Umelá inteligencia a jej budúcnosť

Umelá inteligencia (AI) už nie je len sci-fi koncept — je to technológia, ktorá formuje náš svet tu a teraz. V roku 2026 AI prenikla do výroby, zdravotníctva, financií, marketingu aj osobného života a mení spôsob, akým žijeme i pracujeme.

V tomto článku sa pozrieme na budúcnosť umelej inteligencie, jej kľúčové trendy, príležitosti aj riziká, a vysvetlíme, čo to znamená pre bežných ľudí, firmy aj celé odvetvia. Na konci budete mať jasnú predstavu o tom, ako AI ovplyvní naše životy v najbližších rokoch.

Čo je umelá inteligencia (AI)? 

Umelá inteligencia (AI – Artificial Intelligence) je oblasť informatiky, ktorá sa zameriava na vývoj systémov a programov schopných vykonávať úlohy, ktoré by inak vyžadovali ľudskú inteligenciu. Ide napríklad o učenie sa zo skúseností, rozpoznávanie vzorov, porozumenie jazyku, rozhodovanie alebo riešenie problémov.

Jednoducho povedané: AI je technológia, ktorá učí stroje „premýšľať“, učiť sa a reagovať podobne ako človek – aspoň v konkrétnych úlohách.

Ľudia sú dobrí v analýze a riešení problémov. Počítač je však ešte lepší. Čo človeku môže trvať niekoľko hodín, počítač dokáže analyzovať v priebehu pár sekúnd. Táto funkcia sa využíva pri algoritmoch sociálnych sietí alebo pri detekcii podvodov, či spamu. Tento druh umelej inteligencie sa nazýva analytická alebo tradičná umelá inteligencia.  

Tak isto ako dokážu ľudia analyzovať už existujúce veci, taktiež dokážu aj tvoriť nové. Sme kreatívne tvory, ktoré majú schopnosť vytvárať mnoho druhov umenia. Človek dokáže napísať knihu, vytvoriť dizajn, naprogramovať aplikáciu, či namaľovať obraz.

Dôležité je zdôrazniť, že:

• dnešná AI nemá vedomie ani emócie,
• nevie „myslieť“ ako človek v širšom zmysle,
• je veľmi dobrá len v presne vymedzených úlohách (napr. preklad textu, rozpoznanie obrazu, analýza dát).

Ešte donedávna sa v tejto oblasti umelá inteligencia nedokázala vyrovnať našim tvorivým schopnostiam. To sa ale mení a umelá inteligencia je čím ďalej schopnejšia tvoriť nové veci. Tento druh umelej inteligencia sa nazýva generatívna umelá inteligencia.

Hlavné typy umelej inteligencie

Úzka umelá inteligencia (ANI – Artificial Narrow Intelligence)

ANI je AI, ktorú používame dnes. Vie robiť jednu konkrétnu vec veľmi dobre, ale nič mimo nej. Je to špecialista, nie génius.

Príklady z praxe:

• odporúčania videí na YouTube alebo Netflixe
• rozpoznávanie tváre v mobile
• preklad textov
• chatboty a asistenti
• analýza dát vo firmách

ANI:

• nemá vedomie
• nerozumie svetu ako celku
• nevie sa „rozhodnúť sama od seba“ mimo naprogramovaného rámca

100 % všetkej AI v roku 2026 patrí do tejto kategórie.

Všeobecná umelá inteligencia (AGI – Artificial General Intelligence)

AGI je zatiaľ len cieľ, nie realita. AGI by bola digitálna inteligencia na úrovni človeka. Ide o AI, ktorá by rozumela svetu podobne ako človek. Generatívna umelá inteligencia má potenciál vytvoriť niekoľko biliónovú ekonomickú hodnotu. AGI by vedela:

• učiť sa nové veci bez špeciálneho tréningu
• prenášať znalosti medzi rôznymi oblasťami
• riešiť nové problémy kreatívne

Stav v roku 2026:

• AGI neexistuje
• výskum prebieha (najmä vo veľkých technologických firmách)
• zatiaľ nevieme, kedy – a či vôbec – vznikne

Súčasné modely sú stále „len“ veľmi pokročilé ANI, nie AGI.

Superinteligencia (ASI – Artificial Superintelligence)

ASI je hypotetický koncept budúcnosti. ASI = inteligencia, ktorá ľudí výrazne prevyšuje.

Ide o AI, ktorá by:

• bola inteligentnejšia než najlepší ľudskí experti vo všetkých oblastiach
• dokázala sama zlepšovať svoj vlastný kód
• riešila problémy, ktoré sú dnes mimo ľudských schopností

Dôležité:

• práve ASI je zdrojom najväčších obáv (kontrola, zodpovednosť)
• dnes neexistuje
• je predmetom filozofických, etických a bezpečnostných diskusií

Ako AI mení pracovný trh

Umelá inteligencia predstavuje v roku 2026 jeden z najvýznamnejších štrukturálnych faktorov ovplyvňujúcich pracovný trh. Jej vplyv nemožno zjednodušiť na „nahrádzanie pracovných miest“ – ide o hlbokú transformáciu spôsobu práce, produktivity a hodnoty ľudského kapitálu.

Automatizácia úloh namiesto zániku profesií

AI v praxi automatizuje najmä:

• rutinné a opakovateľné činnosti,
• spracovanie dát vo veľkom objeme,
• procesy založené na jasných pravidlách.

V dôsledku toho zanikajú konkrétne pracovné úlohy, nie celé profesie. Typickým príkladom je administratíva, účtovníctvo alebo zákaznícka podpora, kde AI preberá spracovanie vstupov, triedenie informácií a základnú komunikáciu.

Ekonomický efekt je dvojitý:

• pokles potreby nízko-kvalifikovanej práce,
• nárast produktivity kvalifikovaných pracovníkov.

Rast produktivity a tlak na mzdy

Zavádzanie AI vedie k situácii, kde:

• jeden pracovník dokáže obslúžiť väčší objem práce,
• firmy dosahujú vyšší výstup bez proporčného rastu nákladov,
• rastie tlak na efektivitu pracovnej sily.

Z makroekonomického pohľadu to znamená:

• tlak na stagnáciu miezd v rutinných pozíciách,
• prémiu za kombináciu odbornosti a práce s AI nástrojmi.

Rozdiely v príjmoch medzi jednotlivými skupinami zamestnancov sa týmto procesom prehlbujú.

Presun hodnoty k analytickým a rozhodovacím rolám

AI preberá výpočty, analýzy a návrhy riešení, zatiaľ čo ľudská práca sa presúva k interpretácii, rozhodovaniu a zodpovednosti.

V praxi to znamená:

• analytik interpretuje výstupy modelov,
• manažér rozhoduje na základe AI scenárov,
• odborník dohliada na správnosť a etiku použitia technológie.

Hodnota práce sa tak presúva od výkonu k úsudku a kontrole rizika.

znik nových profesií a kompetencií

AI vytvára dopyt po nových rolách, ktoré kombinujú:

• technické porozumenie AI,
• znalosti konkrétneho odvetvia,
• schopnosť práce s dátami a reguláciou.

Ide napríklad o:

• AI analytikov a konzultantov,
• špecialistov na riadenie AI rizík,
• odborníkov na etiku a compliance AI systémov.

Tieto pozície majú nadpriemernú mzdovú dynamiku a stávajú sa súčasťou strategického riadenia firiem.

Rekvalifikácia ako ekonomická nevyhnutnosť

Z pohľadu firiem aj štátov sa rekvalifikácia stáva investíciou do udržateľnosti pracovného trhu. Model „jedna profesia na celý život“ prestáva byť ekonomicky realistický.

Úspešní zamestnanci v prostredí AI sú tí, ktorí:

• dokážu pracovať s novými nástrojmi,
• rozumejú dátam a procesom,
• sú adaptabilní na technologické zmeny.

Umelá inteligencia v roku 2026 nie je technologický trend, ale ekonomická realita, ktorá mení štruktúru pracovného trhu, hodnotu práce a konkurenčnú výhodu jednotlivcov aj firiem.

Pre profesionálov, investorov a manažérov je pochopenie týchto zmien kľúčové pre dlhodobé rozhodovanie.

Výhody a prínosy umelej inteligencie

Umelá inteligencia predstavuje technológiu so silným multiplikačným efektom, ktorej prínosy sa prejavujú naprieč ekonomikou – od produktivity práce až po kvalitu služieb a pokrok v medicíne. Kľúčové je, že AI nezvyšuje len rýchlosť procesov, ale mení ich samotnú podstatu.

Efektivita a produktivita

Najväčší ekonomický prínos AI spočíva v zvýšení produktivity práce, a to najmä v sektoroch služieb a znalostnej ekonomiky, kde bol rast produktivity dlhodobo slabý.

AI umožňuje:

• automatizovať časovo náročné kognitívne úlohy,
• zrýchliť rozhodovacie procesy,
• znížiť chybovosť a prevádzkové náklady.

Pre firmy to znamená:

• vyšší výstup pri rovnakých alebo nižších vstupoch,
• lepšie využitie ľudského kapitálu,
• rast konkurencieschopnosti.

Z makroekonomického pohľadu je AI jedným z mála nástrojov, ktoré dokážu kompenzovať starnutie populácie a nedostatok pracovnej sily.

Riziká umelej inteligencie

Popri významných prínosoch prináša AI aj nové systémové riziká, ktoré majú ekonomický, etický aj spoločenský rozmer. Ich podcenenie môže viesť k strate dôvery, regulačným zásahom a destabilizácii trhu práce.

edným z hlavných problémov AI je otázka:
Kto nesie zodpovednosť za rozhodnutia algoritmu?

Riziká zahŕňajú:

• neprehľadnosť rozhodovacích modelov („black box“),
• diskriminačné výsledky vyplývajúce z dát,
• automatizované rozhodnutia bez ľudského dohľadu.

Z pohľadu firiem a inštitúcií ide o reputačné aj právne riziko, ktoré si vyžaduje jasné pravidlá a kontrolné mechanizmy.

Bezpečnosť a zneužitie

AI znižuje bariéry vstupu aj pre:

• kybernetické útoky,
• podvody,
• dezinformácie.

Generatívna AI umožňuje:

• vytvárať presvedčivé falošné obsahy,
• automatizovať útoky vo veľkom meradle,
• cieliť manipuláciu na konkrétne skupiny.

Pre finančný sektor, na ktorý sa zameriavame to znamená zvýšené riziko podvodov a stratu dôvery, ak ochranné systémy nezaostávajú za technologickým vývojom.

Najnovší vývoj v oblasti generatívnej AI – hlavní hráči a ich smerovanie

V roku 2026 sa generatívna umelá inteligencia posunula z experimentálneho nástroja na infraštruktúrnu technológiu, ktorú aktívne využívajú firmy, médiá aj jednotlivci. Najvýraznejší vývoj je viditeľný pri riešeniach ako ChatGPT od OpenAI a pri AI systémoch od Google, ktoré sa postupne integrujú priamo do vyhľadávania a pracovných nástrojov.

Najnovší ChatGPT – kam sa posunula praktická AI v roku 2026

ChatGPT od OpenAI sa v roku 2026 etabloval ako univerzálne rozhranie pre prácu s informáciami. Už nejde len o generovanie textu, ale o nástroj využívaný na analýzu dát, prípravu reportov, programovanie, plánovanie či podporu rozhodovania.

ChatGPT sa čoraz častejšie integruje priamo do firemných systémov, kde funguje ako vrstva nad internými dátami. Z pohľadu produktivity ide o výrazné zrýchlenie znalostnej práce a zníženie bariér medzi dátami a rozhodovaním.

Vo videu môžete vidieť ako si pomocou ChatGPT zvoliť alebo vybrať poistenie:

Meta AI: ako algoritmy riadia pozornosť, reklamu a miliardové príjmy

AI od spoločnosti Meta (Facebook) sa v posledných rokoch sústreďuje najmä na integráciu umelej inteligencie priamo do sociálnych platforiem a komunikačných nástrojov: Facebooku, Instagramu, WhatsAppu a reklamného ekosystému. Meta využíva AI na personalizáciu obsahu, moderáciu diskusií, cielenie reklamy a postupne aj na generovanie textu, obrázkov a asistenciu pri tvorbe obsahu.

Algoristmus s AI

Strategicky ide o snahu udržať pozornosť používateľov v rámci vlastného ekosystému a zvýšiť monetizáciu dát, pričom AI funguje ako neviditeľná infraštruktúra celej platformy. Jedným z najdôležitejších využití Meta AI je personalizácia obsahu. Algoritmy v reálnom čase vyhodnocujú správanie používateľov – čo sledujú, kde sa zastavia, čo preskočia a s čím interagujú – a na základe toho upravujú obsah feedu.

Personalizované reklamy od Mety

Ďalšou kľúčovou oblasťou je cielenie reklamy a optimalizácia kampaní. Meta AI analyzuje správanie miliónov používateľov a automaticky rozhoduje, komu, kedy a v akej forme sa reklama zobrazí.

Bezpečnosť na sieťach

Meta využíva AI aj pri moderácii obsahu a bezpečnosti. Algoritmy automaticky identifikujú nenávistné prejavy, násilie, dezinformácie, spam či falošné účty.

Komunikácia s AI asistentom

Významnou oblasťou je aj automatizovaná komunikácia a asistenti. Meta postupne integruje AI do WhatsAppu, Messengeru a Instagramu vo forme chatbotov a asistentov, ktorí odpovedajú na otázky, pomáhajú firmám komunikovať so zákazníkmi alebo zjednodušujú vyhľadávanie informácií v chate. Pre firmy to znamená lacnejší zákaznícky servis, pre Metu vyššiu viazanosť používateľov na platformu.

Google Gemini 3 – najnovšia generácia AI od Googlu a jej praktické využitie

Google Gemini 3 je v roku 2026 špičkový jazykový a multimodálny model umelej inteligencie od Google, ktorý je navrhnutý pre širokú škálu komplexných úloh – od generovania textu, spracovania obrazov až po interakciu v reálnom čase s rôznymi typmi dát. Gemini 3 nezastáva len funkciu chatbotu; predstavuje prelom v tom, ako AI rozumie, kombinuje a využíva informácie naprieč formátmi.

Nižšie sú konkrétne príklady, ako sa Google Gemini 3 využíva v praxi, rozdelené podľa oblastí, ktoré majú reálny ekonomický a produktívny dopad.

Google Search s generatívnymi odpoveďami

Gemini 3 výrazne mení to, čo dnes považujeme za „vyhľadávanie“. Namiesto tradičného zoznamu odkazov poskytuje:

• syntetizované odpovede, ktoré spájajú informácie z viacerých relevantných zdrojov,
• prehľady + chronologické udalosti na konkrétnu tému,
• porovnania produktov, služieb či finančných ukazovateľov priamo v SERP (Search Engine Results Page).

Pre používateľa to znamená rýchlejšie a presnejšie odpovede. Pre vydavateľov a firmy to znamená, že obsah musí byť hodnotnejší a odborný, inak AI odpoveď preberá pozornosť používateľa bez potreby kliknutia.

Integrácia do Google Workspace

Gemini 3 je dnes integrovaný vo všetkých hlavných nástrojoch Google Workspace:

• Gmail: automatické sumarizácie dlhých konverzácií, návrhy odpovedí podľa kontextu, identifikácia dôležitých akčných úloh,
• Google Docs: generovanie textu aj štruktúrovaných dokumentov, korektúry, prepísanie do iného štýlu,
• Google Sheets: inteligentné analýzy tabuliek, predikcie trendov, interpretácia vzorcov,
• Google Slides: návrhy obsahu a šablón pre prezentácie.

Toto využitie významne zvyšuje produktivitu práce v kancelárii a zrýchľuje rutinné úlohy, ktoré sa predtým robili manuálne.

Multimodálne spracovanie – text, obraz, audio

Na rozdiel od niektorých starších AI modelov dokáže Gemini 3 pracovať s viacerými typmi vstupov naraz:

• spracovanie textu spoločne s obrázkami (napr. sumarizácia PDF so snímkami),
• analýza videí a identifikácia obsahu v obraze,
• interpretácia grafov a tabuliek z fotografií.

To otvára nové možnosti v:

• vzdelávaní a tréningu pracovníkov,
• automatizácii prehliadok dokumentácie,
• robotickej navigácii a monitorovaní priemyselných procesov.

Optimalizácia reklamy a marketingu

V reklamnom ekosystéme je Gemini 3 použitý na:

• generovanie reklamných textov a kreatívnych návrhov,
• A/B testovanie variant obsahu v reálnom čase,
• prediktívne určovanie konverzných cieľov,
• personalizáciu kampaní pre jednotlivé segmenty publika.

Výsledkom je efektívnejšie míňanie reklamného rozpočtu a vyššia návratnosť investícií.

Mohlo by vás tiež zaujímať: Zhromažďuje umelá inteligencia vaše dáta? 

História vývoja generatívnej umelej inteligencie

Generatívna umelá inteligencia naberá na schopnostiach rýchlejšie ako dokážeme vnímať. Aby sme pochopili ako sa dostala až sem, musíme vedieť ako umelá inteligencia funguje.

Pokrok umelej inteligencie je závislý od viac faktorov: 

• dostupné modely
• dáta
• výpočtová technika

Vďaka pokrokom v týchto troch oblastiach sa kvalita generatívnej umelej inteligencie rapídne zvyšuje. Čo tomuto pokroku predchádzalo? Pozrime sa v krátkosti na zhrnutie jej vývoja:

Prvá vlna

Pred rokom 2015 sa malé modely považovali za vrchol technickej vymoženosti. Umelá inteligencia bola schopná analyzovať napríklad predpokladaný čas dodania zásielok alebo odhaliť podvody. Generatívna umelá inteligencia na úrovni ľudskej kreativity bola vtedy len nesplniteľným snom.

Druhá vlna

Od roku 2015 sa veci začali meniť. Google Research vydal správu o novej architektúre neurónových sietí na porozumenie jazyku. Tento model zmenil smer vývoja umelej inteligencie a dokázala generovať jazykové modely vysokej kvality. 

Postupne sa modely zväčšovali a nielen že začali dosahovať výkony na úrovni človeka, ale v oblastiach ako rozpoznávanie rukopisu, reči, obrazu alebo čítaného textu a jazyka ich prekonali.

Vznikol nový model GPT-3 od spoločnosti OpenAI, ktorý využíva umelú inteligenciu na programovanie alebo tvorbu vtipov. 

Problémom v tejto dobe stále bola skutočnosť, že k nim nemala prístup verejnosť. Modely potrebovali výkonný hardvér, ktorý nemal k dispozícií bežný človek. Používanie tohto modelu na cloude bol príliš drahý a preto model stále existoval len ako uzavretá beta verzia. 

Tretia vlna

Výpočtová technika je v roku 2022 lacnejšia a dostupnejšia. Nové metódy ako napríklad difúzne modely drasticky znížili náklady na používanie. Neustále prebieha vývoj nových a lepších algoritmov a väčších modelov. Verejnosť má možnosť tieto modely používať z domu ako otvorenú beta verziu. Vývojári budujú aplikácie postavené na difúznych modeloch. 

Najpopulárnejší model, ktorý je verejne dostupný je Midjourney, ktorý si viete aj vy vyskúšať zadarmo na vašom počítači. Máte možnosť vytvoriť unikátne umenie pomocou umelej inteligencie v priebehu pár minút.

(Obrázok vytvorený pomocou Midjourney, ktorý vyhral súťaž) 

Štvrtá vlna

V súčasnosti máme možnosť vidieť vývoj nových aplikácií, väčších modelov a a rýchlejším procesným časom. Aplikácie sú často bezplatné a verejne dostupné. Spoločnosti súperia o prvenstvo svojich aplikácií na trhu a môžeme očakávať v nasledujúcich rokoch veci, o ktorých môžeme momentálne len snívať.

Zistite viac: Sam Altman, generálny riaditeľ OpenAI, je za reguláciu umelej inteligencie

Modely generatívnej umelej inteligencie

Písanie textu

Písanie textu veľmi zložitý proces pre umelú inteligenciu, pretože prirodzený jazyk sa ťažko replikuje na vysokej úrovni. Momentálne dokáže umelá inteligencia vytvoriť veľmi dobrý text. Vyniká pri krátkych a stredne dlhých textoch, ale komplexné dlhé texty ešte nezvláda. V budúcnosti môžeme očakávať kvalitnejšie texty, ktoré nie sú obmedzené dĺžkou.

Mohlo by vás zaujímať: Chatbot ChatGPT s umelou inteligenciou. Všetko, čo o ňom potrebujete vedieť.

Programovanie

Generatívna umelá inteligencia je schopná s ľudskou interakciou vytvoriť kreatívny kód v programovacích jazykoch. Pomáha pri produktivite vývojárov, čo môžeme vidieť na stránke GitHub CoPilot. V nasledujúcej dobe sa programovanie stane prístupnejšie aj pre ľudí, ktorí programovať nevedia. 

Vytváranie obrázkov

Najväčšiu popularitu získava práve tento model, ktorý sa stal virálnym. Každý, kto má počítač dokáže vytvoriť vlastné obrázky pomocou virtuálnej reality v rôznych štýloch. Veľa umelcov sa bojí, že budú nahradení týmto modelom. Umelá inteligencia je schopná za pár sekúnd vygenerovať niekedy kvalitnejší kúsok umenia ako je človek schopný vytvoriť v priebehu týždňov.

(Obrázok vytvorený pomocou Midjorney)

Mohlo by vás zaujímať: Obrázok výbuchu v Pentagóne vytvorený umelou inteligenciou spôsobil zadrhnutie akciového trhu

Syntéza reči

Tento model už má verejnosť k dispozícii dlhší čas, napríklad v podobe virtuálnych asistentov ako Siri, Google alebo Alexa. Ďalším krokom je tento model využiť vo filmoch alebo podcastoch, či hudbe. Problémom je, že ešte nie je na takej úrovni, aby znel hlas autenticky. 

Video a 3D modely

Tento model je náročný na zdokonalenie, ale už začíname vidieť veľký pokrok aj v tejto oblasti.  Ľudia sú nadšení potenciálom týchto modelov odomknúť veľké kreatívne trhy, ako je kinematografia, hry, VR, architektúra a dizajn fyzických produktov. 

Zistite viac: Opera zakomponovala umelú inteligenciu do svojho prehliadača

Umelá inteligencia ako investícia

Pre investorov predstavuje umelá inteligencia dlhodobý megatrend, nie krátkodobú špekuláciu. Investovanie do AI sa v praxi nerealizuje „nákupom umelej inteligencie“, ale prostredníctvom firiem, infraštruktúry a kapitálu, ktoré AI vyvíjajú, prevádzkujú alebo z jej adopcie profitujú.

Kľúčové je pochopiť, že najväčšia hodnota sa často netvorí v samotných aplikáciách, ale v základných vrstvách – výpočtovom výkone, dátach, cloude a softvérových platformách.

Technologické spoločnosti ako cesta k nákupu AI

Najpriamejšou cestou sú akcie veľkých technologických spoločností, ktoré AI už dnes monetizujú v masovom meradle. Firmy ako NVIDIA profitujú z dopytu po čipoch a výpočtovom výkone, bez ktorého by generatívna AI nefungovala. Microsoft a Alphabet využívajú AI ako súčasť cloudových služieb, produktivity a vyhľadávania, čím zvyšujú marže aj bariéry vstupu pre konkurenciu. Investícia do týchto firiem je zároveň stávkou na to, že AI sa stane štandardnou súčasťou digitálnej ekonomiky, nie len samostatným produktom.

Investovanie do AI cez ETF

Pre investorov, ktorí nechcú podstupovať riziko výberu jednotlivých akcií, sú alternatívou tematické ETF zamerané na umelú inteligenciu a automatizáciu. Tieto fondy typicky kombinujú výrobcov čipov, softvérové firmy, cloudové platformy a priemyselné spoločnosti využívajúce AI v robotike či logistike. Výhodou ETF je diverzifikácia a nižšie riziko technologického omylu, nevýhodou zas nižší potenciál nadvýnosu v prípade, že konkrétny líder trhu výrazne prekoná konkurenciu.

5/5	3/5	4/5
Interactive Brokers Recenzia	XTB Recenzia	eToro Recenzia
Navštívte stránku *Váš kapitál je spojený s rizikom	Navštíviť stránku *Váš kapitál je spojený s rizikom	Navštíviť stránku *Váš kapitál je spojený s rizikom

Finančné rozdielové zmluvy (CFD) sú zložité nástroje a sú spojené s vysokým rizikom rýchlych finančných strát v dôsledku pákového efektu. Pri obchodovaní s finančnými rozdielovými zmluvami dochádza k finančným stratám na 66 – 89 % účtov retailových investorov. Mali by ste zvážiť, či chápete, ako finančné rozdielové zmluvy (CFD) fungujú, a či si môžete dovoliť podstúpiť vysoké riziko, že utrpíte finančné straty.

Riziko nadhodnotenia: prečo boli AI ETF a technologické akcie v roku 2026 pod tlakom

Rok 2025 ukázal aj odvrátenú stranu AI investičného boomu. Po silnom raste v predchádzajúcich rokoch sa viaceré AI-zamerané ETF a technologické akcie dostali do pásma nadhodnotenia, kde trhové ceny začali výrazne predbiehať reálne fundamenty. Očakávania investorov boli často postavené na rýchlej a plošnej monetizácii umelej inteligencie, ktorá sa však v praxi ukázala ako postupný a kapitálovo náročný proces, nie okamžitý zdroj ziskov.

V prípade mnohých AI ETF sa problém prejavil najmä v koncentrácii portfólií. Fondy deklarované ako „AI ETF“ boli často zložené z rovnakého okruhu veľkých technologických firiem, čo viedlo k situácii, kde investori platili vysoké valuácie za veľmi podobnú expozíciu. Pri spomalení rastu alebo pri mierne horších výsledkoch sa tak negatívny sentiment rýchlo prenášal naprieč celým sektorom.

Pre investorov je tento vývoj dôležitým pripomenutím, že ani megatrend ako umelá inteligencia neospravedlňuje akúkoľvek cenu. AI zostáva silnou dlhodobou témou, no rok 2026 potvrdil, že investičný úspech bude závisieť od selektívneho prístupu, disciplíny a schopnosti rozlišovať medzi technologickým potenciálom a reálnou ekonomickou hodnotou.

Budúcnosť AI – kam smerujeme?

Diskusia o budúcnosti umelej inteligencie sa v roku 2026 posúva z roviny technologických experimentov do strategickej ekonomickej a spoločenskej otázky. Kľúčové už nie je či bude AI napredovať, ale akým smerom, v akom tempe a s akými dôsledkami.

Jednou z najčastejšie diskutovaných tém je možnosť vzniku všeobecnej umelej inteligencie (AGI), teda systému schopného učiť sa a riešiť problémy naprieč rôznymi oblasťami na úrovni človeka. V roku 2026 však AGI stále neexistuje v praktickej podobe. Súčasné modely zostávajú formou veľmi pokročilej úzkej umelej inteligencie, ktorá je výkonná v konkrétnych úlohách, no postráda univerzálne porozumenie sveta.

Z finančno-ekonomického pohľadu by prípadný vznik AGI znamenal zásadný zlom v produktivite, hodnote práce aj v rozdelení kapitálu, čo je dôvod, prečo sa čoraz viac odborníkov prikláňa k názoru, že vývoj v tomto smere bude sprevádzaný prísnou reguláciou a dôrazom na bezpečnosť.

Oveľa pravdepodobnejším vývojom je symbióza ľudí a strojov, kde AI funguje ako rozšírenie ľudskej inteligencie, nie ako jej náhrada. V praxi to znamená, že algoritmy budú spracúvať dáta, navrhovať riešenia a simulovať scenáre, zatiaľ čo človek si zachová rozhodovaciu autoritu, zodpovednosť a etický rámec. Tento model už dnes zvyšuje produktivitu v mnohých profesiách a v nasledujúcich rokoch sa stane štandardom v manažmente, financiách, výskume aj verejnej správe.

MOHLO BY VÁS ZAUJÍMAŤ:

• Elon Musk a Steve Wozniak žiadajú pozastaviť umelú inteligenciu.
• Solana integruje umelú inteligenciu do Blockchainu
• Dočkáme sa rastového roka, alebo narazíme na čierne labute?