Latest / Budoucnost nepráce / Co rozhoduje v éře AI: mindset, systémy a schopnost experimentovat (s Tomem Paulusem)

Transcript

Co rozhoduje v éře AI: mindset, systémy a schopnost experimentovat (s Tomem Paulusem) · Budoucnost nepráce

• 0:00
  SPEAKER_02: Vidím tolik výstupu, že dokážeme určitý je lepší a horší.
• 0:05
  SPEAKER_01: Opravdu každý může dostat ty výsledky přesně v takové podobě a formátu, v jakým bude chtít.
• 0:11
  SPEAKER_02: To si vlastně vyprojil Martin, jako sám na výběr kám.
• 0:14
  SPEAKER_02: To je prostě krásný příklad toho, že jsem schopný si vlastně vytvoř nástroj nebo vytvoření produkt.
• 0:21
  SPEAKER_01: Co bude pro tebe takový zajímavý, aha, momenty v použití průzor.
• 0:24
  SPEAKER_02: Pojďme se povitovat o těch úských.
• 0:26
  SPEAKER_02: Teď vlastně mám systém různých promptů a asistentů, který už i tu práci napuje za mě.
• 0:31
  SPEAKER_02: To znamená, že práce se urychluje i tým, že už využívám čas byl před tím.
• 0:36
  SPEAKER_01: A mně fasciňuje vůbec to porovnání jako i práce a znalostní práce, protože my fakt spoustu věcí děláme 30 let stejně.
• 0:48
  SPEAKER_00: Budouctech.
• 0:53
  SPEAKER_00: Pojte pro krátu vůšné práce.
• 1:12
  SPEAKER_01: Dobrý den.
• 1:13
  SPEAKER_01: Ahoj.
• 1:14
  SPEAKER_01: Já tady vítám speciálního hosta.
• 1:19
  SPEAKER_01: My jsme se teďka bavili, že to je tvůj druhý podcast.
• 1:25
  SPEAKER_01: A ty jsi mi říkal, že možná nejsi úplně hapě z toho prvního, takže jenom možná, jak je tvůj vztah k podcastům.
• 1:32
  SPEAKER_02: Pozitivní vesměs.
• 1:33
  SPEAKER_02: Z toho prvého nespokojený, protože jsem ho točil na gauči s kamerou ze spod a se nedívali, kam by se mali dívat.
• 1:41
  SPEAKER_02: A jinak je poslouchám.
• 1:43
  SPEAKER_02: Pasivnější než taky.
• 1:45
  SPEAKER_02: Teď skoro hodím do gokolem a věcně si z toho podstatné.
• 1:50
  SPEAKER_01: Já jediný, který teďka: já poslouchám dva.
• 1:53
  SPEAKER_01: Lenis podcast, což nejlepší jasný.
• 1:57
  SPEAKER_01: A potom tyma Ferry se pořád ještě tam jako hodně dobrý hosty.
• 2:01
  SPEAKER_01: Dobře, super.
• 2:02
  SPEAKER_01: Mohl by se s nám krátce představit, možná co děláš, a nějak zhrnout tvoji kariérní cestu?
• 2:12
  SPEAKER_02: Jo, to je zajímavé.
• 2:15
  SPEAKER_02: Já jsem Tomáš, jsem designér už pár let.
• 2:18
  SPEAKER_02: A i když takový škatolkový, které nemám rád, já prostě tvorím.
• 2:22
  SPEAKER_02: Žádný designer?
• 2:24
  SPEAKER_02: Já prostě tvorím a tak nějak ty designové postupy mi k tomu se dělá.
• 2:29
  SPEAKER_02: Takže pro toho se bavím, že jsem designér.
• 2:31
  SPEAKER_02: Pracoval jsem v různých agenturách s různými firmami, startupů nebo korporáty.
• 2:36
  SPEAKER_02: Pomáhal jsem operátorům tvořby, bankám, tvorit internet systémy.
• 2:41
  SPEAKER_02: A popitom jsem vždy vymýšlel něco svoje, či už to, že jsem učil jiných designérů designovat, nebo teď budu mít.
• 2:50
  SPEAKER_01: Super.
• 2:50
  SPEAKER_01: Takže jsi takový ne různorodej, ale jak závíst.
• 2:55
  SPEAKER_01: Univerzální.
• 2:56
  SPEAKER_01: Univerzální generalista.
• 2:58
  SPEAKER_01: Generalista.
• 2:59
  SPEAKER_01: Já si myslím, že aj se budeme dneska hodně bavit o AI.
• 3:03
  SPEAKER_01: Hodně nahrává.
• 3:04
  SPEAKER_01: Určitě.
• 3:05
  SPEAKER_01: Hodně nahrává generalistům.
• 3:07
  SPEAKER_01: Proč si myslíš, že tomu tak je?
• 3:11
  SPEAKER_02: Protože mi to dovoluje trošku se rozšířit obzory povedme.
• 3:17
  SPEAKER_02: Podle mě každý člověk si vo své kariery projde tým, že se z generalistů stává specialista, pak o tom možnost začne trochu nudit, tak začne se zase vrátet k tomu generalistovi.
• 3:27
  SPEAKER_02: A mně to i téme pomáhá pozdvíhnout ty věci, kdy jsem slabší, povedme.
• 3:36
  SPEAKER_02: Proto pomáhá lidom být generalistami.
• 3:38
  SPEAKER_02: Protože já vlastně si spoustu věcí jsem schopný připit sám, nepotřebujeme na to další specialistou.
• 3:45
  SPEAKER_02: Nemusím mít jako nutně ty znalosti.
• 3:49
  SPEAKER_02: Potřebuje má trochu vkus, potřebujeme s tím nějaké zkusenosti, ale pomáha to vyťáhnout ty věci, kde jsou tak dobrý.
• 3:56
  SPEAKER_02: Tým pádom, tam ta specializace je to takové to klasické Ičko.
• 4:02
  SPEAKER_02: Ksi představeme ten skill se člověká právě protože, že ty věci, které by byly dolů, my ta EA pomaličko vyťahuje.
• 4:11
  SPEAKER_02: Proto z toho jička stane tečko a potom nějaký štvoreček povědeme.
• 4:15
  SPEAKER_01: Přesně, čtvereček jde úplně všechno.
• 4:19
  SPEAKER_01: Ale ty jsi zmínil vkus a jost za mě je naprosto klíčová dovednost budoucnosti.
• 4:25
  SPEAKER_01: Jinak v tom, že lidi musí poznat, jestli ten výstup je dobrý nebo ne, jestli ho mají použít a jak by teoreticky měl vypadat ten dobrý výstup.
• 4:33
  SPEAKER_02: Ano.
• 4:34
  SPEAKER_01: Dá se to naučit?
• 4:35
  SPEAKER_02: Myslím si, že dá, ale není to jednoduché.
• 4:38
  SPEAKER_02: Je to o tom, že vidím tolik výstupu, že dokážeme určitě, který je lepší a horší.
• 4:45
  SPEAKER_02: Je to pro mě to stěhné k tomu designu, tak já musím to moje designové vycvičit tím, že designujem.
• 4:52
  SPEAKER_02: Sledujeme vzory návrhové, sledujem to, jako vyzerá moderné web, moderné hapky a tak dále.
• 4:58
  SPEAKER_02: A to jistě vidím i u AI.
• 5:01
  SPEAKER_02: Čím viac výstupu vidím, tým skoro začem vidět různé vzory, které to je používaná a generovaný výstupu a tak dále.
• 5:08
  SPEAKER_02: Takže zkušenost a experimenty.
• 5:12
  SPEAKER_01: Zkušenost experimenty, to jsou ty základy, které nelze, nebo neměli bychom mi přeskakovat.
• 5:18
  SPEAKER_01: Myslíš si, že se dožijeme doby, kdy můžu i toto outsource na AI?
• 5:25
  SPEAKER_02: Jo, a já si myslím, že se to už trochu jako děje.
• 5:29
  SPEAKER_01: Že vlastně nechám i to vyhodnocení, jestli je to dobrý nebo ne, tak to nechám na EJ.
• 5:34
  SPEAKER_02: Já jsem to teď dělal poslové.
• 5:37
  SPEAKER_02: Já jsem představil, že se to dělá dostaně tak jako, já jsem o tom přemýšlel po cestě sam vlastně.
• 5:44
  SPEAKER_02: My pracujeme na Emmy, pracujeme na nějakém konzultantově a já vlastně potřebujeme vyhodnocovat velké množstvo rozhovorů, které Amy rojí.
• 5:53
  SPEAKER_02: Já si ty rozhovory můžeme čítat, můžem si prečí 200 rozhovorů a potom to zkusit vyhodnotit, ale trvalo by mi to dva týždně.
• 6:01
  SPEAKER_02: A nebo si můžeme vyhodnotit dva tři říct, co si myslím, že není úplně správné.
• 6:05
  SPEAKER_02: Nastavit si nějaké mantinely toho chceme, aby vyzral ta konverzace, a potom to můžeme předhodit nějakému stroju, který mi vlastně hledá ty vzory v těch konverzací a vyhodnocujeme jich.
• 6:15
  SPEAKER_02: Takže já už vlastně toto můžeme outsourcovat.
• 6:19
  SPEAKER_01: Dá se říct, že designuješ systém, který dělá tu práci.
• 6:23
  SPEAKER_01: Tohle bude podle mě obrovský mindset shift?
• 6:28
  SPEAKER_01: Já jsem teď natáčel pár podcastů a omlouval jsem se divákům posluchačům za ty anglické slova, ale prostě ne.
• 6:33
  SPEAKER_01: Prostě jdeme do toho naplno.
• 6:35
  SPEAKER_01: Takže mindset shift, protože najednou nebudeme dělat tu práci.
• 6:39
  SPEAKER_01: Budeme designovat systém, který tu práci dělá, ale zase se k tomu musíme dostat těma experimentama.
• 6:44
  SPEAKER_01: Mně by zajímalo, jak se změnil za poslední rok tvůj vztah k Aj?
• 6:51
  SPEAKER_02: Tak on bylo od začátku pozitivní.
• 6:53
  SPEAKER_02: Já jsem mal velmi málo skeptických momentů, protože mo baví zkoumat nové technologie.
• 7:00
  SPEAKER_02: Zmnil se asi hlavně objemě toho, který to je, jak využívám a jakým způsobem.
• 7:06
  SPEAKER_02: Od toho, že naozaj jsem si generoval texty točím začíná každý prostě general jsem si měl tady ty.
• 7:14
  SPEAKER_01: Bohužel tam končí.
• 7:17
  SPEAKER_02: Je to tak, to vidím má z našich analyzů.
• 7:21
  SPEAKER_02: Tak ale vlastně já jsem to začal využívat na to, že nepítám se třeba nebo nepítám se dalších kolegov.
• 7:28
  SPEAKER_02: Jako prvních pítám se, připravím si ty věci na 90% nebo 80%.
• 7:33
  SPEAKER_02: A pak jdu za tým týmem, pak jdu za tým právníkom, který mi potřebuje pomoct, vyřešit investiční zmluvu a podobně.
• 7:40
  SPEAKER_02: A to je pro mě jako asi největší věc za ten poslední rok, že z toho, že já jsem vlastně byl, zadával jsem to jednému juniorovi, který mi pomáhal, tak jsem si vlastně vytvoril tu workflow, nebo začal jsem použít tu workflow tak, že tam těch asistentů vidím milion.
• 7:57
  SPEAKER_02: Kým dokážu pomoct v různých téch.
• 7:59
  SPEAKER_02: A pomůžu mi vlastně efektivnější spolupracovat naprí s lidmi, protože jim dodávám věci, které jsou daleko rozpracovanější než před tím, za daleko kratu domů.
• 8:10
  SPEAKER_01: Trošku rozšíří ten skoup, co se děláš.
• 8:13
  SPEAKER_01: Změnil se nějaký tvůj způsob přemýšlení ať už nad tou prací, postupy, workflow nebo nad produktama, službama.
• 8:26
  SPEAKER_02: Změnilo se asi to, že dělalkově zdokumentujeme co robím.
• 8:30
  SPEAKER_02: Předtím jsem všechno držal v hlave, nebo on to není úplně praxe, jo, ale protože každý se nám to robí.
• 8:36
  SPEAKER_02: Mám poděl v poznámka, všechno jsem si nechával v hlave.
• 8:39
  SPEAKER_02: To, co robím, ke jsem si na to nespomenul, tak mate jusky si ně napadali a podobně.
• 8:44
  SPEAKER_02: Teď vlastně mám systém různých promptů a asistentů, který už si tu práci mapují za mě.
• 8:49
  SPEAKER_02: A vlastně ve byli, když jsem se naučil tvořit si nějakou svou a to, že všechno, co robím mám nějakým způsobem zdokumentované.
• 8:59
  SPEAKER_02: Ne vždycky úplně stoprocentně, ale mám, to znamená, že práce se mi urychluje i tím, že už využijám, co jsem robil před tým.
• 9:08
  SPEAKER_01: To je super.
• 9:09
  SPEAKER_01: To je super.
• 9:09
  SPEAKER_01: A já tu dokumentaci řeším čím dál častěji.
• 9:14
  SPEAKER_01: Když jsem to tady někomu vysvětloval, tak mám pocit, že o tom neumím mluvit tak dobře, aby to lidi pochopili.
• 9:22
  SPEAKER_01: Je to můj pocit, ale ta zkušenost to je nepřenositelná a velmi těžko se to vysvětluje, takže já teď mám takový příklad.
• 9:32
  SPEAKER_01: Chystám personalizaci pro lidi, co jsou ve future AI leader.
• 9:38
  SPEAKER_01: A to tak, že měl jsem čtyři tabulky: jednu z registrace, druhou vyplněný dotazník, třetí se slida během akce a čtvrtou aktualizovaný na LinkedInové profily a vyscrapovaný.
• 9:52
  SPEAKER_01: Já jsem nejdřív si nechal vyčistit dat dohromady a pak jsem si vytvářel kartu toho člověka.
• 9:58
  SPEAKER_01: Ta byla dlouhá docela, tak jsem udělal ještě konsolidovaný.
• 10:00
  SPEAKER_01: A teď mám u každýho motivaci, kde pracuje takový popis.
• 10:04
  SPEAKER_01: A teďka jsem právě zkoušel to, že jak bych doporučoval těm lidem po každém modelu každýmu zvlášť, co v tom modulu je pro něho zajímavý.
• 10:14
  SPEAKER_01: A pro mě bylo strašně důležité, být schopen popsat to svoje uvažování a potom dát pár příkladů zase do IA, aby mi i aj z toho vytáhla ten systém to uvažování.
• 10:26
  SPEAKER_01: A vlastně tenhle prompt já teďka ladím, takže když jsem zkoušel tam dát přepis a preskus modulů.
• 10:31
  SPEAKER_01: Tak teďka mám tu knowledge ve smyslu lidi, motivace, všechno kolem lidí, všechno kolem obsahu.
• 10:37
  SPEAKER_01: A moje práce je teďka ladit ten prompt, aby byl schopen ty dvě věci spojit.
• 10:42
  SPEAKER_01: Ale vlastně k tomu člověk přijde tím, že si s tím bude hrát a je pravda, že je to úplně nejspůsob práce než předtím.
• 10:51
  SPEAKER_02: Já bych jsem k těm Knowledge Base ještě to možnost stáhl na případ, který každý pozná, a to je to, že ved jsme bordelári.
• 10:59
  SPEAKER_02: Já si neustále něče screenšovem do telefonu a v životě se k tomu nevrátím.
• 11:03
  SPEAKER_02: Neustále klikám kommand D nám jako, aby jsem si něče ukládal do zálo, že nikdy se k tomu nevrátím.
• 11:08
  SPEAKER_02: A myslím si, že to má hrozně moc lidí.
• 11:10
  SPEAKER_02: Ale možná ani tady v tom, ale klidně v tom, že mám spoustu článků, které si chce číst a nikdy se k ním nevrátím.
• 11:16
  SPEAKER_02: A vlastně moje manželka, zdravím verčel, tak má zase problém s těmi screenshoty.
• 11:24
  SPEAKER_02: Svěra inspiraci, vždycky jich někdy uložila a nic s nimi nerobila.
• 11:28
  SPEAKER_02: A vlastně pomocou kurzor si vytvorila systém, kde ona nahrá screenshot do jedné zložky.
• 11:33
  SPEAKER_02: Kurzor se na ten screenshot pozrí, popíše ho, uloží popis do tabulky a v momentě, kdy verče potřebuje rěšit pricingové tabulky pre Fitco nebo pricingové tabulky na činé, tak se zepá kurzor, kde jsem riešila pricingové tabulky.
• 11:47
  SPEAKER_02: Korzor si šáhne do ten Kledage Base, kterou za nju.
• 11:50
  SPEAKER_02: A vlastně vrátí informace.
• 11:52
  SPEAKER_02: A i to je vlastně Knowledge Base nějakým způsobem.
• 11:55
  SPEAKER_02: A ten kurzor by klidně dokázal robit to, že si nějaký manaž tam bude hádat články z různých nebo finančních webov.
• 12:04
  SPEAKER_02: Korzor mu jich bude vycucávat a posílat nějaké další informace.
• 12:08
  SPEAKER_01: To proč říkám, že jednou z těch pěti suchopností, které nám i dává, je super memory, protože já vlastně outsoju jednak to ukládání do paměti a pak i to vyvolávaný daleko líp.
• 12:20
  SPEAKER_01: A te mi napadlo, co bych možná, co bych možná chtěl, a asi si to udělám.
• 12:25
  SPEAKER_01: Tak přesně jak říkáš, já si taky ukládám.
• 12:28
  SPEAKER_01: Ukládám si tu ty do záložek, cože blbý, s tím se blbě praje.
• 12:33
  SPEAKER_01: Pak si ukládám zajímavý apky v prohlíči, a potom si dávám věci do reminders jako do turistu, buď načtení nebo co mě zaujíme, a já si zkusím udělat tu dneska nástroj, že by mi dával jednou za týden nebo za měsíc nějaký zhrnutí, nějakým příběhem, že by to proskoumal a vlastně i ani by v prvním kroku z toho udělal nějakou story a pak buď přes gamu udělat presku, ale prostě posl mi, co mě zaujalo ten daný týden nebo měsíc abys si to osvěžil.
• 13:05
  SPEAKER_02: To dobrý nápad.
• 13:06
  SPEAKER_02: A mně teď ještě napadlo, jak o tom hovoří o těch tweetech.
• 13:09
  SPEAKER_02: Ty jastně mi dávno ještě posílal Juskej, že si mal zoznam Twitch a potřeboval jich automaticky screenshotovat, že jo?
• 13:16
  SPEAKER_02: A úplně to nešlo.
• 13:18
  SPEAKER_02: Teď už půjde, odkrý má kurzor Browser Mout, o kterém jsme se bavili dva ty dní dozadu.
• 13:23
  SPEAKER_02: Je otázka.
• 13:25
  SPEAKER_01: Jenom aby posluchači diváci viděli.
• 13:27
  SPEAKER_01: Browser Mode je nebo lomeno, komputerů je funkce i i, kdy ovládá váš počítač.
• 13:34
  SPEAKER_01: To znamená vidí, co máte na obrazovce, a je schopná analyzovat ten obsah, rozhodovat se klikat.
• 13:39
  SPEAKER_01: Takže začaly se objevovat prohlížeče webové, jako je DIA nebo komet.
• 13:46
  SPEAKER_01: A teď už to mají právě i některé další aplikace.
• 13:49
  SPEAKER_01: On to má i svým způsobem chat GPT v tom agentském módu, že má svůj vlastní prohlížeč a v tom kliká.
• 13:55
  SPEAKER_01: Otázka je, jak na to budou reagovat firmy, jako je Microsoft s Linkedinem nebo X s Twitterem, pořád budu říkat Twitter.
• 14:05
  SPEAKER_01: Proto oni nechtějí, aby ty data někdo automaticky ukládal a skrapeoval.
• 14:10
  SPEAKER_01: Tak jsem zvědavej, jestli náhodou to nevýhodí, že to je bod.
• 14:14
  SPEAKER_01: A to vyzkoušíme.
• 14:15
  SPEAKER_02: To zkusím.
• 14:18
  SPEAKER_01: To já taky vyzkouším, to je super.
• 14:19
  SPEAKER_01: No, to ovládání počítače je za mě extrémně zajímavý, ale znám velmi málo užitečných scénářů, kdyby mi to fungovalo naposled, a budu rád, když si to nazdělíme.
• 14:32
  SPEAKER_01: Hodně lidí sdílí: objednal mě někam nebo něco koupil, což já vůbec nechápu.
• 14:38
  SPEAKER_01: Absně nechápu.
• 14:39
  SPEAKER_01: A nikdy by si nenechalkem vybrat hotel.
• 14:42
  SPEAKER_01: Rád se podívám, že a to stejný, nevím, jo, lepší kliknout, podívat si, když chci jít a registrovat se.
• 14:50
  SPEAKER_01: Ale měl jsem skončil mi předplatný Lům.
• 14:54
  SPEAKER_01: A já jsem tam měl 75 videí a potřeba jsem to dostat na 25, takže jsem řekl, máš všechny ty videa.
• 15:01
  SPEAKER_01: On to dělal asi dvě hodiny, že pomalý.
• 15:05
  SPEAKER_01: A klikál pojedno.
• 15:06
  SPEAKER_01: Fakt mu to trvalo, ale vlastně zadal jsem mu to, a bylo to hotové.
• 15:10
  SPEAKER_01: Máš nějaký takový use case pro web browsing?
• 15:14
  SPEAKER_02: Browsing asi něco i když záležil.
• 15:17
  SPEAKER_02: Já si můžu být, jak si ty popisal, že máš tabulku lidí s LinkedIn, pro filmy, tak prostě může kurzor mi naklikává Connections nebo Follows.
• 15:27
  SPEAKER_02: Což by už mal zvládnout proudě.
• 15:30
  SPEAKER_02: Ale teď se bavíme o komputer use jako takovým, tak asi včera včera jsem pouštěl kurzor do moje zložky Download a mi popracoval.
• 15:38
  SPEAKER_02: Protože jsem tam mal podvilky.
• 15:41
  SPEAKER_02: To se neukřízí.
• 15:42
  SPEAKER_02: No, právě já jsem potřeboval zjistit, že tam je vlastně.
• 15:44
  SPEAKER_02: Jsou tam malé nějaké věci gamy a nějakové a tak.
• 15:48
  SPEAKER_02: Takže jsem tam pustil, on se podíval, rozradilo mi to, doporučil nějaké věci nazmazání, dál mi jí do zložky delít a bylo.
• 15:56
  SPEAKER_01: Já myslím, že na to má nějaký nástroj Everyčka tu.
• 16:01
  SPEAKER_01: To je jako portál, kde jsou strašně zajímavý blogové články.
• 16:04
  SPEAKER_01: A já myslím, že oni mají aplikaci, která ti udělá pořádek jako v celém počítači.
• 16:10
  SPEAKER_01: Takže ti buď nějak navrhne úplně jinak tu struktu soubory, duplycitní a vlastně najednou máš jako podle projektů a tak dál.
• 16:18
  SPEAKER_02: Což je ale tricky.
• 16:19
  SPEAKER_02: Protože ty to nedobíš sám, tak se v tom i tak nevyznáš.
• 16:22
  SPEAKER_02: Ale máme kurzor, takže se můžu zeptat kurzoru k těm, vrátím to a ještě mi to nějak prečvíka.
• 16:27
  SPEAKER_01: No jasně.
• 16:28
  SPEAKER_01: Tak ono, že my požádáme oba mecha, tak tam tohle dání souboru.
• 16:31
  SPEAKER_01: Já vlastně moc nechodím, že dám hledat a najdu to.
• 16:35
  SPEAKER_01: Ale myslím si, že ten komputerů, to znamená, že AI za nás bude klikat, tak je takový mezistupeň, dokud ty apky nebudou propojený.
• 16:47
  SPEAKER_01: A zase mám spoustu případů, kdybych to strašně použil.
• 16:52
  SPEAKER_01: A to je přesně to, co ty říkáš.
• 16:54
  SPEAKER_01: Teď potřebuju tady jako podívat se na ty zprávy na Linkedinu, který prochází, když není třeba dobrý řazení, a LinkedIn, myslím, že zprávy se najnovoval asi 10 let od jejich vzniku.
• 17:07
  SPEAKER_01: A tak vlastně bych zadal tomu AI a ono by to prošlo a těch těch skisů, kde vlastně dělám něco ručně strašně moc.
• 17:15
  SPEAKER_02: Například Verče robila to, že si povedala komet prehlečů a já hladačů, aby jej našel v její fídě relevantné prý zprávky na nějakou tému.
• 17:26
  SPEAKER_02: On je krásně vylistoval to, k čemu by se ona vlastně možná i dostvalovala.
• 17:31
  SPEAKER_02: Což je to skvělám.
• 17:32
  SPEAKER_01: Tak verč je skvělá.
• 17:34
  SPEAKER_01: Je to krásný příklad toho, kdy se někdo natchne a když má chuť takhle jako zkoušek a oběvat, tak fakt zvládne neuvěřelné věci.
• 17:45
  SPEAKER_01: A teď se omlouvám, možná te bude škytat teďka, ale jakou úroveň digitál dovedností měla před AI?
• 17:54
  SPEAKER_01: A teď.
• 17:55
  SPEAKER_01: To nejvíc špatně.
• 17:56
  SPEAKER_01: Mě jenom zajímalo, jestli vlastně byla jako advance a teďka k tomu přidá jenom AI, anebo najednou i to otevřelo úplně nějaký.
• 18:02
  SPEAKER_02: Já si myslím, že Bola jako pokročilejší než normálný lidi.
• 18:08
  SPEAKER_02: Uměla i trochu si skripti a tady ty věci.
• 18:11
  SPEAKER_02: Takže spíš asi pokročilejší.
• 18:14
  SPEAKER_02: A je to jako velký buost.
• 18:16
  SPEAKER_01: Ono je to vidět.
• 18:17
  SPEAKER_01: Je to vidět, že dělá zajímavý věci, které asi ani ne tak, že někdo kdo nemá ty IT skills, ale zase tam je ta zkušenost podle mě se propíše.
• 18:26
  SPEAKER_01: Ten mindset.
• 18:27
  SPEAKER_02: Já to vidím i na jiných lidoch, že vlastně ty jsi přísal v Novo, že ty potřebuješ mát nějakým způsobem životné zkušenosti, aby jsi dokázal dobré promitit AI.
• 18:41
  SPEAKER_02: Aby si povedal chci obraz, jako nakreslil Van Gok.
• 18:44
  SPEAKER_02: Potřebuješ vědět, jako Vanok, kresil obrazy.
• 18:46
  SPEAKER_02: A podle mě je toto jisté vlastně v každém pracovnom job description nebo odvetví.
• 18:52
  SPEAKER_02: Ty na to, aby si veděl si představit, kde ti EI zlepší život, nebo když bustnuť, tak potřebuješ ale vědět, že robíš.
• 19:00
  SPEAKER_02: To je takový ten graf, který, nebo my všadě ukazujeme, máš dlhý slíž, který představuje tvůj job, rozekáž na systém nebo na kroky, a vybereš kroky, kde ti EJ dokáže pomoct.
• 19:12
  SPEAKER_02: A ty jak toto dokážeš už vo své klasické práci, klidně offlineový, tak ale najdeš potom ty body, kde ti Eje pomůže.
• 19:20
  SPEAKER_02: A podle mě tohle toto vidím u všech lidí, kteří jsou systematicější, tak to EJ pustí daleko víc.
• 19:26
  SPEAKER_02: Protože dokáže před identifikovat ty kroky, kde jim to E pomůže v tom procese.
• 19:31
  SPEAKER_02: A z těků se začnou stávat celky a z celku potom celá jako pracovat Workforce.
• 19:36
  SPEAKER_01: To systémové přemýšlení a pak ta dekompozice procesu.
• 19:42
  SPEAKER_01: To je brutální.
• 19:44
  SPEAKER_01: A myslím si, že to je zase jako nevím, jestli se to dá.
• 19:48
  SPEAKER_01: Takhle asi se to dá naučit.
• 19:50
  SPEAKER_01: Protože já si myslím, že dřív jsem to neměl tak silný jako.
• 19:54
  SPEAKER_02: Já si myslím, že se to dá naučit.
• 19:56
  SPEAKER_02: Ono to asi mají lidi a některý, jako by default, a dává to rozhodně jako prostředě a to učí.
• 20:04
  SPEAKER_02: A obecně nejsem fanba vysokých škol, ale jestli mám něco naučila výška, tak je to systém myšlení a nějaká schopnost zpracovat informace.
• 20:14
  SPEAKER_02: A vidím to na lidou, ktorí na ně chodili a nechodili, anebo na kteří, chodili na technickou a technickou školu kliňala střednu.
• 20:22
  SPEAKER_02: Ale vidím, že to systémové myšlení z těch technických škol u lidí je trochu jako silnější, takže on se to asi dá naučit, nebo těcepuje to prostředě v kterém funguješ.
• 20:32
  SPEAKER_01: Mně jestli něco naučila Vška, tak já jsem měl tím, že jsem měl individuální studní plán, protože jsem pracoval už, tak já jsem psal strašně moc seminárek.
• 20:42
  SPEAKER_01: Hodně.
• 20:42
  SPEAKER_01: A já jsem se naučil o jakýmkoliv tématu, získat nějaký info a pak od toho obecního jít do těch konkrétních věcí a myslím, že bych dokázal jsem napsat desítky.
• 20:52
  SPEAKER_01: Takže jako diplomka pak byla strašně jednoduchá, já si myslím, že dneska bych napsal diplomku o čemukiv.
• 20:57
  SPEAKER_01: Protože to práce máš na proces.
• 21:01
  SPEAKER_01: No, dobře, tak dobře.
• 21:02
  SPEAKER_01: Když jsi možná pro to zajímavý téma, dovednosti.
• 21:07
  SPEAKER_01: Bavím se o tom, jedna v kontextu toho, co vidíš třeba v našem týmu, a co vidíš u zákazníků.
• 21:14
  SPEAKER_01: Co jsou za tebe klíčové dovednosti, které bychom se měli snažit získat?
• 21:21
  SPEAKER_02: Tak jo, tak prvé, co mi zkočilo tady v tom mojou freestyle myšlenkovou, je nějaké kritické myšlení.
• 21:29
  SPEAKER_02: Což je jako v téme EA, je to je zákaz.
• 21:32
  SPEAKER_01: Co to znamená pro tebe?
• 21:33
  SPEAKER_02: Pro mě to znamená, že nemůžeme úplně slepit tomu, co mi tvrdí nějaký model.
• 21:38
  SPEAKER_02: To je jednaký, protože je to furt na statistický model.
• 21:43
  SPEAKER_02: Takže potřebujeme aspoň trochu přemýšlet nad tým, co mi to říká, a nějak si to validovat proti sebe správně si miný výběr, podívám se na výstupy dvou modelů porovnám a tak dále.
• 21:54
  SPEAKER_02: Tak to je prvá věc, kritické myšlenky.
• 21:55
  SPEAKER_01: A já tam možná promí, doufám, že nenaruším tvůj freestyle myšlenkový pochod, ale jak.
• 22:00
  SPEAKER_01: K tomu ještě přidám jednu věc, a to je očekávání od toho, co IAI zvládne nebo ne.
• 22:05
  SPEAKER_01: Protože za mě jeden z největších problémů lidí přáci s AI, že si myslí, že všechno, jakože mají strašně vysoké očekávání, dám tam něco, on to celý udělá a pak mi něco vyplyvne.
• 22:17
  SPEAKER_01: Místo toho, abych teda rozložil.
• 22:18
  SPEAKER_01: A ta otázka, jestli to vlastně není součástí toho kritického myšlení, tak je.
• 22:22
  SPEAKER_02: Hele nevím, ale ta druhá věc, která mi napadla, je právě ta systematičnost, o kterém jsme zabavili, nebo to systémové myšlení.
• 22:29
  SPEAKER_02: Protože přesně to, co jsi teda popísal, že lidi čakají, že to vyrieši jich práci naraz během jedného promptu, je přesně to, že vidě tu svoji práci jako jeden druhý blok, který o nich co někam hodí.
• 22:40
  SPEAKER_02: Ale ten blok je rozložený na kroky a ty kroky a potrebujeme mají skoro mají vyladěné, aby jsem byl schopný to zlepšit jako celok.
• 22:47
  SPEAKER_02: Tak to jsou takové dva věci, které mi primárně napadají, keď se máme v kontexte AI.
• 22:51
  SPEAKER_02: Další věci jsou spíš, ale podle mě asi osobnostné rysy, nebo jak to povedá, to znamená, že ty lidi.
• 22:58
  SPEAKER_02: Nebo já jsem já teda zhroval lidi do svého týmu tak hledám lidi, kteří chce experimentovat, kteří mě vadí věci zahazovat, kteří mě vadí iterovat, a který jsou jako perfekcionisti, ale vlastně v správných věcech.
• 23:14
  SPEAKER_02: Protože u EA je to tak, z mého pohledu, že je to naozaj 820.
• 23:20
  SPEAKER_02: Já si musím u těch 80% povědat, či stačí, či je to good enfat, anebo ne.
• 23:24
  SPEAKER_01: To by to pořád šeladit.
• 23:26
  SPEAKER_02: No právě.
• 23:27
  SPEAKER_02: Ale vlastně potom to nemá smysl.
• 23:29
  SPEAKER_02: Ty jsi to vlastně asi dneska psal v nusletry, že potřebuješ vědět, jaky chceš spravit presku za hodinu, anebo chceš 10 hodin ladit tu jednu presku prostě.
• 23:40
  SPEAKER_02: A tady to bychom hledali lidi.
• 23:42
  SPEAKER_02: A jak jsme to vlastně řešili na výběr samře ty potuješ být zvedavý, aby si chcel experimentovat, to tě povědě k nějakým zkusenostiám, k nějakému vkusu a podobné.
• 23:52
  SPEAKER_02: To to by jsem hledali lidi, aby naozaj chceli experimentovat.
• 23:57
  SPEAKER_02: A protože nýst, jak se naučit zajý pracovat.
• 24:00
  SPEAKER_02: Ale jako neustále experimentovat.
• 24:03
  SPEAKER_01: A potom jste jsi jednou napsal do našeho slaku, že se ti líbí, že v ABI jsou lidi, co mají high agenci.
• 24:09
  SPEAKER_02: Jo, což je pravda.
• 24:12
  SPEAKER_01: To je jako taky vlastně úplně klíčové.
• 24:14
  SPEAKER_02: Vysvím to já nebo ty to high agenci.
• 24:16
  SPEAKER_02: Tak jak vnímáš high agenci jako akceschopnost.
• 24:22
  SPEAKER_02: Ale já to vnímám.
• 24:23
  SPEAKER_01: Petr Vudvík, když teďka včera jsem byl naštvu, a on to nepřekládal knize.
• 24:29
  SPEAKER_01: On, což je docela zajímavý a myslím si, že museli mít s Tomášem Baránkem a s vydavatelem hodně diskuzí na to téma.
• 24:35
  SPEAKER_01: Když už se někdo rozhodne nepřiložit takovýhle termín, tak ta akceschopnost je.
• 24:40
  SPEAKER_02: Podle na to není to stejné.
• 24:43
  SPEAKER_02: Není to stejné.
• 24:44
  SPEAKER_02: Podle mne je to o tom, že člověk chce pracovat a pracuje.
• 24:49
  SPEAKER_02: Prostě.
• 24:50
  SPEAKER_02: To je pro mě vlastně celé.
• 24:53
  SPEAKER_02: Protože v momentě, kdy ty chceš jako makať a robíš na věci, jak to do tě baví, tak podle mě máš HIAgenci.
• 25:00
  SPEAKER_02: Protože vlastně to chceš robiť.
• 25:03
  SPEAKER_02: Je to pro tebace.
• 25:05
  SPEAKER_01: A to ten drive ten motor, který se tak.
• 25:08
  SPEAKER_02: Je to o tom, že keď vidím problém, tak se snažím jí rěši.
• 25:11
  SPEAKER_02: Albo delegujeme na někoho, ale prostě nenechám to tam jako ležat.
• 25:15
  SPEAKER_02: By to tam jako smráhnilo.
• 25:17
  SPEAKER_02: A snažím se ty věci vlastně posouvat.
• 25:19
  SPEAKER_02: To je pro mě agenci.
• 25:23
  SPEAKER_02: Jako trošku to nie jednoduché podle mě, protože taky to lidé mají vidět kolem sebe věci, které nejsobré, a chci jlepšovat.
• 25:31
  SPEAKER_02: A potom zlepšuji 10-100 tisíc věcí na růz a tak na to pamě ideálné.
• 25:36
  SPEAKER_01: Já si myslím, že hágenci nebo agenci doporučuji mrknout se na High Agenci komme.
• 25:42
  SPEAKER_01: To je vlastně článek 30 minut ve 30 minutách.
• 25:48
  SPEAKER_01: A tam jsou moc hezké ilustrace a memes a vysvětlení.
• 25:54
  SPEAKER_01: A já myslím, že bychom to měli učit i naše děti.
• 25:58
  SPEAKER_01: To je podle mě naprosto zásadní věc, jak získat kontrolu nad svým životem.
• 26:05
  SPEAKER_01: A i jak zlepšovat svět kolem sebe, že my teďka hrajeme takovou hru.
• 26:11
  SPEAKER_01: Mám pocit, že jde hru hlavně doma, ale že se snažíme, když někam jdeme něco vidíme, tak aby to místo bylo lepší, než když tam přijdeme.
• 26:21
  SPEAKER_01: Takže jsi třeba někde, já nevím, v hotelu, jdeš na recepci na toaletu a ty tam vidíš, že to tam je jako mokrý, no tak když už učíš ruce, tak ještě předtím, než si třeba umíš, tak to tam jako utřeš.
• 26:33
  SPEAKER_01: A to jsou taky jako drobný věci, které já teda to dělám hodně sobecký pro mě to vlastně jako těžší, dává mi to ten dopad.
• 26:40
  SPEAKER_01: Ale mám pocit, že to je i tohle taj vlastně drobnýma věcma přispívám k tomu, aby ten svět byl lepší.
• 26:47
  SPEAKER_01: A to se pak podle mě projeví úplně všude.
• 26:50
  SPEAKER_02: Tak ono to podle mě nejlepší vysvětlíš na příkladě.
• 26:53
  SPEAKER_02: Ty jsi to zase položil na vibekoding summer a zase s tou verčou.
• 26:56
  SPEAKER_02: Kdy si vlastně tam ukázal dva LinkedIn posty, že jeden hovorí psá nějaký LinkedIn post, kde hovo, že si vytvorila nějakou apku.
• 27:04
  SPEAKER_02: A potom dostalo komentary, jo, já na ty posledné dva měsíce přemýšleliš, jo.
• 27:09
  SPEAKER_02: A teď to krásně ukazuje tu aggenci.
• 27:12
  SPEAKER_02: Já na tým možná dva přemýšlet, anebo s tím strávím čtyři hodiny z lavebu, kurzorem nebo jinou apkou, ale nechám to vytvořit.
• 27:20
  SPEAKER_02: To agent si prostě něče máš tvé, tak to vyřeším.
• 27:23
  SPEAKER_02: Nelamentujeme na tom roka.
• 27:25
  SPEAKER_01: To je dobrý, to je fakt super.
• 27:27
  SPEAKER_01: Takže aggenci, experimentování mně se líbí to zahazování.
• 27:32
  SPEAKER_01: Já si pamatuju, že jsme měli jednoho kolegu a ten, když jsme dělali nějakou novou službu tehdy.
• 27:38
  SPEAKER_01: Tak ten říkal, ale počkej, když jsme se domluvili, že to bude takhle.
• 27:40
  SPEAKER_01: A to bylo fakt jako reakce na příjmu feedback od zákazníka.
• 27:43
  SPEAKER_01: A to nebyl digitální produkt.
• 27:45
  SPEAKER_01: To bylo prostě musela být změněna.
• 27:47
  SPEAKER_01: Dejeme tomu na dalším workshop.
• 27:49
  SPEAKER_01: A bylo vidět, že ho strašně bolí to, že nějak to bylo a ty to bude jiná.
• 27:53
  SPEAKER_02: Tak ono to bolí, to boli aj nějakě, ale on takhle se to jmenuje Sankost Falasy.
• 27:59
  SPEAKER_02: Je to jakový burez, že jo, že vlastně lidi a pokračuje.
• 28:02
  SPEAKER_01: Měl to ne náklady tak.
• 28:04
  SPEAKER_01: Samořeně na to je nějaké české.
• 28:06
  SPEAKER_02: Česká alternativa, kterou já nepoznám.
• 28:08
  SPEAKER_02: Já rád, že jsem to dal v angličtině, ale ta hovorí o tom, že vlastně nechceš zahazovat věci, které nefungují, protože už tomu věnovalo.
• 28:16
  SPEAKER_01: No jasně, jo, jo, jo.
• 28:19
  SPEAKER_01: Obětovaný přežitost dělá náklady nějaký.
• 28:21
  SPEAKER_02: A vlastně.
• 28:22
  SPEAKER_01: A tím by se vlastně vůbec neměl rozhodovat.
• 28:24
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 28:26
  SPEAKER_02: Protože ty věci musíme zahazovat, aby jsme jobili všemi.
• 28:31
  SPEAKER_01: Tím by se neměl ovlivnit, protože to už vlastně stejně už je ztracený.
• 28:35
  SPEAKER_01: Ta voda už ottekla.
• 28:38
  SPEAKER_01: Dobře, co dál?
• 28:40
  SPEAKER_01: Když se podíváš, pojďme otevřít téma AI skills nebo vůbec radine z lidí a firem ne u nás, myslím si, že tam jsme docela daleko, ale u našich zákazníků.
• 28:53
  SPEAKER_02: Takže teda sem vírný.
• 28:56
  SPEAKER_02: Tak my máme, že nějaký náš péť krokový povedme frag posuzujeme maturitu lidí od klasického promptovaného manuální cez asistentou, vypoding, skripting až po agentů.
• 29:11
  SPEAKER_02: My jsme urobili těch 800 tisíc za posledně dva měsíce.
• 29:16
  SPEAKER_02: A ten průměr jako těch levů, jako 1,1, 1,2.
• 29:22
  SPEAKER_02: Majorita lidí v firmách naozaj rádi a zvládnout otvorí placnéčko a něco se zeptají.
• 29:31
  SPEAKER_02: To je majorita lidí.
• 29:33
  SPEAKER_02: Potom jsou samozřejmě firmy, které jsou hlasité a vidíš jich prostě na sockách hroznáší jídlo o čách.
• 29:41
  SPEAKER_02: A tam zase vidí, že jsou dělal aspoň navedek.
• 29:46
  SPEAKER_02: To působí, že jsou hodně večů.
• 29:48
  SPEAKER_02: Prostě ty nůžky se otevírají.
• 29:52
  SPEAKER_02: To, co ještě vidíme u klientů nebo co já vnímám, je to, že to firma berí jako další projekt, že to firma bare, že je to další nástroj, kde musíme platit, šilné licence a lidi ho takou používat.
• 30:04
  SPEAKER_02: A odbaví to tým, to AI si začekují tým, že lidom zaplatí jako pilota, nebo že jim povědí a rotě 20 promptů mesačne, jako kapičko.
• 30:16
  SPEAKER_01: To vyšky posil, že jo?
• 30:18
  SPEAKER_01: Já vím, ale nepamitám.
• 30:19
  SPEAKER_02: Pamětám si, jak to dělá to.
• 30:19
  SPEAKER_02: Já si taky pamatuju, ale nebudeme to změno.
• 30:22
  SPEAKER_01: Já jsem myslel, já jsem říkal, cože nějak měsíčně promptu prostě, jak měsíčně.
• 30:33
  SPEAKER_02: Takže je to naozaj hrozně na začátku.
• 30:35
  SPEAKER_02: A podle mě to je vlastně ten problém, že firmy to stále vnímají jako IT projekt, já jsem už minimálně tři-tykrát jsem počil z Českého korpu, že my čakáme kým nám IT řekne, jak můžeme IA používat.
• 30:47
  SPEAKER_01: Masakra.
• 30:48
  SPEAKER_02: Jako proč?
• 30:49
  SPEAKER_02: Vlastně já rozumím, že v momentě, kdy se bavím o internet, o citlivých dátech zákazníků a tak děleji, tak minimál nechci jako enterprost GPT.
• 30:58
  SPEAKER_02: Ale to neznamená, že lidé to nemůže použít nad jiné báze na něcitlivé údaje, proce.
• 31:04
  SPEAKER_02: Tak jako tohle vidím.
• 31:06
  SPEAKER_02: A to bolí.
• 31:07
  SPEAKER_02: To bolí hodné.
• 31:08
  SPEAKER_01: Ale my vidíme i pozitivní příklady.
• 31:12
  SPEAKER_01: A to je za mě super, protože my máme štěstí v tom, že děláme zajímavý programy, takže ty třeba krmi postavila vedl program Videco Smer pro zase posluchače vybecing, velký trend, který je postavený na tom, že i neprogramátor může programovat.
• 31:30
  SPEAKER_01: Takže používá II, píše nějaký kód nebo skript.
• 31:34
  SPEAKER_01: A za mě je hustý sledovat lidi, kteří tam přijdou.
• 31:39
  SPEAKER_01: Samozřejmě všichni, a se odchází s tím, že se jim něco povedlo.
• 31:44
  SPEAKER_01: Co byly pro tebe takový buď zajímav příběhy, nebo co tě to naučilo, celý ten vibku jiné.
• 31:52
  SPEAKER_02: To je těžká otázka.
• 31:54
  SPEAKER_02: Tak počkej, tak já začne tím projektami, protože jám v hlavě.
• 31:58
  SPEAKER_02: Už jsme se dneska o tom bavili v podcastě pred podcastem.
• 32:03
  SPEAKER_02: Honza Hanůš a Mindivity.
• 32:05
  SPEAKER_02: To je prostě krásný příklad toho, že jsem schopný si vlastně vytvoř nebo vytvořit celý produkt, kde vlastně Honza učili lidí trochu jako mentálné odolnosti vůbec jo, a sám si ho nakodil.
• 32:19
  SPEAKER_02: Bez programátorů.
• 32:20
  SPEAKER_02: Trvalo to, volelo to, musel mít hodně trpělivost, ale vytvoril to.
• 32:24
  SPEAKER_02: Pak byl krásný projekt Pierhub, Martin Richter, myslím.
• 32:27
  SPEAKER_02: Kde včera dává včera přesně tak, včera alebo předvětom to testoval jako naživo životem komentování v televizi.
• 32:34
  SPEAKER_02: Ano.
• 32:35
  SPEAKER_02: Což je prostě Pierhub je aplikace, kde si Martin vlastně nakodil to, že mám zoznam hráčů na poli, rozklikně si jich a mám tam jako jich sičko, a to sam darý a nějaké podstatné informace a celé mu to vlastně chystá AI.
• 32:50
  SPEAKER_02: Což je brutální.
• 32:52
  SPEAKER_02: Martin vlastně odfotí ten rozpis hráčů, ono mu to naplní ty data, stěhne mu jich a vlastně live prikomentovaně vidí podle toho, kdo má míč, má tam data.
• 33:01
  SPEAKER_02: A to si vlastně vytvoril Martin jako sám na vykoding summer.
• 33:05
  SPEAKER_02: Já jsem byl nadšený, jak jsem to viděl, tu fotku.
• 33:08
  SPEAKER_02: To jsou prostě skvělé.
• 33:11
  SPEAKER_02: Fura projektů tam byla, který si pověš na začátku, že tento člověk to bude má těžké.
• 33:17
  SPEAKER_02: A pak vlastně to úplně tam odpály.
• 33:20
  SPEAKER_02: Nezpomněn Petr to byl, který vlastně na Voding sam věci kolem pontíkového hodné, a podobně.
• 33:27
  SPEAKER_02: A vlastně bylo to jako basic webby.
• 33:29
  SPEAKER_02: Což si nějaká velmi rychle.
• 33:31
  SPEAKER_02: Ale pro mě bylo obrovským prekvapením, že vlastně Petr, do kterého já bych to na začátku neřekl, tak vlastně to, že vystříd web je v pohodě, a on ho naplňil jako obrendovými obrázkami, zmížerny, fakt hezkými, krásnými videami AI generated, a já jsem se vlastně dívalý říkal jsem si to, tohle bych nedalina.
• 33:50
  SPEAKER_02: A to má to extrémně bavilo, že ten člověk se vlastně hřne a jede.
• 33:56
  SPEAKER_02: Což je prostě krásné.
• 33:58
  SPEAKER_01: To je hezký projekt.
• 34:00
  SPEAKER_02: Tak to jsou vlastně věci, které mě hrozně baví.
• 34:03
  SPEAKER_02: A já vlastně i tento kurz jsem robil s tím, že byly ty říká, že dáváme lidem super schopnosti, což jako superschopnosti, jako pár možné někoho rezatce z uši, ale to pravda.
• 34:17
  SPEAKER_02: Je to pravda v tom, že vlastně ty lidi naozaj nemuseli na nikoho čekat.
• 34:21
  SPEAKER_02: Ono ty věci nejsou dokonalé.
• 34:22
  SPEAKER_02: Ale overit si, že ten produkt dává zmysl, velmi rychle dostat nějaký prototyp zákazníkům.
• 34:28
  SPEAKER_02: O tom to prostě je.
• 34:29
  SPEAKER_02: A já jsem viděl těch lidí, že to chceli, tak to vyhrotili a naozaj si urobili dva, tři čtyři produkty za to léto.
• 34:36
  SPEAKER_02: Tam byl radektori, jako připalci na cirku, že jsem nestíhal.
• 34:41
  SPEAKER_02: Nechal jsem dal na to feedback.
• 34:43
  SPEAKER_02: A byly to krásné desbordy, krásné nějaké systémy na tiketing o firmy a podobné.
• 34:52
  SPEAKER_01: Já si myslím, že co mě to ukázalo, tak ten prototyping, že opravdu člověk dneska se je schopen dát prototyp čehokoliv, a to nám jednak pomůže dostat ten nápad z hlavy do nějaké vmatatelné podoby digitální.
• 35:10
  SPEAKER_01: To znamená z 0 na 0,9.
• 35:13
  SPEAKER_01: Potom druhá věc, že se o tom můžeme bavit a můžeme to zlepšovat.
• 35:18
  SPEAKER_01: Takže to je asi úplně přesně v souladu s tím, co říkám, že využijme k tomu, aby jsme dělali lepší práci.
• 35:26
  SPEAKER_01: A potom druhá věc, nebo další věc je ta, že je to relativně náročné, protože pořád je tam hodně technických věcí, takové to propojování s databází a tak dále, ale my vidíme, jak ty nástroje se posouvají, kde toto bude čím dál jednodušší.
• 35:41
  SPEAKER_02: Zase příklad.
• 35:43
  SPEAKER_02: Na výkoding summer jsme mali jeden alebo dva bloky, kdy jsme se nám zánovali databázám, ukazovali jsme, jak si v Lavel napojili databázu, podobně.
• 35:51
  SPEAKER_02: No jo, ale vlastně prešel měsíc.
• 35:56
  SPEAKER_02: A už o to vyžad musí rěš.
• 35:59
  SPEAKER_01: Buď si to napojí v kloodově přes nějaký MCP se kterým.
• 36:03
  SPEAKER_02: Lavel ti řekne, hele tady je náš Level cloud, klipni, že ho dáváš jako povoli.
• 36:08
  SPEAKER_01: Já proto požádám replěj.
• 36:09
  SPEAKER_01: On tu databázi má sobě.
• 36:11
  SPEAKER_01: Takže to je super.
• 36:13
  SPEAKER_02: Krásno.
• 36:15
  SPEAKER_01: K čemu, nebo jak ty vidíš vůbec tu budoucnost, že IAI bude programovat.
• 36:19
  SPEAKER_01: Kde vidíš největší příležitosti pro lidi?
• 36:21
  SPEAKER_02: No hele, tak pro mě je to o tom, že lidi dokážu tvořit softwareové rěšenia a na své každý problémy tím, že IA za nich chodí.
• 36:32
  SPEAKER_02: To je pro mě jako vlastně game changer obrovský, který nemusí čekat na vývojáru, nemusí čekat na analytiku a tak dále.
• 36:39
  SPEAKER_02: Myslím, že to zatě nejde na jako produktion radý úrovni, že by jsem naozaj navík udělal na průbu to dál ven.
• 36:47
  SPEAKER_02: Ale možná teď vyjde ten podcast, tak to bude.
• 36:51
  SPEAKER_02: Prostě.
• 36:52
  SPEAKER_02: Protože ty věci se chybí tak rychle, že teď jsem viděl, že OpenAI má zajase zase nějaký release, tak jsem zadavý.
• 37:00
  SPEAKER_02: Takže já myslím, že je to otázka času.
• 37:04
  SPEAKER_02: Uvidíme, co se bude dělat s tým, na nějakých dátach se OpenAI učili, nebo obecně modeli učí, aby se začaly učit na vlastních dátech, které dokonalé a pak to polícela jako doky.
• 37:15
  SPEAKER_02: Ale jako vidím v tom budoucnost.
• 37:18
  SPEAKER_02: Klaud nebo OpenAI teď tvrdili, že snad 60%, píše ten stérý model, který tvoří.
• 37:25
  SPEAKER_02: Víme tady firmy, které jako bez toho vlastně nehnul.
• 37:29
  SPEAKER_02: Ale stále máš jako technologické firmy, které tvoří a je produkty a i tak neustále hru vývoj.
• 37:37
  SPEAKER_01: Souhlas.
• 37:38
  SPEAKER_01: Já si myslím, že ten takzvaný just in time software bude fakt velká věc.
• 37:43
  SPEAKER_01: Myslím si, že právě tady ty mikroaplikace jsou za mě úplně super příklad, že si udělám něco, co vyřeší můj problém a můžu to zahodit.
• 37:51
  SPEAKER_01: A druhý u case, který mám rád, je, že možná se posuneme od toho, že furt děláme nějaký PowerPointy k tomu, že budeme úplně jinak stavět něco, když potřebujeme prezentovat ostatní nebo udělat nějaký prototyp.
• 38:04
  SPEAKER_01: Dostaneme se k tématu jménem kurzor.
• 38:08
  SPEAKER_02: Velmi rychlo, tak teď odsad dál nám lidou prostě rozuměť?
• 38:13
  unknown: Tak.
• 38:16
  SPEAKER_01: Ne, tak dobře, tak možná si to teda ještě nechám.
• 38:18
  SPEAKER_01: Dobře, ještě to tedy necháme.
• 38:19
  SPEAKER_01: Kurzor tady necháme jako takovou češníčku nakonec.
• 38:24
  SPEAKER_01: Bavili jsme se o těch dovednostech.
• 38:27
  SPEAKER_01: Co by tedy měly firmy dělat, aby buď rozvíjeli dovednosti, nebo opravdu, aby se lidi naučili AI používat.
• 38:37
  SPEAKER_02: Tak jo, tak prvé si to vidou jako zpatrá.
• 38:41
  SPEAKER_02: Ukazovat si to neustále, urobit si slékový čánel, takový član, kde si lidé posílají hezké ukážky.
• 38:49
  SPEAKER_02: Zpravit si týžňové, dvojtižňové prostě nějaké demodé.
• 38:54
  SPEAKER_02: Hlavně by to mělo být jako pozitivním posilnovaním.
• 38:59
  SPEAKER_02: Proto stále jsou firmy, kdy se lidí hambě za to, že používají aprznají a podobně.
• 39:04
  SPEAKER_02: Ono to jinak než dobrými příklady, a vlastně vzájomnou inspirace moc nejde.
• 39:09
  SPEAKER_02: Musí tam být experimentovaně, a skoro by jsem povářilně obmezené.
• 39:14
  SPEAKER_02: Protože koľko firma má jako vnútorné GPT a půl zakázaný a plouit soubor a podobně, to je by si jezdil na autě, které má jednu pneumatiku.
• 39:24
  SPEAKER_02: Prostě to moc nejde.
• 39:26
  SPEAKER_02: Takže vybrát ideálně nějakých šampionů nebo lidi, kteří mají nějaký potenciál, technicky, netechnický, to je vlastně jedno, ale chci experimentovat a dát jim naozaj možností, aby to ľudia robili nástrojmi, a ty šampiony to pak naučite ostatných.
• 39:41
  SPEAKER_02: Takže prostě.
• 39:44
  SPEAKER_02: No, tak to zase, aby to nevallo moc filozofické.
• 39:48
  SPEAKER_02: Ty nůžky sa budou otvárat i v té firmě.
• 39:50
  SPEAKER_02: Prostě lidia budou mať problém, spolupracovat s tým, že to nepoužívají, protože jich budou zpomalovat, budou efektivní a tak dále.
• 39:58
  SPEAKER_02: Ale ta firma zase musí tvojit to prostředně na to, aby ty šampiony dostali priestor do těchných učí, ukazovali pozitivné příklady.
• 40:04
  SPEAKER_02: Byli kludně odmenovaně za to, že to robí a jo.
• 40:08
  SPEAKER_02: Už teď jsme si posílali nedávno čtyři pečinátu, že banky hledají tady prompt engineř a hledají někoho, kdo pomůže za dobci EE a podobně.
• 40:17
  SPEAKER_02: Podle mě jsou to přesně tady ty role, které do té firm budu dostávat.
• 40:21
  SPEAKER_02: Protože to fakt nějo technologia, prostě není.
• 40:24
  SPEAKER_01: A pak je tam ještě jeden jedna rovina, ta rovina role manažerů.
• 40:30
  SPEAKER_01: Protože já, když jako manažer, buď tomu nerozumím, nebo sám nemám praktickou zkušenost, tak to nevyžaduju.
• 40:36
  SPEAKER_01: A stejně tak je na mě a mojí odpovědnost je, abych věděl, jaký skry, jaký dovednosti potřebují mít v tom týmu, ať už interně nebo jinak upit zvenku.
• 40:48
  SPEAKER_02: No, to je o tom jsme, že máme párka diskuse.
• 40:50
  SPEAKER_02: Ty v momentě, kdy jsi manažer, který má potřeboval 800 lidí, 100 lidí, to je vlastně jedno, ale to je nepoužíváš, tak ty necítíš turgenci.
• 40:58
  SPEAKER_02: A než se zpátáš, tak ti ty dobrý lidi odejdu někam, kde to EI můžu používat jako víc.
• 41:05
  SPEAKER_02: Takže podle mě, axa firmy mají méně, tak ono to půjde a možno prvýkrát, nevím, z mojej zkušenosti asi prvýkrát, se stane to, že to půjde na raz, alebo malo by z vrchuje ze spod.
• 41:16
  SPEAKER_02: Kdy lidi ze spod budou vidět pozitivné příklady v online, na sockách, na linka či to jedno, začnu experimentovat, začnou cítit nějakou urgenci a pokolik ta firma z hora bude blokovat, tak pojďde proč.
• 41:27
  SPEAKER_02: A naopak, jak ty manažery začnou sami testovat, sami budu cítit nějakou urgenci na to, aby AI zapájali do těch procesů.
• 41:36
  SPEAKER_02: Tak, když to máš z obou strán jako tam ta urgence je, tak ta firma bude vlast nezastavitelná.
• 41:42
  SPEAKER_02: Ale jak to z jednej z těch strán bude jako stagnovat, tak se to někam nedostane.
• 41:48
  SPEAKER_02: A podle mě to fakt nejde bez toho, aby to ty manažery zkušali.
• 41:51
  SPEAKER_02: Nynakuš si to od velké 4.
• 41:53
  SPEAKER_02: To je věc, že dám ti prezentaci a je to.
• 41:58
  SPEAKER_01: Myslím, že si PVC bude mít kloda pro svali.
• 42:01
  SPEAKER_02: Super, to je super.
• 42:04
  SPEAKER_01: To se mi možná nelíbí.
• 42:06
  SPEAKER_01: To bylo pak moc chytří, ale objevil se to ve stejné den, jakože dostali nějakou, že museli vrátit peníze zákazníkově, protože použili i i a to vymyslelo něco nějaké neskávé.
• 42:20
  SPEAKER_02: PVC.
• 42:21
  SPEAKER_02: Pardon, to nechci říkat.
• 42:22
  SPEAKER_02: On si to řekl, ale myslím, že to byla jiná firma.
• 42:25
  SPEAKER_01: Jo, jiná, tak se omlouvám.
• 42:27
  SPEAKER_01: Takže PVC je v pohodě, to bych dalý s kloem.
• 42:29
  SPEAKER_01: Ale jmenovaná firma.
• 42:31
  SPEAKER_01: Tak to se vyšlo.
• 42:32
  SPEAKER_01: A byla tam velká čtyřka, byla to velká čtyřka, ono se to bude stávat a je to podle mě krásný příklad toho, že bychom se měli dívat na tady ty situace z pohledu nějakého risk managementu, co se může stát i na základě toho pak dát důležitost tomu vzdělávání.
• 42:50
  SPEAKER_01: Proto je přesně ten případ, kdy podle mě někdo použil velmi nesprávně AI, takže to prostě neumí používat.
• 42:59
  SPEAKER_01: A pro to tam byly ty nesmysly.
• 43:01
  SPEAKER_02: Plus ještě, keď se vrátím k té adopci, tak podle mě můžu skvělé fungovat jako hekatony.
• 43:08
  SPEAKER_02: Já jsem nikdy nebyl jako velký fan do hekatónů, mi to vždy přišlo, hlavně to je public jako oblizený mozgou, jako všechny lidi.
• 43:14
  SPEAKER_02: Ale ty vnútorné hekatony.
• 43:16
  SPEAKER_02: Podle mě to může být hrozný enabler na to, že ta firma vlastně lusknutím prstů nebo zaděj zjistí, že ty, my možná robí super veci.
• 43:25
  SPEAKER_02: To je dobrý.
• 43:25
  SPEAKER_02: Vlastně to, co je velmi dlouho stagnuje, tak tam ty lidi vyřeší během hodiny, dvou, pětich.
• 43:32
  SPEAKER_02: A možno stačí jen to, že mají soustředný částky.
• 43:34
  SPEAKER_01: Zlhoká práce, to jsem tak napsal.
• 43:36
  SPEAKER_01: O tom to je, že z AI se dá vyřešit spousta věcí velmi rychle, ale potřebuješ mít tu soustředěnou hlubokou práci i několik hodin v kuse.
• 43:45
  SPEAKER_01: A právě ten interní hekaton může být super na spoustu věcí, které s AI souvisí.
• 43:50
  SPEAKER_01: Ať už to, že se naučíme něco používat, vyčistíme si nějaký data, zdokumentujeme si noč a to si myslím, že všechny ty věci si dají dělat za den.
• 43:58
  SPEAKER_02: Ano.
• 43:59
  SPEAKER_02: A ještě.
• 44:00
  SPEAKER_02: Firmy neustále to už jsem hovil, myslím, boju prostě s citlivými datami.
• 44:05
  SPEAKER_02: A zase podle mne je to len o tom extra kroku navíc a ví, já jsem si vlastně ty data zaanymizoval.
• 44:13
  SPEAKER_02: Skriptem bez AI.
• 44:15
  SPEAKER_02: Já jsem to nikam neposíl.
• 44:16
  SPEAKER_02: Anonymizuju si to u sebe.
• 44:18
  SPEAKER_02: Hodím to do Open Ajá, vezmu výstupy, od anonymizuju si to a používám to.
• 44:24
  SPEAKER_02: Je to step navíc, který vlastně zvládne technický člověk těch kurzorů nebo jiným nástrojům.
• 44:30
  SPEAKER_01: A navíc jo, souhlasím, a myslím, že to byl někdo z taky z ICI, který ječambasador, někdo hodně šikovnej, myslím, z DHLka, kde vlastně taky s námi spolupracovali a on si právě udělal taky anymizé, aby mohl dělat některé věci mimo.
• 44:47
  SPEAKER_01: A to je za mě super.
• 44:48
  SPEAKER_01: A druhá věc je: já se tady u toho musím zastavit.
• 44:53
  SPEAKER_01: Někdo mi říkal: viděli jsme tvého dvojníka.
• 44:56
  SPEAKER_01: A já říkám, což je no, ale to byl bude starý a z nějakého bezpečnosti.
• 45:01
  SPEAKER_01: A já říkal, tak to není dvojník, to je nějaký úplak.
• 45:04
  SPEAKER_01: Ne, já to řeším ze srany.
• 45:06
  SPEAKER_01: Jen mě případné, že to není otázka, která nemá řešení.
• 45:12
  SPEAKER_01: To je jenom technikálie.
• 45:14
  SPEAKER_01: Ty jsi to říkal před chvilkou.
• 45:15
  SPEAKER_01: Enterprise GPT a mám po starosch.
• 45:18
  SPEAKER_01: Všechny top nástroje Antropik, Google, Microsoft, mají možnost to udělat bezpečně.
• 45:25
  SPEAKER_01: To znamená, za mě bezpečnost není vůbec žádným argumentem.
• 45:29
  SPEAKER_01: To je první věc.
• 45:30
  SPEAKER_01: To prostě je role IT, aby to bylo schopné zařídit.
• 45:34
  SPEAKER_01: A druhá věc je to o risk managementu, to znamená řízení rizika.
• 45:38
  SPEAKER_01: A úplně upřímně, když vidím, co se bojí lidí dávat do AI.
• 45:45
  SPEAKER_01: Tak to absolutně nechápu.
• 45:47
  SPEAKER_01: Project časokrát i buď jsou to veřejné data.
• 45:50
  SPEAKER_01: A nebo i kdyby se toto dostalo, když to takhle vyhodil na flash s baráku, tak se stejně nestane vůbec nic.
• 45:58
  SPEAKER_01: A pak to tedy zpomaluje, viděl jsem paní, která mi říká, jo, já to používám, ale teď mám takový dlouhý e-mailový konverzace a já vždycky smažu všechny ty mailové adresy.
• 46:08
  SPEAKER_01: A přitom měli normálně interní nástroj.
• 46:11
  SPEAKER_01: O na pět minut máši e-mailový adresy.
• 46:13
  SPEAKER_01: A je to škoda strašná, že paky lidé jako bezbytečně tráví čas.
• 46:17
  SPEAKER_02: A protože tomu, jednak ty end-usery tomu nerozumě, což to jim nemůže nutně zazlévat.
• 46:22
  SPEAKER_01: Ne, vůbec ne.
• 46:23
  SPEAKER_02: Z druhé strany čítají na linkáči, jak je vyboding a je hrozně bezpečné, že jo?
• 46:28
  SPEAKER_02: A oni pak vlastně nevědí.
• 46:29
  SPEAKER_02: A nemají zase ty pozitivné příklady v té firmě.
• 46:31
  SPEAKER_02: Nikdo jim neřekne, jo, klidně to tam dají, protože to nikdo nevezme na ty svůj pleci.
• 46:37
  SPEAKER_02: Což je prostě průžel.
• 46:39
  SPEAKER_01: A já si myslím, že ta cesta je, a to asi nemůžeme moc změnit, protože ty velké firmy si bojují svoje boje, ale kde vidíme zajímavý příklady, tak jsou firmy typu Škodovka, která má svoje GPT, který začíná nebo už je docela dobrý.
• 46:55
  SPEAKER_01: Dělám ABB, ti mají Eby svoji.
• 46:58
  SPEAKER_01: A teďka minulý týden, neka mají launch nové verze, kde budou mít Kloda, Deminaj, mistral a asi jako pět modelů napojení na interní věci, na knowledge base a jako strašně se to posunuje, když tam je někdo šikovnej do toho drivu.
• 47:17
  SPEAKER_01: Přesně tak.
• 47:18
  SPEAKER_01: Ale pořád si myslím, že top lidi, top performers, by stejně měli mít přístup do Chat GPT nebo do Kloda.
• 47:25
  SPEAKER_02: Já jsem taky.
• 47:26
  SPEAKER_01: Já jsem tím klád.
• 47:28
  SPEAKER_02: Já jsem byl taky, ale už vypulhává.
• 47:31
  SPEAKER_02: Oni prostě s každou další verzi hovorí hůře hůř slovenské a česky.
• 47:35
  SPEAKER_02: A já jsem opovil primárně vždycky na texty.
• 47:39
  SPEAKER_02: Pakt.
• 47:41
  SPEAKER_02: Jako potom chvilku jsem mal takovou fázu, že jsem si tam robil asistenta na úplně všechno hlavně začali pracovat s artefaktami a už to roby vlastně hezké věci.
• 47:50
  SPEAKER_02: Což jednou si pamatám, že si mi napísal: pošly mi na WhatsApp zprávu, aby jsem mal screen shot.
• 47:55
  SPEAKER_02: Tak já jsem to, aby jsem ti poslal, tak jsem si nakodil jako WhatsApp faker vlastně v klodové.
• 48:00
  SPEAKER_03: Whatsapker.
• 48:02
  SPEAKER_02: Mám hot tedy zapol.
• 48:05
  SPEAKER_02: Takže tak jsem fičal v klodě, ale nevím, vy to si DPT a kurzor.
• 48:10
  SPEAKER_01: Já možná vysvětlím, že jsem to chtěl, aby to nezvělo nějak době.
• 48:13
  SPEAKER_01: Já totiž když někde v prezentacích, já mám prezentace v češtině a anglištině.
• 48:17
  SPEAKER_01: A když ukazují některý příklady, třeba, že mi někdo poslal zprávu, jak já jsem mu povedlo něco, tak já pak si to přeložím a vlastně pošovat WhatsApp a mám tam tu stejnou zprávu a to je dobrý dat si WhatsApp fejk.
• 48:30
  SPEAKER_01: Mě teď jako já Kora miluju, pro mě to pořád nejlepší já na světě bezkonkurenčně, ale je pravda, že ho musíš mít hodně rád, že někdy je hodně vytížený, a teď se to nestává, ale jsou tam nějaký chybky v těch textech, to přiznávám.
• 48:50
  SPEAKER_01: A druhá věc, která mě teďka strašně štveje, jak oni čím dál více soustředí na to programování a tu analýzu dat když si programuje, tak třeba musím fakt říct, udělej ten artefakt vpravo jinak to píše do textu.
• 49:03
  SPEAKER_01: A já už jsem si nastavoval jen klávesou zkrátku.
• 49:08
  SPEAKER_01: A věřím tomu, že kdyby někdo jako neměl klada vláce, tak tohle už je na LinkedInu a tak dál, ale pořád mám pocit, že třeba to, co třeba další AI nástroje nemají, je právě to, že on třeba, když praje s Excelem teď nebo s PowerPointem, nebo s nějakýma datama, tak si programuje ty věci a jako dělá to agentský daleko pokročilý než ty další nástroje.
• 49:33
  SPEAKER_02: Asi jo, asi jo.
• 49:36
  SPEAKER_02: Česom si tady, jak to hovoríš, tak jsem si to vlastně všiml, že podle mne od ně verze sletu, ale už toho předcházelo což ty jedničkem co to bylo.
• 49:44
  SPEAKER_02: Tak nám takalo jako tolik vypisovat do artefaktu a rovno vlastně.
• 49:49
  SPEAKER_02: A jak vyšla 4, tak jsem honorně frustrovaný komand ve zavrl a myslel jsem, že zruším jako předplatné kloda.
• 49:57
  SPEAKER_02: A protože já jsem tam nahrál CSV, něco jsem s tím robil a chcel jsem si stěhnout to CSV.
• 50:02
  SPEAKER_02: On mi neustále kodil web, na kterou mě bylo níž tlačítko stáhnu CSV.
• 50:07
  SPEAKER_02: A které jsem klikol, tak se někstalo.
• 50:10
  SPEAKER_02: A prostě neměl jsem pohodlně to schopný dostat, tu tabulku z něho venu, jsem prostě zavrala a vykašel jsem se na to.
• 50:17
  SPEAKER_01: Já mám celoročný předpadný.
• 50:19
  SPEAKER_02: Já jsem taky kupoval nějaké akci.
• 50:21
  SPEAKER_01: Ale trošku mě to vadí, protože mám někdy chuci koupit ten max.
• 50:27
  SPEAKER_01: Protože někdy vyčerpám.
• 50:29
  SPEAKER_01: Posně dvouhodně často vyčerpávám.
• 50:31
  SPEAKER_01: Tak pro mě je to takový jako něco takového, ale je pravda, že zrovna třeba v té analýze dat se posouvají i další nástroje, třeba kopilot, ke kterým máme takový světo.
• 50:48
  SPEAKER_01: Změně, chválím kopilot, protože má teďka agentský mod na práci s Excelem a s datama.
• 50:54
  SPEAKER_01: A fakt to dělá zajímavý věci.
• 50:57
  SPEAKER_01: Takže konečně komplexnější problémy a vypadá to, že v některých věcech je v Microsoft na velmi dobré cestě.
• 51:05
  SPEAKER_01: To musíme připnout.
• 51:08
  SPEAKER_01: Ne, ne.
• 51:09
  SPEAKER_01: Ne, je to dobře, protože mě jde hlavně o naše zákazní.
• 51:15
  SPEAKER_01: A s čím mám problém je.
• 51:19
  SPEAKER_01: My jsme podle mě velmi pokročilí v tom našem mindsetu způsobu práce.
• 51:25
  SPEAKER_01: Ale když ty věci ukazuju, tak já pak musím mít na úroveň technickou toho klienta, a je to obrovský problém.
• 51:33
  SPEAKER_01: Už jenom ten kurzor, je kterým se za chvilku dostaneme v extra materiálech, je úplně jako game changer, ale když to někdo nemá, tak musíme to ukazovat někde v nějakým terminálu a je to problém.
• 51:45
  SPEAKER_01: Je to plusorno.
• 51:46
  SPEAKER_01: I ty rozdíly v technologiích začínají být hodně velký.
• 51:50
  SPEAKER_01: A já osobně si myslím, že tam se bude lámat chleba, že firma, která nabídne bude chtít top lidi, tak bude muset nabídnout ty tom nástroje.
• 52:00
  SPEAKER_01: Protože já si dneska absolutně nedokážu představit, kdybych šel do firmy, kde bych neměl klóda a kurzor.
• 52:07
  SPEAKER_02: Já jsem to vrátil, byl jsem na kafe zbývalo kolegěňou a vrával jsem mi, že bude mě zaměřatelné.
• 52:13
  SPEAKER_02: Protože prostě já nechci pracovat někdy, kdy musím použit jen kopilota a ještě na tu starou verzi.
• 52:19
  SPEAKER_02: To nedává smysl vůbec a.
• 52:23
  SPEAKER_01: Proto říkáme vždycky, že by se to lidi měli učit pro svou budoucnost, nejenom pro tu současnou roli a firmu, ale opravdu pro svoji budoucnost, protože když si představíte a teď apel na všechny.
• 52:35
  SPEAKER_01: Když si představíte, že jdete na pohovor, tak budete schopni se nadčěně o tom bavit, ukazovat, používat ty termény, které používáme my, anebo jenom řeknete, že si shrnujete maili a děláte texty nebo z četky.
• 52:51
  SPEAKER_01: Já bych se ještě chtěl pobavit o jednom z našich produktů AI a analýze příležitostí.
• 52:58
  SPEAKER_01: A to z toho důvodu, abychom posluchače inspirovali tím, jak třeba přemýšlet nad stavbou nového typu AI produktů, nebo i realizovat služby.
• 53:10
  SPEAKER_01: A zároveň co nás to učilo, jednak v kontextu služeb budoucích a jednak v kontextu toho, jak tím přemýšleme, jak nad tím pracujeme.
• 53:23
  SPEAKER_01: Takže pojďme se o tom pobavit.
• 53:25
  SPEAKER_01: Co je Amy?
• 53:29
  SPEAKER_02: Ale otázka na začnáčí.
• 53:31
  SPEAKER_02: No, jasně, je to asi nechal popsat Amy, tak mi napsala, že Amy je digitální sidek, který ti pomůže vyznat se o světě AI.
• 53:44
  SPEAKER_02: Reálně je to pro nás, naša AI kolegina a konzantka, která vlastně koučuje lidi na to, jako EI používají v jejich každodennej práci, hru je v životě.
• 53:56
  SPEAKER_01: Ten první krok, který Amy dělá, je analýza.
• 54:00
  SPEAKER_01: Funguje to tak, že se baví s každým pracovníkem, a na základě toho identifikuje úroveň dovedností, procesy workflows, na kterých ten daný člověk pracuje.
• 54:11
  SPEAKER_01: Co pro tebe byly takový nejzajímavější aha momenty při tvorbě těch analýzů?
• 54:18
  SPEAKER_02: Ale je jich několiko.
• 54:20
  SPEAKER_02: Já jsem byl vždy zvyklý, iterovat, zahazovat věci, využívat různé nástroje, priskakovat v hodnotě pomalých krokoch, ale my jsme vlastně vyměn za 4 měsíce technologiu třikát, myslím.
• 54:34
  SPEAKER_02: Proto jsme prostě hledali tu nejlepší možnou hodnotu.
• 54:38
  SPEAKER_02: Skončili jsme zatě unětnu a nějakých kastom věcí.
• 54:42
  SPEAKER_02: Ale vlastně prvá verze byla postavena velmi primitivné a ke svým způsobem.
• 54:49
  SPEAKER_02: V momentě jsme zjistili, že to dokážeme napromptovat, protože v dnešné době jsou i tu lénod prompto v kontexte, tak jsme zaposunuli dále, začali jsme řešit další věci a podobně.
• 54:59
  SPEAKER_02: Pro mě bylo naozaj na to zaujímavé to, jako rychlo jsme dokázali technologie svíčovat.
• 55:05
  SPEAKER_02: No, a pak vlastně celkovo práce s datami.
• 55:10
  SPEAKER_02: Protože jak ta analyza vznikala.
• 55:11
  SPEAKER_02: Vzali jsme staré analýzy, které jako robly kolegyně, čas manuálně, čas nějak automaticky, poloautomaticky a podobně.
• 55:19
  SPEAKER_02: Nechali jsme si z toho vykstrahovat témata, vykstrahovat to, jak ty rozhovory proběhají.
• 55:23
  SPEAKER_02: Era nám pomáhala vlastně vytvořit skript rozhovoru, ladit ten rozhovor a podobně.
• 55:29
  SPEAKER_02: A to je pro mě jako extrémně zajímavé.
• 55:32
  SPEAKER_02: Já teď vlastně robím kolku pajítu verziu toho, jak Amy s ludně komunikuje.
• 55:38
  SPEAKER_02: A týdni jsem se neposlil od kurzorů, protože robím prostě to, že vezmu Prompt, urobím dve tri konverzace, nahraju to někam, něco se stane a dokolo takhle prostě iteru.
• 55:47
  SPEAKER_02: A to je pro mě jako na tom to nejkrajší.
• 55:49
  SPEAKER_02: A že vlastně v momentě, kdy já si robím dva, tři čtyři testy manuálně, dva, tři čtyři výhodnotě, tak já jsem z toho schopný spravit systém.
• 55:59
  SPEAKER_02: A ten systém je potom vyhodnocil další rozhovory.
• 56:02
  SPEAKER_02: A vlastně vůbec to nemusí být nějaké pokročilé evaluačné metody a nástrojů, ale stačí, že jsem byl schopný popsat, co je pro mně v tom rozhově důležité, jak ji očekávám výstup a teď vlastně v kurzor pustím jeden komand a vyhodním.
• 56:15
  SPEAKER_02: Zformácujeme mi konverzaci, vyhodním mi konverzaci, upravím mi Prompt, navrhne další jako zlepšené sama.
• 56:21
  SPEAKER_02: A to je pro mě jako extrémně zajímavé, protože vlastně v momentě, kdy je toto jsem schopný robi, tak je i u Emily, jak to chceme, budeme to chtěli dát těbe nebo Androvi, kolegu, který zemi pomáhá, tak vlastně řeknu kurzoru: zdokumentuj mi to, vytvor mi playbu toho, jak to robím, a pošli to chalnou.
• 56:39
  SPEAKER_02: Nebo to ale nahrám na GitHub, aby z toho.
• 56:42
  SPEAKER_02: To je pro mě jako hrozně zajímavé.
• 56:44
  SPEAKER_02: A pak pro mě je super to, že máme obrovsku dát, na kterých se možná učit.
• 56:51
  SPEAKER_02: Což Vela Vela nástroj nemá, nebo z moje zkusenosti jako ty data byly dobré kvantitativné, a ty kvalitativné rozhovory, názory lidí a tak dělal, se získaly vždycky zložitě a těžce.
• 57:03
  SPEAKER_02: A teď je krou ta kvalita.
• 57:07
  SPEAKER_02: A já mám vlastně přístup tady k tisíc rozhovorům lidí, s kterými pracovat a analyzovat nějakým způsobem.
• 57:14
  SPEAKER_01: To skvělý.
• 57:15
  SPEAKER_01: Mě to naučilo přemýšlet nad tou dokumentací, jakým způsobem zdokumentovat metodiku, postup, zase rozdělit i zpětně nějakým reverzním inženýringem, jak se dostat těm správným informacím.
• 57:31
  SPEAKER_01: Stejně tak pro mě bylo zajímavý, že jsem třeba udělal tři ty rozhovory sám, že jsem se tvářil jako email, a udělal jsem to s tebou, s Martinem, s Ondrou a pak jsem zase zpětně zjišťoval, jak definovat to, aby se to ptalo podobně, jak jsem se ptal já.
• 57:49
  SPEAKER_01: Takže ty příklady živí, což vidíme i u promptování, že když tam dám pár vzorů, tak to posune kvalitu úplně někam jinam toho výsledku.
• 57:56
  SPEAKER_01: A stejně tak u toho automatizovaného, když to chceme dělat veškále tisíc rozhovorů je obrovský číslo, by je tam potřeba pracovat opravdu s tím vyhodnocováním těch dat v průběhu.
• 58:08
  SPEAKER_01: Takže určitě práce s informacemi a datama a potom dokumentace těch znalostí.
• 58:13
  SPEAKER_01: My tam pořád dáváme naši expertizu.
• 58:16
  SPEAKER_01: Já osobně čím dál víc vidím příležitost v té hluboká doma nová znalost a schopnost ji aplikovat do nějaké nové služby nebo do nového produktu.
• 58:27
  SPEAKER_01: A zároveň mi to otevírá nový nápady a inspirace, kam by se to mohlo posunout.
• 58:33
  SPEAKER_01: Takže i tady se ukazuje, že když mám zkušenost s tím praktickým využitím nebo stavením, tak mě to inspiruje nejenom v tom, jak zlepšovat svoje fungování, ale také, jak by mohly vypadat ty naše služby v budoucnu.
• 58:46
  SPEAKER_02: A pro mě tam ještě jedna věc, hrozně zajímavá, to jsem si uvedomil teda, jak se o tom rozpráváme, že pravila lidí su iterace nad produkt, že si povím fajn tohle nějaké featura, rozekám si na kousky a postupně dodávám ty jednu feature do rupky.
• 59:02
  SPEAKER_02: Ale vlastně u nás té iterace jsou o tom, že my hovoříme fajn.
• 59:05
  SPEAKER_02: Tak prvom kroku si ten zákazník stěhne ty rozhovory, sám si jich může nahrát do notebookem a vyhodnotit.
• 59:11
  SPEAKER_02: Prvá iterace.
• 59:11
  SPEAKER_02: Druhá iterace je, že najde velmi jednoduchý týmové summery u nás.
• 59:20
  SPEAKER_02: Ale jak si chce pracovat tak se to musí dělat do toho notebook.
• 59:23
  SPEAKER_02: No a třet iterace vlastně může být, že to UI úplně zahodíme.
• 59:27
  SPEAKER_02: A jediný UI bude ten chat.
• 59:28
  SPEAKER_02: A to je pro mě jako designera, je to vlastně velký switch.
• 59:32
  SPEAKER_02: Možná je to bublina, který žijeme, že žijeme prostě tady v chatbotoch, nebo v četovacích, tak ten svět vidím, ale mě vlastně prestávají dávat smysl jako klasické rozhrana.
• 59:45
  SPEAKER_02: Úplně.
• 59:46
  SPEAKER_01: Protože to je svým způsobem hyperpersonalizace.
• 59:51
  SPEAKER_01: To UI budoucnosti, to znamená user interfac, to, jak se člověk interaguje s technologií nebo s těmi informacemi, se kterými pracuje, tak vždycky bylo hodně rigidní, to znamená prezentace nebo tady web, a já jsem tam viděl pořád ty stejné informace.
• 1:00:05
  SPEAKER_01: Vzus to, že mám nějaký fluidní systém, kde mám data a já se ho můžu zeptat na cokoliv.
• 1:00:11
  SPEAKER_01: Což dává smysl, protože když se na ty data dá personalista, tak chce vidět úroveň i dovednosti.
• 1:00:17
  SPEAKER_01: Když se na to dá někdo z IT, tak chce vidět, co za nástroje lidí používají.
• 1:00:22
  SPEAKER_01: Když se na to dá manažer, tak chět zajímavý, úzky a scénářů.
• 1:00:27
  SPEAKER_01: A my jsme to zjistili i během toho získávání zpětné vazby, že buď se budeme snažit to obsáhnout a dělat milion výstupů, anebo naopak to úplně skočíme na další úroveň.
• 1:00:40
  SPEAKER_01: Dáme data a postavíme systém, kdy i ten manažer se bude moct nebo ten personalista se bude moct bavit aimí a dostane vždycky ty výstupy podle sebe.
• 1:00:47
  SPEAKER_02: Ano, ano, to je pro mě osobně vlastně velký svit, protože jsme na tom začali pracovat, tak vlastně jsem velmi rychle spadl do těckých kolejů, kterých jsem žil poslední.
• 1:00:57
  SPEAKER_02: Dělám, co si fignu, začnu kreslit něco navrhnu, blablabla, samozřejmě s nějakým výzkumem a tak dále.
• 1:01:03
  SPEAKER_02: Ale to vlastně vůbec netřeba.
• 1:01:05
  SPEAKER_02: Jakože mě reálně stačí na tom interfejse mít buď ten chat, který ty lidi poznají, anebo hlas, který je ještě stále relativně pomalý.
• 1:01:15
  SPEAKER_02: Ale vlastně nepotřebujeme vymýšlet, kde má být tlačítko, jak má vyzerat to rozhraně samotné, protože to nikdy nevělám tak dobré, aby si tam ty lidi našli vždycky všechno.
• 1:01:25
  SPEAKER_02: Naopak i ním je schopná to jako vlastně připit.
• 1:01:29
  SPEAKER_01: A my říkáme, že všechno je prompt, nebo všechno může být prompt.
• 1:01:33
  SPEAKER_01: Je to tak.
• 1:01:34
  SPEAKER_01: Takže i když se zeptáme zákazníků, co je zajímá, tak to se může stát součástí toho promtu.
• 1:01:41
  SPEAKER_01: Takže opravdu každý může dostat ty výsledky přesně v takové podobě a formátu, v jakým bude chtít.
• 1:01:47
  SPEAKER_02: Přesně tak.
• 1:01:48
  SPEAKER_02: A co je na tom skvělé, je to, že my vlastně s každým rozhovorem, s každou interakciou si vytváráme profil toho člověka.
• 1:01:56
  SPEAKER_02: Teda aktuálně riešime to, jak ten profil má vypadat, aby se s ním dobře pracovalo, jestli to mají být nějaký grafové zobrazenie nebo že se tak dělají.
• 1:02:03
  SPEAKER_02: Ale vlastně ukládáme si naozaj profil člověka.
• 1:02:06
  SPEAKER_02: A to nás vedě k tomu, aby to bylo extrémně personalizované.
• 1:02:10
  SPEAKER_02: Ale profil, já si jsem tady těhal do profilu člověka, jako mají v sociálné světě zatěl, ale naozaj tohne jenom té práci.
• 1:02:19
  SPEAKER_02: To třeba má frustrace, co rieš, jako rieš, jak je tuli používá tak dělají.
• 1:02:23
  SPEAKER_02: Mě to na té osobné rovině zatěl.
• 1:02:26
  SPEAKER_02: Ale vlastně i u těch testou vidím, jak se se mnou baví, že ty informace má a nemá.
• 1:02:32
  SPEAKER_02: A je to extrémně.
• 1:02:34
  SPEAKER_01: To je skvělý.
• 1:02:36
  SPEAKER_01: No a ty už tady zmínil kurzor, tak já si myslím, že na chase začít diskuzi o nástroj kurzor.
• 1:02:44
  SPEAKER_01: Kurzor je nástroj pro programátory a my ho využíváme nejenom na programování.
• 1:02:52
  SPEAKER_01: Tak pojďme se o tom povavit.
• 1:02:54
  SPEAKER_01: Já jsem to začal používat, když jsem si zaplatil konzultaci, chtěl jsem vidět tedy, co to je ten vybecing ve smyslu opravdu toho programátorského využití.
• 1:03:03
  SPEAKER_01: A když jsem si ten kurzor nainstaloval, tak na začátku jsem si opravdu vždycky jenom nechal jako něco naprogramovat.
• 1:03:10
  SPEAKER_01: A pak jsem zjistil, že tomu můžu dávat čím dál víc úkolů, který vůbec s programováním nesouvisí.
• 1:03:16
  SPEAKER_01: Tak co bude pro tebe takový zajímavý, aha momenty v použití kurzů.
• 1:03:20
  SPEAKER_01: Pojďme se povitovat o těch úzkých sech.
• 1:03:25
  SPEAKER_02: Já vnímám kurzor jako nástroj, který je vlastně rovna k Lámku, jak všechny ostatné, které používáme, s tím rozdělom, že nie na všechno to LLM využívá.
• 1:03:36
  SPEAKER_02: Znamená, že zatáč já dám čé GPT nějaké zadanie, on si pří práci s tabulkami možná začet vymýšlet.
• 1:03:43
  SPEAKER_02: Kurzor to nedělá.
• 1:03:44
  SPEAKER_02: Když chceme od něho, aby změnil formát, tak on si nakodí na programuje si script a udělá krásně tak.
• 1:03:50
  SPEAKER_02: A ten skript to robí.
• 1:03:51
  SPEAKER_02: To znamená, tam nie je žádné domyšlené, je tam niečo, kde by to mohl pokazit.
• 1:03:55
  SPEAKER_02: A to je pro mě jako velký.
• 1:03:59
  SPEAKER_02: To mi pomohlo přemýšlet nad tím, jak kurzor využívat.
• 1:04:02
  SPEAKER_02: To znamená, že já už neaplojujeme soubor online, aby mi změnili format.
• 1:04:07
  SPEAKER_02: Já vlastně už si ani neopracujem zložky a podobně.
• 1:04:10
  SPEAKER_02: To všechno robí za mne kurzor.
• 1:04:11
  SPEAKER_02: A to takové primitivné use.
• 1:04:14
  SPEAKER_02: Kto mě extrémně pomáhá je.
• 1:04:18
  SPEAKER_02: Mám tady playbok pro individuálnou analýzu.
• 1:04:21
  SPEAKER_02: Tady je obsah toho, čeho bychom chcel máš v týmu analýze.
• 1:04:24
  SPEAKER_02: Vezmi ten playbook individuálnej, vytvormi playbok týmový, zapracuj do toho ty moje vstupy.
• 1:04:30
  SPEAKER_02: Tady mi pripravil Prompty, tady mi pripravil tohle a tam to.
• 1:04:33
  SPEAKER_02: Kurzor to všechno nakliká správy si plán.
• 1:04:36
  SPEAKER_02: Hezky to prostě zorganizuje, zapojilo len tam, kde potřebuje, nezapojí tam, kde jim potřebuje.
• 1:04:42
  SPEAKER_02: A já mám během chvilky vlastně relativně automaticky vytvořený povedme ten playbook týmové analýzy.
• 1:04:49
  SPEAKER_02: Takže vezme mi to hromadu dát, transformujeme ji nějakým jiným způsobem, vytvoří nové, když je potřeba, a uložím jich k sobě.
• 1:04:56
  SPEAKER_02: A já jsem schopný se na ně odkazovat křížové, on si pamatuje, co jsme spolu dělali, je schopný mi ukladat ty naše konverzace a tak dále.
• 1:05:03
  SPEAKER_02: A tam jsou tam ho já využívám najvěc.
• 1:05:08
  SPEAKER_02: Protože když pracuješ DPT, tak nechceš mu dávat naraz vela úloh, protože se ztratí, tam nějaký kontext hrot a tak dělají.
• 1:05:17
  SPEAKER_02: Kurzor se zapamatuje.
• 1:05:18
  SPEAKER_02: Správy sicklist, jede podle checklistu, berie si súbor pod souborem, zpráví si klidně semantickou analýzu pomocou kódu, je pomoc OLONK.
• 1:05:27
  SPEAKER_02: Nebo zapojí nějakou jinou knihovnu a podobně.
• 1:05:29
  SPEAKER_02: A tam to mě jako pomáhá extrémně.
• 1:05:31
  SPEAKER_02: Já mu povím, tady, je máš 20 súborů, on mi vytvořit další pět siat, s kterými já jsem schopný pracovat.
• 1:05:37
  SPEAKER_01: Souhlas.
• 1:05:38
  SPEAKER_01: Pro mě kurzor je budoucnost znalostní práce ten způsob, jakým on pracuje a funguje, udělá si plán, pak to exekuje.
• 1:05:45
  SPEAKER_01: Kdy to nefunguje, tak hledají cesty, tak se opraví.
• 1:05:48
  SPEAKER_01: A to je prostě úplně skvělý.
• 1:05:50
  SPEAKER_01: Takže maká a já mám tři kurzory otevřený, respektive tři ty agenty, a ti každý tam makají na nějaké konkrétní věci.
• 1:05:57
  SPEAKER_01: Hodně to používám právě na.
• 1:06:00
  SPEAKER_01: Analýzu konkrétních dat, která mám někde uložena.
• 1:06:04
  SPEAKER_01: Protože přesně jak říkal, ten chat GPT nebo plot, tak ten pořád funguje tak nahraju něco, když to chci změnit, tak zase tam musím nahrát aktualizovaný soubor, když to ten kurzor si to udělá sám.
• 1:06:16
  SPEAKER_01: Takže krásný příklad, mám čtyři tabulky, každá má trošku jinak ty sloupce.
• 1:06:22
  SPEAKER_01: On pochopí, analyzuje, pochopí, jak jsou postavený.
• 1:06:25
  SPEAKER_01: Nrhneme, jak by to šlo spojit a najednou mám jednu krásnou čistou tabulku.
• 1:06:29
  SPEAKER_02: Já jsem teď řešil včera nebo dnes ráno.
• 1:06:32
  SPEAKER_02: To, že jsem mal vyxportované všechny konverzace Amy.
• 1:06:36
  SPEAKER_02: Bylo to naozaj asi 950 záznamů a každá ta konverzace má minimálně 40 zpráv.
• 1:06:41
  SPEAKER_02: Bylo to prostě státisce znaků.
• 1:06:43
  SPEAKER_02: Nešlo mi to nahrát do GPT, nechce to zpracovaný kurzor, protože to byl příliš velký soubor.
• 1:06:48
  SPEAKER_02: Ale poradil si, napísal si script, který začal precházet a každou konverzaci mi uložil do vlastného souboru.
• 1:06:55
  SPEAKER_02: Potom jich pospájal podle IDčka týmu a začal mi takhle prostě sám kůzkovat ten obsah.
• 1:07:01
  SPEAKER_02: Takže z toho, že mám obrovský soubor, s kterým mě vem pracovat, k tomu, že mám jednotlivé konverzace, týmové konverzace, konverzace po kompaný a tak daj.
• 1:07:10
  SPEAKER_02: Rkategorizoval ten obsah programově, protože on zjistil, že tým ID jsou stejné, tak je, že to má být význam subor a podobně.
• 1:07:17
  SPEAKER_02: Což GPT by to nedalo, nebo vlastně došlo kontextov okno.
• 1:07:21
  SPEAKER_02: To bylo absolutně jako use.
• 1:07:24
  SPEAKER_01: Druhý způsob, jak to používám, je, že se můžu, že si napíše script anebije nějakou knihovnu další.
• 1:07:31
  SPEAKER_01: Takže teď jsem potřeba právě vytáhnout, převíst knížky, jednak je rozdělit podle kapitol.
• 1:07:37
  SPEAKER_01: Tak dřív bych si otevřel PDF, vždycky bych ho zduplikoval, vymazal stránky.
• 1:07:41
  SPEAKER_01: Teď jsem říkal, analýzu podle obsahu, na jakých stránkách to je ty kapitoly.
• 1:07:45
  SPEAKER_01: Ano, je to rozdělilo PDF.
• 1:07:47
  SPEAKER_01: Takže na jeden POM mi rozdělil každou knížku do kapitol.
• 1:07:51
  SPEAKER_01: Potom jsem říkal, jakou knihovnu můžu využít na to, abych to z PDF dostal do hezky nastrukturovaného textu.
• 1:07:57
  SPEAKER_01: Takže našel nějakou já jsem jenom zaregistroval kvůli Api, a v rámci registrace jsem dostal 5 dolarů, za co jsem to zvládl úplně v pohodě.
• 1:08:07
  SPEAKER_01: A stavím si, mám složku, která se jmenuje Knowledge Toolkit a vnímám různé služby.
• 1:08:14
  SPEAKER_01: Web scraping, to znamená hromadné stahování dat z webu.
• 1:08:17
  SPEAKER_01: Mám tam napojení na OpenAI na klode a na api.
• 1:08:20
  SPEAKER_01: Takže kdykoliv potřebuju analyz něco většího, tak já jenom řeknu kurzoru a on se na to napojí.
• 1:08:25
  SPEAKER_01: A už několikrát jsem použil nějakou službu, která byla jako jednorázově, kterou jsem našel na GitHub, že někdo napsal nějaký skript a já jenom řeknu, že mi ukázal ty, že stačí tam odkázat na ten web a oni si to sám stáhne.
• 1:08:38
  SPEAKER_01: Takže já jenom řeknu, hele, o čem je tady tenhle skript?
• 1:08:42
  SPEAKER_01: A on říkal, no, to se dá použít na to.
• 1:08:44
  SPEAKER_01: Dobře, zkusme to na tohle a najednou to mám rady.
• 1:08:46
  SPEAKER_01: A rychlost, jak se dostanu k řešení toho problém, je naprosto fascinující.
• 1:08:51
  SPEAKER_02: Já mám triusky.
• 1:08:52
  SPEAKER_02: Mám jich víc, ale tri mi napadli.
• 1:08:54
  SPEAKER_02: Prvý, nakodil jsem si díky kurzor, nebo kurzor mi nakodil, já jsem nekoděl, rozšířen do chromu, které mi zaokholo webu správí markdown.
• 1:09:02
  SPEAKER_02: Nedělá to s nějakými divnými skriptami, že by mi to blokovalo jako roboty.
• 1:09:07
  SPEAKER_02: Dyl to prostě ten prehled samotný, což je boží, takže půjdeme na web, klikně na rozšíření mám markdown z toho webu.
• 1:09:14
  SPEAKER_02: Druhý uske.
• 1:09:16
  SPEAKER_01: Pardon, pro posluchače, Markdown je textový soubor, strukturovaný, takže vy pak můžete s těma datama daleko pracovat ve vašem oblíbeném II botově.
• 1:09:24
  SPEAKER_02: Je to Word akorát pro LMK pověme.
• 1:09:30
  SPEAKER_02: Druhý uscase.
• 1:09:32
  SPEAKER_02: Mal jsem web, který jsem extrémně páčil.
• 1:09:34
  SPEAKER_02: Animace, vizuály, všechno.
• 1:09:36
  SPEAKER_02: Bol postavený na framery, což je nějaké prostě nástroje na tvorbu webu.
• 1:09:39
  SPEAKER_02: A žád, který jsem našel, nebyl schopný celý ten web stáhnout.
• 1:09:43
  SPEAKER_02: Tak jsem podal kurzor: tenhle web si stáhnout.
• 1:09:46
  SPEAKER_02: Jednak jedný chci všechny zdroje chci, aby mi to prostě fungovalo.
• 1:09:49
  SPEAKER_02: To dělalo.
• 1:09:51
  SPEAKER_02: Začal pracovat, urobil to.
• 1:09:52
  SPEAKER_02: Absolutně prostě bez problémů.
• 1:09:55
  SPEAKER_02: Našel si knihu, které potoval, a bylo to.
• 1:09:58
  SPEAKER_02: A pak další uskase, který já jsem si v relei naklikával automatizaci, aby mi zjistovala, jaký mají lidi a linky profil podle jména mailu.
• 1:10:08
  SPEAKER_02: Ty si zadal to stejný do kurzoru.
• 1:10:10
  SPEAKER_02: A m prostě akorát využíval Google search a nějaký jiný nápičko.
• 1:10:15
  SPEAKER_02: A vlastně zvládlo to podle mne o 8 nebo 10% mal vyšší přesnost než ten relaj.
• 1:10:21
  SPEAKER_01: A začalo jeden dva ty proce.
• 1:10:22
  SPEAKER_02: To chce to říct, prostě tady jsou data a udělat to.
• 1:10:26
  SPEAKER_01: Pro mě to je takový první náhled na Jarvice.
• 1:10:32
  SPEAKER_01: Jarvis z Ironman, kde on mu něco řekl, a na tom makala a pak to udělal a to je přesně to, co ten kurzor umí.
• 1:10:38
  SPEAKER_01: To je prostě.
• 1:10:39
  SPEAKER_02: Samozřejmě generuje spoustu balastů, vygeneruje tě bambilon skriptů, ale pak musí říct spolupracu s to posou.
• 1:10:45
  SPEAKER_02: On si po sobě popracuje.
• 1:10:47
  SPEAKER_02: Pro mě je úžasné to, že mali jsme nějaku bordel zložku, kde jsme všechci právě takto tvorili ty soubory a já jsem udělal kurzoru, projdy ty soubory, zjistit, jakých zložek může patrně rozdělit každý zložky napíš lidmi a pak to celé pošili do gitu.
• 1:11:02
  SPEAKER_02: A šel jsem zpraďka, jak jsem se vrátil, tak bylo hotovo.
• 1:11:05
  SPEAKER_01: Já jsem teďka používal, že jsem potřeboval udělat nějaké přepisy hlasů do textu a byly to nějaké moje přednášky, a pořád se mi zdá, že třeba turbosky aplikace to umí fakt nejlíp, že si fakt umí poradit jako i se špatnou kvalitou.
• 1:11:22
  SPEAKER_01: A tam jsou třix třetí minut denně zdarma.
• 1:11:26
  SPEAKER_01: A já jsem třeba měl 45-minutový video, a já už jsem nevím, jestli to lenost, ale já řeknu prostě kurzorů, rozděl ten soubor na dva audiosobory, a on to prostě udělá.
• 1:11:37
  SPEAKER_01: A to je prostě boží, že zase bych musel udělat duplikát, pak to jde v quick time zkrátit.
• 1:11:43
  SPEAKER_01: A teďka se stačí jako zeptat.
• 1:11:45
  SPEAKER_01: A dávám tam čím dál zajímavější věci, a už mě to stojí peníze, teda, ale pořád, když překročím ten limit, který je v tom měsíšním předplatným, tak je to pořád nějakých 20 až 40 dolarů za měsíc.
• 1:12:01
  SPEAKER_01: Což je nic.
• 1:12:02
  SPEAKER_02: Ale ty v tom musíš pracovat fakt extrémně, protože já mám kurzorny furt.
• 1:12:06
  SPEAKER_02: Bohužel podle mě šastější, než klasické GPT.
• 1:12:09
  SPEAKER_02: A názám jako na limity.
• 1:12:12
  SPEAKER_02: Já si často prepírá modely.
• 1:12:14
  SPEAKER_02: Tak to já nějaký auto na jiné modely podle toho, co robi.
• 1:12:17
  SPEAKER_02: Já chci jenom to nejlepší.
• 1:12:19
  SPEAKER_02: No, ale to ty nevěš, co ti vyberé.
• 1:12:21
  SPEAKER_02: Klood je nejlepší.
• 1:12:22
  SPEAKER_02: Takže půjde jsi klóda, tak je dokázovat prostě do antropi.
• 1:12:25
  SPEAKER_02: Tak to je jasně, že ti dochází limity, že jo?
• 1:12:28
  SPEAKER_01: Ne, já chci jenom to nejlepší, a myslím si, že u té znalostní práce je jasný, že to auto dává smysl, že jo, když tam píše nějaký skripty.
• 1:12:38
  SPEAKER_01: Ale někdy já buď říkám, ať si zavolá tu službu ve smyslu použí OPAI nebo použij Klouda.
• 1:12:45
  SPEAKER_01: A někdy to nechám přímo na něm, ať to udělá vlastně v rámci toho svého uvnitř.
• 1:12:50
  SPEAKER_02: Napadal mi ještě jeden uskase, který možná je dobrý i pro normálních lidi.
• 1:12:55
  SPEAKER_02: Existuje MCP, že je to nějaký protokol, kterým spolu komunikují služby a LLMka, a vlastně ještě stále je to služeb, které musíte technicky nastavovat, do JSNU uložý konfig.
• 1:13:08
  SPEAKER_02: Já jsem to nedoběl hrozně dlho.
• 1:13:09
  SPEAKER_02: Jostě řeknu kurzoru, chcem tohle MCP dokodat.
• 1:13:12
  SPEAKER_02: Tady je link na GitHub, kde je to MCP popsané, tady jsou přístupé údaje a čů.
• 1:13:17
  SPEAKER_02: On to vlastně nakliká.
• 1:13:18
  SPEAKER_02: Nebo ani dokonce neotvádám nastaveně kurzoru, ale řeknu kurzor, naištalo i to pro sebe.
• 1:13:24
  SPEAKER_02: To dobrý.
• 1:13:25
  SPEAKER_01: Já si pamatuju, že jsem takhle, a to jsem říkal, asi už to není tumáč, že právě když jsem měl ty MCPčka, tak tam se to musí dávat, že přidávat do toho souboru.
• 1:13:34
  SPEAKER_01: A já jsem nechtěl řešit, jak ty závorky tam dávat.
• 1:13:37
  SPEAKER_01: Říkám, že udělí to.
• 1:13:38
  SPEAKER_01: No, já to dělám stejně.
• 1:13:39
  SPEAKER_02: Jakci to řešit vůbec.
• 1:13:41
  SPEAKER_01: A mě to naučilo přemýšlet jinak o tom, jak mít poskládané soubory a složky a vůbec data.
• 1:13:49
  SPEAKER_01: Protože teď, když mám projekty, tak u každého mi ten kurzor udělá RADme, to znamená instrukce pro agenta, co v tom je.
• 1:13:58
  SPEAKER_01: A zároveň mě to naučilo aby v těch instrukcích, těch proto agenta danému projektu, tak měl i to z sebe a aktualizovaný dokumentování.
• 1:14:10
  SPEAKER_01: Takže když třeba řeknu, teďka třeba hodně řeším, že u těch lidí, který jsou v failu, tak mám tu kartu jejich, to znamená tu řekneme popis.
• 1:14:20
  SPEAKER_01: A já tam zase mám, že když vlastně aktuali něco, co v tom popisu chci mít, tak ať on aktualizuje i tu i ten plajbů.
• 1:14:29
  SPEAKER_01: I ten plajbok přesně tak.
• 1:14:31
  SPEAKER_01: A podle mě tohle je úžasný, protože fakt to pak člověka nedonutí, ale krásně mu to ukáže, jak přemýšlet nad znalostní prácí.
• 1:14:41
  SPEAKER_01: A mně fascinuje vůbec to porovnání jako IT práce a znalostní práce, protože my fakt spoustu věcí děláme 30 let stejně.
• 1:14:53
  SPEAKER_01: Tady tabulka, tady prezentace, tady mail, instrukce neděláme, takže když odjedem na dovolenou, tak práce stojí.
• 1:15:01
  SPEAKER_01: Vzusto, že když se do budoucna se budeme muset podle mě naučit stavět ty informace ve firmě trošku jinak, právě pro to, aby ten agent nespolíhal se na člověka, ale aby to měl v těch playbucích a tom kontextu.
• 1:15:17
  SPEAKER_02: Slouhím.
• 1:15:18
  SPEAKER_02: Já to vidím taky, že vlastně už v podstatě čokoliv čerobím, aýkoliv už case, který mám s kurzorem, tak mám nachystaný komand nebo príkaz z story, co si mám naučil ty, kde mi rovnou uloží story v dvou formátech, Pre mě a pro LinkedIn, kde popisuje, co vlastně jsme spolu robili v té session.
• 1:15:38
  SPEAKER_02: A zároveň a čokoliv čorobím, tak už nás k tomu ty playbuky tvorím.
• 1:15:44
  SPEAKER_02: Znamená, že já mu povím zdokumentuj to, jak je ten projekt postavený, co jsme robili, co jsme nerobili, co třeba doladit, jak je next a podobně.
• 1:15:52
  SPEAKER_02: A aby keci ten produkt nebo projekt od toho mě někdo vezme, tak aby ho byl schopný pustit nebo prepoužit vlastně okamžitě.
• 1:16:00
  SPEAKER_02: A to je jako.
• 1:16:00
  SPEAKER_01: Já jsem si teďka trošku změnil ten prompt na dokumentaci té konverzace, a nechal jsem si od kurzor udělat skript, a mám klávesovou zkratku, kde se mi volá: dokumentuj to podle skriptu, což asi bude dát si to v tom slyšku.
• 1:16:18
  SPEAKER_01: A mě to nějak tam nešlo, tak jsem si udělal na makový klávesovou zkratku.
• 1:16:22
  SPEAKER_01: A ono to udělá to, že to vlastně poskládá celou tu konverzaci, udělá souhrn, ale kromě toho tam jsou PONP a výstup.
• 1:16:30
  SPEAKER_01: Co byl tím výstupem?
• 1:16:31
  SPEAKER_01: A udělá to ve dvou souborech.
• 1:16:33
  SPEAKER_01: Jeden je Markdown, to znamená čistej text, a druhý je HTML.
• 1:16:37
  SPEAKER_01: Tak aby to bylo hezký velký a mohl jsem to ukazovat na přednáškách.
• 1:16:41
  SPEAKER_02: To dobrý.
• 1:16:41
  SPEAKER_02: A tohle je další věc, že vlastně já v momentě, kdy beríjem kurzor jako fakt žarvise, prostě udělá, co mu řeknu.
• 1:16:49
  SPEAKER_02: Tak já přesně můžeme vzjet Markdown soubor, nebo můžeme vzjet JSON nebo screenshot prostě a říct mu hele, z toho je chci web.
• 1:16:56
  SPEAKER_02: Tohle mi udělali do HTML, a zaber mi HTML, udělám mi to CSV.
• 1:17:00
  SPEAKER_02: Vlastně cokoliv on to zvládně.
• 1:17:02
  SPEAKER_02: To je pro mě absolutně prostě skvé.
• 1:17:04
  SPEAKER_02: Protože si pamětám, jak jsem si platil služby onlineové, které by měly formáty.
• 1:17:08
  SPEAKER_02: Nebo teda jsem riešil nějaké nějaké design stránky Prefitko, je tam bambilion obrázkou, našich strojů a všechny mají pozadě.
• 1:17:19
  SPEAKER_02: Obrazko bylo asi 150.
• 1:17:20
  SPEAKER_02: Takže mohl jsem to pojedin nahrávat do nějaký online služby a nebo říct kurzoru z možný pozadě, že jo.
• 1:17:26
  SPEAKER_02: Tak se zmazal pozadě.
• 1:17:28
  SPEAKER_02: Trvalo to 20 sekund.
• 1:17:31
  SPEAKER_01: To je fakt brutální.
• 1:17:32
  SPEAKER_01: A je to automatizace.
• 1:17:34
  SPEAKER_01: Kro mě už dneska je tisíckrát jednodušší si říct kurzoru ať mi udělá nějakou automatizovanou akci, než to stavě někde v ryle nebo v dalších automatizních nástrojích.
• 1:17:47
  SPEAKER_02: Tak daleko ještě já nejsem zatěl.
• 1:17:49
  SPEAKER_01: Ale počká, jakože já řeknu POND.
• 1:17:51
  SPEAKER_01: Já řekl, co chci, aby to dělalo hodně.
• 1:17:53
  SPEAKER_02: Ne to je, já vím, ale pro mě to málo transparentné.
• 1:17:59
  SPEAKER_02: Že vlastně teď si robím drobné věci v pohodě.
• 1:18:02
  SPEAKER_02: Ale keď mám stavat nějakou vešiu automatizaci, který nepoužuju jednou.
• 1:18:05
  SPEAKER_01: A chceš, aby to bylo determinovat, aby to bylo maximálně determinist.
• 1:18:10
  SPEAKER_01: Přesně tak, dělalo to konzistentní výstupy, tak to dává smysl.
• 1:18:13
  SPEAKER_01: Já to mám opravdu spíš na jednorázové věci.
• 1:18:17
  SPEAKER_01: A spíš pak přesně postavím ten playbook, aby on si to udělal podle toho, ale je to opravdu zase součástí i mindsetu anebo dovedností, aby se lidé naučili rozpoznávat, kdy mám použít jednu věc a kdy mám použít druhou.
• 1:18:34
  SPEAKER_01: Jinak já si myslím, že ono to není jenom kurzor těch nástrojů je víc a vidím velkou příležitost ve větších firmách, aby si lidé říkali u svého IT o licence Gab kopilota, a už v několika firmách jsem to řešil, že tam ty licence jsou, a najednou je nemusí používat jenom programátoři, ale můžou je používat lidi z financí, lidí, kteří dějí s datama a tak dále.
• 1:19:00
  SPEAKER_02: Githu kopilo je vlastně alternativa.
• 1:19:03
  SPEAKER_02: Zkoušel to někdy.
• 1:19:05
  SPEAKER_02: On vím, že existuje, ale prostě kurz.
• 1:19:08
  SPEAKER_01: To má taky tu agentskou funkci a jasný, že programátoři to používají trošku jinak než my, ale pokud jste z korporátů nebo nemáte možnost si kurzor nainstalovat, tak se zeptejte, a ten GitHub kopil to umí.
• 1:19:23
  SPEAKER_01: Já už dokonce a to nevím, jestli mám říkat, ale teď jsem párkrát mu řekl, nastavece počítač vyprně za dvě hodiny.
• 1:19:32
  SPEAKER_01: To je super.
• 1:19:33
  SPEAKER_01: A on prostě do terminálu napíšete prostě nějaký sudu, nevím co, a prostě a jede to.
• 1:19:39
  SPEAKER_01: A to je prostě budskvala.
• 1:19:40
  SPEAKER_01: A teďka samozřejmě kurzor hodně jede, je to jedna z nejrychleji rostoucích aplikací nebo startupů.
• 1:19:47
  SPEAKER_01: Už tam možnost nějakých těch víc agentů, a pro mě opravdu je to jeden z takových prvních příkladů toho, jak ten agent bude fungovat s tím, že já jsem to zatím nezažil.
• 1:19:58
  SPEAKER_01: U mě sice pracoval, ale spíš, že napsal skrivat a ten nechal pravidelně posílat, a pracoval 8 hodin, ale tady to si myslím, že bude mít obrovský dopad to prodlužování doby, kdy kurzor je schopen, nebo vůbec já je schopno samopracovat.
• 1:20:15
  SPEAKER_01: Honza psal do nějakého komentáře, že už za 36 hodin.
• 1:20:19
  SPEAKER_02: To je přísné.
• 1:20:20
  SPEAKER_02: To je hustý.
• 1:20:21
  SPEAKER_01: 36 hodin praje na nějakým úlu a je vlastně samostatný.
• 1:20:26
  SPEAKER_01: A podle mě lidi si nedokážou představit tu exponenciálu, která přijde s tím, že najednou ty tury opravdu jsou schopné naplánovat, udělat, revidovat a makat na tom samostatně.
• 1:20:37
  SPEAKER_02: Zna toho ti vyvápě, že to trochu je špatně kód a není to moc dobré.
• 1:20:42
  SPEAKER_02: Části souhlasím, ale z velké části jako fakt dobré.
• 1:20:46
  SPEAKER_02: A myslím si, zažil jsem pár konverzaci s vývármi, které mi říkali, že to je fakt jako špatné.
• 1:20:52
  SPEAKER_02: Jsem přesvědčený, že majorita těch zlých zkuseností byla špatným zadáním.
• 1:20:57
  SPEAKER_01: A nebo nesprávný úskyt.
• 1:20:59
  SPEAKER_01: Když mám nějakou 20-let starou aplikaci firma někde milion řádku, tak asi nemůžu se zeptat, jak to něco udělá.
• 1:21:06
  SPEAKER_01: No ale mně se tam pak ukazuje budoucnost i dalších typů prací.
• 1:21:11
  SPEAKER_01: To znamená, typicky, dokážu si představit, že až bude mít fakt pokročilý ten kompůrů, tak řeknu: prosím tě, projed mi zprávy na Linkedu.
• 1:21:22
  SPEAKER_01: A teď podívej se na ten profil a já chci, aby když ten člověk jako popíšu ten playbook, že jo s tím mi pomůže i aj.
• 1:21:29
  SPEAKER_01: A pak vlastně on třeba bude procházet LinkedInem obepíše prostě 500 lidí z minulosti a nabídný, jestli nechcou přijít na můj bezplatný webinář.
• 1:21:36
  SPEAKER_01: Což je vlastně simple.
• 1:21:39
  SPEAKER_01: A další takovýhle výskyt, které dneska dělají lidi ručně, a když si pak představím některé role a pozice ve firmě, že tam prostě někdo překlikává, přeposílá, kopíruje data z jednoho systému do druhého.
• 1:21:53
  SPEAKER_02: To byla moje prvá práce v jedné prekládělské firme.
• 1:21:56
  SPEAKER_02: Z tabulky A jsou to tabulky B, pretěhoval preložené věci.
• 1:22:02
  SPEAKER_02: A vydržel jsem to ty týždně.
• 1:22:04
  SPEAKER_02: Ostatně jsem nebyl zaměstný.
• 1:22:06
  SPEAKER_01: Já jsem to taky dělat jako brigádno.
• 1:22:08
  SPEAKER_01: V Brně je velká firma úspěšná Moravia IT.
• 1:22:11
  SPEAKER_01: Už není Moravia.
• 1:22:12
  SPEAKER_01: Už není Moravia IT a to byla taky ta z mých brigád, že to vyhodilo překlady a teď když tam překračoval nějaký japonský text, tak jsem to deportoval.
• 1:22:21
  SPEAKER_02: To byl můj první job.
• 1:22:22
  SPEAKER_01: No tak to už dneska si myslím, že kurzor by zvládlně v pohodě, jako jo.
• 1:22:26
  SPEAKER_02: Tak tam jde trošku kontext, ale jako jo.
• 1:22:30
  SPEAKER_01: Já si myslím, že by to.
• 1:22:32
  SPEAKER_02: Tam pro mě jsou ještě zajímavý úzkej si štýle.
• 1:22:34
  SPEAKER_02: Máme webinár, skončí webinár nebo tento podcast, přepíšeš ho, uděláš z něho storička, udělá z neho videa, uděláš z něho bambilion veci.
• 1:22:44
  SPEAKER_02: To, že teď helčá nebo někdo od nás prostě kliká stále věci.
• 1:22:49
  SPEAKER_02: Tak je automatizovat.
• 1:22:50
  SPEAKER_02: Velmi jednoduše.
• 1:22:52
  SPEAKER_02: Už včetně toho, že to na ten YouTube nahrává, protože si kurzor přes play vrat, napíš nějaký skript, který to udělat.
• 1:23:00
  SPEAKER_01: Jedna z věcí, která mi z toho vyplývá, je, že je dobrý znát možnosti i jej aplikací, a teď myslím i ty funkce ve smyslu: umí to rozpoznat screenshot a obsah, umí to vygenerovat předělat formáty.
• 1:23:14
  SPEAKER_01: Protože pak vás začnou napadat další a další scénáře, jak se to dá poví.
• 1:23:18
  SPEAKER_02: Tohle ale nezjistíš tím, že ti o tome hovit.
• 1:23:22
  SPEAKER_02: To musíš prostě zkoušet.
• 1:23:24
  SPEAKER_02: My jsme se bavili o těch nůžkách, že se otevírá na trhu, tak si sama přesně pýtal.
• 1:23:30
  SPEAKER_02: Já jsem ti povedal, hele, pre mě je to 30%, určeně, 70% experimentovaně.
• 1:23:36
  SPEAKER_02: A když jsme se o tom bavili, tak vlastně přišel na to, že to určeně možno ještě míň.
• 1:23:40
  SPEAKER_02: Protože vlastně to bylo na to je pozitivní inspirací.
• 1:23:42
  SPEAKER_02: Já vlastně technicky mám pocit, že vyřeším čokoliv.
• 1:23:46
  SPEAKER_02: Když to nevím, zeptám se, že by teďka klokolvek, ale vlastně lidia často vlastně v práci prhazují pěso a mě dejy balvany.
• 1:23:55
  SPEAKER_02: Prostě prehazují tu každou agendu ani deješ a ty velké věci systémové.
• 1:23:59
  SPEAKER_02: Takže nemají čas nadechnout a s rozhledem se pozed na ten svůj job.
• 1:24:03
  SPEAKER_02: A na to pomáhá ta inspirace.
• 1:24:06
  SPEAKER_02: Kedy já vidím, že tyhle, Filip tohle riešil takhle.
• 1:24:09
  SPEAKER_02: A já hněď mi to tam začne naskakovat.
• 1:24:11
  SPEAKER_02: Všetko můžeme rěšit já v té moje práci tak tímto způsobem.
• 1:24:14
  SPEAKER_02: A když jsme se o tom nebavili, tak mi to nedápadne.
• 1:24:18
  SPEAKER_02: Takže ono to je možná 10% študiu, 20% inspirace a zbyt jako experimentovaně.
• 1:24:25
  SPEAKER_01: Já jsem těch 90 bude čím dál platnější, a bude to i v práci s AI, kdy já říkám, že 90% je mindset a 10% jsou dovednosti, protože ty dovednosti má to i jako.
• 1:24:39
  SPEAKER_01: Takže já mu můžu říct, dobře, analyzu, jaký jsou metody, abych to dokázal vyřešit.
• 1:24:43
  SPEAKER_01: A pak dobře tak aplikuji tu metodu a analisuji výsledek.
• 1:24:47
  SPEAKER_01: A podle mě tohle bude ten největší plně mindset shift, že teď si myslíme, že jsme strašně komplikovaní jako lidé, že ta naše dovednost je strašně unikátní.
• 1:24:58
  SPEAKER_01: Vůbec ne.
• 1:24:58
  SPEAKER_01: A myslím si, že už tam jsme.
• 1:25:00
  SPEAKER_01: Že opravdu jako byl zajímavý experiment přes Vánoce třeba si sednou na den a zkusit jenom s AIkem něco postavit, něco velkého, kdy se fakt jenom instrovalo AI.
• 1:25:13
  SPEAKER_01: A možná by bylo zajímavý zkusit něco, v čem vůbec nemáš žádnou znalost.
• 1:25:19
  SPEAKER_02: No, nevím.
• 1:25:22
  SPEAKER_01: Jenom tak si to zkusit.
• 1:25:23
  SPEAKER_02: Ne, tak já jsem to pravil a udělám nahr, že vlastně vy nemusíte být expert na všechno.
• 1:25:28
  SPEAKER_02: Vy máte ty VHD expertů, vlastně miliona, stačí se ptát a mám problém, že moje japka je bezpečná.
• 1:25:35
  SPEAKER_02: Zeptám se, to znamená, by byla pka bezpečná a pak je prom ty aplikuju, že jo?
• 1:25:39
  SPEAKER_02: Nevím leagu věci, jsou opatrnější, nechám to zkontrolovat, ale už neplatím 20 hodin konzultaci právnikový letry.
• 1:25:47
  SPEAKER_02: A vlastně čokoliv, co nevím, tak se můžu ptát.
• 1:25:50
  SPEAKER_02: Abolně čokoliv.
• 1:25:51
  SPEAKER_01: Protože mi to rozšiřuje mi to kompetence a tím pádem já i zrychluju to fungování ve firmě, protože nemusím čekat týden, než někdo přepošle e-mail, ale někde je daleko, jednodušší si to udělat sám.
• 1:26:03
  SPEAKER_01: Což ale zase ukazuje ty nůžky a to, jaký budou vznikat situace ve firmách, protože někdo, když se zeptá, a my to zažíváme.
• 1:26:14
  SPEAKER_01: Někdo se zeptá na nějakou věc a teď si řekneš, sakra, proč si to neudělal?
• 1:26:17
  SPEAKER_01: Proč to nevítal?
• 1:26:18
  SPEAKER_01: Proč někde jako kurzor a bym to dělalo.
• 1:26:21
  SPEAKER_02: Jak jsem vymýšlel, prostě klejmy pro naše Fitko, tak vlastně jsem robil to, že jsem si nechal vylistovat všechny Fitka v středné Europě, všechny jamy.
• 1:26:36
  SPEAKER_02: Hovoria, jaké mají společné rysy, a co musím robiť proto, aby jsem se odlišil.
• 1:26:42
  SPEAKER_02: A vlastně, když jsem úplně naopašnou stranou, manuálně by mi to trvalo jako týdne práce, že jo, dva, tri týdně práce určitě.
• 1:26:49
  SPEAKER_02: Tohle bylo jako půl hodina.
• 1:26:51
  SPEAKER_02: A zradu jsem mal jako několik směrů, jak se odlišit.
• 1:26:54
  SPEAKER_02: Protože teď se na to pozveješ, tak majorita ty těch hory to jistě, akorát jinými slovami.
• 1:26:59
  SPEAKER_02: Když chceš být jiný potřebuješ, takový myslím jinak.
• 1:27:02
  SPEAKER_01: A ty bych pak mohl říct, a ty zkusí jako úplně pět jiných typů firem, a zkus mi to aplikovat na tu moje situaci.
• 1:27:09
  SPEAKER_02: A nebo vezmi tady vidím super honbách má po celé Praze Billboy, kde vlastně hovoří, že drama patří k projektu.
• 1:27:17
  SPEAKER_02: Všechno nějaké situace a potom dráma patří k projektu.
• 1:27:19
  SPEAKER_02: A přesně jsme se zverčovat o tom, že vymysleme podobnu kampaň na fitka.
• 1:27:23
  SPEAKER_02: Ale vlastně fotka toho Billboardu bude jeden zostupou.
• 1:27:27
  SPEAKER_02: Analyzu, jak funguje tahle kampaň, proč funguje a řekni, jak to mám dělat.
• 1:27:33
  SPEAKER_02: Já jsme si psali, že je zlatá doba kopikec.
• 1:27:36
  SPEAKER_01: Zlatá doba kopíc.
• 1:27:38
  SPEAKER_01: Vezmu něco screenčot a vlastně mám to stejný.
• 1:27:41
  SPEAKER_01: Anebo se můžu inspirovat.
• 1:27:42
  SPEAKER_01: Samozřejmě, tak to myslím.
• 1:27:44
  SPEAKER_01: A někdo to je pravda, že někdo to vezme kopy paste a když tomu pak přidáš to svoje a zase tam se dostáváme k tomu kusu k té zkušenosti, tak to posuneš ještě na jinou úroveň.
• 1:27:55
  SPEAKER_01: Takže ten remix znalostí a propojování oborů, propojování zajímavých informací, tak to teďka bude prostě úplně mít žně.
• 1:28:07
  SPEAKER_01: Dobrý chvě to je, možná pojďme to zakončit něčím praktickým.
• 1:28:11
  SPEAKER_01: Já fím teda, že to bylo celý praktický, ale kdyby jsi teďka nastoupil do nové firmy.
• 1:28:18
  SPEAKER_01: A chtěl bys, aby ta firma zvládla zavíst adoptovat AI, co by byly tři věci, které by tam začal dělat.
• 1:28:29
  SPEAKER_02: Neustále by jsem zpamoval všechny čarovně AI.
• 1:28:34
  SPEAKER_02: Prostě našel by jsem si všetky skulinky, kde to můžem promovat, ale jezil by som s tím jako domat nerví, neustále.
• 1:28:41
  SPEAKER_02: A to už jsem robil i v minulě práci.
• 1:28:43
  SPEAKER_02: Když mi někdo napsal nějaký dotaz, který šlo vyřešit pomoci i okamžitě, tak jsem to vyskreenšotoval, chodil do AI a pak jsem nazděl ten lidem, to bych dělal.
• 1:28:54
  SPEAKER_02: A pak by jsem se snažil naozaj presvedčit lidi nadomne, protože pravděpodobně, by jsem nikdy nenastupil aktuál jako CEO té firmy.
• 1:29:02
  SPEAKER_02: Tak lidi na domne by jsem se snažil presvedčit, aby tomu venovali čas.
• 1:29:06
  SPEAKER_02: Klidně bych si dával po práci s tím sešionám, ale jsem presvedčený, že a někde urgence na té úrovni lidi, který rozhodují v té firme, tak to bude prusur.
• 1:29:16
  SPEAKER_02: A ta firma se tam nepusane.
• 1:29:19
  SPEAKER_01: Super.
• 1:29:21
  SPEAKER_01: Bylo to úplně skvělý a myslím si, že se dobře zapakujem.