# 7 trendů, které mění práci v roce 2026

Na AI Predictions 2026 jsem pracoval s daty od téměř 1 200 profesionálů a připravil 179 slajdů. Z celé analýzy vystoupilo sedm změn: rostoucí rozdíly mezi lidmi, nové náklady na AI, malé týmy, jiné formy komunikace a návrat hodnoty lidské expertizy.

**Autor:** Filip Dřímalka  
**Publikováno:** 28. 1. 2026

---

## AI Predictions v číslech

Pro AI Predictions 2026 jsem připravil 179 slajdů a pracoval s průzkumem téměř 1 200 profesionálů. Z akce vznikla i [fotogalerie](https://photos.app.goo.gl/KLZ222tZAv6hv2Se8) a její účastníci společně darovali 250 000 Kč organizaci [Digivia](https://www.digivia.cz/), která pomáhá neziskovkám s digitalizací a zaváděním AI.

Technologie nás zajímají proto, že násobí dopad bez stejného násobení času. Když nezisková organizace dostane lepší systém práce, nepomůže jí jednou; může se k výsledku vracet každý den.

## 1. Rozdíly mezi lidmi budou vidět víc

Spoluzakladatel Anthropicu očekával, že už v roce 2026 budou lidé s nejlepšími AI systémy žít v paralelní pracovní realitě. Na akci jsem ten rozdíl ukázal šestistránkovým AML formulářem, který vznikl z jednoho zadání. Běžný chat v ChatGPT nebo Copilotu takový proces sám nedokončí.

## 2. AI dostává vlastní řádek v rozpočtu

Cena práce s AI se rozbíhá do dvou směrů. Produktová fotografie může stát 4 Kč, zatímco můj Cursor v době vzniku článku spotřeboval téměř 1 000 dolarů za měsíc. Manažeři proto potřebují sledovat náklady podle typu práce, ne počítat s jedním předplatným pro každého.

## 3. Vaše práce se chová jako produkt

Jason Fried už dávno napsal, že firma je produkt. S AI se stejný pohled hodí i na vlastní práci: čím víc času dáte systémům, interním nástrojům a opakovatelným postupům, tím méně začínáte další úkol od nuly.

## 4. PowerPoint přestává být výchozí formát

Informace mohou mít podobu interaktivního webu nebo personalizovaného reportu. Naprogramovaná prezentace mi zabrala méně času než klasická; v týmu jsme také nahradili část cenových nabídek generovanými weby a pro právníky připravili web se všemi dokumenty.

## 5. Malý tým může předčit velkou skupinu

Na AI Predictions jsem ukazoval studii 700 pracovníků, ve které jednotlivec s AI překonal tým v rychlosti i kvalitě. Současně vznikají produkty, které malý tým naprogramuje za 10 dní, zatímco velká firma stráví 6 až 10 hodin denně poradami o jedné funkci. Schopný jednotlivec dostává nástroje, které dřív vyžadovaly několik profesí.

## 6. Člověk určuje, jak vypadá dobrý výsledek

Autonomní AI postupuje pomaleji, než jsem čekal. Pořád potřebuje někoho, kdo zná práci, má nápady a umí posoudit výsledek. Schopnost pojmenovat what good looks like proto spojuje oborovou zkušenost, vkus a práci s modelem.

## 7. Know-how se mění na přenositelné skills

Know-how uložené jen v hlavě agent nepoužije. Potřebujeme ho dokumentovat jako postupy a instrukce, které lze znovu spustit, sdílet nebo získat od někoho jiného. Martin Rosa tak ze svého druhého mozku s milionem poznámek vytváří skills pro Claude.

## Začněte jedním opakovaným procesem

Záznam akce, všech 179 slajdů, přepis a odkazy na studie byly zveřejněné na [aipredictions.cz](https://www.aipredictions.cz). Pro vlastní první krok si vyberte jeden proces, který děláte každý týden, popište jeho kroky a ověřte, co z něj dokáže převzít AI.

---

Původní článek: https://drimalka.com/inspirace-zdarma/sedm-ai-trendu