Velká rozhodnutí měst obvykle stojí na jedné nebo dvou variantách, které tým stihne probrat mezi poradami. Nápadů bývá dost, chybí čas a pozornost lidí, kteří je mají promyslet. Umělá inteligence dovolí prověřit víc možností za kratší čas. Výsledkem může být lepší rozhodnutí, a ne jen rychleji napsané dokumenty.

Rozhodnutí stojí na pár variantách, protože víc se nestihne

Vzpomeňte si na poslední velké rozhodnutí vašeho města. Rekonstrukce školy, nová čtvrť, co dál s kulturním domem. Kolik variant měla rada na stole? Podle mé zkušenosti obvykle jednu, občas dvě a k nim variantu nulovou, tedy nedělat nic. Zbytek možností zůstal v hlavách lidí, kteří podklad připravovali. Právě tady může AI rozhodování města zlepšit.

Příčinou bývá čas. Úřad i poradce stihnou do hloubky promyslet jen pár možností. Ekonom Herbert Simon tomu říkal omezená racionalita. I velmi schopní lidé rozhodují s omezenou pozorností, pamětí a časem. Proto se ve strategiích tak často kreslí jednoduchá tabulka o čtyřech políčkách. Svět je složitější, ale schéma se muselo vejít na tabuli.

Harvard Business Review v září 2026 v článku „AI Is Revolutionizing Strategic Decision-Making“ popisuje, jak umělá inteligence tohle omezení posouvá. Firmy s její pomocí vytvoří a předběžně prověří stovky variant tam, kde tým dřív zvládl tři. Města to potřebují stejně. Rozhodují o investicích, které je zavážou na desítky let, a co dají na jednu stavbu, to jim chybí jinde.

„Stroj rozšíří výběr. Vybírat musí ti, kdo za volbu ručí.“

Připravit dlouhý seznam variant dnes trvá hodiny

Na podzim 2026 připravoval svazek osmi obcí na Slavkovsku novou školu a zvažoval, zda se připojí sousední Holubice. Potřeboval vědět, kolik mají obce peněz na investice, kolik dětí tam bude žít a kolik míst nabízejí školy. Z propojených veřejných dat jsme za 24 hodin připravili výhledy rozpočtu devíti obcí, prognózu obyvatel do roku 2040 ve třech variantách a bilanci míst ve školách ve čtyřech variantách. Každá z těch částí by dřív byla samostatnou zakázkou.

Smysl je v tom, co rychlost umožní. Když propočet jedné varianty stojí málo času i peněz, může vedení nejdřív výběr rozšířit a teprve potom zúžit. Škola větší nebo menší, najednou nebo ve dvou etapách, se sousedem, nebo bez něj. U každé varianty se dá rychle spočítat, co udělá s rozpočtem, počtem dětí a provozem. Rada pak vybírá z krátkého seznamu a ví, proč ostatní možnosti odmítla. Při obhajobě před zastupitelstvem i před voliči je to velká opora.

Aktuální data nahradí analýzu, která stárne v šuplíku

Analýza pro strategii města se obvykle dělá jednou na celé její období. Než zastupitelstvo strategii přijme, jsou některá čísla rok stará a během jejího plnění stárnou dál. Je to snímek světa, který se mezitím hýbe.

Čísla se dnes dají průběžně obnovovat. Veřejná data za všechny obce v republice pravidelně sbíráme, opravujeme v nich chyby a propojujeme. Analýza proto může začít hned v první hodině, a ne až po měsících sběru. V čase lze sledovat i vlastní průzkumy města. Pardubice od roku 2019 měří spokojenost žáků, rodičů i zaměstnanců škol. Do roku 2026 proběhla tři kola, pokaždé se stejnými otázkami. Kromě zprávy má vedení města výsledky i v interaktivním přehledu. Vidí v něm vývoj za sedm let podle skupin i ročníků a snadno najde, kde se co mění.

AI navíc umí přečíst a roztřídit volně psaný text. Žáci v pardubickém průzkumu napsali vlastními slovy 34 582 komentářů a my jsme je rozdělili do témat. Takové množství se dá projít jen se strojovou pomocí. Stejně lze třídit podněty, které občané dávají městu při veřejných projednáních, nebo hledat v zápisech z jednání, co se kdy komu slíbilo.

AI oponuje bez ohledu na to, kdo sedí v čele stolu

Vedle nedostatku času a zastaralých čísel brzdí rozhodování ještě porada samotná. Na radnici hrají roli hierarchie, koaliční ohledy a spěch. Názor starosty váží víc než názor vedoucího odboru, nesouhlas s vlastní koalicí se nevyplácí a shoda přichází příliš brzy. Je to přirozené, tak skupiny lidí fungují.

AI umí oponovat bez těchto ohledů. Jeden model AI napíše nejsilnější obhajobu záměru, druhý ho rozebere a třetí se na něj podívá očima těch, kterých se dotkne, třeba opozice, rodičů, sousedů stavby, investora nebo kraje. Návrh, který pak přijde na radu, už má nejzjevnější slabiny odhalené. HBR cituje terénní pokus ve firmě Procter & Gamble se 776 zaměstnanci. Jednotlivec s AI v něm odvedl v průměru stejně kvalitní práci jako dvoučlenný tým bez AI.

Sami tak pracujeme. Metodiku strategie rozvoje města jsme v říjnu 2026 před vydáním prověřili na dvou fiktivních městech v jedenácti kolech. Modely AI v roli poradce a vedení města jí v prvním kole daly průměrně kolem 3,7 bodu z pěti, po úpravách v posledním kole 4,8 až 4,9 bodu. Každé kolo našlo místa, kde by se město v praxi zaseklo.

Má to i stinnou stránku. Jazykové modely umějí znít sebejistě i tam, kde se mýlí, a dokážou si vymyslet zdroj. Výstup AI je proto vždy jen podklad, který někdo odpovědný ověří a podepíše.

Při rozhodování města s AI chtějte tři podklady

Ve firmě rozhoduje vedení a odpovídá akcionářům. Ve městě vybírá vedení, tedy starosta s radou, velká rozhodnutí schvaluje zastupitelstvo a všichni odpovídají voličům. Na tom AI nic nemění, zvyšuje ale nárok na podklady. Kdo za rozhodnutí ručí, musí rozumět, z čeho vzniklo, a umět to veřejně vysvětlit. Doporučujeme proto, aby si vedení města před každým velkým rozhodnutím řeklo o tři věci. Stejné podklady pak patří i na stůl zastupitelstvu.

  • Seznam zvažovaných a odmítnutých variant. U každé odmítnuté jedna věta, proč neprošla. Je z něj vidět, že se hledalo, a ne jen obhajovalo.
  • Aktuální čísla s datem, ke kterému platí. Ke každému zdroji jméno člověka, který ho ověřil.
  • Výsledek oponentury. Kdo bude proti, s jakými argumenty a co na ně město odpoví.

Práce lidí se tím přesouvá. Méně času zabere sběr dat a vyplňování tabulek, víc zbude na otázky, na které umějí odpovědět jen lidé s mandátem. Kolik riskovat, komu dát přednost a za co se postavit před voliči.