Kyjem, ne skalpelem. Tak působí proměna, kterou do investičního bankovnictví přináší generativní umělá inteligence. Bývalý dlouholetý bankéř Craig Coben pro Financial Times popisuje obrat, který by ještě před pár lety zněl jako science fiction. Po dvou dekádách, kdy v branži převládli metodicky přesní analytici s dovedností stavět přes noc finanční modely a aktualizovat prezentace do ranního termínu, přichází éra, kdy stroje zvládnou velkou část této dřiny rychleji a bez chyb. Lidská přidaná hodnota se přesouvá k úsudku, schopnosti vyprávět srozumitelný investiční příběh, citlivě pracovat s klientem a obhájit doporučení v místnosti plné rizikových otázek.

Změnu neurychlují jen teoretické sliby. V posledních týdnech se objevila zpráva, že OpenAI najala více než sto bývalých investičních bankéřů z největších domů na Wall Street, aby učili modely stavět transakční finanční modely a generovat podklady, které dnes vytvářejí junioři. Podle několika médií jde o placené kontrakty s hodinovou sazbou okolo 150 dolarů, které mají systém naučit postupy z praxe při IPO, akvizicích, restrukturalizacích a podobných úkolech. Pokud se tento plán potvrdí v produkčním nasazení, nepůjde o kosmetickou úpravu, ale o zásah do samotné struktury práce v poradenství.

Coben připomíná, že vstup do oboru byl dlouho iniciačním rituálem vytrvalosti. Juniorská léta znamenala pozornost k detailu, dlouhé hodiny bez víkendů a schopnost přepisovat tabulky na poslední chvíli. Jenže přesně tyto vlastnosti se nejlépe replikují strojově. Modely nemají únavu, nepletou desetinné čárky a neodjíždějí na svatbu do Itálie. S tím se rozvolňuje i klasická poradenská pyramida, v níž široká základna juniorů zásobuje vrcholový tým daty a výpočty. Jestliže stejný výkon zvládne menší, AI posílený tým, tlak klientů na efektivitu a poplatky logicky poroste.


Řadu Cobenových tezí dokreslují vnější signály. Bloomberg, Fortune i finanční specializované servery popsaly, že OpenAI systematicky buduje know-how právě v oblastech, kde se dřina juniorů koncentruje, jako např. v modelování cash flow, tvorbě srovnávacích tabulek a v generování prvních verzí prezentací k transakcím. Takové nástroje se již v bankách masově testují i mimo OpenAI. JPMorgan například už před více než rokem rozběhla interní asistent pro desetitisíce zaměstnanců právě s cílem zrychlit sumarizace a rešerše. Směr je jasný a tempo zrychluje.

Pod kapotou probíhá spíše strukturální než kosmetická změna. McKinsey ve své letošní technologické zprávě popisuje nástup agentních systémů, které plánují a vykonávají vícekrokové úlohy. V praxi to může znamenat, že jeden poradce během odpoledne nechá virtuálního kolegu vybudovat několik scénářů valuace, jejich citlivost, srovnat je s databází dokončených transakcí a připravit varianty doporučení s jasným narativem a podkladem pro otázky klienta. Kritickým bodem zůstává kontrola předpokladů, řízení halucinací a konečná odpovědnost za doporučení.

Dopady pocítí i cenotvorba a konkurence. Pokud se výstup stejných kvalit dá doručit s menším týmem a kratším cyklem, poroste tlak na poplatky i na transparentnost rozpočtu projektu. Méně vrstev znamená méně kontrolních schodů, ale také menší prostor pro přefakturaci rutinních činností. To otevírá příležitost menším butikům, které mohou konkurovat rychlostí a osobní obsluhou. Zároveň se ale zvyšuje hodnota reputace a důvěry. Klienti se budou ptát, jak banky chrání data, z čeho AI vychází a jak ošetřují konflikty zájmů v tréninku modelů. Kdo toto nedokáže věrohodně vysvětlit, může narazit i při jinak skvělé technické implementaci.

Nadšení má své hranice a Coben je nezamlčuje. Upozorňuje, že poradenské řemeslo není jen o číslech. Je o vyjednávání, o čtení signálů v místnosti, o schopnosti zachytit politickou ekonomii firmy a vztahy mezi vlastníky. Zkušenost s tím, co se nahlas neříká, zatím stroje nenahradí. Ostatně sám autor už dříve psal, že bez učednického cyklu může obor přijít o tichou znalost, která drží kvalitu poradenství pohromadě. Proto není cílem vymazat juniory z mapy, ale naučit je novou práci.


Změna se promítne i do vzdělávání a náboru. Místo čistě technického síta se bude více hodnotit schopnost kritické argumentace, práce s nejistotou a empatie vůči klientskému rozhodování. Banky, které toto pochopí nejdříve, si vychovají profesionály, kteří se neopírají o myšlenku, že trpělivost a výdrž stačí, ale o dovednost vést dialog se strojem i s člověkem. Vítězem se stane ten, kdo srozumitelně vysvětlí, jak jeho AI pracuje, kde jsou její limity a co dělá pro bezpečí dat. V opačném případě hrozí, že téma převezme regulátor a nadiktuje přísnější pravidla shora.

Když Coben v závěru naznačuje, že nastává návrat hvězdných vypravěčů a intuitivních obchodníků, nejde o romantiku minulosti. Je to pragmatická reakce na situaci, v níž stroje berou dřinu a lidé se musejí soustředit na přesvědčování a důvěryhodnou argumentaci. V jistém smyslu je to návrat ke kořenům investičního bankovnictví, jen s jinou výzbrojí. Důležitá část vítězství se odehraje mimo obrazovku, v hovoru s klientem, který potřebuje udělat rozhodnutí s nedokonalými informacemi a časovým tlakem. Tam AI pomůže, ale poslední slovo bude mít ten, kdo unese odpovědnost.

Zdroje a podklady: Bloomberg o náboru více než stovky ex-bankéřů do OpenAI, shrnutí ve Fortune a Finextra; McKinsey Technology Trends Outlook 2025 a State of AI 2025 o nástupu agentních systémů a rozšíření podnikové adopce.