AI mimo technologické firmy zatím nevydělává. Apollo ukazuje tři čísla, která to prozrazují

AI mimo technologické firmy zatím nevydělává. Apollo ukazuje tři čísla, která to prozrazují

V sobotu 24. října zveřejnil Torsten Slok, hlavní ekonom investiční firmy Apollo Global Management, pravidelný komentář nazvaný No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector. Jeho závěr se vejde do jedné věty: umělá inteligence podle něj firmám v americké ekonomice mimo technologický sektor žádné peníze nepřinesla. Slok to nepodává jako názor do diskuze, ale jako čtení pěti grafů. Na nich ukazuje, že tržby na zaměstnance a ziskové marže u sedmi největších technologických firem od roku 2022 rostou, zatímco u zbytku trhu zůstávají na místě. Produktivita v celé ekonomice nezrychlila.

Nejde o to, že by modely nefungovaly. Jde o to, že peníze vložené do AI se zatím nepropsaly do výsledovek firem, které AI kupují, ale nevyrábějí. To je rozdíl, který se v debatě o umělé inteligenci často ztrácí. Jiné je postavit model a prodat ho, jiné je nasadit ho v bance, v dopravě nebo v maloobchodu.

Mag 7 a S&P 493, dva světy v jednom indexu

Slok dělí americký akciový index S&P 500 na dvě části. První tvoří takzvaná Magnificent Seven, sedm firem: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia a Tesla. Druhá je zbytek, tedy 493 firem, kterým se v analýzách říká S&P 493. První skupina AI vyvíjí a prodává. Druhá ji kupuje: banky, maloobchodní řetězce, dopravci, průmysl, zdravotnictví.

Dělení je hrubé, ale pro tuto otázku užitečné. Když se mluví o tom, že AI zvedne produktivitu ekonomiky, míní se tím obvykle druhá skupina. Právě u ní se má ukázat, jestli technologie přinese víc než zajímavé demo na konferenci.

Tři čísla, která drží na nule

Slok se dívá na tři ukazatele: tržby na zaměstnance, ziskovou marži a růst produktivity. U velkých technologických firem první dva ukazatele od roku 2022 rostou, u zbytku indexu zůstávají ploché. Růst produktivity v celé ekonomice se nezrychlil.

Konkrétní hodnoty z grafů popsal Business Insider. Tržby na zaměstnance u technologických firem vzrostly od roku 2022 z přibližně 550 tisíc dolarů na téměř 800 tisíc. U ostatních firem v indexu se drží kolem 550 tisíc dolarů už sedm let. Marže technologických firem rostou, u zbytku zůstávají kolem deseti procent.

Každé z těch čísel znamená něco jiného. Tržby na zaměstnance říkají, kolik firma utrží na jednoho člověka. Když rostou, každý pracovník vytváří víc hodnoty. Marže ukazuje, kolik z tržeb zůstane jako zisk po odečtení nákladů. Produktivita je totéž v přepočtu na odpracovanou hodinu. Když AI firmě skutečně pomáhá, musí se to projevit aspoň v jednom z nich. Podle Sloka se to zatím neprojevilo ani v jednom.

Proč to podle Sloka nedrží

První vysvětlení je ekonomické. Firma, která AI používá, platí za tokeny, tedy za jednotky textu, které model zpracuje. Slok píše, že firmy financované rizikovým kapitálem utrácejí za tokeny čím dál víc, ale běžná firma nejnovější model nepotřebuje a není ochotná za něj platit. Výdaj na AI se tak v rozpočtu mění z investice na náklad, který tlačí marži dolů. Když se přitom na výsledku nic nemění, firma začne škrtat.

Druhé vysvětlení se týká toho, co AI v podniku vlastně dělá. „Umělá inteligence může být skvělá kalkulačka, ale v byznysu je inteligence hlavně úsudek,“ píše Slok. Úsudek podle něj závisí na kontextu a odpověď se liší podle toho, kterého člověka nebo který model se zeptáte. A dodává, že model nerozumí odpovědnosti, důvěře, firemní kultuře, nepsaným pravidlům, etickým kompromisům ani férovosti. Přesně tyto věci přitom podle něj určují reputační riziko, a tím i tržby a marže.

Z toho plyne nepříjemný důsledek pro každého, kdo AI zavádí. Zrychlit práci, kterou firma dělá špatně, znamená dělat špatnou práci rychleji. Efekt se dostaví, ale v nákladech, ne v tržbách.

Kde má analýza hranice

Je fér říct, co analýza neříká. Pracuje s průměry stovek firem, takže o jedné konkrétní firmě nevypovídá nic. Slok píše komentář pro klienty investiční firmy, ne recenzovanou studii, a jeho grafy jsou agregáty, ve kterých se ztrácí rozdíl mezi firmou, která AI používá dobře, a firmou, která ji koupila a nechala ležet.

Druhá výhrada: některé efekty se v marži neprojeví hned, nebo se v ní neprojeví vůbec. Rychlejší odpověď zákazníkovi, méně chyb ve fakturaci nebo kratší doba zpracování reklamace se dají změřit, ale do ziskové marže se propíšou až po čase. Třetí výhrada: produktivita se měří obtížně, zvlášť u práce, kde výstupem není kus nebo faktura. A konečně, čísla platí pro velké americké akciové firmy. Malá česká firma s dvaceti lidmi má jinou strukturu nákladů i jiný poměr mezi mzdou a cenou tokenů.

Co s tím ve vlastní firmě

Z analýzy se dá vzít jeden postup, který nepotřebuje velký projekt. Vyberte jeden proces, u kterého jde výstup spočítat: počet vyřízených faktur za den, doba odpovědi na poptávku, počet chyb při přepisu objednávek. Změřte výchozí stav, dokud do procesu nikdo nesáhl. Teprve pak nasaďte AI a spočítejte všechny náklady: předplatné, cenu tokenů, čas lidí, kteří výstup kontrolují, a údržbu. Po třech měsících změřte stejné číslo znovu. Když se nezměnilo, projekt nemá smysl dál platit, i kdyby v prezentaci vypadal moderně.

Druhé pravidlo se týká kontroly. AI má smysl nasazovat tam, kde jde výstup ověřit. Když model připraví návrh odpovědi a člověk ho za dvacet sekund zkontroluje, firma ušetří čas. Model, který rozhoduje bez kontroly, přesouvá riziko na firmu, a to se v marži projeví až ve chvíli, kdy se něco pokazí.

Pro menší firmu je zajímavá i otázka ceny. Když se model vejde na vlastní hardware, přestává se platit za tokeny a platí se za elektřinu a za člověka, který ho udržuje. Kolik paměti takový model potřebuje, jsme spočítali v článku Kolik paměti potřebuje lokální LLM. Jak takové nasazení vypadá v praxi, popisujeme na stránce AI konzultace.

Co si z toho odnést

• Velké technologické firmy z AI vydělávají, zbytek trhu zatím ne. Rozdíl je vidět na tržbách na zaměstnance, na marži i na produktivitě.
• Analýza neměří konkrétní firmu. Průměr 493 firem neříká, jestli AI pomáhá právě vám. To ukáže jen měření před nasazením a po něm.
• Když se výstup procesu nemění, AI v něm není investice, ale náklad.

Zdroje

• Apollo, The Daily Spark: No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector, Torsten Slok, 24. 10. 2026, tržby na zaměstnance, marže a produktivita u Mag 7 proti S&P 493
• Business Insider: čtení grafů z Apollo Daily Spark, hodnoty tržeb na zaměstnance a marží u obou skupin firem
• TechCrunch: AI delivers zero financial payoff to most companies, Apollo economist says, shrnutí analýzy a citace Sloka