

Podle jeho odhadů se do roku 2030 bude přes AI agenty realizovat až 25 % všech objednávek na Košíku.

→ Celá případová studie: Košík.cz na ChatGPT Marketplace  

→ Podcast s Janem Kopeckým na toto téma

PLANEO: Když zákaznickou linku převezme AI Voicebot

Každý den přicházejí na zákaznickou linku stovky opakujících se dotazů: Kde je moje objednávka? Kdy bude zboží připravené? Mohu změnit termín doručení? Operátoři tak často tráví většinu času rutinní agendou místo řešení složitějších požadavků zákazníků.

Ve spolupráci s BigHub proto PLANEO nasadil do produkce AI Voicebota, který dokáže velkou část těchto telefonátů vyřídit zcela samostatně.

Jak to funguje?

Když zákazník zavolá na infolinku, AI Voicebot během několika sekund:

• porozumí přirozené řeči zákazníka,
• identifikuje důvod hovoru,
• bezpečně ověří potřebné údaje,
• propojí se s interními systémy PLANEA,
• poskytne aktuální informace o objednávce nebo vyřeší běžný požadavek bez zásahu operátora.

Pokud narazí na složitější situaci nebo zákazník požádá o lidskou pomoc, hovor plynule předá operátorovi i s kontextem celé konverzace.

AI napojená na firemní systémy

Nejde o hlasového asistenta, který pouze předčítá předem připravené odpovědi. Voicebot pracuje nad aktuálními daty z interních systémů společnosti a dokáže zákazníkům poskytovat informace v reálném čase. Díky tomu zvládá samostatně odbavit významnou část běžných telefonátů, zatímco operátoři se mohou soustředit na případy, kde je lidská pomoc skutečně potřeba.

Výsledkem je 25% snížení zatížení zákaznické linky, výrazně rychlejší odbavení rutinních požadavků a vyšší dostupnost operátorů pro složitější situace.

→ Celá případová studie: AI Voicebot pro PLANEO

Kooperativa & ČPP: Jak AI zrychluje underwriting komerčního pojištění

Sjednat komerční pojištění pro firmu není jen tak. Underwriteři (upisovatelé rizik) museli před vystavením pojistky ručně sbírat informace z desítek různých zdrojů. V praxi to znamenalo, že až 40 % času trávili specialisté rutinní prací, tj. vyhledáváním v registrech, proklikáváním webů firem nebo katastru. Na samotnou hloubkovou analýzu rizik jim pak zbývalo zbytečně málo prostoru.

BigHub proto pro pojišťovny Kooperativa a ČPP (obě spadají pod skupinu Vienna Insurance Group) vyvinul nástroj Datový Bag. Inteligentní AI platformu, která tuto administrativní zátěž odsekla.

Jak to funguje?

Underwriterovi dnes stačí zadat jediný údaj: IČO pojišťované firmy. Datový Bagr pak na pozadí bleskově spustí akci:

• prohledá obchodní i živnostenské rejstříky,
• zanalyzuje webové stránky firmy i insolvenční rejstřík,
• vytáhne data z katastru nemovitostí a propojí je s nástroji pro automatické oceňování budov,
• prozkoumá veřejná média a upozorní na případné rizikové signály.

Během pouhých tří měsíců vývoje vznikl systém, který z roztříštěného chaotického světa dat vytvoří jeden čistý, strukturovaný underwritingový report. Radikálně se tím snižuje riziko lidské chyby i nebezpečné podpojištění budov.

Projekt měl takový ohlas, že získal v interní celofiremní soutěži Vienna Insurance Group (největší pojišťovací skupina v CEE) ocenění VIG Xelerate Audience Award 2026 jako jedna z nejslibnějších inovací v rámci celé mezinárodní skupiny VIG. Finální rozhodnutí přitom stále zůstává v rukou člověka a AI funguje jako neuvěřitelně rychlý rešeršní asistent.

→ Celá případová studie: Datový Bagr pro Kooperativu a ČPP

ČVUT & Envisan-GEM: AI pro automatizované třídění stavebního odpadu

Stavebnictví celosvětově generuje až 40 % veškerého odpadu a stojí za čtvrtinou globálních emisí CO₂. Statistiky sice papírově vykazují vysokou míru recyklace, realita je ale smutnější: většina stavební suti skončí jako obyčejný zásyp cest (tzv. downcycling). Znovu z ní vyrobit plnohodnotný stavební materiál je totiž bez přesného roztřídění téměř nemožné.

BigHub proto spojil síly s Fakultou stavební ČVUT v Praze a společností Envisan-GEM. V rámci tříletého projektu podpořeného Technologickou agenturou ČR vyvíjí plně autonomní třídící linku poháněnou umělou inteligencí.

Jak to funguje?

Systém nahrazuje pomalé, neefektivní a zdraví škodlivé ruční třídění díky spojení chytrého softwaru a přesného hardwaru:

• Optické senzory: Vysokorychlostní RGB kamera snímá na běžícím pásu strukturu, barvu a povrch suti v reálném čase.
• Počítačové vidění (Computer Vision): AI modely navržené BigHub analyzují obraz a s přesností vysoce převyšující lidské oko okamžitě rozliší beton, cihlu, keramiku nebo dřevo.
• Pneumatické třídění: Jakmile AI fragment rozpozná, přesně mířený trysk stlačeného vzduchu ho odfoukne do správného kontejneru.

Výsledek? Vysoce čistý recyklát, který lze bez obav vrátit zpět do výroby (např. do nového betonu podle přísné normy EN 12620). Stavebním firmám to šetří až 20 % nákladů na materiál a výrazně ulevuje životnímu prostředí.

„Zatímco my jako akademici dodáváme vědeckou expertízu, BigHub přináší špičkové know-how v oblasti AI a její reálné průmyslové aplikace.“

doc. Václav Nežerka, Fakulta stavební ČVUT

→ Celá případová studie: AI třídicí linka pro ČVUT a Envisan-GEM

→ Podcast na toto téma s ČVUT

Co mají tyto projekty společného?

Na první pohled jde o čtyři odlišné implementace z různých odvětví. Ve skutečnosti ale všechny stojí na stejných principech.

1. AI je součástí firemních procesů, ne samostatná aplikace. Ve všech případech je AI propojená s podnikovými systémy a pracuje s aktuálními daty. Ať už jde o e-commerce platformu, zákaznickou linku, veřejné registry nebo průmyslovou kameru, AI nevytváří jen odpovědi. Vykonává konkrétní činnosti jako součást každodenního provozu.
   
2. Řešení jsou navržená pro produkční provoz. Všechny implementace běží v prostředí, kde se data průběžně mění a kde každé rozhodnutí ovlivňuje zákaznickou zkušenost, provoz nebo obchodní výsledky. Produkční AI proto není jen o kvalitě modelu, ale také o spolehlivé architektuře, integracích a provozu.
   
3. Člověk jako bezpečná pojistka. Cílem není nahrazovat lidské rozhodování za každou cenu. AI přebírá opakující se a časově náročné činnosti, zatímco u rozhodnutí s vyšším dopadem zůstává finální odpovědnost na člověku.
   
4. Bezpečnost a governance nejsou až poslední krok. Každé produkční AI řešení musí od začátku splňovat požadavky na bezpečnost, auditovatelnost i regulatorní soulad. Proto jsou governance, GDPR a požadavky AI Actu součástí návrhu architektury, nikoliv dodatečnou vrstvou po dokončení projektu.

Co si z toho odnést?

Tyto čtyři projekty ukazují, že dnešní AI dokáže mnohem víc než generovat text nebo odpovídat na otázky. Umí pracovat s podnikovými systémy, daty i obchodními pravidly, automatizovat procesy a samostatně vykonávat konkrétní úkoly v produkčním prostředí.

Rozdíl mezi pilotním projektem a AI, která dlouhodobě funguje v každodenním provozu, přitom nespočívá v použitém modelu. Rozhodují kvalitní data, promyšlená architektura, bezpečné integrace a řízení rizik.

Právě proto se velké firmy, které chtějí AI nasazovat do klíčových procesů, neobejdou bez partnera se zkušenostmi z produkčních implementací – partnera, jako je v tomto případě náš člen BigHub, který rozumí nejen algoritmu samotnému, ale především rizikům, architektuře a přísným principům reálného provozu.

---

www.bighub.ai