Článok
Aplikovaná fenomenológia: marketing, investovanie, AI
Nie ako teóriu, ktorú občas zacitujem — ale ako niečo, čo trvalo zmenilo to, ako vnímam, premýšľam a pracujem.
Čo je fenomenológia
Väčšina filozofických tradícií začína teóriou a potom sa cez ňu pozerá na svet. Fenomenológia robí opak. Začína tým, ako sa nám veci skutočne javia — a pýta sa, čo nám to hovorí o svete a o nás samých.
Tradíciu založil Edmund Husserl na začiatku 20. storočia. Skúma štruktúry vedomej skúsenosti: ako vnímame, ako rozumieme a ako sa význam formuje ešte predtým, než do hry vstúpi akákoľvek teória alebo predpoklad.
Znie to abstraktne.
V praxi to znamená skúmať to, čo väčšina ľudí považuje za samozrejmé: vnímanie, porozumenie, jazyk, emócie, význam. Nie ako psychologické kategórie — ale ako štruktúry, ktoré formujú to, ako sa akákoľvek situácia niekomu javí ešte predtým, než ju začne analyzovať.
Kľúčové postavy — Husserl, Martin Heidegger, Hans-Georg Gadamer, Maurice Merleau-Ponty — skúmali rôzne uhly. Heidegger skúmal samotnú ľudskú existenciu. Gadamer študoval, ako funguje interpretácia. Merleau-Ponty sa zameral na telo a vnímanie.
Čo ich spája, je jedno presvedčenie: spôsob, akým sa nám veci javia, nie je samozrejmý. Stojí za to ho vážne skúmať.
Prečo väčšina ľudí fenomenológiu odmieta
Fenomenológia neodmeňuje netrpezlivosť. Prvé, čo urobí, je zníženie vašej dôvery v to, ako rýchlo dokážete čomukoľvek porozumieť. Testuje vašu zvedavosť a intelektuálnu úprimnosť spôsobmi, akými to väčšina disciplín nerobí.
Texty sú hutné. Pochopenie jedinej pasáže z Heideggera môže trvať týždne. Mnohí študenti sa s fenomenológiou stretnú raz a idú ďalej. Tí, čo zostanú, sú tí, ktorí samotnú náročnosť považujú za zaujímavú — nie frustrujúcu.
Priťahovala ma práve preto, že bola najťažšia vec, s ktorou som sa na univerzite stretol. Keď to bolo ťažšie a frustrujúcejšie, cítil som viac energie — nie menej.
Bolo to ako objaviť svet, v ktorom som vždy žil, ale nikdy ho skutočne nevidel.
Kde fenomenológiu aplikujem
Moja hlavná práca zahŕňa aplikáciu fenomenológie v marketingu, manažérskom rozhodovaní a investovaní. Robím kvalitatívny výskum zameraný na to, ako vnímame a chápeme svet okolo nás — najmä v oblastiach, kde tradičné analytické metódy zlyhávajú.
V marketingu fenomenológia robí niečo, čo dáta samotné nedokážu — povie mi, keď niečo nie je pochopené. Nie či kampaň skonvertovala, ale či ponuka vôbec dávala zmysel niekomu, kto sa s ňou stretol prvýkrát.
V investovaní mi pomáha pozorovať náladu a naratív — nie či je sentiment pozitívny alebo negatívny, ale ako trh chápe aktuálnu situáciu a kde by ten rámec mohol byť nesprávny.
A v ére umelej inteligencie je fenomenológia azda najviac podceňovaná. Vyprodukovala seriózny výskum o vnímaní, porozumení, jazyku a význame — témach, ktoré sú fundamentálne pre to, čo jazykové modely skutočne robia.
Toto je to, čo to zmenilo.
Univerzita a cesta k fenomenológii
Fenomenológia takmer okamžite obrátila reflektor na veci, ktoré som nikdy vážne neskúmal: vnímanie, porozumenie, jazyk, úzkosť. Možno som ich predtým vnímal tak, ako každý. Ale nikdy som ich nepomenoval, nikdy som sa na ne pozrel zblízka a nedokázal by som ich použiť ako základ pre čokoľvek.
Vstúpte do knižnice
Plný prístup k mojim myšlienkam, osobným príbehom, zisteniam a tomu, čo sa dozviem od ľudí, s ktorými sa stretávam.
Vstúpte do knižnice — €29,99 ročneZískajte celý článok e-mailom a neváhajte odpovedať, ak o ňom chcete ďalej diskutovať.
Zhrnutie
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
Súvisiace články
Som vďačný za každý jeden moment prázdnoty, práve preto, že mi ukazuje možnosti, to, kým môžem byť.
V digitálnej ére, kde algoritmy a stroje zvládnu všetko praktické, sa pred nami otvorí jedinečná výzva.
V neustále sa meniacom svete, kde odbory vznikajú a zanikajú, vynikla ako niečo, čo pretrvalo celé veky.
Ďalšie články
Sedemdesiat percent. Tam začína prvý výstup AI, aj keď jej dáte celý firemný kontext aj najlepšie príklady z minulosti. Hovoríme o type výstupu, ktorý sa nedá zadefinovať programaticky. Je zložitejší. Často ide o kreatívnu prácu. Pri jednom opakovanom type výstupu som sa dostal na osemdesiat percent za týždeň. Každé jedno percento vyššie je ťažšie než to predošlé.
Internet sme dlho brali ako hlavný smer cesty, miesto, kde sa odohráva práca aj vzťahy. Lenže väčšina toho, čo na ňom dnes vidíme, už je alebo čoskoro bude AI-generovaná: text, obrázky, profily aj komentáre. Internet sa mení na online hru plnú botov, kde si pri ničom nemôžete byť istý, že na druhej strane je človek. A tak sa pýtam: bol online svet hlavná cesta, alebo len dočasná odbočka, z ktorej sa časť ľudí vráti späť do offline?
Pred pár dňami som mal pohovor so seniórnym marketérom. Skúsený človek, roky praxe. Spýtal som sa ho na AI. Povedal, že ju takmer nepoužíva. Mal jednu zlú skúsenosť s výstupom a usúdil, že je príliš skúsený na to, aby mu to dávalo hodnotu, keď to nie je stopercentné. Poznám aj druhú stranu — profíkov, ktorí si automatizujú všetko, čo sa automatizovať dá.
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.
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.“