# Přepis - Superpowered #1 - Jak na AI-first nábor a hledání práce

**Řečník:** Filip Dřímalka

**Natočeno:** 30. srpna 2026

**Délka videa:** 34:47

> Přepis jsme lehce vyčistili pro čtení. Opravili jsme zjevné chyby automatického přepisu a názvy aplikací, firem, projektů a webů. Význam, pořadí vět a způsob vyjadřování zůstávají zachované. Čas každého odstavce označuje začátek pasáže ve videu.

## Kapitoly

- 00:00:10: Úvod: první Superpowered Edition
- 00:00:58: AI-first nábor z pohledu firmy i kandidáta
- 00:01:48: State of AI a Future AI Leader
- 00:03:06: Tři principy Superpowered
- 00:04:51: Celý nábor řízený z Codexu
- 00:07:19: Jak Codex rekonstruoval práci a prezentaci
- 00:09:32: Ujasnění role a AI-first inzerát
- 00:11:23: StartupJobs, Airtable a databáze kandidátů
- 00:12:24: Hodnocení kandidátů, LinkedIn a Apify
- 00:14:55: Spolupráce lidí a AI a dohledatelnost rozhodnutí
- 00:16:27: Screeningové rozhovory a průběžné zlepšování
- 00:17:55: Tři skupiny kandidátů a osobní doporučení
- 00:20:39: Reakce kandidátů a oprava chyby v procesu
- 00:22:01: AI Hiring Kit pro další nábory
- 00:23:15: Přihláška do Anthropicu
- 00:24:29: Living context, Golden Knowledge a PACT
- 00:25:54: SuperCV: požadavky role a důkazy
- 00:26:58: Data, projekty a AI portfolio
- 00:32:48: Tři doporučení pro vlastní AI-first práci
- 00:34:04: Závěr a pozvánky

## Přepis

### Úvod: první Superpowered Edition

**[00:00:10]** Zdravím přátelé, vítám vás u prvního speciálního dílu podcastu Budoucnost nepráce. Tady ty speciální epizody budou mít podtitul Superpowered, protože se týkají tématu mé nové knihy a toho, co pro vás chystám v následujících týdnech a měsících. A budu v nich ukazovat velmi konkrétní workflow, to znamená pracovní postupy, to, jakým způsobem pracuju s umělou inteligencí a jak ji využívám na různé typy aktivit, od vypisování inzerátu, hledání nových lidí, ovládání všech možných aplikací, až po zcela konkrétní marketingové, obchodní nebo znalostní typy aktivit, které děláme v rámci naší práce.

### AI-first nábor z pohledu firmy i kandidáta

**[00:00:53]** Takže budu rád za zpětnou vazbu, jestli se vám tady ten formát líbí. A na dnešek jsem si připravil téma, které se týká jednak náboru, ale taky toho, když se někdo hlásí o práci. V létě jsem začal hledat nové lidi do týmu a říkal jsem si, že to je taková hezká příležitost udělat si menší experiment a podívat se na to, jestli lze celý nábor vyřešit za pomocí AI, ale taky se na to podívat z druhé strany a to, jakým způsobem může člověk zvýšit svoje šance, když se hlásí o práci v nějaké firmě.

**[00:01:32]** Tak pojďme na to. Jak jsem říkal, dneska zazní pohledy z obou stran, to znamená, nejdřív v té první části se podíváme na nábor a pak se podíváme na to, jak si vytvořit přihlášku, která zaujme nebo která vás dostane na pohovor, ale ještě předtím, než se k tomu dostaneme, tak bych vás chtěl pozvat na dvě akce, které chystáme.

### State of AI a Future AI Leader

**[00:01:52]** První proběhne 1. 10., tedy 1. října, ve spolupráci se Scale Up Your Way, ScaleUp Boardem, děláme velkou akci The State of AI. Na té akci ukážu, jaká je realita používání AI v českých firmách, podíváme se na data, ať už ze zahraničí nebo z Česka a hlavně, a to je nejdůležitější, ukážeme si top příležitosti, na co byste se měli zaměřit, pokud chcete využít AI na maximum.

**[00:02:22]** Takže 1. 10., State of AI, registrace je zdarma, bude to online, bude to stát za to. No a 16. října začíná můj už dvanáctý běh programu Future AI Leader, což je normálně desetitýdenní, letos to bude dvanáctitýdenní program pro lidi, kteří to opravdu myslí s AI vážně a chtějí buď přidat ke své expertize schopnost pracovat s AI a získat superschopnosti, anebo jsou manažery, lídry, chtějí vědět, co AI znamená, co umí a sami se v tom chtějí posunout a být v tom ideálně nejlepší v Česku nebo možná na světě.

### Tři principy Superpowered

**[00:03:00]** Takže Future AI Leader začínáme 16. října. Tak a teď už pojďme na to. Všechno, co vám ukážu, to znamená způsob, jakým pracuju s AI, je podmíněno třemi hlavními principy, které vám umožní být superpowered. To znamená opravdu mít superschopnosti.

**[00:03:20]** První bod je opravdu být schopen používat ten nejlepší nástroj, nejlepší model, nebo vědět, kdy používat jaký model na jaký úkol. Dneska největší přínos mají jednoznačně tzv. agentní pracovní prostředí, agentic workspaces, což jsou nástroje, jako je Codex, ChatGPT, Claude Code, Cursor, možná Antigravity, které umí jednak pracovat s lokálními soubory, umí se napojovat do všech možných aplikací a umí programovat.

**[00:03:50]** Takže si v pozadí píší skript skoro na cokoliv. Ten druhý bod je Living Context, to znamená kontext, kdy vytvoříte druhý mozek, ve kterém jsou informace o vás, o vaší firmě. Ten kontext je živý, to znamená pravidelně se aktualizuje. Protože čím lepší data, AI dáte, tím lepší výsledky dostáváte a dneska to uvidíte v plné síle.

**[00:04:17]** A ten třetí bod je tzv. compounding systems. To znamená, dělám něco ručně, postupně z toho vytvářím systém a ty svoje zkušenosti, objevy, experimenty převádím do pracovních postupů, dovedností a systémů, který pracují buď podle mě, anebo ideálně za mě. Klidně zcela samostatně.

**[00:04:39]** Jakmile spojíte tady ty tři věci dohromady, tak vám začne AI fungovat daleko, daleko líp, než jenom když se bavíte v běžném chatovacím rozhraní. Jdeme na to. Já jsem celý ten nábor řídil z Codexu. Je to aplikace od OpenAI. OpenAI funguje v rámci desktopové verze ChatGPT.

### Celý nábor řízený z Codexu

**[00:05:01]** Přešli jsme na ní, nebo přešli, my využíváme v týmu Codex, Claude Code i Cursor a já jsem na Codex přešel naplno zhruba před pěti, šesti týdny. S tím, že tím, že máme hodně dobře poskláraný druhý mozek, tak ten přechod byl poměrně jednoduchý. Vy dneska opravdu, když to máte dobře nastaveno, tak vám to může zabrat pár hodin a můžete přejít buď jednotlivci, nebo v celém týmu.

**[00:05:28]** A ten Codex je super v tom, že je hodně jednoduchý. To znamená, nevypadá tak programátorský jako další nástroje. Nový modely v rámci OpenAI jsou skvělý, takže GPT-5.6 SOL, výborná věc. A taky má přímo spoustu funkcí, které jsou velmi jednoduché na automatizaci, napojení na další nástroje a zkrátka velmi dobře se s tím pracuje.

**[00:05:52]** Takže má tu organizaci práce opravdu skvěle zmáklou. Ta výhoda Codexu je, že jakmile to máte napojeno na ty data, které vám ukážu, tak všechno od vytváření inzerátů, práce s uchazeči, komunikace s nimi může být dělaná přes Codex. Takže já jsem si třeba jenom teďka zkoušel Codexu zeptat, kolik máme přihlášených kandidátů.

**[00:06:14]** Potom, protože jsme se ráno ve Slacku bavili o tom, že potřebujeme ještě někoho, tak jsem se zeptal, je tam někdo, koho bychom mohli oslovit ohledně tvorby kontentu a AI, mi řekla přímo jména, tak to nebudu ukazovat, tak tam přímo napsala konkrétně lidi. A já bych je pak mohl jenom říct Codexu, super, prosím tě navrhni zprávu, kterou je oslovíme, s tím, že bychom jim tam popsali, koho přesně hledáme a teďka buď, ať řeknou, jestli o tom mají zájem, anebo tam rovnou dej odkaz na Calendly, ať je můžeme pozvat na pohovor.

**[00:06:55]** Diktuju, ten přepis je dělaný přímo přes OpenAI, takže funguje naprosto fantasticky, nemusíte ani používat nějaké další nástroje. No a zkrátka, on teďka začne pracovat, já to záměrně neukazuju, abych neprozradil osobní údaj, ale takovýmto způsobem jsem řídil celý ten nábor. Takže Codex je v tomto naprosto fantastický.

### Jak Codex rekonstruoval práci a prezentaci

**[00:07:19]** Já jsem i tuto prezentaci dělal v Codexu a to tak, že jsem ho poprosil, aby analyzoval všechny moje sessions a konverzace, které se týkaly hiringu a marketingové pozice a z toho, aby mi udělal návrh té prezentace. Protože to je přesně ten kontext, se kterým AI umí pracovat. Já mám uloženo úplně všechno. Přepisy hovorů, zprávy ze Slacku, maily, respektive AI, si do nich umí šáhnout.

**[00:07:48]** A stejně tak jedním z nejzajímavějších zdrojů informací jsou právě konverzace s AI, protože to je vlastně realita toho, na čem pracujete. Takže já jsem poprosil AI, aby mi analyzovala všechno to, co jsem v rámci toho náboru dělal. No a Codex prošel ty diskuze, prošel tu databázi, kde jsme evidovali úchazeče, tu komunikaci, materiály a z toho mi navrhl, jak tady ta prezentace bude vypadat.

**[00:08:17]** My jsme v rámci toho hledání, tak jsme opravdu, já jsem vlastně dělal více méně všechno sám, protože jsem si to chtěl vyzkoušet. Byl to jeden takový experiment. Takže nejdřív jsem analyzoval interní diskuze, abych vytvořil zadání té role. Potom jsme napojili zase přes AI na StartupJobs a vytvořili jsme web. Pracovali jsme s vyhodnocováním těch úchazečů, s přípravou a realizací těch rozhovorů a co je důležité, udělali jsme takovou personalizovanou komunikaci, že jsme dostali nejvíc odpovědí nadšených lidí, že tohle ještě v životě neviděli.

**[00:08:53]** A já osobně si myslím, že toto je jeden z těch největších přínosů AI. Ne, že vám zrychlí práci nebo ušetří 5-10 minut. To je super. Ale to, že vám lidi říkají wow, takovej výstup jsme ještě neviděli. A nám to říká hodně lidí, ať už jsou to lidi, kteří se hlásí o práci, partneři, kterým posíláme zpracované dokumenty a materiály, takže opravdu žasnou.

**[00:09:19]** Takže uvědomil jsem si díky tomu, že pokud vám lidé neříkají pravidelně, že tak dobré výstupy ještě neviděli, tak byste měli máknout na svých AI skills.

### Ujasnění role a AI-first inzerát

**[00:09:32]** Jakmile jsem se díval na tady to, co všechno jsme dělali, tak pro mě byl asi nejdůležitější ten začátek. To znamená ujasnit si, koho vlastně potřebujeme. My jsme samozřejmě v týmu, my máme relativně malej tým, všichni pracujeme s AI, ale bavíme se o tom, co je potřeba dělat a častokrát právě v těchto konverzacích se nachází obrovská hodnota.

**[00:09:59]** Takže jsem nechal analyzovat naše diskuze na Slacku, přepisy našich týmových konverzací, projekty, to znamená, co máme rozděláno za projekty a taky historii. Co jsme dělali za rozhodnutí, co nám fungovalo a co ne. No a jednoznačně z toho vyplynulo, že hledáme top marketéra, vyplynuli tam tři priority, ale je pro nás opravdu důležité to, aby to byl člověk, který je builder, to znamená umí stavět s AI.

**[00:10:28]** To stavět znamená, že přemýšlí systémově a nedělá jenom tu samotnou práci, ale je schopen vytvořit systém, který pak tu práci dělá za něj. Na základě toho nám AI nakódovala webovou stránku, myslím si, že je moc hezkou, a v té stránce bylo hodně detailně popsané, co je pro nás AI-first marketing, co je pro nás ten builder mindset a taky, že v rámci toho výběrka budeme chtít zpracovat konkrétní výstupy a nad těmi se chceme bavit.

**[00:11:04]** Ty výstupy chceme, aby dělal ve spolupráci s AI, protože my chceme, aby všechno jsme dělali s AI, ale samozřejmě v té diskuzi se pak musí ten člověk umět obhájit, proč to udělal, jak to udělal a ideálně třeba posunout ten výsledek po prvním kole výběrka. My jsme to dali nejenom na náš web, ale nechal jsem udělat i inzerát na StartupJobs.

### StartupJobs, Airtable a databáze kandidátů

**[00:11:30]** StartupJobs je superportál, ale přece jenom ta práce v něm není úplně uživatelsky přivětivá, takže jsem poprosil, jenom jsem dal odkaz na StartupJobs, ať najde dokumentaci a napojí to na naši databázi v Airtablu. Airtable je takový pokročilejší Excel, ale dají se v něm dělat hodně zajímavý věci a tím pádem zase jsem pak mohl se všemi těmi daty pracovat lokálně na svém počítači.

**[00:12:03]** AI navrhlo nejenom ten inzerát, ale taky celou tu tabulku. To znamená, že tím, že máme propojený Codex s Airtablem, tak on všechny ty sloupce, formáty navrhl sám. Jenom abyste viděli, já jsem si to tady udělal, poprosil jsem AI, aby mi udělala takovou vzorovou tabulku. Takže tady to mám samozřejmě roztříděno podle toho, jak jsme pozvali lidi na cally, koho jsme odmítli.

### Hodnocení kandidátů, LinkedIn a Apify

**[00:12:32]** A to, co tam bylo zajímavé, je, že nejenom, že se nám tam tedy uložili LinkedIn, zpráva ze StartupJobs, jestli je to z webu nebo ze StartupJobs, ale AI nám pak dělalo doporučení, jestli je tam fit na tu samotnou roli, to znamená marketing, na ten AI, na práci s AI a na ten builder mindset.

**[00:12:56]** Takže měli jsme asi 105 přihlášených kandidátů, z toho AI nám udělalo 100 strukturovaných hodnocení a 83 LinkedInových profilů. Ty LinkedInový profily zase, dělal to Codex, s tím, že jsem mu poprosil, ať se napojí přes Apify, což je nástroj, který používáme na stahování dat z webu.

**[00:13:21]** Já jsem vůbec nepsal nic, žádný skript. Všechno to udělal Codex. Takže mi dal jednak tady ten fit, jestli je silný, střední, slabý, ale dal mi i shrnutí. To znamená, nebylo to jenom nějaké vyhodnocení, on samozřejmě zdokumentuje, proč to hodnocení dělal, ale pro mě bylo i důležitý, abych se podíval na hodnocení přihlášky a já pak třeba se mohl podívat na detail toho daného člověka.

**[00:13:51]** Takže toto první kolo nám pomohl vyhodnotit, nebo mě pomohl vyhodnotit AI a následně jsme se pak pustili do toho, že chceme vybrané lidi pozvat na pohovor. Jinak to rozhodnutí jsem vždycky dělal já, ale velkou práci odmakala AI. Jak jsem říkal, všechno to bylo v Codexu a díky Apify a Airtable jsme byli schopni opravdu toto shrnutí a doporučení udělat velmi dobře.

**[00:14:23]** I díky tomu se nám pak sešli na těch pohovorech opravdu extrémně dobří lidé, ale bylo to daleko, daleko rychlejší, než kdybych musel všechny ty přihlášky číst ručně. Samozřejmě je možný, že mi tam něco mohlo uniknout, proto jsem se v jednom tom chatu i ptal, aby se podíval, udělal tam kontrolu a dokonce jsem to pak udělal i v Claude Code, aby se na to podíval jiný model.

### Spolupráce lidí a AI a dohledatelnost rozhodnutí

**[00:14:47]** Takže to proběhlo kontrolou čtyř očí a i tak to zabralo více méně pár minut. Takže jenom abych to zhrnul, než ukážu, jak jsme dělali pohovory, AI propojila, vytvořila inzerát, web, napojení na přihlášky a propojila to všechno v naší databázi, připravila doporučení a co bylo skvělý, a to je přesně ten compounding, to, že se zlepšuje ten proces, během toho procesu, tak navrhovala zlepšení.

**[00:15:21]** A já pak ukážu, proč jsem to takto chtěl. Na nás pak zůstal to, abych navrhoval celý ten proces, to finální rozhodnutí a nápady, jak bychom mohli pokračovat dál. Důležitá věc je, že říká se, nebo říká se, i v AI Actu je, že musí být dohledatelné rozhodování atd. A úplně upřímně si myslím, že když to takto děláte, zejména přes jeden nástroj, tak máte celý proces zdokumentovaný daleko líp, než když se o tom bavíte v zasedačkách, přeposíláte si to v Microsoft Teams chatu atd.

**[00:15:57]** Protože já mám opravdu všechno zdokumentováno. Prompty, které dělali doporučení, co jsem zadával, to znamená všechno v těch sessions je a já jsem schopen vytvořit naprosto detailní audit trail toho, jakým způsobem ten nábor probíhal. A to aniž bych tomu věnoval jednu minutu navíc. Takže to je za mě velká výhoda, kterou řada lidí nevnímá, ale v budoucnu si myslím, že to bude důležité.

### Screeningové rozhovory a průběžné zlepšování

**[00:16:25]** Tak, jdeme dál. Jakmile jsme měli vyhodnoceny kandidáty, tak jsem se vrhl do toho procesu screeningu, respektivě na ten call s vybranými lidmi. Já jsem chtěl s těmi lidmi udělat 20 minut, kde se rychle pobavím o tom, jestli je tam fit, jestli rezonuje to, když se bavíme o marketingu.

**[00:16:50]** Takže jsem se pobavil s AI i na základě těch dat, které od těch lidí mám. Jak by měla vypadat ta diskuze? AI mi nachystalo skript čtyři oblasti. Já jsem po prvním callu s kandidátem, tak jsem poprosil AI, aby vlastně sledovala můj kalendář a když jsem tam měl call s tím kandidátem, aby automaticky ten přepis zařadila do té databáze.

**[00:17:18]** To znamená, my přepisujeme, my děláme transkript skoro všeho a máme to nastaveno tak, že jakmile se zaznamená, že přepis k nějakému projektu, tak on ho dá nejen do druhého mozku, ale přiřadí souhrn k danému projektu. Takže tady proběhl první pohovor. Já jsem ho analyzoval, ten přepis a na základě toho jsme si řekli, jak je potřeba zlepšit ty další pohovory a pak se ten souhrn uložil do databáze.

### Tři skupiny kandidátů a osobní doporučení

**[00:17:48]** Takže tímto způsobem jsem postupoval, udělal jsem několik callů s těmi kandidáty. No a potom nakonec jsem poprosil AI, aby mi je tedy udělala finální rozřazení do tří skupin a aby navrhla, jakým způsobem s nimi budeme komunikovat dál. To znamená, v první skupině to bylo poděkování a pozvánka do druhého kola, kde AI každýmu poslala personalizovanou zprávu, včetně oslovení. Zase přes Codex. Nikam jinam jsem nechodil. Včetně odkazu na Calendly pro rezervaci termínu. Lidem, kteří byli v té druhé skupině, tak jsme jim řekli, že se nedostali do té top 8 nebo top 10, už si jenom pamatuju, ale že to bylo dobrý a že bychom s nimi rádi zůstali v kontaktu a v té třetí skupině to byly lidé, kteří nepostupují.

**[00:18:49]** A já jsem nechtěl zůstat jenom tady u toho, že jim pošlu tady ty zprávy. On mi ukázal ty tři varianty zpráv, ale já jsem jim chtěl vytvořit osobní doporučení. To znamená, jak by si mohli tu svoji přihlášku zlepšit, aby příště zaujali toho zaměstnavatele víc.

**[00:19:12]** My jsme si tam pár lidí vzali bokem, plus 10 bylo do top 10, to znamená, že celkově těch lidí, které jsme odmítli v uvozovkách, tak bylo 89 a AI nám vygenerovalo 89 doporučení. Já vám tady bohužel nemůžu ukázat reálné, ale poprosil jsem ještě teďka rychle, aby AI udělala fiktivní. Takže dostali takovýto dokument, v tom bylo Ahoj Lucie, na čem můžu stavět a celé to doporučení bylo postaveno na tom, co jsme se bavili interně, co jsem já nahrál jako svoje myšlenky, co se mi líbilo, nebo ne na těch přihláškách a na tom, s čím se ten kandidát hlásil.

**[00:19:59]** To znamená, dali nějakou přihlášku a na základě toho AI vygenerovala doporučení, jak by to měli zlepšit a potom ještě nějaké další tipy, jak se posunout do AI. Mimochodem, když tady ty věci sdílíme, sdílíme to tak, aby si to mohli velmi jednoduše zkopírovat do svojí AI nebo přímo otevřít.

**[00:20:22]** Takže i oni pak s tím můžou velmi dobře pracovat a i tohle je takové wow, které lidi pořád nevidí úplně často. Takže poslali jsme osobní doporučení, tady vidíte, že se vytvořily opravdu desítky a poslalo se to. No a jak to dopadlo? jakmile jsem to poslal, tak mi začaly chodit reakce.

### Reakce kandidátů a oprava chyby v procesu

**[00:20:47]** A já jsem v životě nedostal tolik nadšených reakcí. Díky moc Filipe spadla mi brada dolů, kdybych nedělal job research inkognito. Hned bych to přeposlal naší HR manažerce pro inspiraci. Ahoj Filipe, chtěl jsem ti poděkovat. Není to běžné, moc si to vážím. Už při zběžném prohlednutí v něm vidím obrovskou hodnotu. Díky moc, prošel jsem to, dali jste si s tím práci, dal mi to pár dobrých podnětů.

**[00:21:17]** Mám upřímnou radost, že si dáte tu práci s takovou zpětnou vazbou, konečně odmítnutí, které k něčemu je. A to je to wow. To je to wow, které mám rád, když pracuji s AI.

**[00:21:31]** Nebylo to všechno bez chyby. Pár lidí nám psalo, že v rámci toho hodnocení jsme asi nevzali v potaz něco, co dali jako přílohu. Takže jsme zjistili, že jsme jednu věc přehlédli. Takže samozřejmě znovu jsme ten systém aktivovali a je dobře, že se ten kandidát ozval. A zjistili jsme, z jakého důvodu to bylo. Takže pro příště už to máme vyřešené.

### AI Hiring Kit pro další nábory

**[00:21:56]** Je to zkrátka proces, který se nějakým způsobem zlepšuje. No a nakonec, já jsem nechtěl, aby zůstalo jenom tady u toho jednoho procesu. Chtěl jsem, abychom pak podobně mohli vlastně vypisovat inzeráty na jakýkoliv další pozice. Takže jsem poprosil AI, aby analyzovala náborovej proces a vytvořila z něj postup, který mohou kolegové použít pro nábor a na jiné pozice.

**[00:22:24]** AI to celý analyzovala, vytvořila takzvaně AI Hiring Kit, kde bylo vlastně, jak vytvořit roli a job, jak vytvořit tu databázi napojení na StartupJobs, jak dělat screening a evaluaci, jak dělat komunikaci, domlouvání schůzek, interview, rozhodnutí a runbook. To znamená, že když člověk chtěl vypsat dneska novou pozici, tak stačí, aby ve svým Codexu nebo ve svým Claude Code napsal, chci spustit výběrové řízení na roli XY.

**[00:22:55]** A potom AI mu to kompletně udělala. Takže to, co mě zabralo pár hodin, tak tohle dneska už může zabrat pár desítek minut. A to je přesně způsob práce, který já se snažím učit. Dělat na věcech a vytvářet z toho systém, který pak to zjednodušuje vám i vašim kolegům. No, ale já jsem nechtěl zůstat jenom u toho náboru. A říkal jsem si, jak bych asi vytvořil přihlášku já.

### Přihláška do Anthropicu

**[00:23:24]** Takže jsem se pobavil s AI, o tom, jestli náhodou, na co bych se tak mohl přihlásit. No a AI přišla s tím, že Anthropic vypsal docela zajímavou pozici, Head of Content and Curriculum v rámci Education. Je to techničtější role, než je moje dovednost, ale proč nebýt ambiciozní, že ano. Takže jsem si řekl, že to vyzkouším a že se na tu pozici přihlásím.

**[00:23:49]** Já jsem dal i hádanku na LinkedIn. lidé tipovali různé firmy. Pro mě je asi Anthropic a OpenAI. A ještě přemýšlíme, jestli ještě někdo. No asi Anthropic a OpenAI jsou jediné firmy, kde bych se možná nechal na pár let zaměstnat, abych se naučil něco zajímavého, ale samozřejmě byl to experiment. Já jsem ten experiment začal tím, že jsem v Codexu poprosil, aby analyzoval tento inzerát, takže jsem tam dal přímo odkaz a řekl jsem, na základě všeho, co o mně víš, navrhni strukturu a obsah přihlášky, která doloží moji práci.

### Living context, Golden Knowledge a PACT

**[00:24:29]** To ‚všechno, co o mně víš‘ můžete používat pouze v případě, kdy opravdu máte dobře zdokumentovaný druhej mozek. Já v tom mám jednak takzvanou Golden Knowledge, to znamená potvrzený věci ze všech mých bývalých projektů. No a pak samozřejmě kontext všeho, všechny projekty. Používám na to systém, který jsem vytvořil, který mu říkám PACT, projekty, agenti, kontext, tools, nástroje.

**[00:24:55]** Je to pracovně, tomu říkám, Superpowered OS a je to věc, kterou právě řešíme v programu Future AI Leader. Takže letos si to tam budou lidi nastavovat, protože je to něco, co vám neuvěřitelně pomůže s tím, aby vám AI zkrátka dávala velmi personalizovaný výstupy. No a když jsem poprosil AI, tak ona jednak analyzovala právě ten job posting, to znamená přečetla ten inzerát a uložila ho jako textový soubor do novýho projektu.

**[00:25:30]** Analyzovala všechny moje projekty a aktivity, který mám v tom svým druhým mozku uložený. Já tam mám uložený i svoje know-how, to znamená ze všech mých přednášek, workshopů, konverzací, tak mám vytažený moje myšlenky, přístup k práci a to ona analyzovala a pak opět analyzovala moje oblíbené téma sessions s AI.

### SuperCV: požadavky role a důkazy

**[00:25:54]** Ta výsledná přihláška vypadala takto. Takže byla to webová stránka a samozřejmě pak i CVčko, který jsem tam nahrál, kde já jsem si hrál s tím textem, hrál jsem si s tím obsahem, ale jenom, abyste viděli, co tam bylo. Ono vzalo požadavky v tom inzerátu, co oni požadovali a tady bylo, jak to splňuju já.

**[00:26:22]** To znamená, že chtějí, aby ten člověk byl schopen ten svůj skill nebo to řemeslo dostat do AI-powered systému. Takže jsem tam odkázal na ten svůj systém PACT a jak funguje, včetně architektury. Vlastní content. Zmínil jsem knihu, která vyšla v šesti jazycích, 50 tisíc čtenářů, program Future AI Leader, newsletter, podcast, kurzy a tak dál. A postupně vlastně AI vytáhla z toho, co dělám napříč svými projekty, to nejlepší a udělala z toho takový dokument o dovednostech. Mimochodem, když třeba tady vidíte 939 client engagements, omlouvám se za tu Czenglish nebo English, tak on vlastně se napojil do kalendáře a spočítal, že za poslední tři roky jsem měl skoro tisíc workshopů, přednášek, a další věcí u klientů, 252 firm. No a pak tady mám informace o firmě Digiskills, kterou jsem prodal, a o dalším projektu, kde mám pořád na starosti část strategie a tak dál.

### Data, projekty a AI portfolio

**[00:27:31]** No a dal k tomu další věci, takže byl tam fit. Potom analyzoval, jakým způsobem pracuju a protože ten systém je poháněný AI, tak AI ho umí nejlíp popsat. Takže tady popsal, jak s ním pracuju, jak je to postavený, projekty, agenti, context, tools a tady konkrétní příklad, no jak třeba se, jako třeba udělat krátký videa z podcastu, což mám přímo jako workflow systému.

**[00:28:02]** Potom jsem tam ještě poprosil, aby analyzovala finance a našla můj spend za AI od prvního ledna.

**[00:28:15]** AI spočítala, že od prvního ledna jsem za AI utratil 12 289 dolarů a to primárně za Cursor, kde jsem používal Claude. Takže on si dokonce udělal screenshoty z Cursoru a přidal tam jeden jako obrázek, aby viděli, že opravdu tady používám primárně Claude a spočítal, že z těch 12 000 dolarů 97,1 % bylo právě za Anthropic přes API.

**[00:28:48]** Jenom abyste věděli ten důvod, proč jsou ty výdaje tak velký, tak tady vlastně mám jarní FAIL, kdy jsem postavil kompletně novej portál, kde každý dostává personalizovaný doporučení a rady, jak AI využít na základě toho, co se tam učíme a na základě těch cílů a té úrovně, na které ten daný člověk je. Takže proto to stálo tolik. Je tam docela dost lidí a každý dostává rady na míru super top portálu.

**[00:29:15]** A samozřejmě hodně experimentuju v dalších projektech. Mimochodem, já osobně jsem dřív neměl moc rád práci s daty, ale teď to miluju, protože nemusím přemýšlet nad tím, jak pracovat s Power BI. Když používáte dobře nástroj, víte, jak s tím pracovat, můžete analyzovat velké množství dat. No a pak jsem tady samozřejmě ukázal i ty věci live.

**[00:29:40]** Takže tady mám FAIL portál, záznamy, osobní doporučení, top prompty, kolektivní inteligence, kde lidi sdílí, na čem pracují a vy pak si můžete šahat do té znalosti. Takže kompletní FAIL portál, pak akci AI Predictions, co jsme dělali, jsme tam dělali od reklam přes portál a velkej průzkum AI Impact, který zase budeme opakovat v prosinci.

**[00:30:10]** No a přidal jsem tam další věci, tady mám třeba informace o FAILu, což už teďka je dvanáctej modul, už to jedeme pátý, šestý rok, s tím, že takhle nám stoupají počty uchazečů, to je kumulativně, ne že by tam byly dva tisíce lidí, ale od 71 v prvním ročníku, tak teďka už jsme přes 500 v jarním a uvidíme, jak to bude v podzimním, ale je to zkrátka můj největší, nejzajímavější projekt a pak tady mám další kontent.

**[00:30:41]** Zase všechny ty data vytáhl z našich systémů. Ukázal tady NPS v jarním běhu 92, ten průměr tam byl 9,7 z deseti a samozřejmě reference. Nemohla chybět knížka, kdy jsem poprosil, ať stáhne aktuální data z Goodreads a z ratingu, včetně toho, že jsem pak nechával tam dát nějaká data z našich firmních projektů, no a samozřejmě informace o mých přednáškách. Řekl jsem si, že by se mohli podívat na celou moji prezentaci, takže tady mají moji prezentaci, včetně toho, že si můžou stáhnout PDF-ko nebo zkopírovat transcript. Předpokládám, že nikdo se 45 minut na prezentaci dívat nebude. No a hezký dopis od srdce, který jsem mimochodem napsal jako hlavní myšlenky ručně a AI mi to jenom vyladila.

**[00:31:36]** Přidal jsem něco osobního, opět pro mě bylo důležitý, že jsem chtěl, aby toto nezabralo déle než hodinu. Je to jeden z konceptů, který učím ve FAILu, říkám tomu Power Hour. Je to o tom, že za hodinu jste schopni postavit skoro cokoliv, když víte, jak na to a máte ve věcech pořádek, který si můžete mimochodem udělat taky za pomoci AI. Takže udělal jsem tady tuhle přihlášku.

**[00:32:04]** Následně jsem z toho udělal, tady mám jenom nějaký přehled, udělal jsem z toho i zdrojový data pro CVčko, který jsem tam nahrál. Bohužel mě nevzali, ale samozřejmě mohl jsem se snažit, mohl jsem nechat AI analyzovat, koho máme ve spojení, aby mi dal někdo recommendation. Jasně, že někdo z Evropy, kdo nevede content ve velký startupu, tak má možná už jako oranžovou na semaforu, ale kdyby mi o to šlo, tak samozřejmě udělám pro to daleko víc. Ale já jsem si chtěl vyzkoušet, jak jde udělat CVčko v době AI, kdy můžete si udělat pořádek v datech, můžete si poskládat druhý mozek a pak z toho čerpat v jakékoliv další činnosti. Moje doporučení. Nakonec, opravdu, říďte věci z jednoho místa, pokud je nemáte v práci, naučte se s tím pracovat doma.

### Tři doporučení pro vlastní AI-first práci

**[00:32:58]** Na dalším pohovoru, když se vás někdo zeptá, jak pracujete s AI, tak máte dvě možnosti. Můžete říct, no, já v práci mám jenom chat, tam jsem toho moc dělat nemohl, anebo řeknete, v práci mám jenom chat, ale doma jsem si udělal toto a toto a toto a celou tu přihlášku a celý ten výstup práce jsem dělal ve své AI. Takže naučte se pracovat tady z toho agentního prostředí.

**[00:33:24]** Dvojka, pracujte na svým kontextu, to znamená druhej mozek a napojení na nástroje. To je nejdůležitější věc, protože nechcete chodit do jiných nástrojů a klikat. A třetí doporučení, odlaďte proces ručně a pak z něj uděláte workflow. Chápu, že ne všichni si můžou napojit všechno na všechno, takže vy ten proces nemusíte mít od A do Z v jedné aplikaci.

**[00:33:48]** Vy můžete vyladit jednotlivý fáze toho procesu. Spousta věcí se dá udělat i v těch chatovacích rozhraních. Nicméně je opravdu dobré zkoušet si to v rámci celého toho workflow, protože vám to ukáže, kam až to využití AI můžete dostat. Takže tohle byl první díl Superpowered edice podcastu Budoucnost nepráce. Budu rád za zpětnou vazbu a ještě jednou připomínám 1. 10. State of AI, aktuální mapa toho, co se v AI změnilo, co to znamená pro vaši práci a hlavně jak jsou na tom české firmy a lidé v nich.

### Závěr a pozvánky

**[00:34:23]** A potom, pokud se chcete naučit pracovat stejně jako já, tak 16. 10. začíná program Future AI Leader. Takže pokud vás to zajímá, registrace jsou otevřený. Díky moc za pozornost a jinak se přihlaste na odběr ať už tohoto podcastu nebo mého newsletteru na webu drimalka.com. Díky a mějte se.