Každý den krátký snapshot čísel o tom, jak rychle (a kde) AI proniká do práce a do zákaznické péče – se zvláštním důrazem na voice/telefonní kanál. Dnešní mix kombinuje obecnou adopci v práci, stav AI v enterprise kontaktních centrech a konkrétní signály ochoty zákazníků akceptovat voice AI.
Dnešní čísla
1) AI v práci (USA): 12 % používá AI denně, 26 % „často“ (aspoň párkrát týdně), 49 % nikdy.
Gallup ve 4Q 2025 uvádí, že podíl zaměstnanců používajících AI v práci denně vzrostl z 10 % na 12 % a „časté“ používání (párkrát týdně a více) se posunulo na 26 %. Současně téměř polovina pracovníků (49 %) říká, že AI ve své roli nepoužívá nikdy – adopce tedy není plošná, ale koncentruje se v určitých typech rolí. Pro organizace je zajímavé i to, že 38 % zaměstnanců uvádí, že jejich firma AI „integrovala“ pro produktivitu/efektivitu/kvalitu; 41 % říká, že nikoli, a 21 % neví. Důležitý detail pro telco/backoffice: u „remote-capable“ rolí je celkové použití AI už 66 % (z toho 40 % často a 19 % denně), zatímco u neremote rolí je to 32 % (17 % často, 7 % denně). Interpretace pro call centra: rychle poroste očekávání, že agenti i podpůrné týmy budou mít AI „po ruce“, ale adopce bude nerovnoměrná – investice do enablementu a měření dopadu budou klíčové.
Zdroj: Gallup (Frequent Use of AI in the Workplace Continued to Rise in Q4)
2) Enterprise contact centra: 98 % už „má AI“, ale jen 12 % tvrdí, že z ní vytěžilo plnou hodnotu.
USAN ve své zprávě „The State of AI in Customer Experience 2026“ popisuje extrémní rozdíl mezi nasazením nástrojů a reálnou strategickou integrací: 98% adopce AI napříč enterprise kontaktními centry, ale jen 12 % organizací říká, že hodnotu z AI plně optimalizovalo. Zároveň zmiňují připravenost infrastruktury: jen 41 % organizací je „fully cloud-based“ (což je v praxi brzda pro škálování AI napříč kanály) a 48 % postrádá formální AI governance rámec (riziko kvality, compliance a privacy). Pro voice/telefon je důležitý i vedlejší efekt: jakmile AI odfiltruje jednoduché dotazy, lidským agentům zůstávají složitější a emočně náročnější interakce – USAN uvádí, že agenti reportují 61% nárůst „difficult, high-stakes interactions“. Interpretace: metriky typu AHT samy o sobě přestanou dávat smysl; bez „containment/deflection“ metrik a řízení kvality napříč botem i člověkem bude AI působit jako chaos, ne jako zlepšení.
Zdroj: PRWeb / USAN (press release k reportu) (download reportu je linkovaný v článku)
3) Voice AI na telefonu: 65 % zákazníků říká, že voice AI zlepšuje telefonní interakce; ~80 % CX lídrů ji považuje za zásadní posun.
Zendesk ve svém článku shrnuje výsledky vlastního výzkumu: „nearly 80 percent“ CX lídrů věří, že voice AI přináší plynulejší řešení problémů než tradiční (robotické) IVR. Z pohledu ochoty zákazníků je podstatné číslo 65 %: tolik respondentů podle Zendesk říká, že voice AI zlepšuje telefonní interakce. Článek zároveň uvádí několik praktických vodítek pro provoz: AI shrnutí/transkripce může ušetřit „at least 20 percent“ času agentů a jako příklad uvádí Qualia, kde automatizace post-call shrnutí „cut after-call work in half“. Pro kvalitu a provozní řízení zmiňují Conservice, kde skórování 100 % hovorů (AI QA) zvedlo interní quality score na 97 %, a dále příklad cross-channel WFM, kde tým dokázal fungovat se 40 % méně personálu při zvýšení produktivity o 67 %. Interpretace: pro telco/call centrum je nejrychlejší ROI často v „agent-assist“ (shrnutí, QA, routing) ještě před plnou automatizací end-to-end – zároveň je fér dodat, že jde o vendor výzkum a metodika v blogu není detailně rozepsaná, takže čísla berte jako signál trendu a ověřujte na vlastních datech.
Zdroj: Zendesk (Voice AI’s big year — the secret to more scalable CX in 2026)
Co to znamená pro telco/call centrum
- Přepnout KPI rámec: vedle AHT/FCR začněte standardně sledovat bot containment/deflection, úspěšnost handoveru, sentiment a „quality“ napříč bot+agent (jinak budou výsledky nečitelné).
- Nejprve AI pro agenty, pak AI místo agentů: shrnutí, transkripce, QA na 100 % hovorů a routing obvykle přinesou rychlejší a bezpečnější přínos než agresivní automatizace.
- Governance a cloud readiness nejsou „nice-to-have“: bez datového základu a jasných pravidel (privacy/compliance) se voice AI škáluje špatně a roste riziko incidentů.
