Latest / Budoucnost nepráce / Děje se něco velkého: můj pohled na budoucnost AI

Transcript

Děje se něco velkého: můj pohled na budoucnost AI · Budoucnost nepráce

0:00
SPEAKER_00: Pokud někdo slibuje, že vás naučí a už je tří vám 20 hodin práce týdně, tak mu moc nevěřte.
0:07
SPEAKER_00: Ty emoce, které dneska vidím kolem sebe, tak jsou v extrémech od totální paniky a alarmování až po naopak popírání.
0:17
SPEAKER_00: Inteligence bude komodita.
0:20
SPEAKER_00: Schopnost programování bude komodita.
0:22
SPEAKER_00: A to, co bude naprosto klíčové, tak je právě agenci.
0:26
SPEAKER_00: Až 90% zaměstnanců neabsvovovalo žádný trénink.
0:31
SPEAKER_00: A do 10 až 20 let bude podle mě konec ekonomiky, jak ji známe dneska v kontextu mzdy za čas, který trávíme v práci.
0:42
SPEAKER_00: Něk jsem úplně nadšený.
0:44
SPEAKER_00: Někdy naopak si říkám, jestli to dává smysl.
0:47
SPEAKER_00: Kdy vidím, jak ten proces acceleruje.
0:50
SPEAKER_00: 2026 je nejdůležitějším rokem pro vaši kariéru.
0:54
SPEAKER_00: A i kdyby to bylo 207, tak je dobré začít už dneska.
0:59
SPEAKER_01: Budoucnosti technologií a téciál.
1:06
SPEAKER_01: Budoucnost práce.
1:23
SPEAKER_00: Zdravím, přátelé.
1:24
SPEAKER_00: Ještě než se pustíme do samotného podcast, je tady krátká reklamní vložka.
1:28
SPEAKER_00: Protože už za tři týdny startuje můj velký program FutureAIDR.
1:33
SPEAKER_00: Na webu futureaileader.com najdete kompletní program reálné výsledky účastníků a zkušeností absolventů.
1:41
SPEAKER_00: Doporučuju podívat se na ty reálné výsledky, protože uvidíte nejenom to, co jsou schopní lidé, kteří tím programem projdou, ale taky, co je dneska takový benchmark, co zvládnou top profesionálové, když se naučí dobře se já i pracovat.
1:56
SPEAKER_00: A taky tam najdete video, kde ukazuju, jak je celý ten program poskládaný.
2:00
SPEAKER_00: A já jsem se rozhodl vám ve dvou minutách ukázat nejenom to, co o programu říkám já, ale hlavně jeho minulý účastníci.
2:08
SPEAKER_00: Dnes jsem si vybral Mina Jana Rosu, architekta, projektanta, který sám tvoří velmi zajímavý obsah o AI, a toto je, co řekl o failu, neboli o future AI leader.
2:20
SPEAKER_00: V momentě, kdy se chcete posunout AI, tak máte dvě možnosti.
2:24
SPEAKER_00: Jedna možnost je vzít si nějakého nouname lektora, konzultanta, který je dneska spoustu, naučit se pár promptů a domat nad tím, jak nám AI vezme práci.
2:35
SPEAKER_00: Nebo máte možnost trošku náročnější cesty, a to je přihlásit se do failu.
2:40
SPEAKER_00: A tak jak píše Martin, po prvním týdnu zjistíte, že jste si na následujících devět zaplatili to, že celé večery trávíte neustálým zkoušením, pravidelně o tom budete filipově reportovat a z dosud nepravidelných předplatných se stanou safra pravidelná a o řád vyšíší.
2:57
SPEAKER_00: Pravda.
2:58
SPEAKER_00: Pak si v polovině uvědomíte, že děláte násobně více věcí za násobně méně času, přitom s pocitem naprostého nadšení optimismu.
3:06
SPEAKER_00: A co je nejdůležitější, ovšem přemýšlíte úplně jinak.
3:10
SPEAKER_00: Toto je naprosto dokonalý popis faju.
3:12
SPEAKER_00: Ale Martin pokračuje.
3:14
SPEAKER_00: Všechno, co dosud vypadalo jako sci-fi, jste najednou schopni začí dělat hned, skončit do hodiny a když už se nad něčím zaseknete, máte kolem sebe komunitu lidí, co vám pomohou.
3:25
SPEAKER_00: Má to ale i negativní stránky, přesně jak píše Martin.
3:30
SPEAKER_00: Začnete být strašně netrpělivý s většinou lidí z vašehokolí, co píšou a mluví o AI.
3:35
SPEAKER_00: Tím důvodem je to, že objevíte spoustu možností, naučíte se využívat a začnete žít tak trochu v paralelním světě oproti lidem, kteří s AI nepracují.
3:47
SPEAKER_00: Program Future AI lídr je jak pro profesionály, kteří chtějí ovládnout AI nástroje, zrychlit svoji práci a objevit nové možnosti, jak realizovat nápady v praxi, ale také pro lídry a manaže, kteří chtějí poznat, co je dnes skutečně a reálně možné, co chtít od lidí, dodavatelů i od AI a kde jsou největší příležitosti pro váš biznis.
4:10
SPEAKER_00: Podívejte se na web, je tam spousta příběhů.
4:12
SPEAKER_00: Pokud máte jakékoliv dotazy, kontaktujte nás.
4:15
SPEAKER_00: Já osobně si myslím, že rok 2026 je nejdůležitějším rokem pro naši kariéru, tak doufám, že se nám ho podaří všem využít na maxum.
4:24
SPEAKER_00: Díky moc a teď už se půjme do podcastu budoucnost de práce.
4:28
SPEAKER_00: Dobrý den, ahoj, vítám vás u dalšího dílu podcastu Boucnost na práce.
4:32
SPEAKER_00: Tento díl je speciální, trochu netradiční, a je to takový experiment, protože jsem se rozhodl, že se zamyslím nad věcmi, které v poslední době víceméně zbourali internet, články, reporty, studie o dopadu AI na naši práci a o tom, co přichází.
4:55
SPEAKER_00: Takovým hlavním článkem byl, nebo i tím spouštěčem byl článek Meta Šumera Something Big Is Happening, kde je se něco velkého, který za první týden přečetlo víc než 85 milionů lidí, což už samozě značí, že to téma rezonuje ve společnosti.
5:15
SPEAKER_00: Já jsem na to zareagoval článkem Paralelní světy, ve kterém jsem se zamýšlela nad tím, co vidím v naší praxi, to znamená rozdělení lidí, kteří pracují s úmou inteligencí a těmi ostatními.
5:30
SPEAKER_00: A dělal jsem si průzkum, dával jsem dohromady různá data, ať už z naší praxe, z našich analýz nebo z dat i laboratoří a zároveň články, které se mnou zarezonovaly, od lidí, kterých si velmi vážím.
5:45
SPEAKER_00: A říkal jsem si, že bylo zajímavé se na ně podívat ideálně objektivně a hlavně srovnat je s tím, co vidím ve své praxi.
5:55
SPEAKER_00: Já samozřejmě fungují a pracuji v takové bublině, protože mým hlavním, dneska mojí hlavní aktivitou je program Future AI Leader, ve kterém jsou nadšenci, inovátoři lidí, kteří mají ambici využít Aj.
6:12
SPEAKER_00: A hlavně jsou to lidi, kteří chtějí, kteří chtějí do toho investovat čas, energii, finance, pozornost.
6:18
SPEAKER_00: Takže vidím to, co umí ti nejlepší, nebo to, co můžou dělat ti nejlepší.
6:25
SPEAKER_00: Ve firmách pracujeme i s tou většinou populací, kde už musíme trošku prodávat benefity, ukazovat, proč by se lidé měli uměl inteligenci zabývat.
6:36
SPEAKER_00: A samozřejmě už moc narážím na lidí, kteří k tomu mají odpor nechtějí to, nebo pořád si myslí, že i ani nebude mít takový dopad, jaký bude mít.
6:47
SPEAKER_00: Tady s těmi lidmi se setkávám primárně v komentářích některých příspěvků na sociálních sítích, ale ta bublina má jednu výhodu, protože vám ukazuje, jak možná bude vypadat budoucnost pro všechny za několik měsíců nebo let.
7:04
SPEAKER_00: Já jsem už ve své první knize Hod Jakus v digitálním světě, psal o tom, že je dobré sledovat inovátory, jednak proto, že když jste v kontaktu s inovátory, tak se možná inovátor stane i z vás, ale taky protože, jak psal William Gibson, budoucnost je tady, jenom není rovnoměrně distribuovaná.
7:27
SPEAKER_00: A tím pádem, když se díváte na špičkové profesionály, top firmy v AI startupy, tak vidíte, kam bude směřovat i ta většina.
7:36
SPEAKER_00: A vy tak trošku můžete nahlédnout do budoucnosti.
7:40
SPEAKER_00: Takže mým cílem dneska je zamyslet se nad tím, co mají všechny ty články a reporty společného, kde naopak vidím rozdíly, přidat k tomu svůj pohled a zkušenosti, které máme z diskuzí z desítek projektů a ze všech aktivit, které děláme, a hlavně se zamyslet, co z toho vyplývá pro nás, pro všechny a jak se připravit na budoucnost.
8:09
SPEAKER_00: Já jsem na to téma měl v uplynulých týdnech několik velkých přednášek akci AI Prediction 2026, která byla poměrně velký úspěch, kde jsem predikoval, co přijde v letošním roce.
8:24
SPEAKER_00: Stejně tak jsem na to navázal webinářem Future AI Ladr.
8:30
SPEAKER_00: Všechny ty akce viděly tisíce lidí a mám spoustu zpětné vazby.
8:34
SPEAKER_00: Ale já když dám přednášku, tak se vždycky do toho natchnu.
8:38
SPEAKER_00: A teď dám ten podcast, tak jsem si říkal, že by to mohlo být méně strukturované, a více.
8:48
SPEAKER_00: Ani nechci říct klidné, klidnější, protože mě to téma zajímá a baví mě.
8:52
SPEAKER_00: Ale zkrátka chtěl bych to probrat z více stran a nebýt limitovaný nějakou prezentací nebo nějakou pevnou strukturou.
9:01
SPEAKER_00: Já jsem k tomu přistoupil klasicky jako doby studií a za doby přípravy jakékoliv knih.
9:07
SPEAKER_00: Potřebu si ty věci navnímat chatbou a psát si do nich a tak dále.
9:12
SPEAKER_00: Takže jsem po dlouhé době žádoval tiskárnu.
9:15
SPEAKER_00: A dělal jsem si opravdu detailní analýzu dat, analýzu několika fascinujících článků a obsahů a chtěl bych to dneska probrat.
9:29
SPEAKER_00: A ještě předtím, než se do toho pustíme, tak bych chtěl moc poděkovat Honzovi Lachinskému, z baru, který existuje, který vymyslel tady ten drink osmička.
9:38
SPEAKER_00: To je neplacená reklama.
9:40
SPEAKER_00: To není nejsem influencér, který prodává nějaké produkty, ale musím říct, že je to extrémně zajímavá věc.
9:48
SPEAKER_00: Má to název První český Brain Hack Drink a opravdu to funguje.
9:53
SPEAKER_00: Takže Honzo, díky moc a osmičku teďka piju každý den.
9:58
SPEAKER_00: No a na konci, tak jsem poprosil svoje AI agenty, aby mi připravili otázky.
10:10
SPEAKER_00: Podle toho, jak kladou otázky mojí oblíbení podcasteři.
10:14
SPEAKER_00: Leny rechický z podců Lenis Podcast, Tim Feris, Mark Andrezen, což je investor, ale je častý host v podcastech, a Lex Friedman a pár dalších.
10:27
SPEAKER_00: Takže mám tady vypracované otázky, které se pak pokusím odpovědět, a zajímá mě, jestli vám tady ten formát vyhovuje.
10:36
SPEAKER_00: Já se trošku cítím, jak jsem pořád volejte řediteli, ale uvidíme, kam nás to zavede.
10:44
SPEAKER_00: Možná jenom na začátek tady ten podcast nikdo nesponzoruje, ale 13.3.
10:52
SPEAKER_00: začíná můj klíčový program Future AI Leader.
10:55
SPEAKER_00: Takže pokud vás to téma AI zajímá a chcete se v tom stát top, chcete, máte ambice využít AI na maximum, tak se na to mrkněte a přidejte se.
11:08
SPEAKER_00: Případně sledujte podcast, sledujte newsletter, který posílám každý týden.
11:12
SPEAKER_00: Sdílím spoustu svého know-how a zkušeností, ať už zadarmo nebo na webinářích, nebo právě v těch programech.
11:19
SPEAKER_00: Takže budu rád, když budete součástí naší komunity.
11:24
SPEAKER_00: Tak pojďme na to.
11:27
SPEAKER_00: Ten klíčový článek, který všechno spustil, tak se jmenuje Something Big is happening.
11:35
SPEAKER_00: Napsal ho Matt Šumer, vývojář, podnikatel v AI, v něčem je trošku, řekl bych, má takový publikum hodně lidýho má ráno, někteří lidé mu zazlývají některé výroky, související s AI modely.
11:52
SPEAKER_00: Ale tu vlnu zájmu, který spustil, tak je naprosto bezprecedentní.
11:58
SPEAKER_00: Já jsem pak k tomu přidal ještě několik dalších článků, jednak můj článek Paralelní světy, který popisuje velmi detailně, jak dneska vypadá svět lidí, kteří pracují s top AI modely a vytvářejí si svět, ve kterém AI pracuje pro ně za ně a se vymýšlejí naprosto úžasné věci, dokáže je i realizovat za pomocí AI a těch ostatních.
12:23
SPEAKER_00: A jaká rizika to skrývá i v tom, jak si ty dva světa zpřávají rozumět.
12:30
SPEAKER_00: Analyzoval jsem dva zdánivě podporující články Davida Šapira.
12:34
SPEAKER_00: Jeden ten článek se jmenuje 85% lidí bude nezaměstnatelných.
12:42
SPEAKER_00: A je o tom, jak AI připraví o poměrně dost pracovních míst a vůbec celých dobů a rolí.
12:51
SPEAKER_00: A článek stejného Davida Šapira je onců v paradox pro znalostní práci.
12:57
SPEAKER_00: Pokud jste četny mojí knihu budoucnost na práce, tak víte, že je onců paradox značí fenomén, ze kterým přišel britský ekonom je von a který značí, že jakmile zvýšíte spotřebu nebo respektive efektivitu spotřeby něčeho, tak to neznamená, že ta spotřeba klesne.
13:18
SPEAKER_00: To znamená, že když se zvýšila efektivita spotřeby uhlí, tak naopak firmy chtěly daleko více uhlí spotřebovávat, přicházeli s novými možnostmi využití a tak dále.
13:30
SPEAKER_00: To stejné by platilo, pokud byste vymysleli automobil, který jezdil skoro zadarmo, tak by to možná znalo, že by lidi jezdili daleko víc.
13:41
SPEAKER_00: A to stejné dneska vidíme i v oblasti AI.
13:45
SPEAKER_00: To znamená, jakmile já můžu díky AI programovat, vytvářet aplikace, automatizovat, no tak to dělám časokrát daleko daleko víc.
13:54
SPEAKER_00: I proto, pokud někdo slibuje, že když vás naučí AI a ušetří vám 20 hodin práce týdně, tak mu moc nevěřte, protože ta realita je časokrát úplně opačná.
14:08
SPEAKER_00: V momentě, kdy někoho naučíme, se i aj velmi dobře pracovat, tak ten člověk pak přichází s novými projekty, s novými nápady, protože ta bariéra k realizaci je daleko nižší.
14:18
SPEAKER_00: Takže některé články jsou zdálivě podporující a podíváme se i na nějaká data, například makroekonomický data ekonoma ze Stanfordu, Erika Brněolsona a dalších.
14:33
SPEAKER_00: A stejně tak se určitě chci zabývat tím tématem paralelních světů.
14:39
SPEAKER_00: Já už dlouho v přednáškách ukazuju fenomén tzv.
14:43
SPEAKER_00: K-shaped skill gap, to znamená rozdíly ve tvaru písmenek, kdy ta jedna šipka mířící nahoru označuje lidi nebo firmy, kteří dokáží adoptovat AI, kteří se stanou super powered.
14:58
SPEAKER_00: A ta šipka dolů je pro ostatní, kteří se třeba nedokážou na ten svět adaptovat.
15:04
SPEAKER_00: A miles Dorčer říká, že přichází takzvaná K-shaped AI ekonomy, a že do roku 2030 vzniknou dvě třídy lidí.
15:13
SPEAKER_00: Jední budou takzvaná Overklast, kteří budou schopni to i využívat tvořit obrovskou hodnotu.
15:20
SPEAKER_00: A ta druhá bude Permanent underklas.
15:23
SPEAKER_00: Takže na to se určitě taky podíváme.
15:27
SPEAKER_00: Potom mám taky vlastně několik článků, které se zabývají naší prací i v kontextu řemesla.
15:39
SPEAKER_00: A některé se na to dívají pesimisticky, respektive jsou spíše alarmující, některé se na to dívají realisticky, některé spíš to popisují jako příležitost.
15:52
SPEAKER_00: Takže třeba Elena Verna, která je expertka z Lavel, tak napsala skvělý příspěvek, je tady krátké okno k tomu, abyste se dostali radikálně do předu.
16:07
SPEAKER_00: Je to hodně praktický text a accelerační.
16:10
SPEAKER_00: Vedle toho je trošku realističtě novoročný dopis pro mladé lidi od Luje Garikána, ekonoma, který píše knihu a je o práci, a na kterou se docela těším.
16:24
SPEAKER_00: A potom je skvělej článek od programátora Nolana Lonca, který se jmenuje We Warn Our Craft.
16:32
SPEAKER_00: To znamená, je to takové truchlení nad koncem programování, jakožto nad řemeslem.
16:39
SPEAKER_00: Protože Noulen si uvědomuje, že za pár let už nikdo nebude programovat tak, že by psal kód, ale bude to dělat i aj.
16:47
SPEAKER_00: A on se na to dívá samozřejmě realisticky.
16:51
SPEAKER_00: To znamená, je to seniorní vývojář, a i když si velmi dobře uvědomuje, že zkrátka jiná cesta není, tak popisuje emoce, které má jako někdo, kdo má rád svoji práci a má rád svoje řemeslo.
17:05
SPEAKER_00: A já si myslím, že i na to bychom neměli zapomínat.
17:10
SPEAKER_00: Ve všech těch diskuzích o produktivitě a efektivitě, tak podá jsme lidé a budeme zažívat tyto emoce.
17:18
SPEAKER_00: Ať už je to radost z toho, že můžeme tvořit, tak někdo může zažívat zklamání, z toho, že už nemůže tvořit tou starou cestou.
17:27
SPEAKER_00: Nebo může, ale nebude to třeba dělat jako práci, za kterou dostane zaplaceno.
17:34
SPEAKER_00: Ty emoce, které se dneska vidím kolem sebe, tak jsou v extrémech od totální paniky a alarmování, až po naopak popírání.
17:46
SPEAKER_00: Je dobré udělat si na to názor, ideálně vlastní z pohledu praktické zkušenosti.
17:54
SPEAKER_00: Ale ty emoce jsou podle mě velmi na místě, protože když si vezmeme v potaz transformační potenciál umělé inteligence, tak je naprosto v pořádku, že cítíme pocit urgence, je naprosto v pořádku, že cítíme FOMO, to znamená fear of missing out, to, že nám něco uniká, to, že možná o něco přijdeme.
18:15
SPEAKER_00: A je dobré se i o těch emocích bavit.
18:18
SPEAKER_00: Já osobně to mám tak, že je to jak na horské dráze.
18:22
SPEAKER_00: To znamená, že někdy jsem úplně nadšený, někdy naopak si říkám, jestli to dává smysl, když vidím, jak ten proces acceleruje, ale snažím se na to dívat vždycky z nadhledu, a hlavně zamišlím se neustále nad tím, co můžu dělat pro to, abych to dokázal využít, abych dokázal eliminovat ty případné negativní dopady a hlavně co můžu sám ovlivnit.
18:50
SPEAKER_00: Protože tady ty diskuse jsou sice důležité, ale častokrát nás odvádí od toho nejdůležitějšího, a to je to, co můžeme ovlivnit.
19:01
SPEAKER_00: Když si srovnám, když jsem si dal analýzu všech těch textů, ať už AI nebo sám, tak je tam určitý napětí.
19:08
SPEAKER_00: A opravdu se to pohybuje v extrémech, od toho, že pesimisté říkají, že AI nás připraví o 50 až 85% lidí.
19:19
SPEAKER_00: Až potom, že poptávka exploduje a budeme žít v naprosto úžasné světě.
19:26
SPEAKER_00: Liší se i ty názory na tu timelinu, to znamená, kdy se to stane.
19:32
SPEAKER_00: Hodně AI friendly lidi říkají, že to bude měsíce až jeden až 5 let.
19:38
SPEAKER_00: Naopak ti oponenti z těch tradičních biznisů a oborů, tak říkají, že to budou dekády a že to bude velmi nerovnoměrně.
19:46
SPEAKER_00: Což není z nového, jakákoliv technologie, když tová elektřina nebo pára, tak měla takové to písmeno je.
19:53
SPEAKER_00: A ta diffuze, takzvaná, než se to dostalo do organizací firem, tak trvala.
19:58
SPEAKER_00: I proto třeba až teď začínáme vidět makroekonomické data o tom dopadu AI, a i když máme AI v té podobě velkých jazykových modelů, několik let, tak až teď to začínáme vidět ve velkém.
20:12
SPEAKER_00: Liší se i pohled na to, co dělat.
20:15
SPEAKER_00: Někdo radí stát se okamžitě AI native, AI first, někdo naopak doporučuje hledat si práci, která je mesi, která není jednoduše nahraditelná a budovat si takové dovednosti, které nebude možné nahradit úvělou inteligencí.
20:32
SPEAKER_00: No, a liší se i pohled na to, jestli je to dobře nebo špatně, což je přirozené.
20:39
SPEAKER_00: Někdo sice smutní nad tím, že nebude moct tu práci dělat tak, jak bude moct dělat, nebo že někdo přijde o práci, někdo se na to dívá jako na osvobození.
20:51
SPEAKER_00: To znamená, je to příležitost.
20:52
SPEAKER_00: A to, že třeba lidé ztratí tu práci tak, jak ji známe, tak nutně nemusí znamenat něco špatného.
21:01
SPEAKER_00: Protože i ekonomicky nikdo nechce, aby lidi byli bez práce a neměli za co utrácet peníze, protože ekonomika není o tom, že někdo vydělá někdo prodělá.
21:14
SPEAKER_00: Není to takzvané zero sum game, ale o tom, že všichni musí nějakým způsobem prosperovat.
21:20
SPEAKER_00: Takže je zajímavé dívat se tady na ty rozdíly.
21:24
SPEAKER_00: A já jsem přemýšlel, jak to celé pojmout, tak si podívat na to, co mají společného všechny ty články a hlavně ta realita, kterou zažíváme, jaké otázky si kladou, jaký dopad to bude mít na naši práci a co si z toho vzít.
21:51
SPEAKER_00: No a na konci pár otázek od mých oblíbených podcastterů, které se tím tématem zabývají.
21:58
SPEAKER_00: Tak podívám, Asi ten to, co mají všechny ty pohledy společného, je to, že accelerace AI je reálná a bezprecedentní.
22:13
SPEAKER_00: Žádný z těchů, které sledují, neříká toto je bublina.
22:18
SPEAKER_00: Ani ta největší skeptička, která oponuje Metovi Šumerovi a Nedby, tak neříká, že AI je bublina.
22:32
SPEAKER_00: To znamená, to říkají lidé, kteří se na to dívají spíš z pohledu AI jako investice, náklady a tak dále, ale z pohledu toho samotného využití, tak nikdo nespochybňuje, že ta acelerace je reálna a bezprecedentní.
22:47
SPEAKER_00: Těch důvodů je několik.
22:49
SPEAKER_00: Samozřejmě je to rozvoj modelů, které se neustále zlepšují, ale je to i způsob, jakým ty modely aplikujeme.
22:57
SPEAKER_00: To znamená, že nástroje, které nejenom že používají ten model, ale dokáží vytvořit to workflou, kde model plánuje, potom exekuje, umí programovat, umí udělat zpětnou vazbu, jestli to, co udělal, je správně nebo ne, tak vlastně masivně zvětšují přínos té dané technologie.
23:17
SPEAKER_00: No a hlavně, dneska už AI laboratoře využívají AI k vývoji AI.
23:24
SPEAKER_00: Takže i OpenAI potvrdilo, že model třeba 5-3 Codex byl vlastně spolu vytvořen předchozími modely, a to stejné říkají lidé z Antropiku, který stojí za kodem.
23:39
SPEAKER_00: Když přišel Antropik znovou aplikací kovork, tak přiznali, že 100% kodu psali AI agenti.
23:48
SPEAKER_00: Takže ta akcelera se zrychluje a je opravdu bezprecedentní.
23:52
SPEAKER_00: A pokud i proto to Matšumer v tom článku přirovnal ke covidu.
23:58
SPEAKER_00: Ono to s covidem má i nemá co společného.
24:03
SPEAKER_00: To, co to nemá společného, je, že zkrátka virus skáče z člověka na člověka.
24:08
SPEAKER_00: Jež to lidská práce je komplexní.
24:11
SPEAKER_00: My jako organizace jsme složité organismy a i ta adopce difuze je daleko komplexnější.
24:18
SPEAKER_00: Nicméně, co to má společného, je ta exponenciála.
24:24
SPEAKER_00: A exponenciál a exponenciální růz je něco, s čím mají lidé přirozeně poměrně velké problémy.
24:32
SPEAKER_00: My přemýšlíme lineárně, to znamená jedna, dvě, tři, čtyři, jakmile přemýšlíme exponenciálně, dvě, čtyři 8, 16, 32, 64, 128, 256.
24:43
SPEAKER_00: Tak dokážeme přemýšlet do určité úrovně, a pak už ty skoky jsou tak obrovské, že si to vůbec nedokážeme představit.
24:54
SPEAKER_00: Nedávno jsem viděl animaci, jak by se po kapkách napoušlo, kdyby se napoušlo exponenciálně myšigenské jezero.
25:01
SPEAKER_00: A bylo tam fascinující, že na začátku to trval poměrně dlouho a na konci už to bylo jako tak rychlé, že to nikdo nestačil zaznamenat.
25:10
SPEAKER_00: Takže to z čeho mají trošku lidé obavy, právě to zrychlování.
25:15
SPEAKER_00: A i proto, já doporučuji nebrat to na lehkou váhu.
25:18
SPEAKER_00: A i proto jsou v pořádku ty emoce, protože tu acceraci vidíme v příjmém přenosu.
25:24
SPEAKER_00: A stačí, když se dneska podívám na to, jak pracujeme v našem týmu, jak pracují lidi, kteří jsou v těch mých programech, tak to jsou lidé, kteří za několik týdnů jsou schopni přijít jako úplně začátečníci a za pár týdnů si programovat aplikace, analyzovat data, mít desítky agentů, které pro ně pracují.
25:46
SPEAKER_00: Takže ta schopnost využít tu technologii s tím, jak se ta technologie rozvíje, je naprosto bezprecedentní.
25:54
SPEAKER_00: A výhodou pro lidi je, že už to vůbec není o technickém ovládání toho daného nástroje.
26:02
SPEAKER_00: Což je samozřejmě skvělý.
26:04
SPEAKER_00: Proto my na školeních už nemusíme určit kam kliknout a jak něco aktivovat, ale daleko více můžeme zamýšlet nad tím, čemu to použít, a jaké jsou scénáře.
26:14
SPEAKER_00: Takže acelace je opravdu reálná, stejně tak se všichni zhodují na tom, že se propast rozevírá.
26:28
SPEAKER_00: Když se podíváme na nějaká data, tak vidíme to, že lidé, kteří používají umělou inteligenci hodně, tak jich používají 6x více, to znamená, špičkoví pracovníci používají 6x více než ti ostatní.
26:44
SPEAKER_00: To jsou data přímo z AI laboratoří.
26:47
SPEAKER_00: Stejně tak ten, kdo ji používá častěji, tak využívá daleko více pokročilé funkce.
26:52
SPEAKER_00: Takže data říkají, že až 16x víc pokročilých funkcí.
26:57
SPEAKER_00: Proto někteří lidé pořád zůstávají u toho, že si zhrnou e-mail nebo přeloží nějaký text a někdo píše skripty, programuje a automatizuje.
27:07
SPEAKER_00: A stejně tak, 75 Ří, že jim AI dává úplně nové kompetence a dovednosti.
27:15
SPEAKER_00: Takže když tady tyto věci dáme dohromady, tak vidíme, že opravdu ty dva světy se rozdělují.
27:23
SPEAKER_00: Začínáme vidět i dopad na makroekonomiku, takže třeba změný profesor Brinjoffsons, říditel Digital Economy Lab, uvádí, že americká produktivita na konci roku 2025 rostla rychlostí 2,7%, což je skoro dvojnásobkem té předchozí dekády 1,4%.
27:48
SPEAKER_00: Nicméně to, co je tam zajímavé, je, že to rostlo i když se zvýšil počet volných pracovních míst.
27:54
SPEAKER_00: Myslím, že tam znamená nějakých 420 tisíc lidí.
28:00
SPEAKER_00: To znamená, že je jasné, že to není jenom o AI, ale myslím si, že to krásně odpovídá jednou z velkých dopadů AI, a to, že lidé a firmy budou schopni dělat stejné množství práce s daleko menším počtem lidí.
28:16
SPEAKER_00: Když se podíváme do budoucnosti, to znamená do top startupů, tak tam, kde před pár lety bylo potřeba mít pět nebo deset programátorů a jedno nebo dva projektáky nebo produktáky, tak dneska jsou to schopní zvádnout mini týmy o dvou třech lidech, přičemž ty jejich kompetence se často prolínají, takže produkták dokáže částečně programovat.
28:40
SPEAKER_00: Programátor dokáže analyzovat data nebo designovat.
28:44
SPEAKER_00: Takže ukazují to i data.
28:47
SPEAKER_00: Ukazují to i zkušenosti lidí, kteří jsou přímo u zdroje.
28:52
SPEAKER_00: Jeden ze spolzakládů Entropiku, Jack Clark, psal o tom, že když se mu narodil dítě, tak se trošičku vzdálil od té každodenní práce v Antropiku.
29:02
SPEAKER_00: A potom, když zkusil nový model 4,5 roku, což je vlastně starý model, protože už máme 4,6, tak postavil za pomocí cotkauda něco, co by mu předtím trvalo několik týdnů.
29:17
SPEAKER_00: A vlastně byl to pro něho opravdu šok, co dokázaly ty nejnovější modely.
29:23
SPEAKER_00: Ten rozdíl mezi modely je opravdu velký, má to i trošku negativní dopad.
29:28
SPEAKER_00: Včera jsem překročil 1000 dolarů za využití AI za únor, vzhodu je 24.
29:36
SPEAKER_00: Tak už se musím zabývat tím, jaké modely používám.
29:39
SPEAKER_00: Ale když já používám primárně opus 46, protože je takrý, že vlastně je to úžasné a zažívám každý den několik wow, momentů a momentů, kdy mě překvapí, jak dobré věci dodává.
29:58
SPEAKER_00: A přesně tak to popisuje i Noulen Lawsen, který říká, že nejhorší na tom je, že ty nástroje zkrátka fungují.
30:07
SPEAKER_00: To znamená, že pokud by nechtěl připravit o práci nějaká technologie, která neúplně funguje, tak to bude samozřejmě smutný.
30:15
SPEAKER_00: Ale to dneska už je to tak dobrý, že vím, že AI bude programovat sama.
30:23
SPEAKER_00: A to neříká AI evangelista.
30:26
SPEAKER_00: To říká někdo, kdo truchlí za to, že nebude už moct programovat sám.
30:31
SPEAKER_00: A sám tam říká, počkejte schválně šest měsíců.
30:36
SPEAKER_00: Všichni se shodnou na tom, že se zrychluje, a že ty inovace dneska už nejsou o letech, ale jsou v týdnech.
30:46
SPEAKER_00: I proto je důležité zkoušet věci průběžně a když vám něco nefuje dneska, tak to neznamená, že to nebude fungovat za několik týdnů.
30:56
SPEAKER_00: Takže zrychlují se modely, zrychluje se i to fungování.
31:00
SPEAKER_00: Prodlužuje se doba, jak dlouho je schopen ten model pracovat.
31:04
SPEAKER_00: Dokonce, když jsem předevčírem chtěl něco udělat, dostal jsem nápad, když jsem byl v posilovně, a šel jsem do kurzoru do online verze, kde můžete aktivovat agenta, on pak praje sám.
31:18
SPEAKER_00: A tam mají nový mod, který se jmenuje Grind a vy mu tam sami určite, jestli jak chcete, aby pracoval dlouho.
31:31
SPEAKER_00: Takže vy tam můžete dát, myslím, že hodinu a půl, tři hodiny nebo pět hodin.
31:39
SPEAKER_00: A on pak bude tak dlouho pracovat samostatně.
31:41
SPEAKER_00: A myslím si, že už letos zažeme modely, které budou pracovat skoro skoro neomezeně, protože budou tak dobře naprogramovány a nastavené.
31:52
SPEAKER_00: A tím pádem opět se zvýší možnosti toho, co jsou schopni dělat.
31:59
SPEAKER_00: Takže zrychloje se to, ale je to nevyhnutelné.
32:04
SPEAKER_00: Když se vrátím k tomu tématu paralelních světů, tak mě k tomu termínu vlastně přivedli dvě události, jedna je článek Jeka Kárka z Antropiku, který zmiňoval, že v létě 2026 předpokládá, že lidé, kteří pracují s těmi front AI systémy, tzn.
32:24
SPEAKER_00: těmi top AI modely, budou mít pocit, že žijí v paralelním světě oproti ostatním.
32:31
SPEAKER_00: A že to nebude jenom pocit, že to bude realita.
32:35
SPEAKER_00: Já osobně to vidím už dnes, žijeme v paralelním světě.
32:41
SPEAKER_00: Ten druhý moment byl, když jsem analyzoval komentáře při přípravě AI Predictions, kdy II sama přišla s tím, že tam vidí bifurkaci.
32:52
SPEAKER_00: Byfurkace pojemského bydlíčka, který označuje rozdělení, může to být rozdělení řeš, může to být rozdělený aort.
33:01
SPEAKER_00: Takže rozdělení a ta bifurkace je reálná.
33:04
SPEAKER_00: A reálna i v naší firmě, je reálná ve společnosti, a my tu bifurkaci opravdu vidíme každým dnem.
33:12
SPEAKER_00: Takže začínáme žít v paralelních světech.
33:16
SPEAKER_00: Miles Doučer, což je to AI, kryptinvestor, influencer, takže je samozřejmě nahypovaný, ale velmi dobře popisuje, že budou existovat dvě skupiny lidí.
33:31
SPEAKER_00: Jedna jsou právě lidé, kteří budou tzv.
33:34
SPEAKER_00: overklast, tak budou využívat AI, aby zlepšili to, co dělají, získali lepší práci, možná vybudovali bohatství.
33:43
SPEAKER_00: Proto se předpokládá, že vznikne spousta nových milionářů, jednočlených nebo několika člených týmů, kteří budou schopni využít AI a opravdu na tom vyděl miliony nebo desítky milionů nejenom korun.
33:58
SPEAKER_00: A stejně tak budou bude vznikat skupina lidí, kteří už nebudou uplatně v těch rolích, ve kterých pracují dneska.
34:07
SPEAKER_00: Já neříkám, že budou bez práce, protože potřebujeme spoustu lidí ve službách, v pečovatelských oborech, fyzická práce a v dalších kontakt s lidmi a tak dále.
34:20
SPEAKER_00: Takže netýká se to určitě všech, nicméně, už dnes vidím, že když k nám chodí někteří lidi na pohovor, tak vzhledem k tomu, že my žijeme už v tom paralelním světě a přijdou tam brzo ostatní, tak ti lidé jsou opravdu nepoužitelní.
34:34
SPEAKER_00: A bude to vyžadovat jejich daleko větší adaptaci.
34:40
SPEAKER_00: Mál se tam taky zmiňuje průzkum, ve kterém říká, že skoro 90% zaměstnanců neabsvovalo žádný AI trénink, což znamená, že je to příležitost pro ty ostatní.
34:55
SPEAKER_00: A zároveň je to samozřejmě velká oportunita a možná i nutnost pro firmy, aby se tomu školení věnovali více.
35:03
SPEAKER_00: Já osobně jsem si uvědomil, že nejde o to, že někdo neumí se aj pracovat, ale že to je spíš známka nízké agenci.
35:15
SPEAKER_00: Protože, co to agenci je za mě klíčový termín, high agenci proaktivita, schopnost zařídit něco, vyřešit problém, aniž by mě do toho musel někdo tlačit.
35:27
SPEAKER_00: Moc hezky o tom píše.
35:29
SPEAKER_00: Mluví Naval Ravikant, který říká, že lidé z high agenci jsou lidé, kteří identifikují problém, vyřeší ho.
35:36
SPEAKER_00: Pak vám maximálně řeknou, že se to stalo.
35:39
SPEAKER_00: A vy, jako třeba jich manažé, se o tom třeba častokrát ani nedozvíte.
35:44
SPEAKER_00: Takenci je za mě nejdůležitější dovednost budoucnosti.
35:50
SPEAKER_00: Protože inteligence bude komodita, schopnost programování bude komodita.
35:55
SPEAKER_00: A to, co bude naprosto klíčové, tak je právě agenci, to znamená vzít ty možnosti, které máme, a být schopny využít.
36:04
SPEAKER_00: I proto, když dneska my najímáme do našich týmů, tak Agence je nejdůležitější věc, kterou dneska řešíme.
36:12
SPEAKER_00: Protože je obrovský rozdíl, pokud někdo má drive a sám přichází z věcmi.
36:18
SPEAKER_00: Sám je chce dělat versus toho, když musíte někoho motivovat, musíte řešit, jestli něco udělal nebo neudělal.
36:25
SPEAKER_00: Takže Agence je naprosto klíčová.
36:27
SPEAKER_00: A to, co jsem si uvědomil, je, že pokud někdo po třech letech, kdy máme počet GPT a máme spoustu dalších věcí, tak neabsoloval žádný webinář, nepřečedl si žádnou knížku, sám si to neskoušel objevit, a musíme s ním řešit úplné základy.
36:52
SPEAKER_00: Tak pro mě to znamená nízká agenci.
36:56
SPEAKER_00: Protože těch možností je tolik.
36:59
SPEAKER_00: Těch možností je vlastně nekonečně mnoho.
37:02
SPEAKER_00: A spousta z nich je zdarma.
37:05
SPEAKER_00: My děláme spoustu webinářů, na sociálních sítích je spousta návodů, vy se můžete bavit s AI.
37:11
SPEAKER_00: Takže pro mě opravdu ten, kdo ten vůbec to téma neřeší.
37:19
SPEAKER_00: I když se o něm mluví všude a pořád.
37:21
SPEAKER_00: Tak to znamená, že vlastně nepřezá odpovědnost a má nízkou agenci.
37:26
SPEAKER_00: A ta agenci bude opravdu klíčová.
37:29
SPEAKER_00: Takže budou dvě třídy lidí, někteří nebudou pracovat u počítače, budou muset změnit práci.
37:38
SPEAKER_00: Hodně se diskutuje téma juniorních pracovníků.
37:44
SPEAKER_00: Velmi dobře, že v momentě, kdy někdo bude seniorní, tak může mít tu zkušenost, ale on to tam píše skvěle.
37:51
SPEAKER_00: On píše.
37:53
SPEAKER_00: Juniorní kolegové, tak kolem vás budou kroužit, a protože budou, on to tam popisal.
38:06
SPEAKER_00: To znamená, že juniorři jasně musí získat někde zkušenosti.
38:12
SPEAKER_00: Nicméně, pokud budou používat tady ty nástroje, tak je možné, že získají daleko rychleji.
38:18
SPEAKER_00: Stejně tak, když třeba vidím, protože mám děti kterým je 15 a 18 a vidím jich kamarády a přátelé, tak oni jsou hodně podnikaví, takže přicházejí s nápady, s podnikáním něco digitálního, něco nedigitálního, takže se oni vlastně neboí.
38:36
SPEAKER_00: Jenom my si myslíme, že nebudou mít tu práci, kterou jsme dělali my, a to je pravda, ale možná ani nechtějí, možná budou chtít úplně něco jiného.
38:47
SPEAKER_00: Včera jsem viděl skvělý článek, do kterého přispíval Dalíbor Kovář z Havel Partners, a on tam píše skvělou věc.
38:58
SPEAKER_00: On tam psal o tom, jak samozřejmě juniori, to mají dneska těžký, když se chtíjí dostat do těchních kanceláří, ale že se mění ta rola jejich.
39:07
SPEAKER_00: A on tam psal: ti, kteří to zvládnou, zaží kariérní růst, jaký předchozí generace neznali.
39:15
SPEAKER_00: A to je boží.
39:16
SPEAKER_00: O tom to je.
39:17
SPEAKER_00: A myslím si, že to platí nejenom pro juniory.
39:20
SPEAKER_00: Takže ano, juniori nebudou pracovat ve firmě, kde se budou učit tři roky dělat něco, co pak a pak postupně potom krém žebříčku.
39:30
SPEAKER_00: Ale hodně se to změní.
39:33
SPEAKER_00: A je potřeba možná někdy se od nich učit navzájem.
39:38
SPEAKER_00: A já osobně si myslím, že i toto je součástí agency a součástí mindsetu.
39:47
SPEAKER_00: Protože pokud bych měl porovnat experta, který na ní nemá čas, a nenajde si čas na to, aby se učil se ají pracovat.
39:56
SPEAKER_00: A ono to vyžaduje hodně času.
39:58
SPEAKER_00: Tak ano, teď má možná výhodu té experty a té zkušenosti, ale oproti někomu, kdo sice nemá tu expertizu, ale má chuť se učit a spolupracovat s AI, tak bude velmi brzy mít nevýhodu a možná velmi brzy bude i relevantní.
40:15
SPEAKER_00: I proto je úspěch s AI primárně o tom mindsetu.
40:20
SPEAKER_00: Protože vy inteligenci, znalosti máte k dispozici.
40:24
SPEAKER_00: A ten mindset je o agenci a je taky o tom, že jste ochotní se učit a investovat do toho svůj čas.
40:33
SPEAKER_00: Takže vidíme data.
40:34
SPEAKER_00: Juniori bez AI padají seniori, juniori z AI rostou.
40:39
SPEAKER_00: Kromě toho, si myslím, že je tady obrovský potenciál pro všechny, kteří budou poskytovat AI služby.
40:49
SPEAKER_00: Já osobně, pardon, pokud děláte s AI a chcete s námi spolupracovat, tak se nám uzvěte, protože my chceme pracovat s těma nejlepšíma a teď nemyslím nejlepšíma AI, to se dá naučit.
41:02
SPEAKER_00: Ale s lidmi, kteří umí dělat svoji práci, jsou do ní nadšení.
41:06
SPEAKER_00: A my naučíme k tomu používat AI.
41:09
SPEAKER_00: Grafici, videomakers, textaři, produktáci, kdoliv je schopen pracovat s informacem, má vkus aist a igenci, tak si myslím, že má mega potenciál.
41:22
SPEAKER_00: Protože najednou on může té práce udělat několikanásobně víc a má pro zaměstnavatele nebo pro zákazníka daleko větší hodnotu.
41:31
SPEAKER_00: Takže ten potenciál je obrovský.
41:33
SPEAKER_00: A už dnes vidíme, že tak jako před několika lety bylo možná desítky tisíc lidí, kteří se živili tím, že zpracovávali videa.
41:44
SPEAKER_00: Dneska jsou to miliony, protože je to hlavní formát komunikační a reklamní, nebo bude, tak to stejné přijde do vibecodingu, automatizací, dělání věcí z AI a ten potenciál je tam opravdu obrovský.
42:00
SPEAKER_00: A tím se dostáváme k tomu, která práce skončí, která naopak přežije.
42:10
SPEAKER_00: Louis Gerikano řeší hodně propracovaný ramec.
42:14
SPEAKER_00: On se zabývá spekrem čistoty práce.
42:19
SPEAKER_00: Protože znalostní práce podle něj je hodně mesi.
42:23
SPEAKER_00: To znamená taková jako komplexní, není to už dávno tomu, že byste celý den seděli a dělali jeden úkol.
42:30
SPEAKER_00: To máte e-maily, zůzky, tady vyplním dokument, tady dohledám informace, tady něco vložím do systému, tady z něho něco vytáhnu, copy, paste, propojování systému a tak dále.
42:43
SPEAKER_00: A ty komplexní otázky jsou něco, co je zatím pro AI poměrně komplikovaný.
42:49
SPEAKER_00: Pokud mám věc, která je jednoduše dokumentovaná, popisovaná, to znamená, příjmu faktu, tady vložím do systému a kategorizu, tak je jasný, že toto nebude existovat.
43:04
SPEAKER_00: Já osobně si myslím, že rutní práce nebude existovat.
43:08
SPEAKER_00: Čím je ta práce komplexnější a čím vyžaduje věci na dámec toho samotného obsahu, to znamená jsem radiolog, tak jasně, že AI už dneska umí číst zřejmě lépe než člověk.
43:29
SPEAKER_00: Ale ta práce radiologa je samozřejmě nejenom to čtení toho skénu.
43:34
SPEAKER_00: Práce právníka není jenom psaní smlouvy.
43:37
SPEAKER_00: Práce architekta není jenom nakreslení toho domu.
43:41
SPEAKER_00: To je částečně psychologie, schopnost zjistit potřeby lidí, je to schopnost číst v místnosti, jak tam lidé komunikují, schopnost přesvědčit, že možná není dobrý nápad dát ten dům takový nebo makový.
43:57
SPEAKER_00: Takže, pokud si zlepšujeme i ty.
44:00
SPEAKER_00: Tak je jasné, že ta naše práce pořád bude generovat hodnotu, a že AI nahradí pouze malou část.
44:08
SPEAKER_00: Na druhou stranu, kde v některých případech je otázka, jestli lidé budou chtít platit premium za to, že tu službu budou dostávat od člověka.
44:22
SPEAKER_00: Typický příklad, který uvádím už dlouho a píšu o němi v budoucnosti na práce, je interiorový design.
44:29
SPEAKER_00: Samozřejmě, že mít dobrého interiorového designera je skvělý, ale stojí vás 110 000 Kč.
44:38
SPEAKER_00: Mít AI aplikaci, která vám udělá interiorový design, tak není tak dokonalý, možná to ani není třeba někdy správně úplně.
44:47
SPEAKER_00: No ale stojí má to 100 pár dolarů.
44:49
SPEAKER_00: Takže klíčová otázka zní, kolik lidí bude chtít platit prémium za to, že budou spolupracovat s člověkem a s tím, jak se bude AI zlepšovat.
45:00
SPEAKER_00: Mimochodem, už dneska vidíme, že je to prémium u lidí, kteří umí pracovat s AI, že dokážou dodávat daleko lepší službu.
45:08
SPEAKER_00: Takže když se třeba podíváte na profil Mina Rosi, architekt, projektant, který používá AI a všechny nástroje, to je radost s tím spolupracovat, protože vám dodává skvělý vizuály, je vidět, že spoustu té práce má automatizovanou.
45:26
SPEAKER_00: Takže víte, že o to více s ní můžete bavit o tom, co chcete udělat.
45:30
SPEAKER_00: A to premium už se ukazuje i v datech.
45:34
SPEAKER_00: Některá data říkají, že lidé, kteří umí pracovat i já, tak měli už o 27 nebo 25% vyšší příjmy.
45:42
SPEAKER_00: Za poslední rok se to zvojnásobilo.
45:45
SPEAKER_00: Takže data ukazují, že čím lépe budete umět pracovat i já, tím větší hodnotu budete schopni vytvořit a tím pádem si můžete říct o více peněz.
45:56
SPEAKER_00: No a jedna věc, která časokrát není vidět v těch diskuzích o tom, jaká práce nebude, jaká bude naopak víc, je.
46:06
SPEAKER_00: To že my se dáme na nahrazení práce z pohledu dneška.
46:11
SPEAKER_00: Takže vidíme, že podíváme se na nějaký proces, a řekneme, že AI ten proces nahradí.
46:17
SPEAKER_00: Klíčová otázka, ale zní, co ten člověk může dělat, když nebude muset dělat tu práci, kterou dělá dneska.
46:25
SPEAKER_00: A to je naprosto zásadní, protože když jsem měl webinář Future AI leader, je k dispozici i na YouTube, tak jsem tam ukazoval, že když jsem dělal AI Predictions a potom jsem poprosil svoje agenty, aby mi dali dohromady historii za posledních 6 týdnů, na čem všem jsem pracoval při přípravě Predictions, tak já jsem zjistil, že jsem dělal na 40 projektech.
46:50
SPEAKER_00: Všechny dělali můj AI agenti.
46:53
SPEAKER_00: Od průzkumu přes tvorby webů různých aplikací, které mi pomáhaly k přípravě té akce, realizoval jsem velký dotazník i impact.
47:03
SPEAKER_00: A to nejenom tak, že jsem udělal dotazník, který mi taky udělali agenti, včetně toho, že ho naklikali, že jsem ho dokázal dostat více ke skoro 12 lidí, kteří ho vyplnili.
47:16
SPEAKER_00: Ale já, i když jsem to dělal celý sám a měl jsem do toho hromadu další práce, tak jsem byl pak schopen udělat individuální report pro každý za pomocí AI.
47:27
SPEAKER_00: Což žádná podle mě výzkumná agentura na světě ještě neudělala, možná, že udělala průzkum a nejenom, že dala celkový report, jak lidi používají AI, ale že každý z těch účastníků dostal porovnání s ostatními, dostal tam, co doporučují lidi, kteří dělají stejnou práci a spoustu dalších věcí na míru.
47:50
SPEAKER_00: A takovýchto projektů já jsem dělal 40 za 6 týdnů.
47:55
SPEAKER_00: Takže je otázka, jestli vůbec dává smysl měřit produktivitu v kontextu nahrazení práce.
48:04
SPEAKER_00: Protože je tam hromada věcí, které kdy bychom nemuseli dělat, tak možná budeme dělat věci s daleko větší hodnotou.
48:12
SPEAKER_00: A tím pádem si vytvoříme možná daleko víc práce.
48:18
SPEAKER_00: Ukazují to i data, která jsem ukazovala na predik z Antropiku.
48:22
SPEAKER_00: Oni tam ukazovali, jak používají i lidé v různých profesích a kde naopak ta data nemají.
48:29
SPEAKER_00: A ukázalo se, že jsem ukazoval dva příklady: jeden ze zákaznické podpory a druhý ze školství.
48:37
SPEAKER_00: Je to, na co teď časokrát nemáme čas, tak je vlastně to klíčový.
48:42
SPEAKER_00: V zákazé podpoře to zásadní přece není jenom odpovídání na dotazy klientů.
48:50
SPEAKER_00: To zásadní je, jestli dneska lidé, kteří řídí custom service, tak mají daleko víc možností pak upravit proces, vylepšit systém, udělat něco, co pak zamezí tomu, aby s tím lidi měli problémy a museli volat na zákaznickou podporu.
49:07
SPEAKER_00: Protože to je to, proč zákaznický systém existuje.
49:12
SPEAKER_00: Nejenom, aby pomáhal zákazníkům, ale aby identifikoval možná zlepšení a byl je schopen ve spolupráci s ostatními realizovat.
49:20
SPEAKER_00: No ale na to častokrát není čas.
49:22
SPEAKER_00: Nebo na to není i kapacita.
49:25
SPEAKER_00: A to stejné je ve školství.
49:28
SPEAKER_00: Ano, v momentě, kdy učitelé tráví hromadu času přípravou, chystáním věcí a opravami, tak nemají čas na to, aby řešili diskuze s dětmi, aby se zamýšleli, jak možná učit jinak, aby ty věci připravovaly třeba daleko víc na míru těm jednotlivým žákům.
49:46
SPEAKER_00: Takže já osobně tady ty diskuze opravdu spíše vidím, takže se na něj možná až moc díváme, optikut dneška, a měli bychom se na ně dívat z pohledu potenciálu, co by mohli lidi dělat v momentě, kdyby tu rutinu vyřešili umělou inteligenci nebo automatizací a naučili se využít k tomu, aby dělali zajímavější věci.
50:16
SPEAKER_00: Vním tam ještě jednu důležitou věc.
50:20
SPEAKER_00: Nedávno jsem reagoval na skvělý rozhovor Evy Pavlí, se kterou jsem diskutoval o dopadu AI na práci ve veřejné zprávě.
50:31
SPEAKER_00: Já jsem říkal, že AI určitě přinese nutnost snížit počet lidí, úředníků primárně, ale na druhou stranu Eva velmi správně říkal, že by potřebovali daleko více analytiků a strategických pracovníků.
50:47
SPEAKER_00: Takže méně těch, kteří jenom klikají v systémech a více těch, kteří dělají tu policies, kteří děla strategie, kteří připravují projekty ve veřejné zprávě.
50:58
SPEAKER_00: A já jsem si uvědomil, že vlastně v obojím vidíme velký dopad AI, ale trošku jinak.
51:08
SPEAKER_00: Pro lidí, kteří dělají složitou znalostní práci, tak AI funguje skvěle jako rozšíření mozku.
51:18
SPEAKER_00: To znamená, že já díky tomu, že používám nejlepší modely, nejlepší nástroje, dostanu nápad, spustím D research, který mi proskoumá celý internet, a za hodinu mám dispozici průzkum, na který bych potřeboval týd.
51:34
SPEAKER_00: Pak analyzuju ty data, můžu analyzjakýkoliv množství dat, i když nejsem datový analyti, všechno to nechám naprogramovali já, udělám daleko lepší rozhodnutí.
51:44
SPEAKER_00: Připím to do prezentace kolegům, ti mi dají zpětnou vazbu, a vlastně za pár hodin můžu připravit nový projekt s obrovským potenciálem.
51:55
SPEAKER_00: Takže tam vidíme, že ten dopad je, a že by všichni znalostní pracovníci, kteří dělají na manažerské úrovni nebo dělají strategickou práci, tak by měli s AI pracovat.
52:06
SPEAKER_00: Ale tam, kde to bude mít možná ještě větší dopad, je to, že jsme díky AI schopni daleko rychleji programovat, a tím pádem ty jednoduší profese nebo ty jednodušs úkoly procesy, budou daleko rychleji digitalizovány.
52:26
SPEAKER_00: Dneska obrovskou bariérou je vytíženost IT.
52:30
SPEAKER_00: Každý manažer ví, co by chtěl mít v těch systémech, jak by nebo měl by to vědět.
52:38
SPEAKER_00: Jak by chtěl mít automatizovaný procesy, ale ta největší bariéra častokrát je právě IT, který má milion úkolů, má jenom omezený počet lidí.
52:47
SPEAKER_00: A najednou pokud tady ta bariéra klesne a umožní se lidem z různých oddělení, aby si ty věci programovali sami, protože pro spoustu interních procesů to dává dokonalý smysl, no tak budeme daleko rychleji digitalizovat.
53:04
SPEAKER_00: A není to o tom, že tam budeme používat AI.
53:06
SPEAKER_00: Je to o tom, že budeme i a používat k tomu, abychom psali rychlejší automatizace a programy, které budou digitalizovat procesy.
53:15
SPEAKER_00: Takže i na to je potřeba se dívat.
53:18
SPEAKER_00: A v těch diskuzích o práci, tak si myslím, že toto budou dva velké dopady.
53:24
SPEAKER_00: Na jedné straně lepší procesy, produkty, služby, a na druhé rychlejší realizace toho, jak je dělat digitalizovaně.
53:33
SPEAKER_00: No a tím se blížíme už k tématu změny.
53:38
SPEAKER_00: Páky, leveryč, toho, kdo vlastně z toho bude těžit a kdo může realizovat ty věci v praxi.
53:47
SPEAKER_00: Hodně lidí se zhoduje na tom, že AI obrací historickou výhodu velkých firm nebo bohatých korporací, nebo zkrátka těch, kteří kteří mají peníze nebo lidi, kapacity na to, aby dokázali technologie využít.
54:08
SPEAKER_00: Elena Verna to popisuje hodně otevřeně.
54:11
SPEAKER_00: Říká, dneska je hrozný čas pro lidi, kteří jsou ve velké firmě nebo jsou manažeri, kteří vlastně nemůžou používat je, a je naprosto úžasná doma pro tzv.
54:23
SPEAKER_00: individual contributors.
54:26
SPEAKER_00: Individu contributor je někdo, kdo dělá svoji práci ve smyslu specialista na marketing, výkonnostní reklama, personalista, který dělá konkrétní věci.
54:37
SPEAKER_00: Ti to lidé najednou můžou použív AI k tomu, aby tu svoji práci dělali daleko líp a s daleko větším dopadem.
54:47
SPEAKER_00: Firma, která potřebuje 26 métingů a 2 měsíce, aby se zhodla, že udělí nějaký pilot.
54:54
SPEAKER_00: Tak samozřejmě má obrovskou nevýhodu vůbě, která ten pilot je schopná udělat za týden, protože si to naprogramuje za pomoci AI, i když to není dokonalý.
55:02
SPEAKER_00: Opět popisoval jsem příklad z Antropiku už změně Cloud Cowork.
55:08
SPEAKER_00: Oni udělali, myslím, že za 10 dnů za pomocí AI, a když to publikovali, tak někdo z Google tam popisoval.
55:16
SPEAKER_00: No my máme jako 10 mítů denně, kde řešíme, jestli podobnou aplikaci udělat nebo ne.
55:22
SPEAKER_00: To znamená, jednotlivci malý týmy a odvážné firmy, které umožní lidem, aby používali nejlepší nástroje a nejlepší modely, budou mít obrovskou výhodu.
55:36
SPEAKER_00: Ta výhoda je jedna v tom, že samozřejmě ty modely už nedávají tu výhodu o 10% rychlejší nebo 20% lepší.
55:47
SPEAKER_00: To je několikanásobně.
55:49
SPEAKER_00: To znamená, že rozdíl mezi dobrou aplikací a průměrnou může být opravdu 10x.
55:56
SPEAKER_00: Ale stejně tak se snižuje ta bariéra toho, co já můžu dělat.
56:03
SPEAKER_00: Kdy už dneska nemusím čekat na datového analýka, aby mi analyz nějaká data.
56:10
SPEAKER_00: Udělám si to sám.
56:11
SPEAKER_00: Nemusím čekat na IT, až mi udělá nějaké propojení třech tabulek nebo nějakou jednoduchou aplikaci a udělám si to sám.
56:22
SPEAKER_00: Takže dříve jsme měli hodně velké náklady na specializované funkce.
56:27
SPEAKER_00: Dneska můžeme využívat AI tím, že outsourceme ty věci u AI a nikoliv u lidí.
56:34
SPEAKER_00: A to, co říká David Čapiro, on říká, že často se, když se bavíme o AI a projektech, tak se bavíme o návratnosti return on investment, ale až příliš mnoho řešíme ten return.
56:52
SPEAKER_00: To znamená, aby nám to něco, aby se nám to vrátilo, aby nám to přesu výsledek, a spíše bychom se měli pokusovat na to investment.
57:01
SPEAKER_00: Protože ten investment začíná být naprosto marginální.
57:05
SPEAKER_00: A šapiro říká, že každý biznis na světě, každý člověk na světě má dneska přístup k talentu, ke zdrojům k inteligenci, tak jako Fortune 500 companies 10 let zpátky.
57:23
SPEAKER_00: To je za mě jako obrovská oportunita.
57:26
SPEAKER_00: A uvidíme ty rozdíly, jednak mezi lidmi a mezi nástroji.
57:33
SPEAKER_00: Vidíme, že když se máme na startup, co dají startupy v oblasti AI, tak oni to AI dokážou tak krásně zabalit do velmi funkčního produktu.
57:42
SPEAKER_00: Takže opravdu až ne fér konkurenční výhoda.
57:47
SPEAKER_00: To znamená, existují, začínají se objevovat třeba aplikace, které jsou zaměřeny na analýzu financí.
57:55
SPEAKER_00: Startupy jako Kula, který staví agenty, který vám vlastně odpovídají všechny finanční otázky z firmy, takže nemusíte složitě se prohrávat nějakými reporty.
58:07
SPEAKER_00: Ti lidé, kteří budou tady ty nástroje využívat, tak budou mít samozřejmě obrovskou výhodu.
58:14
SPEAKER_00: Některé firmy budou kompletně měnit způsob, jakým třeba vůbec pracují se softférem.
58:22
SPEAKER_00: Moji kolegové v Ability, tak teďka zrušili ASANU nástroje na projektové řízení a všechno řeší přes agenty, v kurzoru a přes gab.
58:34
SPEAKER_00: Objevují se startupy, jako třeba teď jsem nedávno objevil Wideframe, což je nástroj, který vlastně dělá to samý, co AI agenti v programování, ale při práci s videm.
58:48
SPEAKER_00: To znamená, že když já chci nastříhat nějaké video, tak on ho nejdřív za pomocí AI kompletně analyzuje.
58:53
SPEAKER_00: A pak si naprogramuje to, co s tím videem chce dělat: nastříhat, udělat krátky videa z dlouhého, vygerovat k tomu nějaké dodatečné materiály.
59:05
SPEAKER_00: A je vidět, že vlastně dokážou opravdu zkrátit hodiny na minuty.
59:14
SPEAKER_00: A takových příkladů já mám spoustu bavíme se o tom ve failu, ve Future bavíme se o tom.
59:21
SPEAKER_00: Já o tom píšu hodně v newsletterech na Linkedinu.
59:25
SPEAKER_00: A je dobré se i mi inspirovat a zároveň si uvědomit, že jakožto manažer bych měl se snažit, aby můj tým nástroje mohl využívat.
59:38
SPEAKER_00: Protože v tom je ta obrovská výhoda.
59:41
SPEAKER_00: Ať už je to to, že do svého týmu opravdu dokážu prodat, že budou moci používat ty četovací nástroje dobrý nebo dobrý modely, tak postupně já budu chtít, aby používaly i tady ty top nástroje, které jsou na nich postavené.
59:55
SPEAKER_00: Takže jednotlivci, malý tým a odvážné týmy, které se nebojí používat i nejlepší nástroje, tak budou mít obrovskou výhodu.
1:00:06
SPEAKER_00: Mimochodem, když jsem analyz otázky, které měli lidi na posledních našich akcích, tak mi připadne fascinující, že pořád klíčové otázky jsou na bezpečnost.
1:00:23
SPEAKER_00: Jak je to s bezpečností dát?
1:00:24
SPEAKER_00: Nechci dávat svoje data, protože jsem moderizní hůčí a tak dál.
1:00:28
SPEAKER_00: Teď jsem dával příspěvek o tom, jak na LinkedIl ho spoustu lidí, bylo to zajímavý, myslím, že přes 30 lidí ho vidělo.
1:00:38
SPEAKER_00: Kdy jsem se díval na, poslouchal jsem dva moje kamarády, jak se večer v pátek na chatě bavili o výsledovce a oni nemohli přijít na nějakou chybu.
1:00:49
SPEAKER_00: A protože už byl pátek večer, co se tam tak bavili, jsme si z ní dělali legraci.
1:00:53
SPEAKER_00: A já jsem to nemohl vydržet.
1:00:55
SPEAKER_00: Takže jsem si nechal tu mega komplexní tabulku poslat.
1:00:59
SPEAKER_00: Hodil jsem ji do kurzorů a řekl jsem: ať to analyzuje a najde mi tam chybu.
1:01:04
SPEAKER_00: Trvalo to tři a půl minuty.
1:01:07
SPEAKER_00: Tři a půl minuty.
1:01:08
SPEAKER_00: A kurzor přesně identifikoval, kde je chyba, kde to bylo špatně spočítaný.
1:01:12
SPEAKER_00: On aj našel si ten zákon, podle kterého se dělá výkazku a ztrát a vlastně ještě to zkontroloval úžasný.
1:01:20
SPEAKER_00: No, ale když jsem to dával na LinkedIn, tak myslím si, že nejčastější poznámka byla.
1:01:27
SPEAKER_00: No ale co ta data, co jste tam dával?
1:01:29
SPEAKER_00: Přitom to už je jenom technikálie, to je vyřešeno.
1:01:34
SPEAKER_00: To se dá, je to vlastně jednoduché.
1:01:37
SPEAKER_00: Používat správný nástroj ve správné nastavení a je to hotovo.
1:01:42
SPEAKER_00: To už není problém.
1:01:44
SPEAKER_00: Respektive je to věc, která se dá vyřešit ve velkém korporátu za pár dnů nebo týdnů v menší střední firmě za pár hodin.
1:01:52
SPEAKER_00: Ale m osobně překvapuje, a přiznám se, že je to vidím to spíš tady v Česku a v Evropě.
1:02:00
SPEAKER_00: Tak namísto toho, abychom se dívali na tu oportunitu a možná byli trošku i jako víc averzní grisku, protože úplně upřímně, on to stejně bude zachuk na justici ta data.
1:02:13
SPEAKER_00: A úplně upřně mít daleko větší výzvy před sebou, než to, jestli by náhodou mohli nějaká data utézt nebo ne.
1:02:22
SPEAKER_00: Samozřejmě, ta pravděpodobnost existuje v disky, už jenom, když máte v klaudu.
1:02:26
SPEAKER_00: Můžete naštvat nějaký zaměstane, vzít USB a odníst si to, což se to většinou děje.
1:02:32
SPEAKER_00: Ale ta příležitost je obrovská a my se opravdu daleko víc musíme dívat na to, jak ji využít a jak díky tomu vytvořit hodnotu a nejenom hledat, v čem může být problém.
1:02:45
SPEAKER_00: Mimochodem na webináři jsem ukazoval fotku, kde indický premiér stojí na pódiu a má tam všechny.
1:02:52
SPEAKER_00: Má tam šefa Google, šefa OpenAI, šefa Antropiku.
1:02:55
SPEAKER_00: To znamená, zatím jsme pořád na začátku.
1:02:58
SPEAKER_00: Příležitost je velká, ale všechny země budou teď investovat do AI.
1:03:02
SPEAKER_00: Takže pokud chceme tu příležitost využít, tak to okno nebude trvat nekonečně dlouho a je potřeba opravdu do toho začít šlapat.
1:03:14
SPEAKER_00: Ty příležitosti jsou podle mě ve třech oblastech.
1:03:17
SPEAKER_00: První je samozřejmě osobní produktivita.
1:03:21
SPEAKER_00: To znamená, najednou já se můžu stát super powered, dělám lepší věci.
1:03:25
SPEAKER_00: Není to jenom o nahrazování té rutiny, na to já kašlu.
1:03:28
SPEAKER_00: Já spíš chci dělat zajímavý věci.
1:03:30
SPEAKER_00: Chci dodat zákazníkovi takový výstup, že zákazník řekne wow.
1:03:35
SPEAKER_00: Protože třeba včera jsem dělal dělám teď velký projekt už po druhé s ABB, kdy máme program asi 6 nebo 8 týdení.
1:03:46
SPEAKER_00: Já mám vždycky v pondělí ráno jednu část světa, v pondělí večer druhou část světa.
1:03:52
SPEAKER_00: No a doteď jsem to dělal tak, že jsem vždycky dělal prezentaci, diskutovali jsme a pak jsem sděl prezentaci v PDF.
1:03:59
SPEAKER_00: No ale i AI znamená, že já jsem si uvědomil a udělal jsem to tak, že jsem si nechal naprogramovat, a místo toho, aby vzali PDF, tak mají odkaz, kde všechny ty věci jsou krásně poskládané.
1:04:13
SPEAKER_00: Mají tam daleko víc příkladů, aktivní odkazy.
1:04:15
SPEAKER_00: A třeba když jsem mluvil o promptech, tak se tam ty prompty automaticky přidávají, takže oni si můžou udělat, buď si ho stáhnout v Markdownu, nebo si ho skopírují, použí v AI.
1:04:26
SPEAKER_00: Takže dodávám jim lepší službu, která jim více pomáhá, má větší hodnotu.
1:04:32
SPEAKER_00: A o tom to je, dělám lepší práci.
1:04:35
SPEAKER_00: První velká příležitost.
1:04:37
SPEAKER_00: Druhá velká příležitost jsou nový produkty a služby.
1:04:40
SPEAKER_00: Od takových extrémů, jako je izraelský programátor Mark Šlomo, který vymyslel Base 44.
1:04:48
SPEAKER_00: Aku bez zaměstnanců použil klot k tomu, že naprogramoval 90% toho kódu prodalí za 80 milionů dolarů.
1:05:00
SPEAKER_00: Samozřejmě tohle extrém, ale vidím to dneska čím dál víc, že lidi jsou schopni vymýšlet nový produkty a služby.
1:05:07
SPEAKER_00: A ty pak marketovat.
1:05:09
SPEAKER_00: A to marketování to je ta třetí věc.
1:05:11
SPEAKER_00: To znamená, v době, kdy AI bude schopna ji skopírovat, přiznajme si to víceméně, jakýkoliv produkt nebo službu, tak bude strašně důležitý.
1:05:23
SPEAKER_00: Distribuce, kontakt s zákazník a marketing.
1:05:27
SPEAKER_00: To znamená, první je příležitost, jak být superpower.
1:05:31
SPEAKER_00: Druhá je, jak vymýšlet nové produkty služby.
1:05:34
SPEAKER_00: A to i v rámci interního fungování.
1:05:39
SPEAKER_00: Protože I HR může vymyslet produkt, nový onboarding nebo novou rekruitmentovou kampaň, i to je produkt.
1:05:46
SPEAKER_00: A nebo jsou to právě marketingový a obchodní aktivity.
1:05:50
SPEAKER_00: No, a tam všude samozřejmě, je mega příležitost.
1:05:53
SPEAKER_00: Ono se to může zdát, když sledujete mě, nebo lidi, kteří o těch věcech píšou a diskutují.
1:06:00
SPEAKER_00: Tak se může stát, že už to AI je hodně rozšířený.
1:06:04
SPEAKER_00: Já jsem dnes, když natáčím tady ten podcast, tak jsem dával na LinkedIn post, kde jsem zmiňoval pár obrázků, které ukázali, že to tak není.
1:06:17
SPEAKER_00: Jeden ten obrázek ukazoval čtverečky.
1:06:21
SPEAKER_00: Kaže ten čtvereček je 3,2 milionů lidí.
1:06:25
SPEAKER_00: On popisoval, že na planetě je 8,1 miliard lidí a podle aktuálních dat 84% nikdy nepoužilo AI.
1:06:36
SPEAKER_00: 16% používá bezplatné verze chatbotů.
1:06:44
SPEAKER_00: 0,3% platí za AI.
1:06:50
SPEAKER_00: A 0,04% používá tu nebo využívají ty pokročilé funkce jako je programování.
1:06:58
SPEAKER_00: Takže ze všech těch čtverečků, které tam byly, tak drtivá většina je šedých.
1:07:03
SPEAKER_00: Pak je tam dole takový průh zelený, který používají jako bezplatný.
1:07:08
SPEAKER_00: Pak je tam raz, dva, tři, čtyři, piči, 7 žlutých čtverečků lidí, kteří používají placenou verzi a jeden čtvereček lidí, kteří programují s AI.
1:07:19
SPEAKER_00: To znamená, jsme pořád na začátku, i proto ta příležitost je úplně skvělá a neuvěřitelná.
1:07:27
SPEAKER_00: A když se toto naučíte, tak se nejenom můžete stát top profesionálem v Česku, ale můžete patřit mezi ty nejlepší na ceně světě.
1:07:38
SPEAKER_00: Skvělý.
1:07:39
SPEAKER_00: No, a stejně tak další graf, který ukazoval, je to graf od společnosti Antropik, v jakých doméch a oborech jsou dneska využívání AI agenti, tak oni sledují ty, jak vlastně se volají to AI přes API.
1:07:58
SPEAKER_00: 49,7% software engineering, takže vývoj, 50% agentů se používá pro vývoj softwaru.
1:08:08
SPEAKER_00: Backoffice 9,1%, marketing 4,4, sales a SR 4,3, 4,0 je finance, datová analytika 3,5, výzkum a akademický výzkum 2,8%, zákaznický servis 2,2%, interaktivní média 2,1%, education 1,8%.
1:08:31
SPEAKER_00: To jsou vlastně agenti nejpokročilější vyuští.
1:08:35
SPEAKER_00: To znamená, že tady je obrovský potenciál.
1:08:37
SPEAKER_00: Ať už se to naučíte dělat, a budete to nabízet v rámci svého biznesu, jako freelancer, nebo založíte firmu, nebo se to naučíte a budete se nechávat zaměstnávat jako někdo, kdo ty agenty bude stavět, bude pomáhat firmám používat jej.
1:08:56
SPEAKER_00: Vude vám utrhnout ruce a budete mít všude dveře do kořán.
1:09:00
SPEAKER_00: I proto ta příležitost je před námi, to takzvaný hezky český Window of Opportunity je obrovský, a i když možná nebude trvat dlouho, nevím, tak to je prostě příležitost, která před námi je.
1:09:14
SPEAKER_00: A jsme pořád ještě na začátku.
1:09:16
SPEAKER_00: A já vždyck říkám: já cestu po celém světě přednáším dělám workshopy, a proč to říkám, je, že všichni jsou na tom úplně stejně.
1:09:25
SPEAKER_00: A úplně jednou, jestli děláte ošho v Americe, mimo si konovali samozřejmě.
1:09:31
SPEAKER_00: Jestli děláte vošop na nový Zélandu, v Australii na svrce.
1:09:36
SPEAKER_00: Všichni těší to stejný a většina lidí je pořád na začátku.
1:09:41
SPEAKER_00: Takže ta příležitost je fakt velká.
1:09:47
SPEAKER_00: Takže to byly příležitosti.
1:09:51
SPEAKER_00: No a teď možná ještě jedna taková smutná zpráva, co ztratíme.
1:09:59
SPEAKER_00: Asi nejsilnější je článek Nolana Losna, kde právě mluví o tom, že nebude moc programovat.
1:10:08
SPEAKER_00: Je jasný, že to se bude týkat spousty dalších profesí.
1:10:12
SPEAKER_00: On sám říká: Já jsem to nechtěl, já jsem si o to neřekl, je to prostě nějaká realita, ale to, co je důležité, je uvědomit si, že to je realita.
1:10:21
SPEAKER_00: To znamená nepopírat to.
1:10:23
SPEAKER_00: NHI ta zase zreagovala trošku jinak, to znamená ne truchlením, ale ona obhajovala hodnotu pomalé práce.
1:10:31
SPEAKER_00: A psala, že je trvalo dva roky, než napsala knížku.
1:10:36
SPEAKER_00: Jestli to bylo neefektivní ano, a i načenci by řekli, i jak to umí dělat rychleji.
1:10:43
SPEAKER_00: Ale je to špatně, protože součástí těch dvou let bylo vlastně řešení, o čem mám psát, jak nad tím přemýšlet a jak to napsat.
1:10:52
SPEAKER_00: Takže je jasný, že u některé práce budou pořád postaveny na té frikci, nicméně, třeba u softwaru jasný, že tu frikci nechceme.
1:11:04
SPEAKER_00: Já chci mít co nejrychleji nějakou apku, kterou potřebuju používat.
1:11:08
SPEAKER_00: Já chci používat skvělý software a vlastně je úplně jedno, jestli to někdo.
1:11:12
SPEAKER_00: Není mi to jedno.
1:11:13
SPEAKER_00: Naopak.
1:11:13
SPEAKER_00: Já nechci, aby někdo tady tři týdny programoval nějakou feature, kterou je můžu dělat za den.
1:11:20
SPEAKER_00: Takže uvidíme různé typy profesí, různé typy práce.
1:11:24
SPEAKER_00: Bohužel, a to byl jeden dotaz, který měli lidi na Prediction, je možné, že ten, kdo k tomu vyžije i já, tak nás možná přehluší.
1:11:35
SPEAKER_00: Je možné, že ten, kdo bude používat i, tak bude zdánivě vypadat, že něčemu rozumí.
1:11:42
SPEAKER_00: A já i když jsem lepší, tak si mě třeba zákazník nevybere, ale i toto je realita, se kterou se musíme naučit pracovat.
1:11:49
SPEAKER_00: A úplně upřímně.
1:11:51
SPEAKER_00: To to platilo vždycky.
1:11:53
SPEAKER_00: Někdo, když se uměl prodat, tak získal práci, i když třeba v tom nebylo nejlepší.
1:11:59
SPEAKER_00: Tam, kde vidím trošku problém a bude to způsobovat někdy možná negativní emoce, tak je právě to, když najednou uvidím, že je svět zaplaven nějakým balastem obsahovým, a ta moje mesi ta ty věci, které dělám, se v tom ztratí.
1:12:17
SPEAKER_00: A to bohužel přijde, a musíme se s tím naučit pracovat.
1:12:22
SPEAKER_00: V čem se liší ty přístupy.
1:12:27
SPEAKER_00: Jednak, panika versus skrid.
1:12:30
SPEAKER_00: Něk říká, běž hned někdo nepanikář, liší se právě v tom frikce jako pýtvání versus frikce jako hodnota.
1:12:38
SPEAKER_00: Liší se i v tom, jestli konec práce je osvobozený nebo smutek.
1:12:42
SPEAKER_00: A samozřejmě liší se i v motivaci těch autorů.
1:12:45
SPEAKER_00: Takže pokud je někdo.
1:12:47
SPEAKER_00: Samozřejmě, já jsem taky trošku byast, protože moje práce je, že pomáhám firmám se jaj.
1:12:53
SPEAKER_00: Takže i proto lidi říkají, když i ukazu něco, tak si myslím, že ji prodávám.
1:12:57
SPEAKER_00: Jenom je to to, že o tom mluvím značením.
1:13:00
SPEAKER_00: Ale samozřejmě musíme brát motivaci autorů a taky, jakým směrem tlačíte nebo směřujete jejich úsudek.
1:13:10
SPEAKER_00: Nejvýžitelnější rozpor je v tom čase, kdy opravdu.
1:13:19
SPEAKER_00: Já osobně si myslím, že je dobré mít tam pocit urgence.
1:13:24
SPEAKER_00: A to ze dvou důvodů.
1:13:25
SPEAKER_00: První důvod je, že je možný, že to opravdu půjde velmi rychle.
1:13:30
SPEAKER_00: Jeden z mých oblíbených článků o budoucnosti, how the future, říká, že je tam takových deset typů.
1:13:42
SPEAKER_00: A jeden z těch typů říká, a pokud vám nějaký váš chytrý kamarád o něčem vykládá, tak ho poslouchejte a aspoň trošku se tomu věnujte.
1:13:52
SPEAKER_00: A já vždyck ukazuju příklad Bitcoinu.
1:13:55
SPEAKER_00: Určitě jste měli x známých nebo přátel, kteří vám říkali, že koupili nějaký Bitcoin.
1:14:00
SPEAKER_00: A vy jste na to kašlali.
1:14:02
SPEAKER_00: Říkali jste si, no, to je drahý, to stojí 10 000 korun.
1:14:07
SPEAKER_00: No, a lidé to říkali.
1:14:08
SPEAKER_00: Říkali, abyste to nechali být.
1:14:10
SPEAKER_00: Teď se toto děje s i.
1:14:12
SPEAKER_00: Takže velmi chytří lidé říkají, že se děje něco velkého.
1:14:16
SPEAKER_00: A vy máte dvě možnosti.
1:14:17
SPEAKER_00: Buď tomu budete věnovat pozornost a řeknete si OK, měl bych do toho aspoň trošku času investovat, anebo ne.
1:14:26
SPEAKER_00: A když to říká, čím dávý zdí, tak je možné, že na tom něco bude.
1:14:31
SPEAKER_00: A ten druhý důvod je, že i kdyby to nakonec nebylo tak rychle, tak jediné, co získáte, je, že budete umět skvěle pracovat s A.
1:14:40
SPEAKER_00: On to nemá negativům.
1:14:42
SPEAKER_00: Navíc, a to je extrémně důležitý.
1:14:45
SPEAKER_00: Práce s AI je hodně postavená na intuici: intuici, kdy AI použít kdy ne, jak se ptát, kdy se ptát, jestli rozložit problém nebo nerozložit.
1:14:56
SPEAKER_00: A tady tu intuici si neuděláte tím, že půjdete, nevytvoříte si tím, že půjdete na školení.
1:15:02
SPEAKER_00: Ta intuice se tvoří možná stovkami tisíci drobných zkušeností a zážitků AI, a tím pádem se vám rozvíjí další a další možnosti a představivost, co všechno je možné.
1:15:17
SPEAKER_00: Včera jsme s kolegyněmi řešili, že se nám nestahuje z YouTube video ve vysoké kvalitě, a já jsem šel do kurzoru a napsal jsem: Sthani mi toto ve FULHD.
1:15:29
SPEAKER_00: A kurzor mi to stáhnul.
1:15:31
SPEAKER_00: A kolegyně se ptali a to by se to povedlo z toho YouTube dostat, ať příště případně víme, jak na to.
1:15:39
SPEAKER_00: A já jsem jenom poslal ten screen shot, a Hanka na to psal.
1:15:43
SPEAKER_00: Jakože fakt vážně úplně za vším hledají kurzor.
1:15:48
SPEAKER_00: A to jsou přesně ty přesně ta intuice, kde prostě to zkusím, protože už mám těch stovky nebo tisíce zkušeností předtím.
1:15:56
SPEAKER_00: Takže i proto já osobně si myslím, že je dobré se tomu věnovat už dneska, a tu intuici a tu zkušenost si budovat.
1:16:05
SPEAKER_00: A stejně tak, samozřejmě není úplně dobré být jako v panice, to ne, ale je dobré brát to s náležitou důležitostí a možná i z toho důvodu, že když si představíte sami sebe za dva roky.
1:16:29
SPEAKER_00: Budete si schopni říct, brát tady nějaká obrovská příležitost.
1:16:33
SPEAKER_00: A já jsem udělal všechno pro to, aby ji využil nebo využila.
1:16:37
SPEAKER_00: A nebo zůstanete pořád v tom každodenním zvonu, v to je business a v tom, že prostě to kolem mě nějak víří, ale já se sám nezměním já do toho nebudu investovat.
1:16:54
SPEAKER_00: Je to na vás.
1:16:56
SPEAKER_00: Já osobně si říkám, že v nejhorším to nebude mít takový dopad.
1:17:03
SPEAKER_00: Protože jasný, že je rozděl, když vidíte nějaký demo a pak to zkoušíte v realitě.
1:17:09
SPEAKER_00: Ale ten rozděl se bude snižovat.
1:17:11
SPEAKER_00: A za mě vždycky je lepší si říct, udělal jsem všechno pro to, aby to využil, ať už pro mě, anebo třeba pro moje děti.
1:17:20
SPEAKER_00: Mimochodem, to je z doporučení Meta Šumera, který říká v rámci nějakých doporučení, že je dobré si říct, jestli mám třeba nějakou finanční rezervu.
1:17:32
SPEAKER_00: Co by se stalo, kdybych třeba ztratil práci nebo kdyby můj segment nějakým způsobem poškodil i já.
1:17:39
SPEAKER_00: Nechci, aby to působilo, moc alarmující.
1:17:42
SPEAKER_00: Nicméně je dobré být připraven, než být zaskočen.
1:17:46
SPEAKER_00: Takže i proto já jsem spíš ten tým urgente, a stejně tak jsem příznivcem toho tábora, který říká: neřešte jenom to, co AI nahradí, respektive nenáhradí.
1:18:05
SPEAKER_00: Setkávám se s tím velmi často, a někteří ti autoři píší, že musíme hledat to, kde II nedokáže nahradit tu moji práci.
1:18:15
SPEAKER_00: Já si myslím, že to je naopak.
1:18:17
SPEAKER_00: Já osobně bych se snažil hledat, kde mi AI může už dneska tu práci daleko více zlepšit.
1:18:25
SPEAKER_00: Proč?
1:18:26
SPEAKER_00: Protože jednak díky tomu už dokážu vytvářet hodnotu dnes.
1:18:30
SPEAKER_00: A také, pokud jsem v něčem dobrý, tak je velká pravděpodobnost, že mě to baví, že to mám rád, dělám to s láskou.
1:18:38
SPEAKER_00: A tím pádem já pak daleko lépe se učím a dokážu daleko lépe tu technologii využít.
1:18:45
SPEAKER_00: Já jsem teďka razím názor, že bychom měli hledat věci, které nám nevadí, že děláme ve čtvrtek večer nebo v sobotu ráno, ideálně najít si něco: vedlejší projekt, nějakou aktivitu, kde se učím používat i aj, a rodina mi musí říkat, pokud už se najíst, budeš to mít studený.
1:19:08
SPEAKER_00: Říkám, že na chase znovu nalézt lásku k tomu, co děláme, k naši práci.
1:19:15
SPEAKER_00: Pokud řešíte jenom, jak se zbavit e-mailů a prezentací, tak si myslím, že brzy budete mít problém.
1:19:21
SPEAKER_00: Naopak, pokud investujete váš čas a energii do toho, že se stanete daleko lepší v tom, co děláte, tak si myslím, že vás to nahradí daleko pomalej.
1:19:34
SPEAKER_00: A druhá věc, která s tím souvisí, je, že jakmile dělám něco, k čemu mám blízko, v čem jsem dobrý, tak mě začnou napadat další a další věci, jak bych tu IA mohl využít.
1:19:46
SPEAKER_00: To znamená, že ano, je jasný, že je možné, že školení nebude existovat.
1:19:52
SPEAKER_00: Bude existovat možná pár top lidí, hodně lidí bude mít svoje I agenty, které budou radit.
1:19:58
SPEAKER_00: No ale já, když používám II na školení, já vůbec neřeším, jestli mě AI nahradí nebo ne, ale přitom, když využívám AI, tak mi napadají další a další věci, které bych mohou dělat.
1:20:09
SPEAKER_00: A tím pádem si vytvářím nové příležitosti, novou práci.
1:20:15
SPEAKER_00: A i když AI bude některé věci nahrazovat, tak já jsem ten, který spíš řídí, než ten, který se nechává řídit, anebo se nechává táhnout nějakým trendem.
1:20:25
SPEAKER_00: Takže já osobně si myslím, že ano, pořád hledejme nebo dělejme pořád věci, které za nás AI neudělá, anebo záměrně třeba nevyužíveme někdy, třeba připsaní.
1:20:37
SPEAKER_00: Ale zároveň opravdu spíše investujeme do silných stránek, talentů a do toho, kde jsme dobří, protože přináší to daleko větší výhodu.
1:20:49
SPEAKER_00: Takže musíme i rozlišovat dva druhy frikce toho tření.
1:20:55
SPEAKER_00: Ten jeden je procesní, to znamená schůzky, schvalování, taková ta práce o práci, a tam potřebujeme opravdu co nejvíc zjednodušovat a automatizovat a používat AI.
1:21:10
SPEAKER_00: A pak je spíš ta frikce kognitivní, kdy trávíme čas přemýšlením, hledáním názorů, diskuzemi, dohadováním týmu, vymýšlením něčeho.
1:21:22
SPEAKER_00: A tam je dobré nespoléhat se jenom na AI.
1:21:25
SPEAKER_00: Ale i toto je velmi důležité si zvědomovat a nejenom následovat ty názory AI ano a II, ne.
1:21:34
SPEAKER_00: No, a dostáváme se možná ještě k tématu osvobození versus ztráta, ten velk dopad AI.
1:21:43
SPEAKER_00: To znamená, já osobně nevím.
1:21:45
SPEAKER_00: Já osobně nevím.
1:21:48
SPEAKER_00: Jestli těch příležitostí bude tolik nebo ne, je jasně, že ne pro všechny to definitivně.
1:21:55
SPEAKER_00: A tak jak říká David Čapiro, a osvobodí lidi od spousty práce, které nechceme dělat, takže je možné, že je velmi pravděpodobné, že budeme muset řešit témata, jako je nepodmíněný příjem, nebo zkrácení pracovního týdne.
1:22:14
SPEAKER_00: Myslím, že to je jenom otázka času.
1:22:17
SPEAKER_00: Na druhou stranu práce neslouží jenom k tomu, abychom vydávali peníze, je to určitý smysl, je to naplnění člověka.
1:22:26
SPEAKER_00: A je otázka, jestli lidé ví, jak ten volný čas naplnit smysluplně, a nejenom třeba tím, že budu o to víc sledovat Netflix nebo budu v nějakých virtuálních světech, a vlastně i celý konceptem, jak budoucnost nepráce, je o tom, že práce je víc než jenom ekonomická nutnost.
1:22:47
SPEAKER_00: A je to místo, kde se dokážeme realizovat.
1:22:51
SPEAKER_00: Takže je to určitě velký téma.
1:22:55
SPEAKER_00: Na druhou stranu, jak říkám, my nemůžeme ovlivnit, pokud netvoříme politiku nebo neděláme rozhodnutí, kterými ovlivňujeme stovky tisíce lidí, tak nemůžeme ovlivnit ten velký dopad i i na naši práci, ale můžeme se zamyslet nad tím, jak to ovlivní nás.
1:23:13
SPEAKER_00: A co máme udělat pro to, abychom to dokázali využít.
1:23:21
SPEAKER_00: Jak se to tedy projeví?
1:23:22
SPEAKER_00: V tom letošním roce 2026 tak uvidíme, to, že se budou formovat i paralelní světy, jeden svět lidí, kteří využívají i já čím dál více, používají jako mozek na přemýšlení, a zároveň jako sval na realizaci svých nápadů.
1:23:38
SPEAKER_00: Takže dokáží ve spolupráci s Aj vymýšlet věci a zároveň je realizovat.
1:23:43
SPEAKER_00: Uvidíme tření mezi těmi světy, protože proč já bych měl chtít, nebo jinak.
1:23:55
SPEAKER_00: Lé budou netrpělivý.
1:23:57
SPEAKER_00: Jak je možné, že to kolegovi trvá, že to trvá ta práce tři týdny, když já ji můžu mít za pět minut, jak je možné, že jsem to udělal sám a vlastně neměl jsem s tím žádný problém.
1:24:12
SPEAKER_00: A tady kolegové řeší 10 důvodů, proč něco nejde.
1:24:16
SPEAKER_00: Takže uvidíme i první tření.
1:24:19
SPEAKER_00: Stejně tak vlastně mě napsala jedna paní po webináři, který jsem měl v pátek, že jí přesvědčil k tomu, aby se i aj zabývalo tím.
1:24:33
SPEAKER_00: Že si představí, že některý lidi bude frustrovat spolupracovat s ní.
1:24:37
SPEAKER_00: A že si sama uvědomuje, jakí někdy frustrují ostatní, a nechce se dostat do situace, kdy ona bude štvát ostatní, protože tu práci nebude dělat dobře a rychle.
1:24:49
SPEAKER_00: Dostatečně rychle.
1:24:50
SPEAKER_00: Což se mi straš líbilo, protože to je podle mě velmi správná motivace.
1:24:55
SPEAKER_00: Uvidíme také poptávku po AI first a i na ty v lidech, ať už do firem, ať už jakožto dodavatele, tak si myslím, že letos exploduje.
1:25:08
SPEAKER_00: Do tři až pěti let uvidíme postupnou strukturální proměnu firem.
1:25:14
SPEAKER_00: Uvidíme tu tzv.
1:25:15
SPEAKER_00: je křivku, to znamená tu exponenciálu i v tom, že tak jako každá technologie ta difuze trvá, ale tím, jak používáme i já i k té difuzi, tak se bude měnit organizace práce.
1:25:29
SPEAKER_00: A myslím si, že se vlastně až zacentuje ta ekonomika ve tvaru písmenek.
1:25:37
SPEAKER_00: A do 10 až 20 let bude podle mě konec ekonomiky, jak ji známe dneska v kontextu mzdy za čas, který trávíme v práci.
1:25:48
SPEAKER_00: Bude muset řešit buď kapitálové přerozdělení nebo namísto zdanění práce bude potřeba zdanění kapitálu, bude potřeba řešit nepodmíněný příjem a lidský kontakt bude.
1:26:02
SPEAKER_00: Možná luxusem, možná o to důležitější, ale myslím si, že je důležité soustředit se na ten rok 2026, protože ten pak může určit to, jak vypadá váš život a vaše práce do budoucna.
1:26:17
SPEAKER_00: I proto si myslím, že opravdu 2026 je nejdůležitějším rokem pro vaši kariéru.
1:26:22
SPEAKER_00: A i kdyby to bylo 2027, tak je dobré začít už dneska.
1:26:27
SPEAKER_00: No, a co s tím dělat?
1:26:32
SPEAKER_00: Na co se soustředit?
1:26:34
SPEAKER_00: Jednak budovat agenci, to znamená převzít odpovědnost a být proaktivní.
1:26:42
SPEAKER_00: Zkusit.
1:26:44
SPEAKER_00: Pokud něco chcete zkusit, tak to zkuste teď, nečekejte.
1:26:48
SPEAKER_00: Zaregistrovat se do nějaké aplikace, přihlásit se do nějakého kurzu, zeptat se někoho o pomoc.
1:26:53
SPEAKER_00: To je všechno jenom otázka agenci.
1:26:56
SPEAKER_00: Takže zamyslete se sami nad sebou, jestli jenom o věcech mluvíte, anebo jestli opravdu pracujete na tom, abyste dosáhli změny.
1:27:05
SPEAKER_00: Budujte znalost ve svém oboru anebo mezioborovou znalost.
1:27:10
SPEAKER_00: Pokud jste designéři, naučte se vibecoding.
1:27:14
SPEAKER_00: Pokud jste programátoři, zkuste poznat design, stavení produktu a tak dále.
1:27:19
SPEAKER_00: Já osobně si myslím, že vstupujeme do zlatého věku tvůrců a také do zlatého věku generalistů, takže ten, kdo bude znát biznis, bude znát IT nebo cokoliv mezi tím, tak bude mít velkou výhodu.
1:27:32
SPEAKER_00: Naučte se stavět.
1:27:34
SPEAKER_00: To znamená, ať už je to připravit nový proces ve firmě, udělat nový produkt, prostě zkusíte zhmotnit nápad.
1:27:45
SPEAKER_00: Pokud nemůžete ve firmě kde teď pracujete, udělejte to ve vedlejším projektu.
1:27:50
SPEAKER_00: Zkuste se zamyslet, jestli už jste náhodou nechtěli něco postavit, jestli jste neměli dřív nějaký sen a udělejte to.
1:27:57
SPEAKER_00: Pokud chcete opravdu, Tak zvažte, jestli tam, kde teď pracujete, vás to posune nebo ne.
1:28:04
SPEAKER_00: Protože teď dostáváte plat, ale možná přicházíte o něco daleko důležitějšího, a to je možnost naučit se pracovat úplně jinak a získat takové dovednosti, které pak vám dokážou vytvořit několikanásobně větší hodnotu, než jakou dneska dostáváte ve vaší práci.
1:28:22
SPEAKER_00: I proto tento třeba zvažuje, že by změnil práci.
1:28:25
SPEAKER_00: Tak možná nejlepší řešení je teď: pár měsíců nepracovat a masivně investovat do rozvoje dovedností, pracovat na AI projektech, zapojit se do nějakých neziskových organizací a tam si to zkoušet.
1:28:39
SPEAKER_00: Určitě experimentujte každý den.
1:28:44
SPEAKER_00: Víceméně pořád investujte do dobrých nástrojů.
1:28:48
SPEAKER_00: To znamená, kupte si přístup do klóda, do Gminá, do Chatu GPT, vyzkoušejte kurzor, Lavel, Replit.
1:28:55
SPEAKER_00: Ono těch nástrojů není zas tak moc, jsou víceméně čtyři kategorie.
1:29:00
SPEAKER_00: První jsou četovací nástroje, druhá jsou nástroj na tvorbu obsahu, video, audio, hlas, prezentace.
1:29:10
SPEAKER_00: Třetí jsou nástroje na vibecoding, které programují za vás.
1:29:13
SPEAKER_00: A čtvrté jsou takové ty orchestrační Power Automate.
1:29:18
SPEAKER_00: Takže podívejte se, které jsou nejlepší, a naučte se s nimi pracovat.
1:29:24
SPEAKER_00: Důležitá poznámka.
1:29:26
SPEAKER_00: Neřešte, co máte ve firmě.
1:29:29
SPEAKER_00: Naučte se s nimi pracovat bokem, protože to neděláte pro firmu.
1:29:33
SPEAKER_00: Děláte to pro sebe.
1:29:35
SPEAKER_00: A vy jste svobodné bytosti a nemůžete si nechat omezovat, s čím se naučíte pracovat, takže nikdo vám nemůže zakázat po večerech se naučit špičkově pracovat s klodem.
1:29:47
SPEAKER_00: A uvidíte, že ten rozdíl je obrovský.
1:29:49
SPEAKER_00: Když půjdete na příští pohovor nebo za příštím klientem, tak je obrovský rozdíl, když máte v rukávě 10 zajímavých příběhů, příkladů, jak jste použili i aj a jste schopni se o tom nadšeně bavit.
1:30:03
SPEAKER_00: Určitě hledat smysl i mimo práci, protože v momentě, kdy dedikujeme práci nebo delegujeme na agenty, tak řešíme i možná co dělat bokem.
1:30:14
SPEAKER_00: A co je důležité, zastavovat se.
1:30:17
SPEAKER_00: Ať už sami za sebe.
1:30:19
SPEAKER_00: Zastavit se, zamyslet se, co je dneska moje přidaná hodnota, jak AI ovlivní moji práci v těch následujících dvou, třech, pěti letech.
1:30:28
SPEAKER_00: To stejné dělat ve firmách, to znamená zamyslet se nad strategií, co nás může ohrozit, kde naopak nás to může posunout, a následně na tom pracovat.
1:30:39
SPEAKER_00: Já tomu říkám i i vize, to znamená, že myslím si, že každá firma, každý tým a každý jedinec by měl mít svoji AI vizi, myšlenku představu o tom, jak AI ovlivní moji práci, co budu dělat já, co budu dělat ve spojení s AI, co bude dělat AI sama a jak to ovlivní můj biznis.
1:30:58
SPEAKER_00: Zvláště pokud pracuete v managementu firem, vaším úkolem je připravit vaši firmu na budoucnost.
1:31:05
SPEAKER_00: Takže vy neděláte rozhodnutí na další týden a další čtvrtletí, ale ještě důležitější je připravit vaši firmu na následující dva, tři, pět let, a to rozhodnutí nemůžete udělat, pokud sami nevíte, co přichází a jak to ovlivní ten váš biznis.
1:31:22
SPEAKER_00: Proč jsou všechny ty články tak alarmující, protože to píšou lidé, kteří mají zkušenost s tím, jak I modely dneska fungují.
1:31:34
SPEAKER_00: Pokud jste mimo a nepracujete s nimi, tak to nevidíte.
1:31:38
SPEAKER_00: Proto ti lidé cítí takovou urgenci, proto to tak se pisují, proto vlastně cítí, že opravdu se blíží něco velkého.
1:31:45
SPEAKER_00: A já to cítím taky, protože to zažívám každý den několikrát, možná v desítkách různých příkladů, ale vidím v tom obrovskou příležitost.
1:31:55
SPEAKER_00: Jak jsem zmiňoval příležitost stát se, superpower, získat schopnosti, které nám umožní dělat zajímavější věci s daleko větším dopadem, a hlavně realizovat svoje nápady, protože bariéry se boží, už skoro neexistují.
1:32:11
SPEAKER_00: Takže naprosto zásadní otázky jsou dvě.
1:32:15
SPEAKER_00: Jednak, jak realizovat nápady, který jsem měl, abych vytvořil něco zajímavého, a jak díky AI objevit ještě více lásky k tomu, co dělám, a díky tomu se dostat k té budoucnosti práce, ve které ta práce opravdu nevypadá jako práce, protože to by měl nebo mohl být ultimátní cíl pro nás, pro všechny.
1:32:37
SPEAKER_00: Doufám, že to pro vás bylo zajímavý.
1:32:39
SPEAKER_00: Nedostali jsme se k otázkám od AI.
1:32:41
SPEAKER_00: Tak možná natočím nějaký další díl.
1:32:43
SPEAKER_00: Budu moc rád za zpětnou vazbu, jestli vám tady to možná zdálně nesourody, vyprávění a komentář dávalo smysl, jestli vás to bavilo.
1:32:52
SPEAKER_00: A jinak sledujte budoucnost Nepráce, ať už newsletter nebo podcast.
1:32:57
SPEAKER_00: A mějte se, ať se vám daří nejenom v AI.
1:33:00
SPEAKER_00: Díky.