Informačný portál predmetu Elektronické podnikanie

Doterajšie využitie umelej inteligencie v zákazníckych systémoch spočívalo najmä v úlohe asistenta (kopilota), ktorý pripravil návrh e-mailu alebo zhrnul hovor a čakal na schválenie človekom. Obdobie rokov 2026 a 2027 prináša prechod k autonómnej AI (agentic AI), ktorá reaguje na prevádzkové signály a vykonáva konkrétne úkony samostatne v rámci nastavených hraníc (Bigin, 2026). V praxi to znamená, že systém bez zásahu obsluhy deteguje neotvorenú cenovú ponuku po šiestich dňoch a pripraví pripomienku, automaticky zaeviduje a vyhodnotí dopyty zo zmeškaných webchatov, naplánuje stretnutie do voľného kalendárového okna či prepíše hlasovú poznámku z terénu priamo k danému obchodnému prípadu (Bigin, 2026).

Tradičné spoplatnenie CRM na základe počtu používateľských účtov (per seat, per month) naráža na limity, keďže autonómny agent dokáže vyriešiť tisíce požiadaviek bez potreby vytvorenia fyzického používateľského miesta. Dodávatelia preto prechádzajú na modely spoplatnenia viazané na výsledok (outcome-based pricing), kde zákazník platí za úspešne vyriešené požiadavky, prípadne na základe spotrebovaných kreditov a akcií (Zendesk, 2024; Bigin, 2026). Pre firmy z toho vyplýva zmena riadenia rizika – namiesto predimenzovania licencií musia monitorovať nepredvídateľné náklady na spotrebu a overovať podmienky započítania úspešného úkonu.

V oblasti dátovej architektúry sa upúšťa od nákladných projektov vytvárania jediného centralizovaného 360-stupňového pohľadu na zákazníka. Praktickejší prístup spočíva v ponechaní dát v ich pôvodných špecializovaných systémoch a ich spájaní v reálnom čase prostredníctvom spoločne zdieľaných identifikátorov a natívnych integrácií (Bigin, 2026). Kvalita dát sa stáva kritickým faktorom prevádzky: ak autonómny agent pracuje s chybnými údajmi, vykonáva chybné operácie strojovou rýchlosťou.

Tabuľka 1 Prehľad kľúčových CRM trendov a ich praktických dopadov na prevádzku podniku

Trend v CRM	Praktické prejavy v dennej prevádzke	Hlavné riziko / Podmienka úspechu
Autonómna AI (Agentic AI)	Samostatné odosielanie pripomienok, vyhodnocovanie dopytov a plánovanie stretnutí	Nesprávne vstupné dáta vedú k automatizovaným chybám strojovou rýchlosťou
Spoplatnenie podľa výsledkov	Platba za úspešne vyriešené požiadavky namiesto fixných mesačných licencií	Riziko nepredvídaných nákladov v mesiacoch s vysokou prevádzkovou špičkou
Prepojené dáta (Connected Data)	Ponechanie dát v pôvodných aplikáciách a ich spájanie cez živé integrácie	Nutnosť priebežnej sanitácie, deduplikácie a kontroly povinných polí
Prediktívna analytika pre malé tímy	Automatické varovania pred odchodom zákazníka a návrhy ďalších krokov pod 20 €/používateľa	Riziko výberu predimenzovaného nástroja, ktorý tím prestane aktívne používať

Zdroj: Vlastné spracovanie podľa Bigin (2026)

                Implementácia nových technológií v malých a stredných tímoch vyžaduje systematický postup v štyroch krokoch: vyčistenie a deduplikáciu kontaktných údajov pred spustením automatizácie, pilotné nasadenie jedného konkrétneho prípadu použitia (napr. prepis hovorov alebo príprava follow-upov) s zapnutou ľudskou kontrolou, preverenie štruktúry poplatkov za spotrebované AI akcie pri najvyťaženejšom mesiaci a overenie možností bezproblémového exportu dát pri prípadnej zmene dodávateľa (Bigin, 2026).

Autor: Kyryl Naumenko

ZOZNAM POUŽITEJ LITERATÚRY

BIGIN (2026). Seven CRM trends that will define 2026 and 2027. Online. In: Bigin by Zoho. 31. 7. 2026. Dostupné na: https://www.bigin.com/articles/seven-crm-trends-that-will-define-2026-and-2027.html [citované 2026-10-30].