AI stats tracker – 2026-02-11

Dnešní rychlý přehled ukazuje zajímavý kontrast: zákazníci jsou ochotni s AI v zákaznické péči pracovat, ale tolerují ji hlavně tehdy, když opravdu vyřeší problém – a když je transparentně přiznaná. Zároveň nové case‑study metriky z praxe potvrzují, že měřitelné zisky (AHT/QA/CSAT) přicházejí spíš z dobře navržené cesty (journey + handover), ne z „magie modelu“.

Dnešní čísla

• 74% spokojenost po poslední AI interakci (ale >90% při plném vyřešení problému). COPC Inc. uvádí výsledky průzkumu mezi 1 000+ spotřebiteli z 6 zemí (AU, CN, MY, SG, UK, US), přičemž všichni respondenti měli AI zákaznickou zkušenost v posledních 3 měsících. Globálně 74% zákazníků deklaruje spokojenost s poslední AI interakcí – a když AI problém vyřeší bez dalších kroků, spokojenost „vystřelí“ nad 90%. Opačný pól je stejně důležitý: při selhání AI může NPS spadnout až o 70 bodů (typicky kvůli opakování informací a nedotaženému předání na člověka). Prakticky to znamená, že „containment za každou cenu“ je risk – pokud AI problém nedořeší, dopad na loajalitu může být disproporčně negativní.

  Zdroj: COPC – How Consumers Really Feel About AI in Customer Service

• „Transparency dividend“: +34 p. b. spokojenost, když zákazník ví, že mluví s AI. Ve stejném výzkumu COPC vychází silný efekt transparentnosti: zákazníci, kteří věděli, že interagují s AI, vykázali spokojenost o 34 procentních bodů vyšší než ti, kterým to nebylo jasně sděleno. Z regionálních dat je zároveň vidět, že adopce i komfort se liší – například Čína: 99% zákazníků hlásí AI interakci v posledních 3 měsících, zatímco Austrálie má výrazně pomalejší uptake (část zákazníků AI vůbec nepotkala). Pro telco je to dobrá zpráva: disclosure není jen compliance/etika, ale měřitelný driver CX. Zároveň je to „levný“ zásah oproti trénování nového modelu.

  Zdroj: COPC – How Consumers Really Feel About AI in Customer Service

• Praxe (contact center): +10% zlepšení CSAT a +15% efektivity QA v pilotu. Fujitsu (na stránce zákaznických příběhů Amazon Connect) popisuje 2měsíční proof‑of‑concept s 150 agenty, kde v daném období zpracovali cca 30 000 interakcí a >5 100 hodin zákaznického kontaktu. V uvedeném pilotu reportují +15% efektivity v quality assurance díky automatizovaným evaluacím výkonu a +10% zlepšení customer satisfaction díky práci s real‑time sentimentem (agent empowerment). Zajímavá je i operativní metrika: uvádějí >96% přesnost intradenních forecastů, což je v praxi často „tichý“ zdroj úspor (WFM, staffing, intraday management). Metriky jsou vendor‑case‑study, ale mají konkrétní časové okno a objem interakcí, takže se s nimi dá pracovat jako s referencí pro očekávatelné řády efektů.

  Zdroj: AWS – Amazon Connect Customers (Fujitsu)

• „Lidé chtějí lidi“: 93% zákazníků preferuje člověka (USA), 55% často eskaluje z AI na člověka. NoJitter shrnuje průzkum publikovaný Kinstou (BusinessWire): 93% US spotřebitelů preferuje pro customer interactions člověka před AI. Ve stejném shrnutí stojí, že 78% respondentů vnímá lidi jako rychlejší v řešení problémů a 84% jako přesnější; a 55% uvádí, že „často“ potřebovali eskalovat z AI na člověka (35% „zřídka“, 11% „nikdy“). V praxi to neznamená „AI ne“, ale „AI ano, když nezablokuje řešení“: jakmile zákazník narazí na loop bez úniku, stává se z automatizace multiplikátor frustrace. Data jsou primárně US‑centric a formou sekundárního zdroje (článek), ale metriky jsou konkrétní a použitelné pro framing očekávání managementu i design guardrailů.

  Zdroj: NoJitter – Surveys Say: People Prefer Talking to People

Co to znamená pro telco/call centrum

• Měřte „resolution-first“: vedle containmentu vždy sledujte (a cílujte) end‑to‑end resolution rate, FCR a NPS/CSAT delta pro scénáře „AI vyřešila“ vs. „AI nevyřešila“. COPC ukazuje, že selhání může mít extrémní dopad (až −70 NPS), takže špatně navržená automatizace může být dražší než člověk.
• Handover je produkt: největší riziko není kvalita LLM, ale ztráta kontextu při předání na agenta. Investice do identity/context pass‑through (reason, steps tried, account state) a jasného „escape hatch“ typicky přinese víc než další prompt tuning.
• Transparentnost není jen „nice to have“: pokud disclosure zvedá spokojenost o desítky p. b., je to jednoduchý zásah s okamžitým dopadem. Pro voice/telefonní AI to znamená jasnou úvodní větu („Jsem virtuální asistent…“) a možnost kdykoli říct „operátor“.