Dnešní rychlý „AI stats tracker“ kombinuje (A) tvrdá čísla o adopci AI, (B) signály o vnímání/ochotě používat automatizované kanály a (C) jednu konkrétní metriku z praxe kontakt centra. U některých zdrojů jde o agregace a sekundární citace – vždy uvádím metodiku/kontext tak, jak je dostupný ve zdroji.
Dnešní čísla
1) 18 % firem v USA používá AI „v posledních dvou týdnech“ (a ~22 % očekává použití v příštích 6 měsících).
Brookings (Makridis & Brynjolfsson, 15. 1. 2026) shrnuje nejnovější výsledky U.S. Census Bureau – Business Trends and Outlook Survey (BTOS): k prosinci 2025 uvádí přibližně 18 % firem, že AI použily v posledních dvou týdnech, a „těsně pod“ 22 % firem očekává, že AI pravděpodobně použije v příštích 6 měsících. Text zároveň upozorňuje na rozdíly podle odvětví: informační sektor >35 %, zatímco výroba a retail ~10 %. Pro telco/call centra to znamená, že adopce je reálně „nerovnoměrná“ – a segmenty s vysokou znalostní intenzitou typicky táhnou tempo i očekávání zákazníků (a interní tlak na automatizaci).
Zdroj: Brookings – Counting AI (2026-01-15)
2) 51 % zákazníků preferuje boty, když chtějí okamžitou obsluhu (signal pro „ochotu“ používat automatizaci).
Zendesk ve svém článku k CX trendům uvádí, že podle jejich CX Trends Report 51 % spotřebitelů říká, že preferuje interakci s boty, když potřebuje okamžitý servis. To je prakticky využitelný signál pro voice/telefonní AI: lidé jsou ochotní přijmout automatizaci, pokud přináší „rychle hned“ (24/7, bez čekání). Pro hlas to zároveň zvyšuje nároky na kvalitu rozpoznání, přirozenost dialogu a rychlé vyřešení (jinak se výhoda rychlosti ztrácí).
Zdroj: Zendesk – 13 ways AI will improve CX in 2026 (odkazuje na Zendesk CX Trends Report)
3) 83 % zákazníků má pocit, že customer experience by měla být „o dost lepší“ (tlak na kvalitu, ne jen úspory).
IBM Think (článek k call centrům) cituje Zendesk CX Trends: 83 % spotřebitelů věří, že zákaznická zkušenost by měla být výrazně lepší, než je dnes. Pro call centra to je dobrá brzda proti „čistě nákladovým“ rolloutům: automatizace (včetně voicebotů) musí měřitelně zlepšit frikci (čekání, opakování informací, přepojování) – jinak se negativní vnímání rychle promítne do odlivu a reputace. V praxi to tlačí na metriky typu FCR, CSAT a kvalitu eskalace (ne jen containment za každou cenu).
Zdroj: IBM – How to Improve Call Center Customer Service
4) −6 % času interakce po nasazení NLP asistence pro agenty (konkrétní „agent assist“ metrika z praxe).
IBM uvádí příklad, kdy „prominentní banka“ nasadila NLP, které agentům v reálném čase navrhuje „nejlepší další otázku“. Výsledek: −6 % času zákaznické interakce a zároveň nižší nároky na školení. I když nejde o veřejný benchmark celé branže, je to dobře přenositelný pattern pro telco: nejrychlejší ROI často není full self-service voicebot, ale agent assist (shrnutí, next-best-action, znalostní nápověda), který zkracuje AHT a zvedá konzistenci. Pokud navíc přidáte kvalitní důvody eskalace z voicebota do agenta (context carry-over), získáte dvojitý efekt.
Zdroj/case: IBM case study – Mizuho Bank (zmiňováno v IBM Think článku výše)
Co to znamená pro telco/call centrum
- Prioritizuj „rychlost a jistotu“: když 51 % zákazníků preferuje bota pro okamžitou obsluhu, hlavní konkurenční výhoda voice/AI kanálu je 24/7 a nulové čekání – ale jen pokud je řešení krátké a bez smyček.
- Měř kvalitu eskalace, ne jen containment: 83 % říká, že CX má být výrazně lepší; sleduj FCR/CSAT u automatizovaných interakcí, přenos kontextu do agenta a „rework“ (kolik lidí volá znovu kvůli špatné automatizaci).
- Jdi hybridně (voice + agent assist): adopce AI je nerovnoměrná (BTOS 18 % nyní vs. 22 % brzy), takže hybridní model je nejméně rizikový: jednoduché intent-y automatizuj, u zbytku zkrať AHT pomocí asistence (např. −6 % čas interakce v uvedeném příkladu).
