Latest / Budoucnost nepráce / Nikdo mě nezná líp než moje AI (s Davidem Pavlíkem)

Transcript

Nikdo mě nezná líp než moje AI (s Davidem Pavlíkem) · Budoucnost nepráce

• 0:00
  SPEAKER_02: Dal jsem do Česka milion agentů.
• 0:02
  SPEAKER_02: Jak detekovat, že někde někdo používá AI.
• 0:04
  SPEAKER_02: Mysternosti už dneska není 10 tisíc hodin a 10 tisíc pokus.
• 0:08
  SPEAKER_02: Pani vlastně netučí, že jim nevolá banka a volá jim bot a chce plík kreditní kartu anebo prostě, že tady tu SEI nenapsal náš pepitel napsat do něco GPT.
• 0:17
  SPEAKER_02: Je to fakt jako krásný.
• 0:18
  SPEAKER_00: My si myslíme, že je to strašně jako unikátní.
• 0:19
  SPEAKER_00: Ale skutečnosti vlastně určitě dostat nějakého textu.
• 0:23
  SPEAKER_02: Pavičák levičák je to republikán, to supa.
• 0:26
  SPEAKER_00: My jsme náhradili ducky e-mail.
• 0:29
  SPEAKER_00: Tak.
• 0:30
  SPEAKER_02: Kaný ty biznes co neměl být někdo rozumí.
• 0:35
  SPEAKER_02: Máte canický kolegi.
• 0:36
  SPEAKER_02: Ne budou mít kolegi a kolidě mám takový fotovacky.
• 1:27
  SPEAKER_00: Tak si pod něm záznám.
• 1:29
  SPEAKER_00: My jsme rozhodli udělat navazující webinář, který proběhne 20.
• 1:34
  SPEAKER_00: února v 19.
• 1:36
  SPEAKER_00: hodin, jenom webináři odpovím na nejzajímavější dotazy z Predictions.
• 1:41
  SPEAKER_00: Podíváme se i na to kompetence, které potřebovali k tomu, abyste ztalive i já.
• 1:47
  SPEAKER_00: A hlavně ukážu něco, co tady ještě nebylo.
• 1:51
  SPEAKER_00: Já totiž, když jsem se bavil se i o tom, co všechno jsme společně dělali.
• 1:56
  SPEAKER_00: Během přípravy na Predictions, tak jsme společně identifikovali 40 projektů od webu, reklamních kampaní, strategie a tak dále.
• 2:07
  SPEAKER_00: A já bych vám to chtěl ukázat.
• 2:09
  SPEAKER_00: Nazval jsem to Beh the Scenes a na tom webináři ukážu do detailu, jakým způsobem jsem používal úplně inteligenci a jak bude vypadat naše práce v symbiose.j pokud budete pracovat stejně.
• 2:23
  SPEAKER_00: No a všechno to směřuje k 13.
• 2:26
  SPEAKER_00: březnu, protože to je ten nejdůležitější termín letošního roku začíná už jedenáctý běh programu Future AIDR.
• 2:35
  SPEAKER_00: Když se podíváte na web a podíváte se na reálné výsledky, tak tam uvidíte extrémně zajímavé citáty od lidí, kteří se toho programu účastnili, a já věřím tomu, že je ten program mění život.
• 2:50
  SPEAKER_00: On vám kompletně změní mindset a to, jak přemýšlíte o své práci a o své budoucnosti s AI.
• 2:57
  SPEAKER_00: Naučíte se používat skvěle dva typy aplikací, hlavně četovací a pak také vibe codingový, a budete v komunitě top profíků, kteří chtějí využít maximálně tu příležitost, kterou AI přineslo.
• 3:12
  SPEAKER_00: Takže 20.
• 3:14
  SPEAKER_00: února webinář 30.
• 3:16
  SPEAKER_00: března, Future AI líder.
• 3:17
  SPEAKER_00: Nenechte si to ujít a teď už skvělý rozhovor s Davidem Pavlíkem.
• 3:21
  SPEAKER_00: Představte si, že vaši inženýři přijdou ráno do práce, spustí pár AI agentů, jdou na stand up a na kávu.
• 3:29
  SPEAKER_00: A když se vrátí, tak mají cod review ready.
• 3:32
  SPEAKER_00: To není sci-fi, tak vypadá nebo bude vypadat práce vývojářů v moderních firmách.
• 3:40
  SPEAKER_00: Náš dnesní host, David Pavlík ukazuje, že AI first není budoucnost, je to už přítomnost.
• 3:47
  SPEAKER_00: Co na to říkáš?
• 3:48
  SPEAKER_02: Dobrý den.
• 3:49
  SPEAKER_02: Já si myslím, že je to tak a já bych možná k tomu doplnil, že za mě je to jenom taková jako dočasná tranzentní část, kdy my se vlastně posunujeme k něčemu, kde to bude ještě víc automatizováno.
• 4:00
  SPEAKER_02: Já doufám, že vlastně ty AI modely a ty AI nástroje za nás budou psát software i sami od sebe a budou nám sami dávat návrhy, kam bychom se mohli posunout.
• 4:11
  SPEAKER_02: Když založím v paměti ještě pár let zpátky, když jsem nastoupil do Amazonu, tak to bylo rok 2010-11, tak vlastně ta největší inovace developers experience byla v tom, že jsme přemýšleli, jak to udělat, když si ráno pípnu bedem a žedu do budovy, tak aby se mi nastartoval nějaký virtuální počítač, když přijdu ke svému místo, že to bude nachystaný a můžu začít kódovat.
• 4:35
  SPEAKER_02: Se nám tuším, že nějak podařilo, to bylo takový jako prototyp, ale dneska by to bylo jako daleko zajímavější, že ráno vstanu, spustí se mi x agentů, kteří něco nokodují a přijdu do práce, buď si dám tu kávu anebo začnu dát review a odpoledne sem hotový.
• 4:51
  SPEAKER_02: A to, co jsem vlastně říkal, že je to realita, tak se můžete rozlídnoutru, je to naprostá realit dneska.
• 4:58
  SPEAKER_00: Já bych to možná ještě posunul, protože já poslední dobou, když spouštím nějaký agenty v kurzoru, tak to dávám právě večer.
• 5:06
  SPEAKER_00: Aby mohli přes noc pracovat a pak se ráno podívám.
• 5:09
  SPEAKER_00: A musím, dokonce se mi vyplácí opravdu napsat jako a teď jdu spát, aby na některé věci se jako zeptal a byl schopen to vyřešit sám.
• 5:17
  SPEAKER_00: Zále to funguje.
• 5:18
  SPEAKER_02: Zámě úplně ideální.
• 5:19
  SPEAKER_02: A já si myslím, že tam je spousta věcí, které budeme muset promyslet a udělat si nějaký best practice, kdy zapínám toho agenta v jakým soulu.
• 5:30
  SPEAKER_02: Protože ve finále teď mi to teďka ohromně ušetří času a práce.
• 5:36
  SPEAKER_02: Tak já začnu mít zase znovu ten limitující faktor, sice Hundred X, limitující faktor, že těch agentů půjde strašně vlastně ale jestli tam bude nějaký human check in důup, tak stejně těch checků už bude tolik, že já musím prioritizovat, na co se chci podívat první a na co druhý.
• 5:54
  SPEAKER_00: Jo, já to vidím.
• 5:55
  SPEAKER_00: Vidím to i u své práce, kdy vlastně když mám najednou tři, čtyři, pět agentů, tak vlastně to přepínání kontextu.
• 6:00
  SPEAKER_01: Je to tak, je to tak.
• 6:02
  SPEAKER_00: A je to náročný a přesně.
• 6:03
  SPEAKER_00: Budeme designovat systém, budeme částečně indolup, částečně abov dolup, ale bude to úplně nová změna.
• 6:10
  SPEAKER_00: Jak pracovat?
• 6:11
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 6:12
  SPEAKER_02: Jady u toho přepínání kontextu vlastně hledám takový jako bez practice, co dělat mezi tím, když zadám agentu práci.
• 6:20
  SPEAKER_02: A kdo to vymyslí, jak to efektivně udělat, abych byl jako foukus na ty tři věci zaraz, tak si myslím, že to bude úplně špičkový.
• 6:28
  SPEAKER_02: Protože teď to říkám tak, že mám ty tři projekty vedle sebe třeba.
• 6:31
  SPEAKER_02: Ale opravdu ten kontext switch, ani ne tak už technický, ale spíš jako biznisový, opravdu zabírá čas a není to úplně triviální věc.
• 6:42
  SPEAKER_00: A já jsem tam já mám takový dva problémy.
• 6:45
  SPEAKER_00: Jeden je, že když právě čekám, tak občas jako spustím ještě jednoho, že mě to jako láká, že dostanu nápad.
• 6:51
  SPEAKER_00: Přesně.
• 6:51
  SPEAKER_00: Čím si moc nepomáhám.
• 6:53
  SPEAKER_00: Ale teď jsem to začal řečit, že vlastně mám kettlobel a mám tam nějaký další věci, takže třeba někdy si zacvičím rychle.
• 7:00
  SPEAKER_02: Já si ale myslím, že to je jako fakt rozumný a může to být jako ta future work.
• 7:05
  SPEAKER_02: Buď si budu zacvičit, anebo si tam dám tu pauzu na kafe, nebo si tam dám ten stand up, nebo se točím ke kolegovi.
• 7:13
  SPEAKER_02: Hele teďka dělám iterace a zkouším tenhle ten button posunout sem a uvidíme, co to udělá.
• 7:18
  SPEAKER_02: A to si myslím, že vlastně ta interaktivita toho vývoje, že nemusím čekat do druhého dne, než se to dostane na stand up, někdo si ten tik vezme a udělá to, ale uděláme si to real time během té diskuze, že tam bude ten obrovský posun.
• 7:31
  SPEAKER_00: Super.
• 7:32
  SPEAKER_00: Tak my jsme z tady pustili do diskuze.
• 7:34
  SPEAKER_00: Dnes chtěl jsem tě představit, tak já jenom tebe určitě spousta lidí zná, tak já jenom tady řeknu nějakou tvoji tvoji historii v uplynulých pár letech.
• 7:44
  SPEAKER_00: Jsou tady firmy, jako je Rohlík, Chipmunk, Kivi, SpaceX, Netflix, Amazon, Microsoft.
• 7:53
  SPEAKER_00: To jsem nevím, že dělal Microsoft?
• 7:54
  SPEAKER_02: A tam jsem začal.
• 7:55
  SPEAKER_00: No, tam začal, co právě.
• 7:58
  SPEAKER_00: Možná to přeskočíme, ale zajímalo by mě, co děláš dneska, a jak bys sám sebe popsal?
• 8:09
  SPEAKER_02: Dneska konkrétně co dělám, tak už jsem asi třetí měsíc, kdy mám taky jako volno a právě přemýšlím, co budu dělat dál.
• 8:16
  SPEAKER_02: A je to taková skvělá doba, protože mám čas na rodinu, která si to hodně užívá.
• 8:22
  SPEAKER_02: Takže bylo tam je trošku osobního odpočinku, ale hodně čtu, hodně experimentu s různými technologiemi, bavím se s různýma firmama a právě nejsou to úplně jako ty techy, že si mě pozve nějaká výrobní firma a teďka tam sedíme a zkoušíme tam dávat nějaký zlepšová.
• 8:39
  SPEAKER_02: A je to hodně hodně tak.
• 8:44
  SPEAKER_02: Nej to správné jsou příjemné, naplňující, protože opravdu se nám daří díky těm technologiím posouvat ohromně rychle.
• 8:52
  SPEAKER_02: A pak jsem udělal pár věcí s manželkou nějaké takové mini projekty, pro její podcast nebo s jedním majitelem a šéfkuchařem, restaurace nějaký booking systém stavíme, zase pomocí jako i.
• 9:04
  SPEAKER_02: Je to fakt strašná zábava, samozřejmě.
• 9:07
  SPEAKER_00: Zlatý věk tvůrců.
• 9:08
  SPEAKER_02: Je to tak, je to zlatý věk tvůrců a hlavně ty věci se dějí téměř jako okamžitě.
• 9:14
  SPEAKER_02: A to asi znáš taky ukázat někomu, že co jde dneska udělat a to je jich wow, a prostě jak si jim rozváří ty oči, tak to je dneska úplně úžasný.
• 9:23
  SPEAKER_02: Ale hledám si teďka něco dlouhodobého a jsem sám sem zvědavý, kde to skončí.
• 9:30
  SPEAKER_00: Ty jsi fungoval v rolich CTO, CIO, dá se to tak říct?
• 9:35
  SPEAKER_02: Je to tak, je to poslední pár let, ale vlastně vystudovaný jsem informatik.
• 9:42
  SPEAKER_02: Dlouhou dobu jsem dělal takové technické projekt, ať už jak zmiňoval Amazon, Netflix nebo SpaceX.
• 9:48
  SPEAKER_02: A pak jsem vlastně v Česku přešel do startupu, Scalupu, kde jsem pomáhal vlastně v leadershipu stavit ty engýrní týmy.
• 9:56
  SPEAKER_00: Super.
• 9:57
  SPEAKER_00: No, a jak se podle tebe mění ta profese vývojáře, anebo profese produktů, protože já to vnímám, že se to hodně propojuje, že i ta rychlost iterací, tak vyžaduje, aby ten vývoje nedělal jenom to, co mu bylo řečeno a stejně tak ten produkt, jak aby si byl schopen spoustu věcí udělat sám.
• 10:17
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 10:18
  SPEAKER_02: Já si myslím, že úplně jako trefa do černého je, když máme inženýry, kteří rozumí tomu, co potřebujem postavit, baví ten produkt, participují na tom, sami ho ideálně používají, a vlastně dneska ta doba, kde oní můžou ten celý workflow od ideace nějakého nového nápadu až do nasazení dělat úply.
• 10:39
  SPEAKER_02: A je na tom krásný, tože já vlastně můžu obrat trošku toho inženýra, protože tam mi pomůže já další nástroje.
• 10:47
  SPEAKER_02: Nebo můžu i na druhé straně vlastně ubrat i trochu toho produkťáka, protože jsou tam taky ty nástroje, takže vlastně dokáže to kompenzovat ty nedostatky v nás, ale co my musíme přinést přímat do řešení toho problém, je vlastně to, že chci něco stvořit, chci něco dotáhnout do konce a chci něco jako dát do produkce.
• 11:07
  SPEAKER_02: A ta rychlost se i teda, jak už jsme se bavili, se ohromně zvyšuje a právě to nahrává tady těm lidem, kteří chtějí něco vyzkoušet a pustit to a vidí to super.
• 11:18
  SPEAKER_00: I jak to vidíš z nástrojí pro vývojáře dneska, protože řada firem má určitá omezení, zvláště ty tradičnější, jako jsou výrobní firmy, banky a tak dál.
• 11:30
  SPEAKER_00: To znamená, že tam aspoň jsme zkušenosti většina firm, když jede na Microsoftu, tak nabídne dělat kopilot.
• 11:37
  SPEAKER_00: Když jsi do svého týmu uvažoval nad tím, jaký nástroj dáš vývojářům, jak si nad tím přemýšlel?
• 11:43
  SPEAKER_02: Já možná jsem o tom přemýšlel moc tak jako archaicky a zpátečnicky, že jsem vlastně první přemýšlel na to, aby to moc nenarušilo vlastně tu kontinuitu toho biznesu, aby jsme pokračovali v tom vývoji.
• 11:58
  SPEAKER_02: A to by asi byla cesta do pekel v dnešní době.
• 12:02
  SPEAKER_02: Takže potom přišel jako zlomový bod, kdy jsem si řekl, nebo když jsme si v týmu řekli, pojďme zkusit všechno, co je na trhu a pojďme se podívat, co se chytí.
• 12:11
  SPEAKER_02: A vlastně u toho jsme potom už zůstali.
• 12:13
  SPEAKER_02: První to byl vlastně takový jako pokus, abychom si vyzkoušeli ty nástroje, abychom si ošáhli, abychom je zkusili zapojit do těch našich workflow, ale stal se z toho tak jako bez praktice, že když něco přijde, tak někdo udělá evaluation, odprezentuje to zbytku týmu a řekneme si, takhle bychom to mohli použít, takhle to mohli používat.
• 12:30
  SPEAKER_02: A pak se to vlastně typicky v těch větších týmech se to předá nějakým tým, který se vlastně stará o tu, řekněme, developers experience, ať právě mají za úkol daný nástroj zkonfigurovat, nastavit tak, aby ho zbytek toho týmu mohlo rychle adopt.
• 12:46
  SPEAKER_02: Když se bavíme o pětičlených týmech, tak je to relativně easy.
• 12:49
  SPEAKER_02: Pokud je to 100 a vícečlený tým, tak je už tam obrovský impact.
• 12:54
  SPEAKER_02: Protože ty nástroje určitě vidíš přichází jednou týdně, nějaké nové verze modelu.
• 13:00
  SPEAKER_02: Přichází nové nástroje napsání kódu, testování kodu a tak dále.
• 13:04
  SPEAKER_02: Takže to, aby 100 lidí a více zkoušelo každý tool s obe, je kravená.
• 13:10
  SPEAKER_02: A je to super, když přijdu do práce.
• 13:12
  SPEAKER_02: Ale teďka naše Dev Experience tým a nabízí těchto 100, klikněte si tady a můžete ho používat a nemusíte vůbec nic konfigurovat.
• 13:21
  SPEAKER_02: A samozřejmě zná to kontext vaší hřeb, zná to váš software development life cycle a ví, jak se to má stavit.
• 13:28
  SPEAKER_02: A v tom si myslím.
• 13:31
  SPEAKER_02: Že je dneska obrovská příležitost pro všechny engineeringy, aby měly tohleto nachystané, aby byli schopni reagovat na to, jak stavit ty věci rychle.
• 13:40
  SPEAKER_02: Což je vlastně ta část ta nástrova.
• 13:42
  SPEAKER_02: Ale potom vlastně, jak ten engine sám funguje, jaký má mindset, jak tomu přistupuje, jestli přistupuje k tomu, ale tak mi dejte ten další takit a já ho nějak vytvořím verzus.
• 13:51
  SPEAKER_02: Pište mi ten problém, co chcete vyřešit a já vám ho dodám to řešení, to je potřeba právě na tom leadershipu, aby vlastně si vyjasnili, jak chtějí fungovat a potom, aby to dostali do toho týmu.
• 14:03
  SPEAKER_00: Zaznamenal jsi při výběrových řízeních, že lidi, kteří se k vám hlásili, jako inženýři, že chodí z firem, kde toto je běžný, nebo že byly překvapení, že byl to možná takový ani ne bonus, ale podpora brandu zaměstnavatele jako firmy, která podporuje tady ty moderní nástroje.
• 14:23
  SPEAKER_02: Bylo to, bych popsal, jako taková kontinuální změna.
• 14:26
  SPEAKER_02: Opravdu když někdy před rokem ty nástroje začaly být víc a víc užitečné, tak jsme viděli, že víc a víc lidí přichází s tím, že ty nástroje baví já s kurzorem přicházeli nebo s Vincifem, nebo pár lidí měli zkušenosti z DVI.
• 14:46
  SPEAKER_02: A vlastně se jí na to ptali, jestli to můžou používat, aby jsme vlastně hledali ty lidi, kteří to chtějí vyzkoušet.
• 14:53
  SPEAKER_02: Pak tam byl takový zajímavý, zlomový moment určitě zaznamenal, že se na Linkedu v nějaké recruiting komunitě a HR komunitě hodně řešilo, jak detekovat, že někdy někdo používá AI.
• 15:05
  SPEAKER_02: A vlastně člověk se nad tím zamyslí, že vlastně já chci, aby ukažte mi, kde jste to všude ošulili a kde jste se zrychlili pomocí AI.
• 15:12
  SPEAKER_02: Pojďme se o tom bavit.
• 15:13
  SPEAKER_02: Pojďme se o tom bavit, přesně tak.
• 15:15
  SPEAKER_02: Takže to jsme otočili.
• 15:16
  SPEAKER_02: A pak jsme vlastně do výběrového řízení dali.
• 15:21
  SPEAKER_02: Vždycky každý byl nějaký homework a teďka jsme tam začali přát.
• 15:25
  SPEAKER_02: OK, když děláš backend jako homework, tak tomu deneruj frontend a vice versa.
• 15:31
  SPEAKER_02: A ty lidi to strašně překvapilo.
• 15:33
  SPEAKER_02: Někteří si to opravdu vyzkoušili poprorě a u toho výběrka bude značí.
• 15:36
  SPEAKER_02: To je fakt dobrý.
• 15:38
  SPEAKER_02: Takže měli jsme tam i tyhle Aha momenty a teďka si myslím, že se to stane totálním standardem, a zase bude se muset vymýšlet, jak vlastně.
• 15:49
  SPEAKER_02: Nebo za kdo je ten můj ideální kandidát, jak by měl mít skvěl, jak by měl mít přístup, jaký mindset a jak používá ty nástroje.
• 15:56
  SPEAKER_02: A to se fakt strašně rychle mění, takže můj advice by byl jako sledovat, kde jsme teď aktuálně a jaký profil těch lidí nehledám teď, ale za 6 měsíců bude ten člověk schopen jít jako s dobou, bude si to schopen testovat, bude schopen adoptovat i nové věci, protože já jsem to říkal, když jsem vybíral svůj poslední leadership tým, jsem mi ptali, a co do mě čekáš a říkám, já čekám, že mi pomůžeš jako redefinovat, co ten software engineering znamená a jak ho vlastně dokážeme v tom být nejefektivnější.
• 16:26
  SPEAKER_00: Já tam vidím spoustu paralel a inspirace pro znalostní a kreativní pracovníky.
• 16:32
  SPEAKER_00: Protože já sám se hodně teď vlastně mám víc vývojářů sleduju než kdykoliv v minulosti, protože jejich pracovní postupy dokážu aplikovat do zdalostní práce, konzultantské práce a připomněmi to úplně fascinující.
• 16:44
  SPEAKER_00: A i třeba my v týmu všichni, když je většina neprogramátorů, tak používáme právě programovací nástroje.
• 16:51
  SPEAKER_00: A je to pecka.
• 16:52
  SPEAKER_00: A strašně se mi líbí, to co říkal, že dát lidem jiný úkol, protože to si myslím, že jedna z největších přidaných hodnot, je, že rozšířou kapability schopnosti.
• 17:01
  SPEAKER_00: Takže najednou Sijou je schopen si udělat analýzu dat, aniž by to muselo někomu posílat.
• 17:07
  SPEAKER_00: Vlastně mně se to strašně líbí.
• 17:08
  SPEAKER_00: A asi to začneme dělat, že když někoho budeme najímat, tak dáme úkol z jiné oblasti, aby nám ukázal, jak je schopen se učit, jak je schopen ty nástroj použivat.
• 17:18
  SPEAKER_02: Já si myslím, že je to úplně ideální přístup, nebo spousta firmá to, že přičám na interview, ale vlastně to není interview, ty sma budeš jeden den, dostaneš ráno, nemý problém a večer to chceme vidět v produkci.
• 17:31
  SPEAKER_02: A dneska je naprosto možné fakt i pochopit, jak funguje jejich CICD, jak deplují ty věci.
• 17:38
  SPEAKER_02: Během jednoho dne dát tu věc do produkce.
• 17:41
  SPEAKER_02: Já jsem přemýšlel tajmeř v každé firmě, jsme vždycky měli, jsme řešili onboarding inženýru, aby byli nejefektivnější od prvního dne.
• 17:50
  SPEAKER_02: A taková dobrá metrika k tomu je jako comit in produktion on da one.
• 17:58
  SPEAKER_00: To znamená dostat.
• 18:00
  SPEAKER_02: Prostě nějaký můj řádek kódů, musí být v produkci nasazený.
• 18:04
  SPEAKER_02: Samozřejmě, někdy ta firma nemá tak jako malinkatý tásky, ale mít jako jeden file, který bude viditelný jako na webu, kdo bude znát URL to a tam bude David Pavlík, byl jsem zde, ale musel jsem si projít tím celým deploymentem, poznal jsem to celé, tak to je přesně ano.
• 18:20
  SPEAKER_02: Aby vlastně jsme měli metriky a měli cíle, jak očekáváme od těch lidí a jak efektivní mají být.
• 18:27
  SPEAKER_02: Protože když tohle jim nedokážeme říct, tak oni se nedokážou k tomu zacílit a optimalizovat se.
• 18:35
  SPEAKER_02: Protože přesně jak se to pojmenoval.
• 18:36
  SPEAKER_02: Ten člověk může být ohromě tak jako obohacený tím, že je vlastně takový jako iron man.
• 18:42
  SPEAKER_02: A dokáže naraz dělat strašně moc věcí a já vlastně ani nevím, jak to vysvětl těm lidem, co všechno můžou dělat s tímhle nástrojem, s tamtým nástrojem.
• 18:51
  SPEAKER_02: Oni si tu cestu musí hledat sami, ale musí mít ten cíl, že před rokem jsem takovýhle táskek psal týden.
• 18:59
  SPEAKER_02: Teďka mám na to den, co udělám.
• 19:02
  SPEAKER_02: A on to ten člověk vymyslí, pokud bude chít.
• 19:04
  SPEAKER_00: A zároveň využívá i já v té analýze toho, jak ten systém dneska funguje, jak je popsaný, jak je zdokumentovaný, což je a možná možná přinést jako zajímavý pohledy.
• 19:15
  SPEAKER_02: Přesně.
• 19:16
  SPEAKER_02: M to neustále fascinuje.
• 19:18
  SPEAKER_02: Vím, že je to běžné, že to má člověk očekávat.
• 19:21
  SPEAKER_02: Ale teďka právě, jak jsem manželce pomáhal s jejím webem pro její podcast, tak jsem říkal, to by bylo super, kdyby se tam updateovali ty epizody podcastu automaticky ze Spotify.
• 19:32
  SPEAKER_02: A já vlastně jsem ani nevěděl, si Spotify má nějaký API na tohle, tak jsem to do toho kurzoru napsal a bylo to tam takhle.
• 19:39
  SPEAKER_02: A prostě už se to updateuje a běží to.
• 19:41
  SPEAKER_02: A to je na tom to krásný, že vlastně to je ten builder pohled.
• 19:45
  SPEAKER_02: Já chci postavit integraci ze Spotify a nechci jako dříve první si najít na Google Spotify API, je tam něco takového, jo, tady jsou nějaký credentials a to.
• 19:55
  SPEAKER_02: To je prostě strašně pase.
• 19:57
  SPEAKER_00: Já jsem teďka nahrávala video o kurzoru účastníkům programu Fail Future AI líder.
• 20:03
  SPEAKER_00: A já jsem dobrý konká.
• 20:05
  SPEAKER_00: Protože ono to je vlastně taková.
• 20:08
  SPEAKER_00: Je tak vtipný pro ty lidi, že pak mají takový jako, že si říká jako zfailů a tak, ale hlavně je to i zkrátka jako first attempt in learning.
• 20:16
  SPEAKER_00: A já jsem četl nedávno takový post od Navala Ravikanta, který psal, že mistrovství už dneska není 10 tisíc hodin, ale deset tisíc pokusů.
• 20:24
  SPEAKER_00: Což třeba práce s IA o tom je, že pořád to používat a tím získáváš tu intuici, kdy to funguje kdy ne.
• 20:31
  SPEAKER_00: A já jsem nahrával video, kde jsem ukazoval kurzor, jak mám nastavený, protože my jako ne Aťáci, tak nemáme jako rádi, že to malý černý.
• 20:41
  SPEAKER_00: Takže když si říkám, já si musím jako zvětšit ten fond, obavit si to na světlo, aby to nevypadalo jako iťácký nástroj.
• 20:47
  SPEAKER_00: A teď já jsem tam něco ukazoval a říkal, no, ty já chci, tak třeba bych mohl dělat live přepis, že budu přednášet a tak možná na to je nějaká apy.
• 20:57
  SPEAKER_00: Teď on našel nějaký tůl, tak já jsem říkal, super, a teď je to udělám a tady máš 200 dolarů zdarma na to.
• 21:03
  SPEAKER_00: A já jsem během toho, jak jsem jim jenom ukazoval, tak jsem postavil to, že máme na webu sekci, kde budou live tvíty z té mé přednášky, kde vlastně AI bude zpracovávat.
• 21:14
  SPEAKER_00: A to jenom jsem ukazoval něco a během toho jsem to postavil.
• 21:17
  SPEAKER_00: To nejsem programátor.
• 21:19
  SPEAKER_02: A to je to přes brutální.
• 21:21
  SPEAKER_02: Já jsem měl takový jako zážitek.
• 21:22
  SPEAKER_02: Z rodiči se často používají jako příklad toho těch nájků a jeli jsme spolu vlakem do Prahy, byla ta kalamita, tak jsme nechtěli brádou to.
• 21:29
  SPEAKER_02: A když jsme se trošku začali nudit v tom vlaku, a mamka říkal, že by si ráda zahrála sudoku.
• 21:34
  SPEAKER_02: A já jsem zpastil na počítače, otevřel jsem na webel a chystý sudoku.
• 21:38
  SPEAKER_02: A my nevěřil, že to bylo všechno, tak jsem to předal.
• 21:41
  SPEAKER_02: V pěti lokalizacích, deset různých složitostí.
• 21:46
  SPEAKER_02: To byl jako ten wow, moment.
• 21:48
  SPEAKER_02: Ale je to přesně o tom, co si furt bavím, jestli jsem schopen artikulovat ten biznes problém, a dokážu popsat cestu k tomu řešení, tak ta technologie je tady, abych s tím dostal.
• 21:57
  SPEAKER_00: Já jsem, jak si díváš třeba na to.
• 22:00
  SPEAKER_00: Že pořád jsou lidi, kteří vlastně to berou jako jsou jako proti tomu, včetně vývoja.
• 22:06
  SPEAKER_00: Já si myslím, že ve všech profesích to je.
• 22:08
  SPEAKER_00: Versus, jak ta kvalita kodu, který AI generuje už dneska je opravdu jako na velmi dobré úrovni.
• 22:15
  SPEAKER_00: Cítí, že to fakt bude jako celý dělat AI?
• 22:17
  SPEAKER_02: Já si myslím, že to bude celý dělat AI, a určitě podepíšu, protože ta kvalita kódu je na hodně vysoký úrovni, typicky, kde vidím jako největší issu, nebo ty botliny jsou v tom, že jsem nesprávně formuloval to zadání nebo že jsem nedodal dobrý kontext.
• 22:34
  SPEAKER_02: Ale když dodám ten kontext, když popíšu, co to má dělat, tak je to téměř jako 100%.
• 22:41
  SPEAKER_02: Jde fakt o to.
• 22:42
  SPEAKER_02: Vlastně ten balán je mezi tím, kolik chci investovat času do toho popsání versus kolik mi to ušetří času.
• 22:48
  SPEAKER_02: Když najdu tu balán, že tady tenhle tůl je to ten devin, a je to kurzory už tak vytrénovaný na mě, že nemnou na kontext toho repa nebo na kontext toho těch tázků v lineáru nebo tam mám, dokáže si z toho vytáhnout, jak to má vypadat, jak to má fungovat.
• 23:04
  SPEAKER_02: Doptat se na ty informace, tak ono to už dneska krásně funguje.
• 23:08
  SPEAKER_02: Byl jsem překvapený právě jako z tůl typu Lavel, že i od nich ten koda kvalita toho řešení je strašně vysoká.
• 23:18
  SPEAKER_02: Opravdu to i přemýšlí za mě, jestli jsem tam nedospecifikoval něco a že nevím, plásnu, když tam stavíme rezervační systém, říkal, no tak tady postav nějaký UI, který tomu číšníkovi v restauraci umožní potvrdit objednávku rezervaci nebo ji přesunout na jiný čas, a ono tam doplnilo zrušit objednávku a přidat poznámku.
• 23:44
  SPEAKER_02: Že automaticky to přemýšlí za tebe a už je to faktový best vady.
• 23:50
  SPEAKER_02: A určitě jako moc krát zažil, ono se to od tebe učí, tak je to fakt jako krása.
• 23:58
  SPEAKER_02: Vlastně každý z těch moderních toolů má nějakou možnost konfigurace nastavení, jako interní knowledge base, nějakých procesů a tak dále.
• 24:04
  SPEAKER_02: Takže to je právě ta část, o které jsem mluvil dřív, že dát si ten čas s tím zkonfigurovat to pro ten váš use, pro vaše organizaci, pro to vaše repo, kde máte nějakou část toho svého kodu, aby to fungovalo tak, jak potřebujete.
• 24:20
  SPEAKER_00: No a tam je super.
• 24:22
  SPEAKER_00: My jsme se o tom bavili, že já jsem si vytvořit vlastní koncept, na to, jak máme konfigurovaný systém našich souborů, složek, agentů a tak dále.
• 24:32
  SPEAKER_00: A tam pak člověk začne přemýšlet právě jako v kontextu toho, že něco udělám, nefunguje to a já nepřemýšlím jenom, jak to spravit jednázově, ale jak to vyladit v tom systému, aby se to dělalo jinak.
• 24:44
  SPEAKER_00: Takže tu paměť budovat, ty procesy, ty systémy, a myslím si, že to bude obrovská změna pro všechny znalostní pracovníky, že já tomu říkám jako sochař versu zahradník.
• 24:54
  SPEAKER_00: Že ten sochař dělá tu prezentaci, dělá tu práci.
• 24:57
  SPEAKER_00: Ten zahradník vytváří systém, aby to AI bylo schopno dělat samo.
• 25:01
  SPEAKER_00: A to vyžadá úplně jiný přístup k práci, úplně jinou mentalitu.
• 25:04
  SPEAKER_02: Jasně tak.
• 25:04
  SPEAKER_02: A ono je to, je ta parale v tom, vlastně, když onboju novýho kolegu a zaučuju ho, tak si s tím dám nějakou práci a je to takový, někdy to má jako úspěch, někdy to nemá úspěch.
• 25:16
  SPEAKER_02: U toho AI to má téměř vždy úspěch.
• 25:18
  SPEAKER_02: Protože se to fakt pamatuje a je to v tom, že tam stavím jako tu knowledge base a je ten čas strávaný má daleko větší návratnost než u těch lidí.
• 25:27
  SPEAKER_00: No tak to každopádně.
• 25:29
  SPEAKER_00: Ale i když teďka kolegové si zěžovali, že pořád jim občas funguje lepé, když jsou hodně přísně a zaradávají si, když něco kurzor nechápe.
• 25:36
  SPEAKER_00: Takže pořád je to trošku někdy.
• 25:38
  SPEAKER_02: Já jsem si právě hrál s tím s tím Devinem.
• 25:43
  SPEAKER_02: Jok konfiguroval to našeho junior AI engineer a právě jsem zkoušel, ale Devin se nejde strašně moc minulý.
• 25:49
  SPEAKER_02: Udělej jsme trošku většího rase, abych prostě trošku křičel na ty programátory.
• 25:54
  SPEAKER_02: A to je jako krásně to AI dokáže impersonatovat různé profily a to a pak se to fakt dá se to dotáhnout až k tomu, jak to má vypadat.
• 26:05
  SPEAKER_00: Mně se teďka, to jsem tam nekonfiguroval, ale mě kurzor teď se začal podepisovat jako F s tečkou.
• 26:12
  SPEAKER_00: Já se tak podepisuju ve zprávách a jak to má ten kontext i toho Novice, tak on vlastně se začal vždycky a máš to hotový.
• 26:22
  SPEAKER_00: Ty nejseš F, ale bylo to strašně zajímavý, protože pak tam začal dávat jako, já dávám jiný smajky, já třeba nepoužívám jako smilek jako emoji, jako kolokové.
• 26:30
  SPEAKER_00: Ale píše jenom dvojtečku a záporku.
• 26:33
  SPEAKER_00: On začal používat stejný smajlik.
• 26:35
  SPEAKER_00: Protože ten můj systém začal brutálně fungovat, že vlastně jako jak aktualiza můj kontext a můj tónov voice, tak se mu vlastně přizpůsobuje.
• 26:43
  SPEAKER_00: Fascinující úplně.
• 26:45
  SPEAKER_02: Je to super.
• 26:47
  SPEAKER_02: Právě s tím kurzorem jsem měl zase tak jako podobnou historku, kdy jsem s ním diskutoval, že furt to nemáš správně implementovaný, furt tam je chyba, tady ty data nejsou správný.
• 26:58
  SPEAKER_02: A on to jako analyzoval po 6.
• 27:00
  SPEAKER_02: A pak mi napsal něco.
• 27:02
  SPEAKER_02: No, ale je to úplně přesně, protože když tam zadáš tohle, tak pak funguje tohle a pak je tam výstup tohle.
• 27:09
  SPEAKER_02: Běž a zkontroluj si to, co tam zadáváš, protože tohle je pravda tečka.
• 27:13
  SPEAKER_02: A měl pravdu.
• 27:15
  SPEAKER_02: Fakt.
• 27:16
  SPEAKER_02: A to je vlastně taky určitě posun v tom, že ta nemůže být taková jako, že spousta lidka, že je přehraně friendly a nechá si cokoliv říct za to, ale vlastně potřebujeme tady další traci mít něco, co s náma komunikuje jako rovně rovným.
• 27:33
  SPEAKER_00: Mně připadá fascinující, že kurzor ti nikdy neřekne, ne to nejde.
• 27:39
  SPEAKER_00: Já se si to nedávou uvědomit.
• 27:41
  SPEAKER_00: Že já mu zadávám čím děko jako víc crazy věci.
• 27:45
  SPEAKER_00: Třeba teďka si máme akci, holky dělali reklamu a říkám, tak počkat.
• 27:50
  SPEAKER_00: Tak přece pořád ta reklama je, že grafička nám dodá nějaký vizuál a pak to je pořád dokolo, jenom se dělá tisíc variant.
• 27:57
  SPEAKER_00: Takže jsem v kurzoru si chtěl udělat systém, kde udělá ty reklamy, udělá varianty.
• 28:02
  SPEAKER_00: Pak tam vlastně jako pošle do heginu, aby udělal video, a pak ještě jako titulku a udělat systém, kde se třeba udělá 150 reklam, popíše se to tak.
• 28:11
  SPEAKER_00: A já jsem vlastně cokoliv jsem mu říkal, no tak dobře, tak teďka udělám toto.
• 28:14
  SPEAKER_00: A on ti ani jenom neřekne tohle složitý, on vždycky začne tu věc plánovat a dělat.
• 28:20
  SPEAKER_00: A mně to připadlo fascinující, že vlastně, když byš to dal kolegovi, tak ti řeknu, tak tohle bude moc komplikovaný.
• 28:26
  SPEAKER_00: A on, i když to trvalo třeba daleko dělo, než jsme, tak on vlastně není nic neřekoného a nakonec jsme to zvládno.
• 28:34
  SPEAKER_02: Takový ten jako Google Brain Teaser na interview, což je vlastně neřešitel nějaký problém, tak uvidíme.
• 28:39
  SPEAKER_02: Napišme algoritmus pro tohle.
• 28:41
  SPEAKER_00: A tam si to.
• 28:43
  SPEAKER_02: Chci se dostat k tomu, že mi ten kurzor řekne, že to nejde.
• 28:46
  SPEAKER_00: Takže to nejde.
• 28:47
  SPEAKER_00: A mně se hodně vyplácí rozdělovat ten plán mout a pak teda tu exekuci.
• 28:53
  SPEAKER_02: Právě boží.
• 28:54
  SPEAKER_02: Tam mi přijde, že to mají vlastně všechny ty tůly už dneska.
• 28:57
  SPEAKER_02: A je to fakt jako skvěle si ověřit tu hypotézu.
• 29:00
  SPEAKER_02: Podívat se vlastně, jak by o tom přemýšlel.
• 29:02
  SPEAKER_02: A pak si pustit do implementace.
• 29:04
  SPEAKER_02: A je to opravdu efektivní.
• 29:06
  SPEAKER_00: Včera myslím, že kluci zmakali, tak Petr Brzek postoval, že mají tři nový módy, a že tam máš jeden mod plán, druhý agent a třetí ADHD, který prostě bez hlavy se do toho pustí.
• 29:18
  SPEAKER_00: To musím vyzkoušet.
• 29:20
  SPEAKER_01: To jsem zvědavý.
• 29:22
  SPEAKER_01: Jak bude fungovat takový.
• 29:25
  SPEAKER_00: Když se podíváš na možná budoucnost biznesu budoucnost IT velký konzultačky predikovaly, že se role CO a CIO zmeržuje spojí.
• 29:38
  SPEAKER_00: Kdybys teďka měl, kdybys přišel do firmy a chtěl bys jako přesunout z toho módu před AI do módu jako po AI.
• 29:47
  SPEAKER_00: Tak jak by ta firma měla být dneska nastrukturovaná, ať už čistě v tom engineu, v té oblasti technologií nebo celkově.
• 29:55
  SPEAKER_02: Já bych asi vlastně technicky, netechnický firmy postavil jako už typlně jako doménové firmy.
• 30:02
  SPEAKER_02: To znamená, podíval bych se, jaké domény ta firma řeší a do té domény bych dal vlastně všechny ty lidi dohromady.
• 30:08
  SPEAKER_02: Achysomě.
• 30:09
  SPEAKER_02: Teď je myšleno tak, že nebudeme mít nějaký centralizovaný IT, ale že si vezmu, že marketing, má tři marketáky, jedno designera, dva IT nebo inženýry, nebo nej, to bude do budoucna, nějakého dalšího člověka.
• 30:23
  SPEAKER_02: Když budeme mít někoho na supply, tak zase budou tam jako experti ze supply, budou tam lidi, kteří to umí jako stavět a budou fungovat jako jeden tým.
• 30:34
  SPEAKER_02: Vlastně tím cílem bylo, aby ty role co nejvíc blendovali do sebe, aby každý tam přinesl tenku sebe.
• 30:40
  SPEAKER_02: Že když tam někdo bude stavit v tom kurzor nebo na webu nějakou apku, tak tam budou mít domain expertise v tom týmu, že jsme na to přijáh, ale tady jenom si trošku prav tady ten přístup do databáze, jinak je to okej.
• 30:52
  SPEAKER_02: A aby sam nejdali úplný bulbost, ale stavil bych to v těch doméch, aby to bylo opravdu jako ne-to end product engineering, ale vlastně end to end business, že vlastně v té minifirmě v té dané doméně už dokážu postavit všechno.
• 31:05
  SPEAKER_02: Technologicky si myslím, že dneska tam jsme mindsetově a vlastně jak ty firmy jsou nastaveny dneska tam ještě nejsme.
• 31:14
  SPEAKER_00: Je to mindset a jsou to kompetence těch lidí, že zabírá to čas vlastně dostat se k tomu, abys takhle uvažoval, jako AI first.
• 31:24
  SPEAKER_00: Co s nástrojem?
• 31:25
  SPEAKER_00: Protože hodně lidí vlastně řeší, že jedna věc je dám tu práci, používám nějaký nástroje a teď nemyslím jenom nástroje na programování, ale obecně teting, obecně projektový řízení, obecně komunikace.
• 31:40
  SPEAKER_00: Máš nějakou představu, jak by to mohlo fungovat v ideálním světě?
• 31:43
  SPEAKER_00: Tady ty turie od Gry přes stříše zpět, lineár.
• 31:47
  SPEAKER_02: Z pohledu tulu nemám, protože já teďka, co jsem se bavil s pár firmama, tak hry, co je vlastně to nejtěžší, na co oni nedokáže odpovědět.
• 31:56
  SPEAKER_02: Ten ideální stav?
• 31:57
  SPEAKER_02: Jak tu firmu chtějí říct?
• 32:00
  SPEAKER_02: Jaký mají data, jaké mají KPčka, kdo co má za zodpovědnost.
• 32:05
  SPEAKER_02: Protože když nemáš tady ty.
• 32:07
  SPEAKER_00: Řekněme incentivy, a ti řeknu ta firma.
• 32:09
  SPEAKER_02: Ale když nemáš ty hlavní věci daný dohromady, tak jako ty tůli ti tam nepomůžou.
• 32:16
  SPEAKER_02: A já si myslím, že je strašně jako důležitý, aby jsi věděl, co je.
• 32:20
  SPEAKER_02: Tojení unitomě, abyz věděl vlastně, co je tvůj biznes objectiv daný jako, co musíš dosáhnout, aby tato část byla profitable.
• 32:29
  SPEAKER_02: A pokud tohle nedokážeš odpovědět, tak nemá žádnou technologii, která to za tebe vymyslí.
• 32:35
  SPEAKER_02: Ale pokud to dokážeš odpovědět, tak to řešení je strašně rychlé.
• 32:38
  SPEAKER_02: Samozřejmě, já mám nějakou představu vždycky o té boring, co nás tak nazývám, nad čím by každá firma měla fungovala.
• 32:47
  SPEAKER_02: Ať tam máš ty základní věci, typu slack na komunikaci nebo d svůj na sdílení souborů a dalších věcí, nebo milineář, jak jsme zmínili na tiketování.
• 33:00
  SPEAKER_02: Ale prostě to jsou takové úplně fundamentální věci, které asi dneska v každé firmě by měly být, ale zbytek, co tam přidáme dál, anebo vlastně je otázka si, cokoliv další dneska musíme přidávat.
• 33:12
  SPEAKER_02: Je fakt otázka toho, co chceme stavit jdeme, a co je ta definition of good a jestli ten biznis to nedokáže definovat, tak tam je podle mě jako gro toho problém.
• 33:23
  SPEAKER_00: Což zase ten biznis, pokud nemá představu, nemá inspiraci, neví, jak to funguje jinde, tak je to strašně těžké, by to definoval, že jo.
• 33:32
  SPEAKER_02: Jasně.
• 33:32
  SPEAKER_02: No, já si nemyslím, jako ti founders a tě lidé ví, kam to chtějí utáhnout a kamíš.
• 33:39
  SPEAKER_00: No, já mluvím asi více o tradičním biznisu, že jo?
• 33:41
  SPEAKER_00: Vlastně říkáš jako founders a já si představím naše klienty, co jsou často jako manažeři velkých firm.
• 33:47
  SPEAKER_00: Jasně jako častokrát vůbec neví.
• 33:49
  SPEAKER_02: Jasně.
• 33:50
  SPEAKER_02: Ale asi podle něčeho musí být hodnocení aspoň odborů nebo od majitelů a tak dále.
• 33:56
  SPEAKER_00: Ono to je.
• 33:56
  SPEAKER_00: Ono to funguje.
• 33:57
  SPEAKER_00: Akorát pořád ty týmy jsou obrovský.
• 34:00
  SPEAKER_00: To znamená tam jako spousta práce je vlastně, že jo mám takový hezký obrázek, kde máš jako.
• 34:05
  SPEAKER_00: Práce není jenom práce, ale máš to ty matingy předtím, mezi tím potom, je vlastně strašnost té práce, která vlastně nevytváří tu hodnotu, ale je, se to jako dělo.
• 34:15
  SPEAKER_00: To je právě vlastně nedostatek těch tůlů, procesů a toho, že se to dělá prostě upřímně, my jsme nahradili dopisy e-mailama, ale pak už se to zase moc neposunulo.
• 34:25
  SPEAKER_02: Tam úplně souhlasím vlastně to může být jeden ten kámen úrazu, že když mám 30-letou firmu, která funguje dobře, tiskne ty peníze, rozte částečně na tom trhu, tak vlastně ta schovně, proč tam vlastně něco měnit.
• 34:42
  SPEAKER_02: Ale potom, když dostaneš zadání, myslíme si, že dokážeme redukovat servis o 50% jako hedka a pomůže nám to v tom, že jednak dokážeme zvětšit NPS zákazníků a za B dokážeme redukovat OPEXI a nám to použije tady v této metrice.
• 35:04
  SPEAKER_02: To je za mě z už super zadání a tam se poděním bavit.
• 35:07
  SPEAKER_02: OK, tak co by jsme mohli použít na custom servisy tady nějaký voice AI, nebo tam by se mohli použít nějakou automatickou knowledbice, nebo ideálně změnit produkt, takže ten problém nikdy nevznikne.
• 35:19
  SPEAKER_02: A tam už je to řešení, ale vlastně tu obecnou otázku, který nástroje, na co použít, dneska je všechno možné v úvozovkách, že jo.
• 35:30
  SPEAKER_02: A nejdůležitější je si říct, který problém vyřešíme, aby nám tu firmu nejrychleji poslou.
• 35:37
  SPEAKER_00: To je dobrý.
• 35:38
  SPEAKER_00: Já tam ještě v těch nástrojech vidím jeden jednu věc, kterou zatím nevidím v reálu začíná, a to je, že zatím do nich mají často přístup lidi, bude do nich mít i přístup AI.
• 35:50
  SPEAKER_00: A je zajímavý sledovat, jak některé firmy opravdu dají AI jako přístup, že to má jako ten lidský přístup, že to ani není přes API, že to tam někde dává, ale že vlastně opravdu mám úkol a k tomu mám komentář.
• 36:04
  SPEAKER_00: A bude zajímavý sledovat, jak vlastně to bude zase jako zblendovaný dohromady, že půjdu do té jury nebo někam a teď tam vlastně zadám úkol, možná přímo tam, že ho nebudu psát do toho kurzoru a zadám ho tam a už si to i aj vezme a začne to dělat.
• 36:17
  SPEAKER_02: Já si myslím, že to už se děje samozřejmě přesně nějak říkáš.
• 36:21
  SPEAKER_02: A zase je to nějaká jenom taková transformační timeline, kdy prostě dneska to funguje, takže já si zavolám agenta nevím na Product Definition nebo agenta, a mi něco nakóje, agent a mi odpovídá na e-maily a tak.
• 36:35
  SPEAKER_02: Ale doufám, že třeba za rok zadruba bude takový ten univerzální agent, kdy jak se to změnilo, přitně, že si pouštíš ty věci večer.
• 36:41
  SPEAKER_02: Ráno k tím přijdeš.
• 36:42
  SPEAKER_02: Já ráno přijdu do práce a bude to mít.
• 36:44
  SPEAKER_00: Já si sám postaví dalších pětagentů.
• 36:45
  SPEAKER_02: On si sám postaví pyagentu, ale přesně já ráno přijdu dostanu briefing, že dneska době nemusí rozhodnout tyhle věci teďka pak potřebuje brainstorm o těchto věcech.
• 36:54
  SPEAKER_02: Já mám dneska v plánu, že dodám tohle a tohle alokuju si na to, nevím, tady, 10 000 kůš jako přiřazený.
• 37:02
  SPEAKER_02: Proto když o tom přemýšlíš, že když ti agenti nebo bude moc dělat spousty těch věcí, vlastně to, že dřív řešil human resources lidi, jestli máš a jestli máš kapacitu na něco.
• 37:15
  SPEAKER_02: Ta kapacita bude xnásobná, ale taky bude něco stát.
• 37:19
  SPEAKER_02: Takže budeš tam muset mít diskus o tom, kolik můžeš utratit na tom a na tom.
• 37:25
  SPEAKER_02: Musíš řešit.
• 37:26
  SPEAKER_02: Vesně něco se nasínil, trochu jako kam dám těm agentům přístup, kde dám jim přístup.
• 37:30
  SPEAKER_02: Já jsem řádně přemýšlel s Kámošem teďka nad tím, jak vlastně budeme řešit identitu agentů.
• 37:35
  SPEAKER_02: Teďka typicky agent běží přes nějaký skript, nějaké credentials nebo něco, že může běžet pod mou identitou nebo může vědět pod nějakým servis accountem, ale vlastně do budoucna si dokážeme představit, že budu já a 20 dalších David Pavlíků jako agentů, ale každý by měl mít nějakou identitu někde registrovaný, kompletně jako lok toho, co kde udělal, když budu rušit agenta, tak mám nějaký offboarding z té firmy, že tam nezůstane nějaký detekovně.
• 38:05
  SPEAKER_00: Se z dokumentuje, že jo?
• 38:06
  SPEAKER_02: Pře přesně tak je.
• 38:07
  SPEAKER_02: Tam je spousta takových různých konekvencí, aby ta firma dlouhodobě dokázala škálovat, aby se zjednou neprobudil ve firmě a máš tam 100 tisíc agentů a vlastně už nevíš rozpustil tohle a tenhle komunikuješ tam tím.
• 38:19
  SPEAKER_02: A jaký PROM má, což bude ve finále, ten mozek toho agenta, jak to má skonfigurovat ten Prompt s modelem.
• 38:27
  SPEAKER_00: Zajímavý je, že vlastně já už teďka všechno vidím jenom v Markdown souborech.
• 38:30
  SPEAKER_00: Pro mě všechno je dneska Markdown soubor, ať už je to ten agent, ať už je to ten kontext, že ty data jak to člověk čím má vyzkouvá, tak se na to dívá úplně jinak.
• 38:40
  SPEAKER_02: Což ale super, a já si myslím, že to je ten správný směr.
• 38:43
  SPEAKER_02: Ale když se podíváme na firmu o 100 tisících saměnancích, tak my potřebujeme mít tvoje specifikace markdownů toho agenta, ale ta firma k tomu bude muset vždycky třeba připojit nějaký čas promptu.
• 38:55
  SPEAKER_02: Tohle je security policy, tohle je naše firmy.
• 38:59
  SPEAKER_02: Přesně tohle je naše culture policy, že nejsme jako racial bias, social bias a tak dále.
• 39:04
  SPEAKER_02: Pak tam jsou nějaké další věci.
• 39:06
  SPEAKER_02: A tohle já vlastně říkám, vlastně, jak se stavíš agent, jaká jejich identita, jak je manažuješ, že vím, že to zpustil tady, že to nespustil někdo jiný a tak dále.
• 39:15
  SPEAKER_02: A tam si myslím, že to je jedna z mých věcí, co explodu s kamarádám, jestli to nepostavit zase nějakou nějakou servisu.
• 39:22
  SPEAKER_00: To je dobrý.
• 39:24
  SPEAKER_00: Mně pak případně vtipný, já vím, že nás sledují i přátelé z konzultačních firem, tak doufám, se nebudou zlobit.
• 39:30
  SPEAKER_00: Ale teď jsem zase viděl, vždycky, když vidím nějakou zprávu s konzultačky, jak nas dělá někde, jak mají 50 tisíc GPT a takhle, tak si vždyck říkám.
• 39:42
  SPEAKER_00: Anebo naopak je pohled mimo ostatních, protože teď jsem četl, že jedna z velkých konzultaček oznámila, že má jako, že má příklad 100 tisíc zaměstnanců a má 40 tisíc agentů a chtějí to do roku 2028 jako strojná sobit.
• 39:58
  SPEAKER_00: A já jsem si vlastně.
• 39:59
  SPEAKER_00: To znamená.
• 40:01
  SPEAKER_00: Já můžu mít jako zítra 50 agentů, já můžu mít tak tisíc agentů, jo.
• 40:05
  SPEAKER_02: Tak možná bys to měl vydat jako zprávu.
• 40:07
  SPEAKER_02: To je hustý.
• 40:08
  SPEAKER_00: Že mi to pomůžu troj násobit do příští týdne.
• 40:11
  SPEAKER_02: Dal jsem do Česka milion agentů.
• 40:13
  SPEAKER_00: To je dobrý point.
• 40:16
  SPEAKER_02: Ale to je přesně.
• 40:17
  SPEAKER_02: A jako spousta lidí o tom diskutuje na Linkedu, na internetu, že co znamená adopce AI, a mě se strašně líbí ten směr uvažování, jaký má z té adopce AI, ale vlastně kam to tu firmu posunulo.
• 40:33
  SPEAKER_02: Ta firma funguje líp vydělává je více profitabilní.
• 40:39
  SPEAKER_02: A to jsou vlastně ty zásadní otázky, protože z AI bez AI, ta firma, která vydělává třikrát víc, než ty vždycky bude úspěšnější, pokud poprostě rychleji.
• 40:51
  SPEAKER_02: A tohle se musí knout.
• 40:52
  SPEAKER_02: Protože ty přesně říkáš ty nasazení 100 tisíc jako licencí, je to super, ale co s tím ta firma reálně dělá, jak to může používat.
• 41:03
  SPEAKER_00: Já jsem včera byl na večeři v rámci jedné akce a bavil jsem se s člověkem, který říkal, že mají dokonce jedno KP, že každý musí denně napsat aspoň pět promptů.
• 41:13
  SPEAKER_02: Já jsem ale, já možná jako zpitu svědomí, protože to jedno z mých KPček bylo taky, když jsme vlastně řešili jako adopci i.
• 41:23
  SPEAKER_02: A i v engineu.
• 41:24
  SPEAKER_02: Ale přesně jako na ten začátek, na tu fázi, kdy já se chci stát jako více jako familiar s tou AI technologii, jak to funguje, jak se to používá, ale ve finále to nemusí mít žádný význam.
• 41:35
  SPEAKER_02: Tože jsem vygeneroval X% kódů pomocí klóda, neznamená, že ten kód něco udělá pro firmu.
• 41:42
  SPEAKER_00: To je pravda.
• 41:43
  SPEAKER_00: Ono na začátek to dává smysl.
• 41:45
  SPEAKER_00: Pak už asi moc ne.
• 41:46
  SPEAKER_00: Mně se hodně líbí metrika, obrat na zaměstance.
• 41:50
  SPEAKER_00: Ano, je dokonce web, kde se to sleduje.
• 41:53
  SPEAKER_00: Samozřejmě, jsou tam firmy OnlyFance a takhle.
• 41:57
  SPEAKER_00: Kteří mají.
• 41:58
  SPEAKER_00: To je masakr.
• 41:58
  SPEAKER_00: Já si myslím, že tam jsou snad jako desítky milionů dolarů na člověka.
• 42:02
  SPEAKER_00: A buď obrat, nebo zisk na zaměstance.
• 42:05
  SPEAKER_00: Protože to je vlastně pak, že to je jedno, jestli ty uděláš ten produkt dobrý a nepotřebuješ tam být já skoro nikde, anebo jestli to právě jako naženeš tím, že máš pár lidí, kteří za pomocí i já dělají prostě jako milionový salesy.
• 42:19
  SPEAKER_02: Ono to může být.
• 42:20
  SPEAKER_02: Ono je to krásné, samozřejmě, čím vyšší obrat na zaměstance, nebo čím vyšší profit by na zaměstnance, protože ten obrat taky může být se nabekal.
• 42:30
  SPEAKER_02: Tak je to super, může to být myslí právě pro ty firmy, které fungují v úplně odvětvích a kde to není až tak jednoduché.
• 42:38
  SPEAKER_02: Když se vezmeme ten úplně historický příklad, že když meta nebo tehdy Facebook kupovali Instagram za tu miliardu dolarů, bylo snad v deseti lidích, je si připravně.
• 42:51
  SPEAKER_02: Takže jsou takové výjimky, ale potom nevím postavit třeba i v dnešní době raketu, která přistává, je to násobně složitější a je tam potřeba trošku více lidí, více rolí a více domén.
• 43:07
  SPEAKER_02: Neříkám, že to jednou nepůjde, ale teďka to nenejde.
• 43:10
  SPEAKER_02: Ale přesně jak říká, že je to krásný a gratuluju všem, kterým se to povedlo.
• 43:15
  SPEAKER_00: Tak tam je pak zajímavý, že dívat se na ty věci, které to zrychlo je třeba, že mluvíš o tom onboardingu, že to může být time to kompetence, to může být, že se zrychlí jako RD a další věci.
• 43:26
  SPEAKER_00: Teďka Antropik představil Antropic nebo Klood Cowork, což je taková zjednodušený kurzor pro znalostní pracovníky.
• 43:34
  SPEAKER_00: Vtipný bylo, že jsem v neděli zrovna říkal, že si zkusím postavit vlastní kurzor.
• 43:40
  SPEAKER_00: Protože chci si ho postavit jako kombinaci notionu a kurzorů a klóda, protože prostě pracuji s těma markdownama, nelíbí se mi, že to.
• 43:50
  SPEAKER_00: A tak jsem si udělal jako PRD, udělal jsem si ten dokument, a o dva dny později prostě vydalně úplně to stejně, tak to nebudu dělat.
• 43:58
  SPEAKER_00: Ale pak když jsem poslouchal.
• 44:00
  SPEAKER_00: Bory se černý, cože Borest, který vytvořil klot.
• 44:02
  SPEAKER_00: Tak on vlastně říkal, že to trvalo týden a půl, a že je vlastně jako Klood napsal 100% toho kodu.
• 44:08
  SPEAKER_00: Což mě připadne, jakože jako time to market týden a půl v takové organizaci, kde najednou to využívají desítky, možná stovky minut.
• 44:16
  SPEAKER_00: Je brutální.
• 44:17
  SPEAKER_02: Ono strašně záleží na tom, co je vlastně kore té technologie, jestli je to nějaký jeden obrovský PROP, nebo jestli je to, co jsem ukazoval před podcastem, jako vlastně můj direktor, kde máme x agentů, a teďka je to jenom o tom, jak je skordinu.
• 44:32
  SPEAKER_02: Protože zpátky k tomu, co jsme se bavili, co jako Future of Engineering, je to to, že si sedno teďka budu přat nějaký komplexní frameworks, nějakým UI nebo něčím, když píšu jenom vlastně tu věc, co běží na tom terminálu, tak ono to vlastně může být strašně jednoduché, ale musím vědět, co stavím, jak to má fungovat, jaký dám ten kontext, jaký dám ten prompt.
• 44:52
  SPEAKER_02: A to bude ve finále v broudu, to složité, zase popsat vlastně to, jak to má fungovat.
• 44:58
  SPEAKER_00: Protože mě připadlo, že je obrovská mezera, a to přijde, že hodně lidí začíná použít klout, nebo kurzor.
• 45:06
  SPEAKER_00: A pak vlastně pořád ten terminál jako příšerný pro mě.
• 45:10
  SPEAKER_00: Já vlastně pro nějeť jako podívat se na to, jak něco je vlastně jako hrozný.
• 45:15
  SPEAKER_00: A píše mi to nějaký, už to pečí, už dělám tohle, to bude hotový.
• 45:20
  SPEAKER_00: A já jsem si říkal, já bych to chtěl krásnou aplikaci na Mac, kde vůbec ten kód nebudu vidět.
• 45:25
  SPEAKER_00: A jde i ty třeba výstupy mimo krásně vizualizovat, že si to budu třeba rozklikávací, abych to mohl.
• 45:32
  SPEAKER_02: Ale mně v tomhle přijde, že se strašně posunuly ty platformy ty Lavel nebo Makvy a tak.
• 45:38
  SPEAKER_02: Já třeba strašně rád používám to lavabel, a teďka mi přišlo jednak, jak to píše jako kvalitní, ten kocledu té aplikace, té biznis logiky, že opravdu to, co tam dám, tak to funguje.
• 45:52
  SPEAKER_02: Ale jak je to krásně potom napojit.
• 45:54
  SPEAKER_02: Já jsem dělal nějaký fork, že tam mám vlastně zatím ten GitHub a z toho GitHub mám nějaký kommline, který mi vytvoří zase přes ten versel, nebo jak jsem jako testovací prostě, který můžu sestřelit, tu dál mi to, klon, superis.
• 46:08
  SPEAKER_02: A to vlastně už jsem si říkal, jo, pro spoustu firem tohle je už prostě kompletní jako CICD environment, který je jako strašně rychlý.
• 46:18
  SPEAKER_02: Nejbluje to spoustu lidí v té firme, spousta lidí může diktovat do toho na webu, co to má dělat a tak.
• 46:23
  SPEAKER_02: A mám tam vlastně garantovaný, že tam budu mít testy, že tam budu mít čuje, že tam budu mít to a to a to.
• 46:29
  SPEAKER_02: A jsou ty tuly daleko, takže možná se to blíží k té vizi.
• 46:34
  SPEAKER_02: A já teda jsem jako trošku jako plasmán v tomhle, že vlastně terminály mě úplně nebaví.
• 46:40
  SPEAKER_02: Ale co zase vidím, ta obrovská dobce je vlastně kombinovat ty cloud cody kolexe, tak s mým ID, který mám ráda, že už je to ten kurzor, nebo ať už je to něco JetBrains nebo něco podobného.
• 46:52
  SPEAKER_00: A já třeba jako vidím ten obrovský.
• 46:55
  SPEAKER_00: Samozřejmě teď, že sledu na Twitteru, a když provám kontentus Twitter, tak já přijdu na Twitter a mám tam 25 uložených věcí, protože jsou to strašně zajímavý věci, jak ta adopce.
• 47:06
  SPEAKER_00: Třeba toho klotkou, dá je obrovská mezi těmi lidmi, kteří tam jsou.
• 47:10
  SPEAKER_00: A líbí se i to jako za mě obrovský efekt sněhové kůle, protože se začínají objevat jako nástroje, které s tím pomáhají.
• 47:17
  SPEAKER_00: A když jsme se na začátku bavili, když budeš mít agenty, tak teďka tam někdo dával, a ještě jsem to neskoušel, že vlastně máš jako napojení na to, že když něco dokončí, tak ti zavolá.
• 47:27
  SPEAKER_00: OK, to je dobrý.
• 47:29
  SPEAKER_00: A má tam snad, že snad něco na Apple, takže ty prostě jsi venku a teď ti najednou zavolágen, dál jsem tohle, co mám udělat dál?
• 47:36
  SPEAKER_00: A vlastně říkají, jako samozřejmě, době říkal, že to je jako blbost, ale vlast na tom.
• 47:40
  SPEAKER_02: Ale já ti garantuju, že existuje 100 000 lidí na světě, pro který je to zajímavý.
• 47:45
  SPEAKER_02: A my žijeme v této době.
• 47:46
  SPEAKER_02: Vymysli v úvozovkách jakkoliv blbost, která ale pro tebe dává smysl, když použiješ.
• 47:52
  SPEAKER_02: A ti téměř garantuje, že najdeš relativně velkou populaci lidí, pro kterým to můžeš nabídnout.
• 47:58
  SPEAKER_02: A to je vlastně jako obrovské téma, jak se mění celý ten software biznis a jak se ty věci píšou.
• 48:07
  SPEAKER_02: Kamarád to pojmenoval, že se blíží doba, kde bude existovat tisíc softwarů, takových níž softwareů, že vlastně jeden SAP nebo jeden Salesforce nahradí, já nevím, 20 různých minitulů, užit jich totálně přesně na tu ranou firmu nebudou hýbat firmu podle procesu, co vymyslel někde sám.
• 48:25
  SPEAKER_02: A bude to přesně jako ten výský, hlavně to bude řešit ty věci jako end, ne, takový jakože tady se něco událo, podívám se nějakým dashboardům a udělám nějakou aktivitu, ale už to budou řešit autonomně.
• 48:36
  SPEAKER_02: A to si myslím, že bude taky obrovská revoluce v tom, jak firmy fungují, jak lidi fungují a že vlastně spousta těch věcí bude, co jsme dřív, si myslí, že musíme dělat naraz, nemusíme dělat, protože ten systém řeší sám.
• 48:49
  SPEAKER_00: Já to říkám čas je time software, že si něco potřebuje, udělat ještě lepší.
• 48:54
  SPEAKER_00: A teďka kolega z Iby tak psal, že vlastně řeší nějakance, protože my jsme vlastně prodal část Ibility Safarů a řešíme nějaký reporting a tak dál.
• 49:05
  SPEAKER_00: On říkal, no tak ten náš určitě software to vůbec nemožňoval.
• 49:07
  SPEAKER_00: No, tak prostě si naprogramoval ten reporting.
• 49:10
  SPEAKER_00: Samozřejmě naprogramoval v vozovkách, protože to celý dělzor, a už vidím, že řada firem začíná opravdu někdy řekne, ale my nebudeme platit tady tu palbu, kterou děláme.
• 49:21
  SPEAKER_00: Radši si to udělám sám, protože to je reportingová věc, je to nějaká analytická věz.
• 49:26
  SPEAKER_00: Já nemusím platit 2000 euro za měsíc.
• 49:29
  SPEAKER_00: Dám si to ještě, vím, že kluci je bulli, tady těch případů mají hodně, ale že možná pro spoustu firem to bude fakt i cesta, jak vlastně ušetřit.
• 49:37
  SPEAKER_02: Vlastně, my jsme těch ušetření vidíš jako strašně moc, jako si postavíš věci, kde jsem potřebuje nějaký relativně nejší úzkej, třeba evidovat hardware, co máte ve firmě.
• 49:49
  SPEAKER_02: Existuje na to Hufo open source věcí, hacených věcí, ale prostě to nenapsat sám jako přes víkend a přesně tak, jak to chceš dělat.
• 50:00
  SPEAKER_02: A dneska jsou strašně jednoduché ty věci, které kdy si byly jako hajtech, aby se s tím mohl, aby se s ním dokázal bavit normálním jazykem.
• 50:09
  SPEAKER_02: A to dokázalo ousí arkovat dokumenty a prostě zařazovat je do databáze, aby to dokázalo i vyplnit přes nějakého agenta, ten sáp, když na to přijde.
• 50:18
  SPEAKER_02: A já se jako na tohle se strašně těším, protože to bude fakt jako obrovská jízda, budeš se jenom tak jako slovat, jak se ten svět mění.
• 50:25
  SPEAKER_00: A my jsem ještě líbo, jak říkal, že vlastně někdy tě to překvapí, tím, že to něco vymyslí.
• 50:31
  SPEAKER_00: To je brutální.
• 50:32
  SPEAKER_00: Že se zadám nějakou funkci, že mi udělá a teďka najednou on tam vymyslí něco, co mě by ani nenapadlo, ale je to jako wow, je to třeba hezky designový udělaný.
• 50:41
  SPEAKER_00: Fascinující.
• 50:42
  SPEAKER_02: A tam třeba do toho v kontextu software engineeringu, to je přesně.
• 50:47
  SPEAKER_02: Že aspoň na té aplikační úrovni, když nestavíš tu foundational infrastrukture, že fakt potřebuješ komputer science a když stavíš jenom jenom vůzovkách ty aplikace nějaký apymešáps a tady ty věci, tak tam vlastně potřebuješ toho balýho, který ti doplní asi nemyslel tenhle use case.
• 51:04
  SPEAKER_02: A možná ty lidi budou chtít dělat ještě to aplikaci.
• 51:07
  SPEAKER_02: A v tom je v tom je vlastně strašně velká přená.
• 51:11
  SPEAKER_00: Super.
• 51:12
  SPEAKER_00: Máš ještě třeba nějaký zajímavé příběhy ze zákulisí z těch firm kde jsi pracoval, nebo jako když se teďka bavíš, zajímavý příklady použití AJ.
• 51:23
  SPEAKER_01: Zajímavý příklady použí aj.
• 51:26
  SPEAKER_02: Přemýšlím, přemýšlím.
• 51:29
  SPEAKER_02: Já si myslím, že každý den, když sleduješ jako linkky na internet, tak se spousta věcí objevují.
• 51:40
  SPEAKER_02: Nevím, já jsem byl tři měsíce jsem takověj.
• 51:44
  SPEAKER_02: Ale co mě možná jako zaujalo, bylo ještě před půl rokem rokem, když jsem se bavil právě s kamarádama, co ještě jako silikon vali jako fakt v těch velkých firmách, třeba Netflix, Microsoft a tak dále, tak už IA.
• 51:58
  SPEAKER_02: A oproti tady těm moderním startupům to bylo jako fakt strašně, jak když bych 90, ta adopce IA, že neměli nějaký široký požím, co požád nakodování.
• 52:10
  SPEAKER_02: Zatím kdo co chce a nějaký poty.
• 52:14
  SPEAKER_02: Tak jako možná chat GPT máme jako free licence, ale moc to lidí zatím.
• 52:18
  SPEAKER_02: A to je strašně jako zajímá.
• 52:19
  SPEAKER_02: To je přesně to, co jsme se bavili.
• 52:21
  SPEAKER_02: Prostě ta adopce je spousty firmy.
• 52:23
  SPEAKER_02: Koupili jsme 100 tisíc licencí, ale jak to lidi používají.
• 52:27
  SPEAKER_02: Bavil jsem se s Kámošem, co je relativně vysoko v jedné velké korporaci, co mají i svůj takový flagship produkt v oblasti, co všichni znají.
• 52:38
  SPEAKER_02: A říkám, no a co vy z toho používáte?
• 52:40
  SPEAKER_02: No tak máme tady boty, že ti to vytáhne nějaký informace z HR do Knowledge.
• 52:45
  SPEAKER_02: Jo, to je super, třeba kolik mám dovolený.
• 52:47
  SPEAKER_02: Jo, jo, přesně, když kolik mám dovolený.
• 52:49
  SPEAKER_02: A říká, no a dokážeš ti to zabukovat tu dovolenou do toho.
• 52:53
  SPEAKER_02: Ne, ne, ne, tam žádný vrigdorace nejsou.
• 52:55
  SPEAKER_02: A to mě jako zaujalo, že vlastně spousta těch věcí.
• 52:59
  SPEAKER_02: Bylo to, říkám, půl roku zpátky.
• 53:02
  SPEAKER_02: Byla vlastně na úrovni ti lidí, kteří vlastně chodí na ty konference a prezentují tě, jak se všechno změní a to, tak když se jim podíváš po ten svícen, tak tam platmá.
• 53:12
  SPEAKER_00: No jasně, tohle je obrovský problém, že ti lidi, kteří chodí k našim klientům, pak sami ty nástroje nepoužívají a vyvolávají ten narativ, vyvolávají.
• 53:26
  SPEAKER_00: Já bych řekl, že třetí na moje práce je dneska Expectation Management, protože jakmile ten management nepoužívá a přijde tam konzultant.
• 53:34
  SPEAKER_00: Já vždy si říkám, ukazují ty super příklady, ale pak říkám to B, a že vlastně zatím jehromada jsou stovky hodin, když jsem vlastně musel jako dělat tu diskoverý experimenty, nejsem se dostal do toho, že vím, že jsem schopen tady ty váhu věci dělat.
• 53:48
  SPEAKER_02: Proto ono je to fakt někde až jako brutálně náročně změnit ten mindset.
• 53:52
  SPEAKER_02: A já jsem super příklad, že já jsem vlastně byť jsem v tom techu strašně dlouho, tak tato revoluce byla jako tak rychlá, že já jsem se na to věním, že jsem říkal, ten vlak už asi odjelá, a že jsem se musel i sám kopnout do zadku, když to tak řeknu, jako dívat se na to trošku jinak.
• 54:10
  SPEAKER_02: A myslím si, že spousta firem i te, co vyrábí ty věci, tak jsou tam těch historik je plný ten, co Open AI nedělají se AI, že to dělají manuálně nebo co dělají v Klodovi tam.
• 54:26
  SPEAKER_02: Krásný příklad byl, že do Antropiku hledali technical writer.
• 54:31
  SPEAKER_02: Já věřím, že mají jako ten use case, že to nebude ten technical wriger, co jsme mívali třeba mnoho let zpátky v Microsoft.
• 54:38
  SPEAKER_02: Takže fakt přali ti lidi články, jak použít Windows 95 a tak dále, ale že to bude člověk, který tam třeba bude jediný a bude psát prostě.
• 54:47
  SPEAKER_02: Přesně tak, přesně tak.
• 54:48
  SPEAKER_02: Ale je to jako zajímavé, že spousta věcí takhle překvapí.
• 54:52
  SPEAKER_02: A já si myslím, že když to vidíš u těchto firm, který vedou tu revoluci, tak že to vlastně na zamyšlení, že člověk by měl mít trošku pragmatické myšlení o tom, jak moc to dokáže pušnout.
• 55:05
  SPEAKER_02: Že asi zatím nebudeme mít tu obecnou inteligenci a zároveň asi nepostávíme firmu o jednom GPu, který mi vyří všechno.
• 55:14
  SPEAKER_00: Jasně, je tam paký risk management.
• 55:17
  SPEAKER_00: Když třeba se celé operation zjedou na antropiku a najednou antropik na pár hodin vypadne, což se stávalo v poslední době.
• 55:24
  SPEAKER_00: Kdybych to tak neměl rád, tak bych byl na to naštvaný.
• 55:27
  SPEAKER_00: Proto jsou četovací tu lyhy, které když nefungují, tak vlastně říkám, jsou úplně k něčemu.
• 55:33
  SPEAKER_02: Mně se to vlastně na to hodno strašně líbí, protože to ukazuje, jak se ta technologie vyvíjí.
• 55:38
  SPEAKER_02: My jsme byli v Netflix, tak jsme vyvíjeli resilienci Netflix.
• 55:44
  SPEAKER_02: Odolnost proti tomu, když se něco stane v AVS, aby to fungovalo.
• 55:47
  SPEAKER_02: A stejně sem tam.
• 55:48
  SPEAKER_02: Sem tam se něco stalo, kdy nám to sestřel celý Netflix.
• 55:51
  SPEAKER_02: Ale to jenom vedlo k tomu, že jsme to postavili to resilientní proti tomu a už si fakt dlouho nepamatuju, že by to spadlo teďka byla nějaký výpadek.
• 56:01
  SPEAKER_00: AVSka a cloudfair, tak ten každý druhý vypadá.
• 56:05
  SPEAKER_02: A ono to vlastně, když to jako přinesu, tak staví se systémy, aby byli proti tomu resilientní, ale pojď si možná, řeknu, možná tak jako pateticky postavit i život, aby jsme byli rezilientní proti tomu.
• 56:16
  SPEAKER_02: Protože pak opravdu jednou vypadne i já se nechci dožít tomu, že zůstanou se nakřižovat se, a ta tesla se neposne dál, protože zrovna něco se stalo.
• 56:25
  SPEAKER_00: Což zase přináší nutnost pro management, aby si uvědomoval tady ta rizika, protože dokud to tam není, a dokud opravdu ta firma nezačne s tím hodně experimentovat a zkoušet, tak podle mě management není schopen udělat rozhodnutí, jak tu firmu dělat resilientní pro du AI.
• 56:41
  SPEAKER_00: Už jenom tím, že třeba až teď vidíme, že firmy začínají jako zpřístupňovat víc modelů do té firmy.
• 56:50
  SPEAKER_02: Já jsem o tom přesně měl teď jako obrovskou diskuzi, že spousta firem vlastně dilo Open AI.
• 56:57
  SPEAKER_02: Přesně a to bylo víceméně všechno.
• 56:58
  SPEAKER_02: Postavit si třeba vlastní model.
• 57:00
  SPEAKER_02: Mi ten kámoš právě jako říkal, jo, to už je ve spoustě firmy.
• 57:04
  SPEAKER_02: Já jsem znám, jako jednotky firem.
• 57:06
  SPEAKER_02: A to je jedna věc.
• 57:07
  SPEAKER_02: A ta druhá věc je vlastně.
• 57:10
  SPEAKER_02: Kolik času my trávíme na tom, koho si pustíme do firmy.
• 57:15
  SPEAKER_02: Interview s některých firmy mají Hoganovy testy, nebo testy osobností jiný a tak dále.
• 57:20
  SPEAKER_02: Co testuješ u svého LLM?
• 57:22
  SPEAKER_00: Víš co, to je masakr.
• 57:23
  SPEAKER_00: Prostě rozhodnutí, kde někdo řekne, tady máme úplně já.
• 57:28
  SPEAKER_02: No, a ale tomu má tak obrovský dopad na to, jak ta firma funguje.
• 57:34
  SPEAKER_02: Jak je to jejich LMK natrénovaný, vůči čemu je jako?
• 57:38
  SPEAKER_02: A kde není buest.
• 57:39
  SPEAKER_02: Jaký dělá rozhodnuť a je více jako pravičák nebo levičák a preferuje ženy nebo muže, kočky nebo psi.
• 57:46
  SPEAKER_02: A je to vlastně relevantní pro tu moji firmu.
• 57:49
  SPEAKER_02: Kdy se podíváš na dnešní benchmarky, co oni ti benchmarkují?
• 57:53
  SPEAKER_02: To, jestli někdo hytne matematickou olympiádu, jak moc je to relevantní pro tvůj biznis?
• 57:58
  SPEAKER_02: Pokud neděláš žádný výzkum, tak relativně málo.
• 58:01
  SPEAKER_00: Já jsem minulý rok, když jsem dělal AI predictions, tak jsem poslal dotazník mým klientům, aby mi řekli, jaký podle nich se změní AI.
• 58:08
  SPEAKER_00: A já jsem pak vzal všechny ty dávy měl jsem asi 200 odpovědi, které byly dlouhé.
• 58:12
  SPEAKER_00: Já jsem to vzal a udělal jsem analýzu notebookem, udělal jsem GPT, klot a minaj.
• 58:19
  SPEAKER_00: A pak jsem udělal meta-analýzu, abych našel rozdíry.
• 58:22
  SPEAKER_00: A bylo fascinující, jak každý ten model se zaměřil na trošku jiný věci, někdo na tu technickou část, někdo na to jako Broder Society impact a tak dále.
• 58:32
  SPEAKER_00: A já jsem si uvědomil jednu věc, že my to nejsme schopni vyhodnotit, ale vlastně to, jaký model těm lidem dám, tak postupem času strašně ovlivní, jak ti lidi budou přemýšlet.
• 58:43
  SPEAKER_00: Víš, jak by bylo strašně zajímavý stavovat jednu firmu, jak by dopadlo, kdyby používala za tři roky jeden model a druhý, když tak úplně jiným směrem postupně.
• 58:52
  SPEAKER_02: Přesně.
• 58:53
  SPEAKER_02: A já si myslím, že dneska nikdo neví, co do těch modelů dávají.
• 58:55
  SPEAKER_02: Vůbec nemá, že jo úplně i zaplacené díl s Coca-Colou, že to trošku přitrénovají, že Coca-Colo je lepší než pepsy.
• 59:04
  SPEAKER_02: Klasicky.
• 59:05
  SPEAKER_02: To přijde.
• 59:06
  SPEAKER_00: Ta monetizace musí přijít.
• 59:08
  SPEAKER_00: Zatím není.
• 59:09
  SPEAKER_00: Ale přijde to, ale souhlasím, že jako management vlastka dělá rozhodnutí, které podle mě vůbec mu nedochází.
• 59:17
  SPEAKER_00: To znamená, že časokrát to rozhodnutí přijde z vrchu od sestry z matky, nebo to je časokrát za mě pohodlnost.
• 59:24
  SPEAKER_00: Je to pohodlnost, mám to v Ežru, jedeme na Ežru tak vezmu to, co tam je.
• 59:30
  SPEAKER_02: Já si ale divím, já si nemyslím, že to musí být jako nezbytně jako pohodlnost.
• 59:33
  SPEAKER_02: Oni vlastně neví.
• 59:35
  SPEAKER_02: Na co se podle mě mají ptát.
• 59:36
  SPEAKER_02: Protože když udělám projekt ve firmi, že potřebu postavit devcentrum a potřebuji tam sto nových programátorů, tak plus minus všichni tu rekruuting tušího, HR má prostě nějaký standardy, jaký kontrakty napsat, jak lustrovat ty lidi a tedy.
• 59:52
  SPEAKER_02: Ale s těmi aj to fakt nikdo nezná.
• 59:55
  SPEAKER_02: A možná jak zpátky k tomu, jak jsme se bavili, jak bych stavil tu firmu, tak vlastně v každý té biznisové doméně by měl být někdo, kdo tomuhle rozumí.
• 1:00:03
  SPEAKER_02: A kdo už přemýšlí o tom, že mám tady lidský kolegy, ale budu mít AI kolegy.
• 1:00:07
  SPEAKER_02: A na ty AI kolegy mám takovýhle požadavky.
• 1:00:09
  SPEAKER_02: A teďka mám na trhu tisíce agentic Platforms a další stovky LLMek.
• 1:00:16
  SPEAKER_02: A jak je vlastně budu vyhodnocovat.
• 1:00:17
  SPEAKER_02: Protože tady tohle vyhodnocování do budoucna jako fakt.
• 1:00:22
  SPEAKER_02: Jako si nebudu chtít pustit do firmy někoho nebo něčího agenta, když nevím, jak byl vytrénovaný, jak funguje, jaký má ten basic form, jaký má potom nějaký filtry, layers a tak dále.
• 1:00:33
  SPEAKER_02: Já vím, že tohle jsou ohromné technikálie pro 90% lidí teď.
• 1:00:38
  SPEAKER_02: Ale podle mě to bude do budoucna, jak se ty společnosti budou vyvíjet jako si pustí.
• 1:00:43
  SPEAKER_02: A nemusí to být firmy.
• 1:00:45
  SPEAKER_02: Msi škody.
• 1:00:48
  SPEAKER_02: Budeš chtít validovat, jaký model učí tvoje děti, z čeho čerpají informace.
• 1:00:54
  SPEAKER_02: Zase je to spíš.
• 1:00:56
  SPEAKER_02: Pravíčák, levičák, je to republikán, je to Trumpa nebo Pavla, nebo prostě schvalujeme prostě, že jsme zrušili klimatickou krizi.
• 1:01:07
  SPEAKER_02: Všechno to jsou validní postoje a lidi chtějí, ale kdo bude garantovat a jak vlastně otestuje ty modely.
• 1:01:15
  SPEAKER_00: Tohle je za mě extrémně zajímavý téma, protože ono za mě ta pohodlnost v tom, že ten člověk neudělá to, co je potřeba, ve smyslu v tom, že i pokud já mám odpovědnost nastavit i já ve firmě z té technické stránky, tak já bych měl zjišťovat, jaký jsou jako best practices, na co si mám dát pozor, a máš pravdu v tom, že nevědomost tam je, ale podle mě ta nevědomost, jako já bohužel musím říct anglicky, jako oni mají vědět.
• 1:01:45
  SPEAKER_00: To je jejich odpovědnost.
• 1:01:46
  SPEAKER_00: Takovýto jako I didn't know, but you should.
• 1:01:50
  SPEAKER_00: To znamená, že moje odpovědnost jako CIO je zjistit ty dopady, zjistit i možnosti a pak vlastně prosazovat to nejlepší řešení, ale tam už se dostáváme jako politika, protože pro mě nejjednoduší je, prostě máme Microsoft, tak mám tady jako jeden model.
• 1:02:06
  SPEAKER_02: Přesně.
• 1:02:07
  SPEAKER_02: Jsou úplně souhlasím akorát a možná se pletu, já říkám, asi jsem nestávil jako dost času v té doméně.
• 1:02:14
  SPEAKER_02: Třeba tam jsou nějaký, jsou tam nějaké bezprojekty, ale já jsem neviděl, které by se daly použít pro SEO tady té firmy ze Zlína, který tam chce bezlí nasadit AI.
• 1:02:25
  SPEAKER_02: A vlastně neví, jak o tom přemýšlet.
• 1:02:28
  SPEAKER_00: Já mám štěstí, že my spolupracujeme s lidmi, kteří chtějí.
• 1:02:31
  SPEAKER_00: Takže na nás se hodně obrací lidi, kde teďka jsme dělali třeba se SEO a CIO jedné firmy, a oni řekli, jako na robu, ale my prostě jako nevíme, matka nám něco tady tlačí, my si nejsme úplně jistí.
• 1:02:41
  SPEAKER_00: A vlastně oni šli jako všichni celý management šel do mého programu do failu.
• 1:02:45
  SPEAKER_00: Pak vlastně poprosili, jestli bychom mohli propojit s firmama, které třeba se to povedlo, dělali jsme nějaký koli.
• 1:02:51
  SPEAKER_00: To je vlastně ono, že oni oni říkali, no a my nechceme dají na těch konzultačkách, protože oni přímo říkali, přišla tady jedna, a to bylo jako nadšení amatéři.
• 1:02:59
  SPEAKER_00: A sami ještě vlastně vůbec nepoužívali ty různý, řekli, my máme ten jeden, my jsme největší zákazník tady toho tulu na světě.
• 1:03:06
  SPEAKER_00: No ale to znamená, že je dobrý pro nás, že jo.
• 1:03:09
  SPEAKER_00: Takže to, že neví, je přirozený, protože ty bezprakti z nejsou a vznikají, ale vlastně je odpovědností managementu si to zjist.
• 1:03:17
  SPEAKER_00: A nebo se minimálně na to ptát.
• 1:03:19
  SPEAKER_00: Ptát se.
• 1:03:20
  SPEAKER_00: A zvát se lidi do firmy, kdy my dneska vidíme na Linkedinu, komu se to daří, komu se to nedaří, nebo kdo aspoň říká, že se mu to daří a můžu si ho pozvat, že jo.
• 1:03:29
  SPEAKER_00: To je dneska to nejjednodušší, co můžu dělat.
• 1:03:30
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 1:03:32
  SPEAKER_02: Mně se strašně líbí, jak vlastně tady ten primary research bývalá doména vlastně fakt researchu a to.
• 1:03:39
  SPEAKER_02: A my teď vidíme primary research jako real time v našich životech.
• 1:03:42
  SPEAKER_02: A to je krásná ti lidi s tím jako zápasí a mají ho vlastně takhle kousek od sebe na klávesnici a musí se s tím učit jako zít.
• 1:03:52
  SPEAKER_02: Je vlastně strašně fajn pozorovat, pozorovat rodiče, pozorovat přátele, pozorovat lidi, kteří jsou netknutí digitalizací, jak tomu přistupují.
• 1:04:01
  SPEAKER_02: Teď oni vlastně netuší, že jim nevolá banka, volá jim bod a chce po nich kreditní kartu, nebo prostě, že tady tu eseji nenapsal náš Pepík, ale napsala to za něho Chat GPT, a je to fakt jako krásný.
• 1:04:15
  SPEAKER_02: A je to strašně fajně na to dívat.
• 1:04:17
  SPEAKER_00: Je to fajn.
• 1:04:18
  SPEAKER_00: Zároveň zase našla odpovědnost trošku s těma rodičema pracovat, protože moje maminka se stále největší nadšeně uživatelkou i já, ale až moc, že já tam dal nějakou dota z aktuální hodí nějaký.
• 1:04:30
  SPEAKER_00: Ratši se přesvědčila.
• 1:04:31
  SPEAKER_00: No počkej, když to říká já, já říkám to počkat.
• 1:04:34
  SPEAKER_00: Že to řekla, neznamená, že to je a to má kloba, jo.
• 1:04:38
  SPEAKER_00: Ale podle mě i to, jak říkal, že teďka vlastně tak se baví s víc firmama, teďka je vlastně nejlepší doba jako sledovat a možná se trošičko zastavit.
• 1:04:47
  SPEAKER_00: Vlastně nejed v té práci, kterou dělám, pokud mám tu možnost zastavit se, začít, co se děje a vlastně objevovat, co je možný.
• 1:04:56
  SPEAKER_00: To prostě super.
• 1:04:56
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 1:04:59
  SPEAKER_02: Já s tím úplně souhlasím a kdybych mohl, tak se jako rozkrájím a prostě tady se podívám na tohle, tady se podívám na tamto, jak to funguje.
• 1:05:08
  SPEAKER_00: Já bych si říká, bo že nejmilo nerojíždět další projekt.
• 1:05:11
  SPEAKER_02: Přesně tak, ale jako přesně to, že teď jednou asi budu muset zaměřit na něco dohlůbky a podívat se na to pořádně, protože dá se stavět strašně moc těch aplikací a toho a rychlých věcí, ale je to jenom takové jako povrchý, je strašně jako zajímá, co RC před tím.
• 1:05:28
  SPEAKER_02: Kam se to celé posuneme.
• 1:05:29
  SPEAKER_00: Já jinak doporučuji sledovat Davida na Linkedinu, protože i já, když mi dalo, tak tady mám spoustu zajímavých věcí, právě třeba jako jak jste nahrazovali software, jak jste byli v Americe v Devinu a tak dále.
• 1:05:40
  SPEAKER_00: Takže věřím, že bychom se mohli bavit další hodiny a hodiny.
• 1:05:43
  SPEAKER_00: Ale mě ještě možná zajímá.
• 1:05:44
  SPEAKER_00: Ty jsi mluvil o tom, že tvoje žena dělá nějaký večerníček o Vesmíru?
• 1:05:48
  SPEAKER_02: Vesmír versus děti se to jmenuje.
• 1:05:50
  SPEAKER_00: Vesmír versus děti, super.
• 1:05:52
  SPEAKER_02: Začalo to vlastně tak, že dávala Pepíka spat naše nejmladší dítě osmileté, a Pepík se ptali si černá dírama.
• 1:06:00
  SPEAKER_02: Zuby a protože se velice dobře známe s Dušanem Měrem z Kosmonautiksů, tak slovo slova, vymysleli vlastně koncept, kde se děti ptají na takové vyloženě dětské, částečně naivní otázky, a vlastně Dušean, dneska už se svým týmem, kde má vědecké porace lidi z Matfizu a astrofyzi odpovídají na ty věci.
• 1:06:29
  SPEAKER_02: Jestli má černá díra zuby nemá.
• 1:06:31
  SPEAKER_02: Ale vlastně jsou tam takové gravitační síly, které se jako ty zuby dokážeme představit a je to strašně fajn.
• 1:06:38
  SPEAKER_02: A tak se tím jako bavíme.
• 1:06:40
  SPEAKER_02: A právě.
• 1:06:41
  SPEAKER_02: Teďka jsme spouštili k tomu web a na tom webu je i vlastně náš vytrvaný bod, který odpovídá na tyhle otázky, a dává tam vlastně těch epizodů, že teďka celá řádka, takže dává linky na ty epizody, které se poslechnou.
• 1:06:57
  SPEAKER_00: Super.
• 1:06:58
  SPEAKER_00: No, a i používá předpokládám, že web jste dělali s jakíkem, že jo?
• 1:07:02
  SPEAKER_02: Tak web jsme dělali jako s jakíkem, to jasný, ale i vlastně jako ten primary research na ten další podcast samozřejmě vzniká z toho GPT nebo Gminá k tomu.
• 1:07:14
  SPEAKER_02: A potom vlastně, když máme ten skript hotový, tak to jde k těm astrofizikům.
• 1:07:18
  SPEAKER_02: A je to strašně jako super sledovat, že někdy těch červených škrtů je tam strašně moc a někdy.
• 1:07:25
  SPEAKER_02: Jo, to je vlastně docela dobrý, takhle to pojmu.
• 1:07:28
  SPEAKER_02: A je to vlastně fakt super takové.
• 1:07:32
  SPEAKER_00: Probíhá to tak, že třeba nejdřív se používá jako Debry search a pak se to nějak.
• 1:07:36
  SPEAKER_00: A vy to dáváte teda jako lidem, aby to zkontroloval.
• 1:07:39
  SPEAKER_02: A začíná to u děti.
• 1:07:40
  SPEAKER_02: Dítě se zeptá na nějakou otázku.
• 1:07:44
  SPEAKER_02: A pak tam vlastně Miša začne udělat ten reček, bychom asi mohli pozitovat tu epizodu.
• 1:07:52
  SPEAKER_02: Něco se vygenuje si přes DB search nebo jenom prostě přes nějaký prom.
• 1:07:55
  SPEAKER_02: A potom teprve to posunuje.
• 1:07:58
  SPEAKER_02: Co bylo strašně zajímavý z toho, když odbočím naši diskuzi na téma AI, bylo, že jednu epizodu chtěla ladit na mým počítači z mým chat GPT, a pět mo to odhodil.
• 1:08:10
  SPEAKER_02: On mě vůbec nezná, je to úplná kravina, co tady píše, já si musím zít svého natrénovaného bota.
• 1:08:16
  SPEAKER_00: To je hustý.
• 1:08:17
  SPEAKER_00: No tak to je vlastně to, co říkal sám Altman před dvěma třema rokama, že zatím je to tehdy to bylo jako jedna já pro všechny a dobrocna, každý bude mít svoji.
• 1:08:26
  SPEAKER_02: Je to fakt strašně vidět, jako lidi, kteří to nepoužívají pravidelně.
• 1:08:32
  SPEAKER_02: A hodně tak tam bude jedna z těch obrovských mezer, těch jejich možnostech.
• 1:08:37
  SPEAKER_02: Že s AI se naučí pracovat.
• 1:08:41
  SPEAKER_02: Teďka máme GPT, že se něco píše do budoucna se s ním budeme bavit a bude těch více věcí.
• 1:08:47
  SPEAKER_02: Ale to, že to AI nebude znát jejich osobnost, tak tam bude jako GEP.
• 1:08:52
  SPEAKER_02: Já vím, že můžeme mít nekonečné diskuze u piva bez piva, jestli vlastně chceme předát tyhle informace AI.
• 1:08:59
  SPEAKER_02: Ale já pokud si už dneska nestavím ten svůj AI komplement, který mě rozumí ví, jak přemýšlím, víš, že když řeknu, ale napiš mi bez practice software engineeringu, tak už mám na to tisíce prostě nebo stovky možná nějakých diskusí, co jsem vedl s ním.
• 1:09:14
  SPEAKER_02: A z tohože vytat pro kontext.
• 1:09:17
  SPEAKER_02: A to bude chybět.
• 1:09:18
  SPEAKER_00: To je ten kontext.
• 1:09:19
  SPEAKER_00: A já jsem to třeba dělal tak, že já když jsem si stavoval ten svůj systém, tak ten svůj systém pak, tak jsem si vyxportoval jako přes Google tak autvoje maily, přes WhatsApp, zprávy, zlejové zprávy.
• 1:09:30
  SPEAKER_00: A zároveň jsem si vyexportoval veškerou historii konverzací v Čer GPT a v Klodovi.
• 1:09:36
  SPEAKER_00: Nechal jsem analyzovat poslední šest měsíců, aby třeba zjistil, jako jak chci ty výstupy, protože tam je vlastně celá ta konverzace, takže když mu ukážu pár zajímavých konverzací, tak on přesně ví, jak nakoncipovat ten kontext té osobnosti a ty výsledky jsou úplně na jiné úrovni.
• 1:09:52
  SPEAKER_02: Je to úplně přesně tak.
• 1:09:54
  SPEAKER_02: A jo, říkám, asi nemáme v dnešní době pošefované.
• 1:09:59
  SPEAKER_02: Úplně všechno, aby to bylo bezpečné a to a to.
• 1:10:02
  SPEAKER_02: Ale já jako už to futurista a člověk, který milově vědu, tak bych do toho šla úplně se tam rozdal.
• 1:10:10
  SPEAKER_02: Jak jsem ukazoval své analýzu výsledku jako DNA toce.
• 1:10:14
  SPEAKER_02: To je vlastně přesně to, co chci, aby o mě jako to moje AI vědělo, aby mi dokázalo pomoct, aby mě znalo až na té DNA úrovni de facto.
• 1:10:22
  SPEAKER_00: Teď si úplně dál nápad, protože já jsem tady Davidový ukazoval, že jsem si objednal ten DNA z startupu Macromo a pak jsem si vyžádal ten soubor, ten zdrojový soubor.
• 1:10:32
  SPEAKER_00: Párkrát plyvnete do lahvička má to 250 megabajtu, ty data, což super.
• 1:10:37
  SPEAKER_00: A kurzor mi to zanalyzoval, postal mi webovku a byla to webovka pro mě, jaký vitaminy a tak dále.
• 1:10:44
  SPEAKER_00: Zároveň tam dělal zprávu pro lékaře, protože třeba podle DNA tak si musím dávat pozor, když půjde na operaci na nějaký léky na řadení krve.
• 1:10:52
  SPEAKER_00: Což by lékař o mě nevěděl, takže mi udělal takou zprávu.
• 1:10:55
  SPEAKER_00: Ale je pravda, že já z toho udělám vlastně jako výtah do toho mýho kontextu.
• 1:11:00
  SPEAKER_00: A příště, když se budu bavit o nějaké zdravotní situaci, tak aby tam vlastně měly tohle.
• 1:11:07
  SPEAKER_02: On se to nezná, ten kontext fakt dokážeš nalézt kdekoliv.
• 1:11:11
  SPEAKER_02: Prostě kam chodíš na kávu, tak on to jednou může říct, já vím, že prostě teďka děláš jako nějaký pitk, jak prodáš tady svůj biznis někomu někomu.
• 1:11:21
  SPEAKER_02: On chodí by tam taky na kávu.
• 1:11:24
  SPEAKER_02: Jsou to prostě věci, které můžou být jako scary, ale zároveň je to vývoj, a buď půjdeme s tím a zkusíme se to nějak upravit během vývoje, anebo budeme stát fakt mimo a zpředou.
• 1:11:38
  SPEAKER_00: Já jsem zjistil, že mě to hodně vyhovuje tak v 80%, ve 20 já záměrně nechci, protože tím, jak mám tě hodně aktivit, tak třeba někdy s ním řeším, on už řeším, že bych napsal třetí knížku.
• 1:11:50
  SPEAKER_00: A on vlastně, jak už jsem to s ním začal řešit, tak jsem teď řešil problém a on nějak si přal.
• 1:11:54
  SPEAKER_00: Co, má to být jako téma do té tvoji knížky.
• 1:11:57
  SPEAKER_00: No přesně.
• 1:11:58
  SPEAKER_00: A já jsem si vlastně říkal počkat, teďka vůbec nechci, aby řešil tady, takže bude zajímavý sovat, jak to ti tvůrci tam dají.
• 1:12:04
  SPEAKER_00: Že budeš moc možná jako vypnout, aby nebyla z té paměti ten kontext.
• 1:12:09
  SPEAKER_00: A je super, doporučuji, třeba pokud, já nevím, jak je to v četu GPT, ale v Klodovi, tam je u projektu vlastně jako popsaná ta paměť.
• 1:12:17
  SPEAKER_00: A to je super se na to dívat.
• 1:12:19
  SPEAKER_00: Takže vlastně to fakt popsané jako slova má Filip, je ten a ten, dělá to a to.
• 1:12:23
  SPEAKER_00: Jsou tam asi čtyři kategorie a je fascinující, že my si myslíme, jak jsme strašně jako unikátní, ale ve skutečnosti já jsem čtyři odstavce nějakého textu, který mě úplně přesně charakterizoval.
• 1:12:33
  SPEAKER_02: Já si myslím, že tady zřel na další na další byzny dr.
• 1:12:38
  SPEAKER_02: Prostě najidi mi kompatible lidi pro Filipa.
• 1:12:42
  SPEAKER_02: Ty brý jo, tak to je době.
• 1:12:43
  SPEAKER_02: A prostě příště jako taková jako rychlost seznamka bude dejmý svůj kontext.
• 1:12:50
  SPEAKER_00: Já jsem to udělal, když jsme dělali výběrko, že jsem pak vlastně analyzoval z AI, kdo se nejvíc hodí k mýmu stylu práce.
• 1:13:02
  SPEAKER_00: Protože oni nejenom že tam jako vypisovali dělali nějaký úkol nahrávali video.
• 1:13:06
  SPEAKER_00: Já jsem nechal ty finální lidi vlastně udělat přepis toho videa.
• 1:13:10
  SPEAKER_00: A pak jsem nechal i aj vyhodnotit na základě toho, co o mě ví, kdo je vlastně největší jako fit.
• 1:13:15
  SPEAKER_00: Protože fakt.
• 1:13:15
  SPEAKER_00: Já mám třeba v Klodově mám třeba za poslední rok 5000 konverzaců.
• 1:13:20
  SPEAKER_00: Myslím, že nikdo mě nezná líp, než i I.
• 1:13:23
  SPEAKER_00: Takže mi přesně řekl, kdo by pro mě byl zajímavý nebo ne.
• 1:13:26
  SPEAKER_02: Je to tak a hlavně tam je, vlastně, když už se posuneme do této roviny, tak máš vlastně takový strašně intimní vztah s tím, jako Klodem.
• 1:13:35
  SPEAKER_02: Oni fakt úplně všechno, protože já tam dneska řeším: beru manželku na Surprise trip do Říma a chci, aby to bylo jako.
• 1:13:43
  SPEAKER_02: Doufám, že to nevíde dřív ten podkrát.
• 1:13:45
  SPEAKER_02: My jsme tam byli, my jsme tam byli, už jsme tam byli a přesně, to jsou.
• 1:13:49
  SPEAKER_02: Prostě já tam musím dát ty detaily, co mám Išaráda, co já mám rád, jak by to mělo vypadat, aby mi to vlastně dokázalo vytvořit.
• 1:13:56
  SPEAKER_02: A on mi fakt zná.
• 1:13:58
  SPEAKER_02: A to jsou někdy detaily, které můj nejlepší kámož nevýž, že jo, manželko.
• 1:14:01
  SPEAKER_00: Je pravda, že se i data ukazují, že se to posouvá od toho pracovního, a že dneska numbrován use case je prostě řešení osobních věcí, včet nějaké terapie, mám problém s tkyní, tak než abych ji napsal jako zprávu, tak to radši proberu, jo.
• 1:14:16
  SPEAKER_00: A za mě je dobrý, že to je.
• 1:14:18
  SPEAKER_00: Jakože to je lepší, než kdybych vlastně se choval třeba, protože mám pocit, že třeba tu terapii umí fakt jako dobře.
• 1:14:23
  SPEAKER_00: Není to určitě jak dobrý psycholog, stopitně, ale asi nebudu vždycky jako řešit se svíkou, když mám i se našto na manželku.
• 1:14:31
  SPEAKER_01: Přesně tak.
• 1:14:32
  SPEAKER_01: Přesně tak.
• 1:14:33
  SPEAKER_00: Super, super.
• 1:14:34
  SPEAKER_00: Já jsem chtěl ještě možná jednu věc, ještě k tomu, ty říkal nejde večerníček vesmíru.
• 1:14:39
  SPEAKER_00: To se mi hodně líbí.
• 1:14:40
  SPEAKER_00: Já teďka začínám sledovat hodně generated videa, hodně lidí to jako kritizuje, ale mně se třeba začínají ukazovat nějaká apka, která dělá vlastně jako historii.
• 1:14:53
  SPEAKER_00: A tam jsou krásně udělané videa.
• 1:14:55
  SPEAKER_00: Je to třeba jako ve tři v jedné minutě, třeba jako jak se dostal mor do Evropy.
• 1:15:00
  SPEAKER_00: A je to úplně jako krásně udělané.
• 1:15:02
  SPEAKER_00: A myslím si, že co by bylo zajímavé udělat.
• 1:15:05
  SPEAKER_00: Tak jsem si udělal zase v kurzoru všechno, tak mám vlastně systém, kde on posílá na Google VO na vytváření videí.
• 1:15:13
  SPEAKER_00: A on už dneska dokáže opravdu udělat sekvence videí, pak je pospojovat.
• 1:15:17
  SPEAKER_00: Možná bylo zajímavé, jako i ten večerníček zkusit dostat do nějaké podoby, grafika, videa.
• 1:15:22
  SPEAKER_02: Já si myslím, že určitě tam jako tím směrem myšle přemýšlí, takže máme určit na co těk.
• 1:15:27
  SPEAKER_00: Tak já ji pozvám příští náš webinářho kurzoru, že by to mohla celý dělat v kurzor.
• 1:15:32
  SPEAKER_02: Jo, jo, to bychom už pak byli v kurzoru dva.
• 1:15:35
  SPEAKER_02: A jak jsme se bavili na začátku to předplatné, bude si kolorů.
• 1:15:39
  SPEAKER_02: Rodiný budget.
• 1:15:40
  SPEAKER_02: Budeme se zrušit netfližně.
• 1:15:41
  SPEAKER_02: Přesně, musíme napsat do kurzoru, že mají mít familie plánu.
• 1:15:45
  SPEAKER_00: A je to.
• 1:15:46
  SPEAKER_00: Já jsem teda jako samozřejmě je to o tom modelu, ale třeba zase ten Boris Černý tak říká, podobně jako já, že vlastně používá jenom ten opus, jenom ten nejlepší.
• 1:15:56
  SPEAKER_00: Protože on třeba říká, že hodně lidí používá ty modely, které nejsou tak chytrý, ale pak o to víc musí iterovat.
• 1:16:05
  SPEAKER_00: A když porovnám ten čas, kdy on mi opus většinou na první dobrou hodí něco, tak i tohle je zajímavý sledovat, že vlastně nevždycky ta úspora peněz je jako dobrá.
• 1:16:15
  SPEAKER_00: I když mám tisíc lidí, tak to bude.
• 1:16:17
  SPEAKER_02: Já jsem si tohle otestoval tak jako vlastně lidsky.
• 1:16:22
  SPEAKER_02: Protože myšlejka bude mít jako velké jubilum, tak děláme oslova, jak jsem dal jako rezervační systém, aby se lidi udělali RSVP právě v Lavu.
• 1:16:31
  SPEAKER_02: A říkal jsem si, že tam udělám jako všechno možné přes AI, tak tam, že registrace, když tam zadám ten registrační kód, tak jak měli tu pozvánku, kde byla jako míša teď nějaká fotka.
• 1:16:41
  SPEAKER_02: Tak ona tam zatančí v té pozvánce.
• 1:16:43
  SPEAKER_02: Taky přes Google VE.
• 1:16:46
  SPEAKER_02: Pak to jde dál.
• 1:16:47
  SPEAKER_02: A právě jsem říkal dám k tomu, protože spousta lidí se ptá, co mě zadá, jak dá se tam přespat a tak dále.
• 1:16:51
  SPEAKER_02: Tak je k tomu samozřejmě bod vytrénový.
• 1:16:53
  SPEAKER_02: Já si půjdu ještě dál.
• 1:16:55
  SPEAKER_02: A je tam i telefonní číslo, kam se dávlat.
• 1:16:57
  SPEAKER_02: Já je tam jako Eleven Labs a je tam taky jako bod.
• 1:17:01
  SPEAKER_02: A právě tam jsem si vyzkoušel a zjistil jsem, jaký je fakt velký rozdíl v těch modelech, jsou drahý levnější.
• 1:17:06
  SPEAKER_02: Já jsem si přepínal ty modely a některé se nedají poslouchat.
• 1:17:09
  SPEAKER_01: Vůbec.
• 1:17:09
  SPEAKER_02: Některé jsou téměř jako plynné.
• 1:17:11
  SPEAKER_02: A je to, když někdo chce vlastně takový lidský ček těch modelů, tohle je fakt jako krásný příklad.
• 1:17:17
  SPEAKER_02: Eleven leps může spustit jako kdo chce, mají nějaký minimalně.
• 1:17:20
  SPEAKER_02: A mají přímo byl, že jo.
• 1:17:22
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 1:17:23
  SPEAKER_02: A udělat jsem nějakého promta, udlejmy jako kamarádku, se kterou sedím na kafe a teďka můžu chlu konverzovat a přepínat si ty modely.
• 1:17:29
  SPEAKER_02: A je to fakt extrémně zajímavý, jak různá kvalita v tom je.
• 1:17:33
  SPEAKER_00: A já tady tak i někdy poznám, že vlastně někdo je spíš teoretic, když vlastně něco řešíme, a že ano, jo, ale já tady používám nějakou olamu lokálně a jde jno, počkej, jo, ale to je prostě tak obrovský rozděl, že chápu, že na některý vskysy, jo, a zůbec se dokážu představit, že bych s tím fungoval jako slavním nástrojem.
• 1:17:50
  SPEAKER_00: A teďka vlastně, když někdo fakt nemá tu zkušenost a my to vidíme, jedna věc je v tom osobním použití.
• 1:17:55
  SPEAKER_00: Já jsem třeba teďka zkoušel pro kolegové nadšení do Geminaj.
• 1:17:58
  SPEAKER_00: Já jsem zapojil, já jsem zjistil, že dělá to třeba hezčí design trošku než ten antropik, ale strašně moc to přemýšlí, jakože to trvá, že když něco napadne, pak zase to reviduje, protože jsme ten opustit, jako vymyslí ve dvou krátkých odstavcích.
• 1:18:12
  SPEAKER_00: A pak se snažím si otevírat i to jako think, jak on přemýšlí.
• 1:18:17
  SPEAKER_00: A je to úplně fascinující, vlastně sledovat, jak ty modely se liší vůbec v těch kognitivních schopnostech a v těch uvažovacích.
• 1:18:25
  SPEAKER_00: Protože pak, že jo, my řešíme, stavíme systém, a musíme říct, tak dáme těm lidem jako Jeminája nebo Klouda a budeme řešit teďka jednovou ekonomiku, anebo to, aby fakt měli nejlepší zážitek.
• 1:18:36
  SPEAKER_02: A jsou to strašně zajímavý diskuze, který vedeme.
• 1:18:38
  SPEAKER_02: Ano bylo pak ještě strašně zajímavý mít nějaký vzhled do těch modelů, přepak dokáže optimalizovat, co tam pouštíš a tak.
• 1:18:45
  SPEAKER_02: Ale strašně z toho pohledu zajímavý, jak ty velké modely jsou ve finále strašně uzavřeny a že vlastně nevíš, jak je prostě zlepšeno.
• 1:18:54
  SPEAKER_02: Jsem tam někdo má prostě tak, jak se mi hne na Linku.
• 1:18:57
  SPEAKER_02: Bez praktice na chat GPT je ten a ten, ale to jsou prostě, že někdo nějakou svoji větou něco zjistil někde.
• 1:19:04
  SPEAKER_02: Ale prostě kdyby jsme do tam měli tenhled za začátku, jak to vlastně vytvořit.
• 1:19:07
  SPEAKER_02: To by bylo teprve rodo.
• 1:19:09
  SPEAKER_00: Oni jsou někde jako papery, který to zjišťou jinak, ale problém je, který na té osobní rovině přesně jak se bavím o tom kontextu té paměti, tak vlastně už vůbec jako neplatí, že když něco funguje mě, tak to bude fungovat sobě.
• 1:19:21
  SPEAKER_00: To je první věc.
• 1:19:21
  SPEAKER_00: A druhá věc je: já hodně věřím třeba na jako sílu těch příkladů, jo, a je to taky těžký, že já jsem nedávno poslouchal rozhovor se šéfem Scale AI, který vlastně on říkal, že na začátku, když jsme dělali to vyhodnocování, tak se vyhodnotil odstavec textu dva.
• 1:19:40
  SPEAKER_00: Dneska tam potřebu mít pěti lidi.
• 1:19:42
  SPEAKER_00: Kteří vlastně říkají, jestli tady ty tři odstavce by vysoce odborného textu jsou správně nebo ne.
• 1:19:48
  SPEAKER_00: A je to zajímavé sledovat, protože ty jsi to zmínil už to jako what good looks like.
• 1:19:54
  SPEAKER_00: To je vlastně ta věc, kterou si budou muset lidi ve firmách naučit definovat.
• 1:19:59
  SPEAKER_02: Jakytvoří ten produkt a nevytvoří ty svoje lidi agenty.
• 1:20:04
  SPEAKER_02: Protože nebudou vědět, jak jim dát ty příklady.
• 1:20:07
  SPEAKER_02: Právě spousta lidí s tím bojuje.
• 1:20:10
  SPEAKER_02: Susta lidí jako tady nechápe, že vlastně oni musí být součástí tréninku z toho modelu pro sebe.
• 1:20:16
  SPEAKER_00: Tak musí být součástí tréninu, protože já to nemůžu outsourcovat na třetí stranu.
• 1:20:21
  SPEAKER_00: Mimochodem, i proto mě hodně funguje to diktování.
• 1:20:24
  SPEAKER_00: A požádám mi sprflou.
• 1:20:26
  SPEAKER_00: Protože můžu vlastně dát ten feedback jako daleko detálnější.
• 1:20:30
  SPEAKER_00: Než kdybych psal ve dvou věkách, tak já vlastně popíšu, co se mi tam líbí, co se mi nelíbí, jak bych to udělal.
• 1:20:36
  SPEAKER_00: Častokrát tam jako se zamýšlím, takže mám pak ten text vypadá hrozně, že když to diktuješ, ale mám pocit, že vlastně minimálně ten opustý a půlka to vždycky pochopí, a pak ten druhý výsledek je jako úplně neprovatelný.
• 1:20:49
  SPEAKER_01: Jo tak.
• 1:20:50
  SPEAKER_00: Super, Davide, skvělý.
• 1:20:52
  SPEAKER_00: Díky moc, perfektní diskuze.
• 1:20:54
  SPEAKER_00: Já určitoporu, jak jsem říkal Davida sledovat.
• 1:20:57
  SPEAKER_00: Možná poslední otázka.
• 1:20:58
  SPEAKER_00: Co je takový téma pro tebe, který ještě bys chtěl proskoumat, máš to v hlavě a chystáš se na to třeba letos, a ještě ses do toho nepustil.
• 1:21:06
  SPEAKER_00: Je nějaký téma, oblast nástroj?
• 1:21:09
  SPEAKER_02: Já to trošku hledám teď to hlavní téma.
• 1:21:12
  SPEAKER_02: Mám tam pár takových jako leaderboards, ať ještě nemluvím, ještě to tak zkoumám, mapuju, ale vlastně aplikovatelnost AI v tom běžném životě ve firmách je něco, co mě jako strašně baví.
• 1:21:29
  SPEAKER_02: Potom samozřejmě se trošku ponořit do toho v nějaký konkrétní doméně, jak fungují ty foundations, ty základy toho.
• 1:21:37
  SPEAKER_02: Měl jsem štěstí, že jsem tě viděl, jak vznikal Cloud.
• 1:21:42
  SPEAKER_02: Vlastně jsem byl v Amazonu v AVSku tehdy na začátku, když Amazon začal používat AVS, takové vedle dřevní doby, nebo ve Space, když začali přistávat.
• 1:21:52
  SPEAKER_02: A tohle mě vlastně bavilo v nějaké jedné té doméně bývají podívat se jako dohloubky.
• 1:21:59
  SPEAKER_00: Třeba do antropiku?
• 1:22:00
  SPEAKER_02: Třeba do antropiku.
• 1:22:01
  SPEAKER_02: Ty tam mají pár zajímavých rolů.
• 1:22:03
  SPEAKER_02: Tak ten technikal v rajter psali.
• 1:22:06
  SPEAKER_02: Vrybral bych cokoliv v antropiku.
• 1:22:08
  SPEAKER_02: Já zase jako, já si myslím, že spousta kůžení.
• 1:22:12
  SPEAKER_02: Proč ne, jo.
• 1:22:13
  SPEAKER_02: Ne, řečkám, já jsem ještě nezačal moc aplikovat různě, takže uvidíme.
• 1:22:18
  SPEAKER_00: To by bylo dobrý.
• 1:22:19
  SPEAKER_00: Já bych potřeba měko v antropiku, když je to známýho.
• 1:22:21
  SPEAKER_00: Tak to můžeme domluvit.
• 1:22:22
  SPEAKER_00: Takže já potřebuji tam někoho dostat.
• 1:22:24
  SPEAKER_00: Jsi ideální kandidát.
• 1:22:25
  SPEAKER_02: Jasný, uvidíme.
• 1:22:26
  SPEAKER_02: Tak to vydáme podkázat a třeba se ozvu.
• 1:22:29
  SPEAKER_00: Necháme ho přeložit i já.
• 1:22:31
  SPEAKER_00: Ale super.
• 1:22:31
  SPEAKER_00: Díky moc krát a držím palce.
• 1:22:33
  SPEAKER_00: Ať se bavíš těma projektami, pořád, tak jak se s nimi bavíš.
• 1:22:37
  SPEAKER_02: Super.
• 1:22:37
  SPEAKER_02: Moc díky.