Článok
Prúser! Neporiadky v informáciách, chybné interpretácie a nezmyselné kroky
Mám zvláštny vzťah k neporiadkom v dátach. Na jednej strane ma vedia rozčúliť – stane sa, že vybuchnem ako sopka, keď zistím, že kvôli neporiadku sa nejednalo správne. Obzvlášť, keď to tak bolo dlhodobo a malo to veľký negatívny dopad. Špeciálne vtedy, keď si uvedomím, že som na to mohol prísť už skôr. Na druhej strane ma však riešenie týchto situácií dokáže vtiahnuť do flow, stavu, keď sa do niečoho ponorím a vypnem okolitý svet.
Uvedomil som si, že na mieste, kde je všetko perfektne zorganizované, všetky informácie sú presné, všetci zúčastnení presne vedia, čo nám tie informácie hovoria, a vedia ich zasadiť do kontextu celého organizmu, by som sa asi nudil.
Jedným z príkladov takéhoto miesta je príliš jednoduchý organizmus. Keď ma v minulosti kontaktovali s ponukou z jedného z najznámejších slovenských e-commerce projektov, jednak som nemal záujem zmeniť pôsobisko, ale zároveň som si kládol otázku: čím im tam môžem do budúcna výraznejšie prispieť? To je príliš jednoduchý biznis – kúpia a predajú, kúpia a predajú. Ničím ma to nezaujalo, nevidel som v tom žiadne intelektuálne dobrodružstvo. Nevidel som v tom možnosť dostať sa do úplne nových situácií a pri ich riešení sa niečo nové naučiť.
Moje miesto je inde – tam, kde vidím džungľu, kde zdanlivo nie je možné sa dokonalo vyznať, kde sa väčšina miestnych vyzná len vo svojej oblasti, a vtedy ma to začne baviť. Vtedy mi pol dňa ubehne ako polhodina.
Tá džungľa môže vyzerať všelijako. Nechcem ísť do konkrétnosti, budem to držať v obecnejšej rovine, aj keď si uvedomujem, že to môže byť pre čitateľa málo zrozumiteľné. Začína to tým, že je to jeden z tých zložitejších organizmov. A v takomto organizme sa môžeme stretnúť so štyrmi typmi nástrah, pokiaľ ide o prúsery, ktoré súvisia s prácou s informáciami.
S tým, že zodpovedná osoba za určitú vec nepracuje s číslami, s ktorými by pracovať mala, keď sa rozhoduje – buď z nedostatku aktuálnej pozornosti, znalostí, času, alebo, čo je najhoršie, z vedomého nezáujmu o čísla pri vedomí toho, že keby im porozumela, rozhodovala by sa lepšie.
Druhou nástrahou sú nepresné informácie, napríklad nejaké čísla. Bežne vo firmách alebo iných organizáciách znamená druhá nástraha to, že nejaké štatistiky, reporty, dashboardy nefungujú správne, že je tam chyba v zbere dát alebo ich výpočte.
Tretia nástraha je, že máme presné čísla, ale hovoria nám niečo iné, než si myslíme. Napríklad prehľad počtu nejakých položiek, ktorý z logických dôvodov z hľadiska toho, na čo je primárne určený, niektoré položky neukazuje, alebo ich ukazuje až po prepnutí nejakého filtra a podobne.
No a štvrtá nástraha je tá, že síce máme presné čísla a aj vieme, čo nám samé o sebe hovoria, ale nevieme ich zasadiť do kontextu zložitého organizmu. Takže v podstate nevieme, čo všetko nám hovoria, do akých súvislostí ich musíme zasadiť, aby dávalo zmysel s nimi pracovať. Ak na základe nich jednáme bez ďalšieho kontextu, môže z toho byť prúser.
Tretia a štvrtá nástraha súvisí s interpretáciou dát. Vedel by som vám povedať niekoľko príkladov, kde zdanlivo 0 v nejakej štatistike zďaleka neznamenalo, že niečoho je reálne 0, keď sa na to pozrel niekto v kontexte zložitého organizmu. Keď vedel, čo presne mu tá 0 hovorí, a keď si uvedomoval zložitosť súvislostí – to, kde sa nachádzajú ďalšie čísla, ktoré si musí overiť, ak chce vedieť číslo zodpovedajúce realite.
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.
LinkedIn
Ďalšie články
Mám pri sebe Heideggera a zápisník. Pýtam sa, kam to všetko smeruje, kam nás vedie umelá inteligencia.
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.
Vyvíjam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma od yfinance, FRED a Shillerovho datasetu 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.
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.“