AI pre manažérov: kde pomôže pri rozhodovaní a kde nie

V skratke

• AI pre manažérov je najužitočnejšia pri úlohách, ktoré majú jasný postup alebo vzorec, a pri hľadaní argumentov proti vlastnému plánu.
• Pri rozhodnutiach podľa preferencií a hodnôt AI opakuje ľudské skreslenia a vyjadruje vyššiu istotu, než jej presnosť zodpovedá.
• Štúdia s 273 ľuďmi z praxe ukázala, že skreslení bolo najmenej pri strednej miere používania AI, nie pri najvyššej.
• V článku nájdete rozhodovaciu tabuľku, postup v šiestich krokoch a hotový prompt, ktorý z AI spraví oponenta namiesto prikyvovača.

AI pre manažérov pri rozhodovaní pomôže najviac tam, kde sa dá výsledok vypočítať alebo overiť, a ako oponent, ktorý hľadá slabé miesta v pláne. Rozhodnutie podľa hodnôt, rizika a priorít firmy jej zveriť nemožno, lebo jazykové modely preberajú ľudské skreslenia a často znejú istejšie, než naozaj sú. Posledné slovo preto patrí majiteľovi.

Ako AI pre manažérov pomáha pri rozhodovaní

Majiteľ malej firmy rozhoduje denne o cenách, ľuďoch, dodávateľoch aj o tom, do čoho investovať. ChatGPT, Claude alebo Gemini mu pri tom vedia ušetriť prácu s prípravou, no výskum z rokov 2025 a 2026 ukazuje, že hodnota AI sa líši podľa typu rozhodnutia.

Tím Yanga Chena a kolegov testoval jazykové modely GPT-3.5 a GPT-4 na 18 bežných ľudských skresleniach, ktoré sú dôležité pri riadení prevádzky a zásob. Modely v pokusoch vystupovali v úlohe účastníkov a dostávali rovnaké situácie, aké psychológovia dávajú ľuďom (Chen a kol., 2025). Novší model bol presnejší pri úlohách s jasným matematickým riešením, no pri úlohách založených na preferenciách vykazoval skreslení viac. Autori z toho vyvodzujú, že manažéri získajú najviac, ak AI nasadia na postupy, ktoré stoja na zavedených vzorcoch.

Treba dodať, že štúdia testovala staršie modely a výsledky novších verzií nástrojov sa môžu líšiť. Samotný princíp však platí aj dnes: tam, kde existuje správny výsledok, ho viete overiť, a tam, kde rozhoduje váš úsudok, overovať nemáte voči čomu.

Úlohy, pri ktorých AI pre manažérov dáva zmysel

• Výpočty so známym vzorcom: marža, bod zvratu, porovnanie dvoch cenových ponúk alebo splátkového kalendára, ak AI ukáže postup výpočtu.
• Príprava podkladov: zhrnutie dlhej zmluvy, porovnanie troch ponúk dodávateľov v tabuľke, výpis rozdielov medzi dvoma verziami dokumentu.
• Hľadanie protiargumentov: zoznam dôvodov, prečo by plán mohol zlyhať, a otázok, na ktoré ešte nemáte odpoveď.
• Štruktúra rozhodnutia: rozpísanie možností, kritérií a toho, aké údaje chýbajú.

Pri práci s číslami z exportov a tabuliek platia rovnaké pravidlá kontroly, ako opisuje článok o téme AI analýza dát.

Kde AI pri rozhodovaní majiteľa firmy zlyháva

Jazykové modely sa učia z textov, ktoré písali ľudia, a preto si osvojili aj ich chyby v úsudku. V spomínanom pokuse GPT v takmer polovici štandardných úloh zopakoval typické ľudské skreslenia (Chen a kol., 2025). Medzi skúmanými skresleniami bolo napríklad prehliadanie základnej pravdepodobnosti, averzia voči riziku a konfirmačné skreslenie, teda sklon hľadať informácie, ktoré potvrdzujú to, čomu už veríme.

AI znie istejšie, než naozaj je

Trent Cash a kolegovia porovnali odhady istoty štyroch jazykových modelov (ChatGPT, Bard/Gemini, Sonnet a Haiku) s odhadmi ľudí v piatich štúdiách, od predpovedí športových výsledkov po vedomostné otázky (Cash a kol., 2025). Modely boli pri odhade vlastnej presnosti podobne úspešné ako ľudia, ba o niečo lepšie, no rovnako ako ľudia mali sklon k prílišnej sebaistote. Na rozdiel od ľudí však najmä ChatGPT a Gemini často neupravili svoju istotu podľa toho, ako sa im darilo v predchádzajúcich úlohách.

Aj OpenAI v pomocníkovi k ChatGPT priznáva, že model môže pôsobiť sebaisto aj vtedy, keď sa mýli, a že istota nie je to isté ako spoľahlivosť (OpenAI Help Center). Pre majiteľa firmy z toho vyplýva jednoduché pravidlo: tón odpovede o jej správnosti nič nehovorí.

Keď AI oponujete, môže zmeniť názor príliš ľahko

Dharshan Kumaran a kolegovia opísali dve protichodné tendencie jazykových modelov (Kumaran a kol., 2026). Keď model vidí svoju pôvodnú odpoveď, má v ňu nadmernú dôveru a drží sa jej častejšie, než by bolo optimálne, aj napriek opačným dôkazom. Zároveň však na protichodnú radu reaguje silnejšie ako na podpornú.

V praxi to znamená, že odpoveď AI sa môže otočiť len preto, že ste namietli, a nie preto, že ste priniesli lepší argument. Ak teda AI po vašej námietke súhlasí, nepovažujte to za potvrdenie, že máte pravdu.

Čo je automation bias a prečo je riziko pre firmu

Automation bias, po slovensky sklon k nadmernej dôvere v automatizáciu, znamená, že človek prevezme návrh stroja bez toho, aby ho dostatočne preveril. Pri AI nástrojoch je toto riziko o to väčšie, že odpovede sú dobre napísané a pôsobia premyslene.

Matteo Cristofaro a kolegovia urobili randomizovaný experiment s 273 ľuďmi z praxe, ktorí pod časovým tlakom riešili rozhodnutie o vstupe na nový trh (Cristofaro a kol., 2026). Sledovali ukotvenie, konfirmačné skreslenie a prílišnú sebaistotu. Najmenej skreslení mali účastníci, ktorí AI používali v strednej miere, kým pri nízkom aj vysokom používaní boli výsledky slabšie. Rozhodovalo pritom, či ľudia výstupy AI kriticky preverovali a porovnávali, alebo ich prijali bez väčšej kontroly.

Iná štúdia skúmala, ako nadmernú dôveru znížiť. Sander de Jong a kolegovia v dvoch pokusoch s 264 a 210 účastníkmi ukázali, že čiastočné vysvetlenie návrhu AI znížilo prijímanie jej chybných odporúčaní oproti návrhom bez vysvetlenia, hoci úplné vysvetlenie fungovalo ešte lepšie (de Jong a kol., 2025). Viac z vysvetlení vyťažili ľudia, ktorí radi premýšľajú. Pre firmu z toho plynie, že od AI treba žiadať zdôvodnenie, nie iba verdikt.

Rozhodovacia tabuľka: čo zveriť AI a čo si nechať

Pri rozhodnutiach o ľuďoch treba myslieť aj na pravidlá ochrany osobných údajov a interné pravidlá firmy. Ak ich zatiaľ nemáte spísané, pomôže osnova v článku pravidlá používania AI vo firme.

Postup: rozhodnutie s AI v šiestich krokoch

1. Najprv napíšte vlastný názor. Skôr než otvoríte ChatGPT, Claude alebo Gemini, zapíšte si do dvoch viet, čo by ste urobili a prečo, aby vás prvá odpoveď AI neukotvila.
2. Dajte AI podklady, nie iba otázku. Vložte čísla, ponuky alebo zmluvu a požiadajte, aby pracovala len s nimi. Anthropic odporúča pri dlhých dokumentoch najprv vypísať doslovné citácie a až potom na nich stavať odpoveď (Anthropic, Reduce hallucinations).
3. Dovoľte AI povedať „neviem“. Podľa rovnakého návodu výslovné povolenie priznať neistotu výrazne znižuje počet nepravdivých informácií.
4. Žiadajte protiargumenty a zdôvodnenie. Nechajte si ukázať, čo hovorí proti vášmu plánu a ako k záveru AI dospela.
5. Overte fakty mimo AI. Čísla, citácie a odkazy skontrolujte v pôvodnom zdroji, postup nájdete v článku halucinácie AI.
6. Rozhodnite a zapíšte dôvod. Do poznámky uveďte, čo ste od AI prevzali a čo ste zamietli, aby ste sa o pol roka mohli pozrieť, či sa úsudok osvedčil.

Prvý krok je najdôležitejší, lebo podľa výsledkov experimentu s 273 účastníkmi pomáha AI tým, ktorí s jej výstupmi aktívne polemizujú, a nie tým, ktorí ich prevezmú.

Hotový prompt: AI ako oponent, nie prikyvovač

Nasledujúci prompt je napísaný tak, aby AI hľadala slabé miesta, pracovala len s vašimi podkladmi a priznala, keď niečo nevie. Funguje v ChatGPT, Claude aj Gemini.

Si kritický oponent majiteľa malej firmy. Nehľadaj dôvody, prečo je plán dobrý.

Rozhodnutie, ktoré zvažujem:
[popíšte rozhodnutie v 2 až 4 vetách]

Môj predbežný názor a dôvod:
[vaše 2 vety z kroku 1]

Podklady (pracuj iba s nimi, nie so všeobecnými znalosťami):
[vložte čísla, ponuky, výňatky z dokumentov]

Úlohy:
1. Vypíš doslovné citácie z podkladov, o ktoré sa budeš opierať.
2. Uveď 5 najsilnejších dôvodov, prečo môže rozhodnutie zlyhať.
3. Predstav si, že o rok je zrejmé, že rozhodnutie bolo chybné. Opíš najpravdepodobnejší dôvod.
4. Vypíš údaje, ktoré chýbajú a bez ktorých sa nedá rozhodnúť zodpovedne.
5. Ak niečo z podkladov nevyplýva, napíš "neviem" namiesto odhadu.
6. Na záver uveď, ktoré tvrdenia si mám overiť mimo tohto rozhovoru.

Nerozhoduj za mňa a nedávaj celkové odporúčanie.

Posledný riadok je úmyselný, lebo odporúčanie v podobe „urobte to“ alebo „neurobte to“ by vás ukotvilo a hlavnú prácu, teda úsudok, by ste prenechali stroju.

Ako odpoveď AI skontrolovať

Anthropic odporúča položiť ten istý prompt niekoľkokrát a porovnať výstupy, pretože nezrovnalosti medzi nimi môžu prezrádzať halucinácie (Anthropic, Reduce hallucinations). Pri tvrdeniach z internetu sa oplatí otvoriť pôvodné odkazy: OpenAI odporúča overovať citácie, dáta a odkazy na dokumenty priamo a ChatGPT brať ako prvý návrh, nie konečný zdroj (OpenAI Help Center). Gemini zobrazuje súvisiace zdroje pod odpoveďou alebo priamo v texte, no Google upozorňuje, že nie každá odpoveď ich obsahuje (Google, Gemini Apps Help).

Ak AI na vašu námietku hneď zmení názor, položte rovnakú otázku v novom rozhovore bez námietky. Pomôže vám to odlíšiť, či sa zmenil argument, alebo len reakcia na váš tlak, ktorú opisuje štúdia Kumarana a kolegov.

AI pre manažérov a zodpovednosť: posledné slovo má človek

Za rozhodnutie zodpovedá majiteľ alebo konateľ, nie nástroj, a preto by AI mala pripravovať podklady, nie podpisovať závery. Zaujímavý pohľad na to, či má zmysel nechávať človeka v procese, priniesol terénny experiment vo veľkej európskej sporiteľni (Yang a kol., 2026). Keď mal bankár posledné slovo nad investičnou radou pripravenou AI, kvalita rady neklesla a klienti sa takejto spoločnej rade prispôsobovali častejšie než rade čisto od AI, najmä pri rizikovejších investíciách.

Pre malú firmu to platí aj smerom k zákazníkom a zamestnancom: rozhodnutie, ktoré niekto osobne zdôvodní a podpíše, pôsobí inak než výstup stroja. Ďalšie návody na prácu s nástrojmi ChatGPT, Claude a Gemini vo firme nájdete v rubrike AI v podnikaní.

Časté otázky

Môže AI rozhodovať namiesto majiteľa firmy? Nie, AI môže pripraviť podklady, výpočty a protiargumenty, no rozhodnutie a zodpovednosť zostávajú na človeku. Štúdie ukazujú, že jazykové modely preberajú ľudské skreslenia a bývajú príliš sebaisté, preto ich výstup slúži ako jeden z podkladov, nie ako verdikt.

Pri akých rozhodnutiach je AI pre manažérov najspoľahlivejšia? Pri úlohách so známym vzorcom alebo jasným správnym výsledkom, napríklad pri výpočte marže či porovnaní ponúk podľa daných kritérií. Výskum Chena a kolegov z roku 2025 odporúča nasadzovať AI práve na postupy, ktoré stoja na zavedených vzorcoch.

Prečo AI zmení názor, keď jej oponujem? Jazykové modely podľa štúdie v Nature Machine Intelligence z roku 2026 reagujú na protichodnú radu silnejšie ako na podpornú. Zmena odpovede po vašej námietke preto nemusí znamenať, že ste mali pravdu, a oplatí sa otázku položiť znova v novom rozhovore.

Čo je automation bias? Je to sklon prevziať návrh automatizovaného systému bez dostatočnej kontroly. Pri AI nástrojoch ho znižuje vlastný názor zapísaný pred použitím AI, žiadosť o zdôvodnenie a kritické porovnávanie výstupov s podkladmi.

Ktorý nástroj je na rozhodovanie najlepší: ChatGPT, Claude alebo Gemini? Štúdie citované v článku nevyhlasujú víťaza a v teste štyroch modelov mali jazykové modely celkovo sklon k prílišnej sebaistote. Dôležitejší než výber nástroja je postup: podklady, povolenie povedať „neviem“, protiargumenty a overenie faktov mimo AI.