Nůžky v AI se rozevírají, ale pořád máme čas
Rozdíl mezi lidmi, kteří s AI pravidelně experimentují, a těmi, kteří čekají, se rychle zvětšuje. Nemusíte se stát AI expertem, potřebujete si ale najít vlastní motivaci, dát učení několik hodin týdně a pustit se do práce, ve které zatím nemáte jistotu.
Tlak není totéž co motivace
Po akci The State of AI mi přišla zpráva od člověka, který měl pocit, že jsem na publikum vytvořil příliš velký tlak. Mluvil jsem o nepřipravenosti manažerů a o pěti dovednostech, které budou potřebovat; on si odnesl úplně jinou emoci.
Pokud to byl účel, abych si myslel, že jsem prehistorická žába, splněno. Mám Tvoje přednášky moc rád a jsem tvůj fanoušek, ale to, že bys vyhodil 80 % manažerů a že všichni mají mít alespoň 1 z 5 skills, na mě působí jako brutální tlak.
To mě zasáhlo. Záměr ale není tak důležitý jako to, co lidé skutečně slyší. Potřebujeme proto mluvit současně o rychlosti změny i o cestě, která je zvládnutelná.
Tom Paulus popsal stejný rozdíl mezi uživateli AI ve svém příspěvku na LinkedInu:
Nůžky. Nožnice. Scissors. Otevírají se víc a víc. V Aibility vidím denně lidi, kteří jsou na spektru AI dovedností spíš na začátku a jsou vlastně absolutně ztracení. Ti vpravo nabírají obrovskou rychlost a nůžky se otevírají víc a víc.
Už nikdy to nebude tak pomalé jako dnes
Během několika dní se tehdy objevilo ovládání počítače v Cursoru, agentský mód v Copilotu a Replit Agent 3, který pracoval několik hodin v kuse. Jednotlivé novinky mohou zestárnout, tempo jejich příchodu ale zůstává podstatné.
Julian Schrittwieser v textu Nechápeme exponenciálu. Znovu a znovu. upozorňuje, že dnešní chyby snadno zaměníme za trvalou hranici:
Lidé si všimnou, že AI už sice dokáže psát programy a navrhovat weby, ale pořád dělá chyby nebo jde špatným směrem. A pak nějak dojdou k závěru, že AI nikdy nebude schopná dělat tyto úkoly na lidské úrovni, nebo bude mít jen malý dopad.
V době vzniku článku očekával, že nejlepší modely zvládnou v polovině následujícího roku pracovat samostatně až osm hodin denně a na konci roku 2027 překonají většinu lidských expertů. Jde o jeho predikci, ne o jistý harmonogram.
Začít je levné, naučit se to chce čas
Dobrá zpráva je, že jsme stále na začátku a všichni nemusí být AI experti. Manažer často potřebuje přehled o možnostech, schopnost použít AI při plánování a rozhodování a energii dostat rozumný AI-first přístup do týmu.
Nejlepší nástroje tehdy stály přibližně tolik jako dva běžné obědy a velká část vzdělávání byla zdarma. Skutečnou investicí jsou desítky hodin experimentů a ochota pustit se do práce, ve které si zatím nejste jistí.
Seth Godin to v článku No time? pojmenoval přesně:
Je jednoduché říct, že nemáme čas na nové dovednosti. Ale pravdou je, že čas bychom pravděpodobně našli. Co nemáme, je energie nebo motivace. Najděte to a čas se najde taky.
Pět způsobů, jak zmenšit vlastní odstup
- Zaplaťte si dobrý nástroj na 2-3 měsíce. ChatGPT, Claude, Gemini nebo Cursor vám dají zkušenost, kterou z ukázek nezískáte.
- Sledujte lidi, kteří ukazují skutečnou práci. Začít můžete třeba u videa k článku.
- Učte se při práci. Vyhraďte si několik hodin týdně na nový projekt, web nebo prezentaci, ne jen na překlad a shrnutí e-mailu.
- Najděte si mentora. Ukažte mu vlastní workflow a nechte si předvést, kde by AI změnila konkrétní kroky.
- Spojte AI s něčím, co už umíte a máte rádi. Motivace vydrží déle než strach, že vám něco uteče.
AI nemusí být pouze nástroj na vyšší produktivitu. Může vám pomoct být lepší manažerkou, učitelem, architektkou nebo rodičem. Právě takový osobní důvod dává nepohodlí při učení smysl.