Článok
Ktorú prácu AI nenahradí?
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.
Sedemdesiat percent nie je hotová práca
Pri jednom opakovanom type výstupu som sa dostal na osemdesiat percent za týždeň. Každé jedno percento vyššie je ťažšie než to predošlé. Model má referenčnú šablónu, má skill, má pozitívne príklady. A aj tak občas niečo prehliadne, kvôli svojej kapacite a kontextu, ktorý je schopný brať do úvahy. Alebo tú šablónu použije zle.
Sedemdesiat percent na jeden promt stačí na to, aby človek uveril, že sto percent príde rýchlo. V niektorých úlohách je to pasca. Preto záleží, do akých úloh sa púšťame.
Vráťme sa ale k výstupu a položme si otázku: prečo je často také ťažké dostať sa aspoň na deväťdesiatpäť percent? Sú za tým tri veci.
Buď AI nemá dostatočne kvalitný kontext. Teda nemá informácie.
Alebo informácie má, ale nemá nástroje, ako prácu spraviť na sto percent. Prípadne nástroje má, no nevie ich správne použiť.
Alebo nemá nástroje, ktorými by skontrolovala, či je výstup na deväťdesiat alebo na sto percent. Prípadne ich má, no nevie ich na tú kontrolu správne použiť.
Výsledok je rovnaký. Majiteľ firmy alebo zakladateľ s tým nie je spokojný.
Čo majiteľ vidí a stroj nie
Majiteľ má konkrétnu predstavu, ako vyzerá dobrý produkt a dobrý marketing. Často na úrovni detailu, ktorý nikde nezapísal. Vie, ako sa má na produktoch a v marketingu pracovať s identitou značky. Vie, ako má vyzerať dobrý výstup. Tú predstavu nosí v hlave a pozná ju, keď ju vidí.
Má v zásade dve možnosti. Mať vo firme niekoho, kto tieto jeho predstavy dostáva do AI. Alebo to robiť sám.
Prečo nahrávka z porady nestačí
Logická námietka znie: nech sa to AI naučí sama, z mailov a porád. Lenže z nahrávky sa stroj nedozvie, ktorú verziu výstupu marketing nakoniec považoval za správnu. To rozhodnutie je úsudok, ktorý padol mimo zápisu.
Niekto pri tom počítači proste musí sedieť. Bez toho to nejde a zatiaľ nepôjde.
Koľko to naozaj trvá
Dať firemný kontext do AI nie je jedno nahratie dokumentu. Sú to dni, týždne, niekedy mesiace za počítačom. Závisí to od toho, aká je firma veľká a ako špecificky robí veci oproti „normálu“, ktorý sa AI naučila z trénovacích dát a z internetu. Čím viac sa firma od toho normálu líši, tým viac práce.
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 ročneZhrnutie
Časté otázky k téme článku
Ktorú prácu AI nenahradí?
Prečo AI nedokáže dokončiť prácu na sto percent?
Ako dlho trvá naučiť AI firemný kontext?
Nahradí AI marketingové a kreatívne profesie?
Kto by mal vo firme dodávať kontext do AI?
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
Ďalšie články
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.
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.
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.“