Při zvažování aplikovaného AI v podnikání existuje mnoho přístupů: identifikace trhu, řešení problémů zákazníků, působení na stakeholdery nebo předpovídání budoucích trendů – kde hraje roli myšlenkové vedení. Alternativně lze použít odborný žargon, diskutovat o AI v kontextech SaaS B2B, návratnosti investic při nákupu nebo složitých strategiích zahrnujících destilaci modelů, avšak jasnost je cennější. V současné době je v diskuzích o návratnosti investic kladen důraz na „vertikální“ trh. Opakovaně se může zdát, že tento pojem označuje trh, který roste „nahoru“ jako mrakodrap – vertikální trh však znamená specializovaný sektor sloužící konkrétní podnikatelské niku. Jak vysvětluje Julie Young z Investopedie, vertikální trhy cílí na specifické skupiny zákazníků s přizpůsobeným produktem či službou, například software určený výhradně pro nemocnice nebo finanční firmy. Tento zaměření umožňuje hlubší odbornost a potenciálně vyšší marže, avšak omezená velikost trhu a vyšší vstupní bariéry znamenají jak příležitosti, tak zvýšenou konkurenci. Zjednodušeně řečeno: vertikální trh znamená, že firma se zaměřuje na jeden typ zákazníka; například vyvíjí softwarové řešení pouze pro nemocnice, nikoli pro všechny průmysly. Tato specializace přináší lepší porozumění zákazníkům, ale má méně kupujících a přináší větší výzvy. „Vertikální software“ slouží těmto definovaným sektorům na více úrovních – například řídicí systémy pro nemocnice specificky navržené pro zdravotnické poskytovatele. Na nedávném panelu Stanfordu s názvem „Aplikované AI: Proměna odvětví v inovativní motory“ diskutovali odborníci Sri Pangular (Mayfield), Bratin Saha (DigitalOcean), Lisa Dolan (Link Ventures) a Philip Rathle (Neo4J) o roli AI při automatizaci pracovních toků a znalostní práce v rámci vertikál. Dolan zdůraznila tradiční model školení zaměstnanců – kdy začínají méně zkušení s ovládnutím základních úkolů a postupně postupují –, a navrhla napodobit tento přístup při školení agentů AI, aby se vybudovala důvěra v podnicích a umožnilo se širší zavádění napříč odvětvími. Saha zdůraznil průlom generativní AI a velkých jazykových modelů (LLMs), které umožňují automatizaci v nákladných znalostních oblastech jako je zdravotnictví, finance či právní služby, a tím odemykají návratnost investic prostřednictvím snížení nákladů.

Rathle poznamenal, že úspory jsou významné ve rutinních procesech, ale skutečná hodnota spočívá v klíčových jádrových aplikacích, kde je důležitá kvalita odpovědí, protože chyby mohou být drahé. Dolan zmínila, že snahy o automatizaci zaměřené na izolované systémy jako CRM jsou méně transformační než ty, které cíleně působí na centralizované procesy, a přiznala, že pokrok je postupný. Co se týče stanovení cen, Rathle vyzval firmy, aby se rozhodly mezi horizontálním (širokým) nebo vertikálním (specializovaným) přístupem. Vertikální software díky blízkosti koncovým zákazníkům může uplatňovat hodnotové ceny, na rozdíl od tradičních modelů založených na počtu uživatelů. Dolan uvedla, že dochází k posunu od ceny za uživatele ke zpracované kapacitě (throughput), přičemž je důležité, aby firmy měly pod kontrolou vztah se zákazníkem a pracovní tok, což umožňuje iterativní zlepšování AI modelů. Rathle s tím souhlasil a varoval před tím, aby se za AI agenty účtovalo jako za lidské uživatele, protože takové modely se kupujícím nelíbí a nemají udržitelnou podstatu. Pokud jde o roli AI, Saha popsal kontinuitu od AI jako nástroje k důvěryhodnému spoluhráči. Ze začátku AI pomáhá s úkoly, ale s rostoucí důvěrou a delegací přebírá významnější odpovědnosti, což může vést k situaci, kdy organizace řídí více AI agentů současně. Shrnuto: Dopad AI na podnikání spočívá v rostoucí automatizaci, sofistikovaných AI agentech, analýzách úspor nákladů a vyvíjejících se modelech spolupráce. Jak technologie AI dozrává, musí podniky uvážlivě využívat její potenciál, balancovat inovace, tvorbu hodnoty a udržitelnou integraci v rámci vertikálních trhů i mimo ně.