Školit, nebo nabírat? Otázka za 5 milionů, kterou řeší každý CTO v roce 2026
Obsah
Každý CTO, se kterým mluvím, řeší stejné dilema: „Potřebujeme AI kompetence. Nabíráme, nebo školíme?”
Většina se instinktivně přikloní k náboru. Je to jednodušší myšlenkově — najdete hotového člověka, který to umí, a máte vyřešeno. Jenže v roce 2026 to tak jednoduché není. Trh s AI specialisty je vyprázdněný, náklady na nábor letí nahoru, a úspěšnost? Meh.
Pojďme si to rozebrat s čísly.
Čísla, která vám nikdo neřekne
Začněme tím, co říkají velké studie:
- 83 % talent lídrů tvrdí, že upskilling je důležitější než nábor nových lidí (EY, 2026)
- Přesto jsou firmy 3,1× pravděpodobnější, že budou nabírat AI-ready talenty, než že přeškolí vlastní tým (World Economic Forum, 2026)
- 52 % organizací nemůže najít AI specialisty, které potřebuje (Korn Ferry, 2026)
“83 % lídrů říká „školte lidi”. Firmy dělají 3,1× častěji pravý opak. To není strategie — to je setrvačnost.
”
V Česku je situace ještě napjatější. Podle EY Czech AI Study je lokální trh AI specialistů prakticky vyčerpaný. AIcrunch.cz reportuje, že průměrná doba obsazení seniorní AI pozice v ČR překročila 6 měsíců — a to mluvíme jen o tom, než někdo nastoupí. Než se zapracuje a začne přinášet hodnotu, přidejte dalších 3–6 měsíců.
Kolik stojí neúspěšný nábor
Pojďme si to spočítat konkrétně. Senior AI specialista v Praze — celkové náklady zaměstnavatele:
Tři až pět milionů korun. Za jednoho člověka, u kterého to nevyšlo. A to nepočítáme oportunitní náklady — co váš tým nedělal, zatímco čekal na spasitele, který nepřišel.
Kolik stojí upskilling
Teď druhá strana rovnice. Workshop pro tým 8–12 lidí stojí 75 000–125 000 Kč. Za jeden den.
Za cenu jednoho neúspěšného náboru můžete proškolit 40–65 lidí. To je celé oddělení. Nebo celá menší firma.
Kalkulačka pro vaši boardovou prezentaci
CFO milují čísla, která si mohou dosadit. Tady je framework — doplňte si vlastní:
Čtyři a půl dne. Tolik trvá, než se investice vrátí. Potom je každý den čistý zisk.
A teď si to porovnejte s 6–12 měsíci čekání na nového člověka, který možná za rok odejde.
Timeline: kdy to začne fungovat
Jedna z nejčastějších otázek od COO: „Dobře, workshop proběhne v pondělí. Kdy uvidím rozdíl?”
Fér otázka. Tady je realistický timeline z mých zkušeností:
Týden 1–2 po workshopu:
- Tým začne používat AI pro rutinní úkoly (code review, dokumentace, boilerplate)
- Prvních 10–20 % úspory času — viditelné okamžitě
Týden 3–4:
- Lidé začnou experimentovat s pokročilejšími technikami (AI-driven plánování, autonomní agenti)
- Úspora se posouvá ke 30–40 %
- První „wow” momenty — úkol plánovaný na týden hotový za den
Měsíc 2–3:
- AI se stane přirozenou součástí workflow
- Tým začne sdílet vlastní best practices
- Úspora stabilně nad 40 %
“Do 4 týdnů po workshopu má většina týmů první příběh typu „to, co mělo trvat týden, jsme udělali za den”. To je moment, kdy se skeptici stanou evangelisty.
”
Srovnejte to s náborem: za 4 týdny jste teprve na třetím kole pohovorů.
Retence: skrytý bonus
Tady je něco, co HR ředitelé vědí, ale málokdo to říká nahlas: investice do rozvoje lidí je nejsilnější retenční signál.
Ten stat od EY — 83 % talent lídrů říká, že upskilling je důležitější — není jen o kompetencích. Je o tom, co říkáte svým lidem. Když investujete do jejich rozvoje, říkáte: „Věříme vám. Chceme, abyste rostli s námi.”
Když místo toho nabíráte AI specialistu zvenčí, říkáte: „Nevěříme, že to zvládnete. Potřebujeme někoho lepšího.”
Investice do workshopu za 100 tisíc najednou vypadá jako nejlevnější retenční nástroj, jaký existuje.
Kdy dává nábor smysl
Nepíšu tenhle článek proto, abych řekl „nikdy nenabírejte”. Nábor dává smysl, když:
- Potřebujete deep expertise, kterou váš tým nemá a nebude mít — ML research, custom model training, specifické doménové znalosti
- Stavíte nový tým od nuly pro AI-first produkt
- Máte kapacitní problém, ne znalostní — prostě potřebujete víc lidí
Ale pokud vaše situace je „máme tým, který by měl pracovat s AI efektivněji” — a to je 80 % situací, které potkávám — nábor je špatná odpověď na správnou otázku.
Matematika je jasná
| Nábor | Upskilling | |
|---|---|---|
| Náklady | 3–5 mil. Kč (riziko) | 75–125 tis. Kč |
| Čas do výsledků | 6–12 měsíců | 2–4 týdny |
| Počet lidí | 1 | 8–12 |
| Riziko | Vysoké (30 % turnover) | Nízké |
| Dopad na retenci | Neutrální/negativní | Silně pozitivní |
| ROI | Nejisté | 40–70× ročně |
Pět milionů za jednoho člověka, který možná odejde. Nebo sto tisíc za tým, který za měsíc pracuje jinak.
Co s tím
Pokud jste CTO a tohle čtete, máte teď čísla pro boardovou prezentaci. Tady je, co doporučuju:
- Začněte workshopem — jeden den, reálný projekt, celý tým. Cena 75 000–125 000 Kč. Návratnost do týdne.
- Měřte výsledky — za 4 týdny budete mít data, ne dojmy
- Škálujte — podle výsledků rozšiřte na další týmy
- Nabírejte cíleně — jen tam, kde skutečně potřebujete deep expertise, ne „někoho, kdo umí AI”
Workshop za 100 tisíc vs. neúspěšný nábor za 5 milionů. To není těžká volba.
Ozvěte se mi a spočítáme to pro váš konkrétní tým.
Mohlo by vás zajímat
Chcete AI nasadit strategicky?
Pomohu vašemu týmu najít konkrétní příležitosti, kde AI ušetří čas a peníze. Hands-on workshop přímo u vás.
Prohlédnout služby →