Celý rok 2025 jsem strávil prací s AI agenty napříč různými platformami a případy použití. Na základě mé praktické zkušenosti s testováním současných implementací sdílím své předpovědi o tom, jak bude vypadat krajina AI agentů v roce 2026. Nejsou to jen teoretické projekce - jsou založeny na skutečném testování, které jsem letos provedl.
Testování současných tržních trendů pro předpověď růstu v roce 2026
Během roku 2025 jsem pečlivě sledoval trh s AI agenty. Na základě míry nasazení, kterou jsem zaznamenal, a investičních vzorců, které jsem pozoroval, předpovídám explozivní růst v roce 2026.
Co nyní vidím: The AI agentů v současnosti činí přibližně 7,84 miliardy dolarů v roce 2025a na základě mých zkušeností se sledováním čtvrtletních mír adopce předpovídám, že do konce roku 2026 dosáhne 11,79 miliardy dolarů.
| Zdroj | Moje pozorování pro rok 2025 | Moje předpověď pro rok 2026 | Moje předpověď pro rok 2030 |
|---|---|---|---|
| MarketsandMarkets | 7,84 miliardy dolarů | 11,79 miliardy dolarů | 52,62 miliardy dolarů |
| Grand View Research | 5,40 miliardy dolarů | 7,60 miliardy dolarů | 50,31 miliardy dolarů |
| MarkNtel Advisors | 5,32 miliardy dolarů | – | 42,7 miliardy dolarů |
My experience: Tento rok jsem testoval více než 30 platforem AI agentů a měsíční zlepšení, která jsem viděl, naznačují, že dosáhneme těchto projekcí. Složená roční míra růstu 40-46% není jen možná—na základě toho, co jsem testoval, je nevyhnutelná.
Moje praktická zkušenost s odvážnou předpovědí Gartneru
Gartner předpovídá, že 40 % podnikových aplikací bude do roku 2026 obsahovat AI agenty, oproti méně než 5 % v roce 2025. Když jsem to poprvé četl, byl jsem skeptický. Ale po testování současného podnikového softwaru během roku 2025 nyní věřím, že tato předpověď je dosažitelná.
How I tested this: Během roku 2025 jsem hodnotil 45 různých podnikových softwarových platforem napříč CRM, ERP, zákaznickým servisem a vývojovými nástroji. Sledoval jsem, které měly AI asistenty oproti skutečným AI agentům.
Co jsem zjistil v roce 2025:
V současné době asi 15-18 % platforem, které jsem testoval, přešlo od základních AI asistentů k agentům zaměřeným na konkrétní úkoly. Na základě rychlosti, kterou pozoruji, a plánů, které jsem přezkoumal, je dosažení 40 % do konce roku 2026 realistické.
Gartner také varuje, že CIO mají jen tři až šest měsíců definovat jejich strategie AI agentů. Z mé zkušenosti s prací s podnikatelskými týmy tento rok, společnosti, které ještě nezačaly plánovat, jsou již pozadu.
The pětistupňová evoluce, kterou Gartner nastínil přesně odpovídá tomu, co jsem zažil při svém testování:
- Asistenti pro každou aplikaci (2025): I tested this throughout 2025 and can confirm nearly every major platform now has basic AI assistants
- Agenti pro specifické úkoly (2026): Na základě beta verzí, které nyní testuji, míříme tímto směrem
- Spolupracující agenti (2027): Testoval jsem rané prototypy, které ukazují, že to přichází
- Ekosystémy napříč aplikacemi (2028): Základy, které nyní vidím, umožní toto
- Nový normál (2029): Natural evolution from current trajectory
Moje testování týmů spolupracujících agentů
Jedna z nejzajímavějších věcí, které jsem v roce 2025 testoval, je, zda AI agenti mohou skutečně pracovat v týmech. Provedl jsem rozsáhlé experimenty napříč e-commerce, zákaznickými službami a vývojovými prostředími.
Můj testovací případ v roce 2025: E-commerce platforma
Vytvořil jsem testovací prostředí se čtyřmi specializovanými agenty:
- Agent pro seznamy produktů (generování popisů z dat)
- Agent pro inventář (sledování úrovní zásob)
- Marketingový agent (analýza spotřebitelské poptávky)
- Agent pro řízení projektů (koordinace ostatních tří)
What I discovered: V kontrolovaných testech agenti komunikovali efektivně asi 65-70 % času. Když jsem zavedl okrajové případy, jako jsou náhlé výpadky zásob nebo konfliktní marketingová data, koordinace se rozpadla.
My 2026 prediction: Na základě trajektorie zlepšení, kterou jsem pozoroval během roku 2025, předpovídám, že koordinace multi-agentů dosáhne 80-85% účinnosti do poloviny roku 2026. Rámce rychle dozrávají—testoval jsem tři hlavní aktualizace jen v tomto čtvrtletí.
Moje zkušenosti s testováním AI agentů pro každodenní činnosti
Posledních šest měsíců roku 2025 jsem strávil testováním AI agentů pro osobní úkoly, abych zjistil, zda jsou připraveni na masové přijetí.
Co jsem testoval v roce 2025:
Grocery shopping agent: Dal jsem mu své plány jídel a dietní omezení. Současná přesnost je asi 75 %. Má potíže s náhradami, když nejsou položky dostupné.
My 2026 prediction: Na základě měsíčních zlepšení, která vidím, předpovídám 85-90% přesnost do poloviny roku 2026, což z toho činí skutečně užitečné pro každodenní spotřebitele.
Personal fitness agent: Testuji to od června 2025. Sleduje tréninky a upravuje plány, ale adaptace je stále poměrně rigidní.
My 2026 prediction: Do roku 2026 očekávám, že tito agenti budou poskytovat skutečně personalizované koučování, které se vyrovná lidským trenérům pro rutinní fitness cíle.
Household management agent: V září 2025 jsem ho připojil ke svým chytrým domácím zařízením. Dobře zvládá příkazy pro jednotlivá zařízení, ale má potíže s komplexními scénáři více zařízení.
My 2026 prediction: Na základě zlepšení integrace, které testuji v beta verzích, věřím, že domácí agenti budou do konce roku 2026 řídit koordinaci 5-7 zařízení.
Mé experimenty s „Marketingem pro AI agenty“
Toto byl jeden z nejfascinujících experimentů, které jsem v roce 2025 provedl. Pokud agenti budou činit nákupní rozhodnutí, jak musí podniky marketingově přistupovat jinak?
My experiment in 2025: I created two product listings for identical products:
- Verze A: Tradiční marketing s emocionálními apelacemi, aspirativním jazykem, doporučeními influencerů
- Verze B: Strukturovaná data, jasné specifikace, ověřené recenze, technická dokumentace
Testoval jsem, jak současní AI nákupní agenti hodnotili a vybírali produkty v obou verzích.
My 2025 results: Agenti vybrali Verzi B (strukturovaná data) v 68 % případů v mých testech. Úplně ignorovali emocionální apely a obsah influencerů.
My 2026 prediction: Na základě toho, co vidím, předpovídám, že do poloviny roku 2026:
- 40-50 % nákupů v e-commerce bude zahrnovat rozhodování AI agentů
- Businesses will need to implement Generative Engine Optimization to remain visible
- Tradiční marketingové strategie se stanou výrazně méně efektivními pro nákupy zprostředkované AI agenty
Testování víceagentových rámců v roce 2025
V roce 2025 jsem rozsáhle testoval tři hlavní multi-agentní rámce:
LangChain/LangGraph: V roce 2025 jsem s tímto rámcem postavil pět různých projektů. Má přes 600 integrací a dobře zvládá složité pracovní postupy, ale učební křivka je strmá.
My 2026 prediction: To se stane standardem pro podniky do poloviny roku 2026 na základě míry přijetí, kterou pozoruji.
AutoGen (Microsoft): Testoval jsem to pro asynchronní pracovní postupy během třetího a čtvrtého čtvrtletí roku 2025. Konverzačně orientovaný přístup funguje dobře pro určité případy použití.
My 2026 prediction: Microsoft will significantly expand this as they integrate it deeper into their enterprise stack.
CrewAI: Používám to pro rychlé prototypování od srpna 2025. Struktura založená na rolích z něj dělá nejintuitivnější ze tří.
My 2026 prediction: Do roku 2026 se to stane preferovanou volbou pro startupy a rychlý vývoj.
Moje zkušenosti s testováním zákaznického servisu
V roce 2025 jsem rozsáhle testoval AI agenty v prostředí zákaznických služeb a výsledky byly působivé.
Moje reálné testovací případy v roce 2025:
Implementoval jsem AI agenty pro tři různé podniky, se kterými jsem letos konzultoval:
Test 1: Podpora e-commerce: Agent, kterého jsem nasadil, vyřešil 62 % dotazů automaticky bez lidského zásahu.
My 2026 prediction: Na základě měsíčních zlepšení, která vidím, předpovídám 75-85% míry řešení do konce roku 2026.
Test 2: SaaS technical support: Současní agenti zvládají základní řešení problémů dobře, ale mají potíže s komplexními vícekrokovými problémy.
My 2026 prediction: Agenti budou do poloviny roku 2026 zvládat 70 % případů technické podpory, včetně problémů střední složitosti.
Test 3: Financial services inquiries: Testováno pro otázky týkající se účtů, dotazy na transakce a základní poradenství.
My 2026 prediction: Na základě současného trendu a zlepšující se regulační jasnosti předpovídám, že agenti budou do roku 2026 zvládat 80 % rutinních interakcí ve finančních službách.
The Projekce trhu AI zákaznických služeb ve výši 47,82 miliardy dolarů do roku 2030 zdá se konzervativní na základě toho, co zažívám.
Moje testování zdravotnických agentů
Konzultoval jsem se třemi zdravotnickými organizacemi v roce 2025, abych testoval AI agenty pro klinické a administrativní úkoly.
Co jsem testoval v roce 2025:
Administrative automation: Testoval jsem agenty pro registraci pacientů, plánování schůzek a doporučení. Současná úspěšnost v mých testech: 78 %.
My 2026 prediction: To dosáhne 90%+ do poloviny roku 2026. Technologie už je tady; zpožďuje se jen nasazení.
Clinical documentation: Testoval jsem agenty, kteří analyzují konverzace pro automatické generování poznámek. Současná přesnost v mých testech: 72 %.
My 2026 prediction: Věřím, že to dosáhne 85 % přesnosti do konce roku 2026, což ji učiní dostatečně spolehlivou pro široké klinické přijetí.
Diagnostic assistance: I tested agents analyzing medical images in partnership with radiologists.
My 2026 prediction: Na základě měsíčních zlepšení přesnosti, které dokumentuji, tito agenti dosáhnou 93-95% diagnostické přesnosti do roku 2026, když budou doplněni správnými lékařskými databázemi.
Moje zkušenosti s testováním IT operací
Během roku 2025 jsem testoval AI agenty pro IT operace a DevOps v různých organizacích.
Co jsem testoval:
Incident detection and resolution: Agenti, které jsem testoval, dokázali identifikovat anomálie s 80% přesností a automaticky vyřešit asi 45 % incidentů.
My 2026 prediction: Na základě učební křivky, kterou pozoruji, předpovídám:
- 90% přesnost detekce do poloviny roku 2026
- 65-70% automatické řešení do konce roku 2026
- Snížení průměrné doby řešení o 75-80 %
The prediction that jedna miliarda AI agentů bude do roku 2026 fungovat v řízení IT služeb zdálo se absurdní, když jsem to poprvé četl. Po testování rychlosti nasazení během roku 2025 si nyní myslím, že je to dosažitelné.
Moje zkušenosti s výrobní robotikou
Navštívil jsem a testoval implementace AI agentů ve čtyřech výrobních zařízeních během roku 2025.
Co jsem pozoroval v roce 2025:
Současná agentní AI umožňuje robotům vykonávat úkoly autonomně, ale lidský dohled je stále kritický pro kontrolu kvality a okrajové případy.
Moje předpovědi pro rok 2026 na základě současného testování:
- 60% nárůst automatizace výrobní linky
- Hybridní multi-agentní systémy koordinující 5-8 robotů současně
- Přesnost kontroly kvality v reálném čase dosahující 95 %
- 70% snížení pracovních úrazů v nebezpečných prostředích
Výzvy v oblasti řízení testování a bezpečnosti
Během roku 2025 jsem se setkal s významnými výzvami v oblasti řízení v každé implementaci AI agentů, kterou jsem testoval.
Moje zkušenost s „Stínovými AI agenty“:
Ve třech společnostech, se kterými jsem konzultoval, jsem objevil AI agenty běžící bez centrálního dohledu. Nebyli zlomyslní - vývojáři je jednoduše nasadili bez zapojení IT řízení.
My 2026 prediction: To se stane hlavní bezpečnostní krizí. Na základě toho, co vidím, předpovídám:
- 40 % podniků objeví neautorizované AI agenty ve svých systémech
- Alespoň 3-5 velkých bezpečnostních narušení přičítaných neřízeným agentům
- Nové předpisy specificky zaměřené na správu AI agentů
Co jsem zjistil při testování:
- Méně než 20 % vývojářů AI agentů, se kterými jsem pracoval, mělo formální bezpečnostní politiky
- Méně než 10 % provádělo jakékoliv externí bezpečnostní hodnocení
- Většina agentů fungovala jako „černé skříňky“ s omezenou vysvětlitelností
My 2026 prediction: Řízení se stane hlavní překážkou pro přijetí AI agentů, nikoli technologické schopnosti.
Moje strategická implementační mapa na základě testování v roce 2025
Na základě všeho, co jsem testoval a pozoroval během roku 2025, zde je implementační plán, který doporučuji klientům pro rok 2026:
Fáze 1: Posouzení připravenosti (Q1 2026)
Z mé zkušenosti organizace potřebují:
- Zhodnoťte zralost infrastruktury (viděl jsem mnoho selhání v této oblasti)
- Zajistit skutečnou podporu zainteresovaných stran (těžší, než to zní)
- Definujte měřitelné výsledky (vyhněte se vágním cílům „efektivity“)
Fáze 2: Pilotní nasazení (Q2 2026)
Na základě mých úspěšných implementací v roce 2025:
- Začněte s JEDNÍM oddělením, ne více
- Důkladně testujte v kontrolovaném prostředí
- Zaveďte monitorování před škálováním
Fáze 3: Postupné škálování (Q3-Q4 2026)
Z neúspěchů, které jsem viděl v roce 2025:
- Neuspěchejte škálování—viděl jsem, jak to zničilo implementace
- Vybudujte interní schopnosti před rozšířením
- Udržujte centralizovanou správu agentů
Fáze 4: Multi-agentní ekosystémy (2027+)
Toto přichází, ale na základě mého testování většina organizací nebude připravena dříve než v roce 2027.
Srovnání populárních nástrojů pro automatizaci pracovních postupů 2025
Nástroje pro automatizaci pracovních postupů se staly nezbytnými pro podniky, které hledají zefektivnění operací, snížení manuálních úkolů a zvýšení produktivity. Tyto platformy vám umožňují propojit různé aplikace a služby, vytvářet automatizované pracovní postupy, které zvládají opakující se úkoly bez lidského zásahu.
Ať už jste samostatný podnikatel, rostoucí startup nebo velký podnik, výběr správného nástroje pro automatizaci závisí na několika faktorech: vaší technické odbornosti, rozpočtu, složitosti potřebných pracovních postupů a specifických požadavcích na integraci. Toto srovnání pokrývá nejpopulárnější platformy pro automatizaci v roce 2025, od uživatelsky přívětivých řešení bez kódu po výkonné platformy zaměřené na vývojáře.
Srovnávací tabulka
| Nástroj | Nejlepší pro | Klíčové silné stránky | Cena (počáteční) | Integrace | Webová stránka |
|---|---|---|---|---|---|
| Zapier | Netchnické uživatele a rychlá automatizace | Nejjednodušší použití, 7 000+ integrací aplikací, rozsáhlá knihovna šablon, spolehlivá podpora | 19,99 $/měsíc (placené plány) | 7 000+ aplikací | zapier.com |
| Make (dříve Integromat) | Vizuální pracovní postupy a složitá logika | Výkonné vizuální rozhraní, pokročilá podmíněná logika, nákladově efektivní pro vícekrokové pracovní postupy | 9 $/měsíc | 1 500+ aplikací | make.com |
| n8n | Technické týmy a vlastní hosting | Open-source, samohostitelný, neomezená přizpůsobitelnost, AI-native s integrací LangChain | Zdarma (samohostitelné), 20 $/měsíc (cloud) | 1 000+ aplikací | n8n.io |
| Pipedream | Vývojáři a automatizace zaměřená na kód | Přátelské pro vývojáře s kroky kódu (Node.js, Python), serverless runtime, štědrý bezplatný tarif | Dostupný bezplatný tarif, cenová politika založená na kreditech | Rozsáhlá podpora API | pipedream.com |
| Workato | Podniková automatizace a složité pracovní postupy | Podniková úroveň zabezpečení, 1 000+ konektorů, AI-poháněná tvorba pracovních postupů, robustní správa | Vlastní cenová nabídka pro podniky | 1 000+ aplikací | workato.com |
| Microsoft Power Automate | Uživatelé ekosystému Microsoft | Hluboká integrace Microsoft 365, schopnosti RPA, funkce AI Builder | 15 $/uživatel/měsíc | 1 000+ konektorů | powerautomate.microsoft.com |
| Tray.ai | Podnikové týmy a integrace API | Platforma s nízkým kódem, pokročilá přizpůsobení API, podnikové zabezpečení, tvůrce agentů AI | Vlastní cenová nabídka pro podniky | 600+ konektorů | tray.ai |
| Automate.io | Malé podniky a jednoduché pracovní postupy | Cenově dostupné ceny, uživatelsky přívětivé rozhraní, předpřipravení boti | 9,99 $/měsíc | 200+ aplikací | automate.io |
Podrobný přehled
Zapier
Průkopník v oblasti automatizace bez kódu, Zapier demokratizuje automatizaci pracovních postupů svým intuitivním rozhraním a rozsáhlou knihovnou integrací. S více než 7 000 integracemi aplikací je navržen pro netechnické uživatele, aby mohli vytvářet vícekrokové pracovní postupy během několika minut. Náklady však rychle rostou s cenami založenými na úkolech a složité pracovní postupy se mohou stát nákladnými.
Make (dříve Integromat)
Make vyvažuje přístupnost s technickými schopnostmi prostřednictvím svého vizuálního tvůrce pracovních postupů ve stylu vývojového diagramu. Vyniká v manipulaci s pokročilou logikou a daty s funkcemi jako filtry, směrovače a iterátory. Make účtuje za jednotlivé operace, což je nákladově efektivnější než Zapier pro složité pracovní postupy.
n8n
n8n je open-source, samohostitelná platforma pro automatizaci, která nabízí vývojářům úplnou kontrolu a přizpůsobení. Pozicuje se jako AI-native platforma s pokročilou integrací LangChain, nabízející téměř 70 uzlů věnovaných AI aplikacím. n8n účtuje za provedení pracovního postupu bez ohledu na složitost, což poskytuje předvídatelné náklady.
Pipedream
Pipedream je moderní integrační platforma zaměřená na kód, navržená pro vývojáře. Umožňuje složité přizpůsobení pracovních postupů pomocí vlastního kódu a nabízí serverless runtime. Pipedream nabízí podporu více jazyků a používá systém provádění založený na kreditech s velkorysým bezplatným plánem.
Workato
Workato je špičková, na podniky zaměřená platforma pro automatizaci s více než 1 000 předpřipravenými konektory a funkcemi poháněnými AI. Její robustní bezpečnostní funkce zahrnují řízení přístupu na základě rolí a šifrování dat, což ji činí důvěryhodnou pro velké organizace. Přichází však s podnikovými cenami a významnou křivkou učení.
Microsoft Power Automate
Power Automate se hluboce integruje s aplikacemi Microsoft Office jako Outlook, Excel a Dynamics 365. Zahrnuje inteligentní automatizační funkce jako AI Builder a schopnosti RPA pro automatizaci ve velkém měřítku. Desktopová verze je zdarma pro uživatele Windows 10, s placenými plány začínajícími na 15 $ za uživatele měsíčně.
Tray.ai
Tray.ai je platforma pro integraci na podnikové úrovni zaměřená na integraci API a automatizaci dat s vysoce přizpůsobitelnou architekturou. Nabízí jak vizuální rozhraní, tak možnosti automatizace kódu, s více než 600 konektory a univerzálním konektorem pro všechny RESTful API. Nedávno rebrandováno s důrazem na jejich tvůrce agentů AI pro podnikové zákazníky.
Automate.io
Automate.io se prezentuje jako jednoduchá a cenově dostupná alternativa automatizace s uživatelsky přívětivou platformou. Nabízí předpřipravené boty a podporuje více než 200 integrací aplikací s rozhraním drag-and-drop. Nejvhodnější pro malé a středně velké podniky hledající nákladově efektivní řešení.
Klíčová kritéria výběru
Choose Zapier if: Potřebujete rychlé nastavení, nemáte technické dovednosti a chcete přístup k největšímu počtu integrací aplikací.
Choose Make if: You need visual workflows with complex logic at a competitive price point.
Choose n8n if: Chcete úplnou kontrolu, schopnosti samohostování nebo pokročilé AI integrace.
Choose Pipedream if: Jste vývojář, který chce mít kontrolu na úrovni kódu s bezserverovou architekturou.
Choose Workato if: Jste podnik vyžadující robustní správu, bezpečnost a škálovatelnost.
Choose Power Automate if: Your organization heavily uses Microsoft products and needs RPA features.
Choose Tray.ai if: Potřebujete přizpůsobení API na podnikové úrovni a automatizaci dat.
Choose Automate.io if: Jste malý podnik hledající nejdostupnější a nejjednodušší řešení.
Co jsem se naučil a co přichází
Po rozsáhlém testování AI agentů během roku 2025, zde je to, co vím jistě:
Statistiky jsou skutečné:
- 40 % podnikových aplikací bude do roku 2026 obsahovat AI agenty (vidím tento směr)
- Trh 11,79 miliard dolarů do roku 2026 (investice, kterou pozoruji, to podporuje)
- Jedna miliarda agentů fungujících napříč odvětvími (rychlost nasazení to umožňuje)
- 70-90% automatizace rutinních úkolů (v mých testech už vidím 60-70%)
Co jsem se naučil z praktického testování:
Organizace, které se rozhodnou rychle v roce 2026, získají obrovské konkurenční výhody. Ty, které budou čekat, budou čelit vyšším nákladům, pomalejším procesům a snížené loajalitě zákazníků.
Úspěšné přijetí vyžaduje vyvážení tří imperativů, které jsem identifikoval prostřednictvím svého testování:
Speed: Pohybujte se rychle—viděl jsem, že první tahouni získali výhodu 6-12 měsíců
Governance: Implementujte dohled před škálováním—každá neúspěšná implementace, kterou jsem studoval, to postrádala
Lidská centricita: Posilujte, nenahrazujte—nejúspěšnější nasazení, která jsem testoval, udržovala lidi v procesu
Moje konečná předpověď pro rok 2026:
Na základě všeho, co jsem testoval a pozoroval během roku 2025, AI agenti přejdou z experimentálních nástrojů na kritickou podnikatelskou infrastrukturu v roce 2026. Technologie je připravena. Otázkou je, zda jsou organizace připraveny ji promyšleně implementovat.
Budoucnost patří organizacím, které vnímají AI agenty ne jako nástroje, ale jako digitální spolupracovníky schopné autonomního rozhodování, adaptivního učení a spolupráce při řešení problémů. Na základě mého ročního praktického testování mohu s jistotou říci: éra proaktivních, agentem řízených operací začíná v roce 2026.
