Přátelé,

dnes je velký den! 🎉 Spouštím totiž nový projekt, projekt, na který se už dlouho těším. I když zase tak moc nový není – zvlášť pokud vám něco říká slovo HOTCAST, budete vědět, o čem mluvím;) Ano, je to tak – vracím se k podcastingu! 

A jak jinak než s podcastem Budoucnost nepráce.

Nebude jen o technologiích a AI, bude to o něčem mnohem zásadnějším – o budoucnosti a lidském potenciálu. O tom, co všechno jsou lidé schopni dělat s umělou inteligencí. O nepráci. O tom, jak se z nás díky AI stávají superpowered professionals – profesionálové se superschopnostmi.

Žijeme totiž v naprosto neuvěřitelné době. Poprvé v historii má každý z nás přístup k technologii, která nám umožňuje dělat věci, které byly ještě před pár lety nemyslitelné. A já mám to obrovské štěstí, že kolem sebe vidím tolik zajímavých lidí a jejich projektů, že si to prostě nemůžu nechat pro sebe.

Přesně to chci v tomto podcastu ukazovat. Reálné příběhy lidí, kteří využívají umělou inteligenci nebo ji zavádí do svých firem. Konkrétní příklady, jak se mění práce, vzdělávání, podnikání. Inspiraci pro všechny, kdo chtějí využít tuto obrovskou příležitost.

Hned do prvního dílu jsem si pozval Ondru Krajíčka, CTO skupiny Partners, kde řídí IT a adopci AI pro tisíce zaměstnanců v oboru finančního poradenství. Předtím strávil 18 let ve Y Softu v technických rolích včetně řízení americké pobočky. Dnes řeší to, jak implementovat AI a připravit firmu na budoucnost – od automatizace call center až po personalizaci komunikace s klienty.

Ač o sobě říká, že je technologickým optimistou, střízlivě popisuje dnešní realitu AI: selhávání projektů i dopad AI na produktivitu a výkon vývojářů. Přes všechny tyto výzvy věří v AI a v to, že klíč k úspěchu spočívá v realističtějších očekáváních, bottom-up adopci a ve schopnosti rozumět hranicím technologií místo slepé víry v hype.

Jaký je rozdíl mezi hype a realitou AI? Co opravdu znamená reskilling? A proč by se firmy měly naučit s AI zacházet s radostí, ne se strachem?

I tato témata probereme v našem rozhovoru:

  1. Platí pořád technology hype cycle a jak nerealistická očekávání vedou k selhání spousty AI projektů [07:45]
  2. Jak skutečný reskilling vypadá: není to kurz, ale fundamentální změna způsobu práce a myšlení [11:29]
  3. Překvapivá studie odhaluje, že vývojáři používající AI jsou o 19% pomalejší než bez ní [27:17]
  4. Proč se prompt engineering stal klíčovou dovedností, ale není to profese [36:05]
  5. Koncept „human above the loop“: budoucnost patří designérům AI systémů, ne jejich operátorům [52:24]
  6. Proč malé specializované modely budou pro většinu firem důležitější než frontier modely [57:01]
  7. Jak transformovat IT z opravářů notebooků na business partnery, kteří aktivně podporují růst firmy [1:04:05]

Pokud jste poslouchali můj HOTCAST, rozhovor by se vám měl sám (snad) objevit ve vaší podcastové aplikaci. Pokud ne, tak můžete poslouchat zde:

 

Slovníček pojmů

Posluchačům jsme slíbili i slovníček pojmů, který za nás skvěle zpracoval Claude.ai, kam jsme nahráli přepis rozhovoru a použili tento prompt: „Analyzuj tento podcast – slíbil jsem divákům „slovníček“ pojmů. Vypiš technické pojmy, nástroje a jiná odborná slova + udělej k nim jednovětný popis. Zkus to ideálně rozdělit do kategorií (např. Technologie, Byznys, Nástroje, Koncepty)“

Technologie a AI koncepty

Generativní AI – Technologie schopné vytvářet nový obsah (text, obrázky, kód) na základě naučených vzorů z trénovacích dat.

Velké jazykové modely (LLM) – Rozsáhlé AI systémy trénované na obrovském množství textových dat, které dokážou rozumět a generovat lidskou řeč.

Prompt engineering – Dovednost formulovat dotazy a instrukce pro AI tak, aby poskytovala co nejlepší a nejpřesnější výsledky.

Halucinace – Jev, kdy AI model vygeneruje informace, které si vymyslel a které neodpovídají realitě nebo vstupním datům.

Kontext inženýring – Proces přípravy a strukturování informací, které AI systém potřebuje k pochopení úkolu a poskytnutí relevantní odpovědi.

Grounding – Proces zajištění, aby odpovědi AI byly založené na konkrétních faktech a datech, nikoliv pouze na pravděpodobnostních odhadech.

Evaluace LLM – Testování a hodnocení výkonu velkých jazykových modelů, aby se ověřilo, že fungují správně a spolehlivě.

Open weight model – AI model, jehož parametry jsou veřejně dostupné, což umožňuje jeho úpravu a použití bez omezení producenta.

Deterministický systém – Počítačový systém, který při stejných vstupech vždy poskytne identické výsledky (na rozdíl od AI modelů).

Fine-tuning – Proces dodatečného dotrénování AI modelu na specifických datech pro zlepšení výkonu v konkrétní oblasti.

Nástroje a platformy

Claude – Pokročilý AI asistent od společnosti Anthropic, specializující se na bezpečnou a užitečnou konverzaci.

ChatGPT – Konverzační AI nástroj od OpenAI, jeden z nejpopulárnějších velkých jazykových modelů.

Cursor – Vývojářský nástroj využívající AI pro psaní a úpravu kódu, oblíbený i mezi neprogramátory.

Claude Code – Příkazový řádek nástroj umožňující vývojářům delegovat programátorské úkoly přímo z terminálu.

Microsoft Copilot – AI asistent od Microsoftu integrovaný do kancelářských aplikací Microsoft 365.

Github Copilot – asistent s agentskými funkcemi, který pomáhá s programováním.

n8n – Low-code platforma pro vytváření automatizací a propojování různých služeb bez nutnosti pokročilých programátorských znalostí.

Ollama – Nástroj pro lokální spouštění menších AI modelů na vlastním počítači bez nutnosti cloudového připojení.

Hugging Face – Platforma s více než 2 miliony AI modelů, kterou vývojáři používají ke sdílení a stahování modelů.

Gemini – AI model od Googlu konkurující ChatGPT a Claude.

Delphi – Platforma pro vytváření AI avatarů schopných komunikovat hlasem i videem.

Byznys koncepty

Hype – Přehnané nadšení a mediální pozornost kolem nové technologie, které často vytváří nerealistická očekávání.

Hype cycle – Gartnerův model popisující fáze adopce nových technologií od nadšení přes zklamání až po produktivní využití.

ROI (Return on Investment) – Návratnost investice, měřítko efektivity vložených prostředků do projektu nebo technologie.

Reskilling – Proces získávání zcela nových dovedností pro změnu profesní dráhy nebo adaptaci na nové pracovní požadavky.

Upskilling – Rozšiřování a prohlubování stávajících dovedností pro zlepšení výkonu v aktuální roli.

AI governance – Soubor pravidel a procesů pro bezpečné a etické využívání AI ve firmě.

Risk management – Řízení rizik spojených s implementací nových technologií, zaměřené na minimalizaci potenciálních problémů.

Data governance – Správa firemních dat zajišťující jejich kvalitu, bezpečnost a soulad s předpisy.

Blue Ocean vs Red Ocean – Strategický koncept rozlišující mezi neobjevenými trhy (Blue Ocean) a vysoce konkurenčními trhy (Red Ocean).

NPS (Net Promoter Score) – Metrika měřící spokojenost zákazníků a jejich ochotu doporučit službu nebo produkt.

Expectation management – Řízení očekávání, klíčové při zavádění AI, aby lidé měli realistickou představu o možnostech technologie.

Pracovní koncepty

Human in the loop – Přístup, kdy člověk zůstává součástí procesu a kontroluje nebo schvaluje výstupy AI systému.

Human above the loop – Koncept, kdy člověk designuje celý proces včetně kontrolních mechanismů, ale nemusí být u každého kroku.

Just-in-time software – Rychlé vytváření softwaru pro okamžitou potřebu, často pomocí AI, bez dlouhodobého plánování.

Deep work – Soustředěná práce vyžadující plnou pozornost a koncentraci, bez rozptylování.

Learning by doing – Učení se praktickou prací na reálných projektech místo teoretického studia.

Knowledge documentation – Dovednost strukturovaně popisovat a zaznamenávat vlastní znalosti pro budoucí využití nebo sdílení s AI.

IT business partner – Role IT specialisty, který aktivně podporuje byznys cíle firmy a vnímá ostatní oddělení jako zákazníky.

Technické termíny

API (Application Programming Interface) – Rozhraní umožňující komunikaci mezi různými softwarovými aplikacemi.

Edge cases – Neobvyklé nebo extrémní situace, které mohou způsobit selhání systému, pokud s nimi není počítáno.

Data residency – Požadavek na uložení dat v konkrétní geografické lokalitě z důvodu právních předpisů.

Batch processing – Zpracování velkého množství dat najednou namísto postupného zpracování po jednotlivých položkách.

Command line – Textové rozhraní pro ovládání počítače pomocí příkazů namísto grafických ikon.

Readme file – Soubor s instrukcemi a dokumentací k projektu nebo aplikaci.

SQL – Programovací jazyk pro práci s relačními databázemi.

Custom GPT – Personalizovaná verze ChatGPT uzpůsobená konkrétnímu účelu s vlastními instrukcemi.

Metodiky a přístupy

Top-down přístup – Strategické řízení shora, kdy vedení firmy rozhoduje a implementuje změny směrem dolů k zaměstnancům.

Bottom-up přístup – Inovace vycházející od zaměstnanců, kteří sami objevují a navrhují řešení.

Dekompozice – Rozložení komplexního problému na menší, zvládnutelné části pro lepší řešení.

Orchestrace – Koordinace různých procesů a nástrojů tak, aby společně vytvářely funkční celek.

Incremental approach – Postupný přístup realizace po malých krocích namísto velkých jednorázových změn.

Prompt inženýr jako profese – Ironická poznámka o roli, která vznikla a „zanikla“ ve stejném roce, ale dovednost zůstává důležitá.

Další relevantní pojmy

FOMO (Fear of Missing Out) – Strach z promeškání příležitosti, často používaný v marketingu k vytváření tlaku na adopci.

Buzzword – Módní slovo nebo fráze často nadužívané v oboru, která zní důležitě, ale může mít nejasný význam.

Sandbox – Bezpečné testovací prostředí izolované od produkčních systémů.

Compliance – Dodržování zákonných předpisů a interních pravidel firmy.

AI pilot – Pilotní projekt testující využití AI v omezené části firmy před plnou implementací.

Autonomous agents – AI systémy schopné samostatně vykonávat úkoly bez neustálého lidského dohledu.

Takže už zbývá jen jediné – enjoy! 🎧

Filip