Článek

Paralelní světy lidí s AI a bez ní

Jack Clark z Anthropicu předpověděl, že lidé pracující s pokročilou AI budou do léta 2026 žít v jiné pracovní realitě než ostatní. Data, příběhy účastníků i zkušenosti z mého týmu ukazují, jak se tahle propast otevírá a co s tím může člověk udělat.

11. 2. 20266 min čteníFilip Dřímalka

Předpověď paralelního pracovního světa

Text vznikl v únoru 2026 z myšlenky Jacka Clarka, spoluzakladatele Anthropicu. Popsal rozdíl, který jsem už tehdy viděl v týmech, programech i vlastní práci:

Očekávám, že do léta 2026 bude mít mnoho lidí, kteří pracují s pokročilými AI nástroji, pocit, že žijí v paralelním světě oproti těm, kteří s nimi nepracují.

Práce přitom není jen činnost na počítači. Regulace, organizační setrvačnost, úsudek, vztahy a emoce dál rozhodují. V knize Budoucnost nepráce píšu, že práce nezmizí a lidé se umějí přizpůsobit. Problémem je nerovnoměrné tempo, které vytváří dvě rychlosti učení a dvě pracovní reality.

Více než 80 odpovědí ukázalo rostoucí propast

Při přípravě AI Predictions 2026 jsem prošel data AI laboratoří i našich programů a otevřel diskusi na LinkedInu. Víc než 80 odpovědí jsem nechal analyzovat AI. Lidé přecházeli od chatu k pokročilejším nástrojům, kombinovali modely a pouštěli se do složitější práce. Současně rostla propast mezi nimi a zbytkem firmy.

Claude pro tenhle jev nabídl slovo bifurkace, tedy rozvětvení systému do dvou částí. Pokročilými uživateli přitom nejsou jen lidé z IT. Stejný posun jsem viděl u architektky, marketéra, manažerky ve financích i produktového specialisty.

Ve středu jsem použil svůj první skript na slučování dat. Dnes, o pár dní později, mám napsaných asi 15 dalších skriptů pomocí AI na různé operace, automaticky zpracované stovky dokumentů a ušetřené týdny času.

Tři prompty postavily hlasového asistenta

Když jsem chtěl získat zpětnou vazbu kolegů k novému projektu, zadal jsem agentovi vytvoření hlasového asistenta, který si s každým zavolá. První dva prompty postavily voice bota, třetí analyzoval konverzace.

Kolegyně Žaneta na stejném principu postavila hlasovou agentku Vanessu:

Ta po odeslání nabídky zavolá klientovi. Hovor trvá 3-5 minut. Mluví česky, přirozeně, neprodává. Po každém hovoru mi přijde e-mail se shrnutím - co klient řekl, jaký má vibe, co potřebuje.

Zákaznice ze Švédska předtím mluvila se šesti dalšími firmami. Když jí Tomáš Paulus ukázal nástroje a práci s agenty v Aibility, reagovala jedinou větou:

Tome, vy jste úplně jinde. Ale fakt úplně jinde.

Model z roku 2024 už neukazuje možnosti roku 2026

Rozdíl mezi starší zkušeností a současnými modely popsal Matt Shumer v článku Something big is happening, který během několika dnů vidělo více než 80 milionů lidí. K dispozici je také český překlad.

Dnešní modely jsou k nepoznání oproti tomu, co existovalo před půl rokem. Debata, zda se AI opravdu zlepšuje nebo narazila na zeď, je u konce. Kdo to stále tvrdí, buď současné modely nepoužil, má důvod situaci bagatelizovat, nebo vychází ze zkušenosti z roku 2024, která už neplatí. Propast mezi veřejným vnímáním a realitou je obrovská a nebezpečná, protože lidem brání se připravit.

V roce 2023 AI chybovala při jednoduchém počítání, v roce 2024 napsala jednoduchý software a v roce 2025 část vývojářů říkala, že většinu kódu tvoří AI. Na začátku roku 2026 jsem pracoval s Claude Opus 4.6; první týden mě stál stovky dolarů, ale zvládal analýzu dat i programování projektů, které jsem si vymyslel.

Nástroj napojený na práci zvládne víc než chat

Některé AI aplikace zůstávají v okně prohlížeče. Jiné mají přístup k souborům, pracují samostatně a mohou řešit úkol hodinu v kuse. V našem týmu proto Cursor používali všichni, včetně asistentek.

Při vyplňování několikastránkového AML dokumentu pro realitní kancelář Cursor našel potřebné informace v mém počítači, zbytek dohledal na internetu, dokument vyplnil a uložil jako PDF. Bez ručního přepisování. Takovou zkušenost člověk nezíská při kopírování jedné odpovědi z chatu do e-mailu.

Dovednosti už mají měřitelnou cenu

Postavil jsem automatizaci plnění rozpočtových tabulek - úspora 1 den měsíčně. Opakující se úkol, ze kterého jsem měl každý měsíc hrůzu, je teď vyřízený automaticky.

Vytvořila jsem 80 slidů prezentace a 40 stran dokumentace za 3 hodiny. Kolegyně odhadla práci na minimálně 2 dny. A 100 % by to nebylo tak dobré obsahově ani graficky.

Podle PwC Global AI Jobs Barometer vydělávají lidé s AI dovednostmi o 56 % víc než lidé na stejné pozici bez nich. Rozdíl se za jediný rok zdvojnásobil a odvětví s rychlejší adopcí AI vykazovala trojnásobný růst příjmů na zaměstnance.

Goldman Sachs odhadoval, že do roku 2028 AI ovlivní 300 milionů pracovních míst; pro Česko původní text uváděl více než 1 milion. Jde o odhady, ne o jistou předpověď, ale ukazují velikost změny, na kterou se firmy připravují.

Technika tvoří jen desetinu připravenosti

Zkušenosti z Future AI Leader jsme rozdělili do čtyř pilířů. Čísla popisují náš pracovní model, nikoliv univerzální vědecké měření.

35 % AI-first mindset ochota hledat nový způsob práce a převzít odpovědnost za učení.
30 % spolupráce s AI nástroji zadávání práce, kontext, iterace a kontrola.
25 % použití ve vlastním oboru převod modelu na skutečné úkoly a procesy.
10 % technická část nastavení nástrojů, integrace a technické provedení.

Trh práce zvýhodňuje lidi, kteří umějí AI zapojit

Dario Amodei z Anthropicu předpověděl, že AI během jednoho až pěti let odstraní 50 % juniorních kancelářských pozic. První změny se projevují menšími týmy a náborem lidí, kteří spojují vlastní obor s AI.

Claude Cowork podle původního textu vznikl s pomocí AI za 10 dní. Pracovník Googlu jeho vývoj srovnal s deseti hodinami porad denně o tom, zda podobný nástroj vůbec postavit. Nejde o pravidlo pro každou firmu, ale o ostrý příklad rozdílné rychlosti.

Andrew Ng popsal ve svém příspěvku ze Silicon Valley, že firmy nenahrazují lidi AI, ale lidi bez AI lidmi s AI. Uvádí příklad týmu, kde práci 8 inženýrů a 1 produktového manažera zvládnou 2 inženýři a 1 PM, případně jeden člověk kombinující obě role.

Stejná práce, dvě odlišné reality

Systém místo ruční výroby: jedni koordinují agenty a stavějí prostředí, ve kterém se práce opakuje; druzí každý úkol zpracují sami od začátku.
Dokumentované know-how místo paměti: jedni dávají AI postupy a kontext; druzí začínají každý prompt bez historie.
Prototyp za minuty místo týdnů: rychlé zhmotnění nápadu přináší dřívější zpětnou vazbu.
Tvorba napříč profesemi: marketér připraví reklamu, obchodník reporting a učitelka testovací aplikaci bez čekání ve frontě IT.
Nabídka po schůzce místo několika dnů: interaktivní web může nahradit prezentaci a přílohy v e-mailu.
High agency místo čekání: jedni zkoušejí a vědí, jak vypadá dobrý výsledek; druzí čekají na školení nebo firemní zavedení.

Pět kroků, které můžete udělat sami

Tohle může být nejdůležitější rok vaší kariéry. Člověk, který přijde na poradu a řekne ‚udělal jsem tuhle analýzu s AI za hodinu místo tří dnů‘, bude tím nejcennějším člověkem v místnosti. Ne někdy v budoucnu. Právě teď. Naučte se tyto nástroje. Ukažte, co je možné. Tohle okno se brzy zavře - jakmile to pochopí všichni, výhoda zmizí.

Sepište si AI vizi na tři až pět let. Určete, co má dělat AI, co vy a co se potřebujete naučit.
Poznejte své silné stránky. Oborová zkušenost zvyšuje cenu výstupů, které s AI vytvoříte.
Najděte komunitu mimo vlastní firmu. Potřebujete vidět reálné projekty, slepé uličky i postupy ostatních.
Učte se od lidí s vlastní praxí. Demo bez kontaktu s reálnou prací nevytvoří úsudek.
Postavte jeden projekt od začátku do konce. Placený Claude, Gemini nebo ChatGPT a nástroje Macaly, Replit, Lovable či Cursor mají cenu až ve chvíli, kdy na nich řešíte skutečný problém.