Krabicová AI řešení nikdy nebudou znát váš proces. Ale kolik stojí AI postavená přímo na míru a jak dlouho trvá? Konkrétní rozpočty, fáze projektu a srovnání s SaaS alternativami.
D
David Strejc
Apertia.ai
Compartir:
„Proč si nemůžeme prostě koupit ChatGPT Enterprise a hotovo?“ Tuhle otázku slyšíme od českých CFO snad nejčastěji. Odpověď je jednoduchá: protože ChatGPT nezná vaše ERP, vaše katalogy, vaše procesy ani vaše zákazníky. AI na míru není luxus — je to jediný způsob, jak dostat z AI skutečnou hodnotu pro váš konkrétní byznys.
V tomto článku rozebereme, kolik takový vývoj reálně stojí, jak dlouho trvá, jaké fáze projekt prochází a kdy se vyplatí jít cestou krabicového řešení místo zakázkového vývoje. Čísla pocházejí z reálných projektů, které jsme v Apertii dělali pro české firmy v roce 2025 a 2026.
1. Krabicová AI vs AI na míru — co dostanete za své peníze
Trh nabízí dva extrémy. Na jedné straně SaaS produkty typu ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot nebo specializované nástroje (Intercom Fin, Zendesk AI). Měsíční předplatné, rychlé nasazení, omezené možnosti. Na druhé straně vývoj na zakázku — vyšší vstupní investice, ale plná kontrola nad logikou, daty a integracemi.
Krabicová řešení: kdy dávají smysl
Standardní procesy bez specifik (FAQ chat, generování textů, překlady)
Konkurenční výhoda, kterou nesmí mít stejnou konkurence
Objem, kde je per-seat licenční model neufinancovatelný
Modelový příklad: Na 50 uživatelů zaplatíte za ChatGPT Enterprise zhruba 720 000 Kč ročně. Za stejné peníze postavíte custom AI agenta propojeného přímo s vaším ERP, který řeší konkrétní firemní procesy a do 24 měsíců se vrátí.
Pojmu se používá nadužívaně. Realisticky existují tři úrovně:
Úroveň 1: Custom prompt engineering
Použití veřejného LLM (GPT-4o, Claude, Gemini) přes API s vlastní logikou promptů a integrací. Cena 80 000 – 250 000 Kč. Doba 4–8 týdnů. Vhodné pro jednoduché agenty s minimální integrací.
Úroveň 2: RAG architektura nad firemními daty
Veřejný LLM + vlastní vektorová databáze s vašimi dokumenty, katalogy, znalostní bází. Agent odpovídá na základě vašich dat, ne obecných znalostí internetu. Cena 280 000 – 700 000 Kč. Doba 8–14 týdnů. Naprostá většina B2B případů spadá sem. AI knihovník je typický příklad.
Úroveň 3: Multi-agent systém s vlastním fine-tuningem
Více spolupracujících agentů s vlastními rolemi, vlastní orchestrace, případně dotrénovaný model na vašich datech. Cena 600 000 – 2 500 000 Kč. Doba 14–28 týdnů. Nasazujeme u klientů s velkým objemem (100 000+ transakcí měsíčně) nebo specifickou doménou (medicína, právo, AML).
Reálný projekt prochází 6 fázemi. Časy jsou orientační pro Úroveň 2 (RAG):
Fáze 1 — Discovery (1–2 týdny)
Workshop s klíčovými lidmi z procesu. Mapujeme, co AI má dělat, jaká data má používat, jak měřit úspěch. Výstupem je zadání s KPI a hrubým rozpočtem. Tahle fáze rozhoduje o úspěchu projektu — pokud ji přeskočíte, postavíte něco, co nikdo nepoužije.
Fáze 2 — Architektura a návrh (1–2 týdny)
Volba LLM (proprietární vs open-source), návrh datové vrstvy (RAG, fine-tuning, hybrid), návrh integrací s vašimi systémy, bezpečnostní model. Výstupem je technický návrh a fixní cena dalších fází.
Fáze 3 — MVP a první prototyp (3–4 týdny)
Funkční prototyp s vašimi reálnými daty. Ještě ne v produkci, ale schopný demonstrovat klíčové use cases. V tuto chvíli klient typicky řekne „aha, takhle to bude vypadat“ a doladíme rozsah.
Fáze 4 — Integrace a produkční verze (3–5 týdnů)
Napojení na ERP, CRM, e-mail, Slack, telefonii. Bezpečnostní audit, logging, monitoring. Tady spotřebujete nejvíc rozpočtu — integrace bývají složitější, než vypadají.
Fáze 5 — Pilotní provoz (4–6 týdnů)
Spuštění v omezeném režimu (např. jeden tým, 20 % objemu). Sběr feedbacku, ladění promptů, oprava edge cases. Tahle fáze je důvod, proč nesmíte slibovat „do měsíce v provozu“ — bez pilotu nevíte, kde to seká.
Fáze 6 — Plný provoz a Agent Ops (kontinuálně)
Ostrý provoz pro celou firmu. Současně spuštění Agent Ops — měsíční reporty kvality, ladění, retraining znalostní báze. Bez tohoto kroku výkon postupně degraduje.
4. Kde se peníze opravdu utrácí
Klienti často očekávají, že nejdražší bude „AI samotná“. Skutečnost je jiná:
Třetina až čtyřicet procent rozpočtu jde na integrace — propojení s vaším ERP, CRM, e-mailem, telefonií, sklady. Pokud máte starší systém bez API, počítejte s vyšším koncem rozpětí.
5. Co ovlivňuje cenu — 7 reálných faktorů
¿Quiere una solución de IA personalizada?
Ayudamos a las empresas a automatizar procesos con IA. Contáctenos para saber cómo podemos ayudarle.
Respuesta en 24 horas
Consulta sin compromiso
Soluciones a medida para su empresa
1. Počet integrací
Každý systém, do kterého se musí AI dostat, znamená vlastní konektor, autentizaci a testování. Jedna integrace 40–120 hodin práce.
2. Kvalita vašich dat
Pokud máte čistou znalostní bázi v markdown, projekt jede. Pokud máte 8 000 PDF naskenovaných před 12 lety, počítejte s 60–150 hodinami předzpracování.
3. Jazyk a doména
Čeština + odborná terminologie (medicína, právo, technika) zvyšuje náročnost o 15–25 % oproti běžnému B2B obsahu.
4. Bezpečnostní požadavky
On-premise nasazení, vlastní LLM hosting, ISO 27001, NIS2 compliance — vše zvyšuje rozpočet i čas. Pokud nejde data poslat do cloudu, jsme klidně na 1,5–2× ceny.
DPIA, smlouvy se zpracovatelem, audit trail, právo na vysvětlení — od května 2026 plně účinný EU AI Act u high-risk systémů přidává významnou administrativu.
6. Škálovací požadavky
Agent pro 50 uživatelů a 500 dotazů denně vs agent pro 5 000 uživatelů a 100 000 dotazů denně — to jsou jiné architektury i ceny.
7. SLA a podpora
99,9% SLA s 4hodinovou reakcí 24/7 stojí jiné peníze než 99% SLA s reakcí v pracovní době.
6. Skutečné ceny pro české firmy v roce 2026
Pro představu — průměrné ceny vývoje na míru, které vidíme na českém trhu:
Ceny jsou bez DPH a bez Agent Ops (8–15 % implementace ročně).
7. Kdy si vystačíte s krabicovým řešením a kdy ne
Upřímně — ne každá firma potřebuje AI na míru. Pokud:
Děláte standardní obsah (texty, e-maily, překlady) → Stačí ChatGPT Team / Claude Pro
Chcete si vyzkoušet AI „na hraní“ → Stačí předplatné
Máte málo objemu (pod 500 transakcí měsíčně) → Krabicová licence vyjde levněji
Naopak AI na míru má smysl, když:
AI musí žít uvnitř vašich systémů
Máte specifická data, na kterých má AI pracovat
Citlivá data nesmí opustit firmu
Chcete konkurenční výhodu, kterou si nikdo nekoupí
Máte objem, kde se per-seat model nevyplatí
8. Časový plán — realistický pohled
Pokud uvažujete o nasazení do produkce, počítejte s těmito časy od podpisu smlouvy:
Jednoduchý projekt (Úroveň 1): 6–10 týdnů
Standardní RAG projekt (Úroveň 2): 12–20 týdnů
Komplexní multi-agent (Úroveň 3): 24–40 týdnů
Pokud vám někdo slibuje produkční AI agenta s integrací do ERP do 4 týdnů, mluví o demu, ne o produkci. Demo je hezké, ale za čtyři měsíce vás bude tahle zkratka stát dvojnásobek na opravách.
9. Jak vybrat dodavatele AI vývoje
Tipy z naší praxe:
Vyžádejte si reference s konkrétními čísly (úspory, ROI, doba návratnosti)
Ptejte se na Agent Ops — kdo bude AI udržovat po nasazení?
Zkontrolujte, kde poběží data (cloud, EU, on-premise)
Vyžádejte si fixní cenu po Discovery fázi, ne open-ended T&M
Nechte si ukázat MVP před plnou platbou
Pozor na dodavatele, kteří mají jen jeden „univerzální“ framework — AI projekty se liší
Vývoj AI na míru není rychlý ani levný. Ale je to jediná cesta, jak dostat z AI hodnotu, která vám přinese konkurenční výhodu na 3–5 let dopředu. Klíčem je realistický plán, poctivá Discovery fáze a dodavatel, který umí Agent Ops, ne jen prvotní implementaci.
V Apertii vyvíjíme AI na míru pro české firmy od roku 2023. Pokud uvažujete o vlastním AI agentovi, ozvěte se nám — první konzultace a hrubý odhad rozpočtu jsou zdarma. Domluvte si schůzku přes kontaktní formulář.
Pro klienty z automotive sektoru doporučujeme i náš sesterský projekt AutoERP, který staví AI agenty pro autosalony a servisy přímo nad oborové ERP.
Často kladené otázky (FAQ)
Můžu mít AI na míru za 100 000 Kč?
Realisticky ne, pokud má dělat něco užitečného a integrovat se s firemními systémy. Pod 250 000 Kč dostanete v podstatě jen wrapper kolem ChatGPT s vlastním promptem. Skutečně užitečná AI na míru s RAG vrstvou a aspoň jednou integrací začíná na 280 000 Kč.
Můžeme AI na míru postavit interně místo objednávky u agentury?
Ano, pokud máte v týmu seniorního ML engineera, backend developera se zkušeností s LLM a někoho na DevOps. Náklady na vlastní vývoj bývají 1,5–2× vyšší než u specializované agentury kvůli učení se na chybách. Pokud jde o jednorázový projekt, externí dodavatel vychází lépe. Pokud plánujete 5+ AI projektů, postavte interní tým.
Jak rychle se dá vývoj zrychlit, pokud máme deadline?
Discovery fázi nelze zkrátit, jinak postavíte špatnou věc. Vývojovou fázi lze paralelizovat přidáním engineera (max 2 paralelně, jinak roste komunikační overhead). Realistická úspora času je 20–30 %, ne 50 %. Pokud potřebujete „rychle něco mít“, zvažte krabicové řešení jako bridge a custom verzi vyvíjejte paralelně.