Ve velmi aktivním a vysoce konkurenčním prostředí AI rostla závratnou rychlostí. Stejně jako u mnoha technologií se obchod a průmysl posunuly mnohem rychleji než akademická sféra, aby přijaly úspory nákladů, rozšiřování schopností a zcela inovativní aspekty umělé inteligence. Zatíženi našimi vlastními oborovými problémy, jako je pokles počtu přihlášených, prudký pokles vnímané hodnotystávkující „matematický útes“ ve vyšším vyd a rychle se měnící regulační politika ve státní a federální správě, naše pole bylo vrženo do moře naléhavých priorit změn.
Tento rok bude pravděpodobně tím, kdy začneme zavádět celoinstitucionální řešení založená na umělé inteligenci, která nám pomohou posouvat se vpřed s hbitostí a efektivitou při přizpůsobování se měnícímu se prostředí. Jak píše Aviva Legatt Forbes“ „7 rozhodnutí, která definují AI ve vysokoškolském vzdělávání v roce 2026“,
„Za poslední rok se posun od AI jako nástroje k AI jako institucionální infrastruktuře stal nezaměnitelným. Studenti již integrovali AI do každodenních akademických pracovních postupů, prodejci tlačí na podniková nasazení, federální a akreditační očekávání rostou a kolísání trhu práce nutí vysoké školy přehodnotit, jak se učení propojuje s příležitostí. Zároveň se mění volatilita v experimentování, provádění AI. registrace, podpora učení a operace mohou být poskytovány V roce 2026 se tato vlákna sbližují: instituce, které operacionalizují AI, rozšíří svou výkonnostní mezeru, zatímco ty, které ne, zdědí stínový systém, který nemohou ovládat.
Otázkou však zůstává, kde se tyto změny v oboru odehrají, jak tyto změny ovlivní naši pracovní sílu ve vysokoškolském vzdělávání a do jaké míry se můžeme včas změnit, abychom uspokojili naši tržní poptávku tím, že produkujeme informované a kvalifikované zaměstnance pro ekonomiku jako celek. Pro ty z nás na pozicích na začátku a uprostřed kariéry vyvstávají naléhavé otázky: „Budu mít ještě práci? Jak se změní popis mé pozice? Budu připraven? Co bych teď měl udělat, abych si zajistil, že zůstanu cenným přínosem pro svou univerzitu?“ Mým cílem je v tomto krátkém sloupku identifikovat některé oblasti, ve kterých se změny v tomto novém roce zdají být nejpravděpodobnější.
K dnešnímu dni jsme udělali významný pokrok ve vývoji transakční generativní umělé inteligence hostované chatbotem, do které uživatel zadává robotovi otázky a odpovědi. Jedním z mnoha kvalitních příkladů je Khan Academy’s Khanmigo. Ty byly účinné při hostování lektorů, studijních aplikacích, navrhování osnov a mnohem více.
Využití generativní umělé inteligence se stále rozšiřuje novými způsoby. Mezitím vývoj agentů AI pohání expanzi a efektivitu AI. V modelech agentní umělé inteligence máme nástroje, které jsou schopny odůvodněně posoudit, co je potřeba k dosažení cíle, seřadit řadu na sebe naskládaných úkolů a dokončit tyto úkoly bez přímého dohledu účinným způsobem, podobně jako by lidský asistent prováděl řadu úkolů, aby dosáhl požadovaných výsledků. To například často zahrnuje sběr dat, analýzu dat, identifikaci a implementaci způsobů, jak dosáhnout cílů, dokumentování zjištění a hledání lepších způsobů, jak dosáhnout výsledků.
To otevírá možnost, že části popisů jednotlivých pozic mohou být odstraněny z lidí a integrovány do agentských povinností AI. To má za následek menší celkový počet zaměstnanců; nižší nepřímé náklady, jako je pojištění, dovolená a nemocenská dovolená; a nákladově efektivnější provoz. Počínaje dneškem přecházejí instituce od rozptýlených pilotních projektů k řízeným, agentním pracovním postupům, které budou definovat příští desetiletí zajišťování úspěchu studentů a provozní efektivity.
Požádal jsem svého virtuálního digitálního asistenta, Gemini 3 Deep Research, 28. prosince, aby navrhl některé z implementací, které s největší pravděpodobností uvidíme široce implementované pro řešení životního cyklu studentů. Gemini navrhl, že práce bude „personalizovaná, proaktivní a trvalá“. Gemini 3 Thinking mód předpověděl, že v roce 2026 uvidíme širokou škálu implementací, včetně:
- 24/7 digitální concierge (nábor): Kromě jednoduchých často kladených otázek nyní agenti spravují celý „vyživovací trychtýř“, zpracovávají komplexní vyhodnocování kreditních převodů a plánují prohlídky kampusu prostřednictvím vícekanálových SMS a webových rozhraní. Zdroj: Trendy digitálního marketingu ve vysokoškolském vzdělávání 2026 (EducationDynamics)
- Sokratovští učitelé pro každého studenta: Učitelé umělé inteligence, kteří nejen dávají odpovědi, ale zapojují se do sokratovského dialogu, lešení obtížných konceptů a generování nekonečných cvičných problémů na základě výkonu kurzu v reálném čase. Zdroj: Tutoři AI a příručka Human Data Workforce 2026 (HeroHunt)
- První respondenti v oblasti duševního zdraví: Agenti umělé inteligence slouží jako nízkobariérové třídicí body, které nabízejí okamžité strategie zvládání úzkosti a hladce eskalují vysoce rizikové případy lidským poradcům. Zdroj: Jak AI Chatboti transformují studentské služby (bezmezné učení)
- Prediktivní intervence pro kurzy Gatekeeper: Použití „údajů o sledování chování“ z platforem LMS k identifikaci studentů, kteří mají problémy ve vysoce rizikových úvodních kurzech (např. College Algebra, Gen Chem) před prvním pololetím. Zdroj: Predictive Analytics in Higher Ed: Promises and Challenges (AIR)
- Agenti pro ověřování přijímacích dokumentů: Autonomní systémy, které ověřují mezinárodní pověření, označují chybějící formuláře a kontrolují způsobilost v milisekundách, čímž zkracují čas na rozhodnutí z týdnů na minuty. Zdroj: Agenti umělé inteligence pro univerzity: automatizace přijímacího řízení (supervity)
Režim myšlení Gemini 3 pokračoval příklady efektivity back-office, které umělá inteligence poskytne univerzitám, které si brzy osvojily přístup agentní umělé inteligence:
- Automatizované univerzitní účetnictví: Agenti umělé inteligence, kteří se starají o zpracování faktur, kódování hlavní knihy a „inteligentní“ správu výdajů, zajišťující dodržování zásad bez ručního zadávání. Zdroj: 5 případů použití pro agenty AI ve financích (centrické poradenství)
- Asistenti pro správu grantů a psaní: Agenti, kteří skenují federální databáze (Grants.gov), aby porovnali fakultní výzkum s finančními prostředky, navrhli počáteční příběhy a spravovali následné finanční výkaznictví. Zdroj: AI Grant Management: Driving Efficiency (Fluxx AI)
- Marketingoví agenti dynamické registrace: Nástroje pro optimalizaci vyhledávání všude (GEO/AEO), které zajišťují, že se univerzita objeví v seznamech nejlepších vytvořených umělou inteligencí a ve výsledcích hlasového vyhledávání na platformách jako TikTok a Reddit. Zdroj: Přechod na Agentickou univerzitu 2026–2027 (UPCEA)
- Analýza nákupu a výdajů: Agenti, kteří nepřetržitě monitorují dodržování smluv a zdraví dodavatelů, identifikují skryté úspory, které lze přerozdělit na studentská stipendia. Zdroj: Jak AI agenti mění zadávání zakázek v roce 2026 (Suplari)
- Agenti regulačního výkaznictví a auditu: Systémy, které automaticky generují zprávy připravené na audit pro státní a federální shodu a snižují administrativní zátěž institucionálních výzkumných úřadů. Zdroj: FINRA 2026 Oversight Report: The Reckoning for Autonomous AI (Snell & Wilmer)
- Podpora HR a benefitů: Pracovníci 24/7, kteří odpovídají na složité otázky týkající se politiky dovolené, mezd a benefitů a uvolňují HR zaměstnance pro strategickou práci na budování kultury. Zdroj: Agentic AI: Top Tech Trend 2025/2026 (Gartner/EAB)
- Redesign kurikula „AI-First“: Posun od akademické integrity k „plynulosti umělé inteligence“ jako k maturitnímu standardu, kde agenti pomáhají fakultě přepracovat hodnocení tak, aby se zaměřilo spíše na proces než na produkt. Zdroj: Předpovědi 2026 pro AI ve vysokoškolském vzdělávání (Backback)
Samozřejmě bude mnoho srovnatelných efektivností implementováno i v jiných oblastech vysokých škol. Toto jsou příklady, které demonstrují nákladovou a časovou efektivitu, kterou lze realizovat promyšlenou implementací agentní umělé inteligence. Ve vydání této rubriky z 12. listopadu „Přechod na Agentickou univerzitu 2026–27“Popisuji přístup k zahájení přechodu administrativního agenta na AI.
Ačkoli se o přímém poučení ze strany AI veřejně zmiňuje méně, v nadcházejících letech je to nevyhnutelné. Výuka vedená umělou inteligencí bude s největší pravděpodobností začínat v neúvěrových nabídkách, ale nakonec nebude žádný výukový úkol mimo dosah. Přijde s výrazně nižšími náklady, větší personalizací a okamžitou aktualizací s každým novým vývojem v oboru. Jak můžeme co nejlépe připravit naše kolegy na vysokých školách na změny, které přicházejí v tomto a v každém následujícím roce?
