Veřejné jazykové modely jsou silné v obecné znalosti světa, ale neznají specifika vaší firmy. Nevědí, jaké máte produkty, cenové varianty, smluvní ujednání, interní procesy ani lokální zvyklosti. Pokud mají pomáhat při každodenní práci, potřebují přístup k vašim interním datům – ideálně tak, aby z nich dokázaly čerpat aktuální informace a zároveň je neukládaly mimo vaše kontrolované prostředí.

Zákaznická podpora tak může například využívat AI, která má „přečtené“ vaše produktové katalogy, reklamační podmínky a často kladené dotazy. Když zákazník napíše, že řeší reklamaci po 40 dnech od nákupu, AI dokáže z interních zdrojů okamžitě zjistit, jaké platí podmínky pro danou kategorii zboží, jaké jsou možnosti výměny nebo opravy a jaké texty už v minulosti fungovaly v komunikaci. Operátor tak dostane návrh odpovědi, který odpovídá realitě vaší firmy, ne obecným radám z internetu.

V B2B prostředí může AI pomáhat například obchodníkům a produktovým manažerům. Pokud má přístup k ceníkům, historii objednávek a specifickým smluvním podmínkám, dokáže během okamžiku připravit návrh nabídky, upozornit na minimální marže nebo navrhnout doplňkové produkty, které daný zákazník typicky objednává. Manažer tak získává nástroj, který zvyšuje konzistenci nabídek a snižuje riziko chyb v cenotvorbě.

Z technického pohledu se pro takové scénáře často používá přístup typu RAG (Retrieval‑Augmented Generation): model si nejdříve vyhledá relevantní interní dokumenty nebo záznamy a teprve z nich sestaví odpověď. Pro management je ale důležitý hlavně výsledek – AI přestává „halucinovat“ a místo obecných rad poskytuje odpovědi opřené o konkrétní interní data, která se dají dohledat a zkontrolovat.

Napojením AI na interní data se z ní stává plnohodnotný pomocník při rozhodování. Management může klást otázky typu „Které produkty mají nejvyšší podíl reklamací a proč?“ nebo „Kterým zákazníkům výrazně klesly objednávky za poslední tři měsíců?“ a dostávat přehledné odpovědi doplněné o kontext. To vše bez čekání na manuálně připravené reporty.