Článok
Často vo svojich blogových príspevkoch hovorím o chybách, nesprávnych prístupoch a získaných lekciách. Či už ide o chybné čisto results-oriented myslenie, nezvládnutý multitasking, nepochopenie umelej inteligencie alebo odkladanie investícií, urobil som mnoho chýb. Taktiež som sa potkol v hlbších oblastiach, ako je môj svetonázor a chápanie našej schopnosti poznávať. A nesmieme zabudnúť na moje sociálne zručnosti a komunikačné omyly. Ako vidíte, zoznam je dlhý.
Pokiaľ ide o to, ako na chyby reagujeme, vidím dva tábory ľudí, pričom niektorí sú medzi nimi, ale väčšinou sa prikláňajú na jednu alebo druhú stranu.
Jedným extrémom je niekto, kto sa snaží pôsobiť bezchybne. Keď urobí chybu, hľadá vinu všade okolo seba a prizná si ju až vtedy, keď už nemá inú možnosť. Poznám niekoľko takýchto ľudí, profesionálne aj osobne. Úprimne, počas mojich tínedžerských rokov som bol bližšie k tomuto typu. Písal som o tom pred niekoľkými rokmi.
Na druhej strane je ten, kto pri každej chybe alebo probléme najprv uvažuje, čo mohol urobiť lepšie. Napríklad, ak nový člen tímu nesplní očakávania, vedúci oddelenia zvážuje, či mohol poskytnúť lepšie vedenie, zlepšiť zaškolenie alebo urobiť lepší výber pri nábore. Pointa tohto príspevku by mohla byť, že teraz sa prikláňam viac k tomuto prístupu.
Pokračujte v čítaní
Zadajte e-mail pre odomknutie článku a prihlásenie na odber noviniek. Odhlásiť sa môžete kedykoľvek.
Zhrnutie
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
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.“