Poslední roky se ve firemním světě nesly ve znamení generativní umělé inteligence. Společnosti napříč obory plošně nakupovaly licence pro AI asistenty, experimentovaly s psaním dotazů a očekávaly okamžitý skok v produktivitě. Jenže nadšení v mnoha případech vystřídala provozní realita. Žádný jazykový model totiž nedokáže vytvářet kvalitní finanční analýzy, odhalovat chybějící cash flow nebo připravovat přesné predikce, pokud nemá k dispozici strukturovaná a včasná data. A ta nevznikají sama od sebe – vznikají díky plně digitalizovaným a automatizovaným procesům. Pokud ve firmě faktury stále obíhají v e-mailových přílohách, schvalují se ručně a data se přepisují do tabulek, zůstává potenciál umělé inteligence z velké části nevyužitý. ChatGPT byl začátek. Skutečná AI transformace probíhá uvnitř firemních procesů Průzkum globální konzultační společnosti McKinsey z konce roku 2025 ukazuje jasný předěl: 88 % firem sice AI v nějaké formě pravidelně používá, ale téměř dvě třetiny organizací ji stále nedokázaly rozšířit do celého podniku tak, aby jim přinášela zásadní ekonomickou hodnotu. Klíčový rozdíl spočívá v přístupu – organizace s nejvyšší návratností investic do AI jsou téměř třikrát častěji mezi těmi, které kvůli technologii zásadně přetvořily celá firemní workflow. V českém prostředí tento stav potvrzují i analytici Deloitte. AI ve financích a v dalším firemním provozu sice zvyšuje efektivitu podle 85 % oslovených podniků, ale 44 % společností její skutečný přínos vůbec neměří. Narážejí tak na typický problém: firma nejprve nakoupí AI nástroje a teprve dodatečně hledá proces, který by s nimi mohla zefektivnit. První fáze, kdy jsme se AI primárně ptali přes chatovací okno, se tak definitivně přesouvá do fáze druhé – kde je umělá inteligence neviditelně zabudována přímo do řetězce každodenních činností. Faktura ukazuje rozdíl mezi digitalizací a skutečnou automatizací Když se dnes v souvislosti s účetnictvím mluví o moderních technologiích, diskuse se stále často zjednodušuje na pojmy jako OCR nebo samostatné vytěžování faktur. Jenže přečíst obraz dokumentu a převést ho na text představuje pouhé první procento celého úkolu. Cílem moderních finančních oddělení je takzvaný Straight-Through Processing (STP) – tedy stav, kdy doklad projde celým cyklem od přijetí po zaúčtování zcela bez nutnosti lidského zásahu. Skutečná automatizace účetních procesů vypadá jako souvislý digitální řetězec: Příjem a identifikace: Systém zachytí příchozí e-mail, rozpozná účetní doklad a vytěží hlavičkové i položkové údaje. Validace a kontroly: Proběhne automatická kontrola duplicit, ověření dodavatele v rejstřících a matematický přepočet částek DPH. Předkontace a logika: AI na základě historických dat navrhne nákladové středisko a účetní předkontaci. Schvalovací workflow: Dokument se automaticky nasměruje ke schválení podle nastavené matice odpovědností. ERP integrace a úhrada: Data se po schválení automaticky zapíšou přímo do ERP systému, připraví se platební příkaz ABO/SEPA a vytvoří se nezpochybnitelný auditní log. Teprve v momentě, kdy takto procesně vznikají čistá a ověřená data, nad nimi může specializovaný AI OCR engine nebo analytický model provádět pokročilé operace. Právě k tomuto stavu moderní finance směřují. Například u společnosti Europ Assistance se díky propojení platformy Digitoo s jejich systémem podařilo dosáhnout stavu, kdy přibližně 79 % dokladů projde celým procesem od přijetí po zaúčtování zcela bez zásahu lidské ruky. Proč může být výhodou jednoduchost původně vyvíjená pro SME? Rozdíl mezi dílčím nástrojem a ucelenou platformou dobře ilustruje vývoj české technologické společnosti Digitoo. Když v roce 2019 vznikala, jejím primárním cílem bylo nabídnout dostupné vytěžování dat z faktur pro malé a střední firmy (SME), které si nemohly dovolit drahé a komplikované korporátní systémy na míru. Díky zpracování tisíců různorodých scénářů z menších provozů mohl vývojový tým detailně pochopit, které činnosti účetní skutečně zdržují. S tím, jak na platformu postupně začaly přecházet i velké organizace a korporace, se filozofie jednoduchého ovládání nezměnila, ale zásadně se rozšířila funkční a bezpečnostní architektura. Pro enterprise segment přibyly klíčové prvky: Víceúrovňová schvalovací workflow s možností nastavování flexibilních podmínek Párování 3-way matching (propojení faktury s objednávkou a příjemkou) Řízení uživatelských oprávnění (RBAC) , podrobné auditní logy a šifrování na úrovni cloudové architektury Azure Připravené integrace pro běžné účetní systémy (Pohoda, Helios, K2, ABRA) i enterprise API pro napojení na robustní řešení typu SAP Příběh posunu od menších zákazníků k velkým podnikům ukazuje novou tendenci: velké firmy už dnes nevyžadují mnohaměsíční vývoj softwaru od nuly, ale hledají hotové SaaS platformy, které v sobě spojují automatizaci zpracování faktur , vytěžování dat i schvalování do jednoho funkčního celku. Zároveň je však nutné dodat, že u velkých firem s komplexním technickým dluhem je vždy potřeba počítat s adekvátní přípravou na straně vlastní IT infrastruktury. Další revoluce nebude lepší OCR. Faktury si začnou posílat data přímo Pohled do nejbližší budoucnosti navíc ukazuje, že samotná technologie rozpoznávání textu z obrázků či PDF souborů (OCR) je pouhým překlenovacím můstkem. S nástupem evropské legislativy ViDA (VAT in the Digital Age) a postupným přechodem na povinnou elektronickou fakturaci se standardem stane přímá výměna strukturovaných, strojově čitelných dat (např. ve formátech ISDOC či Peppol). Dokumenty tak v budoucnu nebudou přicházet jako lidsky čitelné obrázky, ale jako čisté datové věty předávané z jednoho systému do druhého. Hodnota systémů se tak definitivně přesouvá od čtení textu k orchestraci procesů – tedy k tomu, jak dokáže platforma data zkontrolovat, ověřit vůči objednávce v ERP, prohnat správným schvalovacím řetězcem a bezpečně zaúčtovat. Firmy, které své účetní procesy digitalizují už dnes, tak nestaví pouze na chvilkové vlně popularity chatbotů, ale budují pevné základy, na kterých bude firemní umělá inteligence fungovat i v příštím desetiletí. Srovnání, jak se posouvá role AI ve finančním oddělení Oblast I. vlna: Samostatné AI nástroje II. vlna: End-to-end procesní AI Typické rozhraní Chatovací okno (ChatGPT, Copilot) AI engine integrovaný přímo v ERP a finančním workflow Práce s dokumentem Ruční nahrání PDF do chatu k sumarizaci Automatické přihlášení z e-mailu, vytěžení, předkontace a zápis Schvalovací proces Neřízený oběh přes e-maily a tabulky Automatizované víceúrovňové workflow dle pravomocí Datový základ Nestrukturovaný, izolované soubory Strukturovaná data, 3-way matching, auditní stopa Hlavní přínos Zrychlení psaní textu či doptávání Vysoký podíl zpracovaných dokladů bez zásahu člověka Obsah vznikl ve spolupráci se společností Digitoo.