Modernizace je pro organizace již více než deset let klíčovým tématem. Od migrace pracovních zátěží do cloudu až po přijetí digitálně orientovaných provozních modelů firmy masivně investovaly do budování škálovatelných a flexibilních základů.
Hra se však změnila. Jak uvádí nový průvodce NTT DATA „Modernization 2.0: How agentic AI is changing the game“, cloud‑native modernizace — tedy transformace legacy systémů do architektury mikroslužeb — již není konečným cílem. Stává se krokem na cestě k inteligentním platformám, které umožňují agentické pracovní postupy.
Pokud se tedy vaše strategie zastaví u migrace do cloudu, jste teprve v polovině cesty. Dalším krokem je vytváření adaptivních a inteligentních ekosystémů, které zásadně mění způsob fungování i konkurenční postavení organizace.
- PŘEČTĚTE SI TAKÉ: The next phase of cloud: Reimagining innovation with AI
Od cloud‑first k AI‑first
První vlna modernizace přinesla cloud‑native infrastrukturu, sjednocené datové platformy a analytiku v reálném čase. Tyto kroky snížily náklady, zvýšily škálovatelnost, zlepšily efektivitu a produktivitu a urychlily inovace. Organizace se staly agilnějšími, dokázaly rychleji nasazovat změny a rozhodovat se na základě dat, čímž položily základy pro další fázi inteligentní transformace.
Dnes však samotná automatizace nestačí. Organizace musí přidat inteligenci v podobě agentické AI — která posouvá modernizaci za hranice efektivity a přináší systémy schopné učit se, přizpůsobovat se a rozhodovat v kontextu.
Takto se tento přístup projevuje v pěti klíčových odvětvích:
- Bankovnictví, finanční služby a pojišťovnictví: v silně regulovaném prostředí jsou klíčové oblasti dodržování předpisů, detekce podvodů a důvěra zákazníků. Modernizace dat a aplikací umožňuje monitorování rizik v reálném čase, AI‑řízený underwriting a personalizované finanční služby. Agentická AI posouvá možnosti dále automatizací rutinních operací a predikcí potenciálních selhání.
- Výroba: továrny se mění v inteligentní ekosystémy. Modernizovaná infrastruktura a IoT datové platformy umožňují prediktivní údržbu a dynamické plánování výroby. Agentická AI optimalizuje spotřebu energie, vyvažuje dodavatelské řetězce a automatizuje kontrolu kvality — vše v reálném čase.
- Zdravotnictví: jednou z hlavních výzev je interoperabilita dat. Moderní datové základy zajišťují bezpečnost, dostupnost a využitelnost pacientských dat, čímž podporují AI‑podporovanou diagnostiku a personalizované léčebné postupy. AI agenti mohou autonomně koordinovat plánování, sledovat stav pacientů a upozorňovat zdravotníky na anomálie.
- Maloobchod a spotřební zboží: transformace zákaznické zkušenosti je klíčovým tématem. Od omnichannel interakcí po personalizovaná doporučení maloobchodníci sjednocují všechna zákaznická data do přehledných dashboardů. Agentická AI tyto poznatky převádí do akce — aktualizuje zásoby, přizpůsobuje nabídky a předvídá odchod zákazníků.
- Automobilový průmysl: odvětví směřuje k propojeným, softwarově definovaným vozidlům. Modernizace umožňuje digitální prodejní cesty, mobilitu jako službu a samoaktualizující se ekosystémy vozidel. Agentická AI přináší prediktivní údržbu a autonomní rozhodování přímo ve vozidle, čímž z něj činí inteligentní a adaptivní systém.
Jak snížit bariéry modernizace a zavádění agentické AI
Navzdory slibnému potenciálu není škálování agentické AI jednoduché. Bez sjednocených datových základů a jasné roadmapy, která propojí technologii s obchodními cíli, budou i ty nejpokročilejší AI agenti jen obtížně přinášet skutečnou hodnotu.
Modernizační průvodce NTT DATA popisuje tři hlavní výzvy, které je třeba překonat před nasazením agentické AI — nebo jakékoli AI — ve velkém měřítku:
1. Základní výzva: správa rozsáhlého legacy prostředí
Zastaralá infrastruktura a roztříštěné systémy výrazně omezují škálovatelnost, flexibilitu a integraci AI schopností.
Řešení začíná modernizací pracovních zátěží v cloud‑native prostředích, která podporují mikroslužby, automatizaci a bezproblémový přístup k datům.
2. Filosofická výzva: nové pojetí role AI
Agentická AI není pouhým nástrojem automatizace, ale transformační silou, která mění obchodní procesy, rozhodovací modely i hodnotové řetězce. Cloud‑native architektury, serverless technologie a edge intelligence v kombinaci s předpřipravenými oborovými řešeními „Service as a Software“ umožňují vnímat AI jako strategického partnera.
3. Provozní výzva: prokázání skutečné hodnoty
Největší překážkou škálování agentické AI je definování a prokázání měřitelného přínosu. Mnoho organizací uvízne ve fázi pilotních projektů kvůli nejasným metrikám nebo roztříštěným datům.
Úspěch vyžaduje jasnou definici KPI a SLA pro AI agenty, které jsou přímo navázány na obchodní výsledky a podpořeny sjednocenými, kvalitními datovými základy.
Rychlá cesta k další hranici inovací
Dobrá zpráva je, že není nutné vše měnit najednou. Doporučené kroky zahrnují:
- Posouzení připravenosti: vyhodnocení infrastruktury, kvality dat a integračních bodů.
- Rychlá vítězství: identifikace vysoce přínosných use cases, například v oblasti zákaznické podpory nebo optimalizace dodavatelského řetězce.
- Využití akcelerátorů: oborové platformy a předpřipravení AI agenti urychlují nasazení. Partnerství s odborníky, jako jsou NTT DATA a Google, umožňuje přejít od proof of concept k měřitelné hodnotě během několika měsíců.
Agentická AI představuje další hranici modernizace. Organizace, které ji přijmou již nyní, získají rozhodující konkurenční výhodu v oblasti efektivity, inovací a zákaznické zkušenosti.
Chcete zjistit, co může agentická AI přinést vaší organizaci? NTT DATA vám pomůže proměnit tuto vizi ve skutečnost.