AI & e-mailing 2026: Jak oddělit skutečný přínos od nesmyslů

Na konferenci E‑mail Restart vystoupil Jakub Olexa s přednáškou o AI v e‑mailingu. Téma bylo jasné: jak se nenechat strhnout AI hype vlnou, která dnes zaplavuje marketing.

Podle Jakubových vlastních slov publikum neodcházelo úplně nadšené. Jakub totiž nesdílel všeobecně rozšířené ideje a líbivé sliby. Na rovinu řekl, že AI nepřináší jednoduché zázraky ani rychlá řešení. Místo toho zaznělo nepohodlné připomenutí, že bez zvládnutých základů — kvalitních dat, autentifikace, souhlasu a práce s publikem — žádná AI e‑mailing nespasí.

Komentáře po přednášce ale ukázaly něco podstatného: že právě tenhle střízlivý pohled je dnes potřeba slyšet. Že tlak „nasadit AI za každou cenu“ je obrovský, ale realita e‑mailingu se nemění. A že vytrvat a mluvit o věcech otevřeně, i když to není líbivé, má smysl.

Tento článek navazuje na myšlenky z přednášky a rozvádí je víc do hloubky.

Umělá inteligence je dnes v e‑mailingu všude. V prezentacích, v prodejních argumentech i v nástrojích, které slibují rychlé zázraky. Kdo AI nepoužívá, údajně zaostává. Kdo ji nepoužívá dostatečně často, prý brzy skončí.

Jenže podobnou situaci už e‑mailing zažil několikrát.

AI tu už bylo. Jen se tomu říkalo jinak

Rekomendační systémy, optimalizace času doručení, chytrá personalizace nebo segmentace – to všechno byly formy „AI“, dávno před tím, než se z umělé inteligence stal marketingový buzzword. Některé technologie fungovaly. Jiné slibovaly revoluci, ale realita zůstala výrazně pozadu.

Rozdíl oproti dnešku je hlavně v hluku kolem.

Velké jazykové modely přinesly obrovský skok v dostupnosti nástrojů, ale zároveň i novou vlnu přehnaných očekávání. AI je často prezentována jako univerzální řešení, které samo od sebe zlepší výsledky kampaní. To je omyl.

Shit in, shit out platí víc než kdy dřív

AI není kouzlo. Je to nástroj. A jeho kvalita vždy odpovídá kvalitě vstupních dat.

Pokud jsou data nekvalitní, neaktuální nebo zkreslená, žádný model je nezachrání. Naopak – problém jen znásobí. V e‑mailingu to platí dvojnásob. Špatná data znamenají špatnou personalizaci, nevhodné segmenty a obsah, který příjemce spíš odradí než zaujme.

AI bez kvalitního základu nevydělává. Naopak prodražuje chyby.

Marketing, nebo spam?

E‑mail zůstává přímou formou komunikace. Příjemci jsou extrémně citliví na tón, relevanci i míru „umělosti“. Stejně jako dokáže naštvat příliš dlouhý nebo agresivní e‑mail, dokáže odradit i zpráva, která působí příliš genericky, strojově nebo neautenticky.

Přehnané nasazení AI může vést ke stejnému výsledku jako špatný spam: ztrátě důvěry, reputace a pozornosti.

Kde AI v e‑mailingu skutečně dává smysl

AI má své místo. Ne jako náhrada přemýšlení, ale jako jeho rozšíření.

Funguje tam, kde:

• pomáhá s vyhodnocováním velkého množství dat
• podporuje smysluplnou segmentaci
• zjednodušuje testování a porovnávání variant
• pomáhá odhalovat anomálie, podvody nebo non-human interactions

Největší přínos má AI v kombinaci s disciplínou, testováním a jasně nastavenými očekáváními.

Základ stále rozhoduje

Než se začne řešit AI, je potřeba mít zvládnuté základy:

• kvalitní data
• kontrolu nad kanály
• správnou autentifikaci
• jasná očekávání příjemců
• průběžné testování a vyhodnocování

Best practice stále vítězí. Technologie ji jen zesiluje – nebo odhaluje její absenci.

Bez hysterie. Bez iluzí.

AI v e‑mailingu není hrozba ani zázrak. Je to nástroj, který vyžaduje klid, zkušenost a realistická očekávání. Ti, kdo na vlnu naskočili bez rozmyslu, dnes často řeší následky. Ti, kdo postupují opatrně, mají náskok.

Bez hysterie. Bez iluzí. Jen zkušenost a realita.