ČTRNÁCTÝ DÍL BUDOUCNOSTI NEPRÁCE JE VENKU!
Václav je Head of IT ve společnosti Y Soft – legendární brněnské technologické firmě. Není to AI influencer ani konzultant. Je to člověk v reálné firmě s reálnými omezeními: vlastní servery, starý kód, přísné bezpečnostní certifikace (SOC 2, ISO 27001).
Přesto večer po večeru staví agentské workflow – a ráno je nasazuje do produkce pro 300+ uživatelů. A teď hledá agentic inženýra, který mu pomůže jeho systémy škálovat na celou organizaci.
AI mě úplně pohltilo – a není cesty zpět
Václav popsal svůj příběh s AI jako postupný proces. Začal platit za ChatGPT hned po vydání, ale první rok si ani nepamatuje, na co ho vlastně používal. Pak začal zkoušet osobní věci – recepty, fotky, experimentování. A pak přišel zlom.
„Přišel Claude Code a to prostě úplně vystřelilo. Během toho roku jsem se neskutečně posunul a začal jsem nacházet věci, kde mi to dokáže pomoct – jak osobně, tak v businessu.“
Druhý zlom přišel letos s modely Opus 4.5 a 4.6 – milion tokenů kontextu znamená, že už nemusí řešit, jestli mu kontext „neuteče“. Dostat se na 50-60 % zaplnění kontextu v Claude Code je pro něj prakticky nereálné. Takže nechává víc a víc na AI a míň optimalizuje.
Co mě na tom zaujalo: přesně tenhle vzorec vidím u lidí v našem programu. Nejdřív hraní si, pak osobní věci, pak práce – a pak ten moment, kdy to „vystřelí“. A ten moment přichází, když se potkají tři věci najednou: dobrý model, dobrý kontext a zkušenost.
Dva agenti se hádají o můj kód
Václavův hlavní workflow je Claude Code + GitHub + CodeRabbit (AI code review agent). Cíl? Aby ten kód nikdy nečetl člověk.
„Já to opravdu dělám s cílem, že ten kód nikdy nebude číst člověk. Je to můj cíl, abych se tam dostal – ale v tu chvíli Claude Code ještě není tak daleko, abych to nechal jenom na něm.“
Takže má multi-agent review: Claude Code napíše kód, commitne, CodeRabbit najde chyby, Claude Code je opraví. A takhle se to točí. Je to přesně ten posun od „AI mi pomáhá psát kód“ k „AI agenti spolupracují a já jenom koukám a kontroluji výsledek“.
Boris Černý z Anthropicu říká, že 100 % jeho kódu píše AI. Václav to vidí realisticky: u interních aplikací, kde víš co děláš, ta doba už přišla. U produktu s miliony zákazníků a SLA 99,999 % ještě ne. Ale přijde.
Vibe coding je super na prototyp. Na produkci už méně.
Tohle je důležité rozlišení, které řada lidí dělá špatně. Václav to říká jasně: vibe coding je skvělý na prototypování a osobní projekty. Ale ve firmě s bezpečnostními certifikacemi potřebuješ zdokumentované procesy.
„Pokud jim řekneš: to já to tady řeknu Cursoru, on mi to napíše a já to dám do produkce – tak ti řeknou, že tak super, no to by nešlo. Takže ty potřebuješ mít ty procesy zdokumentovaný.“
A proto je tak důležitá governance vrstva – mít co-agenty, kteří kód revidují, dokumentují a kontrolují kvalitu. Ne proto, že by AI psalo špatný kód, ale proto, že to vyžaduje audit a compliance.
Na druhou stranu – interní aplikace? Tam je to jiný svět. Když interní nástroj půl dne nefunguje, nic se neděje. Když vypadne produkt pro miliony zákazníků, je to katastrofa. A právě v tom interním IT prostoru může Václav experimentovat daleko víc.
Budoucnost interních nástrojů: markdown, agenti a druhý mozek
Jedno z nejzajímavějších témat rozhovoru: jak budou firmy pracovat s interními daty a nástroji. Václav říká, že každý systém by dneska měl mít „MCP mode“ – možnost, aby se k němu připojil AI agent.
Bavili jsme se o tom, jak firmy přecházejí na model, kde je dokumentace v GitHubu v markdown souborech a agenti k ní přistupují přes Claude Code nebo Cursor. Zmínili jsme koncept GitLab Handbooku – kde jsou všechny interní informace zdokumentované tak, aby odpovědi mohla dát AI místo člověka.
Zásadní insight: nikdo ta data nechtěl uklízet, protože v tom neviděl užitek. Ale ve chvíli, kdy lidé uvidí, co s tím agent dokáže – napojený na pět různých systémů, hledající korelace – najednou ta motivace přijde. A klíčové je, že AI ti může ten úklid udělat za tebe.
Cloud Act: největší blocker v implementaci AI
Překvapivě nejde jen o modely a nástroje. Největší problém pro YSoft v implementaci AI je Cloud Act – americký zákon, který umožňuje americkým agenturám přistupovat k datům uloženým americkými firmami, i když jsou ta data fyzicky v Evropě.
Pro YSoft to znamená, že zákaznická data ze západní Evropy – zejména od vládních úřadů – prostě nemůžou jít do ChatGPT ani Claude. A tady nejde jen o modely (open source řešení existují), ale o služby postavené nad nimi. CRM, service desk – v Evropě nemáš kde brát.
Václavův přístup k bezpečnosti je pragmatický: je to řízení rizika, ne jeho eliminace. A někdo musí za to ve firmě bojovat – včetně diskuzí s právníky zákazníků.
Builders vs. coders – co říká Karpathy
Na závěr jsme se dostali k filozofii. Václav citoval Andreje Karpathyho: builders versus coders. Coders – ti, kteří píšou kód – by se měli zamyslet, jak dál. Builders – ti, kteří staví řešení – ti zůstanou.
„Za mě je to o tom: rozumím tomu businessu, dokážu se bavit s lidmi, dokážu definovat výsledky a dokážu tyhle informace přetavit do instrukcí pro agenty.“
A to je přesně ono. V době AI budou klíčové soft skills – porozumění businessu, schopnost komunikovat, schopnost formulovat záměr. Hard skills v IT budou čím dál méně důležité, protože AI je zvládne za nás.
Co si z toho odnést
Začněte osobními projekty. AI intuice se buduje zkoušením, ne školením. Večerní side projekty jsou nejlepší trénink.
Multi-agent review je budoucnost. Nenechávejte kód jen na jednom AI. Nechte agenty, ať si ho navzájem kontrolují.
Rozlišujte prototyp a produkci. Vibe coding je skvělý na experimentování, ale governance a dokumentace jsou povinnost pro reálný byznys.
Ukliďte si data. AI agenti jsou jen tak dobří, jak dobrá jsou data, ke kterým mají přístup. Investice do knowledge managementu se vyplatí.
Buďte builders, ne coders. Klíčová dovednost budoucnosti je porozumět businessu a umět formulovat záměr pro AI.
Celý rozhovor si poslechněte v podcastu Budoucnost nepráce #14:
Pokud vás téma zaujalo, sdílejte ho dál – třeba to pomůže někomu, kdo řeší AI adopci ve firmě.
F.
A pokud jste ještě neslyšeli předchozí díl…
Minule jsem mluvil s Danem Hastíkem o deep techu, kvantových počítačích a o tom, proč smyslem není replikovat se na dvacet agentů – ale udělat jednoho a zbytek času strávit s dětmi nebo na surfu. Jestli chcete pochopit, jak přemýšlí člověk, kterému denně projdou rukama startupy od léčby rakoviny po AI sportovní komentátory – a přesto tvrdí, že nejdůležitější je umět si sednout a nedělat nic – tohle je pro vás.