V této speciální epizodě podcastu Budoucnost nepráce se zamýšlím nad tématy, která aktuálně hýbou světem — od článku „Something Big is Happening“ Matta Shumera, který za první týden četlo přes 85 milionů lidí, přes truchlení programátorů až po nadšené předpovědi o tom, jak AI bude pracovat za nás — a my budeme mít konečně čas žít.
Přidávám vlastní pohled, zkušenosti z praxe v Česku a cestu, jak z toho vytěžit maximum.
Co mají tyto předpovědi společného?
V čem se liší?
A co z toho vyplývá pro vás?
Probírám, proč je akcelerace AI reálná a bezprecedentní, jak se formují dva paralelní světy — lidí, kteří AI využívají, a těch, kteří ne, proč je agency nejdůležitější dovedností budoucnosti, kde leží tři obrovské příležitosti a co konkrétně dělat už dneska. Pusťte si to, zamyslete se, kde se nacházíte právě vy — a co udělat proto, abyste tuto příležitost dokázali využít ve svůj prospěch.
Celou epizodu najdete taky na Spotify nebo Apple Podcasts. 
Nejde o strukturovanou přednášku — spíš si v klidu sedám k mikrofonu, procházím jednotlivé zdroje, porovnávám je se svou vlastní praxí a skládám z toho vlastní závěry.
Odkazy na analyzované zdroje a možnost stáhnout je do vaší oblíbené AI najdete na konci tohoto článku.
1. Na čem se všichni shodují
Zrychlování AI je reálné a bezprecedentní
Žádný seriózní autor — ani ti největší skeptici — už nemluví o bublině. Zrychlování táhnou tři faktory: modely se neustále zlepšují, nástroje kolem modelů (plánování, exekuce, sebekorigující workflow) násobí jejich dopad a AI laby dnes používají AI k vývoji AI (Anthropic potvrdil, že 100 % kódu pro Claude Cowork napsali AI agenti; OpenAI potvrdil, že model 5.3 Codex spoluvytvářely předchozí modely).
Přirovnává se to ke covidu — ne mechanismem šíření (lidská práce je výrazně komplexnější), ale exponenciální křivkou růstu, kterou jako lidi přirozeně nedokážeme pochopit. Nejdříve to totiž vypadá, že se nic neděje, a najednou je vše neuvěřitelně rychlé.
Nůžky se rozevírají
Data z AI laboratoří ukazují, že power uživatelé používají AI 6× víc než průměrní uživatelé a využívají 16× víc pokročilých funkcí. 75 % aktivních uživatelů říká, že díky AI získali úplně nové kompetence. Oproti tomu 84 % světové populace AI nikdy nepoužilo, pouze 0,3 % za něj platí a pouhých 0,04 % využívá pokročilé funkce jako kódování.
Makroekonomická data začínají potvrzovat dopad: produktivita v USA rostla na konci roku 2025 o 2,7 % — skoro dvojnásobek oproti 1,4 % za předchozí dekádu — a to i přesto, že počet volných pracovních míst vzrostl o cca 420 000. Top startupy, které dřív potřebovaly 5–10 vývojářů, dnes fungují s 2–3 lidmi, jejichž kompetence se překrývají (PM, který umí kódovat, vývojář, který umí design).
Emoce jsou validní
Zdůrazňuju, že celé spektrum emocí kolem AI — od totální paniky po popírání, od nadšení po smutek — je naprosto legitimní. Sám to prožívám jako horskou dráhu. Klíčové je emoce přijmout a soustředit se na to, co můžete reálně ovlivnit.
2. Kde se pohledy rozcházejí
Identifikuju několik os, ve kterých se analyzované články a reporty neshodují:
- Časový horizont: AI-friendly hlasy říkají měsíce až 1–5 let; tradicionalisté říkají dekády, nerovnoměrná adopce
- Co dělat: Jedni říkají — staňte se AI-native hned; druzí říkají — najděte si „špinavou“ práci, kterou je těžké zautomatizovat
- Jestli je to dobře, nebo špatně: Někteří truchlí nad ztrátou řemesla; jiní vidí osvobození od otročiny
- Panika vs. klid: Jedni tlačí na okamžitou akci; druzí radí trpělivost
- Motivace autorů: Každý má své biasy — včetně mě, protože moje podnikání je pomáhat firmám s AI
Vašim cílem by mělo být udělat si vlastní úsudek. Ale k tomu potřebujete získat vlastní zkušenost – jakmile zjistíte, co umí nejnovější AI nástroje a modely, dokážete si daleko lépe představit, kam směřuje svět práce s AI.
Toto platí i pro lídry, manažery a vedoucí pracovníky. Nemůžete řídit transformaci, které nerozumíte. Nemůžete vést lidi do světa, ve kterém jste nikdy nebyli.
3. Paralelní světy a K-shaped ekonomika
Bifurkace je reálná
Jack Clark (spoluzakladatel Anthropicu) předpovídá, že do léta 2026 budou mít lidé pracující s frontier AI systémy pocit, že žijí v paralelním světě. Já to vidím už dnes — ve svém týmu, při náboru, u klientů. Když jsem na akci AI Predictions analyzoval jak využívají lidé AI, samotná AI identifikovala tento vzorec a nazvala ho „bifurkace“.
Miles Deutscher popisuje „K-shaped AI ekonomiku“ vznikající do roku 2030: „nadtřída“, která využívá AI k vytváření obrovské hodnoty (včetně nových milionářů z maličkých týmů), a „permanentní podtřída“ lidí, jejichž současné role se stanou zastaralými.
Agentnost je nejdůležitější dovednost
Můj hlavní insight: to, že se někdo po 3 letech dostupnosti AI pořád nezačal zajímat, není problém dovedností — je to signál nízké proaktivity a „low agency“. Agency (proaktivita, vlastnické myšlení, řešení problémů bez toho, aby vás někdo postrkoval) je přitom absolutně nejdůležitější kompetence pro budoucnost. Inteligence se stane komoditou. Programování se stane komoditou. High agency nikoliv.
Rezonuje mi definice Navala Ravikanta (viz toto skvělé video):
„“Hire people who just solve problems without even being asked to solve the problem—they identify the problem, they go solve it, they don’t even necessarily have to update you every step of the way, they’re not asking silly questions, and they’re just coming up with solutions.“
Tohle je dnes kritérium číslo 1 při náboru do mých týmů.
Junioři vs. senioři
Nolan Lawson popisuje juniory s AI nástroji jako „lidi s bazooka jetpacks“, zatímco seniory bez AI jako „lidi na dětském kole“. Ale přidávám nuanci — junioři pořád potřebují zkušenosti, jen je získají rychleji. Moje vlastní pozorování mladých: jsou podnikaví, přicházejí s digitálními i nedigitálními byznysovými nápady. Možná nebudou chtít práci, jakou měly předchozí generace. Jak poznamenal Dalibor Kovář ve skvělém příspěvku o juniorních rolích v právu: „Ti z vás, kteří to zvládnou, zažijí kariérní růst, jaký předchozí generace neznaly.“
Já osobně myslím, že to platí nejen pro juniory.
4. Jaká práce přežije?
Spektrum komplexity práce
Framework Luise Garicana: znalostní práce existuje na spektru „nepořádku“ (messy jobs). Rutinní, snadno dokumentovatelné úkoly (zadej tuhle fakturu, zařaď tahle data) zmizí. Komplexní práce zahrnující psychologii, čtení situace, přesvědčování, porozumění potřebám klienta nad rámec zadání — ta zůstává cenná.
Klíčová otázka: kolik lidí bude ochotno zaplatit prémii za lidskou službu? Jak se AI zlepšuje, tato prémie jde stále víc k profesionálům, kteří kombinují oborovou expertízu s mistrovstvím v AI. Data už ukazují, že pracovníci s AI dovednostmi vydělávají o 56 % víc, a tento rozdíl se podle studie PwC poslední rok zdvojnásobil.
Jevonsův paradox — vyšší efektivita vytváří víc práce
Můj zásadní protiargument k narativu „AI vám ušetří 20 hodin týdně“: v praxi, když se lidé naučí AI dobře používat, nepracují méně — dělají často dramaticky víc. Nižší bariéry pro realizaci znamenají víc projektů, víc nápadů, víc ambicí. Sám jsem při přípravě akce AI Predictions stihl za 6 týdnů 40 projektů, všechno ve spolupráci s AI agenty.
Nedívejte se jen na to, co AI nahradí — dívejte se na to, co lidé můžou dělat místo toho
V zákaznickém servisu není skutečná hodnota v odpovídání na tikety — je v tom, že uvolněnou kapacitu použijete k opravě procesů, které tikety generují. Ve vzdělávání nejde o automatizaci hodnocení — jde o to, že učitelé konečně budou mít čas na individuální diskuse a personalizovanou výuku. Při predikcích se někdy až příliš soustředíme na nahrazování optikou dnešního světa a málo na potenciál toho, co by lidé mohli dělat s AI augmentací.
5. Jak AI mění páku (leverage)
AI obrací historickou výhodu velkých organizací
Postřeh Eleny Verny: je špatná doba být manažerem ve velké firmě, který neumí pracovat s AI, a úžasná doba být individuální profesionál. Malé týmy a odvážné firmy, které lidem dovolí používat ty nejlepší nástroje, budou mít neuvěřitelnou výhodu.
Příklady: Anthropic vybudoval Claude Cowork za cca 10 dní s AI. Člověk z Googlu to komentoval, že mají 10 schůzek denně, na kterých debatují, jestli něco podobného postavit. Moji kolegové v Aibility úplně opustili Asanu — všechno běží přes AI agenty v Cursoru a GitHubu. A takových příkladů vidím čím dál víc.
David Shapiro to přerámovává: přestaňte se fixovat na ROI (návratnost investice) a zaměřte se na „I“ — protože investiční náklady se stávají marginálními. Každý člověk a firma má dnes přístup k talentu a inteligenci, jakou měly před 10 lety jen firmy z Fortune 500.
Tři oblasti příležitostí
- Osobní produktivita — stát se „superpowered“, dodávat dramaticky lepší práci
- Nové produkty a služby — od extrémních případů jako Base44 (prodaná za 80M $, 90 % kódu napsal Claude) po interní inovace (HR vytvářející nový onboardingový produkt, marketing budující kampaňové nástroje)
- Marketing a distribuce — jak AI komoditizuje produkty a služby, schopnost oslovit zákazníky a budovat vztahy se stává klíčovým diferenciátorem.
6. Co ztrácíme
Smutek nad řemeslem
Text Nolana Lawsona je emocionálně nejsilnější: „O tohle jsem nikoho neprosil.“ Je to seniorní vývojář, který uznává, že AI kódovací nástroje fungují — a o to je to bolestivější. Ale stejně jako ostatní uznává, že není cesty zpět.
Ann Handley nabízí protiváhu: dva roky psala svou knihu. Bylo to neefektivní? Ano. Bylo to špatně? Ne — samotný proces přemýšlení, zápasu, rozhodování, co říct, byl ten pointou.
Problém šumu
AI může umožnit méně kvalifikovaným lidem produkovat výstupy, které vypadají kompetentně, a potenciálně tím zahltit skutečnou expertízu. Přiznávám, že tohle je reálné a bude to frustrující — ale zároveň dodávám, že to platilo odjakživa: lidé, kteří umí dobře prodávat, občas porazí lidi, kteří jsou dobří v řemesle (ale marketing neumí).
7. Predikce a časový horizont
Krátkodobě (2026): Paralelní světy se stanou viditelné a velmi reálné. Frikce mezi oběma skupinami poroste. Poptávka po AI-first/AI-native talentu exploduje — jak pro nábor, tak jako poskytovatelé služeb.
Střednědobě (3–5 let): Postupná strukturální transformace firem. J-křivka adopce. K-shaped ekonomika lidí i firem.
Dlouhodobě (10–20 let): Konec ekonomiky, jak ji známe, ve smyslu výměny času za mzdu. Potřeba redistribuce kapitálu, zdanění kapitálu místo práce, univerzální základní příjem.
Můj postoj: Přikláním se k naléhavosti, ale bez paniky. Dva důvody: (1) může to jít opravdu rychle a (2) i kdyby nešlo, nejhorší scénář investice do AI dovedností je, že budete výborní v práci s AI — žádné riziko tu není.
8. Co s tím — praktická doporučení
- Mějte high agency — přebírejte zodpovědnost, buďte proaktivní, zkoušejte věci hned teď, nečekejte
- Budujte mezioborové znalosti — designeři by se měli naučit vibe coding, programátoři by se měli naučit design a produktové myšlení; tohle je zlatá éra generalistů
- Naučte se tvořit a stavět — materializujte nápady, dělejte projekty od A do Z, pracujte na vedlejších projektech (ať už v práci, nebo v soukromí). Pokud vám současná práce neumožňuje růst, zvažte si vzít čas a investovat do dovedností někde jinde.
- Experimentujte každý den — investujte do dobrých nástrojů (Claude, Gemini, ChatGPT, Cursor, Lovable, Replit); stačí si vybrat některé z top nástrojů z těchto čtyř kategorií: chatovací nástroje, tvorba obsahu, vibe coding, orchestrace (automatizace). A naučit se s nimi dobře pracovat.
- Nenechte zaměstnavatele limitovat vaše učení — učte se nástroje ve svém volnu; nikdo vám nemůže zakázat, abyste večer zvládli Claude nebo zkusili postavit projekt v Lovable.
- Najděte smysl i mimo práci — jak delegujete na AI, přemýšlejte o tom, na čem vám osobně záleží. A co vám dává naplnění kromě samotné práce.
- Vytvořte si AI vizi — každý jednotlivec, tým a firma by měli mít jasnou představu, jak AI ovlivní jejich práci, co budou dělat oni, co bude dělat AI a co budou dělat společně. Jakmile si uvědomíte, jaká bude realita, můžete s tím něco dělat.
- Znovuobjevte lásku ke své práci — neoptimalizujte jen emaily a prezentace; investujte do toho, abyste byli dramaticky lepší v tom, co vás opravdu baví; najděte tu věc, u které vám nevadí pracovat ve čtvrtek večer nebo v sobotu ráno.
Moje závěrečná filozofie: Konečný cíl je používat AI nejen pro efektivitu, ale pro znovuobjevení vášně pro práci — dostat se do „budoucnosti nepráce“, kde naplňujeme své talenty a silné stránky, spolupracujeme s AI a práce díky tomu vůbec nevypadá jako práce.
—-
Zde jsou zdroje, které ve videu rozebírám:
- Something big is happening – Matt Shumer: AI pokrok se zrychluje tak, že do 1–5 let zmizí polovina white-collar jobů.
- Paralelní světy – Filip Dřímalka: AI rozděluje svět na dva paralelní světy a rozhodující okno se zavírá.
- Something messy is happening – Ann Handley: nedej se unést panikou – když je rychlost levná, hodnotu nese úsudek.
- There’s a short window to get radically ahead – Elena Verna: nejde o to, jestli AI vezme tvoji práci – to je jisté – ale jestli využiješ okno měsíců, které máš na to stát se AI-native.
- The K-shaped AI economy – Miles Deutscher: do roku 2030 vzniknou jen dvě třídy – ti, kdo AI ovládají, a ti, kdo jsou jimi řízeni.
- A New Year’s letter to a young person – ekonom Luis Garicano radí hledat „messy“ práci, kde AI nedokáže nahradit lokální vědění, exekuci a vztahy.
- The end of the office – Andrew Yang píše se smutkem o tom, jak AI v reálném čase nahrazuje white-collar pracovníky a co to znamená pro společnost.
- We mourn our craft – senior developer Nolan Lawson nepíše manifest odporu, ale elegii: jsme poslední generace, která kódovala rukama.
- The AI productivity take-off is finally visible – ekonom Erik Brynjolfsson (Stanford) přináší první tvrdá makrodata: produktivita USA skočila na 2,7 % a v datech se poprvé objevuje reálný otisk AI.
- 85% of people will be unemployable – David Shapiro staví matematický model post-pracovní ekonomiky a dochází k závěru, že masová nezaměstnanost není katastrofa, ale osvobození.
- Jevons paradox for knowledge work – David Shapiro: když zlevníte práci, poptávka po ní exploduje – AI nevytváří méně práce, ale násobně víc.
- Silent sirens, flashing for us all – spoluzakladatel Anthropic Jack Clark: AI pokrok je téměř neviditelný pro ty, kdo s ní nepracují – a přitom do léta 2026 vytvoří paralelní ekonomický svět.
Chcete se o tom pobavit s vaší oblíbenou AI? Stáhněte si tyto texty ve formátu markdown: ai-articles-2026
F.
PS: Podcast podporuje Future AI Leader 2026. Deset týdnů, během kterých se naučíte dokonale využívat AI.
Takto celý program popisuje Martin Rosa, jeden z účastníků minulého běhu: „Uvědomíte si, že děláte násobně více věcí za násobně méně času, přitom s pocitem naprostého nadšení a optimismu. A co je nejdůležitější — o všem přemýšlíte úplně jinak. Vše, co dosud vypadalo jako sci-fi, jste najednou schopni dělat hned, skončit do hodiny — a když už se na něčem zaseknete, máte kolem sebe komunitu lidí, co vám pomohou.“
Pokud chcete získat náskok → www.FutureAILeader.com