9 mýtů o AI v zákaznické péči: Co už neplatí a na čem je kus pravdy?
AI nahradí lidi na zákaznické podpoře. Zákazníci se nechtějí bavit s chatbotem. AI si vymýšlí. A abyste ji mohli nasadit, potřebujete specialistu. O AI v zákaznické péči koluje řada tvrzení, která byla možná pravdivá před pár lety. Dnes už ale potřebují aktualizaci. A pak jsou tu obavy, na kterých něco stále je.
Nebudeme se vám snažit dokazovat, že je AI bezchybná. Není. Podíváme se na 9 častých mýtů a zkušenosti z reálného provozu zákaznické péče. Ukážeme si, kde už technologie pokročila, kde mají firmy oprávněné obavy a kde o výsledku nerozhoduje samotná AI, ale způsob jejího nasazení.
TL;DR – Zjistěte, kterým mýtům ohledně AI v zákaznické péči firmy stále věří. Rozebereme si, proč AI nemá nahradit celou zákaznickou péči ani za každou cenu automatizovat 100 % dotazů. Protože největší přínos má umělá inteligence tam, kde rychle odbaví rutinu, pracuje s kvalitními daty a v pravý okamžik předá zákazníka člověku.
🎧 Raději posloucháte? Tématu se věnuje také náš zakladatel Mário Roženský v #29 SupportBox podcastu AI v zákaznické péči: 6 mýtů, kterým firmy stále věří.
Co se v tomto článku dozvíte:
Co znamená AI v zákaznické péči?
AI v zákaznické péči je využití umělé inteligence pro komunikaci se zákazníky a podporu práce operátorů. A umělá inteligence v zákaznické péči nemusí znamenat jen automatické odpovídání zákazníkům. Pomůže vám s rutinními dotazy, přípravou odpovědí, analýzou komunikace, překlady, reportingem nebo třeba kontrolou kvality zákaznické péče.
Chcete konkrétní příklady? Podívejte se na 7 scénářů, kde AI v zákaznické podpoře pomáhá v praxi, v našem praktickém průvodci.
Proč si osvětlit mýty o AI?
AI se do zákaznické péče dostává rychleji, než firmy stíhají měnit své představy o ní. Zastaralé představy vám ale můžou uškodit. Buď vaše firma AI ze strachu vůbec nevyužije, nebo od ní naopak očekává něco, co současná technologie ani procesy nemohou splnit. Pokroku se ale nevyhnemene. Podle průzkumu Gartneru cítilo v roce 2025 91 % z 321 vedoucích zákaznického servisu tlak od vedení na zavedení AI.
Mýtus č. 1: Zákazníci se nechtějí bavit s AI chatbotem
Ne tak docela. Zákazníkům vadí hlavně situace, kdy jim chatbot nedokáže pomoct a zároveň jim brání dostat se k člověku. „To, co zákazník reálně chce, je, aby byl jeho dotaz vyřešený. Je mu jedno, jestli to vyřeší operátor, chatbot, nebo klokan na prodejně,“ shrnuje s nadsázkou Mário Roženský v epizodě #29 SupportBox podcastu.
A současná data jeho pohled doplňují. Průzkum Gartneru mezi 3 566 B2B a B2C zákazníky z roku 2026 ukázal, že 50 % zákazníků považuje interakci za jednodušší, když firma využívá generativní AI. Zároveň ale 87 % považuje za zásadní možnost dostat se k lidskému operátorovi. Důležité tedy není luštit, zda zákazníci chtějí AI, nebo chtějí člověka. Chtějí funkční cestu k vyřešení svého problému.
Důležité tedy není luštit, zda zákazníci chtějí AI, nebo chtějí člověka. Chtějí funkční cestu k vyřešení svého problému.
Pokud AI zná odpověď, může ji dodat okamžitě třeba v devět večer. Pokud ji nezná, nemá zákazníka držet v nekonečné smyčce. Má poznat své limity a konverzaci předat člověku.
Mýtus č. 2: AI si vymýšlí, takže jí nelze svěřit komunikaci
Na tomto mýtu je kus pravdy. Generativní AI může vytvořit nesprávnou odpověď. A tomuto jevu se často říká halucinace AI, kdy model vytvoří odpověď, která působí přesvědčivě, ale není založená na správných informacích.
To ale neznamená, že každá AI v zákaznické péči musí volně generovat odpovědi bez kontroly. Představte si e-shop s potravinami. Zákazník se zeptá na trvanlivost výrobku a chatbot sebevědomě odpoví „dva měsíce“, přestože produkt už expiruje. Taková chyba už není drobná nepřesnost. Proto záleží, jaký nástroj používáte a jaká pravidla mu nastavíte. AI pro zákaznickou péči by měla:
- vycházet z definovaných a aktuálních zdrojů,
- mít stanovené situace, kdy odpovědět nesmí,
- umožňovat kontrolu odpovědí,
- při nejistotě předat konverzaci člověku,
- být průběžně testována na reálných zákaznických dotazech.
V SupportBoxu například odpověď AI prochází před odesláním kontrolou. Pokud nastavené podmínky nesplní, odpověď se neodešle a konverzaci převezme operátor.
Mýtus č. 3: Čím více dat AI dáte, tím lépe bude odpovídat
„Natrénujte to na všech datech, která máme.“ Podle Mária Roženského je to jeden z požadavků, se kterými firmy za námi často přicházejí. Technicky to možné je. Co se ale obsahu týče, je to často špatný nápad.
V letité historii zákaznické komunikace mohou být:
- neaktuální ceny,
- produkty, které už neprodáváte,
- staré obchodní podmínky,
- individuálně slíbené slevy,
- výjimky pro konkrétní zákazníky,
- ale i chybné odpovědi operátorů.
AI sama nepozná, že obchodní podmínky z roku 2023 už nechcete používat jako zdroj pravdy. Kvalita AI stojí na relevantních, správných a aktuálních datech, ne na kvantitě.
Čím AI „nakrmit“?
Začněte zdroji, kterým sami důvěřujete:
- aktuální FAQ,
- produktový feed,
- platné obchodní podmínky,
- pravidla reklamací a vratek,
- informace o dopravě a platbách,
- schválená znalostní báze,
- aktuální informace z interních systémů.
Historickou komunikaci používejte až ve chvíli, kdy víte, co obsahuje a k čemu ji chcete využít. Nedávejte AI jako zdroj nic, co byste bez kontroly nedali do ruky novému kolegovi na zákaznické podpoře.
Mýtus č. 4: AI zvládne jen jednoduché a opakující se dotazy
Stav objednávky. Otevírací doba. Cena dopravy. To jsou ideální úkoly pro automatizaci, ale možnosti současné AI u nich nekončí. Pokud AI propojíte s dalšími zdroji a systémy, může pracovat s kontextem konkrétního zákazníka a dohledávat informace potřebné pro odpověď. Ideální je na to nasadit některého z AI Agentů.
Mário ve výše uvedeném podcastu uvádí například zákazníka prodávajícího krabičkové diety. Chatbot dokáže zjistit, jaký typ diety konkrétní zákazník odebírá, dohledat odpovídající jídelníček a říct mu, co bude mít příští týden k obědu.
Jiný zákazník pracuje s rozsáhlým seznamem automobilových dílů. AI podle čísla dílu dohledá správnou položku v tabulce a použije aktuální cenu v odpovědi.
V dalším případě hledá zákazník na e-shopu s obuví černé tenisky v určité cenové hladině. I ty mu dokáže díky napojení na produktový feed najít AI produktový rádce, a to v kteroukoliv denní dobu.
Mýtus č. 5: Čím více dotazů vyřeší AI, tím úspěšnější je její nasazení
Automatizovat 100 % zákaznických dotazů může sice v prezentaci vypadat krásně. V reálném provozu a ale úplná automatizace zákaznické podpory nemusí dávat ekonomický ani zákaznický smysl.
Představte si komplikovaný dotaz, který přichází jednou za rok. Abyste ho automatizovali, potřebujete speciální integraci, testování, zabezpečení a následnou údržbu. Operátor ho přitom vyřeší za deset minut. Co je levnější?
Aktuálně nám z našich dat jako rozumný poměr vychází 60–70 % dotazů vyřešených AI, zbytek přebírají lidé. Nejde ale o univerzální benchmark pro každou firmu. Poměr musí vycházet z typu dotazů, zákazníků a ekonomiky konkrétního provozu.
Co měřit místo procenta automatizace?
Sledujte kombinaci:
- resolution rate – kolik požadavků AI vyřeší,
- eskalace – kolik a proč jich musí převzít člověk,
- FRT – rychlost první odpovědi,
- TTR – čas do vyřešení,
- CSAT – spokojenost zákazníků,
- repeat contact rate – zda zákazník kvůli stejnému problému nepřichází znovu,
- náklady na vyřešený požadavek.
🔎 Jak tato čísla měřit a sledovat v čase, se dozvíte v článku o metrikách v zákaznické péči.
Mýtus č. 6: AI nahradí lidi a lidský přístup ze zákaznické péče zmizí
Tahle obava je pochopitelná. Ale vývoj zatím ukazuje spíš na změnu náplně práce lidí než na zákaznickou péči bez lidí. Například tento průzkum v roce 2026 zjistil, že 85 % vedoucích zákaznického servisu rozšiřuje odpovědnosti lidských operátorů, protože AI v zákaznické podpoře snižuje objem rutinních kontaktů a přesouvá jejich práci k hodnotnějším úkolům. V praxi tak vzniká jiná dělba práce:
| AI | Člověk |
| Odpovídá na rutinní dotazy | Řeší nestandardní případy |
| Dohledává informace | Pracuje s emocemi a konfliktem |
| Funguje mimo pracovní dobu | Rozhoduje o výjimkách |
| Zpracovává velký objem komunikace | Buduje vztah se zákazníkem |
| Věnuje se proaktivní zákaznické péči |
Pokud operátor netráví celý den odpovídáním na otázku „Kde je moje objednávka?“, může například oslovit zákazníka, který nedokončil nákup, pracovat s VIP zákazníky nebo řešit situace, ve kterých může firma zákazníka příjemně překvapit. AI tedy může lidský přístup dokonce posílit. O tomto trendu mluvil i na začátku roku 2026 i UX expert Lukáš Pítra v epizodě #22 SupportBox podcastu.
Mýtus č. 7: Na zavedení AI potřebujete specialistu a složitý IT projekt
Ještě před pár lety to byla pravda. Dnes jsou nástroje výrazně dostupnější a základní nasazení zvládnete i bez znalosti programování. Mário Roženský v citovaném podcastu popisuje postup, který se zákazníky SupportBoxu používá při spuštění AI chatbotu:
- připojí produktový feed,
- propojí informace o objednávkách,
- doplní FAQ, kontakty a obchodní podmínky,
- přidá informace k reklamacím, vratkám, dopravě a platbám,
- otestuje chatbota na reálných dotazech,
- spustí ho a podle proběhlých konverzací se dál upravuje.
U základního nasazení mluví o jednotkách až nižších desítkách minut. To samozřejmě neznamená, že je za 15 minut hotová celá AI strategie. První funkční verzi však můžete spustit velmi rychle. A průběžným testováním, aktualizací zdrojů a vyhodnocováním konverzací zkvalitňujete výstupy.
Mýtus č. 8: AI v zákaznické péči je jen pro velké firmy
I malému týmu může AI výrazně pomoci. Například s AI chatbotem jste zákazníkům k dispozici 24/7. Už žádné večerně/noční směny nebo víkendové kontroly. A začít můžete relativně úzce:
- odpověďmi mimo pracovní dobu,
- stavem objednávek,
- dotazy k dopravě a platbě,
- informacemi o produktech,
- přípravou návrhů e-mailových odpovědí,
- tříděním požadavků.
Začněte u několika typů dotazů s vysokým objemem a nízkým rizikem. Pokud AI funguje, rozšiřujte její kompetence podle reálných dat. Výhodou malého týmu je i jednodušší rozhodování a rychlejší změna procesů než ve velkém korporátu.
Mýtus č. 9: AI a zákaznická data nejdou bezpečně dohromady
Jdou. Ale musíte tomu dát trochu péče. Bezpečnost v AI není vlastnost, která se dá připsat celé technologii. Záleží na konkrétním poskytovateli, smluvních podmínkách, nastavení a způsobu, jakým firma s daty pracuje. „Vezmu tabulku zákazníků, nahraju ji do veřejného AI nástroje a začnu se doptávat“ rozhodně není bezpečnou strategií.
Před použitím AI musíte vědět:
- Jaká zákaznická data do nástroje posíláme?
- Kde jsou zpracovávána?
- Jak dlouho se uchovávají?
- Používají se pro trénování modelů?
- Kdo k nim má přístup?
- Jaké máme smluvní záruky?
- Splňuje řešení požadavky GDPR?
- Opravdu AI potřebuje všechna data, která jí posíláme?
U citlivějších use cases zapojte člověka odpovědného za ochranu osobních údajů a bezpečnost. Nejúčinnější pravidlo je přitom jednoduché: Posílejte AI pouze data, která potřebuje k danému úkolu.
❕A co naopak mýtem není? Špatně nastavená AI může zákazníka odradit
Tady není co vyvracet. Špatný chatbot může zákaznickou zkušenost zhoršit. Stejně jako ji může zhoršit operátor, který zákazníkovi nepomůže, prodavač, který ho ignoruje, nebo nekonečné čekání na telefonu. Problém je, když AI:
- opakovaně odpovídá mimo téma,
- nedokáže přiznat, že neví,
- nepustí zákazníka k člověku,
- používá neaktuální informace,
- snaží se automatizovat citlivé situace,
- nebo je jejím cílem zabránit zákazníkovi, aby se dostal k operátorovi.
Mário zmiňuje jako velký varovný signál firmy, které přicházejí s přáním: „My už se se zákazníky nechceme bavit. Nějak to nastavte, hlavně ať nám dotazy nechodí.“
Zákaznické dotazy ale nejsou jen náklad. Jsou zdrojem informací o tom, co zákazníci nechápou, co jim na produktu chybí nebo proč nedokončují nákup. Moc dobře to ví a v epizodě #27 SupportBox podcastu zmiňuje důležitost proaktivního přístupu k zákazníkům Lucie Thiemlová ze srovnáme.cz, kde zákaznická péče aktivně pomáhá s růstem firmy i obratu.
Jak AI v zákaznické péči nasadit bez zbytečných obav?
AI v zákaznické péči už není experiment pro technologické firmy. Zároveň ale není automatickou zkratkou k levnější a lepší podpoře. AI a zákaznická zkušenost mohou jít ruku v ruce, když automatizace zákazníkovi cestu zjednodušuje, ne komplikuje.
Největší chybou proto může být AI odmítat kvůli zkušenostem se starými chatboty, nebo čekat, že jedním kliknutím převezme celou zákaznickou péči. Zjistěte, kterou část práce dnes AI zvládne lépe, rychleji nebo levněji, a kde je stále cennější člověk.
A pokud si nejste jistí, jak na to, ozvěte se nám. První kroky vyřešíte snadno pomocí SupportBoxu. Lucy AI agenti mohou převzít opakující se komunikaci, pracovat s vašimi zdroji a v případě potřeby předat zákazníka operátorovi.
Vyzkoušejte SupportBox zdarma a otestujte AI na konkrétních dotazech vašich zákazníků.
Často kladené otázky
AI mění náplň práce zákaznické podpory, ale současná data nenaznačují přechod k podpoře bez lidí. AI v zákaznické podpoře přebírá především rutinu, zatímco lidé se mohou více věnovat složitým případům, emocím, rozhodování a proaktivní péči.
Záleží na situaci a kvalitě zkušenosti. Zákazníci oceňují rychlé vyřešení požadavku, ale zároveň chtějí mít možnost dostat se k člověku. AI proto nemá fungovat jako překážka mezi zákazníkem a operátorem.
Ano. Generativní AI může vytvořit nesprávnou nebo smyšlenou odpověď. Tomuto jevu se říká halucinace AI. Riziko lze omezit kvalitními a aktuálními zdroji, kontrolou výstupů, jasnými pravidly a předáním konverzace člověku ve chvíli, kdy si AI není jistá.
Neexistuje jedno správné procento pro všechny firmy. Důležitější než samotná míra automatizace je skutečné vyřešení požadavku, spokojenost zákazníka, počet opakovaných kontaktů a ekonomika automatizace. Cílem není automatizovat vše za každou cenu.
Ano, pokud firma používá vhodný nástroj a správně nakládá s osobními údaji. Před nasazením je potřeba prověřit zpracování a uchovávání dat, jejich případné využití k trénování modelů, smluvní podmínky a soulad s GDPR.
