Článok
V poslednom období si na pohovoroch všímam jednu novú vec – kandidáti prichádzajú „pripravení“, ale zvláštnym spôsobom. Dostanú hodinu na prípravu a využijú ju na to, aby z Chatu GPT vytiahli čo najviac informácií. Tie mi sebavedomo podajú. Spomenú nejakú metriku, ktorú podľa vlastných slov považujú za dôležitú pre vyhodnotenie reklamy, ale keď sa ich spýtam, čo nám tá metrika hovorí, nevedia. Netušia, ako ju vypočítať.
Fakt som nikdy nezažil toľko pohovorov, kde by som učil kandidátov, čo znamená jedna kľúčová metrika v online reklame. Nikdy.
Ale pozor, toto nie je prípad príchodu kalkulačiek. S niekým, kto nerozumie logaritmom, sa dá spolupracovať. Ale nedá sa vážne baviť a spolupracovať s niekým, kto nerozumie, aké dve čísla má dať do pomeru, aby mu to povedalo niečo zaujímavé v reklame. Nedá.
Nevidím to len na pohovoroch. Čoraz viac mám dojem, že skutočné premýšľanie sa vytráca. Ľudia neformujú vlastné myšlienky, ale skôr preberajú hotové názory, ktoré sa na nich valia zo všetkých strán. Informácie sú dnes dostupné okamžite a nevyžadujú od nás žiadnu námahu.
Mnohí si myslia, že majú široký rozhľad, pretože sledujú rôzne zdroje, ale mám dôvod o tom pochybovať. Skutočné myslenie vyžaduje námahu. Premýšľať o veciach do hĺbky znamená tráviť čas pochybovaním, spochybňovaním zaužívaných pohľadov a nachádzaním vlastných odpovedí.
Keď aj kritizovanie znamená len opakovanie cudzej kritiky
Jedným z fenoménov tejto doby je, že aj kritizovanie sa stalo formou konzumácie.
Veľmi silno to vnímam v debatách o vážnych spoločenských témach, napríklad o covide. S akým sebavedomím sa celé davy púšťali do kritiky toho či onoho odborného názoru, hoci drvivá väčšina téme rozumela len veľmi povrchne. Mali potrebu kritizovať, vyhraniť sa – a keďže nemali vlastné argumenty, jednoducho prevzali názory niekoho iného, kto už kritizoval.
Pokračujte v čítaní
Zadajte e-mail pre odomknutie článku a prihlásenie na odber noviniek. Odhlásiť sa môžete kedykoľvek.
Zhrnutie
Súvisiace články
V digitálnej ére, kde algoritmy a stroje zvládnu všetko praktické, sa pred nami otvorí jedinečná výzva.
Ďalšie články
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.
Chcel som postaviť agenta, ktorý nielen asistuje, ale aj samostatne koná.
Toto som sa naučil o lokálnej vs cloudovej AI a prečo som prešiel na Claude Code.
Čo by mohlo situáciu zmeniť?
Deje sa to každý deň. Deje sa to práve teraz.
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.“
