Článok
Nečakaná úloha AI v zlepšovaní mojich zručností v kódovaní
Mýlil som sa
Keď som prvýkrát použil ChatGPT na SQL dotazy, bol som ohromený tým, ako dokázal skrátiť úlohy, ktoré predtým trvali hodiny. Avšak táto neuveriteľná efektivita priniesla neočakávanú dilemu – je ešte potrebné, aby som zlepšoval svoje zručnosti, keď ma AI dokáže takto dramaticky prekonať? Spočiatku som nevidel veľa dôvodov súťažiť s takou presnosťou. To však bolo z mojej strany zásadné nepochopenie. Keď som AI viac integroval do svojej práce, zistil som, že jej hodnota nespočíva len v riešení úloh, ale aj v zásadnom zlepšení mojich kódovacích zručností tým, že mi ukázala, ako prekračovať hranice toho, čo som považoval za možné.
Preskúmavanie hlbín SQL s AI
ChatGPT sa stal viac ako len nástrojom; stal sa mojím mentorom. Keď som mu zadal zložitejšie dotazy, každé jeho riešenie nebolo len dokončenou úlohou, ale aj lekciou v pokročilom SQL. AI nielenže urobila prácu, ale ukázala cesty, ktoré som ani len nezvážil, premenila zložité techniky manipulácie a optimalizácie dát na zrozumiteľné a prístupné koncepty.
Dnes je moja schopnosť využívať pokročilé funkcie SQL úzko spojená s mojím hlbším pochopením kódu, ktorý AI generuje. ChatGPT je v tomto procese neoceniteľný; rozkladá každý riadok kódu a vysvetľuje jeho logiku a stratégiu. Nejde len o popísanie krokov, ale aj o vysvetlenie princípov, ktoré tieto kroky robia efektívnymi.
Teraz, keď sa stretávam so zložitejšími dotazmi zahŕňajúcimi komplikované podmienky a filtrovanie dát, ktoré vyžadujú vysokú výpočtovú kapacitu, ChatGPT sa ukazuje ako neoceniteľný aj z iného hľadiska. Optimalizuje kód na zníženie zaťaženia servera a vysvetľuje každý krok, čím mi pomáha lepšie pochopiť aj túto oblasť. To mi umožňuje zvládnuť úlohy, ktoré sa predtým zdali byť veľmi náročné, a zároveň ma vybavuje vedomosťami, ktoré mi pomáhajú efektívnejšie spolupracovať s AI v budúcnosti.
Keď sa obzriem späť na cestu od pochybností po dôveru, som ohromený tým, ako sa zmenil môj pohľad na AI. To, čo začalo ako nástroj na urýchlenie bežných úloh, sa premenilo na neoddeliteľnú súčasť môjho profesionálneho rozvoja, ktorá ma núti učiť sa a prispôsobovať sa neuveriteľnou rýchlosťou.
Zhrnutie
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
Ďalšie články
Európa nemá kapacity, aby čelila plnohodnotnej masívnej vojne dronov, takej akú vidíme na Ukrajine. Oslabujú ju tri závislosti: materiál pre obranné systémy dodáva Čína, vojenské schopnosti, ktoré Európa nemá, dodávajú USA, a dvadsaťsedem štátov sa nevie dohodnúť, ako rýchlo a za čo. Plány na prezbrojenie existujú, ich napĺňanie je však pomalé.
AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné — posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?
V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať — systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.
Praha, 13. mája 2026. Cestou do práce som začal premýšľať o niečom, čo mi zostalo v hlave celé dni. Ak väčšina rutinnej práce na počítači v nasledujúcich desiatich rokoch zmizne a s ňou aj veľká časť opakujúcej sa manuálnej práce, čo sa stane s tokom peňazí? Kto bude platiť komu a za čo? Aké ekonomické vrstvy budú existovať, aké budú veľké a aké vzťahy medzi nimi pobežia? Toto je šesťvrstvová mapa, ktorú som ako odpoveď načrtol.
Staviam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma — yfinance, FRED, Shillerov dataset — a každú predpoveď hodnotí oproti realite. Táto séria dokumentuje samotný vývoj: rozhodnutia, metodiku, chyby.
Včera večer som sa nevedel odtrhnúť od počítača. Keď som zdvihol hlavu, bolo pol deviatej. Na poschodí som už asi tri hodiny sedel sám.
Hodina. Päťdesiatpäť minút. To je čas, ktorý mi trvalo postaviť niečo, čo mi česká softvérová firma nacenila na viac ako 50 000 €. Postavil som to s Claude Code. Nie prototyp. Nie proof of concept. Funkčný nástroj — ten, ktorý firma reálne potrebovala. Ešte ten večer bežal na testovacom prostredí. Toto nie je o Claude Code. Je to o tom, čo Claude Code odhaľuje.
Za posledné štyri roky som viedol zhruba stopäťdesiat praktických pohovorov. Päťdesiat na pozície dátových špecialistov. Sto na špecialistov reklamy a výkonnostného marketingu. Takmer každý z nich znamenal sadnúť si s kandidátom nad praktickou úlohou — niečím blízkym reálnemu problému, ktorý v firme naozaj potrebujeme riešiť. Žiadna teória. Žiadne kvízy. Aplikované riešenie problémov. Postupom času som si začal všímať vzorec.
Predtým, než AI niečo naučíte, musíte vidieť, čo pred vami skrýva.
V momente, keď k nemu potrebovali prístup ďalší ľudia, problém sa úplne zmenil. Už nešlo o to, či sa agent dokáže učiť. Šlo o to, kto ho smie učiť.
Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.
„Neospravedlniteľné, neobhájiteľné. Na toto sa nesmie nikdy zabudnúť.“